gpt-5-codexのブラウザ・VSCode拡張・CLI・Slackを全部検証しました
こんにちは、DIVX R&Dエンジニア兼広報室室長のyasunaです。
今回はChatGPT Proプランから使うことができるOpenAIの新しいコーディングに特化したモデルを調査してみました。
codexが使える環境はブラウザ・VSCode拡張・CLI・Slackと大きく分けて４種類あります。
結論、ブラウザ版のcodexが全自動コーディングエージェント、という感じでコーディングはもちろんテストを通すまで走りっぱなしで一番感動しました。
目次
- gpt-5-codexとは
- ブラウザ版Codex
- VSCode拡張版Codex
- Codex CLI
- Slack版Codex
gpt-5-codexとは
GPT-5の最新バージョンであり、エージェント型およびインタラクティブなコーディングタスク向けにさらに最適化されています。
GPT-5-Codexは、実際のソフトウェアエンジニアリング業務に重点を置いてトレーニングされており、短時間のインタラクティブなセッションでも、長時間の複雑なタスクを自力でこなす能力も同等に優れています。
このモデルは、GPT-5の強力なコーディング能力を基盤として、以下のような改良が加えられています。
ステアリング性の向上:
機能、テスト、デバッグ、リファクタリング、レビューなどの複雑なエンジニアリング タスクで、長い説明なしで、より高品質なコードを提供します。
適応型推論レベル：
タスクの複雑さに応じて推論時間を調整します。インタラクティブなセッションでは機敏に動作し、数時間にわたって独立して作業することも可能です。
コードレビューに優れています。
レビューを実施し、コードベースをナビゲートし、コードとテストを実行して正確性を検証するように訓練されています。
The core prompting principle for GPT-5-Codex is “less is more.”
codexに関してはプロンプトは「少ないほど良い」
https://cookbook.openai.com/examples/gpt-5-codex_prompting_guide
ブラウザ版Codex
💡tl;dr
- GitHubに新規で専用のリポジトリを作り、連携してからブラウザ版codexでコンテナ環境を作成して自然言語で実装する
- 変更されたコードは差分管理され、codex/…というブランチがボタンひとつで自動で作られる
- コンテナ環境内でテストが通るまで実行し続けることが可能。10分弱考え続けることもある
所感
- ブラウザから実行してエージェントがタスクを遂行するまで動き続けるのは従来のコードエディタよりさらに自動運転が加速したようなイメージ
- ローカルと環境セットアップをきちんと合わせないとローカルで検証しなければならなくなるため、環境のセットアップは逐次細かく合わせておいた方が良い
- Claude Codeと遜色ない賢さ＋サンドボックス環境で検証できる
結論
ローカルと同じ環境をクラウドコンテナで再現できると、テストを通す・修正コミットを作るようなタスクはほぼ自動化できそうな感じです。
導入
Codexが使える条件
- ChatGPT Pro 220ドル/月
https://developers.openai.com/codex/cloud
ChatGPTにログインしてサイドバーより「Codex」を選択
GitHubにあらかじめ空のリポジトリを作成している状態からスタート
右上の「設定」をクリックし、コードをcodex上で実行するためのコンテナ環境を設定する
環境を作成するページへと遷移する
連携したGitHubからすでに作成済みのこれから実装したいリポジトリを選ぶ
クラウド環境の作成
コードの実行条件を設定していく。
コンテナイメージは環境に合わせて設定した方が良いので、プレインストールされたパッケージを選択する
各言語のバージョンなどをリポジトリの状態に合わせて設定しておく。
詳細
https://developers.openai.com/codex/cloud/environments
より詳細な環境を作るには以下の手動設定を行います。
Codexエージェントのインターネットアクセスについて
個人的な感想：デフォルトではオフになっているが、パッケージなど取得した方が便利なので「共依存関係」でデフォルト設定されているドメインのみ許可する方針が良いと思います。
共依存関係のドメインの中身
https://developers.openai.com/codex/cloud/internet-access
VSCode拡張版
💡tl;dr
cursorと同じようにサイドバーから自然言語で開発することができる
所感
ローカルでデバックする時にエラーをそのまま投げることができたりするので便利
thinkingの深さを選ぶことができる(high, middle, low)
結論
- コードを見ながら細かく指示を出したい場合やClaudeCodeと併用したい場合は便利。
導入
VSCode拡張からcodexと検索してOpenAI公式プラグインをインストールする
Codex CLI
💡tl;dr
- ターミナルから実行でき、コマンド実行できるので操作性が高い
- コンテキスト長を見ることができる
- テストを自動で通すことができる
所感：
- エージェントの動きとしてClaude Codeよりもタスクが細かく分解されてテスト実行・次のタスクまで決めた上で戻ってくるので自動化がさらに進んでいるイメージ
Slack版Codex
💡tl;dr
- SlackのワークスペースにCodexをインストールして使う
- @Codex とメンションをすると呼び出すことができる
- タスクは呼び出しごとに新規で作成されるので同じスレッドで同じタスクに対して指示を出すことは現時点ではできない
まずはSlackのワークスペースにOpenAI Codexを追加していきます。
以下の公式ドキュメントに沿って行って下さい。
https://developers.openai.com/codex/integrations/slack
@ Codexとメンションをつけると以下のようにCodexをSlackから呼び出すことができます。可愛いですね。
Codexはスレッドの文脈をコンテキストとして読むことができるのでメンションをつけていないスレッド内の会話から返事をすることもできます。
E2Eテストをslackから作ってもらいました。テスト作成と実行はSlackから軽く指示を出すだけでやってくれるのでとても大変が良いです。
まとめ
ブラウザ・VSCode拡張・CLI・Slackと使ってみましたが、VSCode拡張とCLIは今までのCursorやClaudeCodeで得られる体験とそれほど変化はありませんでした。
しかし、ブラウザ版やSlack版はクラウドのコンテナ環境を作ることによりAIを実行できる範囲が格段に上がったという印象でした。
引き続き新しいAIを積極的に開発に取り入れていき得たことを発信していきたいと思います。
ここまでお読みいただきありがとうございました。
