Asana、OpenAI Codex で 5 年分の工数を 2 週間で完了
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Asana は OpenAI Codex を活用し、5 年かかるはずのテストシステム「Enzyme」の撤去を 2 週間で完了させ、コストも約 600 万ドルから 1.2 万ドルに削減した。
AI深層分析を開く2026年8月19日 02:18
AI深層分析
キーポイント
圧倒的な時間短縮の実現
Asana は OpenAI Codex を用いることで、従来 5 年かかると見込まれていた大規模なコードベースの変更をわずか 2 週間で完了させた。
劇的なコスト削減効果
同プロジェクトのモデルおよびインフラコストは約 1.2 万ドルに留まり、従来の staffing plan で想定されていた約 600 万ドルと比較して大幅な削減となった。
AI エージェントによる並列処理
5 文の簡易なプロンプトから 4 つのコーディングエージェントが並列で動作し、エンジニアは進捗を 1 日 2 回確認して各変更案を検証した。
技術的負債の解消と新戦略
メンテナンスが終了していた古いテストツール「Enzyme」を撤去し、今後は以前は不可能と考えられていた長期的プロジェクトへの着手が可能になった。
重要な引用
"Not every years-long project will collapse into weeks. But agents can give engineers more room for craft—and make once-impossible work worth attempting."
Asana used Codex, powered by frontier models, to do the work.
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Asana の事例は、AI が単なる補助ツールを超えて、プロジェクトの成否そのものを変える可能性を浮き彫りにしている。簡易な指示と人間の監督というシンプルな構成でこれほどの成果が出た点は、今後の AI 活用戦略において重要な示唆を与える。
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アサナは、通常 5 年かかると見込まれていた作業をわずか 2 週間で完了しました。
アサナはチームの業務調整を支援するプラットフォームを提供しており、AI エージェントや自動化機能を活用して顧客が業務の管理・追跡・実行を効率的に行えるようサポートしています。同社はこのアプローチをエンジニア組織にも導入し、最先端モデルを搭載した OpenAI Codex を活用して大規模なコードベースの変更に対応し、提案された変更一つひとつをレビュー・承認する体制を整えました。
今回のプロジェクトでは、Codex がアサナのエンジニアたちにとってアップグレードの障壁となっていたレガシーなテストシステム「Enzyme」の撤去を支援しました。モデルおよびインフラストラクチャにかかった費用は約 12,000 ドルに抑えられ、従来の人員計画で想定されていた約 600 万ドルと比較すると劇的なコスト削減となりました。
「すべての長期間プロジェクトが数週間で完了するわけではありません。しかし、エージェントを活用することでエンジニアには創作の余地が生まれ、かつては不可能だった作業にも挑戦する価値が生まれます。」
— アサナ最高技術責任者(CTO)アムリタンス・ラグハヴ
同社が以前使用していたテストツール「Enzyme」はメンテナンスが停止され、フロントエンドスタックの近代化におけるボトルネックとなっていました。そこでアサナは、最先端モデルを搭載した Codex を活用して作業を遂行しました。5 文程度のプロンプトから開始し、最大 4 つのコーディングエージェントが並列で動作。各エージェントはコードベースのコピー上で独立して作業を行いました。エンジニアは 1 日 2 回進捗を確認し、提案されたすべての変更を手動でレビューしました。複雑な設定よりもシンプルな指示の方が、より効果的な結果をもたらすことがわかりました。
2 週間にわたるエンジニアリング作業を経て、Enzyme は完全に削除されました。モデルとインフラストラクチャの合計コストは約 12,000 ドルでした。比較のために:以前の計画では少なくとも 5 年かかると見込まれ、推定コストは約 600 万ドルに達するとされていました。この経験により、同社が今後取り組むべき長期的なソフトウェアプロジェクトの現実的な範囲が再定義されました。
今回の移行完了を機に、Asana はかつて数年かかるものと考えていた他の移行や書き換え、パフォーマンス課題に対してエージェントの実験が可能になりました。チームはこれにより、エンジニアが技術的工夫に集中できる余地が生まれつつも、人々が引き続き成果物レビューを行うというバランスを実現できると期待しています。
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In about two weeks, Asana completed work it expected to take five years.
Asana helps teams coordinate work. Its platform uses AI agents and automations to help customers manage, track, and execute that work. Asana brings the same approach to its engineering organization, where people use OpenAI Codex, powered by frontier models, to tackle large codebase changes, then review and approve each proposed change.
For this project, Codex helped Asana’s engineers remove Enzyme, an outdated testing system that had made the company’s code harder to upgrade. Model and infrastructure costs came to about $12,000, compared with Asana’s roughly $6 million estimate for the previous staffing plan.
“Not every years-long project will collapse into weeks. But agents can give engineers more room for craft—and make once-impossible work worth attempting.”
—Amritansh Raghav, Chief Technology Officer, Asana
Their old testing tool, Enzyme, had fallen out of active maintenance and was becoming a blocker to modernizing Asana’s frontend stack. Asana used Codex, powered by frontier models, to do the work. From a five-sentence prompt, up to four coding agents worked in parallel, each in a separate copy of the codebase. An engineer checked progress twice a day and reviewed every proposed change. Simpler instructions worked better than a more elaborate setup.
After 1.5 weeks of engineering effort spread across two calendar weeks, Enzyme was fully removed. Model and infrastructure costs totaled about $12K. For comparison: the previous plan was expected to take at least five years and estimated to cost roughly $6M. The experience changed which long-running software projects the company believes are practical to take on.
With this migration complete, Asana can test agents on other migrations, rewrites, and performance problems it once assumed would take years. The team hopes this will give engineers more room to focus on craft while people continue to review the work.
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