Claude Code（クロードコード）とCodex（コーデックス）の使い分け｜画面操作と画像生成はCodexが得意

公開日: 2026年6月16日更新日: 2026年8月7日

「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。両方インストールした後の毎日の運用ルール（フォルダの分け方・仕事の振り分け方）はClaude CodeとCodexの併用術にまとめています。

みやっち🧑‍💻が運営する講座「AI Crew」では、これまで198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。

本当の分かれ道は、対話型で止まるか実行型を業務に入れるか

ここまで使い分けを見てきましたが、Claude CodeもCodexも実行型エージェントで、働き方そのものは同じでした。だから本当の分かれ道は「Claude CodeかCodexか」ではありません。ChatGPTのような対話型AIに質問して作業は自分で抱える日々のままか、実行型エージェントを業務に組み込んで“任せる”側に回るか——ここです。

組み込む前と後で、1日はこう変わります。組み込む前は、請求書PDFの回収も、資料の下書きも、変更のレビューも、毎回自分が手を動かす。AIには質問して、答えを写して、あとは自分で仕上げる。組み込んだ後は、自分の判断基準と手順をエージェントに読み込ませておくことで、いつもの業務が「依頼したらAIが進めて、自分は確認だけ」に変わる。自分のやり方を覚えた分身が、画面越しの回収も、レビューも、代わりに回している状態です。

この状態は、実行型エージェントを業務に入れる以外の手段では届きません。対話型AIは壁打ちの相手としては優秀ですが、作業は自分の手元に残ったまま——質問する道具から先へは進みません。人を1人雇えば、今度はその人に教える手間と属人化がまた発生します。汎用のSaaSは、誰かが決めた型に自分を合わせるだけで、自分の判断基準そのものは再現できません。自分の型を移植した“自分専用の分身”を持てるのは、実行型エージェントだけです。Claude CodeとCodexが同じ働き方だったのはそのためで、だから「どちらか」で悩むより、まず一方を業務に入れて任せる側に回ることが本題になります。

そして、この分身が一番効くのは、自分の業務プロセス・判断基準・データを自分で握っている人です。経営者・個人事業主・士業のように「この業務はこう判断する」という自分の型を持ち、それをそのまま渡せる人ほど、移植したときの返りが大きい。会社員の方でも自分の担当業務で同じことはできますが、判断も権限も自分の手にある事業者ほど、分身の働きがそのまま事業の伸びに直結します。

自分の業務のどこにClaude Codeを、どこにCodexを入れ、どこを分身に任せ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。