クローズド5の足音が次第に近づき、ウルトラマンはついに我慢できなくなった。ちょうどさっき、OpenAIが予告なしに放った「王手」——Codexが正式に独立したデスクトップアプリに進化した。これは単なるコードを書くためのウィンドウではなく、複数のエージェント（Agent）を同時に指揮できる「万能指揮本部」でもある。Codexの位置付けは非常に明確：エージェントの「指揮センター」になること。具体的には、Codexは以下の点を実現できる：* **マルチタスクの並行切り替え、難なく**：複数のAIエージェントを同時に呼び出して作業を行い、「ワークツリー」（worktrees）を通じて変更の隔離を実現し、干渉しない； * **Skillsの作成と呼び出し**：ツールや開発規範を再利用可能な能力にカプセル化； * **自動化フローの設定**：バックグラウンドで定期的に動作するワークフローを通じて、繰り返しの面倒な作業をすべてCodexに任せる。例えば、アルバムの写真に「ドラッグ＆ドロップ」機能を追加したい場合、「ワークツリー」を選択すれば、AIが同じリポジトリ内でそれぞれの役割を果たす。Codexの進化はまるで悪寒を走らせるもので、コードを生成するだけでなく、コードを「Skills」として利用し、コンピュータを操作することも学習した。例えば、プロジェクト内のコメントの解決を望む場合、インストール済みのSkillsを直接呼び出すだけで、Codexはすぐに問題を解決してしまう。さらに、OpenAIは一言だけで、Codexに700万トークンを消費させ、手作業で3D版のレーシングゲームを作り出した。今回は、Codexの誕生は新瓶に旧酒を詰めることでもなく、まったく誠意のない「ラッピング」でもない。これはAIプログラミングが「対話アシスタント」から「指揮センター」へ正式に進化したことを示す。ウルトラマンは興奮気味に言った、「本当に愛してる、想像以上に驚きだ」！「AIプログラマーはドーパミンを使い果たすことはない。彼らは落ち込むこともなく、エネルギーも使い果たさない。問題が解決するまでずっと続けるのだ」。OpenAIの社長Gregは強く推奨——長年TerminalやEmacsの熱狂的なファンだったが、Codexを使い始めてから、再びTerminalに戻るとまるで過去にタイムスリップしたような感覚だ。差は歴然。この感覚は、開発のために生まれたAIエージェントのネイティブインターフェースのようだ。OpenAI Codexは、新しいAIコーディングのパラダイムを代表し、開発者とコードのインタラクションの論理を再構築する可能性が非常に高い。さらに、CodexはClaude Coworkと連携して、散らかったデスクトップを瞬時に片付ける能力も持つ。現在、CodexはmacOSで正式にリリースされ、Windows版も間もなく登場予定。OpenAIはまた、「期間限定の特典」を公開し、ChatGPT無料ユーザーとGo版もCodexを利用可能にし、Plus、Pro、Business、Enterprise、Eduプランのユーザーは速度が倍増。**コーディング殺人兵器Codex APP登場 一人で全Agentを指揮** -------------------------------------macOS版のCodexアプリは、強力な新しいインターフェースだ。これにより、開発者は複数の**AIエージェント**を簡単に操り、並行してタスクを処理し、**AI**と協力して時間のかかる大仕事を片付けられる。これまで、開発者とAIの関係は「ペアプログラミング」だった。あなたが一部を書けば、それをAIが続ける。しかし、今後はCodexの登場により、ソフトウェア構築の方法が根本的に変わる——人類はもはやAIと密接にペアを組むことなく、直接AIにタスクを委ね、ソフトウェアの設計、構築、リリース、保守の全ライフサイクルを通じて指揮できる。この変化の兆しは、実は2025年4月にCodexをリリースして以来、すでに見え始めている。開発者と**AI**の協働方式は根本的に変わった。既存のモデルは、複雑で長いフローのタスクをエンドツーエンドで処理できるようになり、開発者は複数の**AIエージェント**を跨いで指揮をとり始めている。タスクの割り振り、並列実行、数時間・数日・数週間にわたる大規模プロジェクトの委任も可能だ。核心的な課題はもはや、**AI**が何をできるかではなく、「どうやって大規模に指揮・監督・協働するか」になっている——残念ながら、現行のIDEやターミナルツールはこのために設計されていない。この新しい構築方式とモデル能力の向上は、新たなインタラクションの媒体を求めている。これこそ、OpenAIがCodexデスクトップアプリをリリースする理由であり、「一つの**AIエージェント**の指揮センター」を打ち出す所以だ。**マルチエージェント並列、コードを乱さずに高速化**------------------Codexは、**AIエージェントのマルチタスク並行処理**のための専用空間を構築した。**すべてのAI**は、プロジェクトごとに組織された独立したスレッド上で動作し、タスク間のシームレスな切り替えを可能にし、コンテキストを失わない。アプリ内で直接**AI**の変更を確認したり、diffにコメントを書いたり、エディタで開いて手動調整もできる。また、Gitのworktreeをサポートしているため、複数の**AI**が同じリポジトリ（repo）上で作業しても干渉しない。各**AI**はあなたのコードの隔離されたコピー上で動作し、異なる開発経路を探索できる。メインのコードベースに影響を与える心配はない。**AIエージェント**が作業中は、変更をローカルにチェックアウト（拉取）したり、作業を続行させたりでき、ローカルのgit状態は完全に保たれる。アプリはCodex CLIやIDE拡張からのセッション履歴と設定を自動同期し、すぐに既存のプロジェクトで使える。**Skillsの外部連携を解放し、3Dレーシングゲームを手作り**-----------------------Codexは、単なるコードを書く**AI**から、コードを使ってコンピュータ上の問題を本当に解決できる**AI**へと進化している。Skills（スキル）を通じて、Codexの能力を容易に拡張可能。今後は、コード生成だけでなく、情報収集・統合、問題解決、執筆などのタスクもこなせる。Skillsは、ツールやワークフローに確実に接続し、チームの習慣に沿ってタスクを完遂できるように、パッケージ化された指示・リソース・スクリプトの集合だ。Codexアプリには、Skillsの作成と管理用の専用インターフェースがある。特定のSkillを使うように明示したり、タスクに応じて自動呼び出しさせたりもできる。OpenAIは例として、Codexにレーシングゲームを作らせたケースを紹介——異なるドライバー、8つのマップ、さらにはスペースキーでアイテムを発動できる仕掛けも。画像生成Skill（GPT Image駆動）やウェブゲーム開発Skillを利用し、最初のユーザー**提示**だけで、700万以上の**Token**を消費し、ゲームを完成させた。デザイナー、ゲーム開発者、QAテスターも兼ね、実際にプレイして成果を検証。* 6万Tokenこのバージョンでは、画面はかなり粗い。狭いコースの中央に、ぶつかるとモデル崩壊する「障害物」が詰まっている。スキル箱は食べたり発射したりできるが、あまり効果はない。最も困るのは、「第二周」へ無限ループに陥ることだ……* 80万Token80万Tokenのバージョンでは、画面は少し良くなり、コースも広くなり、一般的なレーシングゲームに近づいた。しかし、箱から出たスキルはあまり役に立たず、発射後も車はバラバラに走る……そして、やはり第二周に入り、永遠に終わらないループに。* 700万Token最後の700万Tokenバージョンは、画質が格段に向上。コースも鮮明になり、スキル箱もより精巧に。今回は、スキル箱も実用的だった。レース開始直後、AIの大技を食らい、無抵抗で最下位に。しかし、前の二つの無限ループ世界に比べれば、少なくとも完走できた。走行評価やモデル訓練、ドキュメント作成、成長実験の報告まで、OpenAIは数百のSkillsを内製し、複数チームが以前は難しかった仕事を自信を持ってCodexに委任できるようにしている。Codexアプリには、OpenAI内部で人気のツールやワークフローを網羅したSkillsライブラリが内蔵されており、以下のいくつかを紹介。* **デザイン実装**：Figmaからデザインのコンテキスト、リソース、スクリーンショットを取り込み、ビジュアルに忠実な本番UIコードに変換。 * **プロジェクト管理**：Linearでバグの分類、リリース追跡、チームの作業負荷管理などを行い、プロジェクトの進行を促進。 * **クラウド展開**：WebアプリをCloudflare、Netlify、Render、Vercelなどのクラウドホスティングにデプロイ。 * **画像生成**：GPT Image駆動の画像生成Skillを使い、画像作成・編集を行い、ウェブサイトやUIプロトタイプ、商品画像、ゲーム素材に利用。 * **OpenAI APIの利用**：OpenAI APIを使った開発時に、最新のドキュメントを参照。 * **ドキュメント作成**：PDFやスプレッドシート、ファイルの閲覧・作成・編集に使えるSkills群。レイアウトもプロ仕様。Vercelと画像生成Skillsを使ったWebサイトの更新例スプレッドシートSkillを使った表作成と買い物リスト生成例Linearを使ったIssueバックログ管理例アプリ内で新しいSkillを作成すると、Codexはそれをどこでも使える——アプリ内、CLI、IDE拡張——。また、Skillsをリポジトリにコミットし、チーム全体で利用可能にすることもできる。OpenAIが共有するエージェントSkills：**ワンクリック自動化、24時間働き続ける** -----------------CodexはAutomations（自動化）を設定でき、バックグラウンドで定期的に動作させる。Automationsは指示とSkillsを組み合わせ、設定したスケジュールで動作。完了すると結果はレビュー待ちに入り、いつでも見返して次の作業に進める。定期的に新しいSkillsを作る自動化設定例OpenAIでは、チームは繰り返し重要なタスク（Issueの毎日の分類、CI失敗原因の調査と要約、日次リリースレポート作成、バグチェックなど）にAutomationsを活用している。**二面性モード、秒で切り替え**-------------開発者は**AI**との協働において好みが分かれる。直接的で実行重視のパートナーを好む人もいれば、会話やインタラクションを多めにしたい人もいる。Codexは今、二つの性格を選べる——一つはシンプルで実用的なスタイル、もう一つは対話的で共感的なスタイル。能力は全く同じで、好みに合わせて選べるだけ。アプリ、CLI、IDE拡張で/personalityコマンドを入力すれば切り替え可能。**安全性をデフォルトに、必要に応じて設定**-------------さらに、OpenAIは「設計に安全性を組み込む」（Security by Design）理念を、Codexの**AIエージェント**スタックのあらゆる側面に反映。Codexアプリは、ネイティブのオープンソースかつ設定可能なシステムサンドボックス（Sandboxing）を採用——これはCodex CLIと同じ。デフォルトでは、Codexの**AI**は、現在の作業フォルダやブランチ内のファイルだけを編集し、キャッシュされたWeb検索を利用。より高い権限を必要とするコマンド（例：ネットアクセス）を実行する場合は、事前に許可を求める。プロジェクトやチームごとにルールを設定し、特定のコマンドを昇格権限で自動実行させることも可能。**すべてはコードで制御される**------------今や、企業や開発者はCodexを使ったエンドツーエンド開発にますます依存。12月中旬にGPT-5.2-Codexをリリースして以来、Codexの総利用量は倍増し、過去1ヶ月で100万人以上の開発者が利用。次のステップは、Windows版アプリのリリース、モデル能力のさらなる向上、推論速度の高速化など。OpenAIの科学者は、過去数週間で書いたコードは過去数年分より多いと感慨。さらに、Codexを使ってPrismの複数のバグや機能アップデートも修正。アプリ内では、実際のフィードバックに基づき、複数の**AIエージェント**のワークフローを継続的に改善し、並行タスクの管理や**AI**間の切り替えを容易にし、コンテキストを失わない工夫も進めている。また、クラウドトリガーのサポートも開発中で、Codexがバックグラウンドで継続的に動作できる仕組みを目指す——PCが起動している間だけでなく。Codexはシンプルな前提に基づく：すべてはコードで制御される。推論とコード生成において**AI**が強くなるほど、さまざまな技術・知識作業の能力も高まる。---OpenAI全体の取り組みしかし、現状の大きな課題は、最先端モデルの能力と、実際に人々が気軽に使えるレベルとのギャップだ。Codexはこのギャップを縮め、人々がOpenAIモデルの知恵をより簡単に指揮・監督・応用できるようにすることを目指す。OpenAIは、Codexを最強のプログラミング**AIエージェント**に育てることに注力し、コード以外の広範な知識作業もこなせる万能**AI**へと進化させる土台を築いている。**付録**------上記のレーシングゲーム作成時に使った初期プロンプト例（要約版）：> Three.jsを使ってVoxel Velocityという3D体素カートレースゲームを作る。モードは一つだけ：シングルプレイ（常に3周、1人の人間対7つのCPU、8つのコースすべて即時利用可能、進行制限なし）。最小限のレース前準備を構築：コース（8）、キャラ（8）、難易度（イージー/スタンダード/ハード）、ミラーリングモード、クローン許可、レース開始、メニューと一時停止メニュー（再開/リスタート/退出）を含む。アーケードドライビングモデルを作り、敏感な操作、壁に優しい衝突、意味のあるドリフトと充電システム（1段階0.7秒、2段階1.1秒、3段階1.5秒）、基準速度「速いが読みやすい」を維持しつつ、広い道路での追い越しを継続。8種類のアイテムを実装、単一アイテム容量、微妙な位置重み付け、穏やかな効果（最大コントロール喪失≤1.2秒、最大ハンドル操作禁止≤0.6秒）、滑稽な混乱を生みつつ硬直感は避ける。加速中に50%のオフロード減速も考慮。8キャラとその統計値、AI傾向を定義し、CPU難易度プリセットとコースのスプライン、ドリフトエリア、危険回避を実装。AIは複数車線の幅を使ってクリーンな追い越しを行い、HUDや音声要素（位置、周回数/最終周のバナー、ミニマップ、アイテムスロット、タイマー/セクション、読みやすい効果音、各コースの音楽ループ）を公開。その後、Codexは10個の一般的なプロンプトのリストから繰り返し提示され、問題の処理を続ける。例の一つは：> あなたの仕事は、新機能を追加してゲームを原作に近づけること。まずゲームをプレイして、原作と比べて何が足りないかを確認。その後、いくつかの不足機能を選び、実装。各機能の後は徹底的にテストし、プレイして正常に動作することを確認。プレイ中にエラーに気づいたら、優先的に修正。出典：新智元リスクと免責事項市場にはリスクが伴うため、投資は慎重に。この記事は個人投資の助言を意図したものではなく、特定の投資目的や財務状況、ニーズを考慮していない。読者は、この記事の意見・見解・結論が自分の状況に合うかどうかを判断し、投資の責任は自己負担。
OpenAI Codexデスクトップ版深夜突入！一人でエージェント軍団を指揮し、プログラマーたちはついに長時間労働（996）から解放されました。
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例えば、プロジェクト内のコメントの解決を望む場合、インストール済みのSkillsを直接呼び出すだけで、Codexはすぐに問題を解決してしまう。
さらに、OpenAIは一言だけで、Codexに700万トークンを消費させ、手作業で3D版のレーシングゲームを作り出した。
今回は、Codexの誕生は新瓶に旧酒を詰めることでもなく、まったく誠意のない「ラッピング」でもない。
これはAIプログラミングが「対話アシスタント」から「指揮センター」へ正式に進化したことを示す。
ウルトラマンは興奮気味に言った、「本当に愛してる、想像以上に驚きだ」！
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OpenAIの社長Gregは強く推奨——
長年TerminalやEmacsの熱狂的なファンだったが、Codexを使い始めてから、再びTerminalに戻るとまるで過去にタイムスリップしたような感覚だ。差は歴然。
この感覚は、開発のために生まれたAIエージェントのネイティブインターフェースのようだ。
OpenAI Codexは、新しいAIコーディングのパラダイムを代表し、開発者とコードのインタラクションの論理を再構築する可能性が非常に高い。
さらに、CodexはClaude Coworkと連携して、散らかったデスクトップを瞬時に片付ける能力も持つ。
現在、CodexはmacOSで正式にリリースされ、Windows版も間もなく登場予定。
OpenAIはまた、「期間限定の特典」を公開し、ChatGPT無料ユーザーとGo版もCodexを利用可能にし、Plus、Pro、Business、Enterprise、Eduプランのユーザーは速度が倍増。
コーディング殺人兵器Codex APP登場 一人で全Agentを指揮
macOS版のCodexアプリは、強力な新しいインターフェースだ。
これにより、開発者は複数のAIエージェントを簡単に操り、並行してタスクを処理し、AIと協力して時間のかかる大仕事を片付けられる。
これまで、開発者とAIの関係は「ペアプログラミング」だった。あなたが一部を書けば、それをAIが続ける。
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人類はもはやAIと密接にペアを組むことなく、直接AIにタスクを委ね、ソフトウェアの設計、構築、リリース、保守の全ライフサイクルを通じて指揮できる。
この変化の兆しは、実は2025年4月にCodexをリリースして以来、すでに見え始めている。
開発者とAIの協働方式は根本的に変わった。
既存のモデルは、複雑で長いフローのタスクをエンドツーエンドで処理できるようになり、開発者は複数のAIエージェントを跨いで指揮をとり始めている。
タスクの割り振り、並列実行、数時間・数日・数週間にわたる大規模プロジェクトの委任も可能だ。
核心的な課題はもはや、AIが何をできるかではなく、「どうやって大規模に指揮・監督・協働するか」になっている——
残念ながら、現行のIDEやターミナルツールはこのために設計されていない。
この新しい構築方式とモデル能力の向上は、新たなインタラクションの媒体を求めている。
これこそ、OpenAIがCodexデスクトップアプリをリリースする理由であり、「一つのAIエージェントの指揮センター」を打ち出す所以だ。
マルチエージェント並列、コードを乱さずに高速化
Codexは、AIエージェントのマルチタスク並行処理のための専用空間を構築した。
すべてのAIは、プロジェクトごとに組織された独立したスレッド上で動作し、タスク間のシームレスな切り替えを可能にし、コンテキストを失わない。
アプリ内で直接AIの変更を確認したり、diffにコメントを書いたり、エディタで開いて手動調整もできる。
また、Gitのworktreeをサポートしているため、複数のAIが同じリポジトリ（repo）上で作業しても干渉しない。
各AIはあなたのコードの隔離されたコピー上で動作し、異なる開発経路を探索できる。メインのコードベースに影響を与える心配はない。
AIエージェントが作業中は、変更をローカルにチェックアウト（拉取）したり、作業を続行させたりでき、ローカルのgit状態は完全に保たれる。
アプリはCodex CLIやIDE拡張からのセッション履歴と設定を自動同期し、すぐに既存のプロジェクトで使える。
Skillsの外部連携を解放し、3Dレーシングゲームを手作り
Codexは、単なるコードを書くAIから、コードを使ってコンピュータ上の問題を本当に解決できるAIへと進化している。
Skills（スキル）を通じて、Codexの能力を容易に拡張可能。
今後は、コード生成だけでなく、情報収集・統合、問題解決、執筆などのタスクもこなせる。
Skillsは、ツールやワークフローに確実に接続し、チームの習慣に沿ってタスクを完遂できるように、パッケージ化された指示・リソース・スクリプトの集合だ。
Codexアプリには、Skillsの作成と管理用の専用インターフェースがある。
特定のSkillを使うように明示したり、タスクに応じて自動呼び出しさせたりもできる。
OpenAIは例として、Codexにレーシングゲームを作らせたケースを紹介——
異なるドライバー、8つのマップ、さらにはスペースキーでアイテムを発動できる仕掛けも。
画像生成Skill（GPT Image駆動）やウェブゲーム開発Skillを利用し、最初のユーザー提示だけで、700万以上のTokenを消費し、ゲームを完成させた。
デザイナー、ゲーム開発者、QAテスターも兼ね、実際にプレイして成果を検証。
このバージョンでは、画面はかなり粗い。
狭いコースの中央に、ぶつかるとモデル崩壊する「障害物」が詰まっている。
スキル箱は食べたり発射したりできるが、あまり効果はない。
最も困るのは、「第二周」へ無限ループに陥ることだ……
80万Tokenのバージョンでは、画面は少し良くなり、コースも広くなり、一般的なレーシングゲームに近づいた。
しかし、箱から出たスキルはあまり役に立たず、発射後も車はバラバラに走る……
そして、やはり第二周に入り、永遠に終わらないループに。
最後の700万Tokenバージョンは、画質が格段に向上。
コースも鮮明になり、スキル箱もより精巧に。
今回は、スキル箱も実用的だった。
レース開始直後、AIの大技を食らい、無抵抗で最下位に。
しかし、前の二つの無限ループ世界に比べれば、少なくとも完走できた。
走行評価やモデル訓練、ドキュメント作成、成長実験の報告まで、OpenAIは数百のSkillsを内製し、複数チームが以前は難しかった仕事を自信を持ってCodexに委任できるようにしている。
Codexアプリには、OpenAI内部で人気のツールやワークフローを網羅したSkillsライブラリが内蔵されており、以下のいくつかを紹介。
デザイン実装：Figmaからデザインのコンテキスト、リソース、スクリーンショットを取り込み、ビジュアルに忠実な本番UIコードに変換。
プロジェクト管理：Linearでバグの分類、リリース追跡、チームの作業負荷管理などを行い、プロジェクトの進行を促進。
クラウド展開：WebアプリをCloudflare、Netlify、Render、Vercelなどのクラウドホスティングにデプロイ。
画像生成：GPT Image駆動の画像生成Skillを使い、画像作成・編集を行い、ウェブサイトやUIプロトタイプ、商品画像、ゲーム素材に利用。
OpenAI APIの利用：OpenAI APIを使った開発時に、最新のドキュメントを参照。
ドキュメント作成：PDFやスプレッドシート、ファイルの閲覧・作成・編集に使えるSkills群。レイアウトもプロ仕様。
Vercelと画像生成Skillsを使ったWebサイトの更新例
スプレッドシートSkillを使った表作成と買い物リスト生成例
Linearを使ったIssueバックログ管理例
アプリ内で新しいSkillを作成すると、Codexはそれをどこでも使える——アプリ内、CLI、IDE拡張——。
また、Skillsをリポジトリにコミットし、チーム全体で利用可能にすることもできる。
OpenAIが共有するエージェントSkills：
ワンクリック自動化、24時間働き続ける
CodexはAutomations（自動化）を設定でき、バックグラウンドで定期的に動作させる。
Automationsは指示とSkillsを組み合わせ、設定したスケジュールで動作。
完了すると結果はレビュー待ちに入り、いつでも見返して次の作業に進める。
定期的に新しいSkillsを作る自動化設定例
OpenAIでは、チームは繰り返し重要なタスク（Issueの毎日の分類、CI失敗原因の調査と要約、日次リリースレポート作成、バグチェックなど）にAutomationsを活用している。
二面性モード、秒で切り替え
開発者はAIとの協働において好みが分かれる。
直接的で実行重視のパートナーを好む人もいれば、会話やインタラクションを多めにしたい人もいる。
Codexは今、二つの性格を選べる——一つはシンプルで実用的なスタイル、もう一つは対話的で共感的なスタイル。
能力は全く同じで、好みに合わせて選べるだけ。アプリ、CLI、IDE拡張で/personalityコマンドを入力すれば切り替え可能。
安全性をデフォルトに、必要に応じて設定
さらに、OpenAIは「設計に安全性を組み込む」（Security by Design）理念を、CodexのAIエージェントスタックのあらゆる側面に反映。
Codexアプリは、ネイティブのオープンソースかつ設定可能なシステムサンドボックス（Sandboxing）を採用——これはCodex CLIと同じ。
デフォルトでは、CodexのAIは、現在の作業フォルダやブランチ内のファイルだけを編集し、キャッシュされたWeb検索を利用。
より高い権限を必要とするコマンド（例：ネットアクセス）を実行する場合は、事前に許可を求める。
プロジェクトやチームごとにルールを設定し、特定のコマンドを昇格権限で自動実行させることも可能。
すべてはコードで制御される
今や、企業や開発者はCodexを使ったエンドツーエンド開発にますます依存。
12月中旬にGPT-5.2-Codexをリリースして以来、Codexの総利用量は倍増し、過去1ヶ月で100万人以上の開発者が利用。
次のステップは、Windows版アプリのリリース、モデル能力のさらなる向上、推論速度の高速化など。
OpenAIの科学者は、過去数週間で書いたコードは過去数年分より多いと感慨。
さらに、Codexを使ってPrismの複数のバグや機能アップデートも修正。
アプリ内では、実際のフィードバックに基づき、複数のAIエージェントのワークフローを継続的に改善し、並行タスクの管理やAI間の切り替えを容易にし、コンテキストを失わない工夫も進めている。
また、クラウドトリガーのサポートも開発中で、Codexがバックグラウンドで継続的に動作できる仕組みを目指す——PCが起動している間だけでなく。
Codexはシンプルな前提に基づく：すべてはコードで制御される。
推論とコード生成においてAIが強くなるほど、さまざまな技術・知識作業の能力も高まる。
OpenAI全体の取り組み
しかし、現状の大きな課題は、最先端モデルの能力と、実際に人々が気軽に使えるレベルとのギャップだ。
Codexはこのギャップを縮め、人々がOpenAIモデルの知恵をより簡単に指揮・監督・応用できるようにすることを目指す。
OpenAIは、Codexを最強のプログラミングAIエージェントに育てることに注力し、コード以外の広範な知識作業もこなせる万能AIへと進化させる土台を築いている。
付録
上記のレーシングゲーム作成時に使った初期プロンプト例（要約版）：
その後、Codexは10個の一般的なプロンプトのリストから繰り返し提示され、問題の処理を続ける。
例の一つは：
出典：新智元
リスクと免責事項
市場にはリスクが伴うため、投資は慎重に。この記事は個人投資の助言を意図したものではなく、特定の投資目的や財務状況、ニーズを考慮していない。読者は、この記事の意見・見解・結論が自分の状況に合うかどうかを判断し、投資の責任は自己負担。