ChatGPTでコーディングする方法 できること・Codexの使い方・注意点を解説【2026年】

「ChatGPTでプログラムを書いてもらいたい」「ChatGPTのCodexという機能で、何ができるのか知りたい」。業務の効率化やシステム開発にAIを活用したい企業から、こうした質問をいただく機会が増えています。

ChatGPTでコーディングする方法には、チャットでコードを作ってもらう方法と、開発のエージェント「Codex」に作業を任せる方法があります。OpenAIの公式のヘルプによると、CodexはFreeやGoを含むChatGPTのすべてのプランに含まれているとされています。

本記事では、OpenAIの公式のヘルプの情報をもとに、ChatGPTでできるコーディングの作業、チャットでの使い方、Codexの使い方、上手に使うコツ、プログラミングの経験がない人の活用例、業務で使うときの注意点までを整理します。

確認したいポイント	結論	詳細
ChatGPTでコーディングできる？	チャットとCodexの2つの方法がある	チャットでコードを作ってもらう方法と、開発のエージェント「Codex」に作業を任せる方法があります。
無料で使える？	Codexは無料のプランでも使える	OpenAIの公式のヘルプによると、CodexはFreeやGoを含むChatGPTのすべてのプランに含まれています。
Codexとは？	コードを読み、変更し、実行するエージェント	ChatGPTのアカウントで使える開発のエージェントで、CLI、IDEの拡張機能、クラウドなどで使えます。
注意点は？	秘密の情報の扱いとコードの確認	APIキーなどの秘密の情報を入力せず、作られたコードを必ず確認・テストすることが大切です。

この記事でわかること

• ChatGPTでできるコーディングの作業
• チャットでコードを作ってもらう方法と、依頼の例
• Codexとは何か、使える場所と使い方
• 意図どおりのコードを作ってもらうコツ
• 秘密の情報の扱いやコードの確認など、業務で使うときの注意点

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ChatGPTでできるコーディングの作業

ChatGPTは、プログラムのコードの作成からレビュー、テストまで、さまざまな開発の作業を手伝います。主な作業を表で整理します。

できること	内容
コードの作成	作りたい処理を説明すると、プログラムのコードを作る
コードの説明	既存のコードが何をしているかを、わかりやすく説明する
不具合の調査と修正	エラーのメッセージやコードから、原因と修正の方法を提案する
コードのレビュー	読みやすさ、効率、セキュリティの問題などを指摘する
テストの作成	処理が正しく動くかを確かめるテストのコードを作る
言語の変換	ある言語で書かれたコードを、別の言語に書き換える

コードの作成

「CSVのファイルを読み込んで、部署ごとに売上を集計するプログラムをPythonで作って」のように、作りたい処理を普段の言葉で説明すると、コードを作ってもらえます。

プログラミングの文法を覚えていなくても、作りたいものを言葉で説明できれば、コードの下書きを作ってもらえるのが大きな利点です。

コードの説明と学習

既存のコードが何をしているかを、一行ずつわかりやすく説明してもらえます。引き継いだシステムの理解や、プログラミングの学習に役立ちます。

専門用語の意味も、続けて質問すれば説明してもらえるため、自分の理解度に合わせて学べます。

不具合の調査と修正

エラーのメッセージとコードを渡すと、原因の候補と修正の方法を提案してもらえます。自分で原因を探す時間を減らせます。

ただし、提案された修正が常に正しいとは限らないため、修正の後に動作を確かめることが大切です。

レビューとテスト

書いたコードのレビューを依頼すると、読みやすさ、効率、セキュリティの問題などを指摘してもらえます。テストのコードの作成も依頼できます。

人のレビューの前に、まずAIに確認してもらうと、レビューの手間を減らせます。

ChatGPTでコーディングする2つの方法

ChatGPTでコーディングする方法は、大きく2つあります。表で整理します。

方法	特徴	向いている使い方
ChatGPTのチャット	会話でコードを作ってもらい、自分でコピーして使う	短いコード、学習、相談
Codex（ローカル）	自分のパソコンでコードを読み、変更し、実行する	手元のプロジェクトでの開発
Codex（クラウド）	OpenAIが管理する環境で作業を進める	GitHubのリポジトリでの作業の委任

チャットで使う方法

ChatGPTのチャットの画面で、作りたい処理を説明してコードを作ってもらい、自分でコピーして使う方法です。手軽に始められ、短いコードの作成や、学習、相談に向いています。

一方で、大きなプロジェクトのコードを扱う場合は、関係するファイルを毎回貼り付ける手間がかかります。

Codexを使う方法

Codexは、ChatGPTのアカウントで使える開発のエージェントです。プロジェクトのコードを読み、変更し、実行して確かめるといった作業を、エージェントに任せることができます。複数のファイルにまたがる作業や、本格的な開発に向いています。

チャットとCodexは、目的に合わせて使い分けるのが基本です。まずはチャットで試し、本格的な開発ではCodexを使うという進め方も考えられます。

チャットでのコーディングの使い方

ここでは、ChatGPTのチャットでコードを作ってもらう流れを紹介します。

ステップ1｜作りたい処理を具体的に説明する

使う言語、入力と出力、処理の内容、使える道具などを具体的に説明します。

Pythonで、次の処理をするプログラムを作ってください。

・売上.csv（列：日付、部署、金額）を読み込む

・部署ごとに金額を合計する

・結果を金額の多い順に並べて、集計.csvに書き出す

・各処理に日本語のコメントをつける

ステップ2｜作られたコードを確認する

作られたコードを読み、意図どおりの処理になっているかを確認します。わからない部分は、続けて質問しましょう。

コードの内容を理解しないまま使うと、問題が起きたときに対応できなくなるため、少なくとも処理の流れは理解しておきましょう。

ステップ3｜動かして確かめる

自分の環境でコードを動かし、結果を確認します。エラーが出た場合は、エラーのメッセージをそのまま貼り付けて、修正を依頼します。

最初は、本物のデータではなく、テスト用の小さなデータで動かして確かめると安心です。

ステップ4｜少しずつ改善する

「グラフも作って」「エラーが起きたときの処理を加えて」のように、少しずつ機能を加えていくと、意図どおりのプログラムに近づけやすくなります。

うまく動いたコードは、保存して、どのような依頼で作ったかも記録しておくと、後から修正しやすくなります。

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作業別の依頼の例

ここでは、作業別の依頼の文章の例を紹介します。

不具合の修正の依頼

次のコードを実行すると、下のエラーが出ます。

原因と修正の方法を、理由とあわせて説明してください。

（コード）

（エラーのメッセージ）

コードのレビューの依頼

次のコードをレビューしてください。

読みやすさ、処理の効率、セキュリティの問題の3つの観点で、

改善した方がよい点と、その理由を一覧にしてください。

テストの作成の依頼

次の関数のテストのコードを作ってください。

正常な場合だけでなく、空のデータや不正な値の場合も確かめてください。

コードの説明の依頼

次のコードが何をしているかを、プログラミングの初心者にもわかるように、

処理の流れに沿って説明してください。

依頼の文章に、何を、どのような観点で、どのような形で返してほしいかを含めると、使いやすい回答が得られやすくなります。

よく使う依頼の文章は、テンプレートとして保存しておくと、毎回考える手間を省けます。

Codexとは

ここでは、ChatGPTの開発のエージェント「Codex」について、公式のヘルプの情報をもとに紹介します。

すべてのChatGPTのプランに含まれる

OpenAIの公式のヘルプによると、CodexはFree、Go、Plus、Pro、Business、Edu、EnterpriseなどのChatGPTのすべてのプランに含まれています。ChatGPTのアカウントでログインすると使い始められます。

使える場所

公式のヘルプによると、Codexは、コマンドで使うCLI、開発の画面（IDE）の拡張機能、ChatGPTのデスクトップのアプリ、クラウドなどで使えます。

公式のヘルプによると、ローカルの作業は自分の端末で動き、クラウドの作業はOpenAIが管理する環境で動きます。クラウドで作業を任せる場合は、ChatGPTとGitHubのアカウントの連携が必要とされています。

公式のヘルプでは、対応する拡張機能がないIDEでも、IDEのターミナルでCodexのCLIを動かせると案内されています。

ChatGPTのデスクトップのアプリからも、Codexを使えると案内されています。

使える量

公式のヘルプによると、Codexの使える量の上限はプランによって異なり、Codex、ChatGPT Work、ChatGPT for Excelなどの機能で、共通の使える量とクレジットを使うとされています。通常のチャットの利用は含まれないとされています。

公式のヘルプによると、CodexのCLIの中で「/status」と入力すると、状況を確認できるとされています。

使える量に余裕を持たせるため、簡単な作業はチャット、複雑な作業はCodexと使い分けるのも1つの方法です。

データの学習の設定

公式のヘルプによると、Codexで処理した内容がOpenAIのモデルの改善に使われるかどうかは、ChatGPTの学習のデータの設定に従うとされています。業務で使う場合は、設定を確認しましょう。

公式のヘルプによると、法人向けのプランでは、管理者がCodexのローカルとクラウドの利用を、それぞれ管理できるとされています。

Codexの使い方の流れ

ここでは、Codexの基本の使い方の流れを紹介します。詳しい手順は、公式の案内を確認してください。

ステップ1｜使う場所を選ぶ

手元のプロジェクトで作業するならCLIやIDEの拡張機能、GitHubのリポジトリの作業を任せるならクラウド、というように、使う場所を選びます。

普段使っている開発の画面に合わせて選ぶと、作業の流れを変えずに取り入れやすくなります。

最初は、練習用の小さなプロジェクトで試すと、Codexの動きを安心して確かめられます。

ステップ2｜ChatGPTのアカウントでログインする

公式のヘルプによると、ChatGPTのアカウントでログインして使います。クラウドを使う場合は、GitHubのアカウントとの連携も行います。

会社で使う場合は、会社が管理するアカウントで使うことが基本です。

ステップ3｜作業を依頼する

作りたい機能や、直したい不具合を、具体的に依頼します。

お問い合わせのフォームに、メールアドレスの形式のチェックを追加してください。

・形式が正しくない場合は、エラーのメッセージを表示する

・既存のデザインに合わせる

・変更した後にテストを実行して、結果を報告する

ステップ4｜変更の内容を確認する

Codexが作った変更の内容を確認し、問題がなければ受け入れ、気になる点があれば修正を依頼します。テストの結果も確認しましょう。

変更の履歴を管理する仕組みを使っておくと、問題があったときに元に戻しやすくなります。

本番の環境に反映する前に、人のレビューを受ける手順を設けましょう。

意図どおりのコードを作ってもらうコツ

ChatGPTやCodexで、意図どおりのコードを作ってもらうためのコツを紹介します。

条件を具体的に伝える

使う言語やライブラリ、入力と出力の形、エラーのときの動き、守ってほしい決まりなどを具体的に伝えましょう。あいまいな依頼は、意図と違うコードになりやすくなります。

使っている言語やライブラリの版も伝えると、古い書き方や、使えない機能を含むコードになるのを防ぎやすくなります。

作業を小さく分ける

大きな機能をまとめて依頼するよりも、小さな作業に分けて依頼すると、確認しやすく、手戻りも減らせます。

1つの作業が終わるごとに動作を確かめてから次に進むと、問題が起きたときに原因を見つけやすくなります。

エラーの情報をそのまま渡す

不具合の調査では、エラーのメッセージ、関係するコード、何をしたときに起きたかをそのまま渡すと、原因を見つけてもらいやすくなります。

使っている環境（OSや言語の版など）も伝えると、より的確な回答を得やすくなります。

説明を求める

作られたコードについて、「なぜこの方法にしたのか」「ほかの方法はあるか」を質問すると、コードの理解が深まり、より良い方法にも気づけます。

自分のスキルを高めながらAIを使うことで、AIの提案の良し悪しを判断する力も身につきます。

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プログラミングの経験がない人の活用例

ChatGPTを使えば、プログラミングの経験がない人でも、簡単な業務の自動化に取り組めます。

表計算のソフトの作業の自動化

Excelのマクロや、Googleスプレッドシートの関数・GAS（Google Apps Script）のコードを作ってもらい、繰り返しの作業を自動化できます。

毎日・毎週繰り返している作業ほど、自動化の効果が大きくなります。

Googleスプレッドシートで、毎朝9時に、

「タスク」のシートで期限が今日の行を探して、

担当者にメールで知らせるGASのコードを作ってください。

設定の手順もあわせて教えてください。

データの整理

複数のファイルのデータをまとめる、形式をそろえるといった処理のコードを作ってもらえます。

大切なデータを扱う場合は、元のファイルの控えを残してから処理を実行しましょう。

経験のある人の確認を受ける

業務で継続して使う仕組みは、経験のある人にコードを確認してもらうと安心です。GASなどを使った業務の自動化の仕組みづくりは、ネクストスケールのAI業務自動化・GAS開発でも支援しています。

エラーが起きたときに誰が対応するかも、あらかじめ決めておくと安心です。

作った仕組みは、使う人全員にわかるよう、手順書にまとめておきましょう。

部署別の活用例

ここでは、部署ごとのChatGPTでのコーディングの活用例を紹介します。

開発の部署

新しい機能の実装、不具合の修正、テストの作成、コードのレビューなど、開発の作業全般を効率化できます。Codexを使えば、複数のファイルにまたがる作業も任せられます。

チームで使う場合は、AIが作ったコードのレビューの手順を決めておくと、品質をそろえやすくなります。

管理部門

経費の集計や勤怠のデータの整理などの表計算のソフトの作業を、マクロやGASで自動化できます。

作った仕組みの使い方や修正の方法も、ChatGPTに説明してもらって手順書にしておくと、担当者が変わっても使い続けられます。

マーケティングの部署

アクセスの分析データの集計や、Webサイトの簡単な修正などに活用できます。

Webサイトを修正する場合は、公開の前に動作と表示を確認しましょう。

営業の部署

顧客一覧のデータの整理や、定型の報告の作成の自動化などに活用できます。

顧客の情報を扱う場合は、AIに個人の情報を渡さないよう注意が必要です。

社内で導入する進め方

会社でChatGPTやCodexをコーディングに使う場合は、段階を踏んで進めることが大切です。

使う目的と範囲を決める

まず、どの業務で、誰が、どのように使うのかを決めます。開発の部署での本格的な利用か、社員の業務の自動化かによって、必要な準備が変わります。

すでに個人のアカウントで使っている社員がいる場合は、利用の状況を把握するところから始めましょう。

利用のルールを決める

AIに渡してよいコードや情報、作ったコードの確認の手順、本番の環境への反映の手順などを、社内のルールとして決めておきましょう。

ルールは、わかりやすい文書にまとめて、使う社員全員に共有しましょう。

小さく試して広げる

影響の小さい作業から試し、作業の時間や品質がどう変わったかを確認してから、対象を広げましょう。AIで業務を効率化する方法の全体像は、AIで業務効率化する方法とは？活用例・おすすめツール・導入手順を解説でも紹介しています。

うまくいった依頼の文章や使い方は、社内で共有すると、ほかのメンバーも効率よく使えるようになります。

関連記事：AIで業務効率化する方法とは？活用例・おすすめツール・導入手順を解説

業務で使うときの注意点

ChatGPTやCodexを業務のコーディングに使う場合は、次の点に注意が必要です。

秘密の情報を入力しない

APIキー、パスワード、接続の情報、顧客の個人の情報などを、ChatGPTやCodexに入力しないようにしましょう。コードの中に秘密の情報が含まれていないかも、渡す前に確認します。

秘密の情報は、仮の値に置き換えてから渡すようにすると安心です。

画面のスクリーンショットを渡す場合も、秘密の情報が写り込んでいないかを確認しましょう。

会社のコードの扱いのルールを確認する

会社のコードをAIに渡してよいかは、会社のルールで確認しましょう。公式のヘルプによると、Codexで処理した内容がモデルの改善に使われるかは、ChatGPTの学習のデータの設定に従うとされています。業務では、法人向けのプランの利用も検討しましょう。

公式のヘルプによると、Codexの利用の記録は、法人向けの管理の仕組み（Compliance API）でも確認できるとされています。

セキュリティを重視した生成AIの環境づくりについては、AOAIとは？Azure OpenAI ServiceとChatGPTの違い・導入の進め方を解説でも紹介しています。

関連記事：AOAIとは？Azure OpenAI ServiceとChatGPTの違い・導入の進め方を解説

作られたコードを必ず確認・テストする

AIが作ったコードには、誤りやセキュリティ上の問題が含まれることがあります。コードのレビューとテストを必ず行い、本番の環境に反映する前に、検証の環境で動作を確かめましょう。

特に、ログインの処理、個人の情報を扱う部分、外部から入力を受け付ける部分は、セキュリティの観点で重点的に確認しましょう。

本番の前に検証の環境で動作を確かめる考え方は、ステージング環境とは？本番・開発・テスト環境との違いと構築時の注意点を解説でも紹介しています。

関連記事：ステージング環境とは？本番・開発・テスト環境との違いと構築時の注意点を解説

ライセンスと権利に注意する

AIが作ったコードが、既存のオープンソースのコードに似ている場合もあります。ライセンスの条件に注意し、重要なシステムでは、コードの出どころにも配慮しましょう。

新しいライブラリの追加を提案された場合は、ライセンスや保守の状況も確認してから使いましょう。

判断に迷う場合は、法務の担当者や専門家に相談しましょう。

エージェントの権限を絞る

Codexなどのエージェントに作業を任せる場合は、必要な範囲の権限だけを与え、本番の環境のデータや設定に直接触れさせないようにしましょう。AIのエージェントを使った業務の自動化の考え方は、AIエージェント 自動化｜RPAとの違い・自動化の5段階・失敗しない設計手順でも詳しく解説しています。

関連記事：AIエージェント 自動化 RPAとの違い・自動化の5段階・失敗しない設計手順【2026年版】

ChatGPTのコーディングに関するよくある質問

最後に、ChatGPTでのコーディングについてよく寄せられる質問と、その回答を紹介します。

無料のプランでもコーディングできる？

チャットでのコードの作成は、無料のプランでも使えます。公式のヘルプによると、CodexもFreeのプランに含まれています。ただし、使える量はプランによって異なるため、たくさん使う場合は有料のプランを検討しましょう。

業務で使う場合は、データの扱いの条件も含めて、プランを選びましょう。

どのプログラミングの言語に対応している？

Python、JavaScript、Java、SQLなど、広く使われている多くの言語に対応しています。よく使われる言語ほど、質の高いコードが得られやすい傾向があります。

あまり使われていない言語や、社内独自の仕組みでは、誤りが含まれやすくなるため、より丁寧に確認しましょう。

プログラマーの代わりになる？

ChatGPTやCodexは、コーディングの作業を大きく効率化できますが、設計の判断、品質の確認、セキュリティの責任は、人が担う必要があります。AIを使いこなせる開発者の重要性は、むしろ高まっているといえます。

AIに任せる作業と人が行う作業を分けることで、開発者は設計や品質の向上など、より価値の高い作業に時間を使えるようになります。

社員がAIの開発のツールを安全に使いこなせるよう、生成AI活用研修などで基礎をそろえておくのも効果的です。

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まとめ｜ChatGPTとCodexを使い分けて、安全にコーディングを効率化しよう

ChatGPTでコーディングする方法には、チャットでコードを作ってもらう方法と、開発のエージェント「Codex」に作業を任せる方法があります。短いコードや学習・相談はチャット、本格的な開発や複数のファイルにまたがる作業はCodexと使い分けましょう。公式のヘルプによると、CodexはFreeを含むすべてのChatGPTのプランに含まれています。

業務で使う場合は、秘密の情報を入力しない、会社のコードの扱いのルールを確認する、作られたコードを必ず確認・テストすることが大切です。Codexの詳細は、OpenAIの公式のヘルプ「Using Codex with your ChatGPT plan」で確認できます。

ネクストスケールでは、AI活用の戦略設計から、AIを活用したシステム開発、業務の自動化の仕組みづくり、利用ルールの整備、社員研修までを一気通貫で支援しています。支援の詳細はAIシステム開発やAIコンサル・AX伴走支援のページで紹介していますので、AIを活用した開発をどこから進めるか迷っている場合も、お気軽にご相談ください。

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