Claude CodeとCodexの使い分け|画面操作と画像生成はCodexが得意
「Claude CodeもCodexも気になるけど、結局どっちを使えばいいの?」——この質問に、みやっち🧑💻はこう答えています。Claude CodeとCodexはどちらも『依頼すればAIが作業を進める』実行型エージェントで、働き方そのものは同じです。優劣ではなく、タスクとの相性で振り分けるのが正解です。
ChatGPTのような対話型AIと、Claude CodeのCodexのような実行型AIの違いはClaude CodeとChatGPTの違いで解説しました。この記事はその一段先、実行型エージェント2つ(Claude CodeとCodex)の中での使い分けの話です。
Claude CodeとCodexの使い分け: Claude CodeはAnthropic社、CodexはOpenAI社が提供する実行型AIエージェントで、どちらも日本語で依頼するとパソコン上で作業を進めてくれます。働き方の構図は同じですが、得意なタスクが違います。画面を見てアプリやブラウザを操作する作業(CodexのComputer Use機能)や画像生成はCodex、ファイル操作を中心にした自動化の基盤づくりはClaude Code、というのがみやっち🧑💻の使い分けです。両方をつないで「Claude Codeを母艦に、特定の作業だけCodexに任せる」運用もできます。
Claude CodeとCodexは何が違うのか
まず大前提として、両者は対立する存在ではありません。どちらも「人間が依頼して、AIが作業して、人間は成果物を確認する」という実行型の働き方を実現します。違いはタスクとの相性です。一覧にするとこうなります。
| Claude Code | Codex | |
|---|---|---|
| 提供元 | Anthropic | OpenAI |
| 得意なこと | ファイル操作・自動化の基盤づくり | 画面を見た操作(Computer Use)・画像生成 |
| 画像の生成 | できない | gpt-image-2を内蔵 |
| 始め方 | ターミナル版・デスクトップアプリ・IDE拡張など複数 | デスクトップアプリのインストールで完結 |
| サインイン | Anthropicのアカウント | ChatGPTアカウント |
注意してほしいのは、これが「どちらかが劣っている」という話ではないことです。実行型エージェントとしての働き方は同じで、業務に組み込めば「依頼したらAIが進めて、人間は確認だけ」という構図はどちらでも作れます。だからこそ、タスクごとにどちらが向いているかを知っておくと、ムダな苦戦が減ります。
画面を見て操作する作業はなぜCodexが向いているのか
みやっち🧑💻が両方を使い込んで一番はっきり差を感じたのが、画面を見ながらアプリやブラウザを操作する作業です。
具体例を挙げます。SaaSの管理画面にログインして、請求書のPDFを1件ずつダウンロードし、フォルダにまとめる——経理まわりでよくあるこの作業を任せたとき、Codexのほうが圧倒的にタスクを完遂できました。Claude Codeでも指示はできますが、画面を見て進める操作では、Codexの完遂力が一段上だったというのがみやっち🧑💻の実感です。
この「画面を見て、人間の代わりにクリック・入力する」働きは、Codexの「Computer Use(コンピュータ操作)」という公式機能が担っています。パソコンのアプリやブラウザの画面を認識して、自分でクリックや文字入力をしてくれる仕組みです。請求書の回収、管理画面からのデータ取得、Webサイトを横断した情報収集——こうした画面越しの作業を自動化したいなら、まずCodexを試す価値があります。
画像づくりはCodexの独擅場
画面操作と並んで、Codexにしかできない明確な強みが画像の生成です。
Codexにはgpt-image-2という画像生成モデルが、公式スキル「imagegen」として最初から内蔵されています。Codex CLIから呼び出せるので、「この記事に合うサムネを作って」と頼めば、文章の内容を踏まえた画像をその場で生成できます。これはClaude Code単体ではできない、Codexならではの仕事です。
ただし、Codexに素のまま「画像を作って」と頼むと、保存先やファイル名を毎回勝手に決めてしまい、挙動が安定しません。そこで、決まった手順で確実に呼べるようにするラッパー(包み紙となる小さなスクリプト)を用意し、それをスキル化して呼び出すと安定します。この仕組みはCodexのgpt-image-2で画像生成スキルを作る話で詳しく解説しています。画像がプロンプト一言で出せる時代に「Canvaデザイナーは全滅するのか」を検証した話は、Codexの画像生成で全滅説を検証にまとめています。
レビューはどう振り分けるか
おもしろいのは、Claude CodeからCodexを呼び出して、お互いをチェックさせられる点です。
Claude CodeにCodexのプラグインを入れておくと、Claude Codeに作業のレビューを頼んだとき、Claude Codeが自分でCodexを呼び出してレビューさせることがあります。同じ系統のAIが自分の仕事を採点するより、別系統のAIに見てもらうほうが、見落としに気づきやすい。みやっち🧑💻はこの挙動を見て「便利というより、誠実だ」と感じました。
GitHub上でも、別系統のレビューを自動化できます。Codexのクラウド連携でGitHubのリポジトリをつなぎ、設定画面で「自動レビュー」をオンにしておくと、プルリクエスト(変更内容のレビュー依頼)が出るたびにCodexが自動でレビューコメントを返してくれます(手動で頼みたいときは、プルリクに @codex review とコメントする方法もあります)。これは先ほどのプラグイン連携とは別の仕組みです。1人で作業していると自分の変更を誰もチェックしてくれませんが、別系統のAIがレビュー役に入ることで、品質のセーフティネットになります。
導入のハードルはどう違うか
始め方には選択肢の幅があります。Claude Codeはターミナル版のほかにデスクトップアプリ・IDE拡張・ブラウザ版という複数の入口があり、Codexもアプリやコマンドラインなど複数の形態で使えます。 どちらも「アプリを入れてサインインするだけ」の手軽な入口を持っています。
ただ、Claude Codeを本格的に使い込む場面ではターミナル版が中心になりやすく、ここが非エンジニアにとって最初の壁になりがちです(ターミナル版のセットアップ手順はClaude Code超入門②で解説しています)。一方Codexは、デスクトップアプリをインストールする流れで完結し、すでにChatGPTの有料プランを使っている方なら、その利用枠の中で始められます。「AIエージェントは気になるけれど、ターミナルが怖い」という方にとって、Codexのアプリは入りやすい最初の一歩です。
ただし、入口が手軽なことと、業務を本格的に任せきれることは別の話です。どちらのエージェントでも、本当に任せきるにはナレッジやハーネス(AIに渡す前提情報や判断の指針)の整備が必要になる点は共通しています。
結局どちらから始めればいいのか
タスク別の振り分けをまとめると、こうなります。
- Claude Codeが向いている: ファイル操作を中心にした定型業務の自動化、複数の作業をつないだ仕組みづくり、自動化の基盤を腰を据えて組む作業
- Codexが向いている: 画面を見たアプリ・ブラウザ操作(Computer Use)、請求書PDFのような画面越しのデータ回収、
gpt-image-2での画像生成、別系統のAIからのレビュー
そして、これは「どちらか一方を選ぶ」話ではありません。実際にみやっち🧑💻は、Claude Codeを母艦にして、画像生成やレビューといった特定の作業だけCodexに任せる、という両刀づかいで運用しています。実行型エージェントとしての働き方は共通なので、片方を覚えれば、もう片方の勘どころもすぐつかめます。
みやっち🧑💻が運営する講座「AI Crew」では、これまで180名以上の方にClaude Code・Codexの両方をお伝えしてきました。職業エンジニアはそのうち数名だけで、大半は「ターミナルって何?」というレベルから始めた非エンジニアの方です。それでも、タスクに合わせて2つのエージェントを使い分けられるようになっています。
自分の業務のどこにClaude Codeを、どこにCodexを入れるべきか整理したい方は、まず無料セミナーでお会いしましょう。