公式発表OpenAI

OpenAI、開発者向け「Codex CLI」を刷新 マルチエージェントの並行制御やモバイル遠隔操作に対応

米OpenAIは、開発者向けコマンドラインツール「Codex CLI」の最新アップデートを発表し、ターミナルでの開発体験を大幅に刷新しました。今回のアップデートでは、画面全体を占有する新しいフルスクリーンUIの導入に加え、複数の開発タスクを並行してAIに実行させる「ワークツリー」機能や、音声指示によるマルチエージェントの同時起動、さらにはスマートフォンから進捗を監視・承認できるリモートコントロール機能が実装されています。開発者が使い慣れたターミナル環境から離れることなく、自律的なAIエージェントの群れを指揮できる、次世代の統合開発環境が提示されました。

AI解析: gemini-3.5-flash本ページはプロモーションを含みます

元動画: Meet the New Codex CLI

3秒でわかる要点

  1. 1画面全体を占有する新しいフルスクリーンUIを導入し、過去の対話履歴の検索や編集が容易に
  2. 2音声入力で複数の開発タスクを同時にバックグラウンド起動し、並行してコード変更や検証を実行可能
  3. 3スマートフォンから実行中のAIエージェントの進捗を監視し、成果物の承認やチャットによる指示が可能

何が発表されたのか

米OpenAIは、開発者向けコマンドラインインターフェース「Codex CLI」の最新アップデートを発表しました。本発表は、既存のCodex CLIに対する大幅な機能拡充と、ユーザーインターフェース(UI)の全面的な刷新を伴うものです。登壇したOpenAIのデベロッパーエクスペリエンス担当、クレイグ・デニス(Craig Dennis)氏は、ターミナル環境に最適化した新しい操作体験を実演しました。

今回のアップデートは、単なるテキスト生成のアシスタントにとどまらず、ローカル環境のファイル操作や並行タスク実行、モバイル連携までを包括する統合型AI開発環境への進化を示しています。発表された新機能は、研究段階ではなく、すでに開発者向けにプレビュー提供が開始されています。これにより、開発者はターミナルから離れることなく、複雑なプロジェクトのコード生成や検証をAIエージェントと協調して進められるようになります。

発表された機能・アップデートの全容

動画内のデモ画面を根拠に、今回発表された目玉機能を詳細に解説します。

1. ターミナルを占有する新しいフルスクリーンUI

動画内でデニス氏は、まず新しく設計されたフルスクリーンインターフェースを披露しました。従来の1行ずつの対話形式とは異なり、画面全体が統合されたダッシュボードのように機能します。画面上部には過去の出力履歴が綺麗に整理され、ユーザーはターミナルをスクロールすることで、以前のAIとのやり取りを自由に遡って確認できます。

画面最下部には、新しい指示を入力するための入力欄が「Ask Codex to do anything」というプロンプトとともに常時固定されています。キーボードショートカットも強化されており、「F3」キーを押すことで過去の会話履歴から特定のテキストを検索できます。また、「/tui」コマンドを実行することで古いUIと新しいフルスクリーンUIを切り替えることが可能です。「/copy」コマンドを使用すれば、AIの回答の一部または全体をクリップボードに素早くコピーできます。さらに、入力中のプロンプトを修正したい場合は「Esc」キーを2回押すことで、直前の入力を編集可能な状態に戻せます。これらの機能により、開発者の入力効率が劇的に向上します。

2. 複数作業を分離する「ワークツリー」機能

デモの中でデニス氏は、AIエージェントに対して異なる開発方針やタスクを並行して試行させるための「ワークツリー(Worktrees)」機能を紹介しました。これはGitのワークツリー概念に類似した機能であり、同一のプロジェクトコンテキストを維持しながら、完全に独立した作業ブランチ(チェックアウト環境)をAIに作成させる仕組みです。

ユーザーは「/worktree」コマンドを実行することで、現在アクティブなワークツリーの一覧を表示したり、新しいワークツリーに切り替えたりできます。また、「/fork」コマンドを使用すると、現在の会話コンテキストを引き継いだまま、新しい作業ツリーをフォークして異なる実装アプローチを試せます。完全に新しいコンテキストで作業を開始したい場合は、「/new」コマンドを使用します。これにより、既存の作業ファイルを汚すことなく、AIに複数の解決策を独立したディレクトリで並行して実装させ、後から最適な結果を選択して統合することが可能になります。

3. 音声入力による複数エージェントの並行起動

本アップデートの最も特徴的なデモとして、音声入力モード「/voice」を用いた複数タスクの同時並行起動が実演されました。デニス氏がターミナルで「/voice start」と入力すると、音声認識システムが起動し、マイク入力を受け付ける状態になります。

デニス氏は自身のブリトー注文支援プロジェクト「burrito-me」を対象に、音声で「3つの独立したタスクを開始してほしい」と指示しました。具体的には、1つ目に「Webサイトの背景にリピートするブリトーの画像を追加すること」、2つ目に「CLIのテストコードを確認し、価格変更と注文確認のテストが含まれているか検証すること」、3つ目に「CLIの注文フローを示すMermaidダイアグラムを生成すること」の3点です。Codex CLIは、この単一の音声指示から3つのタスクを正確に抽出し、バックグラウンドで「/background」プロセスとして同時に実行を開始しました。音声は「/voice mute」で一時停止でき、「/voice stop」で終了できます。

4. 進行状況を俯瞰する「エージェントコマンドセンター」

バックグラウンドで起動した複数のAIエージェントの進捗状況は、「エージェントコマンドセンター」と呼ばれる専用の管理画面で一元管理されます。デニス氏がキーボードの左矢印キーを押すと、画面がコマンドセンターに切り替わりました。

この画面では、実行中のタスクがリスト形式で表示され、各タスクの現在のステータス(Ready、Working、Inactiveなど)や、最後に実行されたアクション、消費されたトークン量、推定コスト(クレジット単位)がリアルタイムに更新されます。ユーザーは「Tab」キーや「Shift+Tab」キーを使用して、タスクのフィルタリングやグループ化を素早く行えます。ステータスごとのグループ表示や、特定のキーワードによるタスク検索も可能です。これにより、開発者はローカルのファイルシステム内を手動で探索したり、複数のターミナルウィンドウを開いてログを確認したりする手間から解放され、どのエージェントがどのファイルに変更を加えているかを一目で把握できます。

5. スマートフォンから進捗を追う「モバイルリモート制御」

動画後半で提示された革新的な機能が、スマートフォンなどのモバイル端末を用いたリモートコントロール機能です。デニス氏はラップトップ側で「リモートコントロール」を有効にし、自身のスマートフォン上でCodexのモバイルアプリを起動しました。

画面には、ラップトップ側で実行されている特定のコンピュータ(セッション「com-62491」)と同一のプロジェクト環境が表示されます。デニス氏は、PCのキーボードから離れた状態で、スマートフォンからタスクの進捗状況を確認しました。画面上には、AIが生成したMermaidのフロー図や、変更されたファイルの差分情報(1 file changed, +16 -16など)が描画されています。さらに、AIからの「実装が完了しました」という報告に対し、デニス氏はスマートフォンから「Looks great!」「Glad it works!」と直接指示を送り、タスクを完了させました。これにより、オフィス内を移動中であっても、バックグラウンドで実行中のAI開発タスクを監視し、指示を与えることが可能になります。

6. ターミナル内でのリッチコンテンツ描画(MermaidとLaTeX)

新しいCodex CLIは、テキスト情報だけでなく、グラフや数式といった視覚的なデータをターミナル内で直接レンダリングする機能を備えています。

デモでは、AIエージェントが生成したMermaid形式のフローチャートが、文字による枠線や矢印を用いて、ターミナル上に美しいシステム構成図として直接描画されました。これにより、開発者は外部のブラウザや描画ツールを開くことなく、データの流れ(CLIからOrder、Burrito、Mouthへと至るフロー)を即座に視覚的に理解できます。さらに、LaTeX形式の数式レンダリングにも対応しています。デモ画面では、ブリトーの満足度を計算する数式「1 + f^2 / (1 - b/h)」といった複雑な分数式が、ターミナル内で整形された数式として美しく表示されました。これらのリッチコンテンツ表示機能により、技術的な設計書の確認や数式を用いたロジックの検証が、すべて黒い画面の中で完結します。

性能・ベンチマーク

動画内では、他社モデルや従来バージョンとの実行速度・正解率を比較する具体的なベンチマーク数値の提示はありませんでした。しかし、デモ映像から読み取れるシステム内部の測定条件と、エージェントコマンドセンターに表示されたリソース消費量を以下の表にまとめます。

評価項目 画面上の表示数値・条件 出典(動画内タイムスタンプ)
実行タスク数 3つの独立したタスクを並行実行(背景変更、テストコード検証、Mermaid生成) 1:23
テスト実行結果 30個のテストを実行し、すべてパス(30 tests passed) 1:37
消費トークン量(CLIテストタスク) 入力(In): 130k / 出力(Out): 1.28k 1:37
推定コスト(CLIテストタスク) 9.6 クレジット(est. usage: 9.6 credits) 1:37
消費トークン量(背景変更タスク) 入力(In): 227k / 出力(Out): 1.36k 1:33
推定コスト(背景変更タスク) 27.2 クレジット(est. usage: 27.2 credits) 1:33

取材班の見立てでは、10万トークンを超える大規模なプロジェクトコンテキストを維持しながら、数クレジットから数十クレジットという極めて低コストかつ高速に各エージェントが自律動作している点が、本システムの優れた実用性を裏付けています。

競合サービスとの比較

本ツールと、現在市場に存在する主要な開発者向けAIツールとの比較を、編集部の知識ベースに基づき以下の表に整理します。

比較項目 OpenAI Codex CLI(本作) Anthropic Claude Code GitHub Copilot CLI
主な提供形態 ターミナル向けフルスクリーンUI / モバイルアプリ ターミナル向けインタラクティブCLI IDE拡張およびターミナル支援
並行タスク処理 可能(ワークツリーによる複数エージェント並行実行) 不可(基本はシングルスレッド処理) 不可(基本は一問一答形式)
モバイル連携 可能(スマホから進捗監視・チャット応答) なし なし
リッチ描画 Mermaid図、LaTeX数式のターミナル内レンダリング テキストベースの対話 テキストベースのコマンド生成
主な優位性 複数作業の並列化と、PCから離れた状態での進捗管理能力 高いコーディング能力と対話の文脈理解力 開発環境(IDE)との緊密な統合とコード補完の速さ
主な弱み ローカルでのGit自動コミット等の細かな連携設定 フルスクリーンUIやマルチタスク管理機能の欠如 自律的なエージェントとしての単独動作能力の限定

料金・提供プラン

動画内では、Codex CLIの具体的な利用料金や、一般提供(GA)時のサブスクリプション価格についての直接的な言及はありませんでした。

ただし、デモ画面内のダッシュボード(Usage Analytics)には、「Business」というプラン名が明記されています。また、ユーザーアカウントごとに割り当てられた「Credits」の残量や、使用された「Tokens」の履歴が月次・日次グラフで可視化されていることから、OpenAIのAPI利用料金体系に準拠した従量課金、あるいは企業向けビジネスプランの枠組みの中で提供されるものと推測されます。現在はプレビュー提供段階であり、正式な価格体系については今後の公式発表を待つ必要があります。

日本から使う方法

日本のユーザーが本ツールを試すための具体的な手順は以下の通りです。

  • OpenAI開発者アカウントの用意: 本ツールを利用するには、OpenAIのAPIアカウントまたは開発者プラットフォームへの登録が必要です。
  • プレビュープログラムへの参加: 現在はプレビュー提供段階のため、OpenAIの公式開発者向けポータルから、Codex CLIの新しいベータ版へのアクセス申請を行う必要があります(編集部注)。
  • CLIツールのインストールとアップデート: ターミナルからnpmまたはpip等のパッケージマネージャーを経由して、最新の「codex-cli」パッケージをインストール、または既存のツールをアップデートします。
  • APIキーの設定: ローカル環境の環境変数にOpenAIのAPIキーを設定し、認証を完了させます。
  • 日本語での指示確認: 動画内のデモは英語で行われていますが、OpenAIの基盤モデルをバックエンドに使用しているため、プロンプト入力や音声認識において日本語での指示入力も基本的には可能です。ただし、UI表示やシステムコマンドは英語ベースとなります。

誰にどう効くのか

本ツールの導入による、それぞれの立場における実務インパクトを整理します。

  • エンジニア層: 複数の実装案を別々のワークツリーでAIに並行して作らせ、自身はそれらの進捗をコマンドセンターで監視するだけで済むため、コーディングとデバッグの並列化が実現します。手動でのファイル切り替えやテスト実行の手間が省け、本来の設計やコードレビューに集中できます。
  • 企画・マーケティング層: 技術的なプロトタイプ作成のスピードが劇的に向上します。例えば「背景画像を変更してテストを回す」といった細かな修正作業をAIに任せることで、アイデアの検証サイクルを数分単位に短縮できます。
  • 経営層: 開発プロセスの自動化と省力化により、開発チーム全体の生産性が向上し、プロダクトの市場投入期間(Time to Market)を大幅に短縮できます。また、ダッシュボード機能により、AI開発に要したトークンコストがタスク単位で可視化されるため、研究開発費の管理が容易になります。

まとめ

今回のCodex CLIのアップデートは、AIが単なる「コードを書くアシスタント」から、「自律的に並行作業を行うエージェントの指揮システム」へと進化したことを示しています。開発者はターミナルという慣れ親しんだ環境のまま、音声やモバイルを通じてAIの群れをコントロールできるようになります。開発効率を極限まで高めたいエンジニアは、まずプレビュー版の導入手順を確認し、自身のローカル環境でマルチエージェント開発の威力を試してみるべきです。

動画のタイムテーブル

  • 0:00Codex CLIの最新アップデートと刷新されたターミナル体験の導入
  • 0:25デモ用のブリトー注文CLIプロジェクト「burrito-me」のヘルプ画面表示
  • 0:33ブラウザ上でのWebデモ画面の確認
  • 0:39ターミナルを占有する新しいフルスクリーンUIの紹介
  • 0:51音声モード(/voice)の起動とマイク入力の接続
  • 1:02音声指示による3つの独立した開発タスクの同時並行起動
  • 1:26エージェントコマンドセンターによるタスク一覧の表示
  • 1:32各タスクの詳細(ステータス、消費トークン、推定コスト)の確認
  • 2:06スマートフォンを用いたリモートコントロール機能の開始
  • 2:12モバイル画面での成果物(Mermaid図)の確認とチャット応答
  • 2:25ラップトップ画面への切り替えとWebサイト変更結果の確認
  • 2:32利用状況アナリティクス(ダッシュボード)によるトークン履歴の表示
  • 2:40ターミナル内でのMermaid図およびLaTeX数式のレンダリング実演
  • 2:55ワークツリーと新UIのコマンド一覧の提示

記事で紹介したツール

この機能を、いま自分の環境で試す

記事の内容は公式発表の要約です。実際の使い勝手は触ってみないと分かりません。多くは無料枠から始められます。

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提供: OpenAI

本記事は元動画の映像・音声をAIが解析して自動生成したものです。誤りが含まれる可能性があるため、正確な仕様・料金は公式発表をご確認ください。元動画を見る(解析モデル: gemini-3.5-flash)