【AIツール No.176】今更聞けない！OpenAI Codexをサクッと解説

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本記事では、OpenAI Codexについて、初心者の方にもわかりやすく丁寧に解説します。プログラミングに興味はあるけど難しそう…と感じる方にも理解できるよう、具体例や図解を交えてご紹介いたします。

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OpenAI Codexとは？

OpenAI Codexとは、OpenAIが開発した高度なAIモデルで、人間の自然言語をプログラミング言語へと変換する能力を持っています。これにより、誰でも英語などの自然言語で指示を出すだけで、コードを自動生成できるようになります。

わかりやすい具体的な例

わかりやすい具体的な例1

flowchart TD A[ユーザーが「猫の画像を表示するウェブページを作って」と入力] --> B[CodexがHTMLとJavaScriptのコードを生成] B --> C[コードをウェブブラウザで表示] C --> D[猫の画像が表示されるページが完成] note right of B: 自然言語をプログラミングコードに変換

たとえば、「猫の画像を表示するウェブページを作って」と入力すると、OpenAI Codexはそれを理解し、必要なHTMLやJavaScriptのコードを自動で作成します。専門的な知識がなくても、指示だけでウェブページが完成します。

わかりやすい具体的な例2

flowchart TD A[ユーザーが「Excelのデータをグラフにして」と入力] --> B[CodexがPythonコードを生成] B --> C[Pythonコードがmatplotlibを使ってグラフを描画] C --> D[グラフが画面に表示される] note right of B: データ可視化の自動化

例えば、「Excelのデータをグラフにして」と伝えるだけで、CodexはPythonのコードを生成し、グラフを作成してくれます。プログラミングの知識がなくても、データの可視化ができるのです。

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OpenAI Codexはどのように考案されたのか

OpenAI Codexは、自然言語とプログラミング言語の橋渡しを目指して開発されました。人間が話すような言語でコードを生成できるというコンセプトは、より多くの人がテクノロジーにアクセスできる未来を実現するためのものでした。

flowchart TD A[2015年 OpenAI設立] --> B[GPTシリーズの研究開発] B --> C[GPT-3により自然言語処理が大幅に進化] C --> D[Codexの開発開始] D --> E[2021年 Codexが正式公開] note right of C: NLP = 自然言語処理 note right of E: GitHub Copilotに応用

考案した人の紹介

OpenAI Codexを考案したのは、OpenAIの研究チームです。中でも、リーダーとして活躍したGreg Brockman氏は、OpenAIの共同創設者であり、以前StripeのCTOを務めた経験を持つ人物です。彼はAIを民主化するという理念のもと、誰もが技術にアクセスできる世界を目指して、Codexの開発を推進しました。

考案された背景

プログラミング教育の重要性が叫ばれる中、専門的知識の壁を超えて誰でも開発に参加できる仕組みが求められていました。特に2020年代以降のリモートワーク拡大とソフトウェア開発需要の高まりが背景にあります。

OpenAI Codexを学ぶ上でつまづくポイント

OpenAI Codexを学び始めた人がつまずきやすいのは、「なぜこのコードが出力されたのか」がわからない点です。Codexは大量のコードデータをもとに学習しており、そのためロジックの説明が省略されることがあります。また、他のAIツール（たとえばChatGPTなど）との違いもわかりづらく、混乱を招く場合があります。Codexは自然言語から直接コードを出力する点が特徴であり、他の対話型AIとは目的が異なります。

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OpenAI Codexの構造

OpenAI Codexは、GPT-3を基盤としたトランスフォーマーアーキテクチャを採用し、大規模なコードと自然言語のペアデータで学習されています。トークン化されたテキストを解析し、入力に対応するコードを生成する仕組みです。

flowchart LR A[ユーザーの自然言語入力] A --> B[トークン化（Tokenization）] B --> C[トランスフォーマーでの予測処理] C --> D[最適なコード候補を出力] D --> E[ユーザーが実行・修正] note right of B: トークン＝言語の最小単位 note right of C: Transformer = 文章の文脈を捉えるAI構造

OpenAI Codexを利用する場面

OpenAI Codexは、プログラミングの自動化や支援ツールとして幅広く活用されています。

利用するケース1

企業の開発現場では、Codexを使ってコードのテンプレート生成やデバッグ作業の効率化が図られています。たとえば、ある企業では、開発者がCodexに自然言語で仕様を伝えると、それに基づいてフレームワークに準拠した初期コードを生成し、開発時間を大幅に短縮しています。

flowchart TD A[仕様を自然言語で記述] --> B[Codexが初期コードを生成] B --> C[開発者が確認・修正] C --> D[最終的なプロダクトへ反映] note right of B: スケーラブルな開発が可能

利用するケース2

教育分野でも活用されており、初心者のプログラミング学習を支援しています。教師が「ループ構文を使って数字を表示するコードを教えて」とCodexに入力すると、即座にその例を提示し、生徒の理解を深めることができます。

flowchart TD A[教師がCodexに質問を入力] --> B[Codexがサンプルコードを生成] B --> C[生徒がそのコードを実行] C --> D[理解を深める] note right of B: 実践的な学習が可能

さらに賢くなる豆知識

OpenAI Codexは、GitHub上のパブリックリポジトリのコードを学習データとして活用しており、そのため多種多様なプログラミングスタイルに対応しています。また、Codexは複数の言語（Python、JavaScript、Rubyなど）を理解し、言語をまたいだ変換にも対応しています。

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あわせてこれも押さえよう！

OpenAI Codexの理解において、あわせて学ぶ必要があるAIツールを5つ紹介します。

  • ChatGPT

    • OpenAIが開発した対話型AIで、自然言語理解に優れ、質問応答や文章生成に活用されています。

  • GitHub Copilot

    • Codexをエンジンに採用したコード補完ツールで、エディタ上でリアルタイムにコードを提案します。

  • DeepCode

    • ソースコードを静的解析し、セキュリティやバグのリスクを指摘してくれるAIツールです。

  • Tabnine

    • AIによるコード補完ツールで、多数のプログラミング言語に対応し、作業効率を高めます。

  • Kite

    • Pythonに特化したコード補完ツールで、機械学習を活用して文脈に合った提案を行います。

まとめ

OpenAI Codexを理解することで、誰でも高度なプログラミングを身近に感じることができ、業務の自動化や学習の効率化が実現します。コードの壁を越えて、アイデアを即座に形にできる未来が広がります。この記事がその第一歩になれば幸いです。

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