OpenAI Codexとは？インストール方法と2026年の地域別アクセス条件

検索結果に出てくる「Codex」という言葉は、実際には3つの異なるものを指しており、初めて検索した人はたいてい何を見つけたのか理解できません。かつてCodexというモデルがありましたが、2023年に提供終了しました。現在、この名前はエージェントプログラムを指し、さらに同じ名前を持つ別の製品が十数種類も存在します。

ここではCodexのうち1つだけを取り上げます。OpenAIのコーディングエージェントです。何をするのか、どこで動くのか、料金はいくらか、5分でインストールする方法、そして各国についてOpenAIが何を述べているかを説明します。すべて公式ドキュメントに基づいており、各数値の出典リンクは最後に掲載しています。

ツールの設定に関する追加資料はAilootのドキュメントにあります。

OpenAI Codexとは？#

通常のチャットと比べてみましょう。チャットでは、コードの一部をコピーして貼り付け、回答を得て、それをまたコピーして戻します。エージェントの動きは異なります。自然な言葉でタスクを説明すると、プロジェクトフォルダー内の関連ファイルを開き、変更を加え、チェックを実行して結果を表示します。

OpenAIはリポジトリで、次のように一文で説明しています。

ローカルで動作するとは、プログラムがあなたのマシンにダウンロードされ、ファイルを参照したり、フォルダー内でコマンドを実行したりできるという意味です。モデルへのリクエストだけがクラウドに送信されます。

オープンソースコードはGitHubでApache-2.0ライセンスのもと公開されています。2026年8月1日時点で、リポジトリには103,000個のスターがあり、最新バージョンの0.146.0は7月29日にリリースされました。更新はほぼ毎日行われるため、あなたが使うバージョンはすでに異なっている可能性が高いでしょう。

2026年のCodexは、提供終了した旧Codexとどう違う？#

どちらもOpenAIの公式製品であるため、よく混同されます。違いは登場した時期です。

最初のものはモデル群でした。code-davinci-001、code-davinci-002、code-cushman-001、code-cushman-002です。役割はコードを補完することだけで、初期のGitHub Copilotを支えていました。OpenAIの提供終了モデル一覧では、この4つは1行にまとめられています。発表日は2023年3月20日、提供終了日は3月23日で、推奨される代替モデルはgpt-4oです。

2つ目は、コンピューターにインストールするプログラムです。@openai/codexパッケージは2025年4月16日にnpmレジストリに登場しました。中で使われるモデルは時間とともに新しいものへ置き換わりますが、プログラム自体はそのままです。

2025年4月より前のCodexに関する説明は、提供終了した製品について述べています。Codexをモデルと呼び、code-davinci-002経由で呼び出すよう勧める資料を見つけたら、閉じてください。

Codexはどこで使える？ターミナル、エディター、ブラウザー、それともアプリ？#

どれか1つだけを選ぶ必要はありません。サインイン方法もアカウントも同じです。違いは、どこで作業するのが便利かだけです。

XcodeとJetBrainsでは、他のエディターとは拡張機能の動作が異なります。

クラウドは他の4つとは仕組みが異なります。タスクはOpenAIのコンテナに送られ、GitHubからリポジトリのコピーがチェックアウトされます。エージェントはあなたのコンピューターを使わずに作業し、後から結果を確認して、自分のコピーに変更を取り込むか決めます。設定は3つの手順で行います。GitHubを接続し、必要な依存関係を含む環境を作成して、タスクを割り当てます。

APIキーでサインインした場合、ターミナル、エディター、アプリは利用できます。キーではクラウドを利用できず、自動コードレビューやSlackからのタスク開始など、クラウドに関連する機能も使えません。これらを使うにはChatGPTアカウントでサインインする必要があります。

Codexではどのモデルが動く？#

OpenAIは次のように一文でまとめています。

モデルの横にはもう1つの設定、推論の強さがあります。設定はLow（アプリとエディターではLightと呼ばれます）、Medium、High、Extra Highの4段階です。OpenAIは、必要な結果が得られる最低のレベルから始め、計画が必要なタスクでは引き上げることを勧めています。

さらに上位のモードが2つあります。Maxは、モデルがタスクにかける時間を増やします。Ultraは作業を分割し、サブエージェントに並行して割り当てます。ドキュメントでは、ほとんどのタスクにどちらも必要ないと明記されています。

別枠としてgpt-5.3-codex-sparkもあります。これは素早い反復作業向けの研究版で、Proプランでのみ利用できます。

モデルと推論の強さを選ぶことは、すでにコンテキストエンジニアリングの一部です。エージェントにどれだけ考えさせ、タスクに何を持ち込むかを決めるからです。この組み合わせは3つの柱から成ります。AIクローン（エージェントに組み込むあなたの方法論）、Second Brain（プロジェクトに関する知識の構造）、そしてコンテキストエンジニアリングです。この組み合わせがなければ、AIエージェントはでっち上げを始めます。

Codexの料金とプランに含まれるものは？#

料金は2026年8月1日に公式料金ページで確認しました。

Businessは月払いの場合、年払いの$20ではなく1席あたり$25です。

次に利用上限についてです。OpenAIは固定の数値を1つだけ示していません。

OpenAIは1つの数値ではなく、自分のマシンで作業する場合に5時間で送れるメッセージ数を幅で公開しています。PlusとBusinessの数値は同じです。

100ドルのProプランではすべての数値が5倍、200ドルのProプランでは20倍になります。OpenAIは5時間の枠に加えて週ごとの上限にも言及していますが、具体的な数値は公表していません。

同じモデル内で利用幅が10倍もある理由は単純です。1回のメッセージで、1日の利用枠の1%を使うことも10%を使うこともあります。重要なのは作業量で、リクエストの数はほとんど影響しないためです。トークンが実際にどう使われるかについては、Claudeを例にClaude ProとMaxの利用上限で詳しく説明しました。仕組みはまったく同じです。

利用枠がなくなったときの選択肢は3つです。プランを変えずに追加クレジットを購入する、軽量なモデルに切り替える、またはAPIキーでセッションを開始し、使ったトークン分だけ支払う方法です。

Codexにはどのような地域制限がある？#

OpenAIは、対応している国と地域の公式リストを公開しています。ベラルーシは掲載されていません。カザフスタン、アルメニア、ジョージア、トルコ、セルビア、ウクライナは掲載されています。

同じページには、次のように書かれています。

プログラムをインストールして実行することと、モデルにアクセスすることは別です。国の確認はサインイン時に行われます。ChatGPT経由でサインインしても、APIキーでサインインしても、OpenAIアカウントが必要です。

GitHubの報告を見ると、国に関連した拒否がどのようなものか分かります。2026年1月、ベネズエラの開発者は、PowerShellでCodex 0.88.0を使い、試すたびに同じエラーが出たと報告しました。

{
  "error": {
    "code": "unsupported_country_region_territory",
    "message": "Country, region, or territory not supported",
    "type": "request_forbidden"
  }
}

unsupported_country_region_territoryコードと403ステータスは、国に関連した拒否を示します。これが表示されても、インストールで何かを壊したわけではなく、Nodeも関係ありません。

ドキュメントには記載されていませんが、実際にはよく問題になる別の障壁もあります。電話番号の認証です。「電話番号認証が機能しない」という報告には206件のコメントがあり、アクセスできなくなった古い番号を置き換えられないという別の報告は2026年6月から公開され、71件のコメントが付いています。よく見られる状況は同じです。同じアカウントでブラウザー版ChatGPTは使えるのに、Codexでは電話番号認証を求められ、回避する方法がありません。OpenAIは受け付ける電話番号の国一覧を公開していないため、自分の番号が使えるか事前に確認する方法はありません。

回避策は取り上げません。この記事ではツールの仕組みを説明します。

Anthropicも対応国の一覧を公開しており、仕組みは同じです。一方のツールを「許可」、もう一方を「ブロック」とする資料は、読者を誤解させるだけです。正式には両者は同じ立場にあります。どちらの一覧も変更されるため、最新の内容を確認してください。

Codexのインストール方法：手順ごとに解説#

ここからは、すでに有効なOpenAIアカウントを持っている人向けに、技術的な手順を説明します。

1. プログラムをインストールする

   お使いのシステムに合った方法を選びます。後でプログラムを最新版に更新するときも、同じ方法を使ってください。

2. プロジェクトフォルダーを開く

   エージェントは起動したフォルダー内で作業します。最初のコマンドを実行する前に、そのフォルダーへ移動してください。

3. アカウントにサインインする

   初めてcodexを実行すると、サインインを促されます。ブラウザーが開き、サインインが終わると、操作はターミナルに戻ります。

4. 最初のタスクを依頼する

   必要なことを自然な言葉で説明します。まずは、プロジェクトの説明を頼むなど、影響のないタスクから始めてください。

macOSとLinuxでのインストールコマンド：

curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh | sh

Windowsでは、PowerShellから同じインストーラーを使います。

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://chatgpt.com/codex/install.ps1 | iex"

Nodeがすでにインストールされていれば、npmからインストールできます。

npm install -g @openai/codex

macOSではHomebrewも使えます。--caskを必ず付けてください。付けないと、別のものがインストールされます。

brew install --cask codex

LinuxとWSL2では、サンドボックスがbubblewrapを基盤としているため、事前にインストールする必要があります。

sudo apt install bubblewrap

Fedoraとその派生システムでは、sudo dnf install bubblewrapを使います。また、WSLバージョン1は0.114までサポートされていましたが、0.115からサンドボックスがbubblewrapに移行し、WSL1では動作しなくなりました。一方、WindowsではWSLなしでも、独自の組み込みサンドボックスで動作します。

初回起動時には何をすればよい？#

まずプロジェクトフォルダーへ移動してcodexと入力すると、セッションが始まります。次に、特別な構文を使わず、自然な言葉でタスクを説明します。

最初の数分で試す5つのコマンド：

1. /status - モデル、承認ポリシー、エージェントが作業場所として認識しているフォルダーを表示します。
2. /permissions - 現在のアクセスモードと、モードの切り替え方法を表示します。
3. /model - モデルと推論の強さを変更します。
4. /init - プロジェクトを説明するAGENTS.mdファイルを作成します。詳しくは次のセクションで説明します。
5. /review - ファイルを編集せずに、変更内容を個別にレビューします。

codexのほかに、便利なターミナルコマンドが3つあります。

codex resume                    # return to the previous conversation in this folder
codex exec "fix the tests"      # one-off run without a dialogue, for scripts
codex --image screenshot.png    # attach an image to the task

ターミナルと拡張機能の両方のドキュメントページで、OpenAIはタスクの前後にコミットするよう同じ助言を繰り返しています。エージェントは自分でファイルを編集するため、最初の日からコマンド1つで元に戻せるようにしておくとよいでしょう。

AGENTS.mdを使ってプロジェクトをCodexに説明するには？#

適用順序は厳密で、ドキュメントではこのセクションの最初の一文で説明されています。

まずCodexは、すべてのプロジェクトに適用する習慣を記したグローバルファイル~/.codex/AGENTS.mdを読み込みます。次にプロジェクト内のファイルを読み込みます。現在のフォルダーまで、リポジトリのルートから下へ、各フォルダーにつき1つのファイルを読みます。これらは上から順に組み合わされ、近い場所にあるファイルが遠い場所にあるファイルを上書きします。つまり、services/paymentsのルールは、ルートにある一般的なルールより優先されます。

簡単なファイルの例：

# AGENTS.md

## How to work with this project

- Run tests with `npm test`; don't run them one file at a time.
- Install packages with pnpm.
- Ask me before adding a new production dependency.
- Do not touch the `legacy/` folder at all.

組み合わせたファイル全体の上限は32キロバイトです。それを超えると、通知なしにファイルが追加されなくなります。AGENTS.mdが大きすぎると、ファイル全体がコンテキストに入るため、実行のたびに上限を消費します。

CLAUDE.mdを知っている人には、仕組みが見慣れたものに感じられるでしょう。名前が違うだけで同じ手法です。プロジェクトルールファイルはSecond Brainの土台になります。エージェントは、あなたが説明する前に作業について学びます。AGENTS.mdとCLAUDE.mdの併用では、同じプロジェクトで両方のファイルを使う方法を説明しました。

Codexが自動で行うことと、承認が必要なことは？#

この2つの設定はよく混同されるため、OpenAIはその違いを一文で説明しています。

確認方法を自動に切り替えても、作業フォルダーの境界は変わりません。自動化によってクリックがなくなるだけで、エージェントの権限は変わりません。

アプリとエディターには3つのアクセスモードがあります。Ask for approvalは常に利用でき、最初に使う方法として推奨されています。Approve for meとFull accessは、まず設定で有効にする必要があります。

ターミナルでは独自の仕組みがあり、プログラムがフォルダーを確認して適切な権限の組み合わせを提案します。

ローカルモードではネットワークアクセスは既定で無効です。エージェントは自分で考えたコマンドを実行するため、既定でインターネット接続を許すのは適切ではありません。

作業フォルダー内でも、すべてのモードでエージェントが読み取れない場所があります。.git、.agents、.codexです。現在どのフォルダーを作業場所と見なしているかは、/statusで確認できます。

フルアクセスモードもあります。これは--dangerously-bypass-approvals-and-sandboxフラグです。ドキュメントではリスクが高いとされ、「推奨しない」と記されています。フラグ名がすべてを物語っているため、付け加えることはありません。

CodexとClaude Code、どちらを選ぶべき？#

オンラインの議論から想像するほど、ツール間の違いは大きくありません。どちらもプロジェクトを読み取り、自分でファイルを編集し、フォルダーの範囲を超えるときは確認を求めます。

まずは、すでに支払っているものから考えるのが簡単です。ChatGPTのサブスクリプションがあれば、Codexはすでに含まれており、別料金は必要ありません。計測値を含む詳しい比較は、別記事のCodexとClaude Codeの比較で取り上げました。作業設定を一方から他方へ移したい場合は、移行ガイドをご覧ください。

初回起動でよく起きる問題は？#

この一覧はプロジェクトリポジトリの報告に基づいています。推測ではなく、すべて実際に問題に遭遇した人の報告です。

1. 別のパッケージをインストールした。 接頭辞なしでnpm install -g codexを実行すると、2011年からある静的サイトジェネレーターがインストールされます。正しいパッケージは@openai/codexです。
2. bubblewrapがインストールされていない。 LinuxとWSL2でこれがないと、サンドボックスが起動しません。Codexは組み込みの代替手段に切り替え、起動時に警告します。コマンド1つでインストールできます。
3. 国を理由にアクセスを拒否された。 unsupported_country_region_territoryコードと403ステータスは、サインイン時に表示されます。インストールとは関係ありません。
4. 電話番号の認証を求められた。 すべての人に起きるわけではなく、ドキュメントにも記載されていません。アクセスできない番号を置き換える公式の方法はありません。この問題の報告は2026年6月から公開されています。
5. 利用上限に予想より早く達した。 「トークンの消費が非常に速い」という報告は、リポジトリ全体で最も多く議論されており、コメントは627件です。軽量なモデルに切り替え、推論の強さを下げると改善することがあります。

インターフェースの言語はエージェントの作業に影響しません。タスクの言語をインターフェースの言語に合わせる必要はありません。

次にすること#

エージェントを使い始めた最初の1時間は、いつも同じことに費やします。どこまで自分で実行できるのかを確かめるのです。それを知るには、自分のプロジェクトで試すしかありません。ドキュメントの例だけでは分からないからです。

最初に試す手順をおすすめ順に示します。

1. プログラムをインストールし、有効なOpenAIアカウントにサインインします。
2. 実際のプロジェクトフォルダーを開き、codexを実行します。
3. /statusと/permissionsを確認します。調査だけなら読み取り専用を選び、現在のモードを確認してから構成を質問します。
4. コミットを作成して、最初の編集タスクを依頼します。
5. 3行のAGENTS.mdを書き、追加前と追加後でエージェントの応答を比べます。

AIクローン + Second Brain + コンテキストエンジニアリング — ツールの活用に関する追加資料はAilootのドキュメントをご覧ください。