Windows に Codex を入れて、最初の画面を出す

道具を入れる回です。手を動かす時間は30分ほどで、待ち時間のほうが長くなります。

入れるものは2つあります。画面で操作するデスクトップアプリと、ターミナルで動かすコマンドライン版です。最初はデスクトップアプリだけで足りますが、第5回以降で設定ファイルを触るので、この回で両方そろえておきます。

デスクトップアプリを入れる

Codex は ChatGPT のデスクトップアプリの中にあります。公式ドキュメントの言い方では、Codex はアプリの中の別のビューで、左上のメニューから選びます。

手順は3つです。

1. ChatGPT のデスクトップアプリを Windows 向けにダウンロードして入れる
2. アプリを開き、ChatGPT のアカウントでサインインする
3. 左上のメニューから Codex を選ぶ

サインインに使うアカウントは、普段 ChatGPT を使っているものと同じで構いません。公式ヘルプによれば、ChatGPT でサインインした Codex は、そのプランの使用量と請求を使います。

コマンドライン版を入れる

コマンドライン版は npm で入ります。Node.js が入っていれば1行です。

npm install -g @openai/codex

入ったかどうかは版を表示して確かめます。この講座を書いた環境で実際に実行した結果です。

$ codex --version
codex-cli 0.154.0

サインインは codex login です。APIキーを使う場合は標準入力から渡す形も用意されていて、codex login --help には次の例が書かれています。

--with-api-key
        Read the API key from stdin (e.g. `printenv OPENAI_API_KEY | codex login --with-api-key`)

APIキーをコマンドの引数に直接書かない形になっているのは、引数がシェルの履歴やプロセス一覧に残るためです。秘密の値は履歴に残る場所に置かない、というのはこの講座を通じての約束事になります。

動く状態かどうかを自己診断で確かめる

コマンドライン版には codex doctor という自己診断があります。認証、更新の設定、通信の到達性、ディスクの空き、Git の検出などを順に調べて表示します。

執筆環境（ネットワークが制限された Linux コンテナ、サインインなし）で実行すると、次のように出ました。

Codex Doctor v0.154.0 · linux-x86_64

Notes
   ✗ auth         no Codex credentials were found - Run codex login or provide an API key ...
   ⚠ websocket    Responses WebSocket failed; HTTPS fallback may still work - Check proxy, VPN, ...
   ✗ reachability one or more required provider endpoints are unreachable over HTTP - Check proxy, ...
─────────────────────────────────────────────────────────────

Environment
  ✓ disk         sufficient free disk space (18.7 GiB)
  ✓ runtime      npm (package ...)
  ✓ git          git executable found; execution not verified
      repo detected            true

このように、動かない理由が上の「Notes」に並びます。認証がない、通信が届かない、という2つがここでは失敗しています。うまく動かないときに最初に打つのはこのコマンドです。原因の切り分けが、自分の勘より速く終わります。

ネイティブのサンドボックスか WSL2 か

Windows には選択肢があります。公式ドキュメントによれば、PowerShell から動かすと Windows のネイティブのサンドボックスが使われ、WSL2 の中で動かすと Linux 側の実装が使われます。

案内は明快です。既定ではネイティブを使い、Linux 向けの道具が要るとき、作業環境がすでに WSL2 にあるとき、あるいはネイティブのどちらのモードも条件に合わないときだけ WSL2 を選びます。ネイティブのほうが速く、守りの強さは同じだとされています。

Windows 上のプロジェクトから始めるなら、最初は WSL2 なしで構いません。この講座も、そちらを前提に進めます。

開発環境そのものを散らかさない

ここで、道具の置き場所についてひとつ決めておきます。

BenriWorks で Android アプリを作っているリポジトリでは、Windows に常設するものを Git と Android Studio と Codex の3つに限り、それ以外の JDK や SDK やキャッシュは1か所の作業フォルダへ集めています。導入スクリプトがバージョンを検証して展開し、Windows の永続的な環境変数には触りません。

なぜそうしているかというと、エージェントに触らせる環境は、壊れたときに作り直せる形にしておきたいからです。手で入れたものがあちこちに散っていると、「動かない」の原因が環境なのかコードなのか分からなくなります。詳しくは「Codex の導入から、Android 測定アプリが実乗車で動くまで」に書きました。

次の回

道具が入りました。第3回では、実際のフォルダを開いて最初の依頼を1つ出し、返ってきた差分を読んで受け入れるまでを通します。

参照した公式情報

• OpenAI「Codex CLI」「ChatGPT desktop app」「ChatGPT desktop app for Windows」「Windows sandbox」（developers.openai.com/codex、2026年9月時点）
• OpenAI ヘルプセンター「Using Codex with your ChatGPT plan」
• 実際の出力は codex-cli 0.154.0 を執筆環境へ導入して取得