【ChatGPT】OpenAIのAIプログラミングツール「Codex」とは？特徴や料金、使い方について解説

最近、ChatGPTなどの生成AIを使ったプログラミング手法が注目を集めています。

中でもOpenAIが開発したCodex（コーデックス）は、「文章で指示するだけでコードを書いてくれるAI」として話題です。

本記事では、このCodexについて、基本情報から、できること（特徴）、料金、使い方、さらにはChatGPTとの違いや活用のコツ、注意点まで初心者向けにわかりやすく解説します。

AIツールを上手に使えば、プログラミング学習や開発がぐっと楽になりますよ。

OpenAI社も「Codexによって初心者のプログラミングへのハードルを下げ、熟練者の生産性を上げることを目指している」と述べており、まさに初心者に心強い味方と言えるでしょう。

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OpenAIのCodexとは？

Codex（AIモデル：codex-1）とは、「OpenAIが開発したAIモデルで、自然言語（普段使っている日本語や英語の文章）からコードを生成できる画期的なAI開発エージェントのこと」です。

簡単に言えば、プログラマーに作ってほしいプログラムの内容を文章で伝えると、その指示通りのソースコードを自動で書いてくれるイメージです。

例えば「Pythonで配列の平均を計算する関数を書いて」と頼むと、該当するPythonコード（関数定義）を生成してくれます。

CodexはPython、JavaScript、Java、C言語など多くのプログラミング言語に対応しており、要求に合ったコードを出力します。

もともとCodexは2021年に初公開された技術で、OpenAIの大規模言語モデル（GPT-3）をプログラミング用に特化させたものとして登場しました。

GitHubと提携してリリースされたGitHub Copilot（コード自動補完サービス）でも、このCodexのAIモデルが利用されており、一躍注目を浴びています。

また、2025年現在のCodexは単にコードを生成するだけでなく、クラウド上の仮想環境でコードを実行し、テストまで自動で行える「高度なAIコーディングエージェント」に進化していると言えるでしょう。

言い換えれば、人間の言葉とプログラミング言語の橋渡しをしてくれる存在です。

Codexの特徴5選

では、Codexを使うと具体的にどんなことができるのでしょうか。

主な特徴や機能は、以下の5つです。

1. 自然言語からコード自動生成
2. コード補完・バグ修正
3. コードの解説やQ&A
4. 複数ファイル・プロジェクトへの対応
5. コードのテスト実行と検証

順番に解説していきます。

① 自然言語からコード自動生成

あらかじめプログラミングコードを記述していなくても、日本語/英語の指示から実際のコードを生成します。

Hello Worldのような簡単なものから、データ処理やWebサイト構築まで、要件に応じたコードを自動で書き起こしてくれます。

② コード補完・バグ修正

コードを書いている途中で続きのコードを提案したり、エラーメッセージを与えるとバグを修正したコードを生成したりすることが可能です。

不完全なコードを補完して完成形に近づけてくれるため、IDEの補完機能（コード入力時に、キーワードや関数、変数などの入力候補を表示し、選択することで自動的に入力してくれる機能）よりも役に立ちます。

③ コードの解説やQ&A

既存のコードの意味を尋ねれば、そのコードが何をしているかをわかりやすく説明してくれます。

また、「ここの処理を改善できる？」といった質問にも丁寧に回答してくれるのが特徴です。

プログラムに関する疑問点を質問すれば、CodexがQ&A形式で答えてくれるイメージとなります。

④ 複数ファイル・プロジェクトへの対応

Codexは一つのファイルだけでなく、プロジェクト全体を読み込んでコードを生成・編集できます。

ChatGPTのCodex機能ではリポジトリ全体を解析し、機能追加の指示を出せば必要に応じて複数のファイルにまたがってコードを修正・追加してくれます。

大規模なコードベースでも、関連箇所を自動で見つけて変更してくれるのは大きな強みです。

⑤ コードのテスト実行と検証

Codexはコードを書くだけでなく、自らそのコードを実行してテストすることも可能です。

例えばユニットテストを走らせて結果を確認し、テストを通過するまでコードを調整するといった動きもできます。

単にコードを出力して終わりではなく、実行結果まで含めて示してくれるため、回答の信頼性が高まるでしょう。

このように、Codexは単なるコード自動生成の枠を超え、包括的なプログラミングアシスタントとして機能します。

 

Codexの料金

次に、Codexを利用する際の料金体系について見ておきましょう。

現在（2025年時点）、Codexを使うには「ChatGPT Plus」以上のプランへ加入する必要があります。

ChatGPT Plusは月額20ドル（約3,000円）の有料プランで、このプランに加入すれば様々な優秀な機能＋Codexを利用できます。

その他のプランには、Enterprise、Team、Proなどがありますが、Plusの20ドルよりも高額です。

また、OpenAIのAPIを使ってCodexを直接利用することも可能で、この場合は従量課金制となります。

生成したトークン（文字数）に応じて料金が発生し、具体的な単価はモデルやプランによりますが、Codex用モデルの場合100万トークンあたり数ドル程度（数百円）の費用感です。

ちなみに、Visual Studio Code向けのGitHub Copilot（月額約10ドル）にもCodexの技術が使われています。

※ GitHub（ギットハブ）とは「プログラムのソースコードをオンライン上に保存・共有できるソフトウェアの開発プラットフォーム」のこと。GitHub Copilotは、開発者をサポートするAIツールのこと

エディタ上でコード補完を受けたい場合は、CodexそのものではありませんがCopilotを活用する方法もあります（学生やOSS開発者は無料枠あり）。

ちなみに、現時点でCodex相当の機能を完全無料で使う方法はほとんどありません（ChatGPT無料版ではCodexの高度な機能は利用不可）。

導入に迷う場合は、同じくAIによるコード補完機能を持つ「GitHub Copilot」の60日無料トライアルなどから試してみるのも良いでしょう。

Codexの使い方

では、実際にCodexを使うにはどうすればよいのでしょうか。

ChatGPT経由でCodexを利用する場合の基本的な手順を説明します。

1. 有料プランに加入
2. ChatGPT上からCodexにアクセス
3. Codexで指示を出す

① 有料プランに加入

ChatGPTのウェブ画面にログインし、ChatGPT Plus以上のプランに加入します。

最上位のプランにProがありますが、「月額200ドル（＝約3万円）」と非常に高額なので、まずは月額3,000円程度のPlusプランで様子見しましょう。

 

② ChatGPT上からCodexにアクセス

左メニューから「Codex」を選択します。

初回のみGitHubとCodexの連携を行います。

その後、使用するリポジトリを接続します。

そもそもGitHubのアカウントを持たない方は公式サイトから作成しましょう。

③ Codexで指示を出す

リポジトリの接続が完了したら、Codexの画面で実行させたい内容を自然な文章で入力します。

新機能なら「〇〇な機能を追加して」、バグ修正なら「△△というエラーを修正して」と指示します。

プロンプトを入力したら「Code（コード）」ボタン（実装タスクの場合）または「Ask（確認を求める）」ボタン（質問の場合）をクリックし、Codexに処理を開始させます。

Codexが指示に沿ってコードを書き始めます。

裏ではクラウド上に仮想環境を立ち上げてコードの実行・テストも行われます。

完了まで多少時間がかかる場合もあるので、ログを眺めながら待ちましょう。

タスク完了後、Codexが生成・変更したコードやテスト結果が表示されます。

内容を確認し、必要に応じて自分のプロジェクトに取り込みましょう。

さらに微調整したい場合は、追加の指示を出して続けて改善させることも可能です。

なお、ChatGPTを使わずにCodexを試す方法として、OpenAIのAPI/Playgroundから直接モデルにプロンプトを送る方法や、開発者向けの「Codex CLI」ツールを利用する方法もあります。

ただ初心者にはハードルが高いため、まずはChatGPT上で気軽に試してみるのが良いでしょう。

ChatGPTとCodexの違い

ChatGPTとCodexは同じOpenAIの技術から生まれていますが、目的や機能に明確な違いがあります。

1. AIの目的
2. 出力・動作
3. 利用インターフェース

① AIの目的

ChatGPTは雑談から質問応答まで幅広く使える対話型AIですが、Codexはプログラミング支援に特化したAIです。

ChatGPTが何でも屋なら、Codexはプログラミングの専門家という位置づけになります。

② 出力・動作

ChatGPT（GPT-4oなど）はコードを書けても、そのコードを実行してテストすることはできません。

一方Codexは、コードを実行して検証するプロセスまで自動化できる点が大きく異なります。

実行ログやテスト結果まで確認できるため、より「動くコード」を得やすいのがCodexです。

③ 利用インターフェース

ChatGPTはシンプルなチャット形式ですが、Codexではリポジトリ連携型の開発向けUIでAskモード/Codeモードを切り替えて使います（AIがGitHub上でコード変更を提案することも可能）。

なお、Codex機能はChatGPT Plus以上のプラン限定で提供されています。

Codexのおすすめ活用方法

例えば、私がPythonで書いたバグのあるコードをCodexに渡してみたところ、エラーの原因を修正して理由までコメントで説明してくれました。

自分では気づけなかったミスだったので、「こんなことまでできるのか！」と正直驚きました。

このように、Codexは使い方次第でプログラミング初心者の強力な味方になります。

では具体的にどんなシーンで役立つでしょうか。

おすすめの活用例をいくつか挙げてみます。

1. プログラミング学習の補助
2. バグ修正・デバッグ
3. 試作品の作成（プロトタイピング）

① プログラミング学習の補助

Codexにコードを書かせ、その出力を読み解くことで実践的な手本を得られます。

また、分からないコードを入力して解説してもらえば、独学でも理解を深めることができるでしょう。

② バグ修正・デバッグ

エラーで行き詰まったとき、エラーメッセージや問題のコードをCodexに見せると、原因を教えてくれたり修正版のコードを提案してくれます。

自分では見落としていたタイポやロジックミスを指摘してくれるため、デバッグの心強い助っ人になります。

一人でコードを記述するよりもはるかに効率的です。

③ 試作品の作成（プロトタイピング）

作りたいアイデアはあるけれど実装方法が分からないとき、Codexに簡易的な実装を任せてみるのも一つの手です。

「◯◯な機能を持つWebアプリを作って」と指示すれば、基本的な構成のコード一式を生成してくれます。

ゼロから自分で書くよりも早くプロトタイプを形にできるでしょう。

Codex利用時の注意点

最後に、Codexを使う上で知っておきたい注意点や限界について触れておきます。

便利な反面、気をつけるべき点もあります。

1. コードの正確性
2. プロンプトの質
3. 過度な依存に注意

① コードの正確性

Codexが生成したコードが必ずしも正しいとは限りません。

ロジックに誤りがあったり、望んだ動作とずれている可能性もあります。

出力されたコードは必ず自分でテストし、動作確認・内容のレビューを行いましょう。

② プロンプトの質

Codexの回答は入力する指示（プロンプト）に大きく左右されます。

曖昧な依頼では見当違いのコードが出てくることもあるため、できるだけ具体的に要件を伝えることが重要です。

例えば、「リストから偶数を抽出して」より「Pythonで整数リストから偶数のみを取り出す関数を作成して」の方が意図が明確になります。

③ 過度な依存に注意

Codexに頼りきりでコードを書いていると、自分で考える力が育ちにくくなる恐れがあります。

提案されたコードをそのまま使うだけでなく、なぜそのコードになるのかを理解するよう心がけましょう。

AIはあくまで補助ツールなので、最終的な設計判断や創意工夫は人間の役割として残ります。

 

Codexまとめ

本記事では、OpenAIのCodexについて詳しく解説しました。

文章で指示するだけでプログラムを書いてくれるAIというのは非常に画期的な技術です。

プログラミング初心者にとっても、難しかった実装がグッと身近になる頼もしい存在と言えるでしょう。

もちろんCodexは万能ではなく、最終的な仕上げや判断は人間に委ねられます。

しかし、うまく活用すれば開発の生産性を飛躍的に高め、学習効率も向上させることができます。

このようなAIと協働するコーディングスタイルは、今後ますます一般的になっていくかもしれません。

興味がある方は、ぜひ一度Codexを試してみて、その便利さを体感してみてください。

文章を書くようにコードが作れる新しい体験に、きっと驚くはずです。