【2026】ChatGPTのCodexとは？VSCodeとの連携による使い方・特徴を徹底解説

「ChatGPTに搭載されているCodexとは？」「Codexの何がいいの？」と疑問を持つ方も多いでしょう。

近年は生成AIの進化により、コードを書く・読む・修正するといった作業のハードルは下がっていますが、ツールの違いや役割を理解しないまま使うと「結局何が便利なのか分からない」「VSCodeだけで十分なのでは？」と混乱してしまいます。

そこで本記事では、ChatGPTのCodexとは何か、VSCodeとの役割の違い、初心者がどのように使い分ければ学習効率や作業効率が上がるのかを具体的に解説します。

Codexとは？

出典：OpenAI

Codex（コーデックス）は、ソフトウェア開発に特化して設計されたコーディング支援AIで、自然な日本語や英語で「この処理を追加したい」「このエラーを直してほしい」と指示するだけで、コードの生成・修正・改善までを一貫して行える点が特徴です。

単にコードを書くだけのツールではなく、

• 既存コードの問題点を読み取り
• バグの原因を推測して修正案を提示
• 仕様変更に応じて機能を拡張
• テストコードを作成して動作確認を行う

など、開発工程全体をカバーする開発エージェントです。Codexは複数の作業を同時に処理できるため、要件の整理、設計の検討、実装、テストといった流れを人間に近い思考プロセスで進められ、プロジェクト全体の整合性や品質を保ちやすいのも強みです。

Codexは無料で利用可能？料金プラン

結論、Codexは無料で使用することはできません。Codexが使用できるのはChatGPTの有料プランのみです。ここではChatGPTの有料プランを紹介します。

出典：OpenAI

上記はCodexが使用できる料金プランです。有料プランであれば、どのプランでもCodexは使用可能です。

Codexの特徴・主要機能

Codexは次世代型プログラミング支援AIエージェントで、従来のコード補完ツールを超える能力を備えています。以下に、代表的な3つの特徴・主要機能について詳しく解説します。

1. o3-highを上回るモデルの搭載
2. 自然言語からのコード自動生成
3. インテリジェントなリアルタイムコード補完・予測機能

①o3-highを上回るモデルの搭載

Codexは、o3-highを上回るモデル「codex-1」を搭載しており、単に動くコードを出すだけでなく、読みやすく修正しやすいコードを出力しやすいのが特徴です。実際にOpenAIが社内で行ったソフトウェア開発タスクのテストでは、codex-1は正解率75％を記録し、o3-highの70％を上回る結果となっています。

出典：OpenAI

さらに、問題を何度か試しながら解決していく「SWE-Bench Verified」という検証でも、試行回数が1回でも複数回でも、常にcodex-1のほうがわずかに高い精度を維持しており、少ない試行でも正しい答えにたどり着きやすいことが分かります。

出典：OpenAI

こうした結果から、Codexはコード生成やバグ修正といったプログラミング作業を支援するAIの中でも、特に信頼性が高く、初心者から実務利用まで幅広く役立つAIだといえるでしょう。

②自然言語からのコード自動生成

Codexの強みは、専門的な書き方を知らなくても、日本語や英語の文章で「何をしたいか」を伝えるだけでプログラムを作ってくれる点です。たとえば「入力された名前に合わせて挨拶を表示したい」といった説明文を入力すると、その内容をくみ取ったコードを自動で生成します。

これは、Codexが大量のプログラム例や技術文書を学習し、「人の言葉」と「コード」の関係を理解しているためです。対応できる言語も幅広く、PythonやJavaScriptといった定番言語だけでなく、Web制作に使うHTML・CSSやAPI連携のコード、Excelデータの処理や集計ロジックまで指示文だけで作成できます。

③インテリジェントなリアルタイムコード補完・予測機能

Codexは、コードを書いている途中の内容を理解し、次に何を書くかを予測してリアルタイムで提案してくれます。単語を補うだけの簡単な補完ではなく、処理の流れ全体を踏まえて、ループの条件や中身、必要な関数呼び出しまでまとめて提示してくれるのがポイントです。

たとえば、繰り返し処理を書き始めると、その先に必要な条件分岐や処理内容まで自然に補完されます。GitHub Copilotなどと連携して使えば、コード内にコメントで「〇〇を行う処理」と書くだけで、意図に合ったコード一式を提案してくれるため、実装スピードが向上します。

Codexはさまざまな特徴を持ち、初心者でも扱いやすいプログラミング支援をしてくれる生成AIですが、出力されたコードが正しいかどうかは自分で判断する必要があります。そのためにはある程度のプログラミングやコードの知識も必要です。

そこでおすすめなのが初心者にも扱いやすい「Python」の習得です。そしてPythonを身につけるためには「Python基礎セミナー講習」の受講を検討しましょう。Python基礎セミナー講習では、Pythonに関する基礎知識やAIによる概要など、Codexを扱う上で関連スキルを身につけることができます。まずは以下のリンクより詳細をチェックしてみてください。

【2026】Pythonは何ができる？無料の学習サイト10選・やめとけといわれる理由も解説

画像付き｜Codexの使い方

ここからはCodexのIDE（ソフトウェア開発に必要な主要機能を一つにまとめた開発ツール）を通した使い方を画像付きで解説します。なお、今回は、「Visual Studio Code（VSCode）」を使いますが、「Cursor」や「Windsurf」でも問題ありません。

その前に無料プランの場合は、有料プランに切り替えましょう。

1. VSCodeをダウンロードする
2. VSCodeの拡張機能からCodexをインストール
3. ChatGPTにサインインする
4. Codexでコードを生成する

①VSCodeをダウンロードする

まずはVSCodeをダウンロードしていきます。公式サイトに遷移し、以下の画面の真ん中にあるダウンロードボタンをクリックします。使用しているデバイスによって変わりますので、文言が異なる場合でも問題ありません。

インストールが完了したら次の作業に移ります。

②VSCodeの拡張機能からCodexをインストール

ダウンロードしたらVSCodeを開いて画面左にある「拡張機能」をクリックします。

検索窓に「Codex」と入力すると、一番上に「Codex-OpenAI」と出てくるので、インストールします。

なお、さまざまなCodexに関連する拡張機能が検索にかかるため、誤って違う機能をインストールしないように注意しましょう。インストールが完了すると、サイドバーに「Codex」の機能が表示されますので、完了です。

③ChatGPTにサインインする

次にChatGPTにサインインしていきます。Codexのロゴを押すと以下の画面のようにChatGPTにサインインするかどうかを求められます。

赤枠のボタンを押すと、サインインの手順が求められるため、進めましょう。完了したら、VSCodeに戻って「Next」をクリックします。

④Codexでコードを生成する

次にコードを生成していきましょう。まずはCodexで簡単なファイルを作成していきます。チャット形式で出力したいコードを生成しましょう。今回は「txtというファイルを作成してください」と入力します。

このようにチャット形式でCodexに依頼すると、さまざまなタスクを実行できます。Codexを利用して色々な作業を実施したい場合は、AIに関する知識・ChatGPTに関する使い方を押さえておく必要があります。そこでおすすめするのが「生成AIセミナー」です。

生成AIセミナーでは、ChatGPTの使い方、使用する際の注意点、プロンプトの書き方などを短期間で学習できます。Codexを実務レベルで使用したい方は以下のリンクから詳細をチェックしてみてください。

【2026】AI教育こそ製造業DX加速の鍵！活用事例・助成金・おすすめセミナー12選

Codexの活用事例

ここからはCodexの活用事例を2つ紹介します。

1. OpenAI｜Soraを開発
2. 楽天・みずほFG｜約130時間の工数削減

①OpenAI｜Soraを開発

OpenAI社では、Soraを開発するためにCodexが活用されました。Soraを開発する上で課題となったのが、人を増やさずに開発スピードと品質をどう両立するかです。

人員を増やせば早くなりそうですが、実際には調整やレビューのコストが増え、かえって開発が遅くなるリスクがありました。そこでCodexを導入します。

開発では、人間のエンジニアがアプリ全体の設計や使いやすさといった重要な判断を担当し、Codexには画面実装やロジック作成、テスト対応などの作業を任せる役割分担を徹底しました。その結果、少人数でも効率的に作業を進め28日間でAndroid版Soraをリリースしました。

出典：OpenAI

②楽天・みずほFG｜約130時間の工数削減

日本の大手IT企業である楽天や、みずほファイナンシャルグループのようなエンタープライズ企業では、開発規模が大きく、人手による作業量が膨大になるという課題を抱えていました。そこでCodexを導入します。

運用では、Codexにバグ修正、テストケース生成、リファクタリング、ドキュメント更新などを任せ、人間のエンジニアは設計やレビュー、判断が必要な業務に集中できるようになりました。また、Codexが生成したコードは必ずテストで確認する運用とすることで、自動化による品質低下も防いでいます。

その結果、みずほFGでは月間約130時間の工数削減という成果が生まれ、これは開発チーム全体の約10～15％に相当する規模です。

出典：BIG DATA LAB

Codexを使用する際の注意点

Codexは高性能なAIですが、使い方を誤ると不具合やリスクが起きることもあります。そのため、安全かつ効果的に活用するために、以下2つのポイントを意識しておきましょう。

1. 出力されたコードを信用しない
2. セキュリティとプライバシーへの配慮をする

①出力されたコードを信用しない

Codexは、指示に応じて高い精度でコードを生成・修正できますが、常に正解を出すわけではありません。問題なく動いているように見えても、条件が変わるとエラーが出たり、想定外の挙動をするケースもあります。

Codexはテストコードの作成や実行を手伝うこともできますが、そのテスト内容自体が十分でなければ、バグを見逃したまま実装が進んでしまう可能性があります。そのため、Codexが出したコードについては、

• ロジックに不自然な点がないか
• 実際の利用シーンで正しく動くか
• 境界値や例外ケースに対応できているか

といった点を、必ず人間の目で確認することが重要です。

「AIが書いたから大丈夫」と考えるのではなく、最終判断と仕上げは開発者が行いましょう。

②セキュリティとプライバシーへの配慮をする

Codexを使う際は、コードの内容だけでなく、情報の取り扱いにも注意が必要です。Codexは安全な環境で処理されますが、入力したコードや指示内容はクラウド上で扱われます。

そのため、

• 社外秘のロジック
• 個人情報を含む処理
• 企業の重要システムに関わるコード

などを扱う場合は、社内ルールや契約条件に問題がないか事前に確認する必要があります。また、Codexが生成したコードが、セキュリティ上弱い実装になっていることも覚えておきましょう。

Codexについてのまとめ

Codexは、単にコードを自動生成するAIではなく、自然言語での指示を起点に、設計の補助、実装、修正、テスト作成までを一貫して支援できる開発特化型AIです。

VSCodeなどのIDEと組み合わせることで、初心者でもCodexを使いやすくなり実装作業の負担を減らし、設計や判断に集中できる環境を作れます。本記事を参考にCodexを使用してみてください。