【初めてのAI開発】Claude Code超えと噂のAIコーディングツール「CodeX CLI」を徹底解説

みなさん、こんにちは。
チャエンです！（自己紹介はこちら）

AIを使ったコーディングですが、OpenAIが提供しているCodeX CLIがClaude Code超えと噂されるほど素晴らしいです。

今回は、AIコーディングツール CodeX CLIを徹底解説します！通常のCodeXとの違いや搭載されている機能、Claude,Gemini CLI, Claude Codeの違いや使い方を詳しく紹介します。

ChatGPTをすでに課金している・バイブコーディングに少し慣れてきて、もう少し幅広く進めたいという方におすすめです。
ぜひ最後までご覧ください。

Table of Contents

• 1.CodeXとは

  • 1.1 CodeXの基本動作

  • 1.2 CodeXの基本的な機能

  • 1.3 CodeX CLIについて

  • 1.4 CodeXとCLIの違い

• 2.CodeX CLIの基本概念

  • 2.1 CodeX CLIの動作の仕組み

  • 2.2 Code CLIの3つの特徴

  • 2.3 CodeX CLIの最新アップデート

  • 2.4 インストール手順

  • 2.5 基本的な使い方や便利なコマンド

• 3.CodeX CLI,Gemini CLI, Claude Codeの違い

  • 3.1 CodeX CLIとClaude Codeの違い

  • 3.2 CodeX CLI vs Gemini CLI

  • 3.3 各ツールのアップデート

• 4.活用事例５選

  • 4.1 説明スライドの作成

  • 4.2 プラグイン/ChatGPTのUIで使いやすい

  • 4.3 Webサイトにある画像を収集する

  • 4.4 デザイン構築

  • 4.5 Webサイトコーデイング

• 5.まとめ

1.CodeXとは

OpenAIが今年の5月に公開したCodexは、コードベースの質問への回答やコードの実行、プル リクエストの下書きを行うクラウドベースのソフトウェア エンジニアリング エージェントです。

CodeX CLIには最新モデルのGPT-5がデフォルトモデルとして搭載されており、Pro, Plus, Teamプランのユーザーは追加料金なしで使うことができます。サービスリリースされた当初はAPI Keyが前提だったため、アクセス障壁が大幅に低下しました。

1.1 CodeXの基本動作

Codexはcodex-1という、ソフトウェアエンジニアリングに最適化されo3バージョンが基盤となっています。codex-1は、さまざまな環境で実際のコーディングタスクを用いた強化学習によって訓練されており、人間のスタイルやプルリクエストの慣習に近いコードを生成します。

ユーザーはCodexに対し「新しくコードを書いて欲しい」「既存コードを直してほしい」といったコーディングタスクの依頼や、「この部分はどう動いているの？」といったコードベースに関する質問を投げかけることができます。

各エージェントはクラウド上の専用コンテナ（仮想環境）で動作しており、仮想環境にはあらかじめ以下が読み込まれます。

• ユーザーのコード

• 依存関係（ライブラリなど）

• 設定ファイル

• 必要なツール類（テスト・リンター・型チェッカーなど）

セットアップが終わるとインターネットは遮断され、Codexはその閉じた環境内で作業を開始します。その環境内でファイルの読み書きや、テストやコマンドを実行できます。

さらに、作業の過程をターミナルログやファイルの差分として引用・提示するよう訓練されているため、ユーザーは処理の内容を確認・検証できます。

タスクが終わると、ユーザーはその結果を見て「もっと改善して」とリクエストしたり、完成した差分をエクスポートできます。エクスポートの方法は以下の通りです。

• GitHub のプルリクエストとして提出する

• ローカル環境にコピーして自分でテスト・開発に使う

1.2 CodeXの基本的な機能

CodeXは、マルチ言語対応の万能コーディングAIであり、「書く・直す・改善する」のすべてを自然言語ベースで実現できるツールです。さらにAPIとCLIの両面から利用できるため、学習から実務、そしてシステム開発まで幅広く応用できます。

①幅広い言語に対応
CodeXは、20以上のプログラミング言語に対応しています。PythonやJavaScript、Go、Rustなど主要な言語はもちろん、幅広い技術スタックで活用できます。プロジェクトの種類にかかわらず、自然言語で指示を出すだけで適切なコードを生成してくれるため、複数言語を横断して使いたい人にも便利です。

②コードの説明・デバッグ・最適化
CodeXは単にコードを「書く」だけではありません。「コードの家庭教師兼ペアプログラマ」のような存在で、学習にも実務にも役立ちます。

• 既存コードの説明を依頼すると、処理の流れや意図をわかりやすく解説

• デバッグを指示すると、エラー箇所を洗い出し修正案を提示

• 最適化を頼むと、パフォーマンスや可読性を改善したコードに書き直す

③APIとCLI、両方で利用可能
CodeXは使い方の幅も広く、APIとCLIの両方が用意されています。

• API版：自分のアプリやサービスに組み込み、バックエンドでコード生成や分析を呼び出せる。

• CLI版：ターミナルから直接AIと会話し、コードの生成・実行・検証を一連の流れで行える。

CLIを使えば開発現場での作業を効率化できますし、APIを使えばサービスやツールにAIの力を組み込むことが可能です。

1.3 CodeX CLIについて

CodeX CLIは、開発者がターミナル（CLI）上でAIと直接対話しながら作業を進められるツールです。

Codex（AI）とCLIが一体化しているため、自然な言葉で指示するだけで、AIがその場で具体的な作業を実行してくれます。まるで「ターミナルに常駐するAIのペアプログラマ」と一緒に開発しているような感覚を得られます。

ChatGPTのように自然な文章で指示を出すだけで、AIがコードを書いたりバグを修正してくれます。さらに、プロジェクト全体のコードを読み込んで理解し、必要に応じてファイルを編集したりテストやコマンドを実行することも可能です。

■CodeX CLIのメリット

• 初心者でも扱いやすい：自然言語で指示できるため、難しいCLI操作やコマンドを調べる必要がありません。

• 作業効率の向上：コードの生成から編集、テスト実行までAIがその場で代行してくれるため、従来の「提案をもらって自分で反映」する手間を削減できます。

• 直感的な体験：コーディングに不慣れな人でも「お願いするだけ」でコードが動くため、学習コストが低く、すぐに開発を始められます。

1.4 CodeXとCLIの違い

簡単に説明すると以下のような棲み分けです。

• Codex（Web版）：ブラウザ上で助言をくれる相談役（モデルは codex-1）

• CodeX CLI（ローカル版）：一緒に手を動かす相棒（推奨モデルは GPT-5）

具体的な違いは以下の通りです。

① 使用場所の違い

• Codex

  • ブラウザ上のチャット画面で利用します。ユーザーはコードや質問をテキストで送信し、AIから返ってきた提案を自分のエディタにコピー＆ペーストして反映します。

• CodeX CLI / IDE拡張

  • ターミナルやVS CodeなどのIDE上で動作します。AIが直接ローカルの開発環境にアクセスできるため、コードファイルをその場で編集したり、テストを実行したりと「手を動かす作業」まで自動で行えます。

② 感覚の違い

• Codex

  • 「相談相手」に近い感覚です。AIがアドバイスやコード片を示してくれますが、最終的な作業（貼り付け・実行・修正の適用）はユーザー自身が行います。

• CodeX CLI / IDE拡張

  • 「相棒（共同作業者）」のような存在です。自然言語で頼むと、AIがそのままコードを書き換え、テストを回し、必要に応じて修正を繰り返します。CLI操作に不慣れでも、コマンドを調べる代わりに文章でお願いすれば済む点が大きなメリットです。

③ 推奨モデルの違い

• Codex

  • codex-1（OpenAIの「o3」をソフトウェアエンジニアリング向けに最適化したモデル）が基盤になっています。

• CodeX CLI / IDE拡張

  • デフォルトの推奨モデルはGPT-5となっています。必要に応じてモデルを切り替えることも可能ですが、基本的には最新の高性能モデルで利用するのが推奨されています。

2.CodeX CLIの基本概念

CodeX CLIの基本アーキテクチャは、開発者がターミナルから自然言語でAIに話しかけるように使えるツールです。
従来のCLIは、正確なコマンドを覚えて入力する必要がありましたが、CodeX CLIでは「このエラーを直して」「新しい関数を追加して」といった自然な指示をそのまま入力できます。

その背景には、GPT-5モデルの強力な言語理解・生成能力があります。単なるテキスト変換ではなく、コード全体の文脈を読み取り、最適な修正や追加を考えてくれるのが特徴です。

2.1 CodeX CLIの動作の仕組み

会話の流れを覚えながらローカル環境でコードを編集・実行し、検証まで自動で行うという、シンプルながら開発の生産性を飛躍的に高める仕組みです。
具体的な動作の特徴は以下の通りです。