ChatGPT Codex vs Claude Code比較｜2026年のAIコーディングはどちらを選ぶ？

結論：UIを重視するWebサイトやアプリ、ブラウザ上での確認、画像生成、プラグイン、クラウド公開、初心者や「バイブコーディング」に近い開発なら、Codexの方が使いやすいと考えます。ターミナルに慣れており、大規模リポジトリ、Gitベースのプラグイン、高度なカスタマイズ、対象プランで最大100万トークンのコンテキストを活用したいなら、Claude Codeが強力です。

すべての項目で勝つ製品はありません。私たちの実務的な評価では、Codexはビジュアルを含むプロダクト開発環境として完成度が高く、Claude Codeはターミナル中心のエンジニアにとって非常に強い開発ツールです。ベンチマークの順位より、実際に完了させたい仕事で選ぶべきです。

名称について：「ChatGPT Codex」と検索されることが多いですが、OpenAIの正式な製品名はCodexです。対象となるChatGPTプランから利用でき、Codexアプリ、CLI、IDE、クラウド環境でも提供されています。

CodexとClaude Codeの比較一覧

比較項目 | Codex | Claude Code
初心者の使いやすさ | 視覚的なコマンドセンターが分かりやすい | 以前より改善したが、ターミナル知識がある方が使いやすい
フロントエンド・UI | ブラウザ、注釈、画像生成、デザインスキルを統合 | Figmaやデザインプラグインで強化できるが、標準では統合度が低い
デバッグ | アプリ、ターミナル、ブラウザ、画像、テストをまとめて確認 | ターミナル、IDE、LSP、hooks、テスト、checkpointが強い。曖昧な障害ではループすることもある
プラグイン | skills、apps、templates、MCP機能を組み合わせたライブラリ | 公式マーケットプレイスに加え、GitHub、Git URL、ローカル、独自カタログを追加可能
画像生成 | GPT Imageによるファーストパーティ画像生成 | 写真・イラストのネイティブ生成は非対応。外部ツールやプラグインが必要
長文コンテキスト | モデル、プラン、タスクにより異なり、compactionやgoalで長期作業を継続 | 対象モデル・プランで最大100万トークン、標準20万とcompactionにも対応
文書・PDF | PDF、文書、表計算、プレゼンの公式スキル | Claude各画面のファイル作成と、拡張可能なPDF・文書スキル
向いている人 | ビジュアル開発、UI改善、初心者、非技術者を含むチーム | 経験者、ターミナル、大規模リポジトリ、独自自動化、長文分析

CodexがUIデザインとバイブコーディングに向く理由

Codexの統合ビジュアル開発を表現したコンセプト画像です。実際の製品画面をそのまま撮影したものではありません。

現在のCodexは、ターミナルだけのコーディングエージェントではありません。OpenAIのCodexアプリは、プロジェクトスレッド、複数エージェント、ファイル、ターミナル、アプリ内ブラウザ、ブラウザ注釈、スクリーンショット、リモート開発環境、プラグイン、スキルをまとめています。この統合は、画面を見ながら判断する仕事で大きな差になります。

初心者でも、作りたいページを説明し、実行中のアプリを確認し、気になる部分を指示して修正できます。同じ作業の中で、ターミナル出力、コード変更、ブラウザプレビュー、スクリーンショット、デプロイ結果まで確認できます。「作る、見る、直す、公開する」の間でツールを切り替える回数が少なくなります。

フロントエンドでは、GPT Imageを使ったファーストパーティ画像生成も重要です。Webサイトの画像、商品ビジュアル、記事画像、ゲーム素材、UI用アセットを同じプロジェクト内で作成・編集できます。UI/UXデザイナーの代わりにはなりませんが、ビジュアルの企画から確認可能な素材と動くコードまでの距離を短くできます。

Codexが特に強い作業

ビジュアル改善：開発サーバーを動かし、アプリ内ブラウザで確認し、特定箇所へ注釈を付け、修正後を検証する。

フロントエンドデザイン：レスポンシブWeb、アプリ、Figmaからの実装、ビジュアルQA、公開に対応する専門スキル。

画像作成：コーディング環境を離れずにラスター画像を生成・編集する。

トラブル調査：リポジトリ、ターミナル、ビルド出力、画像、ブラウザ状態をまとめて確認する。

プラグイン：デザイン、ホスティング、データ、文書、業務ツールを組み合わせたワークフローを追加する。

初心者の安心感：ターミナルの文字だけより、エージェントが何をしているかを把握しやすい。

Codexにはサーバーが内蔵されている？

Codex自体が本番Webホスティングサービスという意味ではありません。プロジェクトの開発サーバーをターミナル環境で起動し、アプリ内ブラウザで開いて確認し、設定済みのVercel、Cloudflare、Netlify、Renderなどのワークフローで公開できます。サーバー、ブラウザ、コード、デプロイツールが1つの作業環境にあるため、実際の使用感は「内蔵」に近く感じられます。

本番ホスティングは別のサービスです。公開前には、環境変数、ビルド結果、対象プロジェクト、ドメイン、デプロイ状態を確認しなければなりません。

経験者にClaude Codeが強い理由

Claude Codeのターミナル中心・拡張可能な開発を表現したコンセプト画像です。実際の製品画面をそのまま撮影したものではありません。

Claude Codeはコマンドライン製品として始まり、現在もターミナルが中心です。公式セットアップでも、プロジェクトのディレクトリへ移動してclaudeを実行します。Git、パッケージマネージャー、ビルド、ログ、シェルを日常的に使うエンジニアには自然な配置です。

ただし、Claude Codeを「ターミナル専用」と説明するのは現在では正確ではありません。IDE拡張、デスクトップ、Webセッション、checkpoint、plan mode、視覚的なプラグイン管理も提供されています。VS CodeやClaude Desktopを使えば、すべてを生のシェルコマンドで操作する必要はありません。

Claude Codeの拡張性は非常に高い

Claude Codeは、skills、subagents、hooks、MCP servers、language servers、monitors、独自pluginsに対応しています。公式マーケットプレイスにはGitHub、GitLab、Figma、Vercel、Firebase、Supabase、Sentry、Slack、Linear、Atlassianなどがあります。GitHubリポジトリ、別のGitホスト、ローカルフォルダ、リモートカタログから独自マーケットプレイスを追加することもできます。

これは開発チームにとって大きな強みです。レビュー手順、デプロイルール、セキュリティ確認、アーキテクチャ方針をバージョン管理されたリポジトリに置き、全員へ配布できます。一方、第三者プラグインはコードを実行し、ツールへアクセスする可能性があります。導入前にソース、権限、依存関係、保守状況を確認する責任があります。

Claude Codeは本当に「使えるトークン量が圧倒的」？

対象条件では長文コンテキストの明確な優位性がありますが、「トークンが多い」は分けて考える必要があります。 Anthropicは、対象となるOpus・Sonnetモデルとプランで100万トークンのコンテキストを案内しています。大規模コード、長い仕様書、ログ、資料を1つのセッションで扱う場合に有効です。

ただし、コンテキストウィンドウとサブスクリプションに含まれる利用量は別です。Claudeの利用上限はプランにより異なり、Claudeの各製品で共有されます。使用クレジットやAPI課金で継続できる場合もあります。Codexもプラン、モデル、タスクの複雑さ、消費トークンに応じて利用量が計算されます。OpenAIはCodexが合計数百万トークンを使って長いタスクを完成した例を公開していますが、タスク全体の合計と1回のコンテキスト上限は同じ指標ではありません。

正確な結論は、Claude Codeには対象ユーザー向けの100万トークンモードが明示されている、ということです。無制限、低価格、すべてのリポジトリで高品質という意味ではありません。

デバッグで両方が止まる理由

AIコーディングエージェントは、import漏れ、型エラー、テスト失敗、パス間違い、典型的なruntime error、繰り返しパターンに強いです。一方、原因が曖昧、環境依存、画面上だけで発生、タイミング依存、権限依存、業務ルールが説明されていない問題では不安定になります。

Claude Codeは、もっともらしい修正を行い、コマンドを再実行し、似たエラーを受け取り、最初の仮説を疑わずに周辺の修正を繰り返すことがあります。Codexでも同じ現象は起きます。特定ベンダーだけの問題ではなく、エージェント共通の失敗パターンです。

Claude Codeにはplan mode、checkpoints、debugスキル、LSP診断、hooks、テスト、コンテキスト管理があります。Codexにはターミナル証拠、ブラウザ確認、スクリーンショット、アプリ情報、計画、テスト、判断点でのユーザー確認があります。どちらでも、止まって観測事実を整理し、未確認の前提を列挙し、最小構成で再現し、次の修正を証明するテストを決めることが重要です。

画像生成とデザイン品質

ここは最も明確な違いです。OpenAIはCodex内のGPT Imageワークフローを公式に提供しています。Anthropicは、Claudeが画像生成ツールのように写真やイラストをネイティブ生成するわけではないと説明しています。Claudeはアップロード画像を分析し、図、グラフ、HTML、SVGのインタラクティブ表示を作れます。また、外部プラグインでデザインツールへ接続できます。

Claude Codeも、強いデザインシステム、Figma情報、スクリーンショット、参考画像、適切なフロントエンドスキルがあれば優れたUIを作れます。ただし条件がない標準のターミナル中心作業では、技術的に動いても一般的な見た目になりやすいと感じます。Codexは画像生成とブラウザ確認を統合しているため、素材、UI実装、ビジュアルQAを1つの場所で管理しやすいです。

私たちの意見は、Claudeにデザイン能力がないというものではありません。完成したデザインシステムや素材パイプラインを持たない初心者にとって、Codexの方がビジュアルプロダクト開発の標準環境として完成度が高い、という評価です。

文書・PDF・ナレッジ作業

Claudeは、長い文書の下書き、変換、分析に強いです。ClaudeのWeb、デスクトップ、モバイルでは、Word、表計算、プレゼン、PDFなどのファイルを作成できます。Claude Codeもプラグインによって、チームで再利用できる文書・PDF作業を追加できます。

Codexにも、PDF、文書、表計算、プレゼンを作る公式スキルがあります。片方だけが文書を作れるわけではありません。Claudeは文書から始まる思考作業に馴染みやすく、Codexは文書、コード、ブラウザ、データ、画像、公開が1つのプロジェクトに含まれる場合に便利です。

プラグインマーケットプレイス比較

現在は両方に本格的なプラグイン環境があります。

Codex plugins：再利用可能なskills、接続apps、app templates、tool accessを組み合わせます。OpenAIは2026年4月に90以上の追加プラグインを発表し、職種別のワークフローも拡大しています。

Claude Code plugins：skills、agents、hooks、MCP servers、LSP servers、monitors、executablesをパッケージできます。公式マーケットプレイスがあり、Gitホストの独自マーケットプレイスも利用できます。

Codexは整理されたアプリ型、Claude Codeはリポジトリ型で自由度が高い印象です。初心者は統合ライブラリを選びやすく、開発基盤チームはGitでマーケットプレイスを管理する方法を好む可能性があります。

初心者にはどちらが向いている？

多くの初心者や非従来型の開発者にはCodexをおすすめします。プロジェクト、スレッド、ブラウザ、素材、ターミナル出力、承認を視覚的に理解しやすいからです。最初からシェル移動、環境変数、Git状態、パッケージ管理、コマンドライン復旧をすべて覚えなくても、プロダクトの目的から始められます。

ただし、ソフトウェアの基礎を学ばなくてよいわけではありません。データ消失、secret漏えい、安全でない認証、ビルド失敗、間違った環境へのデプロイを判断できないバイブコーディングは危険です。使いやすいUIは理解への入口として使い、検証を省く理由にはしないでください。

プロのエンジニアにはどちらが向いている？

ターミナルを日常的に使い、大規模リポジトリを保守し、明確なコンテキスト管理、独自skills・hooks・agents・Git plugin sourcesを好むエンジニアにはClaude Codeが非常に良い選択です。対象プランの100万トークンモードも広い分析に役立ちますが、全コンテキストを埋めるより、必要ファイルの選択とsubagent設計の方が重要な場合もあります。

Codexもプロ向けの本格ツールです。コーディングに加え、UI確認、ブラウザテスト、画像生成、文書、データ、computer use、デプロイまで横断する仕事なら、Codexの方が適することがあります。視覚的なUIがあるから簡易ツールなのではなく、プロダクト全体を1か所で監督できる範囲が広いのです。

2026年の結論

Codexを選ぶ：UI中心のアプリ、Web制作、ビジュアル改善、初心者向け作業、画像生成、ブラウザテスト、技術者と非技術者が混在するチーム。

Claude Codeを選ぶ：ターミナル中心の開発、長文リポジトリ分析、高度なカスタマイズ、Git管理プラグイン、開発ツールに慣れたチーム。

両方を慎重に使う：CodexがUI・プロダクト・公開を担当し、Claude Codeがアーキテクチャレビュー、深いコード分析、長文資料調査を担当する。同じ変更中のworktreeを同時に編集させない。

最良のAIコーディングツールは、機能一覧が最も長い製品ではありません。チームが指示し、観察し、検証し、間違えた時に復旧できる製品です。

日本企業が確認すべきこと

日本企業は、実際の日英タスクで両方を評価してください。日本語UI、長い会社名と住所、Mobile Safari、社内承認、セキュリティルール、資料規定、本番デプロイ環境を使うべきです。短い英語ベンチマークだけでは、日英の整合性や日本の顧客が信頼できる画面を作れるかは分かりません。

導入前に、リポジトリ権限、プラグイン承認、secret管理、レビュー条件、利用予算、本番公開を承認できる担当者を決めましょう。会社が無制御なエージェント作業に合わせるのではなく、会社の運用に合うツールを選ぶべきです。

CodexとClaude Codeの選定・導入をご相談ください

IT Support in Tokyoでは、実際のリポジトリ、日英プロダクト要件、UI/UX工程、セキュリティルール、予算を使ってCodexとClaude Codeを評価できます。先にUIを設計し、安全なAI開発手順を整え、Next.js、React、iOS、Androidの本番アプリまで実装します。AI開発・導入相談はこちら。

公式参考資料

OpenAI: Introducing the Codex app

OpenAI: Codex for almost everything

OpenAI Help: Plugins in Codex

OpenAI Help: Using Codex with your ChatGPT plan

Claude Code Docs: Set up Claude Code

Claude Code Docs: Plugins and marketplaces

Claude Code Docs: Extended context

Claude Help: Can Claude produce images?

Claude Help: Create and edit files