【ITニュース解説】【検証】Claude Code vs Codex：同じアプリを作ってコード品質を比較してみた

システム開発の現場では、日々新しい技術が登場し、私たちの仕事のやり方を変えつつある。その中でも特に注目されているのが、プログラミング作業を支援するAIツールだ。これらは、人間が書くべきコードの一部を自動で生成したり、エラーを見つけ出したり、より効率的なコードを提案したりすることで、開発者の負担を減らし、生産性を高める可能性を秘めている。今回紹介する記事では、そんなプログラミング支援AIの中でも代表的な「Claude Code」と「Codex」という二つのツールを使い、同じ要件のアプリケーションを実際に作ってみて、それぞれの生成するコードの品質がどう違うのかを詳細に比較検証した興味深い内容が報告されている。

この比較の目的は、これからシステムエンジニアを目指す皆さんにとっても、どのAIツールがどのような状況で役立つのか、それぞれの強みと弱みを知る手がかりとなるだろう。比較対象として選ばれたのは、多くの人が日頃から利用している「ToDoアプリ」という身近なアプリケーションだ。具体的なタスクの追加、完了、削除といった機能を実装する過程で、両ツールの実力が試された。そして、比較は単に動くか動かないかだけでなく、「コード品質」という多角的な視点から行われた点が重要だ。

まずは、登場する二つのAIツール、「Claude Code」と「Codex」について簡単に説明する。 Claude Codeは、Anthropic社が開発した大規模言語モデル「Claude」を基盤としたプログラミング特化のAIだ。自然言語での指示を高度に理解し、複雑な要件にも対応できる精度の高いコード生成が期待されている。開発者からの細かな指示や、漠然とした要望に対しても、文脈を読み解き、適切なコードを提案する能力に優れていると言われる。 一方、CodexはOpenAI社が開発したAIであり、有名なChatGPTのプログラミング版とも言える存在だ。こちらも自然言語での指示に基づいてコードを生成するが、幅広いプログラミング言語やフレームワークに対応しており、多様な開発シーンでの活用が想定されている。特に、短い指示からでも迅速に基本的なコードを生成し、開発の初期段階でのプロトタイプ作成などに強みを持つ。

今回の検証では、両ツールにToDoアプリのコードを作成させ、以下の5つの観点からその品質が評価された。これらの観点は、実際のシステム開発においてコードの良し悪しを判断する上で非常に重要となるものだ。

第一に「コードの正確性・完全性」だ。これは、作成されたコードが指定された要件通りの機能を正確に実装しているか、また、必要な機能が全て網羅されているかという点を見る。バグがなく、期待通りに動作するかどうかは、アプリの信頼性に直結する最も基本的な要素だ。

第二に「可読性」だ。コードは一度書かれたら終わりではなく、他の開発者がそのコードを読んで理解し、修正や機能追加を行うことが頻繁にある。そのため、コードが分かりやすく、誰が読んでも意図が伝わりやすいように書かれているかという点が重要となる。インデントが適切か、変数名が適切か、コメントは適切か、といった要素が含まれる。

第三に「保守性」だ。これは、将来的にアプリケーションに機能追加や変更が必要になった際に、どれだけ容易にその作業が行えるかという観点だ。例えば、特定の機能だけを修正したいときに、他の部分に影響が出にくい設計になっているか、コードの構造が変更に対応しやすいか、といった点が評価される。保守性が低いコードは、後々の改修コストが膨大になる可能性がある。

第四に「テスト容易性」だ。システム開発では、作成したコードが正しく動作するかどうかを検証するために「テスト」が欠かせない。この観点では、コードの各部分が独立しており、自動テストを組み込みやすい構造になっているか、テストコードを書きやすいか、といった点が評価される。テストがしにくいコードは、バグを見逃すリスクが高まる。

第五に「拡張性」だ。アプリケーションは一度リリースされた後も、ユーザーの要望やビジネスの変化に合わせて新しい機能が追加されていくのが一般的だ。拡張性とは、将来的に新しい機能を追加する際に、既存のコードに大きな変更を加えることなく、スムーズに機能を追加できるような設計になっているかという点だ。

これらの厳密な観点から比較した結果、両ツールにはそれぞれ明確な強みがあることが判明した。 Claude Codeは、「コードの正確性・完全性」において特に優位性を見せた。詳細な指示を与えれば与えるほど、その意図を正確に汲み取り、要件に合致した完成度の高いコードを生成する傾向があった。これは、Claude Codeが持つ高度な自然言語理解能力と、複雑な思考プロセスをシミュレートする能力の表れと言える。例えば、特定の設計パターンを適用するといった細かい指示にも応えやすく、結果としてバグが少なく、すぐに動作するコードが生成されることが多かった。この特性は、特に品質が厳しく求められるシステムや、複雑なロジックを実装する際に強力な味方となるだろう。

一方、Codexは「汎用性」と「迅速なプロトタイプ作成能力」に強みを発揮した。短い指示でも、多様なプログラミング言語やフレームワークに対応した基本的なコードを素早く生成できるため、開発の初期段階でアイデアを素早く形にしたい場合や、複数の技術スタックを試してみたい場合に非常に有効だ。しかし、今回の検証では、詳細な指示が不足すると、生成されるコードの構造や設計パターンにおいて、可読性や保守性に課題が見られる場面もあった。シンプルな機能の実装には向いているが、大規模なアプリケーション全体を設計する際には、開発者が適切な指示を出し、生成されたコードを適切に修正・調整する必要があることが示唆された。

今回の検証で明らかになったのは、プログラミング支援AIは万能ではなく、それぞれの特性を理解し、適切に使い分けることが重要だという点だ。Claude Codeは、より具体的で詳細な要件や、特定の設計思想に基づいた高品質なコードを求める場合に適している。一方でCodexは、アイデアを素早く形にしたい、多岐にわたる技術を試したい、といった柔軟性やスピードが求められる場面で真価を発揮するだろう。

システムエンジニアを目指す皆さんにとって、これらのAIツールは単なる補助ツールではなく、プログラミング学習の強力なパートナーにもなり得る。AIが生成したコードを読み解き、なぜそのように書かれているのか、より良い書き方はないのかを考えることは、自身のコーディングスキルを向上させる絶好の機会となる。また、AIが自動生成したコードをレビューし、必要に応じて修正する能力は、これからの開発者にとって必須のスキルとなるだろう。

結論として、Claude CodeとCodexはそれぞれ異なる得意分野を持つ。開発者は、プロジェクトの目的、必要なコード品質、開発スピードなどの要素を考慮し、最も適したAIツールを選択するべきだ。将来的には、これらのツールがさらに進化し、開発プロセスをより一層効率化してくれることは間違いない。これらのAIを上手く活用し、より質の高いシステム開発を目指すことが、現代のシステムエンジニアに求められる能力と言えるだろう。