【ITニュース解説】How I Used Codex to Ship Nearly 80 Pull Requests in Two Days

AIを活用した開発アシスタントは、ソフトウェア開発の現場で近年注目を集めている技術である。この記事では、あるエンジニアがOpenAIが提供する「Codex」というツールを駆使し、わずか2日間で約80ものプルリクエスト（PR）を処理した事例が紹介されている。この事例を通して、Codexがどのように開発効率を向上させるのか、その具体的な方法や特徴を詳しく見ていく。

まず、筆者は普段から大規模言語モデル（LLM）を搭載したさまざまなコーディングアシスタントを試しており、GitHub Copilot、Cursor、Claude Codeなどを使ってきた。そして最近では、OpenAIのCodex WebとCodex CLIを中心に活用している。Codexの利用頻度は非常に高く、ChatGPT Plusの利用制限に達するほど使い込んでいることが伺える。

Codexとは、ChatGPT Plusのサブスクリプションがあれば追加費用なしで利用できるOpenAIのLLMサービスである。Webブラウザから操作できる「Codex Web」と、コマンドライン（文字だけでコンピュータを操作する画面）で使う「Codex CLI」の2種類が提供されている。Codexの最大の特徴は、「環境」という概念を使って開発を行う点にある。これは、GitHubなどのコードを管理する場所（リポジトリ）を指定することで、Codexがそのプロジェクト全体のコードを読み込み、理解してくれる機能だ。そして、各開発タスクは独立した「環境」で実行されるため、複数の作業を並行して進められるメリットがある。

筆者がCodex、特にCodex Webを高く評価する理由は、主に以下の4点である。

一つ目は「並行タスク実行能力」だ。これは、複数の開発指示を同時に、かつ互いに干渉しない独立した環境で進められることを意味する。複数の開発者で構成されたチームを指揮し、それぞれのメンバーに異なるタスクを割り振って並行して作業を進めているかのように、開発の全体的な速度が大幅に向上する。

二つ目は「PR作成の速さ」である。Codexは、指示されたタスクに基づいてコードの変更を行い、その変更内容をまとめたドラフト（下書き）を生成する。開発者はそのドラフトを確認し、必要であれば修正を指示し、問題がなければワンクリックでプルリクエスト（PR）を作成できる。プルリクエストとは、自分の変更したコードをプロジェクトの本体に組み込んでもらうために、他の開発者にレビューを依頼する機能のことだ。このプロセスが迅速に行えるため、タスクの完了から統合までの時間を短縮できる。

三つ目は「アイデア生成と即時実行」の機能だ。「3つの小さなリファクタリング（コードの改善）案を教えてください」といった具体的な質問をCodexに投げかけると、すぐに複数のアイデアを提示する。そのアイデアを気に入れば、すぐに「タスクを開始」ボタンを押すことで、Codexに実際のコード変更作業を始めさせることができる。これにより、開発者はアイデア出しから実装までをスムーズに進めることが可能になる。

四つ目は「スマートフォンからの開発対応」である。以前はGitHubのアプリを使ってコードの確認しかできなかったが、Codexを使えば、スマートフォンからコードの変更差分を詳細に確認したり、実際にコードの変更を適用してコミット（変更を記録すること）したりすることもできるようになった。これにより、場所を選ばずに開発作業を進められる柔軟性が増し、開発効率を高めている。

筆者のCodexを活用した開発フローは、主に「Codex Webをデフォルトとして使い、細かい調整にはCodex CLIを利用する」というものだ。ほとんどのタスクはCodex Webのブラウザ上で完結させる。その際、並行して作業を進めることを意識し、指示するタスクの範囲を細かく区切ることで、作業間の衝突（コンフリクト）を避けるようにしている。一方で、ユーザーインターフェース（UI）の微調整や、急ぎの小さな修正など、より細かい編集が必要な場合にはCodex CLIを用いる。CLIでも複数の環境でLLMを動作させることは可能だが、使用制限に達しやすいという課題もあるため、筆者はWebとCLIを使い分ける戦略をとっている。また、Codexに指示する「プロンプト」（命令文）の作成には特に注意を払う。要求を「要件を満たす最小のステップ」として具体的に記述し、タスクの範囲を明確にすることで、効率的かつ正確なコード生成を促している。もしコードの衝突が発生した場合は、ローカル環境でコードの履歴を整理し（リベース）、CLIを使って解決している。

この記事の最も注目すべき点は、実際に2日間で80ものPRを処理したという具体的な事例である。筆者が開発中のサービスで、開発環境の改善、ライブラリのアップグレード、UIの洗練、中規模の機能追加といった多岐にわたる作業を、Codexを使って実施した。

そのサイクルは以下の通りである。まず、一度に約5つのタスクをCodex Webに並行して依頼し、同時にマージの衝突が起こらないよう注意を払う。Codexがコード変更の出力（成果物）を生成したら、それを確認する。内容が良ければすぐにPRを作成し、もし不適切な点があれば、具体的な問題を指摘してCodexに再実行を指示する。PRが作成されたら、継続的インテグレーション（CI）という自動テストが実行され、同時に他の開発者や自動レビューツールからのレビュー（コード内容の確認）を待つ。CIでエラーが出たり、レビューでコメントが来たりした場合は、リモートにある変更を取り込み、Codex CLIとレビュー応答機能を組み合わせて、レビューコメントへの対応や追加の修正コミットをプッシュする。全てのコメントが解決し、CIが正常に完了したら、手動で最終確認を行い、コードをメインのプロジェクトにマージ（統合）する。この一連の作業の中で、レビュー待ちやCI待ちなどで時間が発生したら、すぐに別のPRの作業に戻り、先ほどのサイクルを繰り返す。この効率的なループを回すことで、筆者はわずか2日間で約80ものPRを完成させるに至った。

この事例から得られる学びは非常に大きい。CodexはChatGPT Plusユーザーにとって追加費用なしで利用できる強力な開発環境であり、Codex Webによる全体的な方向性の指示と、Codex CLIによるきめ細かい編集の組み合わせが、新しい開発リズムを生み出すことが明らかになった。複数のタスクを並行して進める能力や、スマートフォンからの開発が可能になったことは、開発効率を大きく向上させる。

この経験は、現代のエンジニアに求められるスキルの変化も示唆している。AIアシスタントがコード実装の多くを担うようになる中で、「何を構築すべきか」というビジョンやロードマップを策定する能力の重要性がこれまで以上に高まる。Codex Webは、複数のエンジニアに指示を出すマネージャーの席に座っているかのように、全体の方向性を定め、生成されたコードをレビューする役割を担う。そのため、タスクをAIが実行しやすいように正確に細かく分解する「タスク分解の技術」や、プロジェクト全体の構造を理解する「アーキテクチャの知識」が依然として重要となる。現時点では、これらのAIアシスタントを最も効果的に活用できるのは、技術的な背景を持つエンジニアである。しかし、将来的には非エンジニアもAI開発ツールを使いこなせるようになり、その時こそ「どのような製品やサービスを構築するか」というビジョンこそが、真の差別化要因となるだろう。Codexのようなツールの登場は、ソフトウェア開発の未来を大きく変え、より戦略的な思考が求められる時代へと移行していることを強く示している。