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Ramp のエンジニアはいかに Codex を活用してコードレビューを加速したか

· OpenAI 翻訳済
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Ramp のエンジニアが Codex を活用してコードレビューを加速 | OpenAI

2026 年 5 月 20 日

Ramp のエンジニアが Codex を活用してコードレビューを加速

チームは GPT‑5.5 搭載の Codex を使ってコードレビューを行い、オンコール運用を管理するためのエージェントも開発することで、開発者体験の向上と生産性の改善を実現しています。

Image 1: Ramp customer story artwork for Codex.

会社規模:企業

地域:北米

業界:テクノロジー

製品:Codex

Ramp では、エンジニアたちが GPT‑5.5 搭載の Codex を使ってコードレビューを加速し、社内エージェントツールを開発しています。これにより、チームは有意義な pull request のフィードバックを、数時間ではなく数分以内に得られるようになりました。その推論能力により、GPT‑5.5 搭載の Codex は、本来必要だった多くの手作業や人手による作業を独自に減らすことができます。

「Codex のコードレビューは、自分が見落としたものも、他のエンジニアが見落としたものも、もちろん他の AI コードレビュー ツールなら確実に見逃すようなものまで見つけてくれます。」

— Ramp AI DevEx の Austin Ray

チームが信頼できるコードレビューを実現する

Ramp の AI 開発者体験(AI DevEx)チームは、Codex を活用してソフトウェア開発のスピードとコード品質を高めています。

「Codex のコードレビューは業界標準のゴールドスタンダードです。Ramp では長年にわたってこれを頼りにしてきました」と、AI DevEx を率いる Austin Ray は説明します。「本当に優秀で、エンジニアのほうから指名が入るほどです。誰もが、すべての PR に対してコメントしてくれることを期待していますし、多くのレビュー ワークフローで欠かせない存在になっています。」

以前は、Ramp のエンジニアが最初のレビューを受け取るまでに何時間もかかることがありましたが、今では Codex から数分で有意義なフィードバックを得られます。Codex が際立っている理由は、コードベース全体を深く推論し、Ray が言うところの「多くの人間のレビュアーには時間的に難しいレベルの厳密さ」をもたらすからです。

Codex はその深さに加え、Ray が言う「エンジニアが今の働き方のまま使える」体験も提供します。低レベルの操作に近い形で作業したいエンジニアは CLI で作業でき、Codex アプリは、視覚的なガイド、便利なツール、その他の機能を必要とする人に提供されています。Ray 自身は普段 CLI をよく使いますが、このアプリにも惹かれました。「このアプリは、エンジニアリングのワークフローをより生産的な方向へ導いてくれる、そんな感覚があります」と Ray は語ります。

Video 1

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「GPT-5.5 搭載の Codex は、その種の複雑さの扱いに非常に優れています。もし自分ひとりでやるなら、かなりの認知的負荷、たくさんの睡眠、そして問題に対する強い集中が必要だったと思います。」

— Ramp AI DevEx の Austin Ray

Codex で社内ツールを開発する

Ray は、Ramp のエンジニアが当番制で担うオンコール業務の多くを肩代わりするエージェント ツール「On-Call Assistant」の開発にも Codex を活用しています。

「オンコールは大変です」と Ray は説明します。「私たちは膨大な業務ロジック、ドメイン知識、重大インシデントを抱えています。多くの情報を同時に文脈として保持し、複雑な問題を推論しなければなりません。」

エンジニアにとって、これは簡単ではありません。非常に多くの認知負荷がかかるうえ、途切れない集中力も求められます。

「とにかく複雑なんです」と Ray は言います。「並行バグがたくさんありますし、外部イベントと内部イベントの間のバランスもかなり難しい。さらに、長期にわたるインシデント調査もあり、細部は絶えず変化するので、常に追い続ける必要があります。」

Codex を使えば、Ray はその「非常に優れた」推論能力に支えられて開発を進められます。その結果、On-Call Assistant の開発は大幅にスピードアップし、Ray は各リリースの改善にもより自信を持てるようになりました。

「私たちのプロダクトの攻撃対象領域は非常に広いんです」と Ray は言います。「GPT‑5.5 搭載の Codex なら、それをまるで苦もなく扱えます。」

リーダーシップの学び

まず Ray はプラットフォーム エンジニアであり、その視点から AI 駆動のツールを含むあらゆる開発者ツールを評価しています。彼の言葉を借りれば、「本当に人々のコードの届け方を変えるのか、それとも単なるデモにすぎないのか?」

そして、それこそが Ray が他のリーダーに勧めることでもあります。実際に触ってみる体験と、現実の成果に重きを置くことです。

  • AI ツールの可能性を実地で示す:「エンジニアに Codex をインストールしてもらい、一緒に座って、しっかりとした最初の体験を案内してください。開発の未来がどうなり得るのか、その姿を見せるのです。」
  • 信頼と改善のサイクルを作る:「ほとんどのエンジニアは、そこから良い体験が得られるとは完全には理解していませんし、信じてもいません。彼らはこれを実験的なツールとして見ています。最初の体験を丁寧に案内することで、その見方を変え、自分で試し続け、改善し続け、最終的にはあなたの最も優れた AI ユーザーの一人になってもらえるのです。」
  • フィードバック ループに投資する:「私たちは Codex チームに直接フィードバックを送っています。問題があれば、すぐに連絡できる窓口があります。こうしたフィードバックの循環こそが、ベンダーとの関係に投資する価値を生みますし、Codex チームとの間では驚くほど大きな進展がありました。」

「Codex は本物です。Codex は確かに、私たちの提供スピードを速めてくれています。」

— Ramp AI DevEx の Austin Ray

今後について

Codex は Ramp のエンジニアの働き方を変えつつあり、より大きな目標を支えるための余力も生み出しています。Ray にとって、これはエンジニアリングを全体として新しい形で捉え直す必要があることを示しています。

「エンジニアはオーケストレーターになっていくでしょう。必要なのは、自分でコードをすべて書き切る能力ではなく、Codex のような AI ツールをいつどう調整するか、いつ信頼し、いつ異議を唱えるかを理解することです。Ramp では、最も優秀なエンジニアほど、この変化に最も早く適応しています。」

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#OpenAI#LLM#Codex#4Allapi.com

4All API チームによる投稿

原文リンク:https://openai.com/index/ramp

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