「Claude Codeもうオワコンでしょ？」
「噂だと最近はCodexがいいんでしょ」
これどちらも間違いで、そもそも得意分野が異なるので使い分けるのが正解。この記事ではClaude CodeとCodex両方を使い倒してる僕が使い分けについて徹底解説する。
「Claude Codeって思ったよりいまいち」
「Codexって噂ほどすごくないよね」
こう感じる原因はツールの性能ではない。「どの仕事をどちらに振るか」が間違えているからだ。
あなたはこんな状態に心当たりはないだろうか。
・Claude Codeは使っているがCodexは触ったことがない
・どっちも似たようなものだと思っている
・AIで情報発信やツール開発を効率化したいが最適なツールが分からない
・「結局どっちがいいの？」で検索して余計に混乱した
・片方だけ極めればいいと思って、もう片方を無視している
1つでも当てはまるなら読んでほしい。
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『どっちも同じでしょ？』は間違い
『正直、Claude CodeもCodexもやってること同じじゃないの？』
わかる。僕も最初はそう思った。
どちらもローカルで動くAIエージェントだ。どちらもコードを読み書きし、ファイルを操作する。表面だけ見れば違いが分からなくて当然だろう。
だが実際に両方を実務で回すと「得意な仕事の種類」がまるで違うことに気づく。Claude Codeが90点を出す領域でCodexは60点しか出ない。逆もまた然りだ。つまり片方だけで戦うのは全体の50%の力しか引き出せていないことになる。
今日話す内容は「使い分けの判断基準」5つと「情報発信での応用」2つ。計7つだ。
読み終わるころには「この仕事はClaude Code」「これはCodex」と即座に振り分けられるようになっているはずだ。
判断基準①：ブラウザ操作・画面操作の精度
ここはCodexが明確に強い。
Codexにはブラウザ操作やコンピューターユースと呼ばれるプラグインがある。これはブラウザだけでなくデスクトップアプリ全般を操作できる機能だ。を、編集可能な状態で保存するところまで自動でやってくれる。
Claude Codeにも同様の昨日は存在するが、精度と速度の両面でCodexに及ばない場面が多い。
使った感じGPT-5.5の方が画面の認識能力が高く、それが画面操作性能の差に繋がっていると思われる。
判断は単純だ。
ブラウザやデスクトップアプリを自動操作させたいならCodex。テキストベースの作業で完結するならどちらでもいい。
判断基準②：ゼロからの構築力
ここはClaude Codeの独壇場だ。
Claude Codeは自律性が高く、ゼロからコードを生成する力がすさまじい。まっさらな状態から「とりあえず動くもの」を一気に立ち上げる瞬発力がある。プロトタイプを最速で見たいフェーズではClaude Code一択だ。
Codexで同じことをやれないわけではない。だがゼロベースの構築タスクではClaude Codeのほうが意図を汲む精度が高い。SWE-Bench Proのベンチマークでは「新規実装」に近い課題でClaude Opus 4.7が64.3%、GPT-5.5が58.6%という結果が出ている。
判断は明快だ。 白紙の状態から動くものを最速で立ち上げたいならClaude Code。
判断基準③：壊れたコードの修正力
構築と修正は別の能力だ。ここではCodexが逆転する。
Claude Codeで生成されたコードは長期運用の視点で見ると冗長になりやすい。つけ足しつけ足しで不要なコードが膨らんでいたり、もぐらたたき的に直すので根本原因を解決できずエラーが解消できなかったりする。
そこで威力を発揮するのがCodexの修正力だ。OpenAIのTerminal-Bench 2.0ではGPT-5.5が82.7%を記録し、Claude Opus 4.7の69.4%を大きく上回った。Terminal-Benchは「エージェントとして自動でタスクをこなす力」を測る指標であり、コードの差分検出やテスト実行を含む実務的なベンチマークだ。
実務で最も効くのは「Claude Codeで70点の成果物を生成し、Codexで90点に引き上げる」というリレー方式だ。たとえばClaude Codeでアプリの初期コードを一気に生成する。その後Codexに「冗長な処理を削減し、テストを通し、API呼び出し回数を最小化して」と投げる。修正精度はCodex側が圧倒的に高い。
ちなみにレビューもCodexの方が勘がいいからレビュー〜修正までCodexに丸投げでOK。
判断基準④：日本語力
ここはClaude Codeが圧倒する。
Claude Opusの日本語処理能力は現行モデルの中でもトップクラスに位置する。自然な言い回し、文脈を汲んだ表現、ニュアンスの再現。どれを取ってもGPT-5.5より一段上の日本語が出てくる。
情報発信をしている人間にとってこの差は致命的に大きい。Xのポスト原稿、noteの記事下書き、メルマガの本文。こうした「日本語の質がそのまま成果物の質になる」領域ではClaude Codeに軍配が上がる。
CodexもGPT-5.5になってライティング能力は一気に上がったが比較するとあともう一歩といった感じだ。
判断は明快だ。 日本語テキストの生成がメインならClaude Code。コードやファイル操作がメインならCodex。
判断基準⑤：画像生成用途
ここが実は一番明確に差のあるところ。
Claude Codeにはそもそも画像生成機能がない。
Codexにはある。
できる・できないの二択なので比較以前の問題だ。
Codexは2026年4月にリリースされたgpt-image-2.0と連携できる。このモデルは日本語テキストを画像内に正確に描画できる。
OpenAIの公式情報によると12以上の言語で95%以上の文字レベル精度を実現している。
これまでNanoBananaProの独壇場であった画像生成トップの座を一瞬で覆したと言っても過言では無い。
ただし、たまに変なモデル使って画像生成してくることもあるので、そんな時は「Image2.0のモデル使って画像生成して」と言えば解決する。
ここの判断は明快だ。
画像やビジュアル素材が必要ならCodex一択。テキストだけで完結するならClaude Codeで問題ない。
なぜ「使い分け」が必要なのか
ここまでの5つの判断基準を整理しよう。
- ブラウザ操作 → Codex
- ゼロからの構築 → Claude Code
- コード修正 → Codex
- 日本語力 → Claude Code
- 画像生成 → Codex
つまり万能なツールは存在しない。Claude Codeは「0から70点を生み出す創造力」に優れ、Codexは「70点を90点に磨き上げる精密さ」に優れている。両方持っていて初めて0から90点までのワークフローが完成する。
では次にそれぞれの具体的な応用事例を見ていく。
応用①：テキストコンテンツを量産する
Xのポスト、noteの記事、メルマガの本文。情報発信の中心はテキストだ。ここではClaude Codeをメインに使う。
Xのポスト原稿なら過去に反応が良かったポストからナレッジを作り、それをもとにと「今日のテーマ」でポストを作らせる。
長文コンテンツもやり方は同じだ。自分の過去コンテンツからスタイルやトーンを学習させる。自分や競合の当たっているコンテンツを収集して分析させそれをもとに新しいテーマ、自分のスタイルで執筆する。
どちらの場合もClaude Codeの日本語力が活きる。ニュアンスの微調整、語尾の統一、読者の心理に刺さるフレーズの生成。GPT-5.5で同じことをやると日本語がやや硬くなり手直しの工数が増える。
応用②：画像・スライド素材を自動生成する
情報発信にはテキストだけでなくビジュアル素材も必要だ。ここはCodexの出番になる。
使い方は簡単だ。Codexに「このポストに添付する図解を作って」と指示するだけでいい。コードを書いている途中でも画像生成の指示をそのまま出せるのでワークフローが途切れない。
スライド作成ではいきなり画像生成しないのがポイント。最初に全体構成、骨子、それぞれのページで伝えることを壁打ちで作ったあと、各ページを一気に画像生成させるのがおすすめ。
ちなみにコンピュータユース機能を使えばその画像を全部Canvaに入れといてみたいなことも一気にやれる。セミナー資料や勉強会のスライドを量産したい人にとってこの機能は時間の節約効果がかなり大きい。
まとめ
Claude Codeは「0→70点の創造」と「日本語品質」で圧倒的に強い。Codexは「70→90点の精密な修正」と「ブラウザ操作・画像生成」で圧倒的に強い。両方を持ち、タスクの性質に応じて振り分けるのが現時点での最適解だ。
注意点だけど、ツールの使い分け自体が目的になってはいけない。大事なのは「何を届けたいか」「何を解決したいか」であり、AIエージェントはそのための手段にすぎない。手段の最適化に夢中になって目的を見失う瞬間は誰にでも来る。その瞬間に立ち止まれるかどうかが分かれ目だ。
ここまで読んでくださりありがとうございます。
僕は普段XでAIの最新情報やAIを活用したマネタイズ方法について発信しています。
固定ポストではCluade CodeとCodexの教科書、導入〜基本操作やマネタイズ方法など含む55大特典を配布中です。今回の記事より一歩進んだ内容も盛り込んでるのでぜひご覧ください。
最後にこの記事が参考になったら、感想を引用ポストで教えていただけると嬉しいです。
