Codex appとは何か？
皆さんこんにちは、矢野哲平です。この番組は、耳で学ぶAIをコンセプトに、初心者・中級者向けにAIを分かりやすく解説する番組です。
今回のテーマは、OpenAIがリリースしたCodex appってなにですかについて話していきます。
はい、ということで今日はCodex appについて話していきます。皆さん、Codex appは使ってみましたでしょうか。
Codex appと書いてコーデックスアップ、以降はコーデックスと略したいと思いますけど、
こちらは先週OpenAIから発表されたツールとなります。今回はこのコーデックスについて深掘って話していきたいと思います。
こちら公開されたばかりなので、結構疑問を感じている人も多いと思います。どういったツールなんだろうと、
誰が利用できるのか、私たちの業務にどのような影響があるのだろうかと。
今回のエピソードでは、リスナーの皆さんがこのコーデックスへの解像度が上がるようなエピソードにしたいと思います。
このエピソードを聞き終わる頃には、コーデックスってこういったツールなんだと解像度が上がるように話していきたいと思います。
今日話すポイントは主に3つです。1つ目に、そもそもコーデックスって何ですかという点を話していきます。
そして2つ目に、コーデックスでできること。そして最後3点目に、実際にコーデックスを使ってみた私の感想。
これら3点を中心に話していきます。では早速話していきましょう。そもそもコーデックスって何ですかという話からスタートします。
Codex appの概要と利用条件
これは簡単に言うと、OpenAIが公開したプログラミングなどのタスクを実行できるデスクトップのアプリとなります。
見た目はChatGPTのような画面でデスクトップアプリとして公開されています。
先にこのツール、誰が使えるのかという点を整理すると、現時点ではMacユーザーかつChatGPTの有料プランに加入した人が利用できます。
ただリリース記念、公開記念ということでChatGPTの無料プランの方も期間限定で利用できるようになっています。
私最初このツールが出てきて、あれっとちょっと思いました。
コーデックスっていう名前、なんか以前も聞いたことあるなと。
実はChatGPTの画面を開くと左側にサイドバーがありますよね。チャット一覧とか。
ここにコーデックスという項目が実はあります。主にオンラインでコーディングを行うための項目だったんですけど、
ざっくり言うと、あのChatGPTのチャット画面にあるコーデックスがデスクトップのアプリとして公開されたようなイメージとなります。
ちょっと混乱してしまうのが、このコーデックスという名前、ツールの名前でもありますし、あとモデルの名前でもあります。
普段私たちChatGPTでGPT 5.2、こういったモデルを使っています。
それとは別に、プログラミング、コーディングに特化したモデルとしてGPT 5.2 コーデックスというものもあります。
なのでツールの名前でもあり、モデルの名前でもあるということで、ちょっと混乱してしまう面もあると思います。
ちなみに余談ですけど、先週GPT 5.3 コーデックスという新しいバージョンも公開されました。
こんな感じでツールの名前でもあり、モデルの名前でもあるので、ちょっと混乱はしてしまうんですけど、ざっくりまとめるとコーディングに特化したモデルやツール、そういったイメージになると思います。
Codex appでできること：ファイル操作とスキル連携
じゃあ今回のエピソードで話すコーデックスアップ、どういったことができるのかっていうと、手元のパソコンのファイルを操作してコーディングを行うことができます。
いや私あのコーディングなんてやらないよと思う人もいると思うんですけど、これ私初めて触った時にこんな印象を抱きました。
コーデックスアップ、コーディングはもちろん、これアイデアによってはコーディング以外のタスクでも使えるかもしれないなと。
ちょっとここらへんもこの後詳しく話していくんですけど、コーデックスアップを初めて触った時にそういった印象を抱きました。
なぜならこのコーデックスの画面、ChatGPTの画面ほぼそのままなんですよね。
結構このプログラミングとかコーディング系のツールって、とっつきにくさを感じるじゃないですか。
プログラムのコードがバーって並んでいるような画面だったりとか。
そういったAIコーディングに特化したツールに比べて、コーデックス導入はしやすいかなと感じました。
使い方も至って簡単です。
ChatGPTの画面と同じように、左側のサイドバーにチャットの履歴があって、その右側のメイン画面でのチャット欄。
ここでAIとやり取りをします。
普段私たちが使っているChatGPTのチャット画面、あれとものすごく似ています。
ただ私たちが普段使っているChatGPTのチャット画面と違うのは、手元のパソコンのファイルを操作できると。
もし私がこの手元のパソコンにあるファイルをChatGPTに処理して欲しいときは、一度ChatGPTの画面でアップロードする必要があります。
私がアップロードしたこの画像ファイルを文字起こししてくださいとか。
コーデックスではそういったことをせずに、手元のパソコンのフォルダーにあるファイルに対して指示をすることができます。
具体的には、領収書フォルダーにある領収書の画像を青色申告に従って仕分け作業をしてくださいとか。
仕分けをした後は、その結果をファイルとして出力してください。こんな感じのイメージです。
あとコーデックスにはスキルという機能もあって、外部ツールへの連携も行うことができます。
ちょうど手元の画面でスキルの一覧を見てるんですけど、例えばNotionに接続をしたり、スプレッドシートに接続をしたり、
その他で面白いものだと、PDFの作成、編集に特化したスキルなんかもあります。
あとはブラウザの自動化ができるスキル、そういったものもあります。
つまり何が言いたいかというと、このコーデックスはエンジニア向けのツールであることに変わりはないんですけど、
こういったスキルを組み合わせたり、あとはアイデア次第でプログラミング以外のタスクでも使える、
そういったポテンシャルがあるのではないかと、そんな風に感じています。
Codex appの強力な機能：スケジュール機能
例えばこういったスキルもあります。テキストを音声に変換するスキル。
このスキルを使うことでテキストから音声を作成することもできます。
ちょっと作成してみたので聞いてみましょうか。
コーデックスを使ってみました。スキルを組み合わせることで音声を作成したり、様々な使い方ができます。
これ実際に裏側ではテキストから音声に変換するプログラムを書いているわけですけど、
こっちのユーザー側としては、普段チャットでチャットGPTに相談するような形でこういったスキルを使うことができます。
なのでプログラミングをしているっていうよりも、普段のAIとの対話でこうしたことができるようになっています。
こんな感じでスキル機能も便利だなと思うんですけど、私が一番このコーデックスでいいなと思った機能があります。
それがスケジュール機能です。具体的には時間を決めてタスクをAIに実行させることができます。
例えばですよ、毎朝株価や天気情報、経済のニュースをAIに取得させる。
そこで台本作成させて、さっきのようなテキストから音声を作るようなタスク、こういった一連の流れも自動で実行させることができます。
あとはそうですね、領収書フォルダーのようなものがあって、そのフォルダーの中にある領収書の画像を毎日チェックして、青色申告用のデータに反映すると。
なのでユーザーはその領収書があれば、どんどんそのフォルダーの中に画像を投げていけば、あとは勝手にAIが領収書の仕分けをしてくれる。
例えば毎週日曜日、AIが勝手に領収書の仕分けをしてくれる、家計簿をつけてくれるとか。
つまりスケジュール機能を使うことでAIの自動化を簡単に実装することができます。
このスケジュール機能、具体的には1時間ごとに設定したり、あとは曜日の時刻指定もできます。
例えばそうですね、平日の毎朝6時にニュースを取得してレポートを作成するとか。
1時間ごとに下書きフォルダーにあるドキュメント、これの誤字脱字のチェックを行うと、そういったことができるようになります。
ちなみにこうした一連の作業というのは並行作業ができます。
つまりAIを複数起動して同時並行で処理を実行させることができます。
例えば人間はコーデックスを使ってAIとアイデア出しをしていると。
その裏側では別のAIが領収書を処理したり、ドキュメントファイルの誤字脱字をチェックしたり、そういった複数のタスクを同時並行で処理させることができます。
実際に私もこのコーデックスを使って領収書の整理を行ってみました。
具体的には領収書フォルダーのようなものを用意して、そこにiPhoneで撮影した領収書の画像を置くと。
定期的にそのフォルダーをチェックさせて、領収書の画像があれば青色申告に従って処理をしていくと。
その処理の結果をファイルに作成する。領収書の画像には日付と名前をつける。
チェック済みの領収書の画像はチェック済みのフォルダーに移動する。
こうした大体4から5ぐらいの要素からなる一連のワークフローを実際にコーデックスで処理を行わせてみました。
結論言うと、こちら問題なく処理ができました。
例えば、スターバックスとか米田コーヒー、そういった有名どころの領収書の整理、問題なく処理してくれました。
あと結構マイナーな店名、会社名とか、そういった領収書は分類エラーが出るんですけど、
そういった時、プロンプトを工夫して判別ができない領収書に関しては、その書かれている店名や会社名をウェブで検索して、
その検索結果から類推をして分類をしてくださいと。
こういったちょっとプロンプトに工夫をすると問題なく仕分けをしてくれるようになりました。
ただご存知のように、AIにはハルシネーションという誤った結果を出してしまう可能性もあります。
なので、この領収書の仕分け結果を100%信用するのはちょっと危険なんですけど、
例えば、一度AIが分類した領収書をまた別のAIで分析をさせて、誤りがないかダブルチェック、何ならトリプルチェックをさせる、
そういった仕組みにすると、ハルシネーションも軽減できるかと思います。
もちろん、AIによるダブルチェックやトリプルチェックも人間がわざわざ支持する必要はありません。
スケジュール機能を使って自動で回すようにする、そういったこともできます。
こういったように、プログラミング以外のワークフローでも構築しやすいかなというように感じました。
Codex appとClaude Copilotの比較
その立役者となっているのがコーデックスのスケジュール機能。
具体的には画面の左上にオートメーションズという項目があるんですけど、そちらから設定することができます。
時間を決めてAIに処理を行わせる、そういった機能です。
私、以前このポッドキャストでも似たようなツールの紹介をしました。
クロードコワークというツールです。
これはアンソロピックというオープンAIの競合の会社、そういった会社が開発したツールなんですけど、
印象としてはコーデックスとクロードコワーク、結構似ているなと感じました。
このツール紹介したのが第105回のエピソードですね。
クロードコワークって何ですかと、クロードについて深掘りをするという回で紹介したツールです。
こちらでも同じように領収書の仕分け作業をしたんですけど、
回答精度としては、クロードコワークもコーデックスも同じような結果となりました。
どちらも精度高く領収書の仕分けをしてくれたと。
ただ、処理にかかる時間は、クロードコワークの方が早かったですね。
ただその処理のスピードに関しては、自動でAIを動かすのであれば、
人間がパソコンの前に張り付いている必要はなくなります。
なので、あまりこの処理時間というのは気にならない範囲かと思います。
ただこのクロードコワーク、現時点ではスケジュール機能はありません。
なのでタスクをスケジュール通りに、自動でAIに処理をしてもらうと。
そういった使い方を想定するのであれば、コーデックスの方が使いやすいかなと思いました。
あとは、普段からChatGPTを使っているユーザーからすると、
コーデックスの方が直感的に画面は使いやすいかなと思います。
この辺に関しては、具体的に特定のタスクで精度の比較、
こういった深い検証を行ったわけではないので、
スケジュール機能の有無、あとはChatGPTのユーザーが使うなら、
という視点で言うと、現時点ではコーデックスに軍配が上がるかなと思いました。
ここまで、コーデックスアップとクロードコワークの比較について言及しました。
AI自動化ツールとしてのCodex appの可能性
今度は別の視点で、またこのコーデックスを掘り下げたいと思います。
今度は、AI自動化ツールとして、コーデックスを見た時の視点となります。
コーデックス、エンジニアの利用を想定していると思うんですけど、
スケジュール機能があることで、結構そのAIの自動化ツールとして評価をすることもできるなというふうに思っています。
なぜなら、スケジュール機能を利用することで、決まった時間に自動でAIを動かすことができるからです。
毎朝、経済情報のニュースを取得して、それをChatGPTに要約させたり、
特定のフォルダにあるファイルをChatGPTに処理をさせる、そういったことができます。
さらに突っ込んだ話をすると、プログラムのファイルもこの自動化のワークフローに組み込むことができます。
なので、例えば、先ほど私、経済のニュースを自動で取得する、そういったふうにお伝えしましたけど、
AIを使って経済ニュースを取得させる、こういったタスクって、まれに失敗することはあります。
毎回必ず100%の精度で経済ニュースを取得できるわけではないです。
そうした不安定な部分をプログラムで解決すると。
つまり、プログラムを書いて、特定のニュースサイトから経済のニュースを取得すると、
その取得したニュースをChatGPTを使って要約させる。
要約した内容のレポートファイルを作成して、レポートフォルダに格納する。
こういったプログラムとAIの自動化というのを組みやすいような設計になっています、コーデックスは。
いやいや、私そんなプログラムなんて書けないよという人もいるかもしれないですけど、
このコーデックス自体にプログラムを書くための土壌は揃っています。
なので、口頭の指示でこういったことをやりたいと。
それをプログラムのファイルとして出力してください。こういったこともできます。
で、あとはスケジュール機能を使って、毎朝このプログラムのファイルを起動してくださいというふうに指示をすれば、
自動化のワークフローを構築することができます。
AIだけを使った自動化のワークフロー、若干不安が残るんですよね。
なぜなら、AIは時々ミスすることがあるからです。
そのため、この自動化のワークフローの中に人間によるチェックを入れると、
そうするとより精度を上げることができます。
AIによる自動化ワークフローの中に人間も組み込むと。
で、さらに突っ込んだ話をすると、この人間とAIの自動化のワークフローの中にプログラムという視点も入れると、
そうすることでさらに精度を上げることができます。
なぜなら、AIができないタスクはプログラムで解決できることがあるからです。
以前このポッドキャストで、AIを使って住所録の重複を検知したいと、でもうまくいかないというお便りをいただきました。
実際に私も手元のダミーファイルを用意して検証してみたんですけど、
当時のAIモデルで2,300件ぐらいでしたかね。
そのくらいまでは確かに重複の検知をしてくれるんですけど、
住所の数が1,000件以上を超えたあたりから、途端に精度が落ちるという現象に遭遇しました。
これをどう解決したのかっていうと、
重複の検知に関しては、AIではなくプログラムで検知をする、そういったアプローチを採用しました。
結果、うまくこれは機能しました。
AIが処理できないタスクは、AIに欠かせたプログラムで解決をすると。
自動化のワークフローには3つの段階があります。
AIだけで回すフロー。
AIと人間で回すフロー。
そして、AIと人間とプログラムで回すフロー。
こういったワークフローもCodeXを使えば構築できるというわけです。
自動化環境の構築と新しい働き方
ちなみに今回のエピソードではCodeXの話をしていますけど、
おそらく年内には、こういったCodeXと同じようなことができるアプリが登場すると思います。
なので、我々としてはまずはAIだけでワークフローを回して、
それで課題が見えてきたら、その中に人間を加えたり、プログラムを加えたりして精度を上げていく。
そういったアプローチもあるということを、頭の片隅にでも覚えておくと、
AIの活用方法もまた違った視点が見えてくると思います。
ちなみにこのスケジュール機能について補足すると、
自動でAAを動かす間は、当然ですけどパソコンを起動している必要があります。
一応クラウド上でも動かすことができるみたいですけど、
手元のパソコンのファイルに対して何かしらの処理を行いたい場合とか。
なのでスケジュール機能を使う場合、そこは人によってはネックになる可能性もあると思います。
例えばMacBookを持っていると、自宅から会社に持って行っているとき、
バッグの中にMacBookが入っていれば、その間パソコンって起動していないですよね。
インターネットにも繋がってないと思います。
そういった時は、AAの自動化の処理を行うことはできません。
なので確実に自分がパソコンを起動している時間を狙って、
このスケジュール機能、スケジュールを設定する必要があると思うんですけど、
一方でこのパソコンを24時間稼働させておくっていうアプローチも結構面白いと思います。
ちょっとここ話変わるんですけど、今から説明します。
AAの自動化って言いますけど、実際はAAが24時間稼働できる環境が整っている。
そういったことが前提となります。
私、前回のエピソードでAAの自動化について話をしました。
その時に、自動化のためのツールとして、MakeやZapier、N8n、Diffieなど紹介したんですけど、
結局こうしたツールも、どこかのコンピューターの上で24時間プログラムを稼働させないといけません。
こうした自動化のツール、無料で利用できる範囲も大きいんですけど、
結構頻繁に動かすっていう風になると、当然ですけど利用量が発生します。
もし、自分のパソコンを24時間動かすことができれば、
そういった環境を自分で構築することができますよという話です。
私、Macのデスクトップパソコンを購入して、これを稼働させてるんですけど、
例えば、Tailscaleというアプリがあるんですけど、
これを使えば、出先のノートパソコンとか、あとはiPhoneから自宅のパソコンにアクセスをして、
クロードコードを起動させる、そういった使い方もできます。
特に私のノートパソコン、性能が低いので、
出先でも性能が高いパソコンを使いたい時に便利です。
あとは、コンピューターにローカルのLLMをインストールしておけば、
無料でAIを動かすこともできます。
こんな感じで、自宅のパソコンをサーバーのように使う、
そういった使い方も面白いと思います。
あとは、こういった使い方も面白いと思います。
夜、家族におやすみなさいを言って寝るわけですけど、
家族にはおやすみなさいを言って、AIには、
さあ今から仕事の時間だと。
つまり、寝る前にAIに仕事を振って、
私が寝ている間、AIに仕事を進めてもらうと。
そして朝起きて、AIの仕事の成果をチェックすると。
今までは考えられないような、こういった仕事の進め方もできるようになります。
例えば、退勤する前にAIに仕事を振っておいて、
朝出社したら、AIの仕事の成果をチェックすると。
実際は、どういったタスクを寝ている間に、
AIにやってもらうかっていう、タスクの選定も必要にはなってきます。
ただ、こういった選択肢というか、仕事の進め方ができるようになってきたっていうのも、
ちょっとワクワクしています。
こうしたことができるようになる、一つの選択肢として、
今回紹介したコーデックスアップをチェックしてみると、
面白いですよ、という話となります。
まとめと今後の展望
私の肌感覚では、まだまだAIに100%この権利を委任してできる仕事っていうのは多い方ではありません。
やっぱり人間のチェックは必要だよねっていうタスクの方が多いです。
ただ、昔と比べて、昔と言っても2、3年前と比べてですけど、
自動化のワークフローを組んで、AIにお願いできるタスク、
そういったものは確実に増えてきています。
それこそ、夜寝ている間にAIに仕事をしてもらう、
そういった選択肢は、2、3年前は思いつきもしなかったですね。
現時点では、コーデックスを利用するには、Macユーザーという縛りはあるんですけど、
おそらく年内にはWindows版も出してくると思います。
2026年、寝る前にAIにタスクを振って、寝ている間にAIに仕事をしてもらう、
そういった仕事の進め方も検討してみてはいかがでしょうか。
今回紹介したコーデックスアップ、いつものようにノートで記事を書きました。
始め方や使い方、知りたい方はぜひチェックしてみてください。
概要欄にリンクを貼っておきます。
はい、それでは今日のポイントをまとめます。
1つ目に、オープンAIが新しく公開したコーデックスアップ。
このツールはエンジニア向けのツールではありますが、
エンジニアでない方でも面白い使い方ができるツールだと感じました。
2つ目に、現時点で利用できる人はMacユーザーかつChatGPTの有料プランに限定されます。
ただし、公開記念ということで、期間限定で無料ユーザーも使えるようになっています。
最後3点目、コーデックスアップはスケジュール機能が強力です。
これによりAI自動化ツールという側面も持ちます。
はい、今日はこの辺ということで、本日もお付き合いいただきありがとうございました。
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