これは何の話？
Claude CodeとCodex CLIを併用している開発者向けの実践事例です。複雑な問題や長時間の調査が必要なタスクでは、別の視点からのアプローチが有効な場合があります。Codexをサブエージェント的に活用することで、Claude Codeが行き詰まった問題を解決できることがあります。しかしMCPでの連携には課題がありました。
何がわかったか
MCP経由でCodexを連携していた際には、動作が不安定で問題が多発していたと報告されています。Skillとして実装することで、コマンドとして直接Codexを実行する形に変わりました。具体的なSkill定義としては、codex exec --full-auto --sandbox read-only --cd <project_directory> "<request>"というコマンド形式で呼び出します。--sandbox read-onlyオプションにより読み取り専用で安全に分析を実行できます。
他とどう違うのか
MCPでは中間層を経由するため動作が不安定になりがちでしたが、Skillでは直接コマンドを実行するため安定性が向上します。また、Codexが出力する内容がそのまま見えるようになり、何をしているか把握しやすくなったという副次的なメリットもあります。トリガーキーワードとして「codex」「コードレビュー」「レビューして」「分析して」などを設定しておくと、自動的にSkillが呼び出されます。
なぜこれが重要か
AIコーディングツールは複数存在し、それぞれに得意分野があります。Claude Codeは実装、Codexはレビューや分析という役割分担が有効なケースがあります。Skillを使った連携方法は、こうしたマルチエージェント的なワークフローを構築する際の参考になります。
未来の展開・戦略性
複数のAIツールを連携させる手法は今後も発展していくと予想されます。Skill形式であればツール間の依存関係が明確になり、メンテナンスも容易です。OpenAIが公開したSkillsカタログやVercelのagent-skillsなど、共有可能なSkillsのエコシステムが形成されつつあります。
どう考え、どう動くか
たとえば、自社のプロジェクトでレビュー工程にCodexを組み込む際、Skillとして定義しておくと再利用しやすくなります。
- まずはCodex CLIをインストールし、単体で動作確認する
- .claude/skills/codex/SKILL.mdを作成し、基本的なレビュー用Skillを定義する
- 実際のプロジェクトで連携を試し、問題があれば調整する
次の一歩：
- 今日やること：Codex CLIをインストールして簡単なレビューを実行してみる
- 今週やること：Skillとして定義し、3回以上の連携を試す
限界と未確定
- Codexのレスポンスが遅い場合、タイムアウトが発生する可能性があります。大規模な対象はファイルを分割して処理する工夫が必要です。
- Skill実行のタイミングは環境によって異なります。確実に呼び出すにはトリガーキーワードを明示的に使用する必要があります。
出典と日付
Zenn・owayo（公開日：2026-01-16）：https://zenn.dev/owayo/articles/63d325934ba0de
