Cisco と OpenAI、Codex でエンタープライズエンジニアリングを再定義
Codex の幅広い導入により、Cisco は AI ネイティブ開発をエンタープライズソフトウェア構築の中核にしました。
結果
95%+
Codex によって作成された新しい AI 機能の割合
結果
10-15x
Codex CLI による不具合修正の処理能力向上
結果
1,500+
毎月削減されたエンジニアリング工数
Cisco は数十年にわたり、世界でも特に複雑でミッションクリティカルなソフトウェアシステムを構築・運用してきました。生成 AI が実運用段階へと進む中で、Cisco は得意とする領域である、厳しい実環境で先進技術を展開・拡張することに注力してきました。
そのアプローチはすでに、Cisco の新製品開発を形づくっています。その一例が AI Defense で、Codex により重要なエンジニアリング作業が数四半期から数週間へと短縮されました。
Cisco は Codex を単独の開発者ツールとして扱うのではなく、本番環境のエンジニアリングワークフローに直接組み込み始めました。これにより、Codex は大規模なマルチリポジトリシステム、C/C++ 中心のコードベース、そしてグローバル企業に求められるセキュリティ、コンプライアンス、ガバナンス要件に対応することになりました。
その過程で、Cisco は Codex を、開発者向けの生産性ツールとは根本的に異なるもの、つまり エンタープライズ規模で稼働できるエンジニアリングチームの一員 AI へと進化するうえで重要な役割を果たしました。
「Codex を Cisco のエンタープライズ向けソフトウェア開発ライフサイクルに組み込む新たな可能性を見つけていくのは、とても刺激的な体験でした。OpenAI チームと協力しながら、Codex をエンタープライズ環境で本番運用できる状態へと整えていく取り組みにも大きなやりがいを感じています。」
Cisco の AI Defense への取り組みは、このモデルが実際にどのような形を取り得るかを示しています。AI Defense は、AI によって生じる安全性およびセキュリティ上のリスクから保護する、Cisco のエンドツーエンドの AI セキュリティソリューションです。
Cisco のチームは Codex を使って AI Defense の大部分と、Cisco が構築中のほぼすべての新機能を実装しました。
「お客様に届けるまでに数四半期かかっていたはずの機能が、数週間で提供できるようになりました」
この取り組みは、AI セキュリティの発展における Cisco のより広範な役割も反映しています。Cisco は、OpenAI の Daybreak イニシアチブに参加する主要なセキュリティ組織の1つです。このイニシアチブは、OpenAI のモデル、Codex、セキュリティパートナーを結集し、サイバー防御を加速させ、ソフトウェアの安全性を継続的に確保することを目指しています。このプログラムの一環として、Cisco はサイバー防御担当者向けモデルである GPT‑5.5‑Cyber への管理されたアクセスを提供してきました。
Cisco はまた、Codex を活用して Defense Squad の構築を支援しました。これは、構想から 1 週間未満で開発者コミュニティに届けられたオープンソースツールです。
Cisco はすでに成熟した開発組織を持ち、複数の AI プロジェクトを進めています。Codex の特徴は、コード補完や表面的な自動化ではなく、自律的に動く能力にあります。Codex は次のような能力を示しました。
- 相互接続された大規模リポジトリ全体を理解し、推論する
- 複雑な言語を自在に扱う
- CLI ベースの自律的なコンパイル・テスト・修正ループを通じて実際のワークフローを実行する
- 既存のレビュー、セキュリティ、ガバナンスのフレームワーク内で稼働する
OpenAI と直接協力することで、Cisco のエンジニアは、こうした機能が実環境でどのように動作するかについてフィードバックを提供できました。これにより、ワークフローのオーケストレーション、セキュリティ制御、長期にわたるエンジニアリングタスクのサポートといった領域が磨き込まれました。いずれもエンタープライズ利用に不可欠な要素です。
Codex が日々のエンジニアリング作業に組み込まれると、チームは特に難しく時間のかかるワークフローの一部に Codex を適用し始めました。
複数リポジトリを横断したビルド最適化：Codex は、15以上の相互に関連するリポジトリにまたがるビルドログと依存関係グラフを分析し、非効率な箇所を特定しました。その結果、ビルド時間を約20%短縮し、グローバル全体で月1,500時間以上の工数削減を実現しました。
大規模な不具合修正（CodeWatch）：Cisco は Codex-CLI を活用し、大規模な C/C++ コードベースにおける不具合修正を、反復的かつエージェント型の実行により自動化しました。従来は数週間かかっていた作業が数時間で完了するようになりました。不具合対応の効率は10〜15倍に向上し、エンジニアは設計や検証に集中できるようになりました。
フレームワーク移行を数週間ではなく数日で完了：Splunk チームが複数の UI を React 18 から 19 に移行する必要に迫られた際、Codex は反復的な変更の大部分を自律的に処理し、数週間分の作業を数日に短縮しました。これにより、エンジニアは高度な判断が必要な意思決定に集中できるようになりました。
「最大の成果は、Codex を『ツール』として捉えるのをやめ、チームの一員として扱い始めたときに得られました。私たちは Codex を使って計画書を作成し、その内容に沿って進めています。これにより、レビュー担当チームはプロセスと生成されたコードの両方をより理解しやすくなります。」
Cisco は実際の本番利用から継続的なフィードバックを提供し、OpenAI が大規模エンタープライズ向けに Codex の対応力を高めることを支援しました。特に、コンプライアンス、長期実行タスクの管理、既存の開発パイプラインとの統合といった領域です。
Cisco はこの協業を通じて、次世代 AI を導入するための再現可能なモデルを確立しました。そのモデルの鍵となるのは、 深い技術的パートナーシップ、実際のワークロード、初日からのリーダーシップの足並みがそろっていることです。
現在、Codex は Cisco の複数の事業部門で活用され、生産性、コード品質、解決までの時間を改善しています。従来の工数だけで作業規模を見積もるのではなく、チームからは「その作業を Codex で実行すると、どれくらい時間がかかるか」という問いが増えています。
「Codex は、今後の AI 支援による開発・運用を考えるうえで欠かせない存在になっています。」
