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2026.09.18

ChatGPTに考えてもらった Codex学習ステップ

カテゴリ： AI　人工知能

STEP 0～11で、実際に順番に学習できる計画表にします。

Python・VS Codeを使える前提なので、プログラミング入門ではなく「Codexを使いこなすこと」に集中します。

Codex 学習計画表

STEP	目安	テーマ	学習すること	実習内容	到達目標
0	1日	Codexの全体像	ChatGPTとの違い、Agent、ローカル/クラウド、権限	小さなPythonコードをCodexに調査させる	Codexが何をするものか説明できる
1	2日	VS Code + Codex	IDE拡張、Context、ファイル参照、変更、実行	Pythonプロジェクトを開いて質問・修正	VS Codeで基本操作できる
2	2日	指示の書き方	目的、現状、制約、完成条件、確認方法	同じ課題を複数の指示方法で実行	Codexに正確な仕事を依頼できる
3	3日	既存コード解析	Repository、依存関係、モジュール、処理フロー	既存Pythonプロジェクトを丸ごと解析	未知・昔のコードを理解できる
4	3日	修正・リファクタリング	Explore → Plan → Edit → Review	CSVツールを段階的に改善	安全に既存コードを変更できる
5	4日	Git / GitHub	status、diff、commit、branch、restore	Codexの変更をGit管理	AIの変更を確認・保存・復元できる
6	4日	pytest・デバッグ	単体テスト、正常系、境界値、異常系、回帰テスト	CSV変換処理のテストをCodexに作らせる	「動いた」ではなく自動検証できる
7	3日	AGENTS.md	プロジェクト規則、階層、コーディング規約、テスト規則	自分用AGENTS.mdを作成	Codexに常設ルールを与えられる
8	5日	Skills	SKILL.md、再利用可能な手順、scripts/resources	CSV処理Skillを自作	定型作業をSkillとして再利用できる
9	5日	CLI・MCP・外部連携	Codex CLI、PowerShell、MCP、外部ツール	CLI操作→外部ツール連携	IDE外でもCodexを活用できる
10	5日	複数Agent・大規模開発	タスク分解、並列処理、役割分担、レビュー	OCRなど既存プロジェクトを複数タスクに分割	大きな仕事をCodexへ委任できる
11	5日～	SDK・自動化	Codex SDK、スクリプト化、定型処理、自動化	自分専用Codexワークフローを作る	Codexを開発環境そのものに組み込める

全体で 約6～8週間を想定します。毎日長時間やる必要はなく、1回30～90分程度でも十分です。

学習の流れ

 STEP 0～2
Codexを知る・操作する・指示する
↓
STEP 3～4
既存コードを読ませる・直させる
↓
STEP 5～6
Git + pytest
「変更を安全に管理・検証する」
↓
STEP 7
AGENTS.md
「プロジェクトのルールを与える」
↓
STEP 8
Skills
「作業方法そのものを覚えさせる」
↓
STEP 9
CLI + MCP
「PC・外部ツールまで活動範囲を広げる」
↓
STEP 10
複数Agent
「大きな仕事を分割して任せる」
↓
STEP 11
SDK・自動化
「Codexを自分のシステムに組み込む」

特に STEP 7と8の違いは重要です。

AGENTS.md = このプロジェクトで守るルール、 Skill = この種類の仕事をするときのやり方、と考えると分かりやすいです。

そして教材をバラバラにせず、STEP 1～9までは一つの CSV変換ツールを育て続ける方式にしましょう。STEP 10で、より複雑なOCR帳票処理などへ移ります。そうすると「普通のPythonプログラム → Git管理 → テスト → AGENTS.md → Skill → CLI/MCP」と、Codexを導入する意味が段階ごとに見えてきます。

次はこの計画の STEP 0「Codexとは何か」から実際の授業形式で開始するのがよいと思います。