Codexを本格的に使い始めてから、ツール開発の進め方が大きく変わりました。
単なるコード補完ではなく、プロジェクト単位でファイルを生成し、構造ごと組み立ててくれる存在だからです。
この記事では、Codexの特徴、ChatGPTとの違い、環境セットアップ、そして実際に試した開発事例をまとめて紹介します。
この記事で分かること
Codexとは？ChatGPTとの違い
Codexは、開発作業を前提に設計されたコード生成モデルです。
ChatGPTでもコードは書けますが、Codexは「プロジェクト単位」で扱える点が大きな違いです。
特に強いのは、次のような部分です。
単一のコードブロックではなく、フォルダ構成や依存関係まで含めて組み立てることができます。
開発の流れそのものを支援する感覚です。
一方で、ChatGPTと比較すると次のような違いがあります。
| 項目 | ChatGPT | Codex |
|---|---|---|
| アイデア発想 | 強い | やや弱い |
| 文章の自由度 | 高い | 定型向き |
| プロジェクト生成 | 限定的 | 強い |
| 複数ファイル管理 | 弱い | 強い |
自由な文章生成や発想の広がりはChatGPTのほうが優れています。
一方で、決まった仕様に基づく実装や構造化はCodexが安定しています。
用途を分けて使うことが重要です。
Codexを使うための環境設定
Codexを使う上で重要なのは、セットアップです。
私はWindows11×WSL環境で構築しています。
セットアップ手順は、以下の記事で詳しく解説しています。
AIコード支援ツールは複数ありますが、API課金型のツールは個人開発ではコストが気になります。
その点も含めて選定理由を上の記事で書いています。
Codexを使用する場合、Gitと連携することをお奨めします。
Git環境がないと、Codeで生成されたコードを管理できないからです。
Git連携方法は以下の記事で詳しく解説しています。
CodexはWindowsでも動作確認ができましたが、動作に不安定なため、WSL環境を使用することをお奨めします。
CodexをWindows環境で試したことは以下の記事で詳しく解説しています。
環境を整えることが、Codex活用の第一歩です。
Codexで実際に試したこと
実験として取り組んだ内容は、すべて記事として公開しています。
公開している記事は以下です。
ChatGPTとCodexで“書かずに作る”Python開発：サンプルツールを完成させた手順公開
AGENTS.mdとPLANS.mdでPythonツールを自動生成した実践レポート
CodexだけでCSVフィルターCLIを完全生成してみた：Chatモードの限界と実践レポート
ChatGPT＋Codexで進めたPython共通機能づくり
ChatGPTとCodexでGUIツールをノーコード開発した話
特に重要だったのは、AGENTS.mdを活用したことです。
AGENTS.mdに役割や仕様を文章で定義し、それをもとにCodexに実装させます。
また、ChatGPTとCodexの役割分担も次のように意識しました。
この分業が、最も効率的でした。
Codexで作ったツールまとめ
現在公開しているツールの一覧は、以下の記事にまとめています。
主に、CLIツールや業務効率化スクリプトを中心に公開しています。
実験的に作ったものも含め、実用性を重視した構成です。
ツールが増えた場合も、一覧ページで確認できるようにしています。
無料で公開しているツールは、以下の記事からダウンロードできますので、興味のある方は使ってみてください。
Codexは副業や個人開発に使えるのか
結論として、十分に使えます。
ただし、前提があります。
完成度を追いすぎると、止まります。
生成AIはスピードを上げる道具です。
Codexは、設計どおりに形にする力が強いモデルです。
ChatGPTと役割を分けることで、個人開発の生産性は大きく向上します。
まとめ
Codexは、プロジェクト単位でコードを生成できる強力な開発支援モデルです。
ChatGPTとは役割が異なり、構造化された実装に強みがあります。
環境を整え、役割を分け、実験を重ねる。
この流れを作れば、個人開発のスピードは確実に上がります。
完璧を目指すより、まず作ることです。
Codexは、その実行力を後押ししてくれる存在です。
