OpenAI Codex 導入支援
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TOOL 05 OPENAI CODEX
OpenAI Codex
導入支援
開発チームの手が、設計と判断に戻る
料金
個別お見積もり｜AIコンサルティング／AI顧問／生成AI研修の組み合わせ
全国対応・オンライン完結。費用はかかりません。
開発フローのどの工程に組み込むかを決め、
判断は人が持つ形で定着させます
Codexに任せる
既存コードの理解
レビューの一次通し
テストの作成
実装のたたき台づくり
人が決める
設計の決定
本番マージの可否
権限とセキュリティの判断
この支援で変わること
仕様書が残っていないコードを、読める状態にできます
レビューの一次通しを挟めます
後回しになっていたテストを、書き始められます
任せる範囲と、人が決める範囲が明確になります
TOOL 05OpenAI Codex 導入支援｜導入前と導入後
導入前と導入後で、
こう変わります
いま
導入後
退職した担当者が書いたシステムに仕様書がなく、小さな改修でも影響範囲が読めないため着手できていない。
処理の流れと外部接続点、影響範囲が文書として残り、担当者が代わっても改修に着手できる状態になります。
レビューがベテラン数名に集中し、細かい書き方の指摘の往復で数日が過ぎ、設計の議論まで届いていない。
人が見る前に一次通しが入り、レビュー担当者は設計の妥当性と業務要件との整合に時間を使える状態になります。
テストが無いまま運用しており、改修のたびに手作業で画面を触って確認している。
改修予定のある機能から既存挙動のテストが揃い、壊れていないかを確認しながら改修を進められる状態になります。
エンジニアが個人の判断でAIを使っており、どのリポジトリのコードを扱っているかを会社として把握できていない。
対象リポジトリと権限、認証情報の扱いが決まり、会社として把握できる形で使われる状態になります。
AIが書いたコードをどこまで信用してよいかの基準がなく、そのまま採用する人と一切使わない人に分かれている。
AIが下書きする工程と人が判断する工程が分かれ、本番へのマージは誰が承認するかまで決まった状態になります。
TOOL 05OpenAI Codex 導入支援｜変わること
この支援で、
御社に起きる変化
01
仕様書が残っていないコードを、読める状態にできます
既存のコードを読ませて、処理の流れ、外部との接続点、変更したときに影響が出る範囲を説明させます。改修の前に何時間もかけて読み解いていた作業を短くし、担当者が代わっても着手できる状態に近づけます。
02
レビューの一次通しを挟めます
人がレビューする前に、明らかな抜け、例外処理の漏れ、命名や書き方の不統一を拾わせます。レビュー担当者が本来見るべき設計の妥当性と業務要件との整合に時間を使えるようになり、往復の回数が減ります。
03
後回しになっていたテストを、書き始められます
テストが無いまま運用しているコードに対して、既存の挙動を確認するテストを先に用意します。テストが揃うと、その後の改修やリファクタリングを、壊れていないか確認しながら進められるようになります。
04
任せる範囲と、人が決める範囲が明確になります
設計の決定、本番へのマージの可否、権限と認証情報の扱いは人が判断する工程として残します。どこまでAIに任せ、どこから人が見るかを文書にすることで、エンジニアごとの使い方のばらつきをなくします。
TOOL 05OpenAI Codex 導入支援｜向いている会社
こんな状況なら、
この支援が合います
向いている状況
- 自社サービスの開発、受託開発、社内システムの運用を抱えており、開発できる人の時間が足りていない
- 退職した担当者が書いたコードや、仕様書が残っていないシステムの改修に時間がかかっている
- 一部のエンジニアが個人でAIを使い始めているが、会社としてどのリポジトリで何をどこまで任せてよいかが決まっていない
この支援について
OpenAI Codexは、コードを読んで説明する、変更案を出す、テストを書くといった作業を任せられる開発者向けのAIです。導入支援では、どのリポジトリで誰がどこまで使うかの線引きから、既存コードの理解、レビューの一次通し、テストの作成、実装のたたき台づくりまで、開発フローのどの工程に組み込むかを決めて定着させます。設計の決定と本番マージの可否、権限とセキュリティの判断は人が持つ形で設計します。
TOOL 05OpenAI Codex 導入支援｜提供内容
御社で起きている課題ごとに、
何をどこまで行うかを先に出します
御社で起きている課題
BoostXが行うこと
01
エンジニアが個人の判断でAIを使い始めており、どのリポジトリのコードが外部に送られているのか、会社として把握できていない。
利用環境と権限の線引き（どのリポジトリで、誰が、どこまで）
利用形態と対象リポジトリ、権限、認証情報の扱いを決め、会社として把握できる形に集約します。
行うことの内訳（6項目）
- 利用形態の確認（クラウド上で動かす形、ターミナルで動かす形、エディタ拡張として使う形のどれを使うか。提供形態と利用条件は変更されることがあるため、契約時点の公式情報を一緒に確認します）
- 対象リポジトリの選定（先に使うリポジトリと、当面は対象にしないリポジトリを分けます）
- アカウントと利用者の管理（個人アカウントでの利用が混ざっていないかの確認と、会社契約への集約）
- リポジトリに対する権限（読み取りのみか、ブランチの作成まで許すか、本番ブランチには触れさせないか）
- 認証情報の扱い（環境変数、鍵、接続先情報をコードやプロンプトに含めないための確認）
- 顧客から預かっているコードを扱う場合の、契約上の確認事項の整理
02
退職した担当者が書いたシステムに仕様書がなく、小さな改修でも影響範囲が読めないため、手を付けられないまま運用でしのいでいる。
既存コードの理解（引き継ぎのない改修に着手する）
処理の流れ、外部接続点、影響範囲を読み解いて文書に残し、改修に着手できる状態まで持っていきます。
行うことの内訳（6項目）
- 対象システムの処理の流れの整理（どの画面・どのバッチから、どのデータがどう動くか）
- 外部との接続点の洗い出し（連携している他システム、API、データベース、ファイル連携）
- 変更したときに影響が出る範囲の特定（改修前の確認に使います）
- 設定ファイルや起動手順の整理（開発環境を立ち上げ直せる状態にします）
- 読み解いた内容をドキュメントとして残す手順（AIの出力をそのまま残さず、担当者が確認してから確定します）
- 残っている仕様書との差分の確認（資料と実物が食い違っている箇所を先に見つけます）
03
レビューがベテラン数名に集中し、指摘の往復で数日かかっている。細かい書き方の指摘に時間を取られ、設計の議論まで届いていない。
レビューの一次通し（人が見る前に拾う）
人が見る前の一次通しをAIに任せ、レビュー担当者が設計と業務要件の確認に時間を使える形にします。
行うことの内訳（6項目）
- 一次通しで見る観点の決定（例外処理の漏れ、入力値の確認、エラー時の挙動、命名と書き方の統一）
- 社内のコーディング規約を読ませて、規約に沿っているかを確認させる形の整備
- 指摘の扱い方の取り決め（そのまま直す指摘、担当者が判断する指摘、無視してよい指摘の分け方）
- レビュー依頼を出す前に開発者自身が通す形にするか、依頼後に自動で通す形にするかの決定
- レビュー担当者が本来見る観点の明示（設計の妥当性、業務要件との整合、性能、セキュリティ）
- 一次通しでは判断しない範囲の明示（本番マージの可否は人が決めます）
04
テストが無いまま長く運用しているため、改修のたびに手作業で画面を触って確認しており、確認漏れによる障害が起きている。
テストの作成（後回しになっている領域から）
改修予定のある機能から既存挙動のテストを用意し、開発の流れの中で実行される形に組み込みます。
行うことの内訳（6項目）
- 対象範囲の選定（改修予定がある機能、障害が起きたことのある機能から先に着手します）
- 既存の挙動を確認するテストの作成（いまの動きを壊していないかを見るためのテスト）
- 境界値と例外パターンの洗い出し（入力の上限、空の値、想定外の形式）
- テストデータの用意（本番データをそのまま使わない形での準備）
- テストの実行を開発の流れに組み込む手順の整理
- テストが通らなかったときの扱い（直すのか、既知の仕様として記録するのかの判断基準）
05
似たような画面や処理を毎回一から書いており、リファクタリングは必要と分かっていても、影響範囲が読めず着手できない。
実装のたたき台とリファクタリングの下ごしらえ
定型処理のたたき台づくりを任せ、リファクタリングはテストを用意した範囲から順に進める形にします。
行うことの内訳（6項目）
- 仕様書や要件メモから、実装の骨組みを出させる進め方（そのまま使わず、設計者が判断して確定します）
- 定型的な処理の作成（一覧画面、入出力の変換、帳票の出力、バッチ処理の雛形）
- 重複しているコードの洗い出しと、まとめ方の案の作成
- 古い書き方や使われなくなった処理の特定
- リファクタリングの順番づけ（一度に変えず、テストを用意した範囲から進めます）
- 変更の粒度の取り決め（レビューできる大きさに分けて出す形にします）
06
使っているエンジニアと使っていないエンジニアで進め方が分かれており、AIが書いたコードをどこまで信用してよいかの基準も共有されていない。
開発フローへの組み込みと、定着の確認
工程ごとの線引きと承認者を決め、研修と手順書でチーム全体の進め方を揃えたうえで、月次で使われ方を確認します。
行うことの内訳（6項目）
- 工程ごとの線引き（AIが下書きする工程、開発者が判断する工程、本番マージを承認する工程）
- 承認者の明示（本番への反映、データベースの変更、外部公開に関わる変更は誰が決めるか）
- 開発チーム向けの研修（自分が担当しているコードを題材に、その場で使える状態まで進めます）
- 使い方の手順書（渡す情報、任せてよい作業、そのまま採用してはいけない出力）
- 月次の確認（使っているエンジニアの数、任せている工程、レビューの往復回数や着手までの時間の変化）
- 内製したAIツールや自動化を本番で使う場合の審査への引き渡し（AI開発セキュリティ顧問で対応します）
45分で分かること
- いまお使いの環境と契約の状況に合う進め方
- 最初に対象にする業務の候補と、その優先順位
- AIコンサルティング・AI顧問・生成AI研修のどれから始めるか
- 進め方と、御社側にお願いすることの全体像
あると話が早いもの（なくても大丈夫です）
- 時間がかかっている業務の名前と、そのおおよその件数や時間
- いま契約しているAIツールと、使っている人数
- 対象にしたい部署と、おおよその人数
TOOL 05OpenAI Codex 導入支援｜進め方
現状把握から月次の確認まで、
6つの段で進めます
01現状把握（開発体制と時間の使われ方）
開発チームの人数、担当しているシステム、レビューの進め方、いま時間がかかっている工程を確認します。個人でAIを使っているエンジニアがいる場合も、その使い方を含めて一覧にします。
02対象リポジトリと権限の決定
先に使うリポジトリと、当面は対象にしないリポジトリを分けます。あわせて、リポジトリに対する権限、認証情報の扱い、顧客から預かったコードの扱いを決めます。
03組み込む工程の選定
既存コードの理解、レビューの一次通し、テストの作成、実装のたたき台のうち、効果が出やすい工程から順番を決めます。先に1工程に絞って始めます。
04手順づくりと試行
選んだ工程について、渡す情報、見る観点、出力の扱い方を手順書にします。実際の案件で試し、指摘の質や出力の使いやすさを見ながら調整します。
05開発チームへの研修と展開
自分が担当しているコードを題材に演習を行い、その場で使える状態まで進めます。任せてよい作業と、そのまま採用してはいけない出力の区別も共有します。
06月次の確認と、次の工程へ
使われ方と、レビューの往復回数や着手までの時間の変化を確認します。定着した工程の次に組み込む工程を決め、順に広げていきます。
TOOL 05OpenAI Codex 導入支援｜料金
3つのサービスを、
御社の段階に合わせて組み合わせます
対象部署数・業務数で変わります。AI顧問は月額11万円（税込）から、生成AI研修は33万円（税込）からです。
料金は税込
AIコンサルティング
どの工程に組み込むかを決める
個別お見積もり
- 開発フローの整理と、時間がかかっている工程の特定
- 対象リポジトリと権限、認証情報の扱いの決定
- 組み込む工程の選定と順番づけ
- 進め方をまとめたロードマップ
- 対象範囲は1チーム・複数チーム・全社から選べます
こんな会社に開発を抱えているが、AIをどの工程に入れるべきか、どこまで任せてよいかを決める必要がある会社。範囲を伺ってお見積もりします。
AIコンサルティングを詳しく見る →AI顧問推奨
毎月1工程ずつ、開発フローを変える
月額22万円／月
- 月次の打ち合わせとチャット相談
- 毎月1件のAI化（工程の選定から手順づくり、現場導入、効果確認まで）
- 手順書の整備と、現場で出た質問への対応
- 使われ方と工程の変化の確認
- オンライン完結（Light 月額11万円・Growth 月額33万円もお選びいただけます）
こんな会社に導入後に社内で進める担当者がいない会社。1工程ずつ組み込み、開発フローを段階的に変えていく進め方です。
AI顧問を詳しく見る →生成AI研修
開発チームが自分の担当コードで使える状態に
33万円〜
- 受講者ご自身が担当しているコードを題材にした演習
- 任せてよい作業と、そのまま採用してはいけない出力の区別
- 認証情報や顧客コードの扱いに関する回
- 基礎研修パック33万円／実践研修パック55万円／研修と定着のプログラム110万円〜
- 研修後の定着確認まで含める構成も選べます
こんな会社に一部のエンジニアだけが使っており、チーム全体の進め方が揃っていない会社。自分の担当コードで使える状態にすることを目的にします。
生成AI研修を詳しく見る →対象範囲の数え方（お見積もりの単位）
- 対象とする開発チームの数と、組み込む工程の数で範囲を決めます
- 1工程＝1つの作業（例: レビューの一次通し、テストの作成）で、手順の整備と現場導入までを含みます
- 既存コードの理解は、対象システム1つを1件として数えます
- 権限と利用ルールの整備は、チーム数にかかわらず1回分として数えます
- 開発チーム向け研修は開催回数と対象人数でお見積もりします
- どこまでが範囲かは、着手前の提案書に書いてお渡しします。開始後に数え方を変えることはしません
TOOL 05OpenAI Codex 導入支援｜費用対効果の考え方
かかっている時間から、
支援の費用と並べて考えます
コストを下げる売上を増やす処理量を増やす品質を上げる判断を速くする
試算例（数字は仮のもので、実績ではありません）
STEP 1
対象工程を1つ置く
仮に、エンジニア5名のチームで、コードレビューの対応と既存コードの読み解きに1人あたり週6時間を使っているとします。
STEP 2
かかっている時間を出す
5名 × 週6時間 × 4週 ＝ 月120時間。人件費換算を1時間あたり4,500円と仮定すると、月54万円、年間648万円です。
STEP 3
減る幅を仮に置く
レビューの一次通しをAIに任せ、既存コードの読み解きにも使う形に変えて、この工程の時間が仮に3割減ったとすると、月16万2,000円、年間194万4,000円が開発そのものへ戻ります。
STEP 4
支援費用と並べる
AI顧問 Standard ＝ 月額22万円（税込）× 12ヶ月 ＝ 年間264万円。毎月1件ずつ組み込む契約なので、年間では複数の工程が対象になります。
金額に表れにくい効果もあります。仕様書のないシステムに着手できるようになること、テストが揃って改修時の不安が減ること、レビュー担当者が設計の議論に時間を使えるようになることです。
上記は考え方をご説明するための試算例です。人数・時間・単価はすべて一例として置いた仮定値であり、削減できる時間や金額をお約束するものではありません。Codexの利用料は御社とOpenAIとのご契約であり、本支援の費用には含まれません。また、AIが出力したコードの品質や、それを本番で使った結果を保証するものでもありません。最終的な採否は人が判断する前提で設計します。ご相談の際は、御社の開発体制と実際にかかっている時間をもとに試算をご一緒します。
TOOL 05OpenAI Codex 導入支援｜ほかのツールとの使い分け
ほかのツール・サービスとの
使い分け
同じコーディング用途でも、Claude CodeとCodexでは支援の立ち位置が異なります。
Claude Codeは、会社の業務に合わせた環境そのものをBoostXが設計・構築する対象で、Claude Code構築支援としてご提供し、構築後はClaude Code顧問として月額で伴走します。
Codexは、すでに動いている開発フローに後から組み込む対象で、本ページの導入支援がそれにあたります。
両方を併用している会社もあり、どちらを主に使うかは対象業務と既存の開発環境から決めます。
どちらの場合でも、内製したツールやAIを本番で使ってよいかの判断は別の役割で、AI開発セキュリティ顧問が第三者として構成、権限、認証情報の扱い、外部送信を確認し、本番可否をお伝えします。
文章の作成、調査、資料の下書きといった開発以外の業務は、ChatGPT、Microsoft 365 Copilot、Google Geminiが対象です。
業務そのものをAIが処理する形に作り替える場合は、AIエージェント開発として切り分けてお見積もりします。
HOW WE WORK無料相談からの流れ
無料相談から開始まで、3つの段で進みます
全国対応。福岡市博多区の近隣は対面も可能です。
STEP 1
無料相談最大45分
御社がすること
いまの業務の状況と、AIで解決したい業務をお話しください。
BoostXが出すもの
AI化できそうな業務と優先順位を、その場でお伝えします。
STEP 2
ご提案・お見積もり1週間前後
御社がすること
内容をご確認のうえ、進めるかどうかをお決めください。
BoostXが出すもの
合うサービスと進め方、費用の目安をまとめてご提示します。
STEP 3
開始最短翌週
御社がすること
対象の業務を実際に行っている方と、意思決定の窓口をお決めください。
BoostXが出すもの
キックオフで最初の対象業務を決め、進め始めます。
APPENDIXご契約の前に
OpenAI Codex 導入支援について、
よくいただくご質問
QCodexの利用契約は、BoostXから申し込めますか。
いいえ。利用契約は御社とOpenAIとの直接のご契約になります。BoostXは再販を行っていません。本支援でお手伝いするのは、利用形態の選定、対象リポジトリと権限の決定、開発フローのどの工程に組み込むかの設計、手順書づくりと開発チームへの研修です。契約に必要な確認項目は整理してお渡しし、判断をご一緒します。
QClaude CodeとCodexは、どちらを使えばよいのでしょうか。
目的によって分かれます。会社の業務に合わせた環境を一から設計して構築したい場合はClaude Codeが対象になり、BoostXではClaude Code構築支援としてご提供しています。すでにある開発フローに、レビューの一次通しやテストの作成といった工程からAIを組み込みたい場合はCodexが扱いやすくなります。両方を併用している会社もあります。無料相談では、御社の開発体制と対象業務を伺ったうえで、どちらから始めるかを率直にお伝えします。
Q自社のソースコードを外部のAIに渡すことになりますが、問題ありませんか。
一律に可否が決まるものではなく、扱うコードの性質、契約しているプランと設定、顧客から預かっているコードかどうかによって判断が変わります。本支援では、対象にするリポジトリと対象にしないリポジトリを先に分け、認証情報や接続先をコードやプロンプトに含めない形を整えます。受託開発で顧客のコードを扱う場合は、契約上の確認が必要になるため、その点も整理してお伝えします。より踏み込んだ確認が必要な場合は、AI開発セキュリティ顧問での第三者レビューをご案内します。
QAIが書いたコードを、そのまま本番に入れてよいのでしょうか。
そのまま入れる前提では設計しません。本支援では、AIが下書きする工程と、人が判断する工程を分けて決めます。設計の決定、本番へのマージの可否、データベースの変更や外部公開に関わる判断、権限とセキュリティに関わる判断は人が持つ工程として残します。誰が承認するかを明示したうえで、レビューできる大きさに変更を分けて出す形にします。
Qエンジニアが数名しかいませんが、導入する意味はありますか。
人数が少ない会社ほど、1人が抱えている範囲が広く、引き継ぎのないコードや後回しになっているテストが積み上がりやすくなります。まずは1工程に絞って始める進め方をおすすめしています。既存コードの理解から入る会社もあれば、レビューの一次通しから入る会社もあります。無料相談で、いま何に時間がかかっているかを伺ったうえで、最初の1工程をご提案します。
