OpenAIの最新コーディングエージェント：GPT 5.1 Codex Maxの概要

2025年11月19日、OpenAIは新しいコーディングモデルであるGPT-5.1-Codex-Maxを発表しました。これはAI支援コーディングにおける重要な進展を象徴しており、AIを活用した開発の大きな一歩として位置づけられています。

このモデルは、長時間にわたる複雑なソフトウェアエンジニアリングの業務のためにゼロから構築されました。主要な機能の一つである「コンパクション（compaction）」は、膨大なトークンにわたっても道筋を外れることなく、文脈を維持するのに役立ちます。

本記事では、GPT-5.1-Codex-Maxの正体を探り、その新機能を紹介します。また、GoogleのGemini 3 ProやAnthropicのClaude Opus 4.5といった競合他社と比較し、この種のAIがコーディング以外のビジネスにどのような意味を持つのかを考察します。

GPT 5.1 Codex Maxとは？

GPT-5.1-Codex-Maxは、ChatGPTのような汎用モデルとは異なります。これは、更新された基礎推論モデルに基づいて構築された、高度に専門化されたAIエージェントです。ソフトウェアエンジニアリング、数学、研究におけるエージェンティックなタスク（自律的なタスク）のために特別に訓練されています。チャットボットというよりは、一緒にペアプログラミングができるジュニア開発者のような存在だと考えてください。

このモデルは、Codex CLI、IDE拡張機能、クラウドサービス、コードレビューツールなどの開発環境内で動作するように設計されています。つまり、開発者が日常的に時間を費やす場所で機能し、ソフトウェア構築の細かな側面をサポートします。

また、他のAIモデルでは困難な場合がある、長期間かつ詳細なプロジェクトを処理するように設計されています。これには、プロジェクト全体にわたるコードのリファクタリング（refactoring）、深いデバッグセッション、さらには機能全体のゼロからの構築などが含まれます。単にコードを自動補完するツールではなく、自律的なパートナーとなることを目指しています。すべてのCodex関連サービスにおける新しいデフォルトモデルとして、前身のGPT-5.1-Codexと比較してスピードとトークン効率（token-efficiency）が向上しています。

GPT 5.1 Codex Maxの主要機能

GPT-5.1-Codex-Maxのリリースは、AIエージェントが複雑なマルチステップのタスクにどのように取り組むかという点に根本的な変化をもたらし、パフォーマンスと効率を高めています。

エージェンティック・コーディング能力

「エージェンティック・コーディング（agentic coding）」とはどういう意味でしょうか？それは、AIが人間からの最小限のガイダンスで、コードの計画、記述、テスト、修正を自ら行える能力のことです。特定のプロンプトに応答するだけでなく、大まかな目標を受け取り、それを達成するために必要なステップを独立して決定できます。

その能力はパフォーマンスの数値にも表れています。業界のベンチマークにおいて、OpenAIの公式発表で共有された通り、高いスコアを達成しています。

• SWE-bench Verified: 77.9%

• SWE-Lancer IC SWE: 79.9%

• Terminal-Bench 2.0: 58.1%

これらのベンチマークは単なる理論上の数字ではありません。例えばSWE-benchは、実際のGitHubのイシュー（課題）から抽出された現実のソフトウェアエンジニアリングの問題を解決する能力をチェックします。これにより、AIが現実世界の業務タスクをどれだけこなせるかのシミュレーションが可能になります。

もう一つの重要なアップデートは、Windows環境向けのトレーニングが行われたことです。これは、この機能を備えた初のOpenAIモデルとなります。Windowsを使用する多くの開発者コミュニティにとって、これは注目すべき改善点です。

コンパクションによる長時間タスクの処理

大規模言語モデル（LLM）における共通の課題は、コンテキストウィンドウ（context window）の制限です。これは短期記憶のようなもので、一度いっぱいになると、AIは会話の最初の方で話した内容を忘れ始めてしまいます。これは、数時間に及ぶコーディング作業において大きな制約となります。

GPT-5.1-Codex-Maxは、「コンパクション（compaction）」と呼ばれる機能でこの問題に対処しています。これは、モデルが自身の運用履歴を継続的に洗練し、無関係な情報を破棄しながら最も関連性の高い文脈を保持するプロセスです。これにより、長時間にわたって数百万トークンを扱いながら一貫性を保つことができます。

これは、AIが作業をしながら自分自身でメモを取っているようなものだと想像してください。主要な目標、重要な変数、重大な決定事項を常に把握しているため、タスクが非常に長くなっても目的を見失うことがありません。

どのくらいの時間実行できるのでしょうか？OpenAIのテストでは、モデルが一つのタスクに対して24時間以上作業を続け、完了するまで絶えず調整と改善を行う様子が観察されました。これは、同様のモデルではこれまで見られなかったレベルの持久力を示しています。

スピードとコスト効率の向上

パフォーマンスの向上に加えて、GPT-5.1-Codex-Maxはコスト効率も改善されています。SWE-bench Verifiedベンチマークにおいて、前バージョンよりも「中（medium）」程度の推論努力レベルで優れた結果を出しており、その際、「思考トークン（thinking tokens）」の使用量を30%削減しています。

ユーザーは推論にかける努力レベルをより細かくコントロールすることもできます。日常的なタスクには「medium」を使い、より包括的な回答を得るために待ち時間が発生しても構わないような非常にトリッキーな問題には、新しい「xhigh」設定に切り替えるといった具合です。

この効率性はコスト削減に直結します。例えばOpenAIは、旧モデルよりもはるかに低いコストで高品質なフロントエンドデザインを作成できることを示しました。これにより、APIコストを管理しながら、さまざまなタスクにAIをより広範囲に活用することが可能になります。

他のモデルとの比較

モデルを同時代の他のモデルと比較することで、その能力を客観的に把握できます。ここでは、公式ベンチマークと開発者のフィードバックに基づき、GPT-5.1-Codex-Maxが他のトップモデルとどのように肩を並べているかを見てみましょう。

GPT-5.1-Codexからの進化

開発者のフィードバックによると、今回のモデルは前バージョンから大幅に進歩しています。

Redditのある開発者は、10万行以上のコードを含む64ビットSMPオペレーティングシステムを記述させるのにこのモデルを使用した後、新しいモデルを「最高（epic）」と評しました。これは、このモデルが以前に見たコードを繰り返すだけでなく、大規模で複雑なシステムを理解し、それを構築するためのプログラミング技術を考案できることを示しています。

また、同じ開発者は、最良の結果を得るために異なるモデル（GPT-5.1-ThinkingやCodexなど）を切り替えて使用するワークフローについても共有しました。これは、開発者が専門化された複数のAIとチームを組んで物事を成し遂げるという、新しい働き方を示唆しています。

Claude Opus 4.5およびGemini 3 Proとの性能比較

AI分野の競争は非常に激しく、進化のスピードも速いです。リリースのスケジュールを見るだけでもそれが分かります。2025年11月18日にGoogleのGemini 3 Proがリリースされ、翌11月19日にOpenAIがGPT-5.1-Codex-Maxを発表、そして11月24日にはAnthropicがClaude Opus 4.5をリリースしました。

パフォーマンス指標の比較を見ると、各モデルが非常に僅差であることが分かります。現実のソフトウェア問題をモデルがどれだけ解決できるかをテストするSWE-Bench Verifiedベンチマークは、比較のための良い指標となります。結果は以下の通りです。

モデル	SWE-Bench Verified スコア	リリース発表日
Claude Opus 4.5	80.9%	2025年11月24日
GPT-5.1-Codex-Max	77.9%	2025年11月19日
Gemini 3 Pro	76.2%	2025年11月18日

出典: Vellum.ai Flagship Model Report

このベンチマークに基づくと、Claude Opus 4.5がわずかにリードしています。しかし、これら3つのモデルはいずれも、現在のAIコーディングにおける最高峰（ステート・オブ・ジ・アート）を象徴しています。それぞれに強みがあり、最適なモデルはタスク内容によって異なります。この競争のおかげで、開発者はいくつかの高品質な選択肢を手にしています。

ビジネスコンテキストにおけるエージェンティックAIの適用

GPT-5.1-Codex-Maxは強力なツールですが、非常に専門化されたものでもあります。これは開発者のために作られたエージェンティックAIであり、効果的に使いこなすには技術的なスキルとソフトウェアエンジニアリングに関する確かな理解が必要です。

ここで、同様の自律型AIを、カスタマーサービスなどの他のビジネス機能に、より使いやすい形でどのように適用できるかという疑問が生じます。

開発者がエージェンティック・コーダーを活用する一方で、他のビジネスチーム向けのAIアシスタントも開発されています。そのアプローチは、複雑なツールの設定から、新入社員をトレーニングするように企業のデータから学習するAIの導入へとシフトしています。

例えば、eesel AIのようなプラットフォームは、迅速に導入可能なカスタマーサービス用のAIチームメイトを提供しています。

ヘルプデスクやナレッジベースに接続することで、過去のチケット、ヘルプ記事、社内ドキュメントから学習します。ビジネスの背景、ルール、そしてチーム固有のトーン・オブ・ボイスを自律的に習得します。

Codex-Maxが大規模なコードベースのリファクタリングに24時間以上費やすことができるように、eeselのAIエージェントも24時間365日体制で動作し、最前線のサポートチケットを処理できます。大きな違いは対話の方法です。eesel AIは、コードではなく日常的な言葉（プレーンな英語や日本語など）の指示で管理されます。

タスクに適したAIの選択

GPT-5.1-Codex-Maxは、自律型コーディングエージェントにとって大きな一歩です。コンパクション機能、ベンチマークでの強力なパフォーマンス、そして顕著な実世界での成果により、開発者にとって非常に価値のあるツールとなっています。

モデルが実際に動いている様子を確認し、その性能を実感したい方は、新機能が約束通りの成果を出しているかどうかを検証しているこちらの実機レビューをチェックしてみてください。

新しいGPT-5.1-Codex-Maxモデルのビデオレビュー。スピード、知能、そして前バージョンと比較した全体的なパフォーマンスを解説しています。

また、今回のリリースは、特定の仕事のために設計された専門的なエージェンティックモデルへと向かう、AIのより広範なトレンドを強調しています。将来は、一つの万能なAIを使うのではなく、特定のタスクに合わせて専門のAIを使い分けるようになるかもしれません。

開発者にとっては、それはCodex-Maxのようなコーディングエージェントかもしれません。カスタマーサービスチームにとっては、ワークフローを理解し、コミュニケーションスタイルを合わせ、迅速に統合できるAIチームメイトになるでしょう。

サポートプロセスにAIチームメイトをどのように活用できるか興味がある方は、サポート案件の管理に設定可能なeesel AIなどのプラットフォームを検討してみるのも良いでしょう。