Codex appの使い方：ワークツリーで並行開発を進める

Codex appは、独立した2つのコーディング作業を並行して進めたいときに力を発揮します。それぞれにワークツリーを用意し、結果を個別にレビューしてコミットできます。すでにChatGPTのプランを利用している開発者にとっての利点は、並行する作業の状況を見渡せることです。ターミナル中心の作業や、対象を絞った編集には、CLIやIDE拡張機能も引き続き役立ちます。

Codex appは何に役立ちますか？

OpenAIのCodexをデスクトップで使う価値が高いのは、リポジトリ内の複数の作業を指揮し、それぞれの変更内容を確認したい場面です。従来のスレッドは、現在のドキュメントではチャットと呼ばれ、タスクに関するやり取りをまとめます。ワークツリーは、そのタスク専用にGitリポジトリを別の場所へチェックアウトしたものです。そこでのファイル編集は、普段使っているチェックアウトには反映されません。デスクトップの画面では、こうした会話と作業結果をまとめて確認できます。OpenAIのアプリドキュメント、ワークツリーのドキュメント。

2026年10月18日にOpenAIの公開ドキュメントで確認した内容です。 Codexアプリ、機能紹介、クイックスタートのURLは、現在、ChatGPTデスクトップアプリのドキュメントにつながります。現行の導入手順では、このアプリをインストールし、ソフトウェア開発用にChatGPTのドロップダウンから**Codex**を選びます。ダウンロード時のアプリ名は変わりましたが、Codexは今も選択肢として明記されています。公式クイックスタート。

デスクトップでの作業は、同じプロジェクトの保管庫につながる、複数の作業台をイメージするとわかりやすいでしょう。それぞれの台で別の仕事を進められますが、仕上がった変更をどう組み合わせるかは自分で決めます。たとえば創業者が入力検証の修正を任せ、別のチャットでセットアップ手順書を更新する場合です。アプリによって両方の進捗を把握しやすくなっても、製品の最終的な動作に責任を持つのは創業者自身です。

アプリ・ターミナル・IDEはどう使い分ける？

複数の作業を取りまとめたいならアプリ、ターミナルやエディターで作業に集中しているならその環境を選びます。いずれもCodexを使うためのインターフェースですが、得意とする進め方が異なります。

上表の機能は、CLI、IDE、クイックスタート、スケジュールタスクのドキュメントに基づいています。どの作業に向くかは、どこで作業を監督するかという観点からの編集部の判断です。

シェルコマンドを実行し、テスト結果と差分を確認する流れが日常になっている開発者には、CLIが引き続き自然な選択です。リポジトリの調査や編集、ローカルツールの実行に加え、codex execを繰り返し実行できるスクリプトに組み込めます。この使い方が合いそうなら、OpenAI Codex CLIのセットアップガイドから始めてください。

CodexアプリとVSCode拡張機能の違い

対象のコードをすでにVisual Studio Codeで開いているなら、IDE拡張機能から始めるほうがスムーズです。開いているファイルや選択範囲を利用でき、ソースのそばで変更を確認し、大きなタスクをクラウドに委任できます。1つのファイルの近くで作業することより、独立した仕事を切り替えながら進めることが重要になったら、デスクトップアプリが向いています。アプリのOpenからワークツリーをエディターで開いて確認することもできます。IDEでの作業手順、ワークツリーの操作。

ChatGPT内のCodexとクラウド実行の位置づけ

現行のデスクトップアプリでは、同じ画面からChatGPTとCodexを選べます。コードベースの文脈や開発者向けツールを使うには、Codexを選択します。一方、クラウドは実行場所に関する別の選択です。クイックスタートには、ウェブ、デスクトップ、モバイルから使える、再利用可能なCodex Cloud環境が説明されています。アプリから管理しているだけで、ローカルのワークツリーがクラウド上に移るわけではありません。現行の導入手順とクラウドでの作業。

Codexアプリのダウンロードとサインイン

OpenAIのドキュメントを開き、使用するOS向けのダウンロードを選びます。現行アプリの案内にはmacOS、Windows、Linuxが含まれ、Linuxはプレビュー版と明記されています。公式ダウンロードとセットアップ。

MacでCodexアプリを使う

公式アプリページでは、Mac向けのダウンロードに**macOS (Apple Silicon)**と表示されています。ダウンロードしたアプリをインストールして起動し、案内に沿ってサインインします。すべてのMacのアーキテクチャに対応していると考えず、そのページの動作要件を自分の端末と照らし合わせてください。Mac向けダウンロード。

WindowsでCodexを使う

OpenAIはWindowsネイティブのアプリを提供しています。PowerShellとWindowsサンドボックスでエージェントを動かす方法のほか、Windows内でLinux環境を利用できるWindows Subsystem for Linuxも使えます。リポジトリの依存関係やツールがすでに動いている環境を選びましょう。同じフォルダーを別のシェルから開けただけでは、ビルドが成功するとは限りません。Windowsへのインストールと設定。

LinuxでCodexアプリを使う

Linuxにも公式のデスクトッププレビュー版があります。ガイドではUbuntu、Debian、Fedora、Arch Linuxを扱い、x64とARM64プロセッサー向けのパッケージを案内しています。Waylandのネイティブ対応は実験段階です。インストール前にLinuxデスクトップガイドで、対応するディストリビューションのバージョンとパッケージの導入手順を確認してください。Linux版があるからといって、すべてのデスクトップ構成が同じようにサポートされるわけではありません。

ChatGPTアカウントかAPIキーでサインインする

契約中のChatGPTプランの利用枠を使うには、Continue to sign inを選び、ブラウザーでログインを完了します。API経由で利用する場合は、Sign in another wayを選び、キーを入力してContinueを押します。どちらの方法でも、デスクトップアプリでローカルのCodex作業を行えます。認証の手順。

CodexはChatGPT Plus、Pro、Business、Enterprise、Eduに含まれます。FreeとGoでも、提供状況に応じて制限付きでデスクトップ版を利用できます。 プランの詳細は、OpenAIの現行の利用条件と当サイトのCodex料金ガイドを確認してください。

APIキーを使うと、課金先も利用できる機能も変わります。使用量はChatGPTプランに含まれる枠ではなく、OpenAI Platformアカウントに計上されます。Codexのクラウド機能にはChatGPTへのサインインが必要で、APIキーではGitHubのコードレビューやSlack連携などのクラウド機能を利用できません。OpenAIが選定したプラグインの一部はAPIキーでも動作しますが、未対応の接続フローを必要とするものは使えない場合があります。APIキーでサブスクリプションの全機能を引き継げると考えないでください。認証方法による機能の違い。

日々の開発で押さえたい機能

実務で役立つ機能は、タスクを整理し、ファイルを分離し、環境を整え、結果を確認して、採用する変更を保存する流れにつながっています。現行のドキュメントでは、次の名称を目印にすると探しやすくなります。

プロジェクトとチャットで作業を整理する

Projects and chatsは、作業を整理するための仕組みです。達成したい成果ごとにチャットを分け、関連する作業を該当するプロジェクトにまとめます。Codexが扱うファイルはローカルフォルダーから提供されますが、新しいチャットを作るだけでチェックアウトまで分かれるとは限りません。編集を独立させたい場合は、明示的にWorktreeを選びます。機能の概要、クイックスタート。

社内アプリを保守する技術担当者なら、「CSVのインポートを修正する」と「デプロイ手順を文書化する」は分けやすい成果です。「すべてを改善する」では完了条件が曖昧なため、レビューが難しくなります。

Gitワークツリーでファイルを分離する

Gitワークツリーは、リポジトリのGit履歴を共有しながら、ファイルのチェックアウト先を分ける仕組みです。手元で作業中のチェックアウトを変更せずに、Codexをバックグラウンドで動かせます。利用にはGitリポジトリが必要です。ワークツリーの仕組み。

実務上の利点は、現在のチェックアウトでの作業を中断せずに、提案された修正を検討できることです。ただし、ディレクトリが分かれているだけでは、最終的な変更同士の整合性までは保証されません。個別には妥当な2つの編集でも、同じアプリの動作について食い違うことがあります。

ローカル環境と統合ターミナルで検証できる状態を作る

Local environmentsでは、プロジェクトのセットアップスクリプトや、繰り返し使うアクションを定義します。セットアップスクリプトを使えば、ワークツリー作成時に依存関係を準備できます。Integrated terminalでは、対象のチェックアウト内でプロジェクトのチェックやGit操作を実行できます。これらの機能によって、ソースファイルが置かれたディレクトリを、実際に検証できる環境に整えられます。ローカル環境と組み込みGitツール。

普段のチェックアウトでは動くのに、ワークツリーでは失敗する場合は、まずセットアップを確認します。依存関係や、Gitの管理対象から除外したローカルファイルが欠けている可能性があります。OpenAIは、除外対象のセットアップ用ファイルを選んでローカルの管理対象ワークツリーにコピーする仕組みとして、.worktreeincludeを案内しています。含めるのは、そのタスクに必要なものだけにしましょう。ワークツリーのセットアップ。

コードレビューと組み込みGitツール

Code reviewには、差分表示、行ごとのフィードバック、レビュー範囲の指定が用意されています。組み込みのGitツールでは、変更のステージングや取り消し、コミット、ブランチのプッシュ、プルリクエストの作成ができます。差分は何が変わったかを行単位で示すものです。ステージングでは、次のコミットに含める変更を選びます。レビューの操作、Gitの操作。

レビューペインには、自分で加えた編集も含め、そのチェックアウトのGitの状態が表示されます。Last turnを選ぶと、直近のアシスタントのターンに表示を絞れます。まずこの表示でエージェントが行った変更を把握し、コミット前にステージングした変更全体を確認してください。そうしないと、修正と無関係の作業まで一緒に取り込む可能性があります。

スケジュールタスクで定型作業を自動化する

自動化機能は、現在のドキュメントではScheduled tasksと呼ばれ、Scheduledの画面で管理します。単独のタスクは実行のたびに新しいチャットを開始し、チャット内で設定したスケジュールは、その会話の文脈を引き継ぎます。ローカルタスクを実行するには、コンピューターの電源が入り、デスクトップアプリが起動し、プロジェクトにアクセスできる状態を保つ必要があります。スケジュール設定のドキュメント。

最初の自動化には、人の判断が必要な変更を定期的に報告するタスクが適しています。まずプロンプトを手動で実行し、出力を確認してからスケジュールを設定します。Gitプロジェクトでファイルを編集する可能性があり、その変更を未完了のローカル作業から分けたいなら、ワークツリーを選びましょう。

スキルとプラグインで手順を再利用する

スキルは、再利用できる作業手順やリソースをまとめたものです。プラグインは、スキルやツールへの接続を配布します。リリース時のチェックリストなど、同じリポジトリの手順を繰り返しているときに役立ちます。プロジェクトやワークツリーでの作業を補う機能ですが、出力の確認は引き続き必要です。スキルの公式ドキュメント。

最初の実践：2つのチャットとワークツリーで、レビュー済みのコミットを作る

小さく独立した2つのタスクで、作業の流れを覚えましょう。ここでは、入力検証の修正とドキュメントの更新を組み合わせます。例に挙げるバグは、自分のプロジェクトで再現できる小さな問題に置き換えてください。

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   リポジトリを開き、開始時点の状態を確認する

   デスクトップアプリを開いてCodexを選び、リポジトリのフォルダーをローカルプロジェクトとして開きます。ビルドやテストのコマンドをすでに把握しているGitリポジトリを選んでください。開始前に既存の変更を確認し、未完了の作業を保存して、今回の練習による変更と区別できるようにします。

   Codexに「このプロジェクトのテスト実行方法を説明し、入力検証のコードを特定してください。まだファイルは編集しないでください」と依頼します。回答をリポジトリ内の手順と照らし合わせて確認してください。

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   最初のチャットをWorktreeで開始する

   プロジェクトでNew chatを開始します。入力欄の下にあるWorktreeを選び、開始元のブランチを指定します。手順を確かめやすいよう、両方のタスクには同じ、状態を把握しているベースブランチを使います。

   「名前が空の場合の入力検証バグを修正してください。変更は入力検証とその回帰テストに限定してください。関連するチェックを実行し、結果を正確に報告してください。変更はコミットせずに残してください」と送信します。プロンプトを送信するとCodexがワークツリーを作成します。プロジェクトに必要であれば、ローカル環境のセットアップスクリプトを選びます。

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   もう一方のチャットを別のWorktreeで開始する

   プロジェクトに戻り、もう一度New chatを開始します。再びWorktreeを選び、同じベースブランチを指定します。この選択をせずに会話を増やすだけでは、作業を分離したことにはなりません。

   「現在のインストールコマンドとテストコマンドに合わせて、セットアップ手順書を更新してください。アプリケーションのコードや設定は変更しないでください。コマンドをリポジトリの内容と照合し、変更はコミットせずに残してください」と送信します。この作業は、まだ完了していない入力検証の修正から独立させておきます。

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   それぞれの差分をレビューし、対象を絞って修正を依頼する

   各チャットのレビューペインを開きます。変更されたファイルを読み、直近のアシスタントによる変更だけを確認したいときはLast turnを使います。その後、そのタスクの変更全体を確認します。

   追加でレビューするには、/reviewと入力してReview uncommitted changesを選びます。作業ツリーを編集せずに、指摘事項が報告されます。修正を依頼する場合は、差分の該当行にカーソルを合わせて**+**を選び、フィードバックを記入してから、対応を求めるメッセージをCodexに送ります。自動レビューの指摘は、コードと照らし合わせて確かめるための手がかりとして扱いましょう。

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   ワークツリー内で検証し、ブランチを作成する

   そのワークツリーのターミナルで、リポジトリに必要なテスト、lint、ビルドのチェックを実行します。実際に何を実行し、何が未確認なのかを把握してください。ドキュメントのタスクでは、記載したコマンドが存在し、プロジェクトの構成に合っているかを確認します。

   チャットのヘッダーでCreate branch hereを選び、それぞれのワークツリーに名前付きのブランチを作ります。Codexのワークツリーは、デフォルトではdetached HEADの状態で始まります。つまり、初期状態のチェックアウトは名前付きブランチではなく、コミットを直接指しています。別々のブランチ名を付けておくと、採用した変更を保存し、後からレビューしやすくなります。

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   採用する変更をステージングし、タスクごとにコミットする

   レビューペインで、採用したファイルやハンクだけをステージングします。ハンクとは、変更行をひとまとまりにした単位です。Stagedを確認し、次のコミットに意図したタスクの変更が入っていることを確かめてから、アプリのCommit or pushでコミットを作成します。ここではコミット操作を選びます。プッシュするかどうかは別に判断してください。

   もう一方のチャットでも、レビュー、ステージング、コミットを行います。これで変更をそれぞれ独立して保存できました。通常のブランチ運用やプルリクエストの手順で統合する前に、変更を組み合わせたときの動作を確認します。普段のチェックアウトで作業を続けたい場合は、Hand offでチャットをLocalに移します。Gitでは、同じブランチを両方の場所に同時にチェックアウトすることはできません。

上記の操作名と手順は、OpenAIのワークツリーの説明、レビューの説明、組み込みGitの作業手順に沿っています。タスクの範囲の区切り方は、編集部による実践例です。

並行コーディングに期待しすぎてはいけないこと

コードを並行して生成しても、統合の作業は残ります。ワークツリーは、別々の編集が同じファイルをすぐに上書きするのを防ぎます。しかし、入力検証側と呼び出し側の変更でAPIの扱いが一致することや、2つのローカル開発サーバーが異なるポートを使うことまでは保証できません。分離は、作業をレビューしやすくする仕組みとして使い、統合後の結果を確認してください。

自動化を設定しても、スリープ中のノートPCが常時稼働のサービスになるわけではありません。OpenAIは、ローカルプロジェクトを必要とするスケジュール実行では、デスクトップアプリとコンピューターを稼働させておくことを明示しています。タスクを実行したい時間に合う実行環境を選びましょう。ローカルでのスケジュール実行の要件。

また、チャットを多く開いても、プランに含まれる利用枠は増えません。ChatGPT WorkとCodexは利用枠を共有し、消費量はタスクの複雑さ、コンテキスト、モデルの選択、ツールの使用によって変わります。実務上の限界を決めるのは、サイドバーに並ぶ会話の数ではなく、利用枠とレビューに使える時間でどれだけの作業を処理できるかです。利用量のルール。

デスクトップでの開発が向いているのは誰か

個人で開発する技術者や、資金調達済みのスタートアップ創業者は、今すぐ試す価値があります。 独立したタスクが、進行中のコーディング作業が終わるのをいつも待っているなら、特に有効です。範囲を区切って作業を任せ、結果を分けておき、それぞれレビューしてから統合します。すべての変更が直前の変更に依存するなら、CLIやIDEで順に進めるほうが把握しやすい場合もあります。

経験豊富な運用担当者には、繰り返し発生するリポジトリ作業への導入が向いています。 ただし、入力、期待する出力、レビューの手順が明確になっていることが前提です。定期レポートは最初の候補として適しています。「業務システムを健全に保つ」という曖昧な依頼では、まだ実行可能なタスク定義になっていません。

CTOはレビュー担当者を指名し、1つのリポジトリで試してから展開すべきです。 試行では、チームがワークツリーを安定して準備できるか、生成された変更を理解できるか、統合後の結果を検証できるかを確かめます。開始したチャットの数を数えても、採用できた作業の量はほとんどわかりません。

CLIやIDE拡張機能が日々の作業に合い、並行して管理する仕事も少ないなら、そのまま使い続けて構いません。 インターフェースを変える判断と、コーディングエージェントを変える判断は別です。後者はCodexとClaude Codeの比較を参考にしてください。

週明けにまず試すなら、使い慣れたリポジトリを1つ開き、独立した2つのタスクに別々のワークツリーを割り当て、それぞれをレビュー済みのコミットまで進めましょう。スケジュールタスクを追加するのは、プロンプトを実行し、自分で評価できる出力が得られてからです。

Codexアプリのよくある質問

Codexアプリは何に使えますか？

コーディング用のチャットを管理し、独立したワークツリーを使い、差分をレビューしてGit操作を行うためのデスクトップ環境です。複数の独立したタスクを同時に見ていく場面で、特に役立ちます。

CodexはChatGPTより優れていますか？

コードベースの文脈や開発者向けツールを使ってリポジトリを扱うなら、Codexを選びます。現行のデスクトップアプリでは、ChatGPTのドロップダウンからCodexを選べるため、この比較には、同じアプリ内でどの作業方法を選ぶかという面もあります。クイックスタート。

ChatGPTの無料ユーザーもCodexを使えますか？

OpenAIは現在、ChatGPT FreeとGoでも、提供状況に応じてデスクトップ版Codexを制限付きで使えると案内しています。ただし、ほかのプランと同じモデルや機能を利用できるという意味ではありません。現行の利用条件。

Codexアプリはもうなくなったのですか？

従来のCodexアプリのドキュメントは、現在、ChatGPTデスクトップアプリを案内しています。アプリ内でCodexを選ぶ方法は、引き続きドキュメントに記載されています。古いガイドとアプリ名が違う場合は、現行の導入手順に従ってください。アプリのドキュメント。

Codexはなぜ削除されたのですか？

現行のドキュメントでは、Codexが削除されたとは説明されていません。ソフトウェア開発にはCodexを選ぶよう案内し、CLIとIDE拡張機能の説明も引き続き提供しています。デスクトップアプリの名称が変わっただけでは、コーディング機能がなくなったとはいえません。クイックスタート。

Codexアプリはどこから入手できますか？

OpenAIのデスクトップ向けダウンロードから、対応するOSのアプリを入手し、サインインしてCodexを選びます。Linuxでは、プレビュー版のディストリビューション別の手順に従ってください。公式セットアップ手順。

スマートフォンでもCodexを使えますか？

OpenAIは、ChatGPTモバイルアプリでCodexを使う方法や、クラウドタスクをモバイルで続ける方法を案内しています。接続先のコンピューターのワークツリーを使う場合、リポジトリも実行環境もそのコンピューターに置かれたままで、スマートフォンから作業を操作します。モバイルのセットアップ、ワークツリーの動作。

Codex専用のアプリはありますか？

現在、デスクトップではChatGPTデスクトップアプリをインストールし、その中でCodexを選びます。ターミナルとIDEも、Codexを使うための別の選択肢として引き続き利用できます。公式のインストール手順。

Codexアプリが起動しないのはなぜですか？

原因は、OS、インストールしたビルド、実際のエラーによって異なります。まず公式のプラットフォーム要件とトラブルシューティングページを確認してください。起動の失敗、サインインの問題、リポジトリのセットアップの失敗は、それぞれ切り分け方が異なります。公式トラブルシューティング。

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