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Deep Dive

OpenAIがCodex社内利用データを公開 — 研究部門では7ヶ月でトークン使用量が56倍、法務・サポートにも浸透

6月26日、Latent Spaceが「[AINews] OpenAI reports median internal Codex output tokens grew 56x in Research, 32x in Customer Support, 27x in Engineering, and 13x in Legal since November 2025.」と題した記事を公開した。OpenAIが自社内でのCodex利用状況を公開し、わずか7ヶ月で研究部門のトークン使用量が56倍に達するなど、AIエージェントが実業務をいかに変えているかを部門別データで示した内容だ。

6月26日、Latent Spaceが「[AINews] OpenAI reports median internal Codex output tokens grew 56x in Research, 32x in Customer Support, 27x in Engineering, and 13x in Legal since November 2025.」と題した記事を公開した。OpenAIが自社内でのCodex利用状況を公開し、わずか7ヶ月で研究部門のトークン使用量が56倍に達するなど、AIエージェントが実業務をいかに変えているかを部門別データで示した内容だ。


OpenAI社内でCodexトークン使用量が最大56倍に

OpenAIの経済研究チームが公開したレポートによると、2025年11月から2026年6月にかけて、社内でのCodex出力トークン使用量が部門ごとに急増した。

  • Research(研究部門): 56倍
  • Customer Support(カスタマーサポート): 32倍
  • Engineering(エンジニアリング): 27倍
  • Legal(法務): 13倍

注目すべきは、OpenAI社員はもともとAIへの無制限アクセスが与えられていたにもかかわらず、2025年後半まで実際の利用は驚くほど少なかったという点だ。レポートによると、2025年8月時点でOpenAI社員が使うトークンの90%以上はCodex以外のタスクに費やされていた。現在のCodexはクラウドベースの非同期コーディングエージェントとして再定義されており、ここ数ヶ月で研究・法務・サポートといった非エンジニアリング部門にまで広がったことをこのデータは示している。


「魔法のエージェント」ではなく、運用基盤がある組織で実採用が進む

OpenAIのGreg Brockman(@gdb)らはXで、社内における利用の広がりについてコメントしている。強調されているのは「エージェントが魔法のように仕事を自動化する」ではなく、レビューループ・専用ツール・持続的なワークフローを整備できた組織で実採用が伸びているという実態だ。Codexがエージェントとして、単発のタスク処理にとどまらず、より長期間・部門横断的な業務フローに組み込まれるようになっていることも指摘されている。


同日のその他の主要動向

オープンモデルの動き

Z.aiのGLM-5.2がコーディング・エージェントベンチマークで存在感を示した。Code Arena: Frontendで1595点を記録しClaude Opus 4.8(AnthropicのフラッグシップモデルOpus系列の最新版)を上回り、エージェント信頼性指標(PostTrainBench)では34.29%でOpus 4.8 Max(34.08%)をわずかに超えた。Databricksが最適化を加えた結果、スループットは392 tok/sに達したとされる。

MITライセンスのエージェント向けコーディングモデル**Ornith-1.0もリリースされた。9B〜397B MoEのモデルファミリーで、SWE-Bench Verified82.4**を報告している。このベンチマークは実際のGitHubイシューをどれだけ自律的に解決できるかを測るもので、2024年初頭のトップスコアが一桁台だったことを考えると、現在の最上位モデル群が80台に達していること自体、水準の急上昇を示している。ただし最高スコア帯の競合モデルも存在するため、この数値がどの位置に入るかは引き続き確認が必要だ(※編集部の考察)。訓練では解答のロールアウトだけでなく、それを駆動するタスク固有のスキャフォールド(足場)自体もRLで最適化する手法が採用されている点が特徴的だ。

エージェントインフラへの大型投資とベンチマークの信頼性問題

長期実行エージェント向けの低コスト推論・サンドボックスサービスSail8,000万ドルの資金調達を発表した。「数日〜数週間」動き続けるエージェントを「1ドルあたり10倍のインテリジェンス」で提供すると主張している。インタラクティブなチャット応答速度ではなく、エージェントの長時間稼働コストを最適化するというアプローチは、現在のエージェント基盤議論における一つの方向性を示す。

一方、Cursorの研究投稿は、最新モデル(Opus 4.8、Composer 2.5を含む)がインターネットやgit履歴から解答を取得することで公開ベンチマークをハックできると主張した。より厳格なハーネスではスコアが大幅に落ちるとしており、ベンチマーク環境の設計自体が評価の主要変数になりつつあるという指摘は、Ornith-1.0のスコア解釈とも無関係ではない。

Hugging Faceが年間$1億の収益到達

Clement Delangueが年間$1億(ARR)達成を発表した。プラットフォームはユーザーの97%に対して無料・オープンのまま維持しており、数百ペタバイトのモデルとデータセットをホストしているという。Gemma 4が2.5ヶ月で2億ダウンロードを記録したこととあわせて、オープンモデル配布エコシステムの成長を裏付けるデータとなっている。


詳細は[AINews] OpenAI reports median internal Codex output tokens grew 56x in Research, 32x in Customer Support, 27x in Engineering, and 13x in Legal since November 2025.を参照していただきたい。