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OpenAIOpenAI NewsMar 11, 2026, 1:00 PM

Rakuten fixes issues twice as fast with Codex

A condensed section focused on the key takeaways first.

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Summary

A condensed section focused on the key takeaways first.

openaienmodel: gpt-5-mini-2025-08-07

Rakuten fixes issues twice as fast with Codex

codexci/cdsremttrkqlcode-review

Key Points

  • ~50% reduction in MTTR
  • Automated CI/CD code review and vulnerability checks
  • Full‑stack builds from partial specs (quarters → weeks)

Summary

Rakuten has integrated Codex across incident response, CI/CD, and development workflows to improve reliability and velocity. Engineers use Codex with KQL-based monitoring to accelerate root-cause analysis and remediation (≈50% reduction in MTTR), embed automated code review and vulnerability checks into CI/CD aligned with internal standards, and generate full-stack implementations from partial specifications—cutting quarter-long projects down to weeks. The engineering focus is shifting from writing every line of code to defining clear specifications and verifying outputs with measurable checks.

Key Points

  • Incident response: Codex assists KQL-driven monitoring and diagnosis, shortening detection-to-remediation and reducing MTTR by ~50%.
  • CI/CD automation: Codex performs automated code review and vulnerability checks using Rakuten's internal coding principles to keep shipping safe.
  • Autonomous development: Codex can implement end-to-end features from partial specs (example: Python/FastAPI backend + Swift/SwiftUI iOS app), compressing delivery cycles from quarters to weeks.
  • Operational guidance:
    • Provide internal coding principles and standards to the model for consistent reviews.
    • Integrate model-driven checks into CI pipelines rather than relying solely on manual review.
    • Shift engineer responsibilities toward spec definition and automated verification (acceptance tests, measurable standards).

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A translation section that keeps the flow of the original article.

openaijamodel: gpt-5-mini-2025-08-07

楽天、Codexで問題を2倍速く解決

概要

2026年3月11日 — 楽天（Rakuten）は、eコマース、フィンテック、モバイル通信を横断するグローバルなイノベーション企業で、約30,000人の従業員が大規模かつ複雑なプロダクトエコシステムを支えています。スピードと信頼性が両立されることが重要な環境の中で、楽天の「AI for Business」担当ジェネラルマネージャー、Yusuke Kaji は、過去1年でエージェント的なワークフローを開発・検証プロセスに深く導入してきました。

Codex（OpenAIのコーディングエージェント）は、特にセキュリティを損なわずにスピードを上げる必要がある領域で、楽天のエンジニアリングスタックの中核になっています。過去1年間にわたり、Codexは運用とソフトウェア配信の両面で活用され、インシデント対応の圧縮（MTTRの約50%削減を含む）、CI/CDの自動コードレビューと脆弱性チェックの強化、複雑なプロジェクトでのより自律的な開発支援を実現しました。

「我々が求めているのは単にコードを素早く生成することではありません。安全に出荷することが重要です。安全性のないスピードは成功ではありません。」 — Yusuke Kaji

AIアジェンダと3つの優先事項

楽天のAI導入は明確かつ運用志向です。Kajiはチームが共通して取り組む3つの優先事項を次のように定めています。

  • Build faster（「Speed!! Speed!! Speed!!」）: KQLベースの監視や診断を含む運用ワークフローでCodexを活用し、根本原因分析と修復を加速。MTTRを最大約50%圧縮します。
  • Build safer（「Get things done」）: CI/CDにCodexを組み込み、コードレビューと脆弱性チェックを自動化。社内のコーディング原則をCodexに与えることで、基準に沿ったレビューを一貫して実行します。
  • Operate smarter（「AI-nization」）: Codexは仕様から動く実装までを推進し、要件が完全に定義されていないプロジェクトも前進させることで、自律的な開発を拡大し、四半期単位の作業を数週間に短縮します。

Codexはスピード、安全性、自律性が価値を相乗的に生む場面において頼れるエージェントとしてツール群の中に位置付けられています。

インシデント対応の短縮でスピード向上

楽天におけるスピードには開発速度だけでなく回復時間も含まれます。チームはKQL（ログやテレメトリのためのAzureのクエリシステム）を用いてAPIを監視しシグナルを解析しています。Codexはこれらのワークフローと連携して根本原因の特定や修正案の提示を支援し、アラートから解決までの時間を短縮します。

SREの観点では、検知から修復までのパスが短くなり、クエリやログ、パッチを手作業でつなぎ合わせる代わりにエンジニアは修正の検証とデプロイに集中できます。楽天はこのアプローチにより、問題発生時のMTTRを概ね50%削減できると見積もっています。簡単に言えば、何かが壊れたときにCodexを使うことで「2倍速く」修正できた、ということです。

CI/CDでのCodex呼び出しによる安全性の確保

出荷が速まるとレビューやデプロイがボトルネックになり得ます。楽天はCI/CDパイプラインにCodexを直接統合し、変更が本番に到達する前にコードレビューと脆弱性チェックを実行しています。社内のコーディング原則や基準をワークフローに組み込み、レビューが会社の期待に沿うようにしています。

「我々は内部のコーディング原則をCodexに提供しています。同じ原則を使って、コードが基準に合っているかをレビューします。」 — Yusuke Kaji

その結果、安全性チェックが一貫して自動で行われ、基準を下げることなくチームはより速く進めるようになります。

単一スペックからのフルスタック構築でスマートに

楽天の3つ目の優先事項である「AI-nization」は自律性に重点を置いています。Codexはレビューや保守だけでなく、要件が曖昧な大規模プロジェクトをエンドツーエンドで実行するためにも使われています。完璧に定義された仕様を要求する代わりに、部分的な要件から前進して実用的な成果物を作成できます。

一例として、既存のWebベースAIエージェントサービスのモバイルアプリ版を構築した事例があります。CodexはPython/FastAPIバックエンドとSwift/SwiftUIによるiOSアプリを含むフルスタック実装を、バックエンドAPI群も含めて人の逐次指示なしに実装しました。Codexによりこのプロジェクトの開発期間は「四半期」から「数週間」に短縮されました。

エンジニアリングの役割は「記述」から「検証」へ

Codexがコード生成の作業を担うにつれて、エンジニアの役割はより明確な仕様を書くことと、出力が測定可能な基準を満たしているかを検証することにシフトしています。

「我々の役割はもはや全ての行をチェックすることではありません。我々の役割は何を望んでいるかを明確に定義し、それをどう検証するかを確立することです。」 — Yusuke Kaji

楽天はこの変化を支えるため、エンジニアリング、プロダクト、非技術チームを横断したハンズオンワークショップを実施し、Codexがチームの迅速な出荷、安全な運用、自律開発のスケールに中心的な役割を果たすようにしています。

新しい働き方の時代へ

世界中で100万社を超える企業がOpenAIを活用して有意義な成果を上げています。楽天の事例は、Codexが運用上の課題解決、CI/CD強化、そして曖昧な要件下での実装推進といった複数の面で実効的な価値を生んでいることを示しています。