概要

2026年5月27日 — Ciscoは、Codexを広範に展開することで、エンタープライズソフトウェアの構築方法においてAIネイティブ開発を中核に据えました。長年にわたりCiscoは世界で最も複雑でミッションクリティカルなソフトウェアシステムの構築と運用を行ってきました。生成AIが実験段階から実運用レベルへ成熟する中、Ciscoは現実の厳しい環境内で高度な技術をスケールさせるという得意領域に注力しました。これにより、AI Defenseなどの新製品開発が加速され、重要なエンジニアリング作業が四半期単位から数週間へと圧縮されました。

• Company size: Enterprise
• Region: Global, North America
• Industry: Technology, Services
• Products: API, Codex

主な成果

• 95%+ — 新規AI機能のうちCodexが作成
• 10–15× — Codex CLIを用いた欠陥解決スループットの向上
• 1,500+ — 月間で節約されたエンジニアリング時間

AI DefenseをCodexで構築

CiscoのAI Defenseは、AIによって導入される安全性・セキュリティリスクから守るエンドツーエンドのAIセキュリティソリューションです。CodexはAI Defenseの大部分、そしてCiscoが構築するほぼすべての新機能の作成に用いられました。

「数四半期かかっていた機能が数週間でお客様の手に届くようになった。」

— DJ Sampath, SVP/GM, AI Software and Platform, Cisco

また、CiscoはOpenAIのDaybreakイニシアチブにおける主要なセキュリティ組織の一つであり、OpenAIモデル、Codex、セキュリティパートナーを結集してサイバー防御を加速しソフトウェアを継続的に保護しています。このプログラムの一環として、サイバー防御者向けのモデルである GPT‑5.5‑Cyber へのアクセス管理も行われています。さらに、Ciscoはアイデア段階から1週間未満で開発者コミュニティに公開したオープンソースツール「Defense Squad」の構築にもCodexを活用しました。

複雑なコードベースでのエージェンシー的AIの評価

Ciscoは既に成熟したエンジニアリング組織を運営しており、複数のAIイニシアチブを推進しています。Codexが魅力的だった点は、単なるコード補完や表面的な自動化ではなく「エージェンシー（自律的に動く能力）」でした。Codexは以下を実証しました：

• 大規模かつ相互に関連するリポジトリ全体を理解し推論する能力
• C/C++ などの複雑な言語での流暢な作業
• CLIベースの自律的なコンパイル・テスト・修正ループを通した実際のワークフローの実行（例：Codex-CLI）
• 既存のレビュー、セキュリティ、ガバナンスフレームワーク内での運用

OpenAIと直接協業することで、Ciscoのエンジニアは実環境での挙動に関するフィードバックを与え、ワークフローオーケストレーション、セキュリティコントロール、長時間実行されるエンジニアリングタスクへの対応など、エンタープライズ利用に重要な領域の改善に寄与しました。

重要なエンジニアリングワークフローでのCodex利用例

Codexが日常業務に組み込まれると、チームは最も困難で時間のかかるワークフローに適用し始めました。

• クロスリポジトリのビルド最適化

  • Codexは15以上の相互接続されたリポジトリにまたがるビルドログと依存グラフを解析し、非効率性を特定しました。その結果、ビルド時間が約20%短縮され、グローバル環境で月間1,500時間以上のエンジニアリング時間が節約されました。

• スケールでの欠陥修復（CodeWatch）

  • Codex-CLI を用いて、大規模な C/C++ コードベースに対して反復的なエージェント実行による欠陥修復を自動化しました。かつて数週間かかっていた手作業が数時間で完了するようになり、欠陥解決スループットが10–15×向上し、エンジニアは設計と検証に集中できるようになりました。

• フレームワーク移行を日単位で実現

  • Splunkチームが複数のUIを React 18 to 19 に移行する必要があった際、Codexは大部分の反復変更を自律的に処理し、数週間の作業を数日に圧縮しました。これによりエンジニアは判断が必要な部分に集中できました。

「Codexをツールとしてではなくチームの一員として扱い始めたときに最大の成果が出ました。我々はCodexに計画書を生成・実行させ、レビューするチームがプロセスと生成されたコードの両方をより理解しやすくしています。」

— Ryan Brady, Principal Engineer, Cisco Splunk group

エンタープライズ向けCodexのロードマップ形成

実運用からの継続的なフィードバックにより、CiscoはOpenAIがエンタープライズ向けにCodexの準備を加速するのを支援しました。特にコンプライアンス、長時間タスクの管理、既存開発パイプラインとの統合といった領域での改善に貢献しています。Ciscoにとって、この協業は次世代AIを採用するための再現可能なモデルを確立しました：深い技術的パートナーシップ、実ワークロード、そして初日からのリーダーシップ整合です。

現在、Codex は複数のCisco事業部で使用されており、生産性、コード品質、問題解決までの時間を改善しています。従来の工数評価だけでなく、チームはますます「そのCodex実行はどれくらいの時間がかかるか？」という観点で作業を評価するようになっています。

「Codexは、今後のAI支援開発と運用の考え方において重要な存在になりました。」

— Brad Murphy, VP, Splunk Engineering, Cisco

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