Claude Code と Codex の
併用ワークフロー
Claude Code と Codex は用途が重なるため、片方に決め打ちするより、工程ごとに使い分ける方が安定します。まずは Claude Code で実装し、Codex でレビューする形から始めるのが現実的です。
連携には MCP・Skill・Plugin と段階がありましたが、2026 年 3 月末に OpenAI が公開した codex-plugin-cc を Claude Code に入れると、/codex:review や /codex:rescue といったスラッシュコマンドが使えます。MCP や Skill を個別に組む前に、このプラグインから試すのが早いです。
01.結論：codex-plugin-cc から始める併用
本記事では、codex-plugin-cc の導入から、Claude Code で実装し、Codex でレビューする流れまでを整理します。必要に応じて /codex:rescue で別観点の調査も進めます。
実装と調査の起点に置く
- ✓ ターミナル中心で、普段の開発環境にそのまま入れる
- ✓ slash commands / Skills / subagents / hooks で標準化できる
- ✓ codex-plugin-cc を入れると Codex を併用先として呼べる
レビューと別観点の意見を得る
- ✓ 別の AI による独立したレビューが得られる
- ✓ /codex:review と /codex:adversarial-review で観点を切り替えられる
- ✓ /codex:rescue で長時間の調査をバックグラウンドに任せられる
02.Claude Code と Codex の基本
Claude Code とは
Claude Codeは、Anthropic が提供するターミナル上の AI コーディングツールです。自然言語で依頼すると、計画、ファイル編集、コマンド実行まで進めます。普段のターミナルに AI エージェントを置く体験に近いのが特徴です。
Claude Code には、slash commands、subagents、hooks、Skillsなどがあります。レビュー観点や実装ルールを、コマンドや Skill としてチームで共有できます。
Claude / Claude Code の進化と 2026 年時点までの主要アップデートは別記事で詳しく整理しています。あわせてご覧ください。
Claude・Claude Code 進化の年表｜2023年から2026年9月まで
Claude モデルと Claude Code の主要アップデートを年表形式で整理しています。
Codex とは
Codexは、OpenAI の AI コーディングエージェントです。OpenAI Help Center では、コードを書き、レビューし、出荷するための AI エージェントとして説明されています。CLI で手元のリポジトリを扱うだけでなく、IDE、クラウドタスク、ChatGPT 周辺、GitHub のレビュー導線まで含めて使える点が特徴です。
Codex CLI は、設定ファイルで MCP サーバーを指定できます。また、リポジトリの運用ルールはAGENTS.mdにまとめることで、テスト方法、コーディング規約、PR 作成ルールなどをエージェントに伝えられます。
Codex の登場から現在までの進化と CLI 化の経緯については、年表形式の別記事でまとめています。
OpenAI Codex 進化の年表｜2021年から2026年9月まで
Codex 系プロダクトの主要アップデートを年表形式で整理しています。
03.比較表
本表は 2026 年 5 月時点の整理です。料金や利用上限は変わりやすいため、導入直前に公式ドキュメントと自社プランを確認してください。
| 比較軸 | Claude Code | Codex | 実務判断 |
|---|---|---|---|
| モデル | Claude Opus 4.x / Sonnet 4.x を用途で切替 | GPT-5.x 系を用途で切替 | 同じ変更を別モデルで読むだけで観点が変わる |
| 自律性・実装速度 | auto モードで止まらず連続実行できる。実装を走らせる側に向く | 対話と確認を挟みやすい、必要に応じてバックグラウンド実行 | 速くて自律的なのは Claude Code の auto モード |
| コードレビュー精度 | /review で構造化されたレビューが可能（バンドル済みのスキル）。ただし実装と同じ Claude モデル系列で動くため、モデル特有の盲点は共有しやすい | /codex:review で自走、/codex:adversarial-review で観点を絞り込める。別モデル系列で読むため独立観点が出やすい | 別モデルでレビューを重ねるとモデル固有の盲点が減る |
| 連携・拡張 | slash commands / Skills / subagents / hooks / Plugin（codex-plugin-cc 含む） | AGENTS.md / config.toml / Skills / GitHub・review 連携 | チーム標準は repo 内の Markdown と設定ファイルで揃える |
| 他ツールとの位置づけ | Cursor / Antigravity（IDE・プラットフォーム系）とは別軸の CLI 起点 | Gemini CLI とは CLI 同士で競合、GitHub Copilot とは IDE 統合の領域で重ならない | 並列比較ではなく「CLI 起点か IDE/プラットフォーム起点か」で分ける |
料金・モデル・利用上限・IDE 対応は更新頻度が高い項目です。導入前に必ず公式ドキュメントと自社プランを確認してください。
2026 年 5 月 7 日時点の公式ドキュメントに基づく整理
現行モデル別の使用所感（2026 年 5 月時点）
モデル世代の差は、レビュー精度・実装速度・運用コストに影響します。2026 年 5 月時点の傾向は次のとおりです。
| モデル | 主用途 | 公開報告の傾向 |
|---|---|---|
| Claude Opus 4.6 | 重い実装・大規模なリファクタリング・調査 | 安定運用での評価が高い。Sonnet 4.6 と SWE-bench Verified ではほぼ同等で、両者を切り替える運用が定着しつつある |
| Claude Opus 4.7（2026-04-16 公開） | agentic coding の主役候補 | 評価が割れている。プロンプトを精密に書ける利用者では 4.6 から伸びる一方、トークン消費が増える、応答が硬くなる、長時間タスクで自信過剰なエラーが出るという声がある |
| Claude Sonnet 4.6 | 実装・テスト追加・小修正の主力 | コスト対性能比の評価が高い。日常的な実装は Sonnet を主力にし、難所だけ Opus に切り替える運用が標準的 |
| GPT-5.5（Codex） | コードレビュー・追加調査 | コードレビュー精度の改善が大きい。公開されているレビュー精度の比較では、指摘発見率と精度のいずれも前世代から大幅に上がったとする報告が増えている |
モデルの優劣は四半期単位で動くため、自社の主力タスクで定期的に再評価する前提で運用するのが安全です。
04.連携の進化：MCP → Skill → Plugin
Claude Code から Codex を呼ぶ仕組みは、MCP サーバー、Skill（slash command）、公式 Plugin の順に広がってきました。新規導入は Plugin から始めるのが楽です。
MCP 連携で見えなかった課題
最初に広まったのは、Codex を MCP サーバー化して Claude Code から呼ぶ方法でした。ただし実行中の進捗が見えにくく、止まっているのか待つべきなのか判断しづらい点が課題でした。
Skill 連携への移行で改善した点
次に広まったのが、Codex の呼び出しを Skill（slash command）として登録する方法です。実行中の出力が Claude Code 側に流れるため、MCP 連携より進捗を追いやすくなりました。
codex exec --full-auto --sandbox read-only --cd <project_dir> "<request>"ただし、Skill ベースではコマンド設計やサンドボックス権限を自分たちで決める必要があります。少人数の検証には向きますが、チーム運用では設定差が出やすくなります。
公式 Plugin の登場（codex-plugin-cc）
2026 年 3 月末、OpenAI から codex-plugin-cc が公開されました。Claude Code から Codex を呼び出し、コードレビューや追加調査を行うための公式プラグインです。
内部的には Codex app server をラップし、グローバルにインストール済みの codex バイナリを利用します。コマンド設計や進捗管理が用意されている点が、Skill ベース運用との違いです。
MCP 連携と Skill 連携も使えますが、新規導入なら公式 Plugin が最も手早いです。本記事の §05 以降は、codex-plugin-cc 前提で進めます。
05.codex-plugin-cc の使い方
ここからは、公式プラグインの導入手順をまとめます。事実関係は openai/codex-plugin-cc の README を一次ソースとしています。
インストール手順
要件は ChatGPT プラン（Free を含む）または OpenAI API キーと、Node.js 18.18 以上です。Claude Code 側でマーケットプレイスを追加し、プラグインをインストールして再起動します。
Claude Code 内で順番に実行します。
1. マーケットプレイスを追加：
/plugin marketplace add openai/codex-plugin-cc2. プラグインをインストール：
/plugin install codex@openai-codex3. プラグインを再起動：
/reload-plugins4. セットアップ確認（インストール状態とログイン状態を点検）：
/codex:setup/codex:setup で Codex のインストール状態とログイン状態を確認できます。手動で入れる場合は npm install -g @openai/codex、ログインは !codex login で行います。
提供されるコマンド
プラグインを入れると、次のスラッシュコマンドが使えます。Codex 単体で使うレビュー・調査を、Claude Code のセッション内から呼び出せるイメージです。
| コマンド | 用途 | ポイント |
|---|---|---|
| /codex:review | 現在の作業ブランチに対する通常レビュー | uncommitted 変更や --base <ref> での差分レビュー。読み取り専用 |
| /codex:adversarial-review | 設計判断やトレードオフを問い直すレビュー | 認証・データ消失・ロールバック・競合などの観点を指定できる |
| /codex:rescue | Codex で追加調査する（バグ調査、修正試行、別モデル試走） | --background / --wait / --resume / --fresh、--model 指定可 |
| /codex:status | 実行中・完了済みの Codex ジョブを一覧する | バックグラウンド実行中の進捗確認に使う |
| /codex:result | 完了済みジョブの最終出力を表示する | Codex 側のセッション ID も表示され、続きを Codex 単体で再開できる |
| /codex:cancel | 実行中のバックグラウンドジョブを中止する | 重いレビューを途中で止めるときに使う |
| /codex:setup | Codex のインストール・ログイン状態の確認、review gate 切替 | --enable-review-gate / --disable-review-gate をここから操作する |
review gate（オプション機能）
review gate を有効化すると、Claude Code の応答前に Codex レビューが走ります。指摘があれば完了が一時停止します。
review gate は便利ですが、レビュー → 修正 → 再レビューのループで利用上限を一気に消費することがあります。セッションを監視できるときだけ有効にしてください。
06.併用ワークフロー：実装 → レビュー → 修正の往復
ここでは、1 PR で収まる規模の作業を想定し、実装 → レビュー → 修正の流れを見ていきます。
Claude Code で実装する
まず Claude Code でブランチを切り、要件を伝えて実装します。ファイル編集とテスト実行は Claude Code に任せ、人間は仕様確認と差分チェックに集中します。
Claude Code は auto モードで連続実行しやすく、実装を進める役割に向いています。一方の Codex はレビューや別観点の確認に回すと、役割が分かれて扱いやすくなります。
Anthropic / OpenAI ともに、ファイル書き込み範囲の制限、コマンド実行のサンドボックス、認証情報のスコープ分離などを継続的に強化しており、auto モードを使い込める土台は年々整ってきています。導入側はその土台に乗りつつ、自分たちの現場に合わせて「どこまでをサンドボックスの中で完結させるか」を決める段階に入ってきました。
実務的には、書き込み許可ディレクトリ・実行可能コマンド・参照する認証情報を作業ごとに調整し、認証・認可、決済、データ削除のように影響が外に広がる操作は、サンドボックスの外側で別経路に分離します。境界が明確であればあるほど、その内側では auto モードを止めずに走らせやすくなります。
/codex:review でレビューを受ける
実装が一段落したら、Claude Code のセッション内で /codex:review を呼びます。読み取り専用で動くため、コードを書き換えられる心配はありません。
直近の uncommitted 変更をレビュー：
/codex:reviewmain からの差分をレビュー：
/codex:review --base mainバックグラウンドで実行（時間がかかるレビューに推奨）：
/codex:review --backgroundバックグラウンド実行中は /codex:status で進捗を見て、終わったら /codex:result で結果を表示します。途中で打ち切るときは /codex:cancel です。
/codex:review は差分の読み込みから指摘出力までを自走します。問題がない場合は「特に指摘事項なし」と返ることもあります。
実装者と別の AI が読むことで、ドキュメントと実装のズレや前提の漏れを拾いやすくなります。ここが併用の大きなメリットです。
/codex:adversarial-review で設計を問い直す
リリース前には、設計判断も疑っておきたい場面があります。/codex:adversarial-review では、キャッシュ設計、認証境界、レースコンディション、ロールバック可否などを問い直せます。
設計判断にフォーカスして問い直す：
/codex:adversarial-review --base main \
challenge whether this was the right caching and retry design複数の処理が同じデータに同時アクセスし、実行順序によって結果が変わる不具合のこと。同期処理の不足やトランザクション設計の漏れなどで発生します。
レースコンディションを疑ってもらう用途では、次のように観点を渡します。
/codex:adversarial-review --background \
look for race conditions and question the chosen approach修正後に差分レビューを再実行する
Claude Code で修正したら、もう一度 /codex:review --base main で差分をレビューします。
2〜3 周しても収束しない場合は、/codex:adversarial-review で設計判断から見直します。
/codex:rescue で別観点の調査を進める
別観点での調査が必要な場面では /codex:rescue を使います。バグ調査、最小修正案、前回スレッドの継続などを任せられます。長時間タスクは --background 推奨です。
失敗テストの原因を調査してもらう：
/codex:rescue investigate why the tests started failing安全な最小パッチを試させる：
/codex:rescue fix the failing test with the smallest safe patchモデルと推論強度を指定して走らせる：
/codex:rescue --model gpt-5.4-mini --effort medium \
investigate the flaky integration test前回の rescue スレッドの結論を適用する：
/codex:rescue --resume apply the top fix from the last run同じ問題を別の角度で見るときは --fresh、前回の流れを引き継ぐときは --resume を使います。
ターミナルを 2 つ開いて並行で使う
codex-plugin-cc を入れず、ターミナルを 2 つ開いて Claude Code と Codex CLI を並行で使う方法もあります。すぐ試せるのが利点です。
# ターミナル A（実装側）
cd /path/to/repo
claude# ターミナル B（レビュー・調査側）
cd /path/to/repo
codexターミナル A で Claude Code に実装を進めてもらい、ターミナル B の Codex CLI で /review を呼びます。レビュー結果は Claude Code に渡して修正します。
この方法は試運転には十分です。ただし、チームで継続的に回すなら、コマンド名や進捗確認をそろえられる codex-plugin-cc の方が安定します。
併用の目的は、実装・レビュー・設計の問い直しを工程として分けることです。各社のサンドボックスや権限スコープ機能が整ってきたことで、境界の内側では auto モードで進めつつ、レビュー側はスラッシュコマンドで観点をかぶせ替える、という運用が無理なくできるようになっています。レビュー観点は明示的に渡すほど精度が上がります。
07.導入時の注意点
AI コーディングエージェントは、ファイル編集、シェル実行、外部ツール操作、PR コメントまで扱えます。各社がサンドボックスや権限スコープを年々強化してきている流れに乗りつつ、自分たちの業務に合わせて「どこを境界の中に入れ、どこを外に置くか」を最初に整理しておくと、auto モードの恩恵を取りこぼしません。
- 本番認証情報・外部送信を伴う操作はサンドボックスの外に置き、別経路で扱う
- MCP サーバーは read-only から始め、書き込み権限はツール単位・操作単位で段階的に広げる
- Claude Code の hooks は自動実行されるため、登録前にスクリプトを必ずレビューする
- review gate を有効にすると、レビュー → 修正の往復で利用上限を一気に消費することがある
- AGENTS.md / CLAUDE.md / Skills に古い運用ルールが残っていないか定期的に確認する
- 料金・利用上限はプラン、モデル、入力サイズ、出力サイズ、fast mode、クラウドタスクで変わる
Plugin 経由で Codex を呼ぶと、Codex 側の利用上限を消費します。料金体系は更新頻度が高く、OpenAI の Codex pricing と Codex rate card、Claude Code 側の cost management を導入直前に確認してください。月額プランでも、トークン使用量と作業時間は監視する前提で運用します。
Claude Code / Codex の併用ルールを、チームの開発標準に落とし込みませんか？
Cryptul では、AIコーディングエージェントの導入、レビュー観点の標準化、MCP・ドキュメント整備、運用ルール策定まで支援します。
08.よくある質問（FAQ）
Claude Code と Codex はどっちがいいですか？
工程によります。実装・調査は Claude Code、独立レビューや追加調査は Codex が向きます。実務では Claude Code で実装し、Codex でレビューする役割分担が使いやすいです。
Claude Code と Codex は併用できますか？
できます。OpenAI 公式の codex-plugin-cc を入れると、/codex:review や /codex:rescue で Claude Code から Codex を呼び出せます。新規導入は公式 Plugin から始めるのがおすすめです。
MCP・Skill・公式 Plugin、どれで連携すべきですか？
新規導入は公式 Plugin（codex-plugin-cc）が一番楽です。MCP は進捗が見えにくく、Skill はコマンド設計の負担があります。既存運用がある場合だけ、移行メリットを見て判断します。
Claude Code から Codex を直接呼び出すべきですか？
公式 Plugin の codex-plugin-cc を使うのが正規ルートです。認証情報や権限の扱いが整理されているため、非公式な router/proxy 系を独自に組む必要は基本的にありません。
Cursor や Antigravity と比べてどう違いますか？
Cursor は IDE、Antigravity は実装プラットフォームで、CLI 起点の Claude Code・Codex とは出発点が違います。codex-plugin-cc は Claude Code 内で Codex を呼ぶ連携であり、Cursor や Antigravity の代替ではありません。
料金・利用上限はどちらが有利ですか？
一概に比較できません。codex-plugin-cc 経由で Codex を呼ぶと、Codex 側の利用上限を消費します。導入直前に Codex pricing と Claude Code の cost management を確認してください。
09.まとめ
Claude Code と Codex は、片方に固定するより併用した方が扱いやすいツールです。まずは Claude Code で実装し、Codex でレビューする流れを作ります。
新規導入なら、codex-plugin-cc から始めるのが最短です。/codex:review、/codex:adversarial-review、/codex:rescue を使えるようにしておけば、実装・レビュー・調査をシンプルに回せます。プラグインを入れる前にとりあえず触ってみたいなら、ターミナルを 2 つ開いて Claude Code と Codex CLI を並行で使う方法も手軽でおすすめです。
