GPT Codexを実務でこっそり使ってみた体験記

OpenAIが2025年5月に公開したCodexは「非同期エージェント」で、直接コーディングせずに作業を任せてその場を離れられる構造

• 隔離されたオフラインVM（エアギャップ）で作業を実行し、セキュリティと安全性を基本構造として内蔵
• Codexは作業を開始すると常にAGENTS.mdを探し、ない場合はREADME.mdなどで代替して文脈把握を試みる

実際の業務でCodexを使ってみて可能性を感じた

• APIレスポンスのプロパティ15個の追跡依頼を自動処理
• モバイルのスクロールバグを修正するPRを作成
• スタイル修正依頼に対し、contextなしでも正確にtailwind classを推論
• マイグレーション作業をPR単位に自動分割して提出

欠点

• task間で記憶できない（記憶力がない）
• task単位の閉鎖的な構造で、やり取りを重ねにくい
• Contextが長い、またはMonorepo環境では推論性能が低下

「ひとまず任せて忘れられる」という点で、優先度の低い技術的負債の処理に便利。生産性の測定はまだ初期段階だが、働き方を変えられるほどの潜在力を感じた