hiroblue’s LIFE LOG

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2026.09.18
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カテゴリ: AI 人工知能
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STEP 0は「操作方法を暗記する回」ではなく、 Codexが普通のChatGPTと何が違い、どこまで自分のPCやコードに作用できるのかを理解する回です。2026年9月18日時点のOpenAI公式情報に合わせて、学習テキストとしてまとめます。

STEP 0 — Codexの全体像

学習時間の目安:1日・60~90分

0-1. このSTEPのゴール

このSTEPを終えた時点で、次の関係を自分の言葉で説明できれば合格です。

 ChatGPT
│
└─ 質問する
↓
回答

Codex
│
├─ プロジェクトを調べる
├─ ファイルを読む
├─ コードを理解する
├─ 変更を計画する
├─ ファイルを編集する
├─ コマンドを実行する
├─ テストする
└─ 結果を確認する

Codex CLIでは実際に、ローカルリポジトリの調査、変更計画、ファイル編集、ローカル開発ツールの実行まで一連の作業として扱えます。( OpenAI Developers )



0-2. ChatGPTとCodexの違い

まずここが一番重要です。

例えばPythonでCSVをUTF-8へ変換したいとします。

通常のChatGPTなら、


CP932のCSVをUTF-8に変換するPythonコードを書いて

と質問して、コードを回答してもらいます。

そして人間が、

 回答されたコード
↓
コピー
↓
VS Codeへ貼る
↓
保存
↓
Python実行
↓
エラー確認
↓
ChatGPTへエラーを貼る

という作業をします。

Codexでは発想が違います。

 あなた
│
│「このプロジェクトのCSV処理を
│ UTF-8対応にしてください」
↓
Codex
│
├─ ファイルを調査
├─ 現在のコードを理解
├─ 修正箇所を特定
├─ コードを変更
├─ Pythonを実行
├─ テスト
└─ 結果を報告

つまり、単に コードを生成するAIとして考えるより、


開発環境の中で仕事を進めるAIエージェント

として考えた方が、Codexの特徴をつかみやすくなります。OpenAIもCodexを、リポジトリをレビューし、コマンドを実行し、開発ツールとやり取りできるcoding agentとして説明しています。( OpenAI )



0-3. 「Agent」とは何か

今後何度も出てくるので、ここで押さえます。

普通のLLM利用は、

 質問
↓
LLM
↓
回答

という1往復が基本です。

Agentでは、

 ┌───────────┐
│ 目的 │
└─────┬─────┘
↓
調査
↓
判断
↓
行動
↓
結果を確認
↓
まだ必要?
↙ ↘
YES NO
│ │
└─再実行 └→ 完了

というループを持ちます。

例えば、


main.py で発生しているエラーを直してください。

という依頼なら、

 main.pyを読む
↓
関連モジュールを読む
↓
原因を考える
↓
コードを修正
↓
Pythonを実行
↓
エラー
↓
原因を再検討
↓
再修正
↓
テスト成功

と進められます。

この 「考える→行動→結果を見る→次の行動を決める」というループがAgentを理解するうえで重要です。



0-4. Codexは何を操作するのか

ここもChatGPTとの大きな違いです。

ローカルのCodexでは主に、

 Codex
│
├─ File System
│ ├─ main.py
│ ├─ config.py
│ ├─ CSV
│ └─ その他のファイル
│
├─ Terminal
│ ├─ python
│ ├─ pytest
│ ├─ git
│ └─ その他のコマンド
│
└─ Development Tools

を使って作業できます。公式CLIドキュメントでも、Codexにファイルの調査・編集と、マシンにインストール済みツールの実行を任せられると説明されています。( OpenAI Developers )

ここから重要な考え方が出てきます。

Codexに何を許可するか?

です。



0-5. 権限という考え方

Agentがコードを書き換えられるということは、


AIに好き勝手にPCを操作されないの?

という疑問が当然出ます。

そこでCodexには 権限とサンドボックスがあります。

例えばローカル利用では、ファイル編集、コマンド実行、インターネット利用などについて、どこまでCodex自身で実行でき、どこから人間の承認が必要かを制御できます。OpenAIは通常の作業ではまず「承認を求める」モードを推奨しており、この場合はワークスペース内で作業し、その境界を越える操作などで承認を求めます。( OpenAI Developers )

イメージは、

 Codex
│
┌───────┴────────┐
↓ ↓
許可された範囲 範囲外の操作
│ │
↓ ↓
実行可能 人間に確認
│
「許可しますか?」

です。

これは今後かなり重要になります。



0-6. Read / Write / Executeを区別する

初心者のうちは、Codexの行動を次の3種類に分けて考えると分かりやすいです。

行動 意味 例
Read
読む main.pyを読む
Write
変更する main.pyを書き換える
Execute
実行する python main.py を実行

さらにネットワークアクセスなどが加わります。

最初の学習では、いきなり全部許可するより、

 まず読む
↓
説明させる
↓
変更計画を見る
↓
変更させる
↓
差分を見る
↓
実行させる

という順番を意識しましょう。



0-7. LocalとCloud

Codexには ローカルで作業する場合と クラウドへ仕事を委任する場合があります。現在、Codex LocalにはCLI、IDE拡張、デスクトップのワークフローなどがあり、Codex Cloudは委任されたクラウドタスクとして別に扱われます。( OpenAI Help Center )

Local

 あなたのPC

VS Code
│
Codex
│
├─ C:\project
│ ├─ main.py
│ └─ ...
│
├─ Python
├─ pytest
└─ Git

つまり、 自分の開発環境でCodexが作業するイメージです。

Cloud

 あなた
│
│ タスクを依頼
↓
Codex Cloud
│
├─ クラウド環境作成
├─ Repository取得
├─ セットアップ
├─ 調査
├─ 実装
└─ テスト
↓
結果

Codex Cloudでは、タスク開始時にコンテナを作り、指定したブランチまたはコミットのリポジトリをチェックアウトして作業環境を構築します。( OpenAI Developers )

STEP 0では、


Local = 自分の開発環境で一緒に作業

Cloud = 別の作業環境へ仕事を委任

くらいの理解で十分です。



0-8. Codexを使う場所

現在のCodexは一つの画面だけで使うものではありません。

 Codex
│
┌────────────┼────────────┐
│ │ │
IDE拡張 CLI Codex Cloud
│ │ │
VS Code PowerShell Cloud

VS Code拡張は多くのVS Code派生IDEに対応し、その他のIDEでもターミナルからCodex CLIを利用できます。( OpenAI Help Center )

私たちの学習では、

 VS Code
↓
Git
↓
pytest
↓
AGENTS.md
↓
Skills
↓
CLI
↓
MCP
↓
複数Agent
↓
SDK

と進めます。



0-9. Codexに任せる仕事と、人間がする仕事

ここは今後ずっと重要です。

Codexに全部丸投げするのではありません。

例えば、

 人間
│
├─ 目的を決める
├─ 要件を決める
├─ 制約を決める
├─ Codexへ指示
│
↓
Codex
│
├─ 調査
├─ 計画
├─ コード変更
├─ テスト
└─ 結果報告
│
↓
人間
│
├─ 差分確認
├─ テスト結果確認
└─ 採用するか判断

という役割分担を基本にします。

特に最初は、

「Codexが書いたから正しい」ではなく、「Codexが何を変更したか確認する」

という癖をつけてください。

このため、後のSTEP 5でGit、STEP 6でpytestを学びます。



0-10. STEP 0 実習

ここから実際に触ります。

まだCodexにコードを書かせません。

例えば次のような非常に小さなPythonファイルを用意します。

 import csv

def read_csv(filename):
with open(filename, "r", encoding="utf-8") as f:
return list(csv.reader(f))

data = read_csv("sample.csv")

for row in data:
print(row)

Codexに次のように依頼します。

 このPythonコードを調査してください。

まだコードは変更しないでください。

次の点を説明してください。

1. このプログラムの目的
2. 処理の流れ
3. 使用している標準ライブラリ
4. 入力ファイル
5. 出力内容
6. エラーになりそうな条件
7. 改善できそうな点

この段階ではコードを変更しないでください。

ポイントは最後です。


コードを変更しないでください。

最初はCodexを「プログラマー」としてではなく、 コード調査担当者として使います。



0-11. Codexの回答を自分で確認する

Codexの回答を見たら、

 □ csvモジュールについて説明できたか

□ read_csv() の役割を説明できたか

□ sample.csvが入力だと理解したか

□ UTF-8指定に気づいたか

□ sample.csvが存在しない場合を指摘したか

□ CP932など別文字コードの場合を指摘したか

を確認します。

ここでは、


Codexに正解を出させる

ことより、


Codexがコードをどのように調査するか観察する

ことが目的です。



0-12. もう一段進める

次にこう聞きます。

 このプログラムを変更するとしたら、
どのような改善が考えられますか?

まだファイルは変更しないでください。

改善候補を
「目的」
「変更箇所」
「メリット」
「注意点」
に分けて説明してください。

すると、

 調査
↓
理解
↓
改善案
↓
計画

までCodexにやらせることになります。

まだ、

 編集
↓
実行
↓
テスト

には進みません。

それはSTEP 1以降です。



0-13. 今日覚える5つの言葉

STEP 0では大量の用語を暗記する必要はありません。まず次の5つです。

用語 今の段階での理解
LLM 言語を理解・生成するモデル
Agent 目的に向かって調査・行動・確認を繰り返す仕組み
Repository プログラム一式を管理する単位
Workspace Codexが現在作業している範囲
Permission Codexに何を許可するか

これだけ覚えて次へ進みます。



0-14. STEP 0確認問題

最後に、自分で答えてみてください。

Q1.ChatGPTにPythonコードを書いてもらう場合と、Codexにプロジェクト修正を依頼する場合の最大の違いは何でしょう?

Q2.Agentとは何でしょう?

Q3.CodexのRead / Write / Executeは、それぞれ何を意味するでしょう?

Q4.なぜCodexに権限設定が必要なのでしょう?

Q5.LocalとCloudは何が違うでしょう?

Q6.なぜ最初からCodexに「全部直して」と頼まず、まず調査させるのでしょう?



STEP 0の合格ライン

最終的に、次の説明ができればSTEP 0完了です。


Codexは単にコードを回答するAIではなく、プロジェクトを調査し、計画し、ファイルを変更し、コマンドやテストを実行しながら開発作業を進められるcoding agentである。

そのため、人間は目的・制約・権限を与え、Codexの変更や実行結果を確認する必要がある。

ここまで理解できれば十分です。

公式資料としては、 Codex CLI公式ドキュメント と Codexの権限について を補助教材にすると、今回の内容と実際のCodex画面がつながります。

次のSTEP 1では、実際にWindows 11 + VS CodeにCodexを用意して、教材用の codex-study プロジェクトを作り、Codexに最初の調査をさせるところから始めます。
​





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Last updated  2026.09.18 17:30:15
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