OpenAI Codex CLI 実践入門 - ターミナル自律エージェントを Claude Code と並べて使う

このブログでは Claude Code を中心に AIコーディングを扱ってきましたが、「ターミナルで動く自律型エージェント」は Claude Code だけではありません。OpenAI の Codex CLI は、その最有力の対抗馬です。

面白いのは、両者が驚くほど似た形をしていること。AGENTS.md・MCP・承認モードといった土台が共通で、違うのは「どのモデルで・どう認証して動かすか」が中心です。この記事では、Claude Code を使ってきた目線で Codex CLI を整理し、共通点と違いを実務目線でまとめます。

Codex CLI とは

Codex CLI は、OpenAI が出しているターミナル型のコーディングエージェントです。手元のディレクトリでコードを読み・変更し・実行できます。特徴はこうです。

項目	内容
実装	Rust 製。軽量で高速
ライセンス	オープンソース（Apache-2.0）
動作	ローカルのターミナルで対話的に動く（TUI）
モデル	OpenAI のコーディング向けモデル（GPT-5 系）。`/model` で切替
認証	ChatGPT アカウントでサインイン、または API キー
拡張	AGENTS.md と MCP に対応

NOTE

モデルは /model コマンドで切り替えられます。Codex は OpenAI のコーディング向けモデル（GPT-5 系）で動きますが、既定モデル名は更新が速いため、正確な名称は公式ドキュメントで確認してください（バージョンによって既定が変わります）。Claude Code が Anthropic のモデルで動くのと同じく、Codex は OpenAI のモデルで動く、という素直な対応関係です。

インストールと認証

インストール

npm か Homebrew で入れられます。

Codex CLI のインストール

# npm
npm install -g @openai/codex
 
# Homebrew（cask）
brew install --cask codex

スタンドアロンのインストーラ（curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh | sh）も用意されています。

認証

初回起動時にサインインを求められます。ChatGPT アカウントでサインインすれば、ChatGPT Plus・Pro・Business・Edu・Enterprise の各プランの一部として使えます。あるいは API キーでも認証できます。

ここが Claude Code との実務的な違いの一つです。Claude Code が Anthropic のプラン/API に紐づくのと同様に、Codex は ChatGPT のプランに紐づく。すでに ChatGPT を契約しているチームなら、追加コストなく試せるのが利点です。

起動

codex

これで対話的な TUI セッションが立ち上がります。

承認モードとサンドボックス（ここが肝）

Claude Code の「auto mode / 権限」に相当するのが、Codex の承認モードとサンドボックスです。AIにどこまで自由を与えるかを、2つの軸で制御します。

サンドボックス（`--sandbox`）

ファイルやシステムへのアクセス範囲を決めます。

値	意味
`read-only`	書き込み不可（読むだけ）
`workspace-write`	ワークスペース内のみ書き込み可
`danger-full-access`	制限なしの全アクセス（危険）

承認ポリシー（`--ask-for-approval`）

コマンド実行前に人間に確認を求めるかを決めます。

値	意味
`untrusted`	信頼できない操作の前で止まる
`on-request`	対話セッション向けの推奨値
`never`	確認しない（自動化向け）

このほか on-failure（コマンド失敗時のみ確認）もあります。

WARNING

--full-auto は『--sandbox workspace-write ＋ --ask-for-approval on-request』をまとめたプリセットです（挙動を細かく決めたいときは両フラグを個別に指定します）。一方で danger-full-access や --ask-for-approval never は、文字どおり「全部任せる」モードです。手元の信頼できるリポジトリ以外では使わないこと。Claude Code の --dangerously-skip-permissions と同じ警戒度で扱うべきフラグです。安全に自走させたいなら「ワークスペース内書き込み＋必要時に承認」が基本線です。

考え方は Claude Code を長時間自律で走らせるで書いた「承認の自動化は2軸（どこまで触れるか × いつ確認するか）で設計する」とまったく同じです。ツールは違っても、安全に自走させる設計思想は共通しています。

非対話実行: codex exec

CI やスクリプトから回すには、非対話モードの codex exec（短縮形 codex e）を使います。人間の対話なしでタスクを実行できます。

非対話でタスクを実行

codex exec "テストを実行して失敗を修正して" --sandbox workspace-write

Claude Code の claude -p（print/非対話モード）に相当する位置づけです。自動化に組み込むときは、サンドボックスと承認ポリシーを明示して「どこまで許すか」を固定するのが定石です。

AGENTS.md と MCP は共通の土台

Codex CLI は AGENTS.md と MCP（Model Context Protocol）に対応しています。ここが、Claude Code ユーザーにとって一番うれしい点かもしれません。

AGENTS.md: プロジェクトのルール・手順を書いておくファイル。Claude Code でも Codex でも読まれる、事実上の共通フォーマットになりつつある
MCP: 外部ツール連携の標準プロトコル。MCP 2026 ロードマップで書いたとおり、エージェントをまたいだ共通基盤になっている

つまり、AGENTS.md でプロジェクトの作法を整え、MCP でツールをつないでおけば、その資産は Claude Code と Codex の両方で活きる。どちらかにロックインされにくいのは、利用者にとって健全な状況です。

Claude Code と Codex CLI、どう使い分けるか

観点	Claude Code	Codex CLI
モデル	Anthropic（Claude）	OpenAI（GPT-5 系）
認証/課金	Anthropic プラン・API	ChatGPT プラン・API
実装	-	Rust 製・OSS（Apache-2.0）
設定	AGENTS.md	AGENTS.md（共通）
ツール連携	MCP	MCP（共通）
権限設計	auto mode・権限	サンドボックス × 承認ポリシー

実務的には「どちらが優れているか」より「どちらのモデル/プランを既に持っているか」「タスクとの相性」で選ぶのが現実的です。ChatGPT を主に使っているなら Codex が自然な入り口になりますし、両方を併用して同じタスクを別モデルで解かせ、結果を見比べるという使い方も有効です（このブログでも、記事の事実確認に別モデルの相互チェックを使っています）。