CopilotとCodexの違いと使い分け10選｜VS Codeで効率化するAI開発ガイド

はじめに｜この記事で得られる価値

「CopilotとCodex、どっちを使えばいいの？」
VS Codeを日常的に使う開発者なら、一度は感じたことがある疑問ではないでしょうか。
私たちも最初は「どちらもコードを出してくれるAI」くらいの認識でした。
しかし実際に併用してみると、両者の“得意分野の違い”を理解することが生産性のカギだと分かります。

本記事では、すでに両ツールを導入している開発者に向けて、
使い分けの考え方・実務でのおすすめ10パターン・他の開発者の併用例・運用の注意点を整理しました。
「AI補助をどう使えば最も効率的か？」そのモヤモヤを一緒に整理していきましょう。

1. なぜ「Codex × Copilot」の使い分けが課題になるのか

まず整理したいのは、両ツールの構造的な違いです。
Copilotはエディタ内の文脈をリアルタイムに読み取り、次の数行を予測補完する“ローカル文脈型”。
対してCodexは自然文からコード全体を生成する“自然言語理解型”です。

同じ入力をしても似た提案が出る――これが「どちらを使えばいいのか分からない」原因です。
境界線を引くなら、Copilotは既存コードを補う相棒、Codexは新しいコードを創り出す設計者。
この視点を持つだけで、日々の判断がぐっと楽になります。

（Copilotと他AIツールの比較については『ChatGPT・Copilot徹底比較｜AIコーディングツール5選と活用法』もご参照ください）

用語解説：Copilot
GitHubが提供するAIコード補完ツール。エディタ内の文脈をもとに、次に書くべきコードを提案してくれる。

用語解説：Codex
OpenAIが開発したAIコード生成モデル。自然言語の指示からコード全体を自動生成できる。

用語解説：ローカル文脈型
現在のファイルや直前のコード内容をもとに、次の数行を予測・補完する方式。

用語解説：自然言語理解型
人間の言葉（日本語や英語など）を理解し、指示内容に沿ったコードや説明文を生成するAIの仕組み。

2. Codexの基本と強み（VS Code上でできること）

Codexは自然文からコードを生成できるAIエージェント型ツールです。
VS Code拡張として利用することで、以下のような操作が可能になります。

自然言語からスクリプト生成： 例：「CSVを読み込んで平均値を計算するPythonコードを書いて」 → 関数構造を含むスクリプトを自動生成。
既存コードの説明・コメント生成： 例：「この処理を説明して」と入力すると、日本語の要約コメントを生成。
レビューや修正の支援： 不具合を提示すると、改善提案と理由を自然文で返します。

Copilotが「文脈補完の達人」なら、Codexは「アイデアを即コード化する職人」。
プロトタイプ作成やスクリプト生成に最適です。

（AIによるコーディング効率化やプロンプト活用法については『AIによるコーディング効率化術：プロンプト活用法』もご参照ください）

用語解説：AIエージェント
人間の指示や目的に応じて自律的に動作し、タスクを自動化するAIプログラム。

用語解説：VS Code拡張
Visual Studio Codeの機能を追加・拡張できるプラグイン。AIや言語サポートなど多様な拡張が存在する。

3. 使い分けのおすすめ10選（実務別ガイド＋プロンプト例）

具体的に、「この場面ではどちらを使うべきか」を整理してみましょう。

シーン	おすすめ	理由（概要）
① JS／TSのUI処理生成	Codex	イベント処理など短命関数生成に強い
② Pythonスクリプト生成	Codex	抽象的指示→正確なコード生成が得意
③ 既存コードのリファクタ	Copilot	周辺文脈の解析が強い
④ バグ修正	Copilot	意図検知・例外補完が得意
⑤ コード説明・チュートリアル	Codex	自然文生成能力が高い
⑥ テストコード生成	Copilot	構造整合性の維持が強い
⑦ CLI／Shellスクリプト	Codex	構文変換・自動化に強い
⑧ HTML／CSS調整	Copilot	デザイン補完・整合性が高い
⑨ コメント／README生成	Codex	要約・説明生成に強い
⑩ チームレビュー支援	Copilot	差分・命名提案に優れる

■ 実例コード

JavaScriptのUI制御：
「ボタンがクリックされたらフォーム内容をJSONで出力する関数を書いて」
→ Codexがイベント制御コードを自然生成。Copilotは補完止まり。

Pythonのデータ処理：
「CSVファイルから売上平均を計算してコンソール出力するコードを書いて」
→ Codexが1ファイル構成を生成。Copilotは局所補完が得意。

リファクタリングやレビュー：
// コメント: この関数をasync/awaitを使ってリファクタリングしてください
→ Copilotが周辺文脈を解析し、最適な非同期処理に変換。

✅ 新規生成ならCodex、改善補完ならCopilot。
この一行を意識するだけで、使い分けの精度は格段に上がります。

（Copilotの導入手順や活用メリットについては『GitHub CopilotでAIコード補完！導入手順と効率化メリット徹底解説』もご参照ください）

用語解説：リファクタ
コードの動作を変えずに、構造や可読性を改善する作業。

用語解説：テストコード
プログラムが正しく動作するか自動で検証するためのコード。

用語解説：CLI（コマンドラインインターフェース）
文字入力で操作するプログラムの操作画面や仕組み。

用語解説：README
プロジェクトの概要や使い方、注意点などをまとめた説明ファイル。

4. CopilotとCodexの比較軸まとめ（選び方のフレーム）

開発フェーズごとに役割を整理すると、次のようになります。

観点	Codex	Copilot
コード生成	自然言語指示に強い	既存文脈からの補完が得意
精度・一貫性	構文正確性が高い	周辺コードとの整合性が高い
学習対象	API仕様・一般構文	開発者のコーディング傾向
用途	新規スクリプト／説明生成	リファクタ／バグ修正／レビュー
最適フェーズ	設計・実装初期	実装中・レビュー段階

設計段階でCodex、レビュー段階でCopilot。 これが多くの開発者が採用する自然な棲み分けです。

用語解説：API
ソフトウェア同士が機能やデータをやり取りするための決まりや窓口。

用語解説：実装初期／レビュー段階
実装初期は新しい機能や構造を作る段階、レビュー段階は他者が内容を確認し改善点を指摘する工程。

5. 他の開発者はどう使っている？併用パターン事例

多くの開発チームでは、「生成＝Codex／補完＝Copilot」という分業が定着しています。
個人開発では、Codexで雛形を作り、Copilotで細部を整える流れが多いです。

チーム開発では、Copilotをレビュー支援ツールとして使う事例も増加中。Pull Request差分解析で命名提案やコメント統一を支援します。

「どちらか一方を選ぶ」ではなく、「工程で切り替える」――これが現代のAI開発の基本スタイルです。

用語解説：Pull Request（プルリクエスト）
変更内容をチームに提案し、レビューやマージを依頼する仕組み。主にGitHubなどで使われる。

用語解説：命名提案
変数名や関数名など、より分かりやすい名前をAIや他者が提案すること。

用語解説：コメント統一
コード内の説明文や注釈の書き方を揃えて、可読性や保守性を高めること。