2026年5月7日 — Simplex、Codexでソフトウェア開発を再考

• お問い合わせ: Contact sales
• 企業規模: Enterprise
• 地域: Asia-Pacific & Oceania
• 業界: Technology
• 製品: ChatGPT、Codex

主な成果

• Codexにより各画面の開発に必要な時間が70%短縮
• Codexにより各画面の設計に必要な時間が40%短縮
• Codexにより内部結合テストに必要な時間が17%短縮

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Simplexは、コンサルティング、システム開発、運用にまたがって活動するテクノロジーパートナーです。システム開発の生産性を向上させるために、同社は生成AIの影響を定量的に測定し、その知見を複数のプロジェクトに適用してきました。この経験を踏まえ、Simplexは現在すべてのプロジェクトで生成AIの利用を評価し、適用可能なプロジェクトではAIネイティブなデリバリを前進させ、組織全体の生産性向上を目指しています。

ChatGPTが2022年に登場した後、Simplexは2023年にセンター・オブ・エクセレンスを設立し、従業員がAIを利用するための基盤を整え、AIネイティブな開発プロセスを検証しました。その取り組みを基に、同社は組織全体でChatGPT Enterpriseを採用し、主要なコーディングエージェントとしてCodexを選定。ソフトウェア開発のあり方を再考する取り組みを加速させました。

導入の舞台裏

従来のソフトウェア開発では、作業は要件定義、設計、実装、テスト、運用のように分割されることが一般的です。設計書の解釈、機能の実装方法の決定、レビュー基準の定義、不具合の切り分けや修正といったタスクは、しばしば個々の担当者の経験に依存します。その結果、品質や開発速度は個人のスキルやチーム内での知識共有のされ方によって左右されることがあります。

生成AIがソフトウェア開発に広がり始めた当初は、人間の開発者を補助するツールとして使われることが多かったものの、近年ではエージェント型システムによりAIに複数ステップのタスクを委任できるようになっています。開発環境では、AIが単なる支援を超えてプロジェクトを直接前進させる作業を担い始めています。

この変化をスケールさせるため、Simplexは組織横断の展開基盤としてChatGPT Enterpriseを採用し、主要なコーディングエージェントにCodexを採用しました。

Codexの役割はコード生成を超えています。同社は設計書やリファレンス実装からのフロント／バックエンドコード生成、単体テストを含むテストコードの作成、非機能要件に対するレビューと修正、内部結合テストで発見された問題の修正など、設計とテスト領域でもCodexを活用しています。Simplexはさらに、Codex CLIからPythonスクリプトを実行し、サーバー実装からE2Eテストで見つかった問題の修正まで継続的に移行する自動化ワークフローの検証も行っています。

「Codexを社内で展開した理由は三つあります。第一に、内部評価でコスト、精度、機能性のバランスが最も良いことが示されました。第二に、主要なエージェントを定めることで利用ノウハウを効率的に蓄積・共有したかったこと。第三に、ChatGPT Enterpriseの席を基盤にすれば、安全かつ迅速に拡張しやすかったことです。」

— Kazuya Ujihiro、エグゼクティブ・プリンシパル、Simplex

主な結果（概要）

SimplexはCodexとChatGPTを用いてAI主導のソフトウェアデリバリの新手法を開発・検証しており、初期ユースケースとしてCRUDベースのWebアプリケーションに注力しています。その取り組みを通じて、開発の複数段階で有意な時間短縮を計測しました：

• 各画面の設計時間を40%短縮
• 各画面の開発時間を70%短縮
• 内部結合テスト時間を17%短縮

注意: AIによる成果はシステム設定や入力データによって変動する可能性があります。

Ujihiroは、影響はエンジニアリング時間の削減に留まらないと述べています。

「Codexにより、小規模チームでも設計作業を前に進めやすくなり、複数ファイルにまたがる仕様レビューの正確性が向上しました。また、シニアの専門知識を開発全体に広く適用できるモデルの構築にも寄与しています。その結果、現場での役割が明確になりつつあります。人は最終判断と品質への責任に集中し、AIが実装、レビュー、修正を高速で担うようになっています。」

— Kazuya Ujihiro、エグゼクティブ・プリンシパル、Simplex

リーダーシップの教訓

SimplexのChatGPT EnterpriseとCodexの導入経験から、AIの実験段階から運用導入へ移行する組織向けにいくつかの教訓が浮かび上がっています：

• 本番導入前に定量的に影響を検証すること。
• 単なるツール配備ではなく、ガバナンス、トレーニング、サポートを含む運用モデルとして導入を扱うこと。
• 主要なAIエージェントを選定し、チームが効率的に専門知識を構築・共有できるようにすること。
• 検証（validation）と有効化（enablement）を分離し、実験と展開を並行して進められるようにすること。
• AIが作業を実行する領域と人が最終的な責任を保持する領域を定義すること。

AIファーストのプロセスに向けた開発の再考

Simplexは従来の開発プロセスの各ステップをAIで置き換えることを目指しているのではなく、開発プロセス自体をAI中心に再設計することを目指しています。要件定義→設計→実装→テスト→運用という線形な流れに従うのではなく、事前にルールと制約を定義し、繰り返しの統合と自動評価で品質を高めるアプローチを模索しています。

Ujihiroは、データベース、APIカタログ、標準化された設計ルールが成熟すれば、Codexが実装と検証の大部分を担える可能性があると見ています。

「比較的単純なシステムであれば、RFPから自動的にプロダクトを生成する可能性があります。」

さらに、機能によってはソースコードを構築するのではなく、AIエージェントが業務タスクを直接実行する方が効果的な領域が増えると予想しています。次の課題は単にコード生成を効率化することではなく、システムの構築や保守の在り方、そしてAI中心の運用モデルで人がどこに責任を残すべきかを再考することです。

新しい働き方の時代へ

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