「Codexって何となく使っているけど、もっと活用できる気がする」「上級者はどんな使い方をしているの？」——そんな疑問に答えるため、この記事ではCodexの使い方を難易度5段階に分けて徹底解説します。

完全初心者のブラウザ操作から、AGENTS.md設定・CLI・MCP連携・Computer Use・マルチエージェント並列実行まで、自分の今のレベルに合った使い方をすぐに見つけられる構成になっています。

⭐ Lv.1：完全初心者｜ChatGPT WebブラウザでCodexを使う

🎯 対象：プログラミング未経験・コマンドライン未使用・とにかく試してみたい方
🛠️ 必要なもの：ChatGPTアカウント（Plus推奨）・ブラウザのみ

Lv.1でできること

  • 自然言語でコードを生成してもらう
  • コードのエラーを貼り付けてデバッグを依頼する
  • 既存コードのリファクタリングを依頼する
  • 簡単なスクリプトをゼロから作ってもらう

Lv.1の始め方

① ChatGPT（Plus以上）にログイン → サイドバーの「Codex」をクリック
「コード」ボタンでタスクを開始、「質問する」ボタンでコードに関する相談ができます。

Lv.1の実践プロンプト例

💬 コピーして使えるプロンプト

【コード生成】
Pythonで、CSVファイルを読み込んで売上の合計・平均・最大値を計算してExcelに出力するスクリプトを作ってください。初心者でも理解できるようにコメントを丁寧に入れてください。

【デバッグ】
以下のコードを実行したらエラーが出ました。原因と修正方法を教えてください。
[エラーメッセージとコードを貼る]

【コードの説明】
このコードが何をしているか、プログラミング初心者にわかるように日本語で説明してください。
[コードを貼る]

💡 Lv.1のコツ：「何をしたいか」「使う言語」「対象者（初心者向けなど）」の3点を伝えるだけで出力品質が大幅に向上します。コードは必ず自分で動作確認してから使用してください。

⭐⭐ Lv.2：初心者〜中級者｜GitHubと連携・Codex CLIを導入する

🎯 対象：GitHubを使ったことがある・ターミナルを少し触れる方
🛠️ 必要なもの：GitHubアカウント・Node.js・ターミナル環境

Lv.2でできること

  • GitHubリポジトリをCodexに接続して既存コードを分析・修正させる
  • Codex CLIをターミナルから操作する
  • プルリクエスト（PR）の自動作成を依頼する
  • テストコードを自動生成させる

Codex CLIのインストール

# ターミナルで実行

npm install -g @openai/codex
# ChatGPTアカウントでログイン（推奨）
codex –login
# バージョン確認
codex –version

GitHubとの連携手順

ChatGPT WebのCodexサイドバーから「GitHubリポジトリを接続」を選択し、対象リポジトリを指定します。各タスクはコードベースが事前に読み込まれた分離された個別の環境で独立して処理されます。

Lv.2の実践コマンド例

# リポジトリに移動してCodexを起動
cd my-project
codex

# タスクを直接指定して実行
codex “このリポジトリのテストカバレッジを80%に上げて”

# PRレビューを実施
/review

# コードベースについて質問する
codex “このリポジトリで認証を担当しているファイルはどれ？”

💡 Lv.2のコツ：タスクは「範囲を明確に絞った指示」から始めましょう。「全部リファクタリングして」より「authフォルダ内のuser.jsのエラーハンドリングを改善して」の方が精度が上がります。

⭐⭐⭐ Lv.3：中級者｜AGENTS.mdとconfig.tomlでCodexを最適化する

🎯 対象：CLIを日常的に使うエンジニア・チームでCodexを使いたい方
🛠️ 必要なもの：Codex CLI・プロジェクトのリポジトリ

Lv.3でできること

  • AGENTS.mdでプロジェクト固有のルールをCodexに覚えさせる
  • config.tomlで動作・モデル・サンドボックスを細かく制御する
  • チームで統一されたCodex設定を共有する
  • /compactでトークンを節約しながら長時間セッションを維持する

AGENTS.mdとは？

AGENTS.mdはCodexへの「取り扱い説明書」です。プロジェクトのリポジトリのルートに置くことで、毎回プロンプトに書かなくてもCodexがプロジェクトのルール・コンテキストを把握した状態で動作します。

# AGENTS.md の記述例（プロジェクトルートに配置）

# プロジェクト概要
これはNext.js + TypeScript + PrismaのECサイトです。

# 技術スタック
– フレームワーク: Next.js 15 (App Router)
– 言語: TypeScript（strict mode）
– DB: PostgreSQL + Prisma ORM
– テスト: Vitest + Testing Library

# コーディングルール
– コンポーネントはすべてServer Componentを基本とする
– API呼び出しはsrc/lib/api/配下に集約する
– エラーハンドリングは必ずtry-catchで実装する
– 変数名・コメントは日本語NG・英語のみ

# テストの実行方法
npm run test # 単体テスト
npm run test:e2e # E2Eテスト（Playwright）

# 禁止事項
– any型の使用禁止
– console.logを本番コードに残さない
– 環境変数はprocess.env.から直接参照しない（src/config/envから）

💡 AGENTS.mdのベストプラクティス：500〜2,000文字が目安です。長すぎると重要な指示を見落とす可能性があります。「Codexが毎回聞いてくること」だけを書くのが原則です。APIキーや認証情報は絶対に書かないでください。

config.tomlの設定

# ~/.codex/config.toml の設定例

# 使用モデルの設定
model = “gpt-5-codex”
model_reasoning_effort = “medium” # low / medium / high / xhigh

# タスク完了時の通知（macOS）
notify = [“bash”, “-lc”, “afplay /System/Library/Sounds/Ping.aiff”]

# 機能フラグ
[features]
web_search_request = true # Web検索を許可

Lv.3の便利なスラッシュコマンド

コマンド 機能
/init コードベースをスキャンしてAGENTS.mdの雛形を自動生成
/compact 会話を要約してトークンを節約しながらセッションを継続
/review ベースブランチとの差分を分析してコードレビューを実施
/model 使用モデルをセッション中に切り替え（コスト最適化）
/goal 永続化された作業ゴールを設定（長時間タスク向け）
/mcp 接続済みMCPサーバーとツール一覧を表示

⭐⭐⭐⭐ Lv.4：上級者｜MCP連携・Skills・Computer Useを活用する

🎯 対象：複数ツールを連携させたいエンジニア・開発フローを自動化したい方
🛠️ 必要なもの：Codex CLI・各外部サービスのAPIキー・macOS（Computer Use）

Lv.4でできること

  • MCP（Model Context Protocol）で外部ツールをCodexに接続する
  • Skillsで繰り返しワークフローを再利用可能なテンプレートにする
  • Computer UseでCodexがMacを直接操作するよう設定する
  • Figmaのデザインを読み込んでUIコードを自動生成させる

MCPとは？

MCP（Model Context Protocol）はAIが外部ツールやデータソースを扱うための標準規格です。AGENTS.mdやSkillsが「Codexにどう振る舞ってほしいか」を定義するのに対し、MCPは「Codexに何ができるか」を拡張します。

# ~/.codex/config.toml にMCP設定を追記

# GitHubとの連携
[mcp_servers.github]
command = “mcp-proxy”
args = [“–transport”, “streamablehttp”, “-H”, “Authorization”,
        “Bearer YOUR_GITHUB_TOKEN”,
        “https://api.githubcopilot.com/mcp/”]

# Figmaとの連携
[mcp_servers.figma]
type = “sse”
url = “https://figma.com/mcp/sse”

# Linearとの連携（タスク管理）
[mcp_servers.linear]
command = “npx”
args = [“-y”, “@linear/mcp-server”]

[mcp_servers.linear.env]
LINEAR_API_KEY = “${LINEAR_API_KEY}” # 環境変数で管理

🚫 重要なセキュリティ注意：APIキーや認証情報はAGENTS.mdに絶対に書かないでください。必ず環境変数（~/.codex/envか.env）で管理し、AGENTS.mdには変数名の参照のみ記述してください。

MCPで実現できること

連携ツール できること
GitHub Issue自動作成・PRレビュー・マージまで自動化
Figma デザインファイルを読み込んでUIコンポーネントを自動生成
Notion 「このNotionの仕様書に基づいてAPIを実装して」が可能に
Linear / Jira Issueを読み込んで実装→テスト→PRまで自動実行
Slack バグ報告をSlackで受けて自動でIssue化・修正着手

Skillsで繰り返し作業を自動化

Skillsは「繰り返し行うワークフローを定義・再利用する仕組み」です。「PRレビュー→修正→テスト実行→マージ準備」という一連の流れを1つのSkillとして登録しておけば、ワンコマンドで実行できます。

# .codex/skills/pr-review.yaml の設定例

name: pr-review
description: PRを自動レビューしてフィードバックを生成
steps:
  – name: コードレビュー
    prompt: “ベースブランチとの差分を分析し、バグ・セキュリティリスク・パフォーマンス問題を指摘して”
  – name: テスト実行確認
    command: npm run test
  – name: レビューコメント生成
    prompt: “レビュー結果をGitHubのPRコメント形式でまとめて”

Computer Use（Mac直接操作）

2026年4月のアップデートで追加されたComputer Useは、CodexがMacの画面を見てクリック・キーボード操作まで自律的に行う機能です。コードを書くだけでなく、PCそのものを操作するエージェントとして機能します。

Computer Useの活用例

  • 「このデザインツールを開いてスクリーンショットを撮って」
  • 「ブラウザでこのサイトを確認してエラーをキャプチャして」
  • 「この設定ファイルをGUIで開いて〇〇の値を変更して」

⭐⭐⭐⭐⭐ Lv.5【難易度MAX】｜マルチエージェント並列実行・CI/CD完全自動化

🎯 対象：Codex上級者・開発チームのリード・アーキテクト
🛠️ 必要なもの：Codex Pro・GitHub Actions・MCP環境・十分なセキュリティ知識

Lv.5でできること

  • 複数のCodexエージェントを並列実行して大規模タスクを分割処理する
  • Codex CLIをMCPサーバーとして他のエージェントから呼び出す
  • CI/CDパイプラインにCodexを組み込んで完全自動化する
  • GitHub ActionsのIssueラベルをトリガーにCodexが自動でPRを作成する

① マルチエージェント並列実行

Codexアプリのワークツリー機能を使い、複数のタスクを同時並行で動かす方法です。たとえば以下のような並列処理が実現できます。

並列実行の構成例

エージェント 担当タスク
エージェントA 新機能の実装（フロントエンド）
エージェントB 対応するAPIエンドポイントの実装（バックエンド）
エージェントC テストコードの自動生成
エージェントD ドキュメントの自動更新

→ 数週間かかっていた作業が数日で完了します。

② Codex CLIをMCPサーバーとして動作させる

codex mcp-serverを実行することで、Codex CLIがMCPサーバーとして動作し、他のエージェントプラットフォームからCodexの機能を「ツール」として呼び出せます。これにより複数のエージェントが役割分担しながらCodexを呼び出すマルチエージェント構成が実現します。

# Codex CLIをMCPサーバーとして起動

codex mcp-server
# stdioでJSON-RPCをやり取りする形で起動
# 成功するとCodexが提供するツール一覧がログに出力される

③ GitHub ActionsでCI/CD完全自動化

以下の設定により、GitHubでcodex-fixラベルを付けたIssueをCodexが自動検知してPRを作成するワークフローを構築できます。

# .github/workflows/codex-auto-fix.yml

name: Codex Auto Fix
on:
  issues:
    types: [labeled]

jobs:
  codex-fix:
    if: github.event.label.name == ‘codex-fix’
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      – uses: actions/checkout@v4
      – name: Codexで自動修正
        run: |
          codex exec –json \
            “Issue #${{ github.event.issue.number }}の内容を修正してPRを作成して”
        env:
          OPENAI_API_KEY: ${{ secrets.OPENAI_API_KEY }}

このワークフローにより、codex-fixラベルを付けたIssueはCodexが自動でPRを作成します。チームはレビューと承認だけに集中できるようになります。

④ マルチエージェントによるコンテンツ自動配信パイプライン

以下のような複数エージェントが連携するパイプラインも構築可能です。

マルチエージェントパイプラインの構成例

エージェントA（Codex）：新機能のリリースノートをMarkdown形式で生成・run_taskでHTML出力

エージェントB（記事投稿MCP）：生成した記事をtools/call経由でCMSに投稿・公開ステータスとURLを返す

エージェントC（チェック用）：公開結果を確認し、SNS投稿や添付画像生成を追加で実行

⚠️ Lv.5の注意点：マルチエージェント・CI/CD自動化はCodexが自律的にコードをコミット・PRを作成するため、必ず本番環境への直接デプロイは行わず、ステージング環境での確認とレビューを必須のプロセスとして組み込んでください。

📊 難易度別 機能・スキル対応表

レベル 主な機能 必要スキル プラン
⭐ Lv.1 Webブラウザ操作・コード生成・デバッグ なし Plus〜
⭐⭐ Lv.2 GitHub連携・CLI・PR自動作成 Git基礎・ターミナル操作 Plus〜
⭐⭐⭐ Lv.3 AGENTS.md・config.toml・スラッシュコマンド TOML/Markdown・チーム開発経験 Plus〜
⭐⭐⭐⭐ Lv.4 MCP連携・Skills・Computer Use API連携・YAML設定・JSON理解 Plus〜Pro
⭐⭐⭐⭐⭐ Lv.5 マルチエージェント・MCP Server・CI/CD自動化 システム設計・セキュリティ・DevOps Pro推奨

📝 まとめ：あなたの次のステップは？

Codexを使いこなすロードマップは明確です。

📌 今日やること：ChatGPT WebのサイドバーからCodexを開いて、まず小さなコード生成タスクを試す（Lv.1）

📌 今週中：CLIをインストールし、手持ちのGitHubリポジトリを接続してPRレビューを試す（Lv.2）

📌 今月中：AGENTS.mdを作成してプロジェクト固有ルールを設定する（Lv.3）

📌 中長期：MCPでFigma・GitHubと連携し、マルチエージェントでCI/CDを自動化する（Lv.4〜5）

Codexの本当の力は、「使う」から「設計する」へ発想を変えたときに解放されます。単にコードを書いてもらうツールではなく、開発ワークフロー全体をデザインするためのプラットフォームとして捉えることが、上級者への近道です。

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