2025/10/14 OpenAI公式の情報を元にマルチプラットフォーム_としてCodexの開発効率を最大化する話_α

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1. OpenAI公式の情報を元に マルチプラットフォーム としてCodexの開発効率を 最⼤化する話＋α 2025.10.14
2. 本⽇のアジェンダ Codexの最新情報を活⽤したAI駆動開発の具体策 1 はじめに：なぜこのテーマを取り上げたか 2 OpenAI社員もおすすめ：ローカルとクラウドを使い分けて並列実装 3 プロンプト最適化 4 PR前に「/review」コマンド 5 PRを作成 → ⾃動コードレビュー 6 移動中に思いついたアイデアをクラウドに投げる 7 全部やってみた感想 8 おまけ：AI駆動PM © MAKE A CHANGE Inc. 1
3. 岡村 匡洋 ‧株式会社MAKE A CHANGE / 代表取締役 ‧1982年⽣ ‧ITエンジニア、PMとして10年以上の経験を持つ ‧AI案件には2019年から携わっている ‧PMP（プロジェクトマネージメントの国際資格）取得済 ‧⾃社プロダクト HR Tech SaaSのイクジット経験あり ‧ラッコ🦦、アメリカビーバー🦫 好き 著書 「ゼロからわかる⽣成AI駆動開発⼊⾨」 2025年1⽉発売 オカムラ X(Twitter)アカウント プロフィール © 2025 MAKE A CHANGE Inc.
4. 01 はじめに：なぜこのテーマを 取り上げたか？ © MAKE A CHANGE Inc. 2
5. Codexに関する情報が公式から多数存在する © MAKE A CHANGE Inc. 3 Build Hour: Codex Codex and the future of coding with AI — the OpenAI Podcast Ep. 6 Prompting guide Codexプレスリリース OpenAI DevDay 2025
6. 特にBuild Hourのこれらが⾯⽩そうだった ‧腰を据えた開発はCodex CLIをIDEに統合して  ペアプロのように開発 ‧⼀つのタスクをローカルで進めて他のタスクを並列で  複数クラウド実⾏するのもオススメ ‧インスピレーションが湧いた時はすぐにChatGPTのネイティブアプリからタスクを依頼し てPR作成しておく（今はSlackからも指⽰可能） © MAKE A CHANGE Inc. 4 これ凄そう！やってみたい！ プロンプトガイドもあるし総合的に試してみよう
7. 全部統合すると‧‧‧ © MAKE A CHANGE Inc. 19 クラウド上 GitHub オフィスから 移動中 ①クラウドに軽めの 　タスクを投げる（ Max4つ） ②ローカルでペアプロ 　のように開発 ⑤PRを作成 　→ 自動コードレビュー ④PR前に「/review」コマンド ③プロンプト最適化 ⑥移動中に 　思いついた 　アイデアを 　クラウドに投げる
8. 02 ①②OpenAI社員もおすすめ：ローカルとクラウドを 使い分けて並列実装 © MAKE A CHANGE Inc. 9
9. 実践事例に使⽤したアプリ ⾃社プロダクト『Synapse Talk AI』の機能追加で検証 © MAKE A CHANGE Inc. 10
10. ローカルとクラウドの違い ローカル © MAKE A CHANGE Inc. 10 クラウド OpenAI管理の サンドボックス仮想環境 GitHub ①機能実装を指示 ②AIがエディター 　　　にコード生成 ①クラウド実行を指示 ②GitHubからサンドボック スへPreload ③AIがコード生成
11. メインタスクとサブタスクの切り分け メインタスク (ローカル) ‧STT（Speech to Text） の仕組み変更 サブタスク (クラウド) ‧Q&A機能の回答根拠を表⽰ ‧Q&Aの質問サジェスト⽣成 ‧アクションアイテムのカジュアル化 ‧クレジット消費サマリー表⽰機能 © MAKE A CHANGE Inc. 10
12. まず、クラウドにサブタスクを4つ投げる © MAKE A CHANGE Inc. 19 クラウド上 GitHub オフィスから 移動中 ①クラウドに軽めの 　タスクを投げる（ Max4つ） ②ローカルでペアプロ 　のように開発 ⑤PRを作成 　→ 自動コードレビュー ④PR前に「/review」コマンド ③プロンプト最適化 ⑥移動中に 　思いついた 　アイデアを 　クラウドに投げる
13. サブタスク4つをクラウドに投げる © MAKE A CHANGE Inc. 11 4つのクラウドタスクを実⾏中 「Cloud」を選択
14. クラウドは1タスクにつき何個のVer作るか指定可能 © MAKE A CHANGE Inc. 11 1タスクにつき MAX 4バージョン まで⽣成可能
15. 1タスクに対して4バージョン⽣成中 © MAKE A CHANGE Inc. 11 4バージョン⽣成中 Codex Web画⾯
16. クラウド実⾏中にローカルでメインタスク © MAKE A CHANGE Inc. 11 クラウドで４タスク実⾏中 にメインタスクへ
17. ローカルでペアプロ開発 © MAKE A CHANGE Inc. 19 クラウド上 GitHub オフィスから 移動中 ①クラウドに軽めの 　タスクを投げる（ Max4つ） ②ローカルでペアプロ 　のように開発 ⑤PRを作成 　→ 自動コードレビュー ④PR前に「/review」コマンド ③プロンプト最適化 ⑥移動中に 　思いついた 　アイデアを 　クラウドに投げる
18. 実践事例：メインタスクの概要 © MAKE A CHANGE Inc. 11 メインタスク： フロントエンドと バックエンドの整合性を ⾼度に保ちながら 実装しないといけない 難易度の⾼い実装
19. 実験としてのワンショット © MAKE A CHANGE Inc. 11 「経験上、ワンショットじゃ 絶対できないだろうけど試してみるか」 と思い仕様駆動開発ではなくワンショット実⾏ 結果👇
20. 実験結果 © MAKE A CHANGE Inc. 11 なんと完璧に実装してくれた（マジか・・・） もう仕様駆動開発いらない‧‧‧？
21. 仕様駆動開発の有効性 © MAKE A CHANGE Inc. 11 ただOpenAI Dev Dayで大規模開発では仕様駆動開発のように 「plans.md」を作成してから実装する手法が紹介されていた まだまだ仕様駆動開発は有効
22. Codexで仕様駆動開発できる「cc-sdd」 © MAKE A CHANGE Inc. 11 先⽇のアップデートでCodexにも対応🎉 開発者：@gota_bara さん（神） https://github.com/gotalab/cc-sdd/
23. クラウド実装が完了 © MAKE A CHANGE Inc. 11 そうこうしている内に クラウドの実装がどんどん終わる
24. クラウドのタスク完了後、コード確認してPR作成 © MAKE A CHANGE Inc. 11 タスク完了画面。各タスク４バージョン生成されているので確認して（確認が結構大変・・・） 👉いずれかを選択（必要に応じてローカルで編集）して PR作成
25. 03 プロンプト最適化 © MAKE A CHANGE Inc. 16
26. プロンプト最適化の6つのポイント © MAKE A CHANGE Inc. 17 Prompting guide 1. 修正すべきコードの箇所を具体的に指定する 2. 再現手順と検証手順を含める 3. Codexの動作をカスタマイズする 4. できるだけタスクを細分化する 5. デバッグに活用する 6. オープンエンドなプロンプトを試す
27. 原則1〜3 1. 修正すべきコードの箇所を具体的に指定する 「特定のファイル名」「関数名」「変数名」「コードスニペット」を含める 1. 再現⼿順と検証⼿順を含める 「バグを再現する⼿順」「機能が正常か検証する⽅法」を含める 1. Codexの動作をカスタマイズする 「特定のコミットを参照するよう指⽰」「PRメッセージをテンプレートに従うように指⽰」など © MAKE A CHANGE Inc. 18
28. 原則4〜6 4. できるだけタスクを細分化する Codex⾃⾝に「タスクを分解して」と頼むことも可能 5. デバッグに活⽤する 詳細なログやエラートレースを Codex に貼り付ける 6. オープンエンドなプロンプトを試す ⾃由度の⾼い依頼を試してみる • コードの整理（clean up） • バグの発⾒（find bugs） • アイデア出し（brainstorm ideas） • タスクの分解（break down tasks） • 詳細なドキュメントの作成（write a detailed doc） © MAKE A CHANGE Inc. 18
29. 04 PR前に「/review」コマンド © MAKE A CHANGE Inc. 16
30. ⼀通り実装が完了したら /review コマンドを実⾏ © MAKE A CHANGE Inc. 11
31. レビュー⽅法を選択 © MAKE A CHANGE Inc. 11 レビュー方法を選択します。今回は「 PR Style」で対象のブランチを選択
32. レビュー完了すると内容がテキストで表⽰される © MAKE A CHANGE Inc. 11 レビュー完了
33. 引っかかった場合は「Please fix it」 © MAKE A CHANGE Inc. 11 “Please fix it” で修正 → “/review” でチェック → “Please fix it” で修正 をなくなるまでループする OpenAI Dev Day 2025より
34. 05 PRを作成 → ⾃動コードレビュー © MAKE A CHANGE Inc. 16
35. 実践事例：PR作成→⾃動レビュー © MAKE A CHANGE Inc. 11 PR作成すると⾃動レビュー が⾛るように設定する
36. 設定はCodexのWebから⾏う ‧GitHubとCodexを連携させ、PR作成時 に⾃動レビューが実⾏されるように設定 ‧⼈間がレビューする前に、AIがコードの ⽋陥やセキュリティリスクを指摘してくれ る ‧OpenAI社内で「この機能が使えないと 困る」レベルで重宝されている © MAKE A CHANGE Inc. 6 ①「コードレビュー」 ②「全てのリポジトリ」
37. PR作成すると⾃動レビューが始まる © MAKE A CHANGE Inc. 11 Codexが「👀」スタンプをつけてくれます。これでコードレビューを実行中
38. 完了するとコメントが返ってくる © MAKE A CHANGE Inc. 11 Firebaseではデータをまとめて保存 できる数に上限（500件）がある。 500 件を超えると全部失敗してしまうの で、小分けにして保存する必要があ る。 完了するとコメントをつけてくれます。 👇内容（要約）
39. コードの修正案も⽣成してくれる © MAKE A CHANGE Inc. 11 修正の提案もしてくれます。 これをローカルに落として検証。
40. OpenAIでは全てのPRはCodexによってレビューされている © MAKE A CHANGE Inc. 6 👉体感としても非常にレビュー精度が高い
41. 06 移動中に思いついたアイデアを クラウドに投げる © MAKE A CHANGE Inc. 16
42. 出先でもスマホからPRを作成 © MAKE A CHANGE Inc. 14 ChatGPTのスマホアプリ から Slackから
43. 07 全部やってみた感想 © MAKE A CHANGE Inc. 16
44. 全部やってみた感想 • PR⾃動レビューは神。絶対に設定するべき • /review コマンドもPR作成前に必ず実⾏するべき • モデルの性能UPによって仕様駆動開発でなくても対応できる範囲が広がっている • スマホからでもクラウド実⾏でPR作成できるのはビジネスサイドでも活⽤できそう • クラウドで4本並列＋ローカル開発すると⼈間が ボトルネックになる。。 常にフル稼働で「100%中の100%」状態がずっと続く イメージ。（慣れかもしれませんが） © MAKE A CHANGE Inc. 12
45. 08 おまけ：AI駆動PjM （プロジェクトマネージメント） © MAKE A CHANGE Inc. 22
46. プロジェクト憲章ドラフト⾃動⽣成 ①PMBOK準拠のPMとして 振る舞うようAgent.md に プロンプトを記載 © MAKE A CHANGE Inc. 23 プロジェクト憲章を生成した い。 作成に必要なことをこち らにヒアリングしてください。 ②プロンプト実⾏ ③AIからの質問に 回答 ④プロジェクト憲章 のドラフトが完成
47. 納期遅延の相談、スケジュールからリスク分析 「遅延要因の確認と影響度のチェック。 ⼈員追加で並列化、スコープ調整、納期 交渉 」という基本的な対応策を提案して くれる © MAKE A CHANGE Inc. 23 notion MCPに接続して「XXXプロジェクトで スケジュール遅延がないか確認して」 →「完了済み40件に対し進⾏中5件で、進捗 ⽐率はおおむね計画通り ‧スケジュール遅延の相談 ‧スケジュールのリスク分析
48. CodexでAI駆動PM CodexでAI駆動PM、なかなかできそう🚀 © MAKE A CHANGE Inc. 24
49. 08 8. 宣伝 © 2025 MAKE A CHANGE Inc. 22
50. 弊社（株式会社 MAKE A CHANGE）の取り組みについて • AI駆動PM（プロジェクトマネジメント）にも注力しています • AI駆動開発者を集めた専門企業を目指します • AI駆動開発、AI駆動PM やりたい方はお声がけください！ 23 コーポレートサイト オカムラ X(Twitter)アカウント
51. ご清聴ありがとうございました。
52. ついでにDevDayで紹介されたUIデザイン実装の⾃動化フロー © MAKE A CHANGE Inc. 11 ・Nacho(iOSチーム)氏のUI実装の自動化フロー 「最後の10%で90%の時間を消費する」部分をCodexで自動化した makefile と Pythonで UIのプレビュー画像を キャプチャする スクリプトを開発 agents.md ファイルに 「このスクリプトで UIをビジュアル的に 検証して」と記載 Codexで 実装 プレビュー画像 を⽣成 → 確認 → ピクセルパーフェ クトになるまで ⾃動修正