【2026年9月最新】Codex使い方完全ガイド｜30コマンド徹底解説とClaude Codeとの比較

「CodexってCLIで動くらしいけど、実際どう使えばいいの？」「導入するならCodexとClaude Code、どっちがいいの？」——この記事にたどり着いたあなたは、おそらくそのどちらか、あるいは両方の疑問を抱えているはずです。

OpenAIが提供するCodex CLIは、ターミナル上でコードの読み書き・修正・実行までを自律的にこなすエージェント型のツールです。インタラクティブに対話しながら使う方法から、CIに組み込んで非対話で走らせる方法、クラウド上でタスクを丸投げする方法まで、使い方の幅が広いのが特徴です。

この記事では、Codexの基本的な使い方・主要コマンド・業務別の活用パターンを一通り整理したうえで、弊社（株式会社GENAI）が全社導入しているClaude Codeとの違いを6つの軸で比較します。「結局どちらを選べばいいのか」を、コマンドの使い方レベルから経営判断レベルまで一気通貫でお答えします。

この記事を最後まで読むと、次の7つが明確になります。

01 WHAT IS CODEX Codexとは何か｜3つの実行モードの全体像 ターミナル・非対話・クラウドの3通りで動く自律型エージェント

Codex CLIは、OpenAIが開発したコマンドライン上で動作するAIコーディングエージェントです。チャットで質問に答えるだけでなく、ファイルの読み書き・コード修正・コマンド実行まで一連の作業を自律的に行える点が、従来のチャット型AIとの最大の違いです。

Codexの使い方を理解する最初のポイントは、3つの実行モードがあることです。この3モードを区別せずに触ると「思っていた動きと違う」という混乱が起きやすいので、まず整理しておきます。

モード	起動方法	特徴	主な用途
インタラクティブ（対話型）	codex	ターミナルにチャットUI（TUI）が立ち上がり、対話しながら作業を進める	普段の開発・調査・修正作業
非対話（バッチ実行）	codex exec	1つの指示を渡すと、確認なしで最後まで自動実行される	CI/CDへの組み込み、定型タスクの自動化
クラウド実行	codex cloud	ローカル環境を使わず、OpenAIのクラウド上でタスクを実行させる	長時間タスク、ローカルの計算資源を使いたくない場合

1-1. インタラクティブモード：日常的な開発作業の主戦場

最も基本的な使い方は、ターミナルでcodexと入力して起動するインタラクティブモードです。起動するとチャット形式の画面が立ち上がり、「このバグを直して」「このAPIのテストを書いて」といった指示を自然文で伝えながら作業を進めます。

作業の途中で提案された変更内容を確認し、承認するかどうかを選べる仕組みになっているため、「AIに勝手にファイルを書き換えられて困る」という事故を防ぎながら使えるのが特徴です。

1-2. 非対話モード：CI/CDに組み込む自動化の入口

codex execコマンドを使うと、指示文を渡すだけで確認なしに最後まで処理が実行される非対話モードになります。GitHub Actionsなどのワークフローに組み込み、プルリクエストが作られたタイミングで自動的にコードレビューを走らせる、といった使い方が典型例です。

1-3. クラウド実行モード：ローカルの計算資源を使わない選択肢

codex cloudは、タスクの実行そのものをOpenAI側のクラウド環境に委ねるモードです。ノートPCのバッテリーやCPUを圧迫せずに長時間のタスクを回せる、複数のタスクを並列で走らせやすい、といった利点があります。

02 SETUP インストールとAGENTS.mdによる初期設定 毎回同じ前提説明を繰り返さないための設定ファイル

CodexはNode.js環境があれば、パッケージマネージャ経由で数分でインストールできます。インストール後にcodex loginでOpenAIアカウントと連携し、codexと入力すればすぐに起動できる手軽さが特徴です。

2-1. AGENTS.mdとは何か

CodexにはClaude Codeの「CLAUDE.md」に相当する、AGENTS.mdという設定ファイルの仕組みがあります。プロジェクトのルートに置いておくと、Codexが作業を始める前に自動的に読み込み、そこに書かれたルールや前提知識を踏まえて動いてくれます。

例えば「テストコードは必ずJestで書く」「本番用の設定ファイルは絶対に編集しない」といったルールをAGENTS.mdに書いておけば、Codexは毎回そのルールを踏まえて作業してくれます。これはClaude Codeの CLAUDE.md と役割・書き方の思想がほぼ同じで、乗り換えの際も概念の理解に困ることは少ないはずです。

03 COMMAND REFERENCE Codexの主要コマンド30項目リファレンス 5カテゴリに整理して、使う頻度の高いものから覚える

Codexのコマンド・オプションは数が多く、アルファベット順にただ並べられても覚えにくいものです。ここでは実務での使用頻度が高い順に、5つのカテゴリへ整理して紹介します。

3-1. カテゴリ1：セッション管理（基本操作）

コマンド	役割
codex	対話型のセッションを新規に開始する
codex resume	直前のセッションを再開し、作業の続きから進める
/new	現在のセッション内で新しい会話を開始する
/clear	ターミナルの表示をクリアする（会話履歴自体は保持）
/compact	これまでの会話履歴を要約し、コンテキストの消費を抑える
/quit	セッションを終了する

3-2. カテゴリ2：コード操作（実務の核心）

コマンド	役割
codex exec	確認なしで指示を最後まで自動実行する（非対話モード）
codex apply	クラウド上で生成された変更をローカルに適用する
/diff	現在までの変更差分を表示する
/review	直前の変更内容についてレビュー・フィードバックを求める
/plan	作業に着手する前に、実行計画を提案させる

3-3. カテゴリ3：モデル・設定（パフォーマンス調整）

コマンド	役割
/model	使用するAIモデルを切り替える
codex features	実験的な機能フラグの一覧を確認・管理する

3-4. カテゴリ4：権限・セキュリティ（安全な実行）

コマンド／オプション	役割
--ask-for-approval	どのタイミングで実行確認を求めるかを制御する
--sandbox	ファイルアクセスやネットワークアクセスの範囲（サンドボックス）を指定する
codex login	OpenAIアカウントで認証する
codex logout	認証状態を解除する

3-5. カテゴリ5：MCP・クラウド（高度な活用）

コマンド	役割
codex mcp list	接続済みのMCPサーバー一覧を表示する
codex mcp add	新しいMCPサーバーを登録する
codex mcp remove	登録済みのMCPサーバーを削除する
codex cloud	クラウド上でタスクを実行するための画面を開く

04 BUSINESS PROMPTS 業務別プロンプト活用10パターン コーディング業務でCodexに投げる指示の型を知る

コマンドを覚えるより重要なのは、「どんな指示を投げれば実務で使えるのか」という型を知ることです。開発現場でよく使われるプロンプトのパターンを10種類、用途とあわせて整理しました。

#	用途	指示の型（イメージ）
1	コードレビュー依頼	「このプルリクエストの変更点をレビューして、潜在的な不具合を指摘して」
2	テスト自動生成	「この関数に対するユニットテストを、正常系・異常系の両方で書いて」
3	ドキュメント自動生成	「このモジュールのAPIドキュメントをMarkdownで生成して」
4	バグ調査・修正	「このエラーログの原因を特定して、再発しないように修正して」
5	リファクタリング提案	「この関数を可読性重視で分割する案を、実装まで含めて提案して」
6	API仕様からのコード生成	「このOpenAPI仕様をもとに、クライアントコードを自動生成して」
7	DBマイグレーション	「このスキーマ変更に対応するマイグレーションファイルを作って」
8	コードの解説・教育	「このコードが何をしているか、非エンジニアにも分かるように説明して」
9	セキュリティ監査	「このコードに既知の脆弱性パターンがないか確認して」
10	CI連携（GitHub Actions）	「プルリクエスト作成時に自動でコードレビューが走るワークフローを作って」

これらはいずれも「開発者が開発者のために使う」プロンプトです。逆に言えば、Codexはコーディングという専門領域に最適化されたツールであり、非エンジニアが日常業務（経理・営業・秘書業務など）にそのまま流用するには、想定用途からの距離があることが分かります。

05 REAL-WORLD SCENARIOS 実務シナリオ3選で使い方を掴む コマンドとプロンプトを組み合わせた一連の作業フロー

個別のコマンドやプロンプトが分かっても、実際の作業は複数のステップの組み合わせになります。代表的な3つのシナリオで、実際の使い方の流れを掴んでおきましょう。

5-1. シナリオ1：既存コードベースの分析

新しく参加したプロジェクトのコードを理解したいとき、まずcodexを起動し、「このリポジトリの構成と主要な処理フローを説明して」と指示します。AGENTS.mdに前提知識を書いておけば、その内容を踏まえた説明が返ってきます。

5-2. シナリオ2：新機能追加のワークフロー

新機能を追加する場合は、まず/planで実行計画を提案させ、内容を確認してから実装を進めます。実装後は/diffで変更差分を確認し、/reviewでセルフレビューを依頼する、という流れが一般的です。

5-3. シナリオ3：大規模リファクタリング

大規模なリファクタリングでは、一度に広範囲を変更させるのではなく、モジュール単位で区切ってcodex execを繰り返し実行し、各段階でテストを走らせて安全性を確認しながら進めるのが定石です。

06 HEAD-TO-HEAD Codex vs Claude Code｜6軸の徹底比較 ここからは「どちらを選ぶべきか」を具体的に判定していく

ここまでCodexの使い方を見てきましたが、この記事に来た方の多くが本当に知りたいのは「じゃあCodexとClaude Code、どっちを使えばいいのか」という点だと思います。ここからは弊社が実際にClaude Codeを全社導入している立場から、忖度なく6つの軸で比較していきます。

比較軸	Codex CLI	Claude Code
開発領域の自律実行精度	コーディング特化で高精度	コーディングに加え業務全般でも高精度
非エンジニアへの向き不向き	開発者向けの設計が前提	デスクトップ版含め非エンジニアの導入例が多い
コスト構造	ChatGPT Plus/Pro利用枠に依存	Pro/Maxプランに開発機能が内包
権限・セキュリティ設計	サンドボックス・承認フローあり	サンドボックス・承認フローあり（同水準）
設定ファイルの思想	AGENTS.md	CLAUDE.md（考え方はほぼ同一）
エコシステム・MCP対応	対応（後発）	MCPの提唱元として対応が広い

6-1. 【軸1】開発領域の自律実行精度

コーディングタスクの実行精度そのものは、CodexもClaude Codeも高いレベルにあります。どちらも「ファイルを読み、修正し、テストを走らせる」という一連の自律実行が可能で、単純な精度比較では優劣が付けにくいのが実情です。

6-2. 【軸2】非エンジニアへの向き不向き

前章の「業務別プロンプト10選」を見て分かるように、Codexが想定する使い方はほぼすべてが開発者向けです。コードレビュー、テスト生成、マイグレーション——非エンジニアの経営者や管理職が日常業務でそのまま使える場面は多くありません。

一方Claude Codeは、コーディングに限らず「議事録の要約」「メールの下書き」「経費仕訳の整理」といった一般業務にも自然に使える汎用性を持っています。デスクトップ版のリリース以降は、ターミナル操作なしでチャットのように使えるため、非エンジニアの導入障壁がさらに下がっています。

6-3. 【軸3】コスト構造の違い

Codexは、ChatGPTのPlus・Proプランの利用枠の中で動かす方法と、OpenAIのAPIキーによる従量課金で動かす方法の2通りの利用形態があります。一方Claude CodeもPro・Maxプランに追加料金なしで内包されており、料金の枠組み自体は似ています。

違いが出るのは「業務に組み込む本気度」です。弊社のようにMax 20xプラン（月$200・約30,000円）で経営から経理まで全社的に使い倒すケースでは、対応範囲の広さがそのままコストパフォーマンスに直結します。同じ月額を払うなら、使える業務範囲が広い方が実質的な費用対効果は高くなります。

6-4. 【軸4】権限・セキュリティ設計

サンドボックスによる実行範囲の制限、変更内容の事前確認、承認フローの設計——この点はCodex・Claude Codeともにしっかりと用意されており、思想面での大きな差はありません。どちらも「AIに勝手に本番環境を触らせない」ための工夫が施されています。

6-5. 【軸5】設定ファイルの思想（AGENTS.md vs CLAUDE.md）

CodexのAGENTS.md、Claude CodeのCLAUDE.md——名前は違いますが「プロジェクトの前提知識を事前に伝えておく」という思想はほぼ同一です。どちらの経験があれば、もう一方への乗り換えで概念的に迷うことはあまりないでしょう。

6-6. 【軸6】エコシステム・MCP対応の広さ

MCP（Model Context Protocol）は、AIエージェントを外部ツールに接続するための業界標準規格です。この規格を提唱したのはAnthropic（Claude Codeの開発元）であり、対応ツール・対応サービスの層の厚さという点では一日の長があります。Codexも対応を進めていますが、後発である分、対応範囲の広さでは差が見られます。

07 GENAI CASE STUDY 【独自データ】GENAI社内のClaude Code実運用 Max 20xプラン契約会社が、何にどれだけClaude Codeを使っているか

ここでは、弊社（株式会社GENAI）で実際にClaude Codeを運用している状況を、数値と事例ベースで公開します。Codexとの比較で述べた「業務全般への汎用性」が、実際にどのような数字として現れているかを知っていただくための章です。

7-1. 弊社の契約プランと導入範囲

項目	内容
契約プラン	Claude Max 20x（月$200 / 約30,000円）
利用開始	2025年後半〜
利用部署	経営・営業・広告・開発・経理・秘書業務・個人業務まで全社
主な利用モデル	Sonnet系（日常業務）/ Opus系（複雑な判断が必要なとき）

弊社では、コーディング業務だけでなく非エンジニアの業務にもClaude Codeを絡ませる方針で運用しています。Codexが想定する使い方が開発者向けに限定されるのに対し、この汎用性こそが実運用データの差として表れています。

7-2. 業務領域別の削減時間（肌感ベース）

業務領域	主な用途	概算削減時間
営業	提案書・見積・顧客別資料の自動生成	週20時間 → 週2時間
広告運用	週次レポート・CPA分析・配信調整	週10時間 → 週1時間
ブログ記事	SEO記事執筆・リライト・内部リンク最適化	1本8時間 → 1本1時間
経理	請求書チェック・経費仕訳・Freee連携	月40時間 → 月5時間
秘書業務	日報生成・議事録・スケジュール調整	日2時間 → 日15分
開発	WordPress/LP/Pythonスクリプト書き捨て	都度数時間削減

これらは業務領域ごとの肌感ベースの概算であり、単純な足し算にはなりませんが、社内全体の稼働感覚として月間で概算160時間相当（1名分のフルタイム業務量）の業務がClaude Codeによって圧縮されている実感があります。実際には人間のレビューや微調整も必要なため、体感としては約0.8人分の業務量を肩代わりしてくれているイメージです。

08 NON-ENGINEER PERSPECTIVE 【独自】非エンジニアが道具を選ぶときの3つの視点 ツール選定を「開発者目線」だけで決めない

CodexもClaude Codeも「コーディングに強い」という評判で語られがちですが、経営者・管理職の立場でツールを選ぶときは、開発者目線だけでは判断を誤ります。ここでは非エンジニアが道具を選ぶ際に見落としやすい3つの視点を整理します。

8-1. 【視点1】「誰が使うのか」を先に決める

Codexは開発者が使うことを前提に設計されています。もし導入の目的が「開発チームのコーディング効率化」だけであれば、Codexは十分に選択肢になります。しかし「経理も営業も秘書業務も含めて会社全体で使いたい」のであれば、開発者以外も使えるツールを選ぶ必要があります。

8-2. 【視点2】「導入後に何を測るか」を決めておく

「便利そうだから導入する」だけで終わると、費用対効果が見えず社内での評価が定まりません。弊社が推奨しているのは、導入前に業務ごとの所要時間を記録し、導入後にどれだけ減ったかを数値化することです。前章で示した削減時間の表も、この積み重ねから生まれています。

8-3. 【視点3】「学習コストを誰が払うか」を見積もる

ターミナル操作に抵抗がある非エンジニアにとって、学習コストは無視できない要素です。Claude Codeはデスクトップ版のリリースにより、この学習コストを大きく下げていますが、Codexは現時点で開発者向けの前提が強く、非エンジニアが単独で使いこなすまでの距離はまだ長いのが実情です。

09 TROUBLESHOOTING よくあるエラーと対処法5選 Codexを使い始めた直後に詰まりやすいポイント

Codexを触り始めた人が最初につまずきやすいポイントを、対処法とあわせて5つ紹介します。

エラー・症状	主な原因	対処法
サンドボックスでコマンドが失敗する	実行権限がサンドボックス範囲外の操作を含んでいる	--sandboxの範囲を見直すか、必要な権限を明示的に許可する
承認プロンプトが自動実行設定でも出続ける	設定した自動実行のスコープが想定より狭い	--ask-for-approvalの設定値を確認し、対象範囲を再設定する
コンテキストが長くなり応答が劣化する	長時間セッションで会話履歴が肥大化している	/compactで履歴を要約するか、/newで新しいセッションを開始する
Windowsでサンドボックスが期待通り動かない	OSごとのサンドボックス実装差	WSL（Windows Subsystem for Linux）経由での実行を検討する
必要なビルドツールが見つからない（macOS）	Xcode Command Line Toolsが未インストール	ツールをインストールしてから再実行する

10 CONCLUSION まとめ ── どちらを選んでも「使い倒す」が正解 ツール選定より、業務に組み込む深さの方が重要

この記事では、Codexの使い方・主要コマンド30項目・業務別プロンプト・実務シナリオを整理したうえで、Claude Codeとの違いを6つの軸で比較しました。最後にポイントを振り返ります。

最も重要なメッセージをお伝えします。「CodexかClaude Codeか」という二択そのものが、実は本質的な問いではありません。開発チームだけで使うならCodexも十分な選択肢ですし、会社全体の業務にAIを組み込みたいのであれば、汎用性の高いClaude Codeの方が投資対効果は大きくなります。

弊社では、Claude Codeを「開発ツール」ではなく「もう一人の社員」として位置づけることで、月30,000円のプラン契約で20万円以上の業務価値を引き出しています。この考え方に共感いただけた方は、ぜひ以下のAI鬼管理までお気軽にご相談ください。

Codexからの乗り換え・併用導入も、AI鬼管理が一緒に設計します

開発チームだけでなく、経理・営業・秘書業務までClaude Codeで自動化したい。
弊社の実運用ノウハウをベースに、個別に導入設計のご相談を承ります。

ここから先の進め方は、大きく2つあります。

自社で回せるようになりたい方は、AI鬼管理でClaude Code／Codexの使い方から業務設計・社内定着まで伴走を受けながら、社内に仕組みを作る道があります。

覚えるより任せたい方は、AI社員AIKATAでこの記事のような定型業務を丸ごと預ける道があります。料金は月30万円の月額定額、追加費用は0円です。

どちらが合うかは、業務量と社内体制次第です。無料相談・無料適合診断で、貴社の場合はどちらが向くかからご相談いただけます。

よくある質問

Q. CodexとClaude Codeを併用することはできますか？

A. はい、可能です。実際に弊社の顧客支援でも「開発チームはCodex、それ以外の全社業務はClaude Code」という併用パターンは珍しくありません。用途が明確に分かれていれば、両方を使い分ける方が合理的なケースもあります。

Q. Codexの利用にはChatGPTのどのプランが必要ですか？

A. ChatGPTのPlus・Proプランの利用枠の中で使う方法と、OpenAIのAPIキーによる従量課金で使う方法の2通りがあります。ChatGPTの契約が必須というわけではなく、用途に応じて認証方式を選べます。

Q. AGENTS.mdとCLAUDE.mdは同じファイルを使い回せますか？

A. 記述の思想は近いものの、ファイル名・想定される読み込みの仕組みはツールごとに異なります。内容自体（プロジェクトの前提知識やルール）は転用しやすいですが、ファイルはツールごとに用意するのが確実です。

Q. Codexは非エンジニアでも使えますか？

A. 使えないわけではありませんが、想定されているプロンプトやユースケースがコードレビューやテスト生成など開発者向けに偏っているため、非エンジニアが単独で使いこなすまでの学習コストはClaude Codeより高くなりがちです。

Q. codex execを使うときに気をつけることは何ですか？

A. 確認なしで最後まで自動実行されるため、対象範囲を絞ってから使うことが重要です。まずは検証用のブランチや限定的なディレクトリで挙動を確認し、問題がないことを確かめてから本番相当の範囲に適用してください。

Q. サンドボックスの設定はどのくらい厳しくすべきですか？

A. 業務要件次第ですが、基本的には「必要な範囲だけを許可する」のが原則です。最初は厳しめの設定で始め、実際の作業で不便を感じた部分だけを段階的に緩めていく進め方が安全です。

Q. MCPに対応していると、実務上どんなメリットがありますか？

A. SlackやGitHub、社内データベースなど、複数のツールをAIエージェントから直接操作できるようになります。対応ツールの数が多いほど、1つのエージェントで完結できる業務の幅が広がります。

Q. 結局、これから導入するならCodexとClaude Codeどちらがおすすめですか？

A. 開発チームのコーディング効率化だけが目的ならCodexも十分な選択肢です。ただし経営・営業・経理・秘書業務まで含めて会社全体でAIを活用したいのであれば、汎用性と実運用データの豊富さから弊社はClaude Codeを推奨しています。

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