OpenAIはCodexを活用して、わずか4人でわずか28日間でSoraのAndroid版をゼロから構築し、リリースしました。この事例からどのようなインスピレーションが得られるでしょうか？ 主な成果と背景: 迅速な開発: わずか 4 週間 (10 月 8 日から 11 月 5 日) で、4 人の小規模なエンジニアリング チームが Codex と協力し、プロトタイプからグローバル リリースまでの開発を完了しました。 • 高品質な配信: アプリはリリース直後から Play ストアのチャートでトップとなり、初日に 100 万本以上の動画を生成し、99.9% のクラッシュなしの稼働率を維持しました。 • リソース消費: プロセス全体で約 50 億トークンが消費されました。 開発哲学：「ブルックスの法則」を破る ブルックスの法則によれば、既にスケジュールが遅れているソフトウェアプロジェクトに人員を追加しても、プロジェクトはより遅くなるだけです。OpenAIは、厳しいリリース期限に対処するために人員を追加するのではなく、各エンジニアにCodexを配備することで、個々の生産性を飛躍的に向上させました。 Codex を効率的に使用するにはどうすればよいでしょうか? OpenAI は Codex を「新しく雇用された上級エンジニア」とみなし、効率的な人間とコンピューターのコラボレーション モデルを開発しました。 1. コンテキストを確立する: Codex はコーディングには長けていますが、チームのアーキテクチャ標準と製品に関する直感が欠けています。 • チームは、コーディング標準を明確にし、Codex が「地域の慣習に適応」できるようにするために、コードベース内に多数の AGENT.md ファイルを保持しています。 2. 最初に計画を立て、次にコードを記述します。 Codex にタスクを直接割り当てるのではなく、まずコードを読み取って「ミニ設計ドキュメント」または実装計画を生成させます。 • Codexが実行する前に、人間のエンジニアが計画をレビューして修正します。これにより、方向ミスを回避し、コードレビューが容易になります。 3. クロスプラットフォーム開発のための「翻訳者」: • 既存の iOS コードベースを参照として使用します。 CodexはSwiftコードを読み取り、そのロジックをAndroid Kotlinコードに「翻訳」することでロジックの再利用を可能にすることに優れています。開発チームはこれを「未来のクロスプラットフォームフレームワーク」と冗談めかして呼んでいます。 4. 分散型プロジェクト管理： エンジニアは複数の Codex セッションを同時に実行できます (例: 1 つはプレーヤーの作成用、1 つは検索エンジンの作成用、1 つはテストの作成用)。 • エンジニアの役割は「ソリスト」から「指揮者」へと移行し、主にアーキテクチャ上の決定、コードレビュー、システム統合を担当するようになりました。 重要な洞察と将来の展望：AIは厳密さの必要性を低下させるのではなく、むしろシステム設計とアーキテクチャ能力に対する要求を高めます。AIはコードを迅速に生成できますが、人間が正しい「基盤」と「構造」を確立する必要があります。 • 焦点の移行: ソフトウェア エンジニアリングの焦点は、定型コードの作成から、アーキテクチャ設計、ユーザー エクスペリエンス、複雑なシステムにおけるトレードオフに移行しています。 • ニューノーマル: この AI 支援開発サイクルはデフォルトの作業方法となり、将来のソフトウェア エンジニアリングの新しい形を示しています。 OpenAIオリジナルテキスト
