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2026年最新Codex完全攻略:基礎からエージェント型開発自動化まで

Codexにただ「作って」と頼んでいませんか? 最初はうまく機能します。しかしプロジェクトが大きくなると、AIはファイルを間違って修正し、ルールを忘れ、同じミスを繰り返します。 この講義では、**最新のCodexを活用し**、コーディングを任せながらも、開発者が**設計・権限・コンテキスト・検証をコントロールする方法**を学びます。 **設計 → 計画 → 実装 → テスト → GitHub PR** 開発者の判断とレビューをもとに、この一連のプロセス全体にAIによる開発自動化を適用します。

32名 が受講中です。

難易度 初級

受講期間 無制限

Python
Python
codex
codex
AI
AI
ChatGPT
ChatGPT
AI Agent
AI Agent
Python
Python
codex
codex
AI
AI
ChatGPT
ChatGPT
AI Agent
AI Agent

受講後に得られること

  • Codex のインストールと権限設定から、AGENTS.md、Plan Mode、コンテキスト管理まで、主要な機能を体系的に活用できます。

  • MCP、サブエージェント、スキル、フックを活用して反復的な開発作業を自動化し、Codexの機能を拡張できます。

  • AIが生成したコードをテストとフィードバックのループで検証し、成果物の安定性と品質を向上させることができます。

  • 単なるバイブコーディングを超え、開発者が主導権を維持しながらAIと協働するエージェンティック開発ワークフローを構築できます。

AIにコーディングを任せ、開発者はコントロールしましょう

Codexを単なるコード生成ツールではなく、実際の開発を共に行うAI開発エージェントとして活用する方法を学びます。

AGENTS.md → Plan Mode → 実装 → テスト → GitHub PR まで実際の開発フローをたどりながら、
Skills · Hooks · MCP · Subagents を活用して反復作業を自動化する方法まで身につけます。

単に「Codex、作って」と依頼するだけにとどまらず
SPEC → PLAN → BUILD → TEST → REVIEW → PR という体系的なAI開発ワークフローを完成させます。

  • Codex のインストール、権限、Sandbox、Context 管理

  • AGENTS.mdとSPECドキュメントを活用したプロジェクトルール設計

  • Plan Modeを利用した実装計画のレビュー

  • テストとGitHub Issue/PRベースの実践開発

  • Skills・Hooks・MCP・Subagentsを活用した開発自動化

  • 3つの実践プロジェクトを通じた段階別の演習

このような方におすすめです

Codexを使ってみたものの、うまく活用できていない方

Codex に自然言語でコーディングを依頼してみたものの、

  • 間違ったファイルを修正したり、

  • プロジェクトのルールを忘れてしまったり

  • 同じ説明を繰り返さなければならず、】【

  • 成果物を一つ一つ再確認しなければならないため

    「便利ではあるけれど、実際のプロジェクトで使うのは不安だ」と感じているなら、この講義が役立ちます。

AIコーディングを実際の開発ワークフローに適用したい開発者

単なるコード生成ではなく

要件作成 → 計画レビュー → 実装 → テスト → エラー修正 → GitHub PR

Codexとともに、最後までやり遂げる方法を学びたい方に適しています。

個人プロジェクトだけでなく、既存のコードベースを分析・修正する実践的な使い方も学べます。

Codexの高度な機能まで体系的に学びたい方

AGENTS.md と Plan Mode を超えて

Skills・Hooks・Plugins・MCP・Subagents・Worktree

など、Claude Codeの拡張機能を活用して反復的な開発業務を自動化し、AI開発環境をさらに一段階進化させたい方におすすめです。

受講後には

  • 講義を終えると、Codexに単にコードを書かせるだけでなく、AIがどのように作業するかを設計し、コントロールできるようになります。

    • プロジェクトごとにAGENTS.mdとSPECを作成し、AIに開発ルールを伝達できます。

    • すぐにコーディングさせる前に、Plan Modeで実装計画を確認し、修正できます。

    • Codexの権限とSandboxを設定して安全に作業させることができます。

    • 既存のコードベースを分析してバグを見つけ、修正してテストできます。

    • GitHub Issueを分析し、コードを修正してPRまでつなげる開発フローを構築できます。

    • Skills · Hooks · MCPを活用して反復作業を自動化できます。

    • Subagentsを活用して複数のAIエージェントに役割を分担して作業させることができます。


    SPEC → PLAN → BUILD → TEST → REVIEW → PR

    という一貫したCodex開発プロセスを自分のプロジェクトに適用できるようになります。

このような内容を学びます

Codexで完成させる実践的な開発ワークフロー

Codexを初めてインストールして使用する段階からAGENTS.md、Plan Mode、Sandbox、Context管理、実装、テスト、GitHub PRまで、実際の開発フローに沿って学びます。

Skills・Hooks・MCP・Subagentsで開発を自動化する

Claude Codeの基本的な使い方にとどまらず、Skills、Hooks、MCP、Subagents、GitHub などの高度な機能を活用して、繰り返し行う開発業務を自動化する方法を学びます。

目標は、AIが単にコードを書くことにとどまらず、反復作業を自動化し、開発者が設計・判断・検証に集中できる開発環境を構築することです。

単なるCodexの使い方の講義を作りたいわけではありませんでした

Codexのコマンドや機能を一つずつ説明するだけでも、講座を作ることはできます。

しかし、機能は変わり続けます。

私がより重要だと考えたのは、機能そのものよりもAIとともに開発する方法です。

そのため、この講義では一貫した開発フローを軸に説明します。

SPEC → PLAN → BUILD → TEST → REVIEW → PR

要件を整理し、
Codexに実装計画を立ててもらい、
開発者がその計画をレビューしたうえで実装し、
テストとレビューを経てGitHub PRまでつなげます。

そして、この流れをさらに発展させるために

AGENTS.md、コンテキスト管理、Skills、Hooks、MCP、Subagents、GitHub

同じ機能を実際の開発プロセスの中で扱います。

何か気になる点はありますか?

受講前に受講を検討している方が気になりそうな質問と回答を3つ以上作成してみてください。
ありきたりで形式的な回答よりも、知識を共有する人の個性が伝わる回答をおすすめします。

Q1. Codexを初めて使うのですが、受講できますか?

はい。Codexを初めて使う方でもついてこられるよう、インストールと基本的な使い方から段階的に説明します。

最初は簡単なプロジェクトをClaude Codeで作りながら基本的な流れを身につけ、その後はAGENTS.md、Plan Mode、Sandbox、Context管理、GitHub、テスト自動化まで発展させます。

ただし、PythonやWeb開発の基本概念を知っていると、実習内容を理解するうえでより役立ちます。

Q2. この講義を受講すると、Codexでどの程度までできるようになりますか?

単に「コードを作って」と依頼するレベルを超えて、実際の開発プロジェクト全体の流れをCodexとともに進められるようになります。

講義では

要件定義 → 計画策定 → 実装 → テスト → コードレビュー → GitHub PR

プロセスを実際に実習します。

さらに、Skills、Hooks、MCP、Subagentsを活用して反復作業を自動化し、複数の作業をAIエージェントに分担させる方法まで扱います。

つまり、Codexを単なるコード生成ツールではなく、実際の開発業務を遂行するAI開発エージェントとして活用することが目標です。

Q3. 他のCodex入門講座とはどのような点が異なりますか?

この講義は、Codexのコマンドや機能を一つずつ紹介するだけにとどまりません。

最も重要なテーマは、「AIにどのようにコーディングさせるか」よりも「AIがどのように働くよう設計し、制御するか」です。

そのため、講義全体を

SPEC → PLAN → BUILD → TEST → REVIEW → PR

이라는 실제 개발 워크フロー를 중심으로 구성했습니다.

そして3つのプロジェクトを通して、新しいプロジェクトの作成だけでなく、既存コードの分析、バグ修正、テスト、GitHub IssueとPRへの対応まで経験します。

講義を修了すると、機能をたくさん知っていることよりも重要な、Codexを実際のプロジェクトに安定して適用する方法を身につけることができます。

受講前の参考事項

実習環境

  • この講義はWindows、macOS、Linux環境で実習できます。講義の核心はCodexの機能と開発ワークフローであるため、高性能なGPUや別途AIサーバーは必要ありません。

学習教材

  • 各チャプターの開始前にPDFで配布します。

  • 実習コードはGithubからダウンロードします。

前提知識

  • この講義では、Codexを初めて使う方でもついてこられるよう、インストールと基本的な使い方から段階的に説明します。

    ただし、以下の程度の基本知識があると、実習をよりスムーズに進められます。

    • ターミナルまたはコマンドプロンプトを簡単に使用した経験

    • ファイルとフォルダ構造に関する基本的な理解

    • Gitの基本概念

    • PythonまたはWeb開発の基本的なコード理解

    高度なプログラミングスキルやAI/LLMに関する専門知識は必須ではありません。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • Codexをインストールしたものの、簡単な質問やコード生成にしか使っておらず、実際のプロジェクトにどう適用すればよいのか途方に暮れている開発者

  • AIが間違ったファイルを修正したり、誤ったコードを生成したりするため、開発よりも結果の確認や修正に多くの時間を費やしている開発者

  • MCP、サブエージェント、スキル、フックなどの機能について聞いたことはあるものの、いつ、どのように活用すればよいのかわからず、十分に使いこなせていない開発者

  • Claude CodeからCodexに乗り換えたい開発者

前提知識、
必要でしょうか?

  • 基本的なPython、HTMLの知識

  • 有料ChatGPTアカウント

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YoungJea Ohです。

キャリア認証

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受講生

497

受講レビュー

161

回答

4.8

講座評価

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講座

30年以上のIT現場での経験を活かし、人工知能・Python分野を教えるAI専門講師です。ディープラーニング、NLP、LLMファインチューニング、LangChain/LangGraphベースのAIエージェント、AI駆動開発(AIDD)など、実務中心のカリキュラムを開発・講義しています。現代建設電算室、サムスンSDS、韓国シティ銀行で培った30年以上の開発・運用経験を、臨場感あふれる講義で伝えています。現在はKOSA、KOSTA、KITRIなどで人工知能コースを担当しています。

ホームページアドレス: https://ironmanciti.github.io/

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63件 ∙ (6時間 10分)

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