codexでうまく開発できない？ちょっと待って、それは使い方が原因かも
はじめに｜知ってるだけで精度にかなり違いが出る
「codex CLIを使ってみたけど、正直うまくいかなかった」
「なんかすごそうだけど、思った通りに動かない」
こう感じたことがあるなら、まず伝えたいのはこれです。
それ、センスや理解力の問題ではありません。
ほとんどの場合、codex CLI の使い方を知らないだけです。
AI駆動の開発は、「知っている前提」が少し違うだけで、結果の精度が大きく変わります。この記事では、codex CLI を使う前に最低限知っておきたい考え方を整理します。
codex CLI は便利だけど、いきなり使うと難しい
まず大前提として、codex CLI はかなり強力なツールです。
- リポジトリ全体を見て判断する
- ファイルを書き換える
- コマンドを実行する
つまり、人間の代わりに開発作業を進める存在です。
その分、
- 何も決まっていない状態
- ふわっとした指示
- 雑な使い方
をすると、「それっぽいけど違うもの」が出来上がりやすくなります。
codex CLI は“考えてくれる魔法の箱”ではありません。
モデルを初期設定から変えていない
いきなり codex CLI に実装を任せる前に、一段階クッションを置くのがおすすめです。
やることはシンプルで、
- 何を作りたいのか
- 何を使うのか
- 何をしないのか
を、チャット感覚で整理するだけです。
この段階では、実装よりも「言葉にすること」を優先します。
推論量を最初から high にしている
codex CLI を使い始めたばかりの頃に多いのが、推論量を最初から high にしてしまうケースです。
high にすると一気にそれっぽい成果物は出てきますが、
- なぜその設計になったのか分からない
- どこで解釈がズレたのか追えない
- 修正の仕方が分からない
という状態になりやすくなります。
これは high が悪いわけではなく、AIの挙動を理解しないまま使っているのが原因です。
最初は gpt-5.2 + low で、
- 指示にどう反応するか
- どこまで書けば伝わるか
を観察するところから始めるのが近道です。
一気に完成させようとしている
おすすめの進め方は、かなり地味です。
1. 小さな要件を出す
2. 出力を見る
3. ズレたら言い直す
4. 次に進む
これを繰り返します。
この過程で、
- どんな指示だと誤解されるか
- どこまで書くと伝わるか
- 曖昧だと何が壊れるか
が、自然と分かってきます。
この工程を飛ばすと、後で codex CLI でも必ず詰まります。
agents.md を設定せずに使っている
codex CLI を使うなら、agents.md を設定しないのは明確なアンチパターンです。
codex CLI は作業を始める前に agents.md を読み、
- 何をしていいか
- 何をしてはいけないか
を前提として動きます。
つまり、agents.md がない状態は、
> 全部触っていい
と解釈されやすくなります。
最初から完璧である必要はありません。
- このリポジトリの目的
- 使う技術
- 触ってほしくないもの
これだけでも書いておくだけで、codex CLI の挙動はかなり安定します。
要件を文章にせず、そのまま実装させている
codex CLI に実装を任せる前に、最低限これだけは言語化しておきましょう。
- 何の言語で、何のフレームワークか
- 何を達成するものか
- 画面構成はどうなっているか
- （使うなら）外部APIは何か
これを簡単なドキュメントにして渡すだけで、codex CLI の精度は一段階上がります。
このドキュメント作成自体も、汎用モデルと一緒に進めるのがおすすめです。
まとめ｜AI駆動は「慣れ」が9割
AI駆動の開発は、才能勝負でもセンス勝負でもありません。
多くの場合、うまくいかない理由は
- モデルを初期設定のまま使っている
- 推論量をいきなり high にしている
- 一気に完成させようとしている
- agents.md を置いていない
- 要件を文章にしていない
といった 使い方の問題 です。
codex CLI は、慣れと使い方がほぼすべてです。
- 最初は gpt-5.2 + low
- 小さく作る
- 挙動を観察する
- agents.md を置く
- 徐々に任せる範囲を広げる
この流れを守るだけで、codex CLI は「難しいツール」からかなり頼れる相棒に変わります。
焦らなくて大丈夫です。まずは、正しい入口から始めましょう。
