Codex

Codexとは、OpenAIが提供するAIコーディングエージェントです。ChatGPTの会話が「答えの文章」を返すのに対し、Codexは実際にファイルを読み、コマンドを実行し、差分（diff）を返します。 最初に一番大事な区別を書きます。公式ドキュメントの「Available on」に並ぶ項目は ChatGPTデスクトップアプリ / Remote / ChatGPT（web） / Codex CLI / Codex IDE拡張 / Codex cloud の6つで、これとは別に「Developers」配下に Codex SDK が掲載されています（learn.chatgpt.com/docs、2026-09-15確認）。本記事ではこのうち CLI・IDE拡張・cloud・ChatGPTアプリ・SDK の5つを入口として扱います。自分のコードが動く場所は、入口と、そこで選ぶ実行環境の組み合わせで決まります。Codex CLIとIDE拡張は通常のローカル利用では自分のマシンの中で動き、Codex cloudはOpenAI側の環境で動きます。ChatGPTデスクトップアプリでは、Local・Worktree・Cloudから実行場所を選べます（learn.chatgpt.com/docs/environments/modes、2026-10-04確認）。この違いは秘密情報の扱いに直結します。 この記事の日付について。 2026年9月15日に調査・執筆し、公開日の2026年10月4日に料金・実行環境・権限設定などを公式ページで再確認して更新しました。本文中の「2026-09-15確認」は執筆時、「2026-10-04確認」は公開前の再確認の日付です。筆者環境の計測値は、断りがない限り2026年9月15日の記録です。2026年10月11日に第6節の「Codexは無料で使えるか」、第9節の「AGENTS.mdの書き方」、第10節・第11節、よくある質問3項目を追記しました（「2026-10-11確認」はその日の確認です）。 この記事でわかること Codexを一文で説明できるようになる（そしてChatGPTとの違いを表で押さえる） CLI / IDE拡張 / cloud / ChatGPTアプリ / SDK の5つの入口で、コードがどこで実行されるかを一次資料付きで確認できる 料金プランと5時間ウィンドウの上限、クレジットの換算式の読み方が分かる サンドボックスの3モードと承認の設定を知り、「勝手に実行されないか」に自分で答えられる AGENTS.mdとは何か、CLAUDE.mdと何が違うかを、手元45リポジトリを数えた結果とあわせて把握できる 別のCodexを探している方へ。 本記事はOpenAIのCodexだけを扱います。食品規格のCodex Alimentarius、WordPressの旧ドキュメント群であるWordPress Codex、冊子本を意味するラテン語のcodex、ゲーム内の図鑑を指すコーデックス、バンドのOLDCODEXは、いずれも別の語です。以降は一切触れません。 1. Codexとは──定義と、ChatGPTと違うところ Codexとは、OpenAIのAIコーディングエージェントです。公式リポジトリはCodex CLIを「a coding agent from OpenAI that runs locally on your computer」（openai/codex GitHub、2026-09-15確認）と説明しています。この「ローカルで動く」はCLIについての説明で、Codex cloudはOpenAI側の環境で動きます。 ChatGPTに「このバグを直して」と貼り付けると、返ってくるのは修正後のコードを含む文章です。貼り直すのは人間の仕事です。Codexに同じことを頼むと、Codexがリポジトリの中を自分で探し、該当ファイルを開き、書き換え、必要ならテストを走らせます。人間がやるのは、その差分と検証結果を確認して、変更を採用するかどうかの判断です。 観点 ChatGPTの通常の会話（ツールを使わない場合） Codex 入力 人間が貼り付けたコード片 リポジトリそのもの 出力 文章とコードブロック ファイルへの差分、コマンドの実行結果 ファイル操作 しない する（サンドボックスと承認設定の範囲で） コマンド実行 しない する（同上） 指示ファイル なし AGENTS.md を作業前に読む 人間の役割 コピー＆ペースト コマンド実行の承認と、差分のレビュー 「文章をもらう」か「差分をもらう」かが、実務上いちばん大きい差です。 ...

この記事の日付について。 2026-09-19 に調査・執筆し、公開日の 2026-10-04 にプラン価格、5時間ウィンドウの推定メッセージ数、機能可用性表、クレジット単価表、API 価格表（Standard / Batch / Flex / Fast）、API のレート制限、旧 URL の転送先を一次資料で再確認して更新しました。本文中の「2026-09-19 確認」は執筆時、「2026-10-04 確認」は公開前の再確認の日付です。筆者環境の計測値は、断りがない限り 2026-09-19 の記録です。 この記事でわかること（2026年10月時点の結論） 今回確認した公開料金ページには、Codex だけを単体で購入するサブスクリプション価格は載っていません。 公開されている料金は、ChatGPT のプラン（Free 0 ドル / Go 8 ドル / Plus 20 ドル / Pro 100・200・500 ドル / Business 20 ドル per user / Enterprise・Edu は個別見積）に含まれる利用枠と、API キーによる従量課金の 2 系統です（ChatGPT Learn 公式 Pricing 2026-10-04 確認） 「上限」という一語が、4 つの別の仕組みを指しています。 5時間ウィンドウのメッセージ数、週次上限、クレジット、API のトークン単価です。公式は、API のトークン価格はサブスクリプションの利用枠とは別で、含まれるタスク数の見積もりに使わないよう明記しており、この 4 つを 1 つの換算率で相互に変換することはできません 変換できるのはクレジット単価と API のドル単価の間だけです。2 つの公式表を割り算すると、7 モデル×3 区分の 21 セットすべてが 1 クレジット＝0.04 ドルの比で一致しました（本稿の計算。購入価格ではありません） 2026-10-04 確認の公式表では、Pro には現在 5時間上限がありません。 Plus と Standard Business の 5時間あたり推定メッセージ数は同じ値です 私の仮定した 1 ターン（非キャッシュ入力 1 万・キャッシュ入力 5 万・出力 6 千トークン）を gpt-5.3-codex で回すと、月 181 ターンまでは API の請求額が Plus の月額 20 ドルを下回ります。 同じ量を Plus の枠で賄えるかは別の問題で、試算式は第 9 節に置きました この記事は「いくら払えばいいか」だけを扱います。Claude Code や Cursor との比較は別の検索意図なので、第 14 節の内部リンクで既存記事へ送ります。 ...

MCPサーバーは「良さそうなものを片端から入れる」と壊れます。壊れるのは接続ではなく、セッション開始時のコンテキストと、ツール選択の精度です。 Anthropic公式ドキュメントは数字で明言しています。ツール定義は50本で1万〜2万トークンを消費し、GitHub・Slack・Sentry・Grafana・Splunkを並べた構成では作業前に約55,000トークンが埋まる。そしてツール選択の精度は30〜50本を超えると落ちる（Claude Platform Docs『Tool search tool』 2026-09-14閲覧）。ただしこの数字は、ツール定義がコンテキストに同時に載っている場合の話です。Claude Codeのようにツール探索が既定で有効なクライアントでは、登録した本数と実際に載る定義数は一致しません。だから選び方の順序は「候補を見比べてから選ぶ」ではなく、自分のクライアントでツール探索が効いているかを確かめ、実際に載る定義数を数えてから候補を当てはめるになります。 この記事でわかること MCPサーバーを増やすと何が増えるのか──公式が出している消費トークンの実数と、30〜50本という精度の境界 ツール探索の有無で何が変わるか。自分の環境で「実際に載る定義」を無料で数える手順（トークン数え上げエンドポイントの使い方とJSONの例） 一次資料で提供主体・接続方式・ライセンスを確認できた候補17項目（19サーバー）の一覧表と、公式保守かどうかの見分け方 Claude Code / Codex CLI / Cursor それぞれの設定ファイルの場所と、ツールを絞るための設定項目 結論としての最初の構成の決め方（全定義を載せる構成なら合計30本前後という筆者の運用目安、探索が有効なら登録数より絞り込みの機構を見る） 1. 結論──ツール探索の有無を先に確かめ、上限は合計ツール本数で決める 最初の問いは「MCPサーバーは結局どれを入れればいいのか。全部入れると何が起きるのか」です。答えは順に2つです。 全部入れると何が起きるかは、クライアントがツール探索を使っているかで変わります。ツール探索を切って全定義を載せる構成では、セッションを開くだけでコンテキストが数万トークン埋まり、ツールの選択ミスが増えます。ツール探索が有効な構成では、定義は必要になった時点で読み込まれるため、登録本数がそのまま消費になるわけではありません。どちらの場合も、公式の数字（50本で1万〜2万トークン、30〜50本で精度低下）に自分の構成を当てると、上限は「サーバー本数」ではなく同時に載る合計ツール本数で決まると分かります。1本で40本以上のツールを出すサーバーもあるため、本数の議論はサーバー単位では成立しません。 そのうえで最初の構成は、次の順で決めます。第一に、自分のクライアントでツール探索が有効かを確認します（Claude Codeは既定で有効です。第6節）。第二に、ツール探索を切って全定義を載せる構成なら、合計ツール本数が30本前後に収まる範囲で選びます。この30本前後は公式の30〜50本という境界の下限側に寄せた筆者の運用目安で、公式が示した数値ではありません。役割配分の出発点は、①毎日触るSaaSのベンダー公式サーバー1本、②クライアントの組み込み機能と重複しないリファレンス実装1本、③案件ごとに差し替える空き枠1本です。第三に、ツール探索が有効な構成では、登録本数の上限よりも、ツールセットの絞り込み（--toolsets、enabled_tools）と権限ルールで「モデルに見せる定義」を減らせるかを見ます。本記事の計測ではNotion1本で43本、Gmail1本で29本のツールが出ましたが、このセッションではツール探索が有効だったため、この72本がそのままコンテキストに載っていたわけではありません（第6節）。理由は第4節から第6節で示します。候補の一覧は第5節の表です。 2. 本記事が確認した一次資料と、測っていないこと GPUやVRAMは本記事の判断に関係しないため記載しません。代わりに、本文の主張と一次資料の対応を先に出します。すべて2026-09-14に取得しました。 主張 一次資料 種別 確認日 ツール定義は50本で1万〜2万トークン、精度は30〜50本超で低下 Claude Code Docs『Scale to many tools with tool search』 公式ドキュメント 2026-09-14 5サーバー構成の定義が約55,000トークン、ツール探索で85%超の削減 Claude Platform Docs『Tool search tool』 公式ドキュメント 2026-09-14 仕様の現行リビジョンは2026-07-28版。トランスポートはstdioとStreamable HTTPの2つ MCP仕様 2026-07-28 / 同 transports 公式ドキュメント 2026-09-14 ツールは任意コード実行として扱い、ツール注釈は信頼できない前提とする MCP仕様 2026-07-28 公式ドキュメント 2026-09-14 リファレンス実装は7本、アーカイブ済みは13本。新規貢献はApache-2.0、既存コードはMIT modelcontextprotocol/servers GitHub 2026-09-14 Claude Codeのsseはdeprecated。スコープはlocal / project / user Claude Code Docs『MCP』 公式ドキュメント 2026-09-14 Codex CLIは~/.codex/config.toml、起動タイムアウト既定10秒、enabled_toolsでツールを絞れる OpenAI『MCP』(surface=cli) 公式ドキュメント 2026-09-14 Cursorは.cursor/mcp.jsonと~/.cursor/mcp.json。既定でツール実行前に承認を求める Cursor Docs『MCP』 公式ドキュメント 2026-09-14 GitHub公式サーバーはMIT、リモート版はhttps://api.githubcopilot.com/mcp/ github/github-mcp-server GitHub 2026-09-14 トークン数え上げエンドポイントはtools配列を受け取り、無料で使える Claude Platform Docs『Token counting』 公式ドキュメント 2026-09-14 測っていないことも明示します。本記事は、候補17項目（19サーバー）を3クライアントへ順に接続した接続可否・起動秒数・3回試行での失敗回数を計測していません。計測したのは、執筆環境のClaude Codeセッションに実際につながっていたサーバーのツール本数だけです（第6節）。横断マトリクスの残りは推定値で埋めず、未計測のまま置きます。手順は第6節に書いたので、同じ数え方を自分の構成で再現できます。 ...

何が起きたのか OpenAIがChatGPTのmacOSデスクトップアプリに、ユーザーのPC操作を記憶に変換する機能「Computer History」を追加しました。9to5Macは2026年8月13日付でこの機能を報じ、以前のリサーチプレビュー「Chronicle」を置き換えるものだと説明しています（9to5Mac 2026-08-13）。 公式ドキュメント（OpenAI ChatGPT Learn）を直接確認すると、この機能の設計は3つの数字と1つの経路で要約できます。記録するのはスクリーンショットではなく操作イベント、一時イベントファイルの保持は最大48時間、生成された記憶はローカルの平文Markdownとして無期限に残る、そしてその記憶が将来のチャットで使われた場合はデータ制御設定次第でモデル改善に回りうる、という構造です。 なお本稿執筆時点で https://developers.openai.com/codex/memories/chronicle にアクセスすると、308リダイレクトで現在のComputer Historyページへ転送され、置き換えの関係がドキュメント側からも確認できます。 「画面は録らない、操作イベントを録る」の中身 公式ドキュメントは記録対象をこう定義しています。イベントにはクリック、タイピング、キーボードショートカット、アプリ切り替え、そしてmacOSが公開するコンテキストが含まれる。一方で、スクリーンショット、画面録画、マイク入力、システム音声は取得しない、と明記されています。プライベートブラウジング中の閲覧は履歴収集の対象に一切含まれません。 この差分がChronicleとの最大の違いです。公式ドキュメント自身が「Chronicle used screenshots. Computer History records interaction events and does not capture your screen or audio.」と書いています。the-decoderも2026年8月14日付の記事で、Chronicleがスクリーンショットに依存していたのに対し、Computer Historyは捕捉した操作イベントをテキスト要約に変換してローカルのMarkdown記憶ファイルとして保存する方式に作り直された、と整理しています（the-decoder 2026-08-14）。9to5Macの記述もこの点で一致しています。 要約の生成経路も公式に書かれています。Computer Historyは定期的にこれらのイベントをテキスト要約とローカル記憶ファイルに変換する、という記述に加え、一時的なCodexセッションがイベントストリームにアクセスして活動を記憶へ要約する、という説明が置かれています。つまり「常時LLMが画面を見ている」のではなく、イベントログを溜めて定期的に短命のセッションが要約を書き出す、バッチ型の設計です。 対象範囲はユーザーが決められます。設定の Computer history > Permissions で、除外リスト方式（Exclude these apps / Exclude these websites）と、許可リスト方式（Include only these apps / Include only these websites）のどちらかを選べます。前者は指定したものだけを塞いで他は通し、後者は明示的に選んだものだけを通します。既定でどちらが選ばれているかは公式ページの記述からは断定できませんが、業務端末に入れるなら許可リスト方式が設計思想として素直です。 48時間の一時ファイルと、無期限の平文Markdown 保存の設計は二層に分かれており、寿命がまったく違います。 一時イベントファイルはMac上に最大48時間保持され、その後ChatGPT／Codexによって削除されます。処理そのものはローカル完結ではなく、公式は「OpenAI processes temporary event files on its servers to generate memories, which are then stored locally on your Mac」と書いています。イベントファイルはサーバ側に送られて記憶に変換され、成果物だけが手元に戻る形です。そのうえで「OpenAI does not retain those event files after processing unless required by law and does not use them for training」と続きます。法的要請がある場合を除いて処理後は保持せず、学習にも使わない、という条文です。 ...

2026-10-11 追記。 質問の多い「使い方」「無料で何枚まで」「サイズと透過背景」「商用利用」について、まとめの前に4つの節と「よくある質問」を追記しました。本文中の「2026-10-11確認」はその日の確認です。この日の時点で、OpenAI の API ドキュメントでは新規開発向けの画像モデルが GPT Image 2.5（gpt-image-2.5-sunburst と gpt-image-2.5-flare）に替わっています。本記事の gpt-image-2（表記は GPT Image 2）は「Earlier GPT Image models」の扱いですが、モデル名は変わっておらず、今も API で指定できます。本文の「最大解像度2,000px」は発表時の報道に基づく数字で、現在のドキュメントでは長辺の上限は3,840pxです。DALL-E 2/3 は、API リファレンスで「retired on May 12, 2026」と記載されています。 何が起きたのか 2026年4月21日、OpenAIは画像生成機能を刷新した「ChatGPT Images 2.0」を発表した（OpenAI公式ブログ 2026年4月21日）。APIモデルIDは gpt-image-2。ChatGPT・Codex・APIの全チャネルで即日提供が始まり、従来の gpt-image-1 を置き換えた。 今回の改訂で最も注目すべき点は「推論との統合」だ。OpenAIによれば、gpt-image-2は画像生成モデルとして初めて思考（thinking）機能を持ち、生成前にレイアウトや構成を計画する能力を備えた。これは画像生成を「プロンプトへの反応」から「目的に向けた計画実行」へと転換するアーキテクチャ上の変化だ。 モデルの主要変更点 解像度・アスペクト比の大幅拡張 gpt-image-1 は最大1,024ピクセルの正方形画像が中心だったが、gpt-image-2 では長辺2,000ピクセルまで対応し、アスペクト比も7種類（1:1・3:2・2:3・16:9・9:16・3:1・1:3）に拡大した。バナー・スライド・モバイルUI・縦長ポスターを1モデルでカバーできる。 比較項目 gpt-image-1 gpt-image-2 最大解像度 1,024px 2,000px アスペクト比 3種類（1:1・3:2・2:3） 7種類（3:1〜1:3） バッチ生成 1枚 最大8〜10枚 推論統合 なし あり（thinking tiers: low/medium/high） 多言語テキスト 英語中心 CJK・ヒンディー語・ベンガル語など 多言語テキストレンダリング 従来モデルが苦手としていた非ラテン文字の組み込みが大幅に改善された。日本語・韓国語・中国語（CJK）・ヒンディー語・ベンガル語に対応し、ポスター・図解・コミックの中に文字をデザイン要素として配置できる。小さなタイポグラフィ・アイコン・密なUIレイアウトを含む複雑なプロンプトにも対応する（OpenAI公式発表・PetaPixel 2026年4月21日）。 バッチ生成とキャラクター一貫性 1プロンプトで最大8〜10枚のコヒーレントな画像を一括生成できる。キャラクターや物体の外見を複数コマにわたって維持する機能により、ストーリーボードや多フォーマットキャンペーン素材の制作ワークフローに実用的な変化をもたらす。 推論統合の意味：「考えてから描く」 gpt-image-2の最大の技術的変化は推論エンジンとの統合だ（The New Stack 2026年4月21日）。 ...

AIコーディング競争の現在地 2026年4月、OpenAIは「Codex CLIをClaude Codeへの直接的な攻撃として強化した」とThe Vergeが報じた（2026年4月16日）。TechCrunchも「AnthropicをターゲットにしたCodexの大幅強化」と伝えており、AIコーディングエージェント市場は激しさを増している。 この戦場を構成するのは主に3製品だ。AnthropicのClaude Code、OpenAIのCodex CLI、GoogleのGemini CLI。それぞれが異なる設計哲学と強みを持ち、開発者に迫る選択は単純ではない。 SonarSourceが2026年に実施した「State of Code」調査（開発者1,149人対象）によると、開発者の72%がAIツールを毎日利用し、コミットされるコードの42%がAI支援によるものになっている。一方で96%の開発者がAI生成コードを完全には信頼していないという現実もある。ツール選択の前に、それぞれの実力を正確に把握しておく必要がある。 なお、2026年4月17日にAnthropicがClaude Opus 4.7をリリースしており（Hacker News報道）、本記事のベンチマークデータは主にOpus 4.6時点のものだが、最新モデルにも言及する。 基本スペック比較 機能 Claude Code Codex CLI Gemini CLI 基盤モデル Claude Opus 4.6（4.7に更新中）※Anthropic公式 GPT-5.3-Codex（現行デフォルトはGPT-5.4）※OpenAI公式 Gemini 3.1 Pro Preview※Google公式 コンテキスト窓 最大100万トークン（コンパクションAPI） 40万（入力）/ 12.8万（出力）※GPT-5.4では実験的1M対応 100万トークン CLI実装言語 TypeScript Rust（TypeScriptから再構築） TypeScript/Node.js 操作モデル 自律型エージェント（Agent Teams） クラウドサンドボックス + ローカル ReActベースの対話型 無料枠 なし（従量課金） なし（ChatGPT Plusに含む） 60リクエスト/分・1,000クエリ/日 Claude Code（Opus 4.6） ターミナル上で動作し、ファイルシステムへのアクセス・Git操作・テスト実行を自律的に行う。「Agent Teams」機能により、依存関係のあるサブタスクを複数のエージェントに並列処理させることが可能だ。2026年4月時点でGitHub上の公開コミットの約4%（1日13万5,000件）がClaude Codeによって生成されているとSemiAnalysis（2026年2月）が報告している。ただしSemiAnalysisは独立系アナリスト会社であり、GitHubやAnthropicが公式に確認した数字ではない点に留意が必要だ。 AnthropicはAPIを通じたCodexとの直接競合に加え、MicrosoftのCopilot Coworkへの技術提供という形でエンタープライズ市場にも食い込んでいる。 Codex CLI（GPT-5.3 / GPT-5.4） OpenAIがTypeScriptからRustで再構築したCLI。最大の特徴はクラウド上の分離されたコンテナ（サンドボックス）でタスクを実行する点で、未知のコードベースへの「破壊的操作」を伴うテストを安全に並列実行できる。ChatGPT $100/月プランの導入と同時に、Codexのエンタープライズ向け機能強化が進んでいる。 Gemini CLI（Gemini 3.1 Pro Preview） Model Context Protocol（MCP）を活用してGoogle検索・BigQuery・Slackなどと連携する。実装はTypeScript/Node.js製（Node.js v18以上が必要）。個人用Googleアカウントで無料枠（毎分60リクエスト・1日1,000クエリ）が利用でき、学習・プロトタイピング用途の参入障壁が極めて低い。 ...

何が起きたのか 2026年4月9日、OpenAIは月額100ドルのChatGPT新Proプランを発表した（TechCrunch、CNBC、VentureBeat、2026年4月9日報道）。従来の月額20ドル（Plus）と月額200ドル（Pro 20x）の間に位置する価格帯で、Codex利用量がPlusの5倍となる。 OpenAIはこのプランがAnthropicのClaude Max（月額100ドル）に対する直接の対抗措置であることを明言している。TechCrunchの取材に対しOpenAI広報担当者は「新しい100ドルのProプランは、開発者が最も制限を気にする高強度なワークセッションにおいて、より実用的なコーディング容量を低コストで提供するために設計された。Claude Codeと比較して、Codexは有料プラン全体で1ドルあたりのコーディング容量が上回る」と述べた（TechCrunch、2026年4月9日）。 さらに5月31日までの期間限定で、100ドルProプラン加入者にはPlusの最大10倍のCodex利用量が提供される（OpenAI Developer Community発表）。 ChatGPT全6プランの比較 2026年4月時点のChatGPTサブスクリプション構造は以下の通りだ。 プラン 月額 Codex利用量（Plus比） 主な特徴 Free $0 限定的 GPT-5.3（制限付き）、米国では広告あり Go $8 限定的 Freeの10倍のメッセージ上限、広告あり、170カ国以上で展開 Plus $20 1倍（基準） 広告なし、GPT-5.4 Thinking、Deep Research、Codex Pro 5x $100 5倍（5月末まで10倍） 開発者向け、Proモデルへのフルアクセス Pro 20x $200 20倍 パワーユーザー・研究者向け、優先GPUアクセス Business $25〜30/人 チーム向け 60以上のアプリ連携、SOC 2準拠、管理機能 「Pro 5x」が今回新設された100ドルプランだ。200ドルの「Pro 20x」は引き続き提供される。 なぜ100ドルプランが必要だったのか PlusとPro 20xの間に大きな価格ギャップがあった。 月額20ドルのPlusは一般ユーザーには十分だが、Codexを集中的に使う開発者はすぐにレート制限に達する。一方で200ドルのPro 20xは、多くの開発者にとって「少し高すぎる」価格帯だった。 TechCrunchの報道（2026年4月9日）によると、Codexの週間アクティブユーザーは300万人に達し、過去3ヶ月で5倍に増加、月間成長率は70%を超えている。Codexヘッドのthibault Sottiaux氏は「200万人から300万人への到達は1ヶ月未満だった」と述べている（MSN報道）。 この爆発的な成長の中で、Plusのレート制限にフラストレーションを感じつつも200ドルは出せないという「中間層」の開発者が大量に存在していた。100ドルプランはまさにこの層を取り込むために設計された。 Codexとは何か──自律型AIコーディングエージェント Codexは単なるコード補完ツールではない。クラウド上の隔離されたサンドボックス環境でリポジトリを読み込み、コードの作成、バグ修正、テスト実行を自律的に行うAIエージェントだ。 CLI（コマンドラインインターフェース）、デスクトップアプリ、VS Code拡張機能として提供されており、開発者のワークフローに統合される。 Codex Security 2026年3月6日にリサーチプレビューとして導入されたCodex Securityは、リポジトリの脅威モデルを構築し、脆弱性を特定して修正案を提示する。OpenAIの公式発表によると、過去30日間で120万以上のコミットをスキャンし、792件のクリティカル脆弱性と10,561件の高危険度脆弱性を特定した（OpenAI公式ブログ、2026年3月6日）。 対象プロジェクトにはChromium、OpenSSH、GnuTLS、GnuPG、GOGS、PHP、libsshなどが含まれる（The Hacker News報道）。 スーパーアプリ構想 OpenAIはChatGPT、Codex、Atlasブラウザを一つの「スーパーアプリ」に統合する計画を進めている（CNBC、The Verge、2026年3月報道）。デスクトップアプリとして、チャット、コーディング、ウェブブラウジングを一つのインターフェースで提供する構想だ。 ChatGPT Go──月額8ドルの広告付きプラン プラン体系のもう一方の端にあるのがChatGPT Goだ。 ...