Codex CLIとVS Codeの基礎知識
Codex CLIを使いこなすには、まずそれが何をするツールなのかを理解しておくのが大切です。
ここでは、Codex CLIに関する基礎知識を中心に解説します。
Codex CLIの概要
Codex CLIは、OpenAIが提供するAIを活用したコーディング支援ツールです。コマンドを入力する画面のターミナル上で動作し、プロジェクト内のファイル確認、コードの編集、コマンドの実行、テストの補助などをAIに依頼できます。
ターミナルとは、文字だけでパソコンやプログラムを操作する画面のことです。Codex CLIのような「コマンドラインツール」は、このターミナル上に命令を入力して使います。
CLIとは「Command Line Interface（コマンドラインインターフェース）」の略で、まさにターミナルのように、キーボードで文字を打って操作するタイプのツールです。
特徴は、私たちが日常的に使っている言葉である自然言語で指示を出せる点です。例えば「このファイルにエラーハンドリングを追加してください」と入力するだけで、AIがコードを読み取り、修正案を提案してくれます。
CLIを利用する際、本来であればコマンドの知識を駆使して手動で処理しなければなりません。しかし、Codex CLIを使えばプログラミングの経験が少ない方でも、やりたいことを言葉で伝えるだけで作業を進められるのは大きなメリットです。
VS Codeと組み合わせると、エディターを開いたまま統合ターミナルからシームレスにAI支援を受けられるため、開発作業の効率は大幅に向上します。Codex CLIは2025年にOpenAIからリリースされた比較的新しいツールですが、AIを使ったコーディング支援の代表的な選択肢として注目されています。
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VS Codeで使う2つの方法
VS CodeでCodexを使う方法は2つあります。
1つ目は、VS Codeの統合ターミナルからコマンドで起動する方法です。いわゆるCodex CLIです。VS Code内のターミナルを開き、プロジェクトのフォルダに移動してコマンドを入力します。コードを見ながらそのまま文字で指示を送れるため画面の切り替えが不要です。CLIとしての仕組みを理解するのに役立つでしょう。
2つ目は、Codex IDE拡張機能を使う方法です。VS Codeの拡張機能として提供されており、エディター画面のサイドパネルやメニューから直接操作できます。コマンドを使わなくても画面上のボタンやUIで操作できるため、CLIの操作に不慣れな方でも直感的に使用できるのが特徴です。
どちらの方法でもAIとしての賢さや基本的な支援機能は変わりませんが、コマンドで一括処理させるか、エディタ画面で直感的に操作するかという強みやスタイルは異なります。
コード補完機能との違い
VS Codeには、入力途中のコードに対して続きの候補を自動表示するコード補完機能があります。GitHubのCopilotなどがよく知られています。これは「次に書くコードを予測して提案してくれる」機能です。
Codex CLIはこれとは少し違います。単に1行を補完するのではなく、プロジェクト全体の複数ファイルを読み込み、構造を把握したうえで調査や修正、テストまで一連の作業を担えるからです。
例えば「AというファイルとBというファイルにまたがるバグを直してほしい」という依頼にも対応できます。コード補完が「入力を助けるもの」だとすると、Codex CLIは「作業そのものを任せられるもの」というイメージに近いです。
日本語で指示するときの注意点
Codex CLIは日本語での指示にも対応しています。しかし、「直してください」のようなあいまいな指示では意図通りに動いてくれないリスクがあります。具体的に伝えることが、AIへの指示の精度を高める最重要ポイントです。
精度を上げるコツは、次の4つを意識的に伝えることです。
- 目的（何をしたいのか）
- 対象ファイル（どのファイルを変更するのか）
- 変更内容（具体的に何を追加・修正・削除するのか）
- 完成条件（どのような状態になれば完了なのか）
例えば「app.pyのget_animal_name()関数で、引数が空のときにエラーメッセージを返すように修正してください」のように書くと、AIは迷わず作業を進めてくれます。
最初は少し手間に感じるかもしれませんが、具体的に書けば書くほど手戻りは減るので、結果的に作業時間が早く済むケースがほとんどです。
VS CodeでCodex CLIを使うには
ここからは実際の導入手順を説明します。
ターミナルを触った経験がない方でも順番通りに進めれば迷わず使い始められるので、1つずつ確認しながら進めていきましょう。
導入前に必要な環境
Codex CLIを使い始める前に、次の5つを確認してください。
1つ目にVS Code（Visual Studio Code） が入っているかどうかです。VS Codeは無料で使えるコードエディターで、公式サイトからWindows・Mac・Linux向けのインストーラーをダウンロードできます。まだインストールしていない方は、まずはここから始めましょう。
2つ目にターミナルが使える状態かどうかです。VS Codeには統合ターミナルが内蔵されているので、インストールしていれば特別な準備は必要ありません。メニューの「表示」→「ターミナル」で開けるかだけ確認しておきましょう。
3つ目に作業するプロジェクトのフォルダを用意してください。Codex CLIはフォルダの中のファイルを読み取って動くため、作業したいフォルダをあらかじめ用意しておく必要があります。
4つ目にOpenAIのアカウントを持っているかです。ChatGPTのアカウントがあれば、そのまま使えます。まだ持っていない方はOpenAIの公式サイトから無料で作成できます。
5つ目にNode.jsのバージョン22以上がインストールされている必要があります。Node.jsとは、簡単にいうとJavaScriptを動かすための実行環境です。Node.jsの公式サイトから無料でダウンロードできます。
Codex CLIのインストール
事前準備が整ったら、インストールを進めましょう。
Codex CLIのインストール方法はOSによって少し異なりますが、一般的なのはNode.jsのパッケージ管理ツールのnpmを使った方法です。
まず、Node.jsがインストールされているかを確認します。VS Codeのターミナルで次のコマンドを入力してください。
出力例
v22.10.0このようにバージョン番号が表示されれば、Node.jsは使える状態です。表示されない場合は、Node.jsの公式サイトからインストールしてください。
Node.jsが準備できたら、次のコマンドでCodex CLIをインストールします。
インストールが完了したら、次のコマンドでバージョンを確認し、正しくインストールされているかを確認しましょう。
出力例
0.1.0バージョン番号が表示されれば、インストールは成功しています。
VS Codeでのプロジェクト準備
Codex CLIはプロジェクトフォルダを起点として動作します。VS Codeを利用する際は、正しいフォルダを開いた状態で作業するのが大切です。
VS Codeを起動し、メニューの「ファイル」→「フォルダーを開く」から、作業したいプロジェクトのフォルダを選択します。VS Codeの左側サイドバーにフォルダの中身が表示されれば、正しく開けている証拠です。
次に、メニューの「表示」→「ターミナル」から統合ターミナルを開きます。ターミナルに表示されるパスがプロジェクトのルートフォルダと一致しているかを確認してください。
ターミナルで現在位置を確認するには、次のコマンドを使います。
出力結果
/Users/username/projects/my_app表示されたパスが作業したいプロジェクトのフォルダであるかを確認しましょう。もし違う場所にいる場合は、cd フォルダ名のコマンドで移動してください。この確認を怠ると、Codexが意図しない別のフォルダのファイルを参照してしまう可能性があるため注意しましょう。
初回起動とアカウント認証
環境が整ったら、Codex CLIを起動してみましょう。VS Codeでプロジェクトのフォルダを開き、統合ターミナルを立ち上げたら、次のコマンドを入力します。
初回起動時は、OpenAIアカウントとの認証が必要です。ブラウザが自動的に開き、ログイン画面が表示されるので、使用するアカウントでサインインしてください。
認証が完了すると、ターミナルにCodexの対話画面が表示されます。この時点で日本語で指示を入力して、AIとのやり取りを始められます。
認証情報はローカルに保存されるため、2回目以降は再ログインなしで起動できます。初回認証は数分で完了するので、焦らず手順に従って進めましょう。
Codex CLIの基本的な使い方
ここからはいよいよ実際の使い方です。
「起動したはいいけど、何をすればいいんだろう？」という方も多いと思います。まずは、簡単な作業から始めて少しずつ操作に慣れていきましょう。
統合ターミナルからの起動方法
初回のアカウント認証のところでも触れましたが、CodexはVS Codeでプロジェクトのフォルダを開き、統合ターミナルを立ち上げたら、codexと入力してEnterキーを押すと起動します。
起動すると、チャットアプリのような画面が表示されます。上部にはプロジェクトのパスや現在使用しているAIモデルの情報が表示され、下の入力欄にテキストを入力してEnterで送信する仕組みです。
LINEやSlackのようなイメージで使えるので、ターミナルに慣れていない方でも思ったよりとっつきやすいと思います。
終了したいときは、/exitと入力するか、Ctrl＋Cを押してください。
ちなみに、/helpと入力すると使用できるコマンド一覧が表示されるため、迷ったときには参考にしてみてください。
プロジェクト内容の確認方法
コードを変更する前に、まずはCodexにプロジェクトの全体像を把握させると、その後の作業がスムーズになります。人にお願いするのと同じように、いきなり具体的な依頼をするより、先に「どんな構成になっているか」を把握させておくと、その後の作業の精度が上がるからです。
最初に「このプロジェクトの構成を説明してください」と依頼するのが、作業を始める際の定番の手順です。
例えば、次のように指示を入力します。
このプロジェクトのディレクトリ構成と主要なファイルの役割、処理の大まかな流れを説明してください。するとCodexがフォルダやファイルをスキャンして、プロジェクトの構成と各ファイルの役割を日本語でまとめて返してくれます。
もし、自分がプロジェクトの全体像を把握できていなかったとしても「どのファイルを触ればいいかわからない」という状態から抜け出せます。
特定のファイルについてさらに詳しく知りたい場合は「animal_manager.pyの処理の流れを説明してください」のように対象を絞った指示が効果的です。全体像を把握してから個別のファイルを確認していくアプローチが、作業ミスを減らすコツです。
コード作成・修正の依頼方法
Codexにコードの作成や修正をお願いするときは、できるだけ小さな単位で依頼するのがうまくいくポイントです。一度に大量の変更を依頼すると、意図とずれた変更が混ざりやすくなってしまいます。
次の3点を明確に伝えるのを意識してみましょう。
- 対象ファイル（例：animal_list.pyを修正してほしい）
- 実現したい機能（例：ネコとイヌのリストから名前を検索する関数を追加したい）
- 変更してはいけない部分（例：既存のdisplay_all()関数は変更しないでほしい）
例えば「animal_list.pyの中に、ネコかイヌかを判定して名前を返すget_animal_name()関数を追加してください。既存のdisplay_all()関数は変更しないでください」という指示は非常に明確です。
Codexは指示に基づいてコードを生成し、修正前と修正後の差分を表示してくれます。変更内容を確認してから適用するかどうかを選べるため、意図しないファイルの変更を防げます。
テスト・デバッグ・レビューの活用
Codexはコードを書くだけでなく、エラーの調査やテストを実行する用途でも有用です。
エラーが出て困ったときは、エラーメッセージをそのままコピーして貼り付けてみてください。例えば、次のようなイメージで入力します。
animal_list.py を実行したら以下のエラーが出ました。原因と対処法を教えてください。
（ここにエラーメッセージを貼り付ける）するとCodexがエラーの内容を解析して、修正案を提示してくれます。英語のエラーメッセージを自分で読み解く必要がないので、初心者にとってはかなり助かるはずです。
テストについても同様です。「test_animal.pyのテストを実行して、失敗しているケースがあれば原因を調べてください」と指示するだけで、テスト実行からエラーの原因調査までをまとめて任せられます。
ちなみに、/statusコマンドで現在の変更状況を確認したり、/reviewコマンドで直近の変更をAIにレビューしてもらったりもできます。
Codex CLIの設定・料金・安全な運用
「設定は、どうすればいいの？」
「お金はかかるの？」
「本当にファイルは勝手に書き換えられたりしない？」
Codex CLIを使い続ける上で、こういった疑問が湧いてくるかもしれません。ここでは、そうした疑問をひとつずつ解消していきます。
config.tomlによる基本設定
Codex CLIの動作はconfig.tomlという設定ファイルでカスタマイズできます。「toml」という拡張子は見慣れないかもしれませんが、中身はシンプルなテキストで書かれた設定ファイルです。
設定ファイルには、次の2種類があります。
-
ユーザー共通設定
ホームディレクトリの~/.codex/config.tomlに保存され、すべてのプロジェクトに適用されます -
プロジェクト別設定
プロジェクトのルートフォルダ内の.codex/config.tomlに保存され、そのプロジェクトだけに適用されます
設定できる主な項目は、使用するAIモデル、コマンド実行前に承認を求めるかどうかという承認設定、レスポンスの言語などです。
注意したいのは、承認設定です。autoに設定するとCodexが自動でファイルを変更しますが、慣れないうちはmanualのままにしておきましょう。変更のたびに確認してくれるので、うっかり意図しない変更が加わるリスクを減らせるからです。
設定ファイルを賢く活用できると、プロジェクトに応じた最適な動作環境を整えられます。
AGENTS.mdによるプロジェクト設定
AGENTS.mdは、プロジェクト固有のルールをCodexに継続的に伝えるための設定ファイルです。
Codexは起動するたびに会話の記憶がリセットされます。つまり「このプロジェクトはPythonを使っています」「テストはpytestで実行してください」といった説明を、毎回繰り返す必要があります。その手間をなくしてくれるのがAGENTS.mdです。
プロジェクトのルートフォルダに配置しておくと、Codexは起動時にこのファイルを読み込み、記載されたルールに沿って作業を行います。
AGENTS.mdに記載しておくと便利なのは、次のような情報です。
- コーディング規則
例）インデントはスペース4つ、関数名はsnake_caseを使う - よく使うコマンド
例）テスト実行はpytestを使う - 変更を禁止するファイルやフォルダ
例）config/フォルダは変更しない - プロジェクトの概要
AGENTS.mdを充実させるほど、Codexへの指示を毎回細かく書く手間が省けます。
チームで開発する場合は、メンバー全員が守るべきルールをここにまとめておくだけで、AIの出力品質を一定に保てるということです。
権限設定とサンドボックス
「勝手にファイルを書き換えられてしまうのでは？」と不安に思う方もいるかもしれません。Codex CLIにはそのリスクを抑えるための仕組みが用意されています。
例えば、権限設定です。Codexがファイルを変更する前に毎回確認を求める手動承認モードと、自動で変更を適用する自動承認モードを選べます。初めて使う場合は必ず手動承認モードにしておき、どのような変更が行われるかを確認してから進めるようにしましょう。
また、Codexがアクセスできるフォルダの範囲を制限するサンドボックス機能もあります。Codexがアクセスできるフォルダの範囲を設定ファイルで指定すると、関係のないフォルダに触れないよう制限できる機能です。
コマンドの実行についても同様で、Codexが外部コマンドを実行する際に承認を求める設定を適用できます。設定の詳細は公式ドキュメントを参照してください。
Codex CLIの料金と使用上限
Codex CLIはOpenAIのアカウントと紐づいており、利用できる機能の範囲や利用量はChatGPTのプランによって変わります。
無料プランでも基本的な機能は試せますが、使える回数や1回あたりの処理量に上限があります。
「もっとたくさん使いたい」と思ったら有料プランへの移行を検討してください。有料プランにすると利用上限が拡大し、より長いコードや複雑な処理も扱えるようになります。
ただし、料金や上限はプランの改定で変わる可能性があるため、最新情報は必ずOpenAIの公式サイトで確認するようにしてください。
特に注意したいのは、APIキー経由で使う場合です。
この方法では処理したテキストの量（トークン）に応じた従量課金が発生します。知らないうちに費用がかさんでしまう恐れがあるので、OpenAIのダッシュボードで使用状況を定期的にチェックする習慣をつけましょう。
よくある質問（Q&A）
Q. Codex CLIとChatGPTは何が違うのですか？
ChatGPTはブラウザ上で会話するAIで、コードの相談には乗ってくれますがファイルの直接編集はできません。Codex CLIはターミナルからプロジェクトのファイルを直接読み取り、実際にコードを修正・実行できる点が大きな違いです。
Q. Node.jsなしでインストールできますか？
現時点ではできません。Codex CLIのインストールにはnpmが必要で、そのnpmはNode.jsに付属しているためです。まずNode.jsの公式サイトからLTS版（長期サポート版）をインストールし、npm install -g @openai/codexを実行してください。
Q. Codexが間違ったコードを生成したらどうすればよいですか？
手動承認モードであれば、変更を適用する前に内容を確認できます。誤った変更が適用されてしまった場合は、Gitなどのバージョン管理ツールを使って変更前の状態に戻せます。プロジェクトにGitを導入しておくことを強くおすすめします。
Q. Codexはオフラインで使えますか？
使えません。Codex CLIはOpenAIのサーバーにアクセスしてAIの処理を行うため、インターネット接続が常に必要です。また、処理の内容はOpenAIのサーバーに送信されるため、機密性の高い情報を含むコードを扱う際は注意してください。
Q. codexコマンドが認識されない場合はどうすれば良いですか？
インストール後にターミナルを再起動していない場合、コマンドが認識されない場合があります。そんなときはVS Codeのターミナルを一度閉じて開き直してみてください。それでも解決しない場合は、npm list -g @openai/codexでインストール状況を確認し、パスが通っているかを確認してみましょう。
まとめ
Codex CLIとVS Codeを組み合わせて使うと、プログラミングの経験が少ない方でも、AIの力を借りてコード作成・修正・テストを効率よく進められます。
難しいコードを使う必要がなく、普段話す言葉で指示を出すだけでAIがプロジェクト全体を解析し、実際のファイル操作まで行ってくれるからです。
重要なポイント
- Codex CLIはプロジェクト全体のファイルを横断して調査や修正、テストができる
- VS Codeの統合ターミナルから手軽に起動できる
- 指示を出す際は具体性が重要
- config.tomlとAGENTS.mdでプロジェクト固有のルールを設定できる
- 最初は手動承認モードで変更内容をひとつずつ確認しながら進めるのが安全
AI ツールを使いこなす一番の近道は、とにかく触ってみることです。
最初は簡単なファイルの説明依頼や軽微なコード修正からで問題ありません。慣れてきてから本格的に実際の業務で使うかどうかを検討すればいいでしょう。
まずは実際に試してみて、開発のスピードと楽しさをぜひ体感してみてはいかがでしょうか。