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Codex：ChatGPT の AI エージェント

ChatGPTは、単純な自然言語会話を超えて大幅に進化し、翻訳、要約、さらにはコーディングなどのタスクを支援するようになりました。これらの機能の多くはインターフェースに直接統合されていますが、OpenAIは開発者のコーディングを簡素化するため、Codexを導入しました。

Codexは、プログラミングライブラリとリポジトリを事前に読み込んだクラウドベースのサンドボックス環境で各タスクを実行し、開発者がコードの構築とテストを効率的に行うことができます。幅広いユースケースに対応しているため、初心者から経験豊富なプログラマーまで、強力なツールとして活用できます。この記事では、Codexとは何か、その仕組み、実際の例を交えたユースケース、およびその制限と課題について解説します。

OpenAIのCodexとは何ですか？

Codexは、複数のコーディングタスクを並列処理するクラウドベースのソフトウェアエンジニアリングエージェントです。開発者が機能の記述、コードベースに関する質問への回答、バグの修正、レビュー用のプルリクエストの提案を支援します。各タスクは、プログラマーのリポジトリが事前に読み込まれたクラウドサンドボックス環境で実行されます。

Codexは、ソフトウェアエンジニアリングタスク向けに最適化されたo3バージョンであるCodex-1を基盤としています。多様な環境での実際のコーディングタスクにおいて強化学習で訓練され、人間のスタイルやプルリクエストの好みを忠実に再現したコードを生成します。指示に正確に従い、テストを反復実行して合格結果を得るまで継続します。CodexはChatGPT PlusおよびChatGPT Proユーザーが利用可能です。

Codexの機能

Codexは、自然言語理解とプログラミング機能を組み合わせることで、ソフトウェア開発を効率化します。初心者から上級者まで、あらゆるスキルレベルの開発者をサポートします。コードの生成とデバッグが可能で、リポジトリ間での複雑なワークフロー管理も可能です。以下はCodexの主な機能です。

クラウドベースのサンドボックス環境

Codexは、必要なライブラリとツールを事前に搭載したセキュアで隔離されたクラウドコンテナで各コーディングタスクを実行し、ローカル設定の問題を排除します。

  • 自然言語によるコード生成 : 平易な英語で高レベルな指示を記述すると、Codexは複数のプログラミング言語でコードを生成、テスト、説明します。
  • マルチエージェントワークフロー実行 : Codexは複雑なタスクをサブタスクに分解し、並列処理で実行できます。例えば、コードの生成、テストの生成、設定の更新などです。
  • リポジトリ全体を理解 : コードベース全体（依存関係、パイプライン、ドキュメントを含む）の内部マップを構築し、大規模なリファクタリングやデバッグを支援します。
  • 自動化されたプルリクエストとQA : 意味のあるコミットメッセージ、テスト結果を含むプルリクエストを生成し、セキュリティ脆弱性や論理的なバグを検出します。
  • 広範な言語とフレームワークのサポート : Python、JavaScript、TypeScript、Go、Java、C++、Rust、SQL、HTML/CSSなど、各言語のベストプラクティスに対応しています。
  • IDEとCLIツールとの統合 : CodexはChatGPT UI、ターミナル（CLI）、GitHub Copilot Chat、API経由で動作し、開発ワークフロー全体で利用可能です。

    OpenAIのCodexはどのように機能しますか？

    Codex-1は、ソフトウェアエンジニアリング向けに微調整されたo3モデルのバージョンです。SWE-Bench検証済みベンチマークで、すべての試行回数において高い精度を達成し、OpenAIの内部ソフトウェアエンジニアリングタスクでリードしています。ヒューマンフィードバック（RLHF）と広範なコードベースのデータを使用しています。以下はCodexの動作流れです：

    • モデルは、与えられたタスクを解決するためのコードを生成します。
    • コードを実行した後、その妥当性を評価し、実行します。
    • Codexはテスト結果を観察し、確認します。
    • RLHFフレームワークを使用しているため、コードがエンドツーエンドで機能した場合のみ高スコアを獲得します。Codexはタスクが成功裏に完了した場合のみ報酬を受け取ります。
    • コードが失敗した場合、Codexはリタイアします。リポジトリスクリプトを作成し、リンターエラーを修正し、フォーマットを調整して基準を満たすまで繰り返します。
    • Codexはジュニア開発者のような存在です。単なるテキスト生成ツールではなく、現実のコーディング実践に従う思考型のエンジニアとして機能します。
    Codex

    Codex の設定方法

    コーデックスを設定するには、以下のハイライトされた手順に従ってください。

    ChatGPT（Web UI）で Codex を使用する

    ChatGPT にログインします。Pro、Team、または Enterprise プランをご利用の場合、サイドバーに Codex が表示されます。

    • Codex をクリックし、「Get Started」を選択します。必要な手順（多要素認証の設定や GitHub アカウントの連携など）に従ってください。
    • リポジトリを選択し、ChatGPTがサンドボックス環境を作成します。これにはテストの実行、リンターチェック、ファイル設定が含まれます。
    • サイドバーからCodexコマンドを実行します：「Code」、「Ask」、またはタスクを開始します。各コマンドは独自のサンドボックスで実行され、出力ログを記録し、追跡可能なアクションを提供します。

    OpenAI Codex CLI（ローカル）の使用

    CLIは、Codexを直接ターミナルに統合するオープンソースツールです。

    • インストール：npm install -g @openai/codex
    • ChatGPTログイン（推奨）: codex –login
    • 手動で : export OPENAI_API_KEY=”your-api-key-here”
    • 実行して承認する: cd path/to/your/project/codex
      • Codexは3つのモードで動作します:
      • Suggest (デフォルト): 提案されたパッチを表示し、承認を待ちます。
      • Auto Edit: ファイルを自動的に書き込みますが、シェルコマンドを実行する前に確認を求めます。
      • Full Auto: サンドボックス環境でコマンドを自動的に読み込み、書き込み、実行します。
      • 非対話型例: codex –approval-mode full-auto “Explain this codebase to me”

    Codex の活用事例

    OpenAI が開発した AI 搭載のコーディングアシスタントである Codex は、生産性を向上させ、あらゆるスキルレベルのデベロッパーを支援する幅広い 実践的な応用例を提供しています。

    コードの生成やデバッグ支援から既存のコードベースのレビュー、学習支援まで、Codex はソフトウェア開発プロセスのさまざまな側面を効率化します。以下は、実際の事例を交えた活用事例の一部です。

    ワークフローのレビュー

    Codexは、人間が実行する反復的なタスクや文脈依存のステップを自動化することで、コードレビューのワークフローを効率化します。Codexはコードの変更を解析し、差分要約を提供し、コード内にインラインの提案を表示します。明確さと一貫性を確保するため、コミットメッセージの再作成も行います。

    独立したAIコードエージェントとして、Codexは開発者が確認する前に、隔離された環境を起動し、テストを実行し、変更を確定します。Codexは、開発者のテストパイプラインとスタイル規約を理解するためにagents.mdファイルを使用します。複数のレビュータスクをキューに追加することで、開発者は異なるブランチで小さなPRレビューを同時に分散させることができます。

    Codexが実行する機能

    • 差分を読み取り、ベストプラクティスに基づいて最適化や簡素化の機会を特定します。
    • テストスイートを実行し、既存の機能が維持されていることを確認します。
    • レビューメッセージを生成し、以下の点を強調します：
      • コードの効率化（リスト内包法）。
      • スタイル準拠に関するメモ（例：関数ドキュメントストリングの追加）。
      • 追加のテストやエッジケースに関する提案。

    例として、アプリのUXデザインを改善し、セッション間でユーザー設定を保持したい場合を考えます。フロントエンドを更新し、モデルピッカーで最後に選択されたAIモデルをブラウザのローカルストレージに保存し、チャット/エージェントトグルの最後の選択状態もローカルストレージに保存するようにしました。

    コーデックス例

    2分50秒間正常に動作し、アプリが起動した際にユーザーの選択内容を復元しました。これはCodexにより、コードの変更を最小限に抑え、最もクリーンでシンプルな方法で実装されました。

    開発の加速

    Codexは、バグ修正、機能開発、リファクタリング、テスト作成など、複数のタスクを同時に処理します。各タスクは、コードベースを事前に読み込んだ隔離されたクラウドサンドボックスで実行されます。

    このコーディングエージェントは、高レベルな目標（例：「APIエンドポイントXを構築しテストする」）を理解し、コードの生成、テストの実行、パスするまで反復し、レビュー用のdiffを生成するまでのフルワークフローを実行します。

    Codexで実施されたすべての変更は自動的に検証されます。リポジトリのクローン作成、更新の適用、テスト実行、リンティングチェック、型チェックを実施し、ログと差分ファイルを提供して透明性を高めます。

    小規模なバグの修正

    Codexは、コードの品質に関する小さなバグや問題を、作業の流れを中断せずに修正します。変数名の誤り、フォーマットの不一致、不安定なテストなどに対応可能です。Codexが変更を処理するため、開発者はコンテキストを切り替えることなく作業を継続できます。

    Codexはテストスイートを実行して信頼性を確保します。開発者はリアルタイムで差分、ログ、説明を確認できます。

    例として、utils/math_ops.py ファイルでテスト失敗が発生しました。add_two_numbers関数のバグを修正し、差分ではなく和を返すようにしました。クリーンな差分とターミナルログが表示されました。

    コーデックス例

    コール中にコードベースのエラーを検出

    Codexはオンコールシフト中の緊急タスクを支援します。スタックトレースをCodexに送信し、迅速な修正と診断を取得します。Codexはアラートの微調整やルーティンオペレーションの処理を支援し、開発者の手動作業を削減します。

    開発者がオンコール中にエラーに遭遇した場合、スタックトレースをCodexのサイドバーに貼り付けることができます。Codexはトレースを分析して不具合の原因となるファイルと行を特定し、サンドボックス内でエラーを再現し、問題を解決するための正確な修正案を提案します。エラーの導入リスクを軽減し、マージ前のレビュー用に証拠を提供するため、Codexはリポジトリを事前に読み込んだ隔離環境（「マイクロVM」）で動作します。

    各タスクがサンドボックス化されているため、開発者はコールをアクティブに保持したままタスクを並行して修正し、後でCodexの出力を確認するために戻っても、フローを妨げません。

    例として、Codexをmatplotlibリポジトリの診断と問題解決に活用しました。リポジトリは/testbedディレクトリにクローンされ、すべてのコード編集とテストはこの環境内で実施されました。問題の記述には、実際のバグと要約が含まれていました。

    コーデックス例

    生成された出力において、mlab._spectral_helper内のウィンドウ正規化において不要なnp.abs()の使用が正しく削除されていることを確認しました。この変更により、flattopのような負の値を持つウィンドウに対して不正な結果が生じていた問題が解決されました。Codexは、誤ったロジックを正しい数学式に置き換えました。具体的には、(window**2).sum()を(np.abs(window)**2).sum()に置き換え、SciPyの実装で採用されているベストプラクティスに準拠しました。また、動作を確認するためのユニットテストを含め、修正の検証可能性と信頼性を確保しました。

    ライブインターネットアクセスとクロスプラットフォーム統合によるシームレスな自動化

    Codexはマーケティングキャンペーンの管理を支援します。Googleシートからデータを取得し、エンゲージメント指標を分析し、その洞察を基にパーソナライズされたMailchimpメールのシリーズをスケジュールするように指示できます。また、Googleカレンダーと同期してチームのリマインダーを設定し、Microsoft Wordのプロジェクトタイムラインを更新することも可能です。

    ソロの起業家がクライアントのオンボーディングを自動化する場合でも、クロスファンクショナルなタスクを管理する大規模な企業の一部である場合でも、CodexはSpotify（コンテンツ自動化）、CRMシステム、タスクスケジューラーなどのプラットフォーム間のシームレスな統合を実現し、以前断片化されていたワークフローを統一されたインテリジェントなプロセスに変換します。

    例えば、アプリケーションや自動化スクリプトを開発する際、Codexは必要なパッケージの最新バージョンを取得し、未知のAPIメソッドのドキュメントを参照したり、サードパーティサービスのステータスを確認したりできます。これにより、最新かつエラーのない実装を保証します。

    複数のプラットフォームをリアルタイムのデータ取得と実行で橋渡しするこの機能は、深いプログラミング知識を必要とせずに高度な自動化を実現します。ユーザーはタスクを自然言語で記述するだけで、異なるツールやサービス間で手動設定が必要な一連のCodex駆動型アクションを起動できます。

    制限事項と課題

    Codexはプロトタイピングや反復的なコーディングタスクに最適な強力なアシスタントです。ただし、プロフェッショナルな開発者の代替品ではありません。このChatGPTエージェントを安全かつ効果的に使用するため、その制限事項を理解することが重要です。

    • Codexは、特に新しいAPIやニッチなライブラリを使用する場合、誤った、非効率的、または不安全なコードを生成する可能性があります。
    • 大規模なプロジェクトや多段階のプロジェクトでは文脈を維持する能力が限定的です。長いドキュメント文字列や連鎖したプロンプトはパフォーマンスを低下させます。
    • Codexはサンドボックス内で実行されるため安全ですが、インターネットアクセスや生産環境のミラーリングが欠如しているため、テストの範囲が制限されます。
    • タスクがエージェントモードで数分かかるため、迅速な反復には適していません。
    • 大規模なエンタープライズ環境では、遅延と計算コストが重大な問題となる可能性があります。
    • トレーニングデータに基づいて生成されるコードは「平均的な」コードとなり、クリーンなアーキテクチャ、イディオム、最適化のベストプラクティスに従わない場合があります。
    • 生成されたコードは、意図せず脆弱なパターンやライセンスされたコードスニペットを複製する可能性があり、知的財産リスクを引き起こす可能性があります。
    • 過度の依存は学習を阻害し、問題解決能力を低下させ、自動化バイアスを助長する可能性があります。

    よくある質問

    CodexはChatGPTと異なりますか？

    はい。ChatGPTはGPTフレームワークを使用するAIチャットボットで、簡単な問題から複雑な問題まで解決するためのマルチモーダル機能をサポートしています。一方、CodexはGitリポジトリ内のタスク実行に特化したソフトウェアエンジニアリングエージェントです。

    Codexをインストールする必要がありますか？

    ChatGPTアプリを使用している場合、Codexをインストールする必要はありません。Codex CLIをインストールすることで、ターミナル内で使用できます。

    Codexはどのプログラミング言語をサポートしていますか？

    Codexは幅広いプログラミング言語をサポートしており、Python、JavaScript、TypeScript、Go、Java、Ruby、HTML/CSS、SQLにおいて高いパフォーマンスを発揮します。