Codex Security CLIとは？脆弱性を発見・検証・修正するOpenAIのツール
Codex Security CLIとは、コードの脆弱性を発見・検証・修正するためにOpenAIが公開したコマンドラインツールです。CLI（コマンドラインインターフェース、画面にコマンドを打ち込んで操作する形式）とTypeScript SDK（自社のプログラムに組み込むための開発者向け部品）のセットで、npmパッケージ（Node.js向けのソフトウェア配布の仕組み）「@openai/codex-security」として配布されています。ライセンスはApache-2.0で、ソースコードはGitHubで公開されています（出典: github.com）。
Codex Security CLIでできること
OpenAIは2026年7月29日、X（旧Twitter）の公式アカウントでこのツールの公開を告知しました。ポストで挙げられた機能は次の4つです。
- リポジトリのスキャン：コード全体をAIが読み、脆弱性の候補を検出します
- 検出結果（findings）の追跡：スキャンをまたいで同じ指摘を突き合わせ、直ったか・再発したかを管理します
- 修正の検証：修正後に再スキャンし、指摘が解消されたかを確認します
- CI/CDへのチェック追加：CI/CD（継続的インテグレーション/デリバリー、コードの検証や公開を自動化する仕組み）の中でスキャンを自動実行します
検出して終わりではなく、「直したことの確認」までを1つのツールで扱える設計です。ルールベースの静的なコード解析と違い、AIエージェントがコードの文脈を読み、攻撃経路の分析まで行うと説明されています。
オープンソース公開の経緯とearly releaseという位置づけ
このツールは正式な発表より先にGitHubで公開され、Hacker News（米国の技術ニュースコミュニティ）が先に見つけたことをOpenAI自身がポストで認めています。npmパッケージの初版0.1.0は2026年7月28日に公開され、2026年7月30日時点の最新版は0.1.4です（出典: npmjs.com）。OpenAIはポストの中で、このツールをearly release（初期リリース）と明言しています。READMEにも、バージョン1.0より前はマイナーバージョン間で公開APIが変わる可能性があると記載されています（出典: github.com）。動くものが公開されている一方で、コマンド体系や出力形式は今後変わりうる段階だと理解しておく必要があります。
Codex本体（コーディング支援）との違い
名前が似ているため、AIコーディング支援のCodexやCodex CLIと混同されがちです。両者は別のパッケージで、目的も異なります。下表は、目的・提供形態・主な操作の3つの観点で両者を整理したものです。役割の違いを押さえると、自社にどちらが必要かを判断しやすくなります。
| 観点 | Codex Security CLI | Codex（コーディング支援） |
|---|---|---|
| 目的 | コードの脆弱性を発見・検証・修正する | コードの生成・修正・レビューを支援する |
| 提供形態 | npmパッケージ @openai/codex-security | CLI・エディタ連携・クラウドなど複数 |
| 主な操作 | `scan` で解析し、結果をレポートで受け取る | 対話しながらコードを書き換える |
技術的には、Codex Security CLIは軽量なCodexエージェントの上に構築されており、内部でOpenAIのモデルを呼び出して解析を進めます。Codexそのものの全体像や始め方は、別の記事で整理しています。
関連記事：Codexとは？OpenAIのコーディングAIエージェントの仕組み・使い方・料金を徹底解説
Codex Security CLIの仕組み｜スキャンの流れと動作要件
スキャンの進み方と結果の形式は、READMEと公式ドキュメントで公開されています。ここでは、実行の流れ、動かすための要件、認証と料金の考え方を順に整理します。
スキャンの流れと出力されるもの
scan を実行すると、対象の順位付け、ファイルレビュー、検証、攻撃経路の分析という段階を踏んで解析が進みます。既定ではモデルgpt-5.6-solが高い推論設定（reasoning effort = xhigh）で動き、--model や --effort で変更できます（出典: github.com）。結果には、該当するソースコードの抜粋、脆弱性の詳細、再現手順が含まれます。スキャン対象はリポジトリ全体のほか、特定のパスだけ、コミット済みの差分だけ、作業中の変更だけという絞り込みも選べます。時間をかけて繰り返し探索する深掘りモード（--mode deep）も用意されています。
全国8,000人調査で、AI活用方法によって生産性向上に約3.8倍の差が生まれることが判明。
動作要件（OS・Node.js・Python）
動かすために必要な環境は次のとおりです。
| 項目 | 要件 |
|---|---|
| 対応OS | macOS / Linux / Windows |
| Node.js | 22.13.0以上（22.x系）、24.x、26.x |
| Python | 3.10以上（スキャンと結果出力に必要） |
| アクセス | ベータ版のため利用にはアクセス許可が必要 |
OpenAIの公式ドキュメントでは、CLIとSDKはベータ版であり、アクセス許可が必要と明記されています。アカウントとリポジトリの条件によっては、リポジトリ全体のスキャンにTrusted Access for Cyberと呼ばれる審査制のアクセス権が求められる場合があります（2026年7月30日時点、出典: chatgpt.com）。
認証方式（ChatGPTサインイン / APIキー）
認証は2系統あります。手元のパソコンでは npx @openai/codex-security login でChatGPTアカウントにサインインする方式、CIなどの自動実行環境では環境変数 OPENAI_API_KEY または CODEX_API_KEY にAPIキーを設定する方式です。両方が有効な場合にどちらを使うかは --auth chatgpt / --auth api-key で明示できます。
料金の考え方（ツールは無料・モデル利用料が発生）
ツール本体はApache-2.0ライセンスの無料のオープンソースですが、スキャンのたびにOpenAIのモデルを呼び出すため、モデル利用のコストが発生します。スキャンごとに使用モデル・トークン量・推定コストが記録され、--max-cost 5 のように上限額（米ドル）を指定して自動停止させることもできます（2026年7月30日時点、出典: github.com）。
Codex Security CLIの使い方｜インストールから修正の検証まで
使い始めるまでの流れは3ステップです。いずれも公式READMEに記載されたコマンドで完結します。
ステップ1: インストールとサインイン
npm install @openai/codex-security でインストールし、npx @openai/codex-security --version で導入を確認します。続けて npx @openai/codex-security login を実行すると、ChatGPTアカウントでサインインできます。画面のないリモート環境では login --device-auth を使います。
ステップ2: 最初のスキャンを実行する
本番のスキャンの前に、scan . --dry-run で対象や設定の確認だけを行えます。dry-runは認証情報なしで動くため、導入直後の動作確認に向いています。問題がなければ npx @openai/codex-security scan . でスキャンを実行します。結果の保存先（--output-dir）は、スキャン対象のリポジトリの外に指定する決まりです。
ステップ3: 結果を確認し、修正が効いたかを検証する
スキャン履歴は scans list で一覧でき、scans show で個別の設定と結果を確認できます。結果はSARIF（セキュリティツール間で検出結果を受け渡す標準形式）・CSV・JSONの3形式でエクスポートできます。修正後は scans rerun で同じ設定のスキャンを再実行し、scans compare で前回との差分を「新規・継続・再発・解消」に分類できます。誤検出だった指摘には findings false-positive で理由付きの印を付けられ、同じ理由が当てはまる限り、以降のスキャンでは自動的に除外されます。
CI/CDにセキュリティチェックを組み込む｜Codex Security CLIの導入ステップ
手元で1回スキャンして終わりにせず、開発ワークフローに常設すると検出漏れを防げます。組み込み口は2つあります。
コミット前チェック（install-hook）
npx @openai/codex-security install-hook を実行すると、コミットのたびに変更部分をスキャンするフックが設定されます。深刻度の高い指摘やスキャンの失敗があるとコミットがブロックされ、しきい値は --fail-on-severity で調整できます。
CIパイプラインでの実行
CIでは環境変数にAPIキーを設定し、--json と --fail-on-severity high を組み合わせて実行します。指定した深刻度以上の指摘があると終了コード1、解析が完了しなかった場合は終了コード2が返るため、パイプラインの合否判定にそのまま使えます。複数リポジトリをまとめて診断したい場合は、bulk-scan にリポジトリ一覧のCSVを渡して並列実行できます。ChatGPTサインインは対話操作が必要なため、自動実行環境ではAPIキー方式を選びます。
全国8,000人調査で、AI活用方法によって生産性向上に約3.8倍の差が生まれることが判明。
導入前に押さえる注意点｜early releaseのツールとどう付き合うか
使い方そのものはシンプルですが、early releaseの段階だからこそ確認しておきたい点が4つあります。
- 仕様変更の可能性：バージョン1.0より前は、マイナーバージョン間でコマンドや公開APIが変わる可能性が明記されています。手順書やCI設定は更新される前提で管理します
- アクセス権の確認：CLI・SDKはベータ版で、利用にはアクセス許可が必要です。リポジトリ全体のスキャンには審査制のアクセス権が求められる場合があります
- 結果レポートの管理：スキャン結果にはソースコードの抜粋と脆弱性の詳細が含まれます。保存先はリポジトリの外に置き、閲覧できる人を限定します
- 実行環境の権限：スキャンは手元のOS権限で動き、環境変数のAPIトークンなども引き継ぎます。信頼できるリポジトリだけを対象にし、不要な認証情報を外して実行します
いずれも、このツールを安全に運用するための確認事項です。Codexを業務利用する際の情報漏えい対策や学習利用の設定といったリスク全般の考え方はテーマが別になるため、リスク解説の記事で詳しく整理しています。
関連記事：Codexのセキュリティリスクと対策｜情報漏洩・脆弱性・危険性を整理
Codex Security CLIの導入で陥りがちな3つの落とし穴
新しいセキュリティツールに限らず、AIを業務に組み込むときには共通のつまずき方があります。ここでは代表的な3つを紹介します。
落とし穴1｜いきなり全リポジトリ・全チームに広げようとする
最初からすべてのコードベースを対象にすると、検出結果の確認が追いつかず、運用が止まりがちです。まず1つのリポジトリで回し方を固めるほうが定着します。
落とし穴2｜壮大なセキュリティAI戦略から考えて手が止まる
全社のAIセキュリティ体制を設計しきってから着手しようとすると、検討だけで数カ月が過ぎます。動くツールを小さく試し、得られた結果をもとに体制を考える順番のほうが前に進みます。
落とし穴3｜既製のチャット型AIに聞くだけでは業務フローに組み込めない
チャット画面にコードを貼って質問する使い方では、スキャンの再現性も履歴も残りません。業務フローに組み込むには、CI/CDに常設できる仕組みとして導入する必要があります。
スモールスタートで1業務をAIエージェントに任せる
Codex Security CLIであれば、「1つのリポジトリのコミット前チェック」のような小さな単位から始められます。1業務をAIエージェントに任せて成果を確かめ、対象を広げていく進め方がポイントです。GiftXでは、こうしたスモールスタート前提のAIエージェント構築を1業務単位から伴走支援しています。詳細は AIエージェント構築支援サービス をご覧ください。
Codex Security CLIに関するよくある質問
導入を検討する際によく挙がる質問をまとめました。
Codex Security CLIは無料で使えますか？
ツール本体はApache-2.0ライセンスのオープンソースで、無料で入手できます。ただしスキャン実行時にはOpenAIのモデルを呼び出すため、APIキー認証ではトークン量に応じた利用料が発生します。--max-cost でスキャンごとの上限額を設定できます。
どんなリポジトリでもスキャンできますか？
自分が所有しているか、診断の許可を得ているリポジトリだけが対象です。またベータ版のため利用にはアクセス許可が必要で、アカウントによってはリポジトリ全体のスキャンに追加の権限が求められる場合があります。
スキャン結果はどんな形式で出力できますか？
SARIF・CSV・JSONの3形式でエクスポートできます。SARIFはセキュリティ管理ツールとの連携に使える標準形式です。CIでは --json を付けて、機械可読な結果をそのまま出力できます。
MCPサーバーとして利用できますか？
mcp add でMCP（Model Context Protocol、AIとツールをつなぐ共通規格）サーバーとして登録できます。ただし公開されるのは読み取り専用のメタデータ確認のみで、スキャンの実行や認証はCLIからの操作に限定されています。
まとめ｜Codex Security CLIはスモールスタートで試す
Codex Security CLIは、脆弱性の発見から修正の検証までをコマンドラインで完結できるOpenAIのオープンソースツールです。npmで導入でき、コミット前チェックやCIへの組み込みまで、一次情報の手順が揃っています。一方で、early releaseゆえに仕様変更の可能性があり、ベータ版のアクセス権も前提になります。まずは1つのリポジトリのdry-runから小さく試し、自社の開発ワークフローに合うかを確かめる進め方をおすすめします。セキュリティに限らず、AIエージェントを業務に組み込む第一歩は、1業務のスモールスタートから始まります。
AIエージェント活用を自社業務で進めたい方へ
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