Asana、OpenAI Codexを活用して5年分のエンジニアリング作業を2週間・約1万2000ドルで完了

要点

• ワークマネジメントツールの米Asanaが、OpenAI Codexを活用してフロントエンドのレガシーなテスト環境を刷新したことが判明した。

• 従来の人員計画では約5年と約600万ドルの費用が見込まれていた大規模な移行作業を、実働1.5週間（約2週間）で完了させた。

• プロジェクトで発生したモデル利用およびインフラの総コストは約1万2,000ドルに抑えられた。

• 最大4つのAIコーディングエージェントを並行稼働させ、人間のエンジニアが1日2回の進捗確認と全コードレビューを行う体制で進められた。

• 米OpenAIは2026年8月18日、公式ブログにおいて、ワークマネジメントプラットフォームを提供する米Asanaによる「OpenAI Codex」の活用事例を公開した。Asanaは最先端のフロンティアモデル（最先端の大規模言語モデル）を搭載したCodexを活用し、自社の大規模なコードベースにおける長年の技術的課題を解決したという。

• 発表によると、Asanaは長期間にわたり同社のソフトウェア更新を阻んでいた古いテストシステムの撤去プロジェクトを実施した。当初の社内試算では完了までに少なくとも5年の歳月と約600万ドル（人員体制ベース）のコストが見込まれていたが、Codexを活用することで約2週間、約1万2,000ドルのインフラ・モデル費用で完了させたことが明らかになった。

フロントエンド近代化を阻んでいたレガシーなテストツール

Asanaが直面していたのは、過去に導入されたテストツール「Enzyme」（ReactなどのUIコンポーネントをテストするためのライブラリ）の存在だった。Enzymeはすでに活発な保守・メンテナンスが行われなくなっており、Asanaのフロントエンド基盤を最新化する上での大きな障害（ブロッカー）となっていた。

古いテスト環境が残存していることで、コード全体のアップグレード作業の難易度が高まっていたものの、コードベース全体からEnzymeを完全に除去する作業は膨大な工数を要するため、着手が難しい状態が続いていたという。

5文の指示から始まった並行エージェントによるコード変更

Asanaのエンジニアチームは、フロンティアモデル駆動のOpenAI Codexを用いてこの移行作業を自動化するアプローチを採った。

作業の進行においては、複雑で入り組んだ指示系統よりも簡潔な指示のほうが効果的であることが判明し、わずか5文のプロンプト（AIへの指示文）から作業が開始された。

具体的な運用体制として、最大4つのAIコーディングエージェントが、それぞれ独立して複製されたコードベース上で並行して稼働した。完全な自動処理に任せきりにするのではなく、人間のエンジニアが1日2回作業の進捗状況を確認し、エージェントが提案したすべてのコード変更に対して人間がレビューおよび承認を行うワークフローが敷かれた。

費用は約1万2000ドル、2週間で完全撤去を達成

この体制により、エンジニアリングの実働期間としては1.5週間、カレンダー上で約2週間という短期間で、コードベース内からEnzymeの完全な除去が完了した。

プロジェクト全体で発生したモデル利用料およびインフラ関連の総コストは約1万2,000ドルにとどまった。当初想定されていた5年間・約600万ドルという人的リソースの見積もりと比較して、期間・費用の両面で劇的な短縮となった。

AsanaのCTO（最高技術責任者）を務めるAmritansh Raghav（アムリタンシュ・ラガブ）氏は、今回のプロジェクトについて次のように述べている。

「すべての複数年プロジェクトが数週間に縮まるわけではない。だがエージェントは、エンジニアに技術の探求（craft）に充てる余裕を与え、かつては不可能だった作業への挑戦を価値あるものにしてくれる」

今後の移行やリライトへの適用拡大

今回の成功事例を経て、Asana社内では長期にわたる大規模なソフトウェアプロジェクトに対する実現可能性の判断基準が変化したとしている。

同社では今回の移行完了を受け、従来であれば数年を要すると見なされていた他のシステム移行作業やコードの書き換え（リライト）、長年未解決だったパフォーマンス課題の改善などに対しても、エージェントの適用と検証を進めていく方針だ。人間によるレビュー体制を維持しながら、エンジニアがより本質的な開発に注力できる体制を目指すとしている。