何が発表されたのか：Asanaが5年分の作業を2週間で解消
室谷代表取締役今回はOpenAIが、Asanaという企業の5年分のエンジニアリング作業を、Codexを使って2週間で解消したという発表を出しました。もうね、この数字だけで「開発の現場が変わるかも」って思いますよ。
テキトー教師.AI認定講師本当にそうです。5年分の作業を2週間というのは、単に「速い」というより、チームの進め方そのものが変わるレベルのインパクトです。
この話、構造的に見ていくと面白いんですよね。
この話、構造的に見ていくと面白いんですよね。
室谷代表取締役ただ、いきなり「すごい」と言っても何がすごいのか伝わらないので、まず発表を整理しましょう。OpenAIの発表として伝えられているのは、Asanaが5年分のエンジニアリング作業を2週間で解消した、という事実です。
使われたのはCodex。外から見えるのはこの2点ですね。
使われたのはCodex。外から見えるのはこの2点ですね。
テキトー教師.AI認定講師ここで気をつけたいのが、「5年分」という表現です。ひとりが5年かかる作業を2週間でやったのか、チーム全体のバックログが5年分だったのか。
今回の発表だけでは、その内訳まではわかりません。ただ、いずれにしても「解消した」という報告があるのは事実です。
今回の発表だけでは、その内訳まではわかりません。ただ、いずれにしても「解消した」という報告があるのは事実です。
室谷代表取締役そうそう。数字が独り歩きしやすいので、あくまで「Asanaでの事例」として受け取るのがいいですよね。
それでも「2週間」はかなり短い。これが本当なら、開発現場の生産性のものさしが変わる可能性があります。
それでも「2週間」はかなり短い。これが本当なら、開発現場の生産性のものさしが変わる可能性があります。
なぜ“5年分を2週間”が注目されるのか
室谷代表取締役個人的にこのニュースが刺さるのは、「エンジニアリング作業」という、かなり広い範囲をAIが担ったであろう点です。コードを書くだけじゃなくて、テストや修正、既存コードの理解なども含めて「5年分」が対象になっているとしたら、すごいですよね。
テキトー教師.AI認定講師そうです。ここで重要なのは、Codexが単なるコード生成ツールではない可能性があることです。
開発プロジェクトには、issueの整理や既存コードの調査、依存関係の把握といった「地味で時間がかかる作業」がたくさんあります。そういう部分も含めて「エンジニアリング作業」と言っているのかもしれません。
ただ、今回の発表だけでは、具体的にどの範囲を指すのかまでは明らかにされていません。
開発プロジェクトには、issueの整理や既存コードの調査、依存関係の把握といった「地味で時間がかかる作業」がたくさんあります。そういう部分も含めて「エンジニアリング作業」と言っているのかもしれません。
ただ、今回の発表だけでは、具体的にどの範囲を指すのかまでは明らかにされていません。
室谷代表取締役そうなんですよね。私も「何をもって5年分としたのか」は気になりました。
ただ、そうした詳細がなくても、「AsanaがCodexで大きな成果を出した」という事実は十分にインパクトがあります。
ただ、そうした詳細がなくても、「AsanaがCodexで大きな成果を出した」という事実は十分にインパクトがあります。
テキトー教師.AI認定講師あと、このニュースを聞くと、AIが「指示待ちのツール」から「自律的に作業を進めるエージェント」へと変わりつつある流れを感じます。開発現場で言えば、与えられたタスクだけでなく、プロジェクト全体の文脈をくみ取って動く存在になる。
これは、まさにAIエージェントの実践例と言えるでしょう。
これは、まさにAIエージェントの実践例と言えるでしょう。
室谷代表取締役そう考えると、以前ChatGPT長期記憶のすべて：進化、使い方、注意点をプロが解説でお話しした「AIが文脈を覚えておく」という話も、こうした開発支援に直結しますね。長期的なプロジェクトでは、過去の経緯や設計意図を理解しているかどうかが、作業効率に大きく影響しますから。
Codexが開発現場にもたらす変化
テキトー教師.AI認定講師では、こうした事例を踏まえて、Codexのような存在が開発現場に何をもたらすのかを整理してみましょう。
- エンジニアが単純作業や反復作業に費やす時間を減らせる
- プロジェクト全体の把握をAIが支援することで、着手までの時間を短縮できる
- 人手では後回しになりがちな技術的な負債の解消に取り組みやすくなる
室谷代表取締役なるほど。特に最後の「後回しになりがちな作業」をAIが一気に進められるというのは、今回の「5年分を2週間で」という成果と合致しますね。
現実の開発現場では、どうしても新機能開発が優先されて、地味な改善や保守作業が後回しになりがちです。
現実の開発現場では、どうしても新機能開発が優先されて、地味な改善や保守作業が後回しになりがちです。
テキトー教師.AI認定講師ええ。ただ、ここで誤解してほしくないのは、エンジニアが不要になるわけではないということです。
むしろ、AIが出したコードや作業結果を正しくレビューして、品質を保証する役割がより重要になります。AIの提案をそのまま受け入れるのではなく、「なぜこの実装なのか」を判断できる力が、これからのエンジニアには求められるでしょう。
むしろ、AIが出したコードや作業結果を正しくレビューして、品質を保証する役割がより重要になります。AIの提案をそのまま受け入れるのではなく、「なぜこの実装なのか」を判断できる力が、これからのエンジニアには求められるでしょう。
室谷代表取締役確かに。AIが速く作業を進めてくれるほど、それを「正しく止める」人が必要になるというか。
これは開発現場に限らず、AIを使うすべての仕事に言えることですよね。
これは開発現場に限らず、AIを使うすべての仕事に言えることですよね。
企業導入の視点と現時点で分かっていること
テキトー教師.AI認定講師企業目線で考えると、「自社でも同じ成果が出るのか」というのが気になるところですね。ただ、今回の発表はAsanaという企業の事例ですから、すべてのチームで同じ結果が出るとは限りません。
コードベースの規模や既存の開発フロー、チームのスキルによって、効果は大きく変わってくるはずです。
コードベースの規模や既存の開発フロー、チームのスキルによって、効果は大きく変わってくるはずです。
室谷代表取締役そうですね。とはいえ、導入を検討するうえでは「AIがここまでの作業を担える可能性がある」という1つの道しるべになります。
特に、開発リソースが限られているスタートアップなどでは、こうしたAI支援の価値は大きいです。
特に、開発リソースが限られているスタートアップなどでは、こうしたAI支援の価値は大きいです。
テキトー教師.AI認定講師ただ、現時点ではCodexの具体的な使い方や、どのような設定で使ったのかといった詳細は明らかにされていません。発表された情報だけで判断すると、「AsanaはCodexを使って大きな成果を出した」という事実と、「それは2週間という短期間だった」というところまでが確実に言えることです。
室谷代表取締役そう。ここを忘れずにいきたいですね。
あと、大規模な開発を回すには計算資源も重要で、以前ChatGPTとNVIDIAの関係を徹底解説：10GW提携からDGX Sparkまでで扱ったようなインフラの話も、背景にはあるかもしれません。ただ、これも現時点では詳細は明らかにされていません。
あと、大規模な開発を回すには計算資源も重要で、以前ChatGPTとNVIDIAの関係を徹底解説：10GW提携からDGX Sparkまでで扱ったようなインフラの話も、背景にはあるかもしれません。ただ、これも現時点では詳細は明らかにされていません。
テキトー教師.AI認定講師そういう意味では、今後の続報や詳細なケーススタディの公開が待たれますね。開発現場でのAI活用が、単なる流行ではなく、実際の生産性向上につながることを示す事例として、このニュースは重要なマイルストーンになるでしょう。
よくある質問
室谷代表取締役最後に、読者の方が気にしそうなポイントを整理しておきましょう。
テキトー教師.AI認定講師整理するとこうです。
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Codexとは何ですか？
- 今回の発表で言及されているOpenAIのCodexは、エンジニアリング作業を支援するAIです。具体的な仕様やモデル構成については、今回の情報では明らかにされていません。
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AsanaはどのようにCodexを使ったのですか？
- 発表では「AsanaがCodexで5年分のエンジニアリング作業を2週間で解消した」と報告されていますが、具体的な使用方法や作業範囲は現時点では明らかにされていません。
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Codexを使えば誰でも同じ成果が出ますか？
- 今回の発表はAsanaでの事例です。どのような環境でも同じ結果が得られるとは限らず、個々の開発現場の状況によって効果は異なると考えられます。
室谷代表取締役いずれにしても、AIが開発現場で実際に大きな成果を出したというのは、今後の業務の進め方を考えるうえで無視できないニュースですね。続報があったらまた解説します。
