【ITニュース解説】Claude Code vs Codex: Dev Workflow Comparison

AI技術の進化は、システム開発の現場に大きな変化をもたらしている。特に、AIがコード生成や開発作業を支援するツールは、エンジニアの生産性を飛躍的に向上させる可能性を秘めている。今回注目するのは、そうしたAIコーディングアシスタントの代表格である「Claude Code」と「Codex（GPT-5を基盤とする）」の比較だ。これらのAIが、実際の開発ワークフローにおいてどのように機能し、どのような違いがあるのかを深掘りしていく。

この比較は、単なる性能ベンチマークではなく、実際の開発者が直面するような具体的なタスクを通して行われた。比較の目的は、各AIがコード品質、開発速度、コスト、そして開発体験（DX）の観点から、どのような特性を持つかを明らかにすることにある。

比較の前提として、MCP（Multi-tool Connection Protocol）という概念が重要になる。これは、Figma（デザインツール）、Jira（プロジェクト管理ツール）、GitHub（コード管理ツール）といった様々な開発ツールとAIを連携させるための共通の接続層を指す。Claude Codeは当初からこのMCPをネイティブにサポートしているが、Codexは最近になってstdioベースのMCPサポートを追加したばかりで、直接的なHTTPエンドポイントのサポートはまだない。そのため、CodexでFigmaなどのツールと連携させるために、筆者は簡単なプロキシ層を自作している。この準備によって、両方のAIがRube MCPというユニバーサルな接続層を通じて、各種開発ツールにアクセスできるようになった。

具体的な比較タスクは二つ用意された。一つ目は、Figmaで作成された複雑なランディングページのデザインを、Next.jsとTypeScript、TailwindCSSを使って再現するというUIクローニングの課題だ。もう一つは、タイムゾーン対応のCron式ジョブスケジューラーをTypeScriptで実装するという、よりシステム設計のスキルが問われる課題だった。公平を期すため、両方のAIには全く同じプロンプト（指示）が与えられ、同じ開発環境でテストされた。評価基準は、AIが処理した情報の単位であるトークンの使用量、開発にかかった時間、生成されたコードの品質、そして開発者が使用した際の体験（DX）であった。

最初のタスク、Figmaデザインのクローン作成では、両AIの特性が明確に現れた。Claude Codeは、与えられたFigmaのデザイン構造をある程度捉え、画像をデザインから抽出しようと試みた。しかし、全体の黄色いテーマカラーや、一部の細かいデザイン要素の再現には失敗し、視覚的な忠実性は部分的に留まった。それでも、ベースとなるレイアウトは再現されており、オリジナルのデザインを模倣しようとする姿勢は見られた。このタスクでClaude Codeは、600万以上のトークンを消費し、より多くの反復作業を要したため、時間も長くかかった。

一方、CodexはFigmaデザインの忠実な再現という指示を無視し、独自のランディングページを生成した。オリジナルのデザインとは全く異なるものの、見た目は良く、機能的なページをわずか10分程度で生成した。このタスクでのCodexのトークン使用量は約150万トークンと、Claude Codeに比べて大幅に少なかった。結果として、Codexは高速で低コストであったが、デザインの忠実性という点では全く異なる結果となった。

二つ目のタスク、ジョブスケジューラーの実装では、複雑なシステム設計とコード構造が求められた。タイムゾーン対応、Cron式サポート、永続化機能、そしてサーバー再起動時の未実行ジョブのキャッチアップ機能などが要求された。

Claude Codeは、このタスクに対して非常に包括的なソリューションを提供した。詳細な説明、コード内のコメント、そして組み込みのテストケースまで含んでおり、エラーハンドリングや正常なシャットダウン処理といった、本番環境に耐えうるコード構造を備えていた。トークン使用量は約23万トークンと、Figmaのタスクに比べれば少なかったものの、Codexよりは多かった。この「教育的価値」の高いアプローチは、コードの理解と将来的な保守性を重視する開発者にとっては非常に有用なものとなるだろう。

Codexもまた、このタスクで機能するソリューションを生成した。モジュール化され、タイムゾーン対応のCronスケジューラーで、JSONファイルを使った永続化とキャッチアップ機能も実装されていた。Claude Codeに比べて説明は簡潔だったが、コードはクリーンで機能的であり、効率的に課題を解決することに焦点を当てていた。このタスクでのCodexのトークン使用量は約7万トークンで、Claude Codeよりはるかに少なかった。およそ15分でタスクを完了させ、その効率性が際立った。

コスト面では、両タスクを通して一貫してClaude CodeがCodexよりも多くのトークンを消費する傾向が見られた。Figmaのタスクでは約4倍、ジョブスケジューラーのタスクでは約3倍のトークンを使用しており、それに伴い時間も長くかかった。これは、Claude Codeがより詳細な推論ステップ、説明、そして多くの反復作業を行うためだと考えられる。

開発体験（DX）については、Codexの方がセットアップがシンプルで使いやすいと感じられたようだ。特にHTTPベースのMCPを直接サポートしないという制約があったにもかかわらず、その使いやすさが評価されている。一方、Claude Codeは一度慣れてしまえば、より深い開発体験を提供すると感じられた。これは、その詳細な出力と包括的なアプローチが、開発者の思考プロセスとより深く結びつくためかもしれない。

結論として、Claude CodeとCodexはそれぞれ異なる強みを持っている。Claude Codeは、より複雑で詳細なタスク、特に本番環境で求められるような、しっかりとした構造とドキュメントを伴うコード生成に適している。デザインの忠実性についても、指示が正確に伝われば優れた結果を出す可能性がある。その包括的なアプローチは、教育的な価値も高く、コードの理解を深めるのに役立つだろう。

対照的に、Codexは、素早くプロトタイプを作成したい場合や、デザインの厳密な忠実性よりも「とりあえず動くもの」を効率的に生成したい場合に優れている。生成速度が速く、コストも低い。簡潔なソリューションを提供するため、シンプルなコード生成においては非常に強力なツールとなる。

どちらのAIも、MCPを通じて様々な開発ツールと連携し、開発ワークフローを効率化する可能性を秘めている。システムエンジニアを目指す者にとって、これらのAIツールを理解し、その特性に応じて使い分ける能力は、今後の開発現場で非常に重要なスキルとなるだろう。AIは単なるコード生成機ではなく、開発者の思考を拡張し、生産性を高める強力なパートナーとなりつつあるのだ。