この記事でわかること
- ChatGPT APIでできることと、ChatGPT画面との違い
- コードを書くアプリ・プログラミング言語・AI・APIキー・.env・仮想環境の意味と選び方
- AIに依頼して環境を整える具体的なプロンプト例
- 料金・レート制限・セキュリティの基本と初期設定
- 次の実践編で小さなAIアプリを作る準備完了の状態
まず結論
この記事では、アプリ制作の準備からAIにコード作成を任せ、人はアプリのアイデア検討、画面操作、確認を中心に進めます。
読み終えるころには、自分のアイデアを小さなAIアプリにできる準備が整います。
1) APIキーは絶対に公開しない（チャットやGitHubの公開リポジトリに貼らない）。
2) OpenAIのダッシュボードで「Usage（使用量）→Hard limit/Soft limitの上限設定」「Alerts（アラート）」を有効にし、想定外の課金を防ぐ。
お手元にAIを用意して、文中で分からないことは聞くようにすると理解が早まります。
簡単な概要
まずChatGPT APIとは、お手持ちのPCや作ったアプリからChatGPTを呼び出して、仕事を自動化する窓口です。
今回は標準的な便利ツールの VS Code（詳しくは用語集） と、プログラミング言語の Python（用語集） を用意します。
そのあとChatGPTのCodex（今回一緒に作業するAI）に作業を依頼して、APIキー（用語集）を .env（用語集） で安全に扱う土台を整えます。
最初に知っておきたい用語
- VS Code：プログラムを書くための作業机のようなツール。
- Python：AI連携アプリでよく使う言語。
- Codex：本シリーズでは「チャットで指示すると準備・コード生成・確認を支援するAI」を指します。
歴史的にOpenAIの旧Codexモデルとは別物です。 - API：アプリからChatGPTに依頼を送るための窓口。
- APIキー：OpenAIに「誰が使っているか」を伝える秘密の合言葉。
- .env：環境変数をローカル開発で読み込むための設定ファイル。
- 環境変数：秘密情報をコードの外に置くための保管場所。
- 仮想環境：Pythonの道具をプロジェクトごとに分けて入れる作業箱。
- SDK：APIを呼び出しやすくする公式の道具セット。
- モデル：文章を読んで返答を作るAI本体。
- エンドポイント：依頼を送る住所のようなURL。
- リクエスト：自分のプログラムからOpenAIへ送る依頼。
- レスポンス：OpenAIから返ってくる答え。
- トークン：文章を細かく分けた単位。
使った量の計算にも使われる。 - レート制限：短時間に使いすぎないようにする上限。
何ができる技術なのか
APIは、アプリからAIに仕事を頼む受付窓口です。
ChatGPTの画面が手作業なら、APIは自動化のための通路です。
ChatGPT画面とAPIの違い
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同じAIでも、画面は手で、APIは仕組みで使います。
作れるものの例を具体化します。
- 議事録の要約ボット（会議後に自動送付／総務・PM）
- 問い合わせ返信ドラフト作成（メール対応の初速向上／CS）
- 社内FAQ検索＋要約（ナレッジ活用／情シス）
- 商品説明の多言語生成（ECの出品効率化／マーケ）
- コードレビューの補助コメント（PRの質向上／開発）
- 日報の自動整形とKPI抽出（現場の報告短縮／営業）
- PDFからの要点抽出とタスク化（資料整理／企画）
ChatGPT APIを使うための準備
ここでは、まずコードを書くためのツールの画面で、AIのチャットを開ける状態にします。
チャット欄が見えるまでは、まだAIへプロンプトを送れません。
そのため最初だけは、ブラウザとコードを書くためのツールの画面操作で進めます。
VS Codeとは何か
プログラムを書くための作業机のようなツールです。
ファイル編集、フォルダ確認、ターミナル、AIへの相談を1つの画面にまとめられます。
なぜ使うのか
ChatGPT APIを使う小さなアプリでは、ファイルを作る場所、実行する場所、AIに相談する場所が必要です。
VS Codeなら、その3つを同じ画面で扱えます。
他の選択肢との違い
メモ帳や軽量エディタでもコードは書けます。
ただし、初心者がAIと一緒に開発するなら、拡張機能とフォルダ操作がそろったVS Codeの方が迷いにくいです。
ここまで終えるとできること
作業フォルダを開き、同じ画面の中でAIに「この場所で小さなAIアプリを作って」と依頼できる準備ができます。
Codexとは何か
CodexはOpenAIが提供している、VS Codeの中で使えるAIです。
作りたいものを文章で伝えると、必要なファイル作成、コード修正、確認手順の整理を手伝ってくれます。
なぜ使うのか
API連携では、ファイルの置き場所、実行手順、エラー対応でつまずきやすくなります。
Codexを横に置くと、分からないところをその場で確認しながら進められます。
他の選択肢との違い
一般的なチャットAIでも相談はできます。
一方、VS Code内のCodexは開いているフォルダやファイルを前提に会話できるため、開発作業と相性が良いです。
ここまで終えるとできること
以降の準備で、Codexに「このフォルダで必要な設定を確認して」と頼めるようになります。
Codexチャットを開くまでの流れ
- 1VS Codeインストール
- 2Codex拡張追加してサインイン
- 3チャット表示サイドバーで開く
VS Codeをインストールする
最初はCodexではなく、画面操作でVS Codeを入れます。
- 公式ページを開く：Visual Studio Code Setup（公式）を開きます。
- OSを選ぶ：Windows、macOS、Linuxのうち、自分のPCに合うものを選びます。
- インストールする：画面の案内どおりに進めます。
Windowsでは、途中で「PATHに追加」系の選択肢が出たら有効にしておくと後で楽です。 - 起動する：VS Codeを開きます。
英語表示が不安な場合は、拡張機能で Japanese Language Pack を入れると日本語化できます。
VS CodeにCodex拡張を入れる
Codexへプロンプトを送るには、まずVS Code内でCodexのチャット欄を開ける状態にします。
- 拡張機能を開く：VS Code左側の四角いアイコン、または Windows/Linux は
Ctrl+Shift+X、macOS はCmd+Shift+Xを押します。 - Codexを検索する：検索欄に
Codexと入力します。
OpenAIのCodex拡張を選び、インストールします。
見つからない場合は、Codex IDE extension（公式）の案内から確認してください。 - サインインする：インストール後、ChatGPTアカウントまたはOpenAI APIキーでサインインします。
ChatGPTプランで使う場合はChatGPTログイン、従量課金で使う場合はAPIキーを選びます。 - Codexのアイコンを探す：VS Codeでは、Codexは右サイドバーに表示されます。
見当たらない場合は、コマンドパレットを開きます。 - コマンドパレットから開く：Windows/Linux は
Ctrl+Shift+P、macOS はCmd+Shift+Pを押します。
Codexと入力し、Codexのサイドバーを開くコマンドを選びます。
公式コマンド名ではchatgpt.openSidebarがCodexサイドバーを開く操作です。 - チャット欄を確認する：右側またはサイドバーに、Codexへ文章を入力できる欄が出れば準備完了です。
ここで確認すること
- VS Codeが起動できる。
- Codex拡張がインストール済みになっている。
- ChatGPTアカウントまたはAPIキーでサインインできている。
- VS Code内でCodexのチャット欄を開ける。
作業フォルダを開く
Codexは、開いているフォルダの中身を見ながら作業します。
そのため、最初に作業場所を決めておきます。
- PCの分かりやすい場所に
ai-app-tutorialなどのフォルダを作ります。 - VS Codeで「ファイル」→「フォルダーを開く」を選びます。
- 作ったフォルダを選びます。
- 左側のファイル一覧に、フォルダ名が表示されていることを確認します。
ここで初めてCodexに送る
ここまで終わると、VS Code内のCodexチャットにプロンプトを送れる状態です。
次のボックスをコピーして、Codexのチャット欄に貼り付けます。
Codexに送るプロンプト
私はVS CodeとCodexを初めて使います。
いまVS Codeで作業フォルダを開き、Codexのチャット欄を表示しています。
このフォルダでChatGPT APIを使う小さなPythonアプリを作る準備をしたいです。
まず、Python拡張、Python本体、仮想環境、.env、.gitignore、OpenAI SDKの準備が必要かを順番に確認してください。
コードは必要に応じてあなたが作成し、私は内容確認と実行を担当します。
必要なファイル作成やコマンドは、理由と確認方法を説明してから提示してください。
APIキーなどの秘密情報は、あなたに貼らず、.envに私が入力する形にしてください。- Codexが、このフォルダ内で作業する前提で返答しているか。
- いきなり大量のコードではなく、確認手順から始めているか。
- APIキーをチャットに貼らないよう注意しているか。
Pythonとは何か
AI連携アプリを作るときによく使う言語です。
なぜ使うのか
学習資料が豊富で、OpenAIのSDKや周辺ライブラリと相性が良いからです。
他の選択肢との違い
Node.jsやGoなども有力です。
この入門では、情報量が多く、最初の試作に入りやすいPythonに絞ります。
ここまで終えるとできること
仮想環境を作り、必要なパッケージを安全に入れられます。
このボックスをコピーしてCodexに送れます。
Codexに送るプロンプト
私のOSに合う最新安定版のPythonを提案し、インストール後にVS CodeでPython拡張が動くか確認する手順を示してください。プロジェクト用の仮想環境の作り方と、有効化・無効化・場所の確認方法を、私の操作はクリック中心で進む形で案内してください。ターミナル操作が要る場合は、コマンドをあなたが提示し、私はコピー＆ペーストで実行します。- Pythonが認識され、VS Codeの右下/ステータスで選択できるか
- 仮想環境の場所と有効化方法が説明されたか
- pip等の更新提案が出たか
APIキー・.env・環境変数とは
APIキーはアプリ用の合言葉です。
.envはその合言葉をコードの外で保管する設定ファイルです。
環境変数はOSが管理する隠し引き出しです。
APIキーはアプリ用の合言葉
APIキーは人ではなく「アプリの本人確認」に使います。
このボックスをコピーしてCodexに送れます。
Codexに送るプロンプト
OpenAIのダッシュボードでAPIキーを作る最新手順を、私のOSとブラウザに合わせて案内してください。キーは一度しか表示されない点、チャットやIssueに貼らない点、公開リポジトリではSecretスキャンで検出される点、漏えい時はRotate/Regenerateで無効化・再発行する点も含めて説明してください。.envファイルの作成場所、.gitignore設定、VS Codeでの入力ミスを減らす方法も案内してください。- キーの保管先と共有禁止の確認
- .envの配置と.gitignoreの設定
- 漏えい時のRotate/Regenerate手順の理解
OpenAI SDKの導入と最小テスト
以降も「Codexへ依頼する形」で進めます。
人が直接コードを書くのではなく、AIが手順と確認方法を提示します。
このボックスをコピーしてCodexに送れます。
Codexに送るプロンプト
このプロジェクト用のPython仮想環境内で、OpenAI公式SDKの導入と最小テストを案内してください。必要なファイル作成（.env読み込みのサンプルを含む）、サンプルスクリプトの実行方法、失敗時の切り分け（通信・認証・環境変数）を、私のOSに合わせて順番に説明してください。APIキーは.envから読み込む形にし、キー文字列は私が入力します。あなたは秘密情報を出力しないでください。- 通信ができたか（ネットワークとプロキシ設定）
- 認証が通ったか（正しいAPIキーの読み込み）
- 環境変数が読めたか（.env→コードへの反映）
API利用の基本の流れ
- 1依頼を作る文章と条件を用意
- 2APIへ送る受付窓口に渡す
- 3答えを受けるアプリで使う
人手の入力を、アプリの依頼に置き換えるのがAPIです。
仕組みを初心者向けに分解する
APIは「依頼（リクエスト）→回答（レスポンス）」の往復です。
住所にあたるのがエンドポイントです。
文章はトークンという小さなかけらで数えられます。
たとえば宅配便で伝票を書くように、送り先と中身を明確にすると届きやすくなります。
用語のミニ解説
- エンドポイント：依頼を送る住所のようなURL。
- SDK：煩雑な手続きを簡単にする道具セット。
始め方
以下は準備の総仕上げとして、Codexに提示して整合性を確認するチェックリストです。
実行手順の提示もCodexに任せます。
- 目的VS Codeで作業フォルダを確定。Codexへ頼むことワークスペース作成と必須拡張の確認。確認拡張が有効、Git初期化と.gitignoreが設定。
- 目的Python仮想環境の用意。Codexへ頼むこと作成・有効化・場所の説明。確認ターミナルのプロンプトに仮想環境名が表示。
- 目的.envでAPIキーを安全管理。Codexへ頼むこと.envテンプレとdotenv導入、読み込み方法。確認コードから環境変数を参照できる。
- 目的OpenAI SDKの最小テスト。Codexへ頼むことサンプル作成と実行、結果の解説。確認短いテキストが返り、エラー時は原因分類。
Codexに依頼してAPI連携アプリを作る予告
次の記事（#2 実践編）では、ここで整えた環境を使って、要約アプリをCodexに依頼して作ります。
完成版コードを丸暗記するのではなく、「仕様→プロンプト→動作確認→改善」の流れを体験します。
Codexに送るプロンプト（次回の予告）
VS Codeで動く小さなPythonアプリを作りたいです。OpenAI APIを使って、入力した文章を初心者向けに要約するアプリにしてください。APIキーは.envから読み込む形にしてください。私はPython初心者なので、ファイル構成、必要なインストール、実行方法も順番に説明してください。私のOSに合わせてコマンドを提示し、私はコピー＆ペーストで実行します。秘密情報は表示しないでください。- .envにAPIキーを入れたか
- APIキーをチャットやGitHubに貼っていないか
- VS Codeのターミナルで実行できたか
- エラー時は文面をそのままCodexに貼って相談できるか
料金・注意点・セキュリティ
料金・モデル名・UIは公開日時点の情報で変わる可能性があります。
最新は公式のPricingとダッシュボードで確認してください。
使用量ページ（Usage）で日毎・API別の消費トークンを確認できます。
レート制限はプランや権限（Permissions）により異なります。
.envを必ず.gitignoreに追加。
公開リポジトリではSecretスキャンにより露出が検知されることがあります。
漏えい時はダッシュボードでキーをRotate/Regenerateして無効化・再発行し、古いキーを削除します。
実務での使いどころ
ChatGPT APIは「人が毎回書く文章」や「定型の判断」を仕組みに変えるのに向きます。
一方で、厳密な数値計算や社内の独自基準が厳しい審査書類は、人の最終確認を必須にしましょう。
次にやること
- この記事のプロンプトを使って、VS Code・Python・仮想環境・.envを整える
- OpenAI SDKの最小テストで「通信・認証・環境変数」を切り分け確認
- #2 実践編では、Codexに依頼して小さなChatGPT APIアプリを作る流れに進みます。
次に読む記事
準備編を終えたら、#2 実践編でCodexに依頼して小さなChatGPT APIアプリを作る流れへ進みます。
AIを読む人から使う人へ：CodexでChatGPT APIアプリを作る #2
参考・出典
更新日: 2026年06月28日。
料金・仕様は変更される可能性があります。
