RakutenがCodexで問題解決を2倍高速化

RakutenがCodexを活用して復旧時間を短縮し、コードレビューを自動化し、より迅速な出荷を実現する方法。

Rakutenは、eコマース、フィンテック、モバイル通信分野で事業を展開するグローバルなイノベーション企業で、消費者と加盟店の両方に大規模なサービスを提供しています。世界中に30,000人の従業員を抱え、エンジニアリングチームは大規模で複雑な製品エコシステム全体で開発を行っており、スピードと信頼性の両方が不可欠です。

そのため、楽天のAI for Business統括部長である梶雄介氏は、過去1年間、チームがソフトウェアを計画、構築、検証する方法にエージェント型ワークフローをより深く導入することに取り組んできました。

OpenAIのコーディングエージェントであるCodexは、特にセキュリティを損なうことなくより迅速に動く必要がある分野で、楽天のエンジニアリングスタックの中核となっています。

過去1年間、楽天のエンジニアは運用とソフトウェア配信全体でCodexを使用し、インシデント対応の短縮（平均復旧時間（MTTR）を約50%削減）、自動化されたコードレビューと脆弱性チェックによるCI/CDの強化、複雑なプロジェクトでのより自律的な開発のサポートを実現しました。

「私たちは単にコードを素早く生成することだけを重視しているわけではありません」と梶氏は言います。「安全に出荷することを重視しています。安全性のないスピードは成功ではありません。」

50%高速な復旧と四半期から週単位への出荷サイクル

楽天のエンジニアリングチーム内では、AIアジェンダは明確で意図的に運用に焦点を当てています。梶氏は、チームが結束する3つの優先事項を中心に作業を組み立てています：

• より速く構築（「スピード！！スピード！！スピード！！」）: チームはKQLベースの監視と診断を含む運用ワークフローでCodexを使用し、根本原因分析と修復を加速し、MTTRを最大50%短縮することを支援
• より安全に構築（「物事を成し遂げる」）: CodexはCI/CDでコードレビューと脆弱性チェックのために呼び出され、内部標準を自動的に適用することで、チームがガードレールを持って迅速に出荷できるようにする
• よりスマートに運用（「AI化」）: Codexは仕様から動作する実装に向けて、より大きく曖昧なプロジェクトを推進し、完璧に定義された要件への依存を減らし、より自律的な実行を可能にし、最終的に四半期にわたる取り組みを週単位に短縮

Codexは、より広範なツールキットの中で信頼できるエージェントとして各優先事項に直接対応し、スピード、安全性、自律性が複合的な価値を生み出す場面で活用されています。

インシデント対応の短縮によるより速い構築

楽天におけるスピードには、開発速度だけでなく復旧時間も含まれます。チームはKQL（ログとテレメトリのためのAzureのクエリシステム）を使用してAPIを監視し、シグナルを分析します。Codexはこれらのワークフローと連携して根本原因の特定と修正の提案を支援し、アラートから解決までの時間を短縮します。

サイト信頼性エンジニアリング（SRE）の観点から、これは検出から修復までの道筋を短縮します。エンジニアは手動でクエリ、ログ、パッチをつなぎ合わせる代わりに、修正の検証と展開に集中できます。

楽天は、このアプローチが問題発生時にMTTRを約50%削減できると推定しています。より簡単に言えば：楽天はCodexを使用して、何かが壊れた時に問題を2倍速く修正しています。

CI/CDでCodexを呼び出すことによるより安全な構築

出荷が加速するにつれて、レビューと展開がボトルネックになる可能性があります。楽天はCodexをCI/CDパイプラインに直接統合することでこれに対処しています。Codexは変更が本番環境に到達する前にコードレビューと脆弱性チェックを実施します。

楽天は内部のコーディング原則と標準をこれらの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。

「私たちは内部のコーディング原則をCodexに提供しています」と梶氏は言います。「同じ原則を使用して、コードが私たちの標準に合致しているかどうかをレビューします。」

結果：安全性チェックが一貫して自動的に行われ、チームは標準を下げることなくより速く動くことができます。

単一の仕様からフルスタック構築を実行することによるよりスマートな構築

楽天の3番目の優先事項であるAI化は、自律性に焦点を当てています。Codexはレビューとメンテナンスだけでなく、より大きく曖昧な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用されます。完璧に定義された仕様を要求する代わりに、Codexは部分的な要件から前進し、使用可能な成果物を生成できます。

「最新のCodexモデルは行間を読むことができます」と梶氏は言います。「要件が完璧に定義されていなくても、私たちが構築しようとしているものを理解します。」

一例：既存のWebベースのAIエージェントサービスのモバイルアプリ版の構築。CodexはPython/FastAPIバックエンドとSwift/SwiftUI iOSアプリを含むフルスタック実装を含む全体の仕様を実装し、すべてのバックエンドAPIを段階的な人間の指示なしで実装しました。

Codexはこのプロジェクトの開発時間を1四半期から数週間に短縮しました。

エンジニアリングを書くことから検証することへシフト

Codexがより多くのコード生成作業を引き受けるにつれて、楽天はエンジニアの役割をより明確な仕様の作成と測定可能な標準に対する出力の検証にシフトしています。

「私たちの役割はもはやコードの各行をチェックすることではありません」と梶氏は言います。「私たちの役割は、欲しいものを明確に定義し、それを検証する方法を確立することです。」

楽天は、エンジニアリング、製品、非技術チーム全体でのハンズオンワークショップを通じてこのシフトをサポートしており、Codexが組織全体でチームがより速く出荷し、より安全に運用し、自律的な開発を拡大することを支援する中心的な役割を果たすことに貢献しています。