GitHub CopilotとOpenAI Codexは、どちらもAIを使ってコード修正や開発作業を進めるための製品です。ただし、選ぶときに重要なのは機能の数ではありません。普段どの画面で作業するか、AIにどこまで実行させたいか、組織でどの程度管理したいか。この順に見ていくと選びやすくなります。
IDE（開発用エディタ）内の補完やチャットに加えて、GitHub上のプルリクエストとレビューまでを一つの流れで扱いたいならGitHub Copilotが候補です。一方、CLI（ターミナルからの操作）やIDE、デスクトップ、Webを使い分け、手元の開発環境と分離されたクラウド環境でリポジトリ作業を進めたいなら、OpenAI Codexを検討しやすいでしょう。
GitHub Copilot
こんな人に
IDEとGitHub上の開発フローをつなげたい
OpenAI Codex
こんな人に
手元とクラウドの両方で、リポジトリの作業をまとめて任せたい
GitHub Copilotは、IDE内でのコード補完、次の編集候補、チャット、エージェントによる作業を提供します。さらにGitHubのWebサイト、GitHub Mobile、CLIでも利用でき、GitHub上のタスクとプルリクエスト（変更を取り込むための提案）につながります。コードレビューは、プルリクエストや変更内容を確認する機能で、GitHub.comやCLI、複数のIDEなどで提供されます。
OpenAI Codexの利用画面は、CLI、IDE拡張、デスクトップ、Web、クラウドタスクです。CLIとIDEでは手元の環境を使い、リポジトリ（ソースコードの保管場所）を読む、ファイルを編集する、シェルコマンドやテストを実行するといった作業を進めます。クラウドタスクは手元と分けられたクラウド環境で実行され、変更を作ってGitHub側のクラウド連携へつなげられます。
日々の入力支援からGitHub上のレビューまでを同じ製品の流れで扱いたいか、それともリポジトリ内のコマンドやテストを含む作業を手元とクラウドで使い分けたいか。これが最初の分かれ目です。
GitHub Copilotのコーディングエージェントは、指示された開発タスクをGitHub上で受け取り、GitHub Actions環境を使って作業します。結果はブランチとプルリクエストの形で返ります。GitHub上でタスクを渡し、差分をプルリクエストで確認する運用と合わせやすい仕組みです。
OpenAI Codexのクラウドタスクは、分離されたクラウド環境でリポジトリの作業を実行します。長時間かかる開発作業にも対応し、リポジトリから変更を作成したうえで、GitHubのコードレビューなどへ連携できます。
どちらもクラウドで開発作業を進められますが、GitHub CopilotはGitHubのタスクからブランチとプルリクエストへ返す流れが明確です。一方OpenAI Codexは、手元での実行とクラウドタスクを同じ製品内で切り替えられる点が比較の焦点になります。
AIにコマンドやツールを実行させる場合は、何をどの範囲で許可するかが重要です。GitHub CopilotのCLIではコマンド実行前に利用者が確認でき、組織はエージェントやレビューなどのポリシーを管理できます。コンテンツ除外の設定もあり、BusinessとEnterpriseでは組織向けのポリシーと利用管理、AI creditsの共通枠を利用できます。EnterpriseはGitHub Enterprise Cloudが前提です。
OpenAI Codexは、実行を制限する分離環境、操作ごとの承認設定、インターネットアクセスポリシーを使って、手元とクラウドのツール実行を制御します。組織で使う場合、Businessにはワークスペース、SAML SSO、MFA（多要素認証）が含まれ、EnterpriseではさらにSCIM、ロール別アクセス制御、監査、保存期間、データレジデンシー（データの保存地域）などが加わります。
データの扱いは、個人用と組織用の条件を分けて見る必要があります。GitHub Copilotは、個人プランとBusiness・Enterpriseとでデータ取り扱い条件が異なります。OpenAI Codexでは、ChatGPT BusinessやEnterpriseなどのビジネスデータを既定で学習に使わず、個人向けプランではデータ設定の条件を確認する形です。組織で導入する際は、機能の有無だけでなく、利用するプランと管理条件を実際の要件に合わせて確認しましょう。
GitHub Copilotには、プランごとにAI creditsの上限があります。AI creditsとは、対象となるAI機能の利用量を管理する単位です。有料プランのコード補完と次の編集候補は、AI creditsを消費しません。OpenAI Codexには、ChatGPTプランに含める経路とAPIキーを使う経路があり、プラン内の利用枠を超えた後も追加creditsで継続できるプランがあります。消費量は、モデル、タスク、手元とクラウドのどちらで実行するかによって変わります。
| 項目 | GitHub Copilot | OpenAI Codex |
|---|---|---|
| 課金単位 | 各プランにはAI creditsの利用枠があり、有料プランのコード補完と次の編集候補はAI creditsを消費しない | ChatGPTプランにはCodexの利用枠が含まれ、上限に達した後も追加クレジットで継続できるプランがある。消費量はモデル、タスク、ローカルかクラウドかで変わる |
| 公開されている料金 | Free、個人Proが月額10 USD、Pro+が月額39 USD、Maxが月額100 USD、Businessが1席月額19 USD、Enterpriseが1席月額39 USD | ChatGPT Free・Go・Plus・Pro・Business・Edu・Enterpriseの対象プランに含める経路と、APIキーで使う経路がある。Plusは月額20 USD、Proは月額100 USDからの複数段階が案内される |
注意
2026年7月18日にグローバル向けのUSD料金を確認しています。GitHub CopilotとOpenAI Codexの日本固有の円建て価格は、参照した公式料金情報では確認できません。料金、credits、利用上限、モデル、提供地域は公開直前に公式ページで再確認が必要です。
表の月額だけでなく、普段よく使う機能が利用枠をどう消費するかを見てください。GitHub Copilotではプランとの組み合わせ、OpenAI CodexではChatGPTプランとAPIキーのどちらを使うかによって、費用の見方が変わります。
GitHub上でIssueやプルリクエストを中心に作業し、IDE内の補完からクラウドの開発タスク、レビューまでのつながりを重視するなら、GitHub Copilotが合いやすいでしょう。特に、クラウド作業の結果をブランチとプルリクエストで受け取る運用をしたい場合に判断しやすい候補です。
CLIやIDEから手元のリポジトリでコマンドやテストを実行させつつ、クラウドでも長時間の開発タスクを進めたいなら、OpenAI Codexが候補です。分離環境、操作の承認、インターネット接続ポリシーを分けて制御したい場合にも比較しやすいでしょう。
どちらにするか決めるときは、「何をしてくれるか」だけでなく、「どこで指示し、どこで結果を確認するか」を、実際の開発フローに当てはめて考えてください。
Q.どちらもIDEで使える？
A.使えます。GitHub CopilotはIDE内の補完、チャット、エージェント機能を提供し、OpenAI CodexにはIDE拡張の利用経路があります。同じIDE対応でも、GitHubのプルリクエストまでの流れを重視するか、手元とクラウドの実行を使い分けるかで比べると選びやすくなります。
Q.クラウドで任せた結果はどう確認する？
A.GitHub Copilotのコーディングエージェントは、GitHub Actions環境で作業した結果をブランチとプルリクエストで返します。OpenAI Codexのクラウドタスクは分離された環境でリポジトリを扱い、変更をGitHub側のクラウド連携へつなげられます。
Q.料金は月額だけ見ればよい？
A.月額に加えて、利用枠の消費のされ方も確認が必要です。GitHub CopilotはAI creditsとプラン別の条件、OpenAI CodexはChatGPTプランに含まれる利用枠とAPIキー経路を分けて見ると、判断しやすくなります。
確認日: 2026-07-18（記載の各公式ページで確認。価格などは変わることがあります）
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