はじめまして、システムインテグレーターのTak@です。普段は様々なシステム開発に携わる傍ら、趣味で生成AIを活用したサービス開発を楽しんでいます。

このコラムでは、新しく登場したAIツール「Codex」が、私たちのソフトウェア開発の現場にどのような変化をもたらす可能性があるのか、私自身の経験も踏まえながらお話ししたいと思います。

あなたは、プログラミングをしていて「頭では分かっているのに、コードを書く手が追いつかない！」と感じたことはありませんか？

開発現場の「ボトルネック」

システム開発には、時としてスムーズに進まない「ボトルネック」が存在します。OpenAIのエンジニアであるNacho氏は、これを大きく二つに分けて考えています。

一つは「脳のボトルネック」。

これは、難しい問題に直面して、どう解決すれば良いか、どう設計すれば良いかなど、じっくり考えてホワイトボードに向かう必要があるような状況です。

もう一つは「手のボトルネック」。

こちらは、解決策や書くべきコードは頭の中に明確にあるのに、実際にキーボードを叩いてコードに落とし込む作業に時間がかかる状況です。

特に定型的で繰り返しが多い作業や、新しいプロジェクトの初期設定など、時間はかかるけれど創造的な思考はあまり必要とされない場面で、「手のボトルネック」を感じることは少なくありません。

Codexとは何か？開発者の新しい相棒

このような「手のボトルネック」を解消し、開発者がより多くのことを、より速く実現できるようにするために登場したのが、OpenAIが開発した「Codex」というツールです。

Codexは「クラウドベースのソフトウェアエンジニアリングエージェント」 と呼ばれ、まるであなたのチームに新しく加わった、とても有能なエンジニアのような働きをします。

Codexの中核には「codex-1」という、ソフトウェアエンジニアリングに特化して最適化されたAIモデルが搭載されています。

ChatGPTのインターフェースを通じて、プロンプト（指示）を入力するだけで、コードの作成や修正、コードベースに関する質問への回答、さらにはプルリクエストの作成まで、様々なコーディングタスクを依頼することができます。

Codexはどのように動くのか？

Codexにタスクを依頼すると、あなたのコードベースがすでに準備された、隔離された安全なクラウド環境の中で作業を開始します。

この環境は外部インターネットから切り離されており、セキュリティが考慮されています。

Codexは指示に従ってコードファイルを読み書きしたり、テストを実行したり、リンターやタイプチェッカーといったツールを使ったりすることも可能です。タスクの進行状況はリアルタイムで確認でき、完了すると変更内容をコミットしてくれます。

驚くべき点は、Codexが自身の作業内容を「証拠」として提供してくれることです。

例えば、どのようなファイルを変更したか、どのようなコマンドを実行して、テストがパスしたかなどの情報が、引用という形で示されます。これにより、AIがどのように問題を解決したのか、そのプロセスを開発者自身が詳細に確認することができます。

また、Codexはあなたのプロジェクトのコーディング規約やテスト方法などを学ぶことも可能です。

プロジェクトのルートディレクトリなどに「AGENTS.md」というファイルを作成し、そこに指示を書いておくことで、Codexはそのルールに従って作業を進めることができます。まるで新しいチームメンバーに、プロジェクトのルールブックを手渡すようなイメージですね。

人間らしさと実際の成果

Codexは、単に動くコードを生成するだけでなく、人間のコーディングスタイルや、プルリクエスト（他の人にコード変更をレビューしてもらうための提案）の形式に合うように訓練されているそうです。

これは、AIが生成したコードが、チーム内の他のエンジニアにとって理解しやすく、スムーズにレビューや統合ができるようにするためです。ソースには、実際に有名なソフトウェアライブラリ（astropyやmatplotlib、Djangoなど）やアプリケーション（Expensify）で発生したバグを、Codexがどのように修正したかの具体例が示されています。

これらの例を見ると、Codexが問題の本質を捉え、的確なコード変更を提案している様子が分かります。

OpenAIのエンジニア、Nacho氏は、Codexを使ってチャットアプリのiOS版にCodex自身を組み込むための初期設定（スキャフォールディング）を依頼したところ、自分が作業を始める頃には基本的な部分が既にセットアップされていたと語っています。

これにより、本来時間がかかる面倒な初期準備をAIに任せ、自分はすぐに本来の開発作業（機能の実装）に取りかかることができたわけです。

さらに、複数のタスクをCodexに同時に依頼しておけば、一つのタスクが終わる頃には別のタスクの準備ができているという、まるで「分身」がいるかのような働き方も可能になると期待されています。

多様な活用シーンと生産性向上

CodexはすでにOpenAI社内の開発チームで日常的に使われており、リファクタリングや変数名のリネーム、テストコードの作成といった、時間がかかる定型的な作業のオフロードに役立てられています。

これにより、エンジニアは本来集中すべき、より創造的で難しい問題に時間を費やすことができるようになっています。

また、外部のテストユーザー企業でも様々な活用事例が出ています。

例えば、Ciscoは新しいアイデアをより速く形にするために、Temporalは機能開発の加速やデバッグ、テスト作成に、Superhumanは細かい定型作業やテストカバレッジの向上、非エンジニアによるコード変更の支援に、そしてKodiakは自動運転技術の開発においてデバッグツールやテスト改善にCodexを活用しています。

これらの例からも、Codexが多岐にわたる開発作業において、チームの生産性向上に貢献していることが分かります。

私自身の経験とAIツール開発

私自身も、システムインテグレーターとしてこれまでに様々な大規模システム開発に携わってきました。工場の生産管理システム、医療系のシラバス作成ソフト、図書館システム、金融系のサービスなど、多岐にわたる分野で経験を積んでいます。

特に印象深いのは、COBOLで書かれた古い基幹系システムをC#に置き換えるという大規模プロジェクトです。

業務が複雑で不明瞭な部分も多く、最終的にはCOBOLの言語仕様そのものを解析し、C#へ「ストレートコンバート」するという荒業に挑戦しました。

この時、COBOLの複雑なMOVE文の挙動をC#で正確に再現するために、途方もない時間と手間を費やしたことを今でも鮮明に覚えています。もしあの頃にCodexのようなツールがあったなら、あの苦労も少しは軽減されたかもしれません。

このような実務経験から、私は技術的な基盤を築いてきました。その一方で、15年以上前から趣味でWebサービス開発を続けており、現在は特に生成AIを活用したツール作りに情熱を注いでいます。

AIを「究極のマッシュアップツール」だと確信し、「AI学習プランナー」 や「AI司書」、「AIプログラマー」 といった、「あったらいいな」と思うツールを日々制作しています。

CodexのようなAIエージェントは、まさに私が趣味で開発しているAIプログラマー や、その他の自動化・効率化ツール群 の延長線上にあるものだと感じます。

開発者が直面する「手のボトルネック」をAIが解消し、より創造的な部分に集中できるようにサポートする。これは、私が自身のツール開発を通じて目指している方向性とも一致しています。

ただし、私が開発したAIプログラマーの注意書きでも触れているように、そしてCodexの紹介資料でも強調されているように、AIが生成したコードは必ず人間がレビューし、テストを行うことが非常に重要です。

AIは強力なツールですが、万能ではありません。最終的な責任は、常に開発者である人間にあります。

開発の未来は？

OpenAIは、Codexを含むAIエージェントが、ソフトウェア開発のワークフローを根本から変える可能性があると考えています。

将来的には、開発者は本当に自分で時間をかけて取り組みたいタスクを選び、それ以外の定型的な作業や、時間のかかるバックグラウンド処理などはAIエージェントに委任する、という働き方が主流になるかもしれません。

これは、開発者がよりクリエイティブで、本来的な問題解決に集中できることを意味します。

AIとの連携は、リアルタイムで一緒にコードを書く「ペアプログラミング」のようなスタイルから、タスクを依頼して非同期で完了を待つ、Codexのような「委任」スタイルへと多様化していくでしょう。

そして、最終的にはこれらのモードが統合され、開発環境（IDE）や日常使っているツール（課題管理システムやCI/CDツールなど）の中から、自然な形でAIエージェントに質問したり、提案を受けたり、タスクを依頼したりできるようになる未来が描かれています。

ソフトウェアエンジニアリングの分野は、AIによる生産性向上の恩恵をいち早く受けている業界の一つです。これは、個人や小さなチームであっても、これまでよりも大胆で野心的なプロジェクトに挑戦できる可能性を広げます。

最後に

Codexのような新しいAIエージェントは、ソフトウェア開発における私たちの働き方や、可能性の定義を塗り替えようとしています。面倒な作業をAIに任せることで「手のボトルネック」から解放され、人間の脳と創造性を、より価値の高い、より面白い課題に集中させることができるようになるでしょう。

もちろん、AIはツールであり、その能力を最大限に引き出し、またその限界を理解して適切に活用するのは、私たち人間の役割です。

しかし、この新しい強力なツールを味方につけることで、私たちはこれまで以上に速く、そして高品質なソフトウェアを生み出すことができるようになるはずです。開発の現場が、もっと創造的で、もっとエキサイティングな場所になる。Codexは、そんな未来の可能性を感じさせてくれる存在です。

あなたもぜひ、この新しいAIエージェントの世界を探求してみてはいかがでしょうか？

Follow me!