「プログラミングって、やっぱり自分には無理だよな」
ぼくも長い間そう思っていました。YouTubeでプログラミング入門動画を見ては挫折し、Udemyで講座を買っては放置する。そんなことを繰り返していました。
そこに2025年、OpenAIが「新しいCodex(コーデックス)」を発表しました。「AIがコードを書いてくれるツール」として話題になったんですが、気になるのは「で、プログラミングを知らない自分でも使えるの?」という一点だけですよね。
今回は実際に試してみて、正直に書きます。できたことも、できなかったことも、全部。
OpenAI Codexって何?
Codexという名前自体は新しくありません。OpenAIは2021年にも「Codex」というAIモデルを発表していて、GitHubのコード補助ツール「Copilot」の土台になったことで有名です。
ただ、2025年に発表された新しいCodexはまったく別物です。
2021年版と2025年版、何が違う?
| 比較項目 | 旧Codex(2021年) | 新Codex(2025年) |
|---|---|---|
| 形式 | AIモデル(部品) | クラウド型のAIエージェント |
| 使い方 | 開発者がAPIで組み込む | ChatGPTから直接使える |
| できること | コードの補完・提案 | 指示だけでファイル作成・テスト・修正まで自動 |
| 対象ユーザー | エンジニア向け | 非エンジニアも使えるように設計 |
| 動作環境 | ローカル環境が必要 | クラウド上で完結 |
一番大きな違いは「エージェント型」になったことです。
これまでのAIは「質問したら答えてくれる」ものでした。新しいCodexは「やっておいて」と指示すると、自分で考えながら複数の作業を順番にこなしてくれます。コードを書いて、動かして、エラーが出たら直して、という作業を自動でやってくれます。
2026年の大幅アップデートで何が変わった?
新しいCodexは2026年に入ってさらに大きく進化しています。非エンジニアにとって特に大きい変化を3つ紹介します。
① 複数タスクを同時に処理できるようになった
以前は1つの指示が終わるまで次の作業を待つ必要がありました。アップデート後は複数のタスクを並列で走らせることができます。「ブログ用のスクリプトを作りながら、別のツールのエラーも直して」という指示が通るようになりました。
② GitHubと直接つながった
コードの保存・管理に使われる「GitHub(ギットハブ)」と連携できるようになりました。「作ったコードをGitHubに保存して」という指示だけで、バックアップと履歴管理が自動で完了します。プログラマーが手間をかけてやっていた作業が、指示一言で終わります。
③ 「投げっぱなし」で長時間タスクをこなせる
以前は長い処理を途中でキャンセルしなければならない場面がありました。今は時間のかかる複雑な作業を、バックグラウンドで動かしたまま別の作業ができます。「朝に指示して、昼に確認したら完成していた」という使い方が現実になっています。
| アップデート内容 | 変わったこと |
|---|---|
| 並列タスク処理 | 複数の作業を同時に進められる |
| GitHub連携 | コードの保存・管理が自動化 |
| 長時間タスク対応 | 指示して離れても作業が続く |
| 推論モデルの強化 | 複雑な問題をより正確に解ける |
これらのアップデートにより、「シンプルな自動化ツール」だけでなく、もう少し複雑なプロジェクトにも非エンジニアが挑戦しやすくなっています。
非エンジニアでも使える?実際に試してわかったこと
できたこと3つ
① シンプルなWebページを作れた
「AIに関するブログの管理用に、記事のタイトルと日付を一覧で表示するページを作って」と頼んだら、HTMLとCSSを自動で作ってくれました。デザインもそれなりにきれいで、ブラウザで開いたらちゃんと動きました。
② Pythonスクリプトで繰り返し作業を自動化できた
「フォルダの中にあるテキストファイルを全部読んで、内容を一つのファイルにまとめるスクリプトを作って」という依頼も通りました。プログラミングの知識がなくても、やりたいことを日本語で伝えるだけで動くコードが出てきます。
③ エラーが出ても自分で直してくれた
これが一番驚きでした。最初のコードが動かなかったとき、「エラーが出ました」と伝えるだけで、原因を特定して修正版を出してくれたんです。普通のプログラミングだと、ここで詰まって挫折するんですよね。
できなかったこと・苦労したこと
正直に言います。「ゼロ知識で何でも作れる」は言いすぎです。
複雑な機能(ログイン機能のあるサービスや、外部APIと連携するアプリなど)になると、途中でエラーが増えて収拾がつかなくなることがありました。「何が問題なのか」を判断するのに、ある程度の知識が必要な場面も出てきます。
できること・できないことの整理
| カテゴリー | できる | 難しい |
|---|---|---|
| 作れるもの | シンプルなWebページ、自動化スクリプト、データ整形ツール | ログイン機能付きのサービス、複雑なデータベース処理 |
| 操作スキル | 日本語で指示するだけ | エラーの意味を読み解く(ある程度) |
| 修正対応 | 「直して」で自動修正 | 根本的な設計ミスは自分で気づく必要がある |
| 完成度 | プロトタイプ・個人利用レベル | 商用サービス・高セキュリティが必要なもの |
非エンジニアが使うなら、こんな場面がおすすめ
① ブログやSNS運営の自動化ツールを作る
記事の文字数カウントツール、投稿スケジュール管理表、アクセスデータの集計スクリプトなど、「ちょっとした便利ツール」を作るのにCodexは向いています。
こんな感じで依頼してみてください。
ブログ運営を効率化したいです。
以下の機能を持つPythonスクリプトを作ってください。
・指定したフォルダ内の.txtファイルを全部読み込む
・各ファイルの文字数を数える
・ファイル名と文字数の一覧をCSVファイルに書き出す
プログラミングの知識がないので、実行方法も一緒に教えてください。
② Excel・スプレッドシートの作業を自動化する
毎月同じ作業を繰り返しているなら、Codexに自動化スクリプトを作ってもらうのが効果的です。
毎月Excelで行っている作業を自動化したいです。
作業内容:
・売上データが入ったExcelファイルを開く
・月ごとに合計金額を集計する
・集計結果を新しいシートに自動で転記する
Pythonで動くスクリプトを作ってください。
実行に必要なソフトのインストール方法も教えてください。
③ アイデアをプロトタイプで素早く確認する
「こういうツールがあったら便利そう」というアイデアを、コストゼロで動くプロトタイプにしてもらえます。本格開発の前に「本当に使えるか?」を確かめるのに最適です。
Claude Codeとどう違う?使い分けの目安
同じ「AIコーディングツール」として、このブログでも紹介してきたClaude Code(クロードコード)とは?との違いが気になる方も多いと思います。
| 比較項目 | OpenAI Codex | Claude Code |
|---|---|---|
| 提供元 | OpenAI(ChatGPT) | Anthropic(Claude) |
| 使い方 | ChatGPTの画面から操作 | ターミナル(コマンド画面)で操作 |
| 非エンジニア向け | 比較的とっつきやすい | やや上級者向け |
| 得意なこと | 単発の作成・自動化タスク | 大きなプロジェクトの継続的な開発 |
| 向いている人 | AIツールを使い始めた人 | ある程度操作に慣れてきた人 |
どちらを使うか迷ったときは、このプロンプトで判断の参考にしてみてください。
以下のことをやりたいです。
「{やりたいこと}」
これはChatGPTのCodexで依頼するのと、Claude Codeで依頼するのと、
どちらが向いていますか?
理由と、それぞれのメリット・デメリットも教えてください。
Claude Codeの詳しい使い方は、【非エンジニア必見】Claude Codeは普通の会社員の副業をどう変える?で紹介しています。
正直な結論。「ゼロ知識でアプリ作成」は今どこまで本当か
「プログラミング知識ゼロでアプリが作れる」は、半分本当で半分言いすぎです。
シンプルなツールや自動化スクリプトなら、日本語で指示するだけで動くものが作れます。これは本当のことで、1年前には考えられなかったことです。
ただし、複雑なものを作ろうとすると、エラーの意味を読み解く力や、何が問題かを判断する感覚が必要になってきます。完全なゼロ知識では、そこで詰まることがあります。
ぼくが思う正直なところ:「完全自動でアプリが作れる」よりも「プログラミングの壁を大幅に下げてくれるツール」という表現が正確です。
それでも、「自分にはプログラミングは無理」と思っていた人が、日本語の指示だけで動くスクリプトを手に入れられる時代になったのは、確かなことです。
今日すぐできること
ChatGPTのCodexを使って、まず小さな「便利ツール」を1つ作ってみてください。
おすすめの最初の一歩はこれです。
Pythonを使って、デスクトップにあるテキストファイルを読み込み、
内容をすべて大文字に変換して新しいファイルに保存するスクリプトを作ってください。
プログラミング初心者でも実行できるよう、手順を丁寧に説明してください。
小さな成功体験が「自分にもできる」という感覚を作ってくれます。その感覚が積み重なると、使いこなせる場面がどんどん広がっていきます。
プログラミングを「学ぶ時代」から、「AIに頼む時代」に変わってきているんですよね。
本記事の内容は2025年時点のOpenAI Codexの機能をもとにしています。機能は継続的にアップデートされているため、最新情報は公式サイトをご確認ください。
