RampのエンジニアがCodexでコードレビューを加速する方法 | OpenAI

2026年5月20日

RampのエンジニアがCodexでコードレビューを加速する方法

GPT‑5.5 搭載の Codex を使ってコードレビューを行い、オンコールのローテーションを管理するエージェントを構築することで、開発体験の向上と生産性の強化を実現しています。

Image 1: Ramp customer story artwork for Codex.

会社規模: 大企業

地域: 北米

業界: テクノロジー

製品: Codex

Rampでは、エンジニアが GPT‑5.5 搭載の Codex を活用してコードレビューを迅速化し、チームが実質的なプルリクエストのフィードバックを数時間ではなく数分で得られるようにする社内エージェント型ツールの開発を進めています。Codex は、その推論能力によって、本来なら必要になる多くの手作業や人手による確認を、他にない形で大幅に削減できます。

「Codex のコードレビューは、私が見落とすもの、他のエンジニアが見落とすもの、そしてもちろん他の AI コードレビューツールなら確実に見逃すものまで見つけてくれます。」

— Austin Ray, Ramp AI DevEx

チームが信頼できるコードレビューを実現する

Ramp の AI Developer Experience（AI DevEx）チームは、ソフトウェア開発のスピードとコード品質を高めるために Codex を活用しています。

「Codex のコードレビューは業界のゴールドスタンダードです。Ramp ではかなり前から頼りにしてきました」と、AI DevEx を統括する Austin Ray は説明します。「本当に優秀で、エンジニアたちは名前を挙げて指名します。すべての PR にコメントしてほしいという声も多く、今では多くのコードレビューの流れに欠かせない存在になっています。」

以前は、Ramp のエンジニアは最初のレビュー結果が返るまで何時間も待つことがよくありました。今では Codex から数分で実用的なフィードバックを得られます。Codex の違いは、コードベース全体にわたって深く推論し、Ray が「多くの人間のレビュアーには時間的余裕がなくてできないほどの厳密さ」を持ち込める点にあります。

Codex はその深さに加え、Ray が「今日のエンジニアの働き方に合った体験」と呼ぶものも備えています。金属に近いレベルで作業したいエンジニアは CLI を使えますし、必要な人には Codex アプリが視覚的なプロンプトやユーティリティなどを提供します。Ray 自身は普段 CLI を使っていますが、アプリにも惹かれたと言います。「このアプリには、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ような感覚があります」と Ray は語ります。

動画 1

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「GPT-5.5 搭載の Codex は、その複雑さを扱うのが驚くほど得意で、もし自分だけで解き明かそうとしたら、かなりの脳力、かなりの睡眠、そして問題への集中的な取り組みが必要になるでしょう。」

— Austin Ray, Ramp AI DevEx

Codex で社内ツールを構築する

Ray はまた、Ramp のエンジニアがオンコール当番の間に担う多くの作業を引き受けられる agentic ツール、On-Call Assistant の開発支援にも Codex を使っています。

「オンコールは大変です」と Ray は説明します。「私たちには多くのビジネスロジック、ドメイン知識、そして重大インシデントがあります。頭の中に大量の情報を保持しながら、複雑な問題を推論していかなければなりません。」

それはエンジニアにとって簡単なことではありません。多くの思考力が必要で、しかも中断されない持続的な集中力はそれ以上に求められます。

「とにかく複雑なんです」と Ray は言います。「同時進行のバグがたくさんあり、外部イベントと内部イベントの微妙なバランスもありますし、長引くインシデント調査では詳細がどんどん変わっていくので、常に把握し続ける必要があります。」

Codex があれば、Ray はその「非常に強力」な推論能力を開発支援に頼ることができます。その結果、On-Call Assistant の開発は大幅に加速し、リリースされる各改善にもより自信を持てるようになっています。

「私たちのプロダクトの表面積は非常に大きいんです」と Ray は言います。「GPT‑5.5 搭載の Codex は、それをあっという間に処理してくれます。」

リーダーが学ぶべき教訓

まず、Ray はプラットフォームエンジニアであり、AI 搭載のものを含むあらゆる開発者向けツールをその視点で評価しています。彼の言い方を借りれば、「本当に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？」ということです。

それは Ray が他のリーダーに勧めているアドバイスでもあります。つまり、実際のハンズオン体験と実際の成果に注目することです。

AI ツールの可能性を自ら示す: 「エンジニアに Codex をインストールしてもらい、そばで一緒に触りながら、最初のしっかりした体験を案内してください。開発の未来がどんな姿になるのか、そのビジョンを描いてみせるのです。」
信頼と改善のサイクルへの道筋を作る: 「多くのエンジニアは、これで本当に良い体験ができるとは完全には理解していませんし、信頼もしていません。実験的なツールだと思っているのです。最初の体験を一緒に進めることで、その見方が変わり、自分たちでさらに試し、改善を重ねるようになり、やがて最も優秀な AI ユーザーの一人になっていきます。」
フィードバックの循環に投資する: 「私たちは Codex チームに直接フィードバックを伝えています。問題が起きたときも、すぐに連絡できる窓口があります。そうしたフィードバックループこそが、ベンダーとの関係に投資する価値を生み出していて、Codex チームとは本当に大きな進歩を実現できています。」

「Codex は本物です。Codex は私たちのリリースを本当に速くしてくれました。」

— Austin Ray, Ramp AI DevEx

これから

Codex は Ramp のエンジニアの働くスピードを変え、より大きな目標を支えるためのリソースを与えています。Ray にとって、それはエンジニアリングを新しい視点で捉える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。これからのスキルは、すべてのコードを自分で書くことではなく、Codex のような AI ツールにどう指示を出すか、いつ信頼するか、いつ押し返すかを見極めることです。Ramp では、その変化を最も速く学んでいるエンジニアこそが、最高のエンジニアです。」