CodexとClaude Codeを店舗業務で比較｜同じ商品CSVを点検させた結果と使い分け

どちらもパソコンのファイルを読み、日本語の指示に沿って点検や編集などの作業を進めるAIです。CodexはChatGPT、Claude CodeはClaudeの契約で使え、利用枠は契約で異なります。 同じ架空の商品CSVを同じ頼み方で点検させたところ、両方とも仕込んだ7つの問題をすべて見つけました。書き換えを制限する設定で実行し、作業前後の照合では元ファイルが変わっていないことも確認できました。 今回の違いは説明の量と、推測の混ざり方で、確認日は2026年10月23日です。

CodexとClaude Codeの違い

店舗業務で比較するなら、使える画面と契約に加え、ファイルの書き換えを制限する仕組みを確認します。

下表は2026年10月23日に確認した最新の公式資料に基づきます。両製品とも機能・料金の更新が早いため、導入時は公式資料で最新の内容を確かめてください。

比較項目	Codex	Claude Code
使える形	ChatGPTデスクトップアプリのCodexモード、CLI、Web、IDE拡張	ClaudeデスクトップアプリのCodeタブ、CLI、Web、IDE拡張
必要な契約	ChatGPTの契約枠、またはAPI認証で利用	Claude Pro・Max・Teamなどの契約枠、またはConsole/API認証で利用
個人向けの代表料金	Plusは月額20ドル	Proは月払い20ドル、年払い200ドル
書き換えを防ぐ設定	読み取り専用のサンドボックス「read-only」	ソースを編集せず調査する「plan」と編集の拒否設定
Windows	デスクトップ・ネイティブCLIに対応し、ネイティブのサンドボックスも用意	デスクトップ・ネイティブCLIに対応し、シェル用サンドボックスにはWSL2が必要
JetBrains専用プラグイン	今回確認した資料では公式に記載なし	公式に案内あり

CLIは、ターミナルやPowerShellなどで指示を入力する使い方を指し、両方とも日本語の文章で依頼できます。 「公式に記載なし」は、今回確認した資料で説明を確認できない意味であり、機能がないという断定ではありません。

提供形態の詳細はCodex公式ヘルプとClaude Code公式概要で確認できます。

CodexとClaude Codeの料金と利用枠

月額料金が同じでも利用できる作業量は同じとは限らず、契約枠とAPI課金を分けて比較する必要があります。

以下は公式の米ドル表示であり、日本での請求額は通貨・地域・税や契約経路によって異なる場合があります。

契約	Codexを含むChatGPT	Claude Codeを含むClaude
個人向け基本プラン	Plus：月額20ドル	Pro：月払い20ドル、年払い200ドル
個人向け上位プラン	Pro 100・200・500：月額100・200・500ドル	Max 5x・20x：月額100・200ドル、Web契約価格、月払いのみ
組織向けStandard	Business：年払いは1人あたり月額20ドル、月払い25ドル	Team：年払いは1人あたり月額20ドル、月払い25ドル
組織向けPremium	Business：年払いは1人あたり月額100ドル、月払い125ドル	Team：年払いは1人あたり月額100ドル、月払い125ドル
組織向けの最低人数	Standard・Premiumを合わせて2席	最低2人

料金はOpenAI公式料金、Pro説明、Business説明、Claude公式料金に基づきます。

Claude Proの年払いは「月額17ドル相当」と表示されますが、実際の支払いは年額200ドルです。 CodexはFree・Goにも案内がありますが、Codex Cloudは含まれず、有料プランと提供条件が異なります。

ChatGPT Pro 200には、対象者の従来枠を2026年10月29日まで維持する経過措置があります。 Claude Pro・Maxは5時間単位と週間の制限を、ClaudeとClaude Codeで共有します。 Codexも作業内容などで消費量が変わるため、月額だけで商品CSVを処理できる件数は比較できません。

Claudeでは「ANTHROPIC_API_KEY」という環境変数があると、API課金が優先されます。 契約枠で使うつもりでも、APIキー認証が優先されることはAnthropic公式の課金説明に明記されています。

同じCSVで試した結果

同じ架空の商品CSVを各1回だけ点検させた結果、両方とも7つの問題を検出し、入力ファイルも変更しませんでした。

商品CSV点検の条件

• ファイル：架空の商品CSV（10商品・5項目「商品管理番号（商品URL）／商品番号／商品名／販売価格／在庫数」・Shift_JIS）。実在の店舗のデータではない。
• わざと混ぜた不具合7つ：販売価格0円／商品名の空欄／在庫数マイナス／商品管理番号の重複／販売価格の桁違い（2,200円の商品の中に22,000円）／在庫数の空欄／商品名の全角スペースと末尾の空白
• 頼み方：一字一句同じ文章（下）。

このフォルダの items.csv は、ネットショップの商品データのコピーです。中身を点検して、問題のありそうな行を表で教えてください。 – 見てほしい点：販売価格が0円や極端な値、在庫数がマイナスや空欄、商品名の空欄、商品管理番号の重複、余分な空白や全角スペース – 結果は「行番号・商品管理番号・項目・問題・直し方の案」の表で返す – items.csv は書き換えない。新しいファイルも作らない – 文字コードが Shift_JIS の可能性があるので、文字化けしたら読み方を変えて読み直す

商品CSVの書き換えを防いだ設定

• Codex：CLI をサンドボックス「読み取り専用（read-only）」で実行。
• Claude Code：CLI を権限モード「plan（読み取りと調査だけ。ファイルの編集はしない）」で実行し、さらに編集・書き込みの道具を使用禁止に指定。
• どちらも実行の前後で items.csv のハッシュ（SHA-1）が一致＝書き換えていない。新しいファイルも作っていない。

商品CSV点検の比較表

観点	Codex	Claude Code
仕込んだ7つの発見	7つすべて	7つすべて
文字コード	UTF-8で読めず、自分でCP932に切り替えた	文字化けに気づき、CP932で読み直した
桁違い（22,000円）	同シリーズ2,200円の10倍として要確認	他の色は2,200円、0が1つ多い入力ミスとみられる（元データで確認してから）
直し方の案	短い（「正しい値を確認して設定」）	長め。理由と具体案（新しい番号の例など）まで書く
問題なしの行	書かない	「2・3・8行目は問題なし」と明記
所要時間	記録なし	約25秒

Codex側の所要時間を測っていないため、この記録から両製品の処理速度の優劣を判断することはできません。 架空データの各1回の試行なので、今回の検出結果だけで、店舗業務全般の性能差を断定することもできません。

商品CSVの修正案を採用する前の確認

問題の検出と正しい修正値の判断は分け、AIが提示した直し方は商品台帳や店舗側の指示と照合して採用します。

今回、Claude Codeの回答には、資料で確かめていない推測が混ざった点もありました。 説明が具体的でも正しいとは限らないため、検出した事実と確認が必要な提案を分けて読むことが大切です。

点検結果	店舗側で確かめること
22,000円の価格	同シリーズの2,200円との差を確認し、価格台帳で正しい値を決める
商品管理番号の重複	どちらの行を直すか、商品台帳と照合して決める
商品名の空欄・余分な空白	正式な商品名や表記ルールに照らし、補完や削除の範囲を決める
在庫数の異常候補	店舗側の在庫記録と、対象ファイルの仕様を確認する

重複番号について、Claude Codeは「7行目に新しい番号を付ける」と、変更する行まで決めた案を示しました。 Codexは「正しい番号を確認し一意にする」に留めましたが、どちらの場合も正しい番号は台帳で決めます。

楽天市場の取込条件は対象ファイルの仕様で確認し、所在が不明な場合はRMSの管理画面内の案内から辿ります。

どちらを選ぶか

すでに契約しているサービス、使うOS、説明の量の好みから、担当者が確認しやすいほうを選ぶのが目安です。

選ぶ軸	店舗の状況	選ぶ目安
契約中のサービス	ChatGPT Plus・Proを利用中	まず契約内のCodexで商品CSVの点検を試す
契約中のサービス	Claude Pro・Maxを利用中	まずClaude Codeを試し、通常のClaudeとの共有枠も確認する
使うOS	WindowsでWSL2を準備せず、シェルを隔離したい	CodexのWindowsネイティブサンドボックスを確認する
使うOS	macOS・Linux、またはWSL2を利用できる	両方の権限設定を確認し、実際の点検結果で選ぶ
説明の量の好み	短い報告から自分で確認したい	今回のCodexの回答形式が参考になる
説明の量の好み	理由や具体案も読んで判断したい	今回のClaude Codeの回答形式が参考になる

回答の長さは今回の観察であり、製品全体の固定した特徴ではないため、依頼時にも希望する説明量を指定します。

Windowsでの違いは、Codex公式Windows資料とClaude Code公式サンドボックス資料で確認できます。 Codexも端末の互換性で利用方式が変わるため、Windows対応という表記だけで同じ保護が働くと判断しません。

GoogleのGemini系CLIも比べたい場合

GoogleのGemini CLIも、ターミナルでGeminiのモデルを使うツールです。ただしGoogleは2026年6月18日に、Google AI Pro・Ultraの利用者や無料の個人利用者向けの提供を停止し、後継のAntigravity CLIへ移行すると発表しています。Gemini CLIを引き続き使えるのは、組織向けライセンスや有料のAPIキーを使う場合です。

Gemini系を候補に入れるなら、Antigravity CLIの最新の提供条件を公式で確認したうえで、同じ商品CSVで点検を試します。今回の比較はCodexとClaude Codeの2製品のみで、Gemini系は試していません。

元ファイルの書き換えを防ぐ設定

「書き換えないで」という依頼文だけに任せず、製品側の権限設定と実行前後のファイル照合を組み合わせます。

確認する仕組み	Codex	Claude Code
点検から始める設定	read-onlyで書き込みを制限	planで調査し、編集の拒否設定を併用
コマンド実行	read-onlyでも読み取り用の実行は可能	planでも調査用のシェルコマンドを実行
承認と隔離	承認方針とサンドボックスは別設定	権限モードとシェル用サンドボックスは別設定

PlanとOSの読み取り専用サンドボックスは同じ保証ではなく、確認画面の有無だけでも書き込み可否は判断できません。 設定の役割はOpenAI公式セキュリティ資料とClaude Code公式権限モード資料で確認できます。

1. 点検対象のCSVを専用の作業フォルダへコピーし、書き込みを制限する設定を確認します。
2. 架空のファイルを使って点検を試し、入力への書き込みなど意図した制限が働くか確かめます。
3. 点検中は修正版の作成や店舗へのアップロードを依頼せず、問題の一覧だけを受け取ります。
4. 修正が必要なら担当者が方針を確認し、出力先を指定して点検とは別の工程として進めます。

店舗データの作業フォルダと顧客情報

AI用の作業フォルダには必要なコピーだけを置き、顧客情報や認証情報を渡す前に店舗側で取り除きます。

保管場所	置くもの	運用の目安
原本の保管領域	商品CSVの原本、顧客台帳	AIの作業対象から外す
入力用フォルダ	必要な項目だけにしたコピー	点検中は読み取り専用にする
出力用フォルダ	承認した修正版や集計結果	入力と別の場所へ保存する
検算用フォルダ	件数、差分、変更前後の対応表	担当者が照合できる状態で残す

フォルダを分けてもアクセス禁止にはならないため、読み取り範囲や追加の連携機能の権限も併せて確認します。 受注データへ用途を広げる場合も、氏名・住所・電話番号・メールアドレスなど、点検に不要な列は先に除きます。

Claude Codeはローカルで動いていても、モデルとのやり取りでデータをネットワーク送信すると公式に説明しています。 学習利用の設定と外部送信の有無は別の論点なので、契約ごとの条件はAnthropic公式データ利用資料などで確認します。

商品CSV点検結果の検算手順

点検の完了はAIの説明だけで決めず、全件を読めたか、指摘が正しいか、入力が変わっていないかを確認します。

1. CSVとして読み込んだ商品数と項目数を、あらかじめ用意した入力データの記録と照合します。
2. 指摘された行番号・商品管理番号・値を、元データと商品台帳に照らして一つずつ確認します。
3. 指摘のない行も担当者が抜き取り、見落としや指定した判定条件との食い違いがないか確認します。
4. 実行前後のハッシュという内容の照合用の値を比較し、入力ファイルに変更がないか確認します。
5. 修正版を別ファイルに作った場合は、担当者が許可した項目だけが変わったかを差分で確認します。

自店で比べ直すときも、同じ入力コピーと同じ依頼文を使い、結果と確認にかかった手間を記録すると判断しやすくなります。

よくある質問（FAQ）

導入前は、契約と利用環境を確認したうえで、原本を変更しない小さな点検から始めると比較しやすくなります。

CodexとClaude Codeはプログラミング未経験でも使えますか

今回の点検は日本語の依頼文で行いましたが、起動や権限設定には、利用するアプリやOSに応じた準備が必要です。

ChatGPTやClaudeの有料契約とは別に契約が必要ですか

対象プランの利用枠で使う方法がありますが、API認証は別の課金方式になるため、ログイン方法まで確認します。

楽天市場の商品CSVをそのまま渡してもよいですか

まずコピーを作って不要な情報を除き、対象ファイルの文字コードや項目定義を確認してから点検を依頼します。

今回はどちらのほうが正確でしたか

仕込んだ7つの問題は両方ともすべて見つけましたが、各1回の試行だけで、全般的な正確さの優劣は判断できません。

問題を見つけたら自動で修正してよいですか

今回の実演は点検のみなので、修正前には価格台帳や商品台帳と照合し、変更する値と保存先を担当者が決めます。