「100万円使ってわかった」——Claude CodeとCodexの使い分け論争、開発者が出した結論

「Claude CodeとCodexはどっちがいい？100万円使ってわかった結論を共有します。」

そう言い切る投稿が開発者の間で広がっています。
答えは「どちらか一方」ではありませんでした。
SNS運用やAI活用を仕事にしている人にとっても、この2つのコーディングAIの違いを知っておくと、外部に開発を頼むときの判断材料になります。

先に結論をまとめると：
– Claude CodeとCodexの性能差は、ベンチマークでほぼ横一線まで縮まっている
– 「思考」が中心の作業はClaude Code、「作業量」が中心の作業はCodexという分担が定着しつつある
– 契約中のサービスから始め、必要を感じたらもう一方を追加するのが実利的な判断

Xで広がる「結局どっちなのか」論争

AnthropicのClaude Codeと、OpenAIのCodexは、どちらもターミナル上で動くAIコーディングツールです。
ユーザーが日本語や英語で指示を出すと、AIがコードを書いたり修正したりしてくれます。

Xでは、両方を試した開発者たちが実体験を投稿しています。

https://x.com/starriver0513/article/2088771527114465726

この投稿主は、テスト用と本番用でそれぞれ月30ドルのプランを複数契約し、支払いメールをAIに分析させるほど検証を重ねたといいます。
最終的に選んだのは、文章・画像・資料作成までを1つの流れでつなげやすいという理由でした。
コードを書く速さだけでなく、「どこまで一気通貫でできるか」が判断の軸になっている点が印象的です。

ただ、この投稿だけでは「なぜ意見が分かれるのか」まではわかりません。
そこで実際の性能差と、それぞれの得意分野を調べてみました。

調べて分かったこと

性能差は本当にあるのか？

AI性能評価機関Artificial Analysisが実施したTerminal-Bench 2.1というベンチマークテストでは、CodexCLI（GPT-5.6 Sol搭載）が89.5%、Claude Code（Claude Opus 5搭載）が89.1%という結果でした。
差はわずか0.4ポイントです。
2026年6月時点ではCodexの優位がもっと明確だったとされているので、Claude Codeが数ヶ月で急速に追いついたことになります。
ベンチマークの数字だけで優劣を決めるのが難しくなっているのが今の状況です。

どこで差が残っているのか？

数字がほぼ並んだ一方で、機能面の違いはまだ残っています。
Claude Codeは、コードの構造を理解する「LSP連携」、複数の作業を同時に進める「Agent Teams」、外部ツールと連携する「Hooks」という3つの機能で一歩先を行っているとされます。

一方Codexは、Claude Codeの設定や直近のやり取り履歴（一定期間・件数の上限あり）を取り込める移行機能を持ち（内容はCodex側の形式に変換される）、CLI・IDE・Web・デスクトップ・クラウドといろいろな場所から同じ作業を続けられる点が強みです。
複数のAIエージェントを並行して動かせるのもCodexの特徴で、こちらはX上でも「作業量が多いタスクはCodex向き」という声が繰り返し出ていました。

Claude CodeとCodexの比較はこちらのポストを参照 https://t.co/CMFyJU7ivo

— 山本 正喜 / kubell CEO (旧Chatwork) (@cwmasaki) 2026年8月24日

このポストでも、Codexはデスクトップアプリの完成度や安定性、画像生成が評価される一方、Claude Codeは推論の深さやサブエージェントの強さが挙げられており、両方を併用する開発者が多いという指摘がありました。

結局、今から始めるならどっちを使うべきか？

すでにChatGPT PlusやClaude Proのどちらかを契約している人は多いはずです。
実測データを踏まえると、まず今契約しているサービスからCodexかClaude Codeのどちらかを試し、物足りなさを感じた作業だけもう一方を追加するのが遠回りにならない選び方のようです。
実際に「claude code codex」という組み合わせでの検索数は直近で前年同期の1.5倍に増えているとの見方もあり、この比較自体への関心はまだ伸びている段階のようです。

Shiritomo編集部の考察：判断基準は「速さ」から「役割分担」に移った

かつてAIコーディングツールの比較は「どちらが早くコードを書けるか」という単純な速度勝負でした。
ですが今回調べてわかったのは、ベンチマークの差がほぼゼロになった結果、比較の軸そのものが「思考型か作業量型か」という役割分担の話に移っているということです。

SNS運用や情報発信に携わる立場から見ると、これは他のAIツール選定にも通じる話です。
単体の性能で選ぶ時代から、「自分の作業のどの部分を任せたいか」で選ぶ時代に変わってきています。
今後同じような比較記事や検証投稿が増えるほど、読者は「性能表」より「どの作業に強いか」を知りたがるはずです。
発信する側も、数字の優劣より役割の違いを伝える方が読まれやすくなっていくでしょう。

まとめ

Claude CodeとCodexの性能差はほぼ埋まり、選ぶ基準は「思考型の作業か、作業量が多い作業か」という役割分担に移っています。
まずは今契約しているサービスから試し、必要に応じて併用するのが実利的な判断のようです。

さらに深掘りしたい方へ

この記事で紹介した実測データはArtificial Analysis社のTerminal-Bench 2.1によるものです。
最新の比較検証は、両ツールの公式ドキュメントや検証記事も併せて確認することをおすすめします。