Codexで始めるAI駆動開発入門

【本講座の概要】

本講座は、生成AIを活用した次世代の開発手法「AI駆動開発」を、OpenAI社の生成AIコーディングツール「Codex」を通じて実践的に学ぶ入門講座です。ChatGPTの開発元であるOpenAIが手がけるエージェント型AIツールの実力を、3つの実践プロジェクトを通して体感することができます。

現役データサイエンティストが、環境構築から実践的なハンズオンまで、CodexによるAI駆動開発をステップバイステップで解説します。単なるツールの使い方にとどまらず、機械学習パイプライン開発、フルスタックアプリ開発、OSSライブラリの機能拡張という、実務で頻出する3つの異なるユースケースに沿ってAI駆動開発のスキルを身につけます。

AI開発ツールの活用を考えている方の中には、こんな悩みはありませんか?

• Claude Codeを使っているが、Codexはどう違うのか、何が得意なのか分からない

• Codexに興味はあるが、どうやって始めればいいか分からない

• 機械学習プロジェクトやフルスタック開発で、AI駆動開発をどう実務に組み込むかイメージできない

  
  

本講座は、こうした課題を持つ開発者やデータサイエンティストが、Codexを使ったAI駆動開発の全体像を理解し、実務で即活用できるスキルを効率的に身につけるために設計されています。

【この講座で学べること】

このコースでは、理論と実践をバランスよく組み合わせ、以下のトピックをカバーします。

■ Codex環境構築

• OpenAI有料アカウントのセットアップ

• 開発環境のセットアップ:Node.jsのインストール、VS Codeの導入

• Codexのインストールと動作確認

■ Codexの基本操作

• VS Codeからの起動・終了の方法

• 基本コマンドと操作の流れ

• Todoリストアプリ開発を通したCodexの使い方の習得

■ 実践ハンズオン①:機械学習パイプラインの開発

糖尿病予測パイプラインを題材に、既存の機械学習パイプラインをCodexで拡張します。

• データセットの探索的データ分析(EDA)

• パイプライン実行スクリプトの作成

• 前処理アルゴリズムの拡張

• ロギング機能の追加

• 複数の機械学習モデルへの対応

■ 実践ハンズオン②:株価予測アプリ StockLensの開発

Yahoo Finance APIから株価データを取得し、時系列基盤モデルで予測を行うフルスタックWebアプリをゼロから開発します。

• フロントエンド開発(Next.js)

• バックエンド開発(Python)

• 時系列基盤モデル Chronosを用いた株価予測の実装

• API設計とフロント・バックの連携

■ 実践ハンズオン③:OpenCVライブラリの拡張 - パーティクルフィルターの実装

画像処理ライブラリ OpenCVをgit cloneし、Codexを使ってOSSライブラリに新機能を追加します。

• 大規模OSSコードベースの理解

• パーティクルフィルターによる物体追跡アルゴリズムの実装

• 動画での物体トラッキング機能の拡張

【対象者とゴール】

前提

• Codexの利用にはOpenAIの有料アカウント作成が必要です。

対象者

• ソフトウェア開発をCodexでAI駆動開発することに興味があるソフトウェアエンジニア

• 企業でデータサイエンティストとして働いており、AI駆動開発で開発効率を上げたい方

• Claude Codeを使っているが、Codexにも興味がある方

  
  

前提スキル

• プログラミングの基礎知識(Python推奨)

• ターミナル(コマンドライン)の基本操作ができること

• Git/GitHubの基本操作ができること

本コースのゴール

• Codexを使った開発フローを習得し、実務で即活用できるようになる

• 機械学習プロジェクト、フルスタック開発、OSS拡張という3つの異なる文脈でAI駆動開発を実践できる力を獲得する

  
  

【学習の進め方】

本講座では、まず環境構築とCodexの基本操作を学んだ後、3つの実践ハンズオンを通じて段階的に実践力を養います。①機械学習パイプライン、②フルスタックWebアプリ、③OSSライブラリ拡張、と難易度と扱う領域を変えながら、Codexの多様な活用方法を体験できます。各ハンズオンを通して、修了時には現場で即戦力となるスキルが身についています。

【人事・マネージャーの方へ】

AI技術の進化により、開発プロセスは大きく変革しています。Codexのようなエージェント型AIツールは、開発者の生産性を大幅に向上させるだけでなく、機械学習プロジェクトやフルスタック開発、さらにはOSSへのコントリビューションといった、これまで専門性が必要だった領域への参入障壁を下げる効果もあります。本講座を通じて、チームメンバーがCodexを使ったAI駆動開発の手法を習得することで、開発速度の向上、コード品質の改善、技術的負債の削減といった組織的なメリットを実現できます。

特にデータサイエンスプロジェクトや、複数言語(Python + TypeScript)を扱うフルスタックプロジェクトにおいて、Codexの活用は今後の標準となります。ぜひこの機会に、チームの開発力を次のレベルへ引き上げてください。