Codex を Windows で：アプリか CLI を入れて、サンドボックスか WSL2 を選ぶ

Windows にどの Codex を入れるか

• ウィンドウで使いたいなら ChatGPT デスクトップアプリ。Codex には Chat や Work と並ぶ専用のコーディング画面があり、worktree、スケジュールタスク、Git、組み込みのブラウザ、ファイルのプレビュー、プラグイン、スキルを備えています。アプリは Free を含むすべての ChatGPT プランで使えます。
• ターミナルで作業するなら Codex CLI。PowerShell のスクリプトか npm で、ネイティブにインストールできます。
• エディターで作業するなら IDE 拡張。OpenAI は、アプリや CLI と並んで、Windows でネイティブに Codex を使う方法として挙げています。
• Windows 11 を推奨します。最新の更新をすべて適用した Windows 10 も保証なしでサポートされ、ConPTY のためにバージョン 1809 以降が必要です。それより古い Windows 10 は推奨されません。winget を使える状態にしておきましょう。

Windows で Codex をダウンロードしてインストールする方法

1. ChatGPT デスクトップアプリをダウンロードする

   OpenAI の Windows アプリのページにある Microsoft Store のリンクから入手するか、PowerShell から winget でインストールします。ChatGPT を開き、サインインして Codex を選びます。

   winget install --id 9PLM9XGG6VKS -s msstore

2. または Codex CLI をインストールする

   新しい PowerShell のウィンドウを開き、OpenAI のインストーラーを実行します。もう一度実行すれば Codex が更新されます。Node.js が入っていれば、代わりに npm も使えます。CLI からは、codex app でデスクトップアプリを開き（必要ならインストールされます）、/app で現在のセッションをアプリに移せます。

   # Native Windows installer (run it in a new PowerShell window)
   powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://chatgpt.com/codex/install.ps1 | iex"
   
   # Or with npm, if Node.js is installed
   npm install -g @openai/codex
   
   # Start Codex and sign in
   codex

3. サインインする

   初回の起動時に Sign in with ChatGPT を選ぶとプランを使えます。API キーでサインインすることもでき、その場合は通常の API 料金で課金されます。Codex cloud には ChatGPT でのサインインが必要です。サインインが済むと、codex login status は 0 で終了します。

4. Codex が呼び出すツールをインストールする

   Codex は PC にインストールされているものを使います。OpenAI は Git、Node.js、Python、.NET SDK、GitHub CLI をすべて winget でインストールし、そのあと GitHub にサインインすることを勧めています。

   winget install --id Git.Git
   winget install --id OpenJS.NodeJS.LTS
   winget install --id Python.Python.3.14
   winget install --id Microsoft.DotNet.SDK.10
   winget install --id GitHub.cli
   gh auth login

5. エージェントを動かす場所を選ぶ

   デフォルトでは、エージェントは Windows サンドボックスの下で PowerShell でネイティブに動きます。代わりに WSL2 で動かすには、Settings を開いてエージェントを Windows native から WSL に切り替え、アプリを再起動します。どちらのモードでも、入力欄の下で Ask for approval を選ぶとサンドボックスの保護が効きます。管理者権限が必要なコマンドには、Run as administrator でアプリを起動します。エージェントはその権限を引き継ぎます。統合ターミナルには PowerShell、Command Prompt、Git Bash、WSL を使えます。

出典：OpenAI の Codex ドキュメント（Windows アプリ）

ネイティブの PowerShell か WSL2 か

OpenAI は、デフォルトではネイティブのサンドボックスを使い、Linux ネイティブのツールが必要な場合、すでに WSL2 で作業している場合、ネイティブの選択肢が環境に合わない場合に WSL2 を選ぶよう勧めています。WSL1 はもうサポートされていません。Codex 0.114 までは動きましたが、0.115 から Linux のサンドボックスが bubblewrap を使うようになり、WSL1 のサポートは終了しました。

Codex を WSL2 で動かす方法

1. WSL2 と、その中に Codex をインストールする

   管理者の PowerShell で wsl --install を実行し、wsl で Linux のシェルを開きます。その中でサンドボックス用に bubblewrap をインストールし（sudo apt install bubblewrap または sudo dnf install bubblewrap）、Linux のインストールスクリプトを実行して codex を起動します。

   # In PowerShell, run as administrator
   wsl --install
   wsl
   
   # Inside WSL: the sandbox needs bubblewrap (apt or dnf), then install Codex
   sudo apt install bubblewrap
   curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh | sh
   codex

2. リポジトリは Linux のホームに置く

   /mnt/c の下は遅いので、~/code のようなフォルダーにクローンします。WSL の VS Code が Codex を見つけられない場合は、which codex で場所を確認します。

3. Windows アプリと設定を共有する

   Windows アプリは Codex のホームを %USERPROFILE%\.codex に置き、WSL の中の CLI は Linux のホームを使います。1 つを共有するには、WSL で CODEX_HOME を Windows のフォルダーに設定します。

   export CODEX_HOME=/mnt/c/Users/<windows-user>/.codex

4. WSL のプロジェクトをデスクトップアプリで開く

   Add new project を選び（または Ctrl+O を押し）、\\wsl$\ と入力します。エージェントをネイティブのままにする場合は、プロジェクトを Windows のドライブに置き、WSL からは /mnt/<drive>/... で届くようにするほうが確実です。

出典：OpenAI の Codex ドキュメント（Windows と WSL）

Codex の Windows サンドボックス：MXC、elevated、unelevated

Windows サンドボックスを使うと、Codex は WSL や仮想マシンなしで PowerShell でネイティブに動き、そのコマンドと子プロセスがディスクやネットワークで触れられる範囲を制限できます。実装は 3 種類あります。デスクトップアプリは、対応するデバイスの個人向けアカウントでは自動的に MXC を選びます。

Codex の Windows サンドボックスのセットアップ

1. PC で MXC が動くか確認する

   Codex CLI 0.162.0 以降で、このテストを実行します。MXC_OK と表示され、終了コード 0 で終われば成功です。

   codex -c windows.sandbox=mxc sandbox --include-managed-config --permission-profile :workspace -- cmd.exe /d /c echo MXC_OK

2. CLI で MXC を優先する

   デスクトップアプリは、個人向けアカウントではすでに MXC を優先します。CLI やエンタープライズの環境では、Codex のホームにある config.toml でオンにします。

   # config.toml in your Codex home (%USERPROFILE%\.codex)
   [features]
   prefer_mxc = true

3. またはレガシーのサンドボックスを選ぶ

   MXC が使えない場合は elevated を、最後のフォールバックとして unelevated を設定します。elevated のサンドボックスは、セットアップに管理者の承認が必要です。CLI では /setup-default-sandbox コマンドでそのセットアップを実行できます。このコマンドが表示されるのは Windows だけで、Codex が機能の落ちた restricted-token のサンドボックスで動いているときです。

   # config.toml in your Codex home (%USERPROFILE%\.codex)
   [windows]
   sandbox = "elevated"   # or "unelevated"

4. または IT 部門に事前にセットアップしてもらう

   管理者は、ほかのユーザーのために elevated のサンドボックスをプロビジョニングできます。後でレガシーのサンドボックスを削除するには、管理者として codex sandbox uninstall を実行します。

   codex sandbox setup --elevated --user 'DOMAIN\alice' --codex-home 'C:\Users\alice\.codex'

出典：OpenAI の Codex ドキュメント（Windows サンドボックス）

Codex の Windows サンドボックスのセットアップに失敗したら：ドキュメントに載っている対処法

OpenAI の Windows サンドボックスのページ にはトラブルシューティングの一覧があります。ここでは、ドキュメント自身の見出しに沿って、その内容を紹介します。

• 「My legacy sandbox setup failed」：よくある原因は、UAC や管理者の確認を拒否した、ローカルのユーザーやグループの作成、ファイアウォールの変更、サンドボックスユーザーへのログオン権限の付与をポリシーがブロックしている、またはその他のポリシーです。もう一度試して確認を承認するか、IT 部門に相談するか、当面は unelevated のサンドボックスを使います。
• 「I see Windows error 1385」：Windows が、サンドボックスユーザーに必要なログオンの種類を拒否しています。サンドボックスユーザーのログオン権限はポリシーでブロックされうるものの 1 つなので、管理された PC では IT 部門に相談しましょう。MXC は追加の Windows アカウントを作らないので、Windows 11 24H2 や 25H2 ではサンドボックスユーザーに依存しません。
• 「Codex switched me to the unelevated sandbox」「Codex warns that some folders are writable by Everyone」「Sandboxed commands cannot reach the network」「Sandboxing worked before and then stopped」には、それぞれそのページに専用の項目があります。
• 診断には CODEX_HOME/.sandbox/sandbox.log を読みます。CODEX_HOME/.sandbox-secrets/ フォルダーは決して誰にも送らないでください。
• 「setup didn't finish」で検索してきましたか？ OpenAI のドキュメントには、その文言の項目はありません。ドキュメントで最も近いのは「My legacy sandbox setup failed」です。
• PowerShell で npm が動かず npm.ps1 cannot be loaded because running scripts is disabled on this system. と表示される場合、よくある対処法は Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned です。

Windows の Computer Use は画面を占有する

Computer Use を使うと、Codex はポインターを動かしたり入力したりしてデスクトップアプリを操作できます。デスクトップアプリでは、対応地域の macOS と Windows で、ChatGPT Work と Codex から使えます。オンにするには、Settings > Computer use を開き、Control の下の Any App で Install を選ぶかスイッチをオンにします。

• アクティブなデスクトップ上で動き、バックグラウンドでは動けません。タスクの実行中はポインターを動かし、入力し、ウィンドウを前面に出すので、同時に PC を使うことはできません。
• 離れている間に作業させるには、PC のロックを解除したままオンラインにしておき、スマートフォンから リモートコントロール で様子を確認するか、デスクトップアプリを Windows の仮想マシンの中で動かして、Computer Use があなたの画面ではなく仮想マシンを占有するようにします。
• コンピューターのロック後もタスクを続けられる locked use（ロック中の利用）は、macOS のみです。
• アプリの承認を保存するには、$CODEX_HOME/config.toml の [computer_use.windows] にアプリを列挙します。たとえば always_allowed_app_ids = ["mspaint.exe"] です。
• どのシステムでも、Computer Use はターミナルのアプリや ChatGPT 自体を自動操作すること、管理者としてサインインすること、セキュリティやプライバシーの確認を承認することはできません。

Windows PC の Codex をスマートフォンから操作する

Windows PC は、Mac と同じようにリモートコントロールのホストになれます。スマートフォンの ChatGPT アプリはプロンプトと承認を送り、PC は自分のプロジェクト、ファイル、認証情報、ツールでコマンドを実行します。設定の全体と対処法は Codex のリモートコントロール にあります。

• PC で ChatGPT デスクトップアプリを開き、Settings > Connections > Control this Mac or PC に進んで Set up または Add を選びます。スマートフォン（iOS または Android）で QR コードを読み取ります。
• すると PC が ChatGPT アプリの Codex の下に表示されます。古いバージョンのアプリでは Remote という名前です。
• PC はスリープさせず、オンラインで、サインインしたまま、デスクトップアプリを動かしておきます。スリープしたりネットワークが切れたりすると、戻るまでリモートアクセスは止まります。Computer Use を使うタスクでは、Windows のセッションをロックしないでおきます。
• OpenAI のプラン表では、モバイルからのリモートコントロールは Plus、Pro、Business、Enterprise で使え、API キーでのサインインでは使えません。ChatGPT のワークスペースでは、先に管理者が Remote Control のアクセスをオンにする必要がある場合があります。
• PC は Linux サーバー上のプロジェクトを SSH ホストとして開くこともできるので、スマートフォンから PC を経由してサーバー上の Codex を動かせます。VPS で動かす Codex と Linux で使う Codex をご覧ください。代わりに常時稼働の Mac を使うなら、Mac mini で動かす Codex をご覧ください。

PC の Codex に決まった仕事を与える

リモートコントロールも Computer Use も、タスクのたびにあなたが始めるのを待ちます。Crewmark は、Windows PC 上の Codex のチャットを、職種、目標、勤務時間、ハートビートを持つ AI 社員に変えます。勤務時間中は、macOS や Linux だけでなく Windows でも動く crewmark CLI が社員を起こし、共有ボードから次の issue を取らせます。そのためには PC の電源を入れたままにしておく必要があります。

1. 社員を採用する

   AI 社員の職種から ソフトウェアエンジニア などの職種を選び、目標と KPI を書きます。

2. PC 上の Codex のチャットを接続する

   crewmark CLI を使って、PC 上の Codex のチャットを社員と結び付けます。その会話がそのまま社員になります。Claude Code でも使えます。

3. 勤務時間とハートビートを設定する

   平日のみか毎日か、あなたのタイムゾーンで、深夜をまたいでもよい勤務時間を設定します。勤務時間中は、CLI が 15、30、60、120、240 分ごとに社員を起こします。Codex の長時間タスク をご覧ください。

4. どこからでも issue を割り当てる

   どのブラウザからでも crewmark.ai のボードで issue を作成して割り当てられ、割り当てると社員が起きます。レビューや判断が必要になると、社員は issue を Needs action にして、そこであなたに質問します。任せる仕事の例は Codex の活用例 をご覧ください。

よくある質問