シスコと OpenAI がエンタープライズエンジニアリングを Codex で再定義

何十年にわたり、Cisco は世界で最も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の構築と運用を行ってきました。生成 AI が実験段階から実際の運用能力へと成熟するにつれ、Cisco は自らが最も得意とする分野に注力しました：**要求の厳しい現実世界の環境内で高度な技術をスケーリングすること**です。 このアプローチはすでに、Cisco が新製品を構築する方法を形作り始めています。その一例が **AI Defense** です。Codex の活用により、重要なエンジニアリング作業を数四半期から数週間に圧縮することに成功しました。 Cisco は Codex をスタンドアローンの開発者ツールとして扱うのではなく、生産工程のエンジニアリングワークフローに直接統合し、大規模なマルチリポジトリシステムや C/C++ 中心のコードベース、そしてグローバル企業としてのセキュリティ、コンプライアンス、ガバナンス要件にさらすことで活用しました。 その過程で Cisco は、Codex を単なる開発者生産性ツールとは根本的に異なるものへと進化させました：**エンタープライズ規模で運用可能な AI エンジニアリングチームメイト**です。 "Codex を Cisco のエンタープライズソフトウェアライフサイクルワークフローに統合する新たな機会を発見できることを嬉しく思います。OpenAI チームと協力して Codex をエンタープライズ生産環境向けに準備したことは、非常にやりがいのある経験でした。 — Ching Ho（Cisco エンジニアリングリーダーシップの一員） ## Codex による AI Defense の構築 Cisco の AI Defense における取り組みは、このモデルが実践においてどのような姿を示すかを示しています。AI Defense は、AI によって導入される安全性およびセキュリティリスクから保護するための 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。 Codex は、Cisco のチームによって使用され、AI Defense の大半と、Cisco が構築しているほぼすべての新機能**の作成に貢献しました。 「顧客の手元に届くまでに数四半期を要したはずの機能が、数週間で実現されました。」 —DJ Sampath, SVP/GM（シニアバイスプレジデント/ゼネラルマネージャー）、AI ソフトウェアおよびプラットフォーム担当、Cisco この取り組みはまた、AI セキュリティの推進における Cisco のより広範な役割を反映するものです。Cisco は、OpenAI の Daybreak イニシアチブと連携する主要なセキュリティ組織の一つです。このイニシアチブでは、OpenAI モデル、Codex、およびセキュリティパートナーが集結し、サイバー防御の加速とソフトウェアの継続的な保護を実現しています。このプログラムの一部として、彼らはサイバーディフェンダー向けのモデルである GPT‑5.5‑Cyber へのアクセスを管理・統制しました。 Cisco はまた、Codex を活用して「Defense Squad」というオープンソースツールの構築も支援しました。このツールは、構想から開発者コミュニティへの公開まで、わずか 1 週間未満で実現されました。 ## 複雑なコードベースにおけるエージェント型 AI の評価 Cisco はすでに成熟したエンジニアリング組織を運営しており、複数の AI 関連プロジェクトが進行中です。Codex が魅力的だった理由は、コード補完や表面的な自動化ではなく、**自律性（アジェンシー）**にありました。Codex は以下の能力を実証しました： - 大規模で相互接続されたリポジトリ全体を理解し推論する能力 - 複雑な言語を流暢に扱う能力 - 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能力 - 既存のレビュー、セキュリティ、ガバナンスフレームワーク内で動作する能力 OpenAI と直接協力することで、Cisco のエンジニアたちはこれらの機能が実際の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し、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、長時間実行されるエンジニアリングタスクへのサポートといった領域を形作ることができました。これらはすべて企業利用において極めて重要です。 ## 重要なエンジニアリングワークフローにおける Codex の活用 Codex が日常のエンジニアリング業務に組み込まれると、チームは最も困難で時間のかかるワークフローの一部にこれを適用し始めました: **リポジトリ間ビルド最適化**: Codex は 15 を超える相互接続されたリポジトリ全体でビルドログと依存関係グラフを分析し、非効率性を特定しました。その結果、ビルド時間が約 20% 短縮され、グローバル環境全体で月間 **1,500 時間以上のエンジニアリング時間を節約**できました。 **大規模な欠陥修正 (CodeWatch)**: Codex-CLI を使用して、Cisco は大規模な C/C++ コードベースに対して反復的なエージェント実行を行い、欠陥修復を自動化しました。以前は数週間を要した手作業が今では数時間で完了し、欠陥解決のスループットが **10〜15 倍向上**し、エンジニアが設計と検証に集中できるようになりました。 **数日でのフレームワーク移行**: Splunk チームが複数の UI を React 18 から 19 へ移行する必要があった際、Codex が反復的な変更の大部分を自律的に処理し、数週間かかる作業を数日に圧縮しました。これによりエンジニアは判断を要する意思決定に集中できるようになりました。 **「Codex を単なるツールとして考えるのをやめ、チームの一員として扱うようになった時に最大の成果が上がりました。私たちは Codex を使って計画文書を生成し、その計画に従うことで、レビューチームがプロセスと生成されたコードをより容易に理解できるようにしています。」** — Cisco の Splunk グループでシニアエンジニアを務める Ryan Brady 氏 ## エンタープライズ向け Codex のロードマップ形成 Cisco は、コンプライアンス、長時間実行されるタスク管理、既存の開発パイプラインとの統合といった分野において、大企業向けの Codex の準備を加速させるのに役立った、実際の生産環境からの継続的なフィードバックを提供しました。 Cisco にとって、この協働は、初日から深い技術的パートナーシップ、実 workload（ワークロード）、そしてリーダーシップの整合性を伴う、次世代 AI の導入のための反復可能なモデルを確立するものでした。** 現在、Codex は Cisco の複数の事業部門で活用されており、生産性、コード品質、および問題解決までの時間を向上させています。従来の努力に基づく尺度だけで業務規模を測るのではなく、チームはますます「その Codex 実行にはどれくらいの時間がかかるか？」と問うようになっています。 **「Codex は、今後における AI を支援した開発と運用について私たちがどのように考えるかという点において、意味のある一部となっています。」** — Cisco の Splunk エンジニアリングチームを率いる VP（副社長）Brad Murphy 氏

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