ChatGPTとCodexの違いは？実際に併用して分かった5つの使い分け

ChatGPTとCodexは、どちらもOpenAIのAIを使ったサービスですが、実際に使ってみると役割にはかなり違いがありました。

私の場合、ChatGPTは「何を作るか」「次に何をすればいいか」を相談するときに使い、Codexは実際のファイルを確認したり、コードを修正したり、テストを実行したりするときに使っています。

最初は「ChatGPTでコードを書いてもらうのと何が違うの？」と思っていました。

しかし、アクセス解析ツールや案件発掘ツールを実際に作りながら両方を使ってみると、ChatGPTとCodexはどちらか一方を選ぶというより、役割を分けて使う方が分かりやすいと感じています。

この記事では、プログラミング初心者の私がChatGPTとCodexを実際に併用して分かった違いと、5つの使い分けを紹介します。

「ChatGPTは使っているけれどCodexは必要なのか分からない」という方も、どの場面で使い分ければよいのか判断する参考にしてください。

ChatGPTとCodexの違いを先に結論

ChatGPTとCodexの違いを簡単にまとめると、私は「相談するならChatGPT、実際の開発作業を進めるならCodex」と使い分けています。

ただし、現在のCodexはChatGPTと完全に切り離された別サービスというわけではありません。

OpenAIはCodexを、コードの作成やレビュー、タスクの実行などを行えるコーディングエージェントとして提供しており、ChatGPTアプリのほか、ターミナルやIDEなどからも利用できます。

対応する環境や現在の機能については、OpenAI公式のCodexページでも確認できます。

そのため、この記事では分かりやすくするために、通常のChatGPTで会話する使い方と、Codexに開発作業を任せる使い方を比較します。

ChatGPTは考える・相談する場面で使いやすい

私がChatGPTをよく使うのは、「次に何をすればいいのか」を整理したい場面です。

たとえば、自作ツールを作っている途中で、

「次はどの機能を作るべきか」
「このエラーは何が原因なのか」
「Codexにはどんな指示を出せばいいのか」

といったことを相談しています。

プログラミングに詳しくない場合、いきなりCodexへ作業を依頼しても、表示された結果や変更内容の意味が分からなくなることがあります。

そこで私は、まずChatGPTで作業内容を理解し、そのあとCodexに具体的な作業を依頼する方法をよく使っています。

つまりChatGPTは、コードを書いてもらうだけではなく、作業の方向を決めたり、分からないことを確認したりする「相談役」として使いやすいと感じています。

Codexは実際にコードを扱う作業で使いやすい

一方、Codexを使う大きな理由は、実際の開発環境に入り込んで作業を進められることです。

OpenAI公式でも、Codexはコードを書くだけでなく、タスクを実行したり、コードをレビューしたり、テストなどを含む開発作業を進められるコーディングエージェントとして紹介されています。

私も自作ツールを作るときは、ChatGPTで作業方針を整理したあと、

「このファイルを修正する」
「既存の処理を確認する」
「テストを追加する」
「テストを実行して問題がないか確認する」

といった実作業をCodexに任せています。

ここが、ChatGPTでコード例を教えてもらうだけの場合との大きな違いでした。

私の感覚では、ChatGPTが「隣で相談に乗ってくれる人」なら、Codexは「実際の作業環境で一緒に手を動かす人」に近いです。

プログラミング初心者ほど、どちらが優れているかで考えるより、ChatGPTで理解してからCodexで作業する、と役割を分けた方が使いやすいと思います。

ChatGPTとCodexの違いを比較

ChatGPTとCodexは、どちらもコードについて質問したり、コードを作成したりできます。

そのため、最初は違いが分かりにくいかもしれません。

私も実際に使う前は、「ChatGPTにコードを書いてもらえば十分では？」と思っていました。

しかし、自作ツールを作りながら両方を使ってみると、相談や整理が得意なChatGPTと、実際の開発作業まで進められるCodexでは、使いやすい場面が違うことが分かりました。

できることの違い

ChatGPTでもコードを書いてもらうことはできます。

たとえば、

「PythonでCSVファイルを読み込むコードを書いて」
「このエラーの原因を教えて」
「この処理を初心者向けに説明して」

と質問すれば、コード例や説明を返してもらえます。

私もプログラミングで分からないことがあると、まずChatGPTに質問しています。

一方、Codexはコードを表示するだけでなく、実際の開発作業を進めることを前提に作られています。

OpenAIはCodexを、コードの作成・レビュー・リリースを支援するAIコーディングエージェントとして案内しています。

実際に使っていると、

「現在のコードを確認する」
「必要なファイルを修正する」
「テストを追加する」
「テストを実行する」
「問題があればさらに修正する」

といった一連の作業を依頼できます。

つまり、ChatGPTでもコードは作れますが、Codexはそのコードを実際のプロジェクトの中で扱いながら作業を進められる点が大きな違いです。

作業する場所と扱える範囲が違う

もうひとつ分かりやすかった違いが、作業する場所です。

通常のChatGPTでは、チャット画面で質問しながら作業を進めます。

一方、CodexはChatGPTだけでなく、エディターやターミナルなど、実際にコードを扱う環境でも利用できます。

たとえばIDEでは、開いているファイルや選択したコードをもとに、説明や編集、変更内容のレビューなどをCodexに依頼できます。詳しい使い方は、OpenAI公式のCodex IDE拡張機能で確認できます。

私の場合はWindowsパソコンでCodexを使い、自作ツールのフォルダ内にあるファイルを確認しながら作業しています。

たとえば、1つの機能を追加するときに複数のファイルを変更する必要があっても、Codexにプロジェクト全体を確認してもらいながら作業を進められます。

これは、コードを1つずつChatGPTへコピーして質問する方法とはかなり感覚が違いました。

ただし、Codexだから何でも自由に操作させればよいという意味ではありません。

どのフォルダで作業しているのか、何を変更するのか、どのコマンドを実行するのかは、自分でも確認しながら進める必要があります。

特にプログラミング初心者の場合は、「何を変更したのか分からないまま次へ進む」使い方は避けた方がよいと感じています。

プログラミング初心者が戸惑いやすいポイント

ChatGPTとCodexを使い始めて、私が最も戸惑ったのは「Codexにどこまで任せていいのか」という点でした。

プログラミングの知識があれば、変更されたコードを見てすぐ判断できるかもしれません。

しかし初心者の場合、

「この変更は必要なのか」
「このコマンドを実行して大丈夫なのか」
「表示されたエラーは問題なのか」
「テストが通ったら本当に完成なのか」

といった判断が難しいことがあります。

そこで私が使っているのが、ChatGPTとCodexを行き来する方法です。

Codexが作業した内容で分からないところがあればChatGPTに確認し、次に何をするのかを整理してから、再びCodexへ作業を依頼します。

最初からCodexだけですべてを進めようとするより、

「ChatGPTで理解する → Codexで作業する → ChatGPTで確認する」

という流れにした方が、初心者でも現在何をしているのかを把握しやすくなりました。

この使い方が正解というわけではありませんが、少なくとも私はこの方法にしてから、AIが出したコードをただコピーするだけではなく、自分でも作業内容を確認しながらツールを作れるようになりました。

Codex側でエラーが出て「どこを確認すればよいのか分からない」という場合は、Codexがエラーで動かないときの原因と対処法を順番に確認すると、原因を切り分けやすくなります。

実際に併用して分かった5つの使い分け

ChatGPTとCodexを実際に併用してみると、「どちらを使えばいいのか」で迷う場面は少なくなりました。

私の場合は、ChatGPTですべてを済ませるのでも、Codexだけに任せるのでもありません。

考える、確認する、実際に作業するという役割を分けています。

ここでは、自作ツールを作る中で定着した5つの使い分けを紹介します。

今回はChatGPTとCodexに絞って使い分けていますが、AIにはClaudeやGeminiなどほかの選択肢もあります。用途ごとにAIそのものを選び分けたい方は、目的別AI使い分け完全ガイドで、仕事や調査、文章作成など目的別の選び方をまとめています。

1．作りたいものを整理するときはChatGPT

最初に使うことが多いのはChatGPTです。

たとえば、

「こんな機能を追加したい」
「今のツールには何が足りないのか」
「次はどこから作ればいいのか」

といった段階では、すぐにコードを書き始めるより、まず作業内容を整理します。

私自身、プログラミングの知識が十分にあるわけではないため、最初からCodexに「これを作って」と依頼すると、何が変更されたのか分からなくなることがあります。

そこでChatGPTに目的を伝えて、

「何を変更する必要があるのか」
「どんな順番で進めるのか」
「Codexには何と指示すればよいのか」

を整理してから作業を始めています。

この段階では、コードそのものよりも「これから何をするのか」を理解することを重視しています。

2．実際に実装するときはCodex

作業内容が決まったら、実際の実装はCodexに任せることが多くなります。

自作ツールに新しい判定項目を追加するときは、1つのファイルだけを直せば終わるとは限りません。

処理を行うファイル、結果を保存する部分、画面に表示する部分、テストなど、複数の場所を確認する必要があります。

こうした作業は、プロジェクト内のファイルを確認しながら進められるCodexの方が使いやすいと感じています。

ChatGPTからコードをコピーして自分でファイルに貼り付ける方法でも作業はできます。

しかし、変更するファイルが増えるほど、

「どのコードをどこへ入れるのか」
「ほかの処理に影響しないのか」

を自分で判断する必要があります。

そのため、実際のファイルを確認しながら変更する段階ではCodexへ切り替えています。

この使い分けを実際の制作でどう使ったのかは、Codexでアクセス解析ツールを作った6ステップで、作成から確認・修正までの流れを紹介しています。

3．エラーの原因を整理するときはChatGPT

Codexで作業をしていると、エラーが出ることもあります。

このとき、すぐにCodexへ「直して」と依頼することもできますが、私はエラーの意味が分からない場合は一度ChatGPTに戻ることがあります。

たとえば、

「このエラーは何を意味しているのか」
「今回の変更と関係があるのか」
「先に確認すべき場所はどこなのか」

を質問します。

プログラミング初心者にとって、エラーメッセージを見ただけで原因を判断するのは簡単ではありません。

だからこそ、修正する前に「何が起きているのか」を理解するためにChatGPTを使っています。

原因や確認ポイントが分かったら、その内容を踏まえてCodexに修正を依頼します。

4．修正とテストはCodex

原因や修正方針が決まったら、再びCodexに作業を任せます。

ここではコードを変更するだけでなく、テストまで実行してもらいます。

実際に自作ツールを作っていると、

「修正したコードが動いた」

だけでは十分ではありません。

今回直した部分は動いても、別の機能に影響している可能性があります。

そのため私は、変更後に既存のテストも実行し、問題がないか確認するようにしています。

Codexなら、

「この処理を修正する」
「必要なテストを追加する」
「テストを実行する」
「失敗したら原因を確認する」

という流れを、実際のプロジェクト内で進められます。

私にとってCodexを使う大きな理由のひとつが、この「修正して終わりではなく、確認まで続けられる」点です。

5．次に何をするか判断するときはChatGPT

テストが通ったあとも、私はChatGPTに戻ることがあります。

たとえば、

「今回の作業はここで終わってよいのか」
「まだ確認しておくべき場所はあるのか」
「次はどの機能を作るべきか」

といった判断です。

Codexが「テストはすべて通りました」と表示しても、それだけでツール全体が完成したとは限りません。

作ろうとしているもの全体を見て、次に何を進めるべきかを考える必要があります。

そこで私は、Codexの作業結果をChatGPTに伝え、次の作業を整理しています。

私が現在よく使っている流れをまとめると、

ChatGPTで考える → Codexで作業する → ChatGPTで確認する → Codexで修正・テストする

という形です。

最初はChatGPTとCodexのどちらを使えばよいのか迷いましたが、実際に併用してみると「どちらかを選ぶ」のではなく、作業ごとに行き来する方が使いやすいと感じています。

ChatGPTだけではなくCodexも使った方がよいと感じた場面

ChatGPTでもコードを書いてもらったり、修正方法を教えてもらったりできます。

それでも実際にツールを作っていると、「ここからはCodexを使った方が進めやすい」と感じる場面がありました。

特に違いを感じたのは、ファイルを直接確認しながら修正するとき、複数のファイルをまとめて扱うとき、そしてテストまで続けて行いたいときです。

ファイルを直接確認しながら修正したいとき

ChatGPTでコードについて相談するときは、必要なコードやエラー内容をチャットに貼り付けて質問することがあります。

小さな修正なら、この方法でも十分対応できます。

しかし、自作ツールが少しずつ大きくなると、

「どのファイルにこの処理があるのか」
「似た処理がほかにもないか」
「今回の変更がどこに影響するのか」

まで確認する必要が出てきました。

こうした場面では、実際のプロジェクト内のファイルを確認しながら作業できるCodexの方が使いやすいと感じています。

自分で必要なコードを探してChatGPTへ何度も貼り付けるより、Codexに現在のファイル構成を確認してもらい、そのうえで修正を進める方が作業の流れを切りにくくなりました。

複数ファイルにまたがる変更が必要なとき

Codexを使う意味を特に感じたのが、複数ファイルにまたがる変更です。

新しい機能を1つ追加するだけでも、

「判定する処理」
「結果を保存する処理」
「画面に表示する処理」
「動作を確認するテスト」

のように、いくつものファイルを変更することがあります。

プログラミング初心者の場合、どのファイルを変更すればよいのかを自分だけで判断するのは簡単ではありません。

ChatGPTに1つずつコードを見せながら進めることもできますが、変更箇所が増えるほど全体を把握しにくくなります。

その点、Codexならプロジェクト内を確認しながら必要な変更箇所を探し、関連するファイルをまとめて扱えます。

私の場合、ツールが大きくなるほど「コードを書いてもらうこと」よりも、「どこを直せばよいのかまで確認してもらえること」の方が便利だと感じるようになりました。

テストまでまとめて進めたいとき

もうひとつCodexを使っていて便利だと感じたのが、変更後のテストです。

コードを修正すると、その部分だけを確認して終わりにしたくなります。

しかし、1か所の変更によって、それまで動いていた別の処理に影響が出ることもあります。

そのため私は、Codexでコードを変更したあと、必要なテストを追加し、既存のテストも含めて実行してもらうようにしています。

テストに失敗した場合も、その結果を確認しながら修正を続けられます。

ChatGPTでもテストコードの書き方を相談できますが、私がCodexを使っていて大きく違うと感じたのは、

「テストコードを教えてもらう」のではなく、「実際にテストを実行して結果まで確認できる」

という点です。

自作ツールを作り始めたころは、コードが動けば完成だと思いがちでした。

しかし、実際に機能を追加していくと、変更するたびに既存機能への影響を確認することが重要だと分かってきました。

そのため現在は、相談や整理はChatGPT、実際の修正とテストはCodexという役割分担が多くなっています。

プログラミング初心者ならChatGPTとCodexをどう使い始める？

これからCodexを使い始める場合は、利用方法やChatGPTアカウントとの連携方法をOpenAI公式の「ChatGPTプランでCodexを使う」で確認できます。

ChatGPTとCodexを初めて使う場合、最初からCodexにすべて任せる必要はありません。

むしろプログラミング初心者の場合は、自分が何をしようとしているのか分からないまま作業を進める方が危険です。

ChatGPTとCodexを初めて使う場合、最初からCodexにすべて任せる必要はありません。

むしろプログラミング初心者の場合は、自分が何をしようとしているのか分からないまま作業を進める方が危険です。

私自身も、最初からCodexだけで進めるのではなく、ChatGPTで内容を確認しながら少しずつ作業範囲を広げていきました。

最初から全部Codexに任せない

Codexは便利ですが、「便利だから全部任せる」という使い方は初心者にはあまり向いていないと感じています。

理由は単純で、変更された内容を自分で理解できなくなる可能性があるからです。

Codexに、

「このツールを使いやすくしてください」

とだけ指示すると、想定していなかった部分まで変更される可能性があります。

そのため私は、

「今回はこの機能だけを追加する」
「既存の処理はできるだけ変更しない」
「変更したファイルを最後に教えてもらう」
「テストを実行して結果を確認する」

というように、作業範囲をなるべく具体的にしています。

一度に大きな変更をするより、小さく変更して確認する方が、何か問題が起きたときにも原因を探しやすくなります。

特に最初のうちは、「Codexに何ができるか」よりも「自分が何を依頼したのかを把握できているか」を意識した方が使いやすいと思います。

ChatGPTで作業内容を理解してからCodexへ渡す

私が現在よく使っているのは、最初にChatGPTで作業内容を整理してからCodexへ渡す方法です。

新しい機能を追加したいときは、まずChatGPTに、

「この機能を追加するには、どんな作業が必要ですか？」

と確認します。

そこで、

「この処理を追加する」
「保存部分を変更する」
「画面表示を追加する」
「テストを追加する」

といった作業内容を整理してから、Codexへ具体的な指示を出します。

こうすると、Codexが何をしているのかを完全には理解できなくても、「今回どこを触っているのか」は把握しやすくなります。

また、Codexの作業結果で分からない部分があれば、その内容をChatGPTに戻して確認できます。

私の場合は、

ChatGPTで理解する → Codexに依頼する → 結果を確認する → 分からなければChatGPTに戻る

という流れを繰り返しています。

プログラミング初心者がAIを使う場合、すべてのコードを自分で書けるようになる必要はありません。

ただし、「何を変更しているのか」「何を確認すべきなのか」までAI任せにすると、問題が起きたときに何も判断できなくなります。

そのため私は、ChatGPTを理解や整理に使い、Codexを実際の作業に使うという分け方が、初心者には取り入れやすいと感じています。

まだCodexを使ったことがなく、まずWindowsで動かしてみたい方は、Codexの始め方をWindows初心者向け7ステップで解説した記事から進めると流れをつかみやすくなります。

まとめ｜ChatGPTで考えてCodexで実際に動かす

ChatGPTとCodexは、どちらもコードを扱えますが、実際に併用してみると使いやすい場面には違いがありました。

私の場合は、ChatGPTを「考える・相談する・理解する」ために使い、Codexを「実装する・修正する・テストする」ために使うことが多くなっています。

特に使いやすかったのは、次のように役割を分ける方法です。

ChatGPTで作業内容を整理する → Codexで実装する → ChatGPTで結果を確認する → Codexで修正・テストする

最初は「ChatGPTがあればCodexは必要ないのでは？」と思っていました。

しかし、自作ツールが少しずつ大きくなり、複数のファイルを確認したり、変更後にテストを実行したりするようになると、Codexを使う意味が分かってきました。

一方で、プログラミング初心者が最初からすべてをCodexに任せると、何を変更しているのか分からなくなる可能性があります。

そのため、まずChatGPTで作業内容を理解し、実際の作業をCodexに任せるところから始めると使い分けやすいと思います。

私自身もまだプログラミングを学びながら使っていますが、ChatGPTとCodexを行き来することで、自分だけでは作れなかったツールを少しずつ形にできるようになりました。

実際にCodexを使ってアクセス解析ツールを作った過程は、Codexを使ってみた｜5日間で自分用アクセス解析ツールができるまでで詳しく紹介しています。