OpenAI、Codexで社内コード保守を自動化
OpenAIがブログで、CodexとGPT-6系モデルを使った社内ソフトウェア保守の事例を公開。未使用コードの削除やCI短縮を報告した。
OpenAIは2026年10月18日、自社のコーディングエージェント「Codex」とGPT-6系モデルを使い、社内ソフトウェアの保守作業を自動化した事例をブログで公開した。デジタルトゥデイ（digitaltoday.co.kr）が伝えた。
OpenAIは「GPT-6 Astra」に短く曖昧な指示を与え、過去のプルリクエスト、Slackの会話、社内プロジェクト記録、本番環境のパフォーマンスデータをもとに未使用コードの特定と整理を行わせた。5人のエンジニアが他の業務と並行して2週間で1400件以上のプルリクエストをマージし、80万行以上のコードを削除した。あるサービスのコンテナイメージサイズは3.31GBから1.72GBへ48%縮小した。
Astraは古い実験の整理にも使われ、CPU負荷の大きい無駄を特定した。チームは数百件の実験と機能フラグを削除。Astraが「permanent」設定のフラグをCPU高負荷として指摘し、人による確認を経て削除した結果、主要サービスのCPU使用率が約0.42%下がった。
チームはより安価な「GPT-6.1 Sol」も検証した。6000ファイル・100万行のコードを対象に、最高推論設定でAstraが見つけた142件のうち131件（約92%）を検出。APIコストは15.12ドルで、Astraの109.06ドルの約14%だった。
Codexの提案に基づく約30件のプルリクエストを適用したところ、CI完了時間の中央値は約10分から4.5分に短縮。63件のテスト群は592.6秒から29.8秒へ95%減った。OpenAIは、小さな保守作業から始めて結果を確認し、対象を広げることを勧めている。
よくある質問
OpenAIは何を自動化したのですか？
CodexとGPT-6系モデルを使い、未使用コードの特定・削除や古い実験の整理など社内ソフトウェアの保守作業を自動化した。
GPT-6.1 SolとAstraのコスト差は？
6000ファイル・100万行の検証で、SolのAPIコストは15.12ドル、Astraは109.06ドルだった。