Simplex が Codex でソフトウェア開発を再考
2026年5月7日
Simplex は ChatGPT Enterprise と Codex を使用して、AI駆動型開発を検証し、より生産性の高いワークフローをスケーリングしています。
企業情報
- 企業規模: エンタープライズ
- 地域: アジア太平洋およびオセアニア
- 業界: テクノロジー
- 製品: ChatGPT、Codex
成果
- 70% 各画面の開発に必要な時間を削減（Codex使用時）
- 40% 各画面の設計に必要な時間を削減（Codex使用時）
- 17% 内部統合テストに必要な時間を削減（Codex使用時）
概要
Simplex はコンサルティング、システム開発、運用にわたって事業を展開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向上のため、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います。その経験に基づき、Simplex は現在すべてのプロジェクトにおいて生成AIの活用を評価し、適用可能なプロジェクトで AI ネイティブデリバリーを推進しており、組織全体の生産性向上を目指しています。
2022年の ChatGPT 立ち上げ後、Simplex は2023年に卓越性センターを設立し、従業員が AI を使用するための基盤を構築し、AI ネイティブ開発プロセスを検証しました。その取り組みに基づき、同社は ChatGPT Enterprise を組織全体に導入し、Codex をプライマリコーディングエージェントとして選定し、ソフトウェア開発の方法を再考する取り組みを加速させました。
展開の詳細
従来のソフトウェア開発では、要件定義、設計、実装、テスト、運用にわたって作業を分割するのが一般的です。設計ドキュメントの解釈、機能の実装方法の決定、レビュー基準の定義、欠陥の分離または修正などのタスクは、多くの場合、個々の貢献者の経験に依存しています。その結果、品質と開発速度は個人のスキルとチーム全体での知識共有方法に左右される可能性があります。
生成AI がソフトウェア開発に広がり始めた当初、それは人間の開発者を支援するツールとしてよく使用されていました。最近では、エージェントシステムにより、複数ステップのタスクを AI に委譲することが可能になりました。開発環境では、AI はサポートを超えて、プロジェクトを直接進める作業を引き受け始めています。
このシフトをスケーリングするため、Simplex は ChatGPT Enterprise を会社全体の展開の基盤として採用し、Codex をメインコーディングエージェントとして使用しています。
Simplex における Codex の役割はコード生成を超えています。同社は設計とテストにわたって使用しており、設計ドキュメントと参照実装からのフロントエンドおよびバックエンドコード生成、ユニットテストを含むテストコードの作成、非機能要件のレビューと改善、内部統合テスト中に見つかった問題の修正が含まれます。Simplex はまた、Codex CLI から Python スクリプトを実行し、サーバー実装からエンドツーエンド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も検証しています。
Codex 導入の理由
「当社が Codex を会社全体に展開した理由は3つあります。第1に、内部評価により、コスト、精度、機能のバランスが最も優れていることが示されました。第2に、プライマリエージェントを定義することで、使用方法に関する知見をより効率的に蓄積・共有できるようにしたかったのです。第3に、ChatGPT Enterprise のシートに基づいて、安全かつ迅速に拡張しやすかったからです。」
—Kazuya Ujihiro、Executive Principal、Simplex
成果の概要
Simplex は Codex と ChatGPT を使用して、AI駆動型ソフトウェアデリバリーへの新しいアプローチを開発・テストしており、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焦点を当てています。その取り組みを通じて、同社は開発の複数のステージにわたって意味のある時間削減を測定しました。
- 40% 各画面の設計に必要な時間を削減
- 70% 各画面の開発に必要な時間を削減
- 17% 内部統合テストに必要な時間を削減
注: AI生成結果はシステム設定と入力データによって異なる場合があります。
Ujihiro は、その影響はエンジニアリング時間の削減を超えていると述べています。
「Codex により、小規模なチームが設計作業をより簡単に進めることができるようになり、複数のファイルにわたる仕様のレビューの精度が向上しました。また、シニアの専門知識をより広く開発全体に適用できるモデルの構築を支援しています。その結果、現場での役割がより明確になっています。人々は最終的な決定と品質に対する説明責任に焦点を当て、AI は実装、レビュー、修正を処理します。」
リーダーシップの教訓
Simplex の ChatGPT Enterprise と Codex の経験は、AI 実験から運用導入への移行を進める組織にとって、いくつかの教訓を浮き彫りにしています。
- 本番環境での使用に拡張する前に、定量的に影響を検証する
- 導入をツール展開だけでなく、ガバナンス、トレーニング、サポートを備えた運用モデルとして扱う
- チームがより効率的に専門知識を構築・共有できるよう、プライマリ AI エージェントを選択する
- 検証と有効化を分離して、実験と展開を並行して進める
- AI が作業を実行すべき場所と、人々が最終的な説明責任を保持する場所を定義する
「Codex はチームがコードをより速く書くのを支援するだけではありません。設計知識とレビュー専門知識を AI が使用できるものに変換し、個人の知識を反復可能な組織的利点に変えます。人々は品質に対する最終的な判断と説明責任を保持し、AI は実装、検証、修正を高速で処理します。この労働分業が標準になるにつれて、開発速度だけでなく、顧客に提供できる総価値も向上するでしょう。」
—Kazuya Ujihiro、Executive Principal、Simplex
AI ファーストプロセスのための開発の再考
Simplex は、従来の開発プロセスの各ステップを AI で1対1で置き換えようとしていません。代わりに、同社は開発プロセス自体を AI の周りで再設計するために取り組んでいます。要件定義、設計、実装、テスト、運用の線形シーケンスに従う代わりに、Simplex は最初にルールと制約を定義し、その後、反復的な統合と自動評価を通じて品質を向上させるアプローチを探索しています。
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るにつれて、Codex が実装と検証作業の大部分を引き受ける可能性がある将来を見ています。
「比較的単純なシステムの場合、RFP から製品を自動的に生成する可能性があります」と彼は述べています。また、機能によっては、ソースコードとして構築するのではなく、AI エージェントがビジネスタスクを直接実行する方がより効果的である可能性がある領域がさらに増えることを予想しています。
次の課題は、単にコード生成をより効率的にすることではありません。AI ファースト運用モデルでシステムをどのように構築すべきか、どのように保守すべきか、そして人々がどこで責任を保持すべきかを再考することです。
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