Codex Cloud 使い方は、GitHubにつないでブラウザからAIにプログラム作りを任せる手順

出典: いまにゅのAIプログラミング塾「Codex Cloudはどんな機能？AIのプロが使ってるCodex Cloudを解説させていただきます！」

Codexと聞くと、手元のパソコンに入れて動かすアプリを思い浮かべる方が多いはずです。動画が最初に扱う問いは、ブラウザからも開けるCodex Cloudの正体。

動画は、ローカルは手元のパソコン、クラウドはインターネット上の環境、と分けるところから始まります。J君が、Mac miniへのリモートもクラウドかと聞くと、いまにゅさんは別の話だと答えました（1:20）。クラウドの環境は、GitHubに紐付けて使う形です。

いまにゅさんによると、Codex Cloud自体は、Codexが出た約1年前からありました。ただ当時は使いにくく、例えばモデルを選べなかった、という話。最近は、普通に使いたいと思える形になったと話します（2:43）。

いまにゅさん（3:15〜）

「で、今回はさっき言ったデスクトップアプリじゃなくて、このブラウザからも実は使えるのね、コーデックス。」

ブラウザ版の入口は、ChatGPTの左のサイドバーにあります。その3点リーダーの中にCodexが入っていて、ピン止めすると開ける仕組み。いまにゅさんが開いて見せた画面は、ふつうのCodexと変わりません。

いまにゅさん（3:41〜）

「でもブラウザーでいいっていうのはクラウド環境を使うから手元の手元のフォルダーではなくクラウド環境を使うから、ま、ブラウザでもOKっていう感じなんだよね。」

デスクトップアプリでは、ローカルとクラウドを選べます。ブラウザで使えるのは、クラウドだけです。ローカルは手元のフォルダに紐付けるのでアプリが要り、クラウドは手元のフォルダを使わないのでブラウザでよい、と説明していました。

ブラウザでよい理由は、手元のフォルダを使わないからです。置き場所が違うだけで、Codexそのものが別物になるわけではありません。

自分の仕事に置きかえると、パソコンの中のファイルを触らせたい時はアプリ、GitHubにあるコードを触らせる時はブラウザでも足ります。

では、Mac miniのような手元の機械に、遠くからつなぐ形はどうなるのか？作業が動くのはその機械なので、私はクラウドではなく、ローカルの側に数えます。

Codexをどこで動かすかは、ブラウザかアプリかの前に、作業をどこの機械に置くかの話。だから、置き場所を先に決めます。

ブラウザで開けて、手元のフォルダも使わない手軽さ。そう聞くと、ローカルはいらないのでは、と思えてくるはずです。動画のJ君も、まさに同じ問いを口にしました。

開発する場所は、GitHubのリポジトリ。GitHubはコードの保管庫で、リポジトリはアプリ1つ分のフォルダのようなもの、といまにゅさんは説明します（4:47）。Codex Cloudは、そのリポジトリにつないで使います。

J君（5:17〜）

「なんか全部それで良くないすか?」

J君の問いに対して、いまにゅさんの答えは、ローカルがいらないわけではない、というものでした。クラウドだからといって、CPU・GPU・メモリ・ストレージのスペックが特別に高いわけではない、と話します。

手元でやる仕事として挙がったのは、デスクトップアプリの開発と動画編集でした。アプリの開発は手元で挙動を確かめたく、動画編集は処理が重い、という理由です。画面の対比表は、左がクラウド、右が手元のパソコンでした。

いまにゅさん（6:42〜）

「でもデスクトップアプリで手元で確認したいじゃん。この挙動とか。」

表の結論として、いまにゅさんは、重い処理はMacBookやMac miniに任せ、一般的なツールやアプリの開発はクラウドでよい、と話しました（7:28）。ふだんの道具づくりなら、クラウドで足りるという見方です。

クラウドかローカルかを分けるのは、機械の強さより、手元で動きを確かめたいかどうかです。スペックの差だけで選ぶ話ではありません。

私の使い方は、パソコンを閉じても動くCodex Cloudとは逆の向きです。AIが実際に動くのは自宅のパソコンの中で、パソコンはつけっぱなしにしています。

スマホでやるのは、何かあった時の確認と、新しいアイデアの指示。自宅のパソコンにスマホから入る方法は、スマホから自宅のパソコンのAIを動かす方法に書きました。

動画の置き場所はクラウドで、私の置き場所は自宅のパソコン。向きは逆でも、重さと、手元で確かめたいかで置き場所を決める考え方は同じです。

作業を手元に置くと、パソコンの電源が入っていることが前提になります。

自分の仕事は、重い処理と手元での確認、どちらに寄っていますか？

置き場所は、重さと、手元で確かめたいかで分けます。私は、自宅のパソコンに置いています。

AIに渡す手順書を、スキルと呼びます。スキルを手元で育てている方ほど、気になる問いがあるはずです。クラウドに移った時の、手元のスキルの行き先。

J君の次の問いは、手元のスキルの扱い。ローカルで使ってきたスキルが、クラウドになっても使えるのか、と聞きました。

J君（7:44〜）

「こいつらはえっとローカルじゃなくになったら使えるんすか?」

いまにゅさんは、クラウドはリポジトリ、つまりフォルダに紐付けている、と答えます。そのフォルダの中にスキルがあれば使え、無ければ使えない、という説明です。ここで言うフォルダは、GitHubにあるリポジトリのこと。

いまにゅさん（7:58〜）

「スキルがあったりしたらスキルを使用することはできるけど、そこになかったら使えないっていう感じかな。」

J君は、手元のフォルダにしまってあるスキルは持ってこられない、と確かめました。いまにゅさんは、プラグインが一覧にあっても、全部が使えるわけではないと話します。基本は、リポジトリ単位でスキルを用意する形です（8:33）。

クラウドで使えるかどうかを決めるのは、スキルを置いた場所。AIに渡す手順書は、どこに置いたかで、届く範囲が変わります。

では、私のスキルはどこにあるのか？置き場所は2つあります。1つは共有の置き場で、作業用のリポジトリの外にあり、独立したGitで管理しています。

2つ目は、作業用のリポジトリ（mothership-lab）の中にあるスキルで、2026年10月17日に数えると48本ありました。

動画の言い方では、リポジトリの中にあるスキルは使え、手元にだけあるスキルは使えません。共有の置き場にあるスキルは、リポジトリの外。動画の言い方なら、手元だけの側です。

私の48本は、リポジトリの中に置いてあります。GitHubまで届いているか、クラウドで実際に読めるか。そこは、私はまだ確かめていません。

いちばん大元の場所には、私は直接書きません。作業はリポジトリ単位で進め、別の作業用の場所を作って、そこで進める決まりです。

GitHubに届いているかの確かめ方は、GitHubのバックアップが届いているかの確かめ方に書きました。

スキルは、AIが作業する場所から読める所に置きます。読めない所にあるスキルは、その場所では無いものとして数えます。

準備の最初の一歩は、リポジトリを作って紐付けること。作る時には、選ぶことがひとつあります。誰でも見られる公開か、自分たちだけの非公開か。いまにゅさんは、その選び方を画面で見せています。

「環境を作成」の画面で選ぶのは、使うリポジトリ。いまにゅさんは、教育事業など複数の組織にリポジトリを持っていました。Codex Cloudを使うには、GitHubとの接続が必須。

実演は、GitHubで新しいリポジトリを作る場面。いまにゅさんはオーナーを選び、デモ用の名前を付けました。

公開の設定では、PublicではなくPrivateを選びました（11:08）。中身は何も入れず、空のまま。

いまにゅさん（10:50〜）

「でもコード全て公開してたらさ、例えばなんかのアプリのさ、コードが露出してるとかさ、そういうの良くないじゃん。」

Publicは、誰でも見られる公開の設定。いまにゅさんは、他の人が公開してくれているコードもある、と前置きしました。そのうえで、全部のコードを公開して露出させるのは良くない、と話します。

いまにゅさん（11:07〜）

「それ公開したくないよねっていうものに関してはプライベートですと。」

社内向けのものや、公開したくないものは、Private。いまにゅさんは、基本はPrivateにしておけばよい、と話しました。細かい部分は一旦置く、とも言っています。

公開か非公開か、迷った時はどちらから始めるのか？

答えは、Private。動画の説明は、この一点に集まっています。社内向けのものか、外に出したくないものか。決め手として挙がるのは、この2つ。

動画では、中身を入れずに空のまま作っていました。先に置き場所、中身はあと。動画が見せたのは、この順番です。

空のリポジトリで、まず十分。中身は、後から入れれば足ります。最初から全部をそろえなくても、紐付ける相手は先に用意できるということ。

公開したくないコードが混ざるから、基本はPrivate。この説明を、私はそのまま押さえておきます。

リポジトリを作ったら、次は Codex Cloud で環境を作ります。環境とは、アプリを動かすための言語・ライブラリ・道具のそろい。動画は、作って終わりにしないことを強く言います。

いまにゅさんは ChatGPT の画面に戻って、再読み込みをします。環境の作成の画面で選ぶのは、中身を空のまま作ったさきほどのリポジトリ。そこで「セットアップ開始」を押すと、環境づくりが動き出します（12:06）。

動き出すのは、Codex 側が用意したスキル。リポジトリの中身を読み、それに合わせて環境を組み立てます。アプリAとアプリBでは要る言語やライブラリが違う、といまにゅさんは図で見せます。今回は空のリポジトリ。画面には、インストールも起動もテストも不要と出ます。

環境を編集する画面に並ぶのは、インストール用のスクリプト、インターネットへのアクセス、シークレット、環境変数。いまにゅさんは、エンジニア向けの項目なので今回は割愛する、と話します。

環境ができたら、「環境を公開」で保存します。公開しないと、環境はそのスレッドの中だけのもの。次の回は、また環境作りからやり直しです（15:17）。環境を変えた時は、また公開して上書きします。

いまにゅさん（15:20〜）

「現状はこのスレッド内で環境を立ち上げただけで次回以降使えるような形にはなってないんよね。」

いまにゅさんのたとえは、車。車を動かすには、ハンドルだけでなく、座席もエンジンもタイヤも要ります。裏側の環境も、同じようにそろえておく物だと話します。

いまにゅさん（16:30〜）

「車を動かすってあってもさね、ハンドルだけあればいいわけではなくてさ、座席があってさ、エンジンがあってさ、タイヤがある必要あるよね。」

環境は、作業の土台。作ったら保存しておかないと、次の回もゼロからです。

手元のパソコンで動く Codex では、LINE の公式アカウントの配信道具の導入を、指示文1枚で任せる形にまとめました。

人がやる作業は、ログイン・確認コード・カード・Mac のパスワード・スマホでの友だち追加などに絞った形。

試験で確かめたのは、Codex が対話式の入力に最後まで答えられるところまで。

Grok Bot のクラウドPCで、手で入れた管理ツールが消えていたことがあります。10月4日の朝、見るだけのコマンドで確かめると、アプリ本体が無く、/workspace のファイルだけが残っていました。

原因は何だったのか？ 記録は無く、クラウドPCが作り直されたのではないか、と考えています。この件は、Codex Cloud とは別の場所の出来事。詳しくは クラウドPCで手で入れたアプリが消える落とし穴 に書きました。

Codex Cloud の環境は、保存しないと、次の回でまた最初から。作ったら、「環境を公開」で保存しておきます。

説明を聞くより、動かして見る方が早道。動画の後半は、LP を作らせる実演です。LP は、商品やサービスを案内する1枚の Web ページのことです。

環境ができた画面に出ているのは、接続と中身の確認の結果。GitHub への読み取りの接続は成功し、作業ツリーにも変更はありません。作業ツリーは、作業中のファイル一式のことです。リポジトリは、コミット（変更の記録）もファイルも、まだ1つも無い空の状態。いまにゅさんは、そこへ続けて指示を入れます。

題材は、J君が帰ってきたというテーマの簡単な LP。中身はお任せで、魅力的で動きのある LP を作ってほしい、という頼み方です（17:46）。

作業の間、画面の右側に見えるのは、変更の内容とファイル。ただ、デスクトップアプリほどリッチではない、といまにゅさんは話します。必要なのは、環境の設定とリポジトリの紐付けです。

いまにゅさん（18:11〜）

「別に特にね、大きな変化ないんですよ。」

8分ほどで、LP が完成。いまにゅさんは、デザインの動画ではないので、クオリティは期待していなかったと話します（22:04）。

プレビューで見られるページには、J君の帰りを祝うボタン。画面の前で、2人は盛り上がります。

動画が見せる画面は、今までの Codex と同じ。変わるのは、AIが動く場所です。手元のパソコンではなく、クラウドの上で作業が進みます。

コミットもファイルも無いリポジトリから、指示1つでページの形まで進む流れ。私が目を留めるのは、速さより、空の状態から始まるその順番のほうです。

では、8分の前に何が要るのか？ブラウザで頼めるのは、第4章で作るリポジトリと、第5章で保存する環境が、そろっている前提です。そろえる手順は、その前にあります。

準備まで含めて読むのが、私の数字の見方。速さだけを見ると、その手前の手順が見えなくなります。8分は、準備が済んだあとの数字です。

実演のあと、動画は向く仕事の整理に移ります。どんな仕事なら、クラウドで足りるのか？ いまにゅさんは、手元に残す仕事とあわせて答えます。

向いているのは、裏側の業務の自動化や効率化のツール。例として、Slack にボットでメッセージを送る仕組みを挙げます。見た目の無いアプリや、Web サイトやメディアのページも同じだと話します（19:07）。動画編集や重い処理は、手元に置く側。

PC を閉じていても、スマホからインターネット経由で指示が出せます。手元の Codex を動かし続ける必要も、リモート操作の仕組みを入れる必要もない、という話です。

いまにゅさん（20:14〜）

「だからJ君も別にPC閉じてクラウド環境で開発してたらスマホで見ながら普通に指示出したりして指示出したりできる感じ。」

まとめは、リポジトリを作って紐付けるだけ。いまにゅさんは、まず1回、Private のリポジトリで作って紐付けてみる形を勧めます。重い処理が無ければ、アプリ開発も Web ページ作りもクラウドで足りると話します（22:21）。

いまにゅさん（22:21〜）

「別にさ、難しいことなくない?だってさ、レポジトリー作ってさ、紐付ければいいだけじゃん。」

クラウドなら、向く仕事を選べば、PC を閉じたまま任せられる仕組み。ただ、任せる前に、置き場所と準備を決めておきます。私の使い方では、置き場所は自宅のパソコン。

2026年8月19日の朝のLIVEで、私は、マニュアルとルールで縛れば店長がいなくてもお店が回る、と話しています。AIでも、寝ている間や旅行に行っている間に同じことができる、という話。

委ねる目的は、効率化だけではありません。手放して委ねることで余白をつくり、その余白でワクワク夢中に遊び探求して、自分を満たすことです。

空いた時間を、別の作業で埋めるだけでは本末転倒。

任せられる範囲が広がれば、空く時間も増える計算。だから私は、その時間で何をするかまで先に決めます。

任せた先の空き時間も、置き場所と同じく先に決めておきます。

YouTube のいまにゅのAIプログラミング塾の動画では、いまにゅさんとJ君が、Codex Cloud のブラウザ版を順に見せます。クラウドとは何かから、LP を作らせる実演まで。

まず決めるのは、作業の置き場所。手元に置くかクラウドに置くかは、重さと、手元で確かめたいかで分けます。私は自宅のパソコンに置いています。

次はスキルと環境。スキルは、AIが作業する場所から読める所に置きます。読めない所のスキルは、無いのと同じ扱い。環境は、作ったら保存しておきます。

最後は空いた時間の話。クラウドは、向く仕事を選べば、PC を閉じて任せられます。任せて空いた時間で何をするかまで、私は決めておきます。

置き場所と空いた時間は、セットで決める二つのこと。AIに仕事を任せるなら、作業はどこに置き、空いた時間で何をしますか？