チームの業務調整を支援する企業であるAsanaは、OpenAI Codexを使用して、旧式のテストシステムを2週間で置き換えました。同社のプラットフォームは、顧客が業務を管理・追跡・実行するのを助けるために、AIエージェントと自動化を使っています。フロントエンドスタックを刷新するにあたり、Asanaは、完了までまだ数年かかる長期のコード移行(code migration)を終える必要がありました。従来のペースは、少人数のエンジニアが他の優先事項と並行して少しずつ進めるもので、このペースでは完了まであと約5年かかると見込まれていました。Codexを使うと、Asanaは約2週間でプロジェクトを完了しました。

Enzymeを取り除く作業の背景

このプロジェクトで、AsanaのエンジニアはCodexを使用してEnzymeを取り除く作業を行いました。Enzymeは旧式のテストシステムであり、同社のコードをアップグレードしにくくしていました。また、Enzymeは積極的なメンテナンスが行われなくなっており、Asanaのフロントエンドスタック刷新の妨げになりつつありました。

Codexの使い方と進め方

Asanaは、フロンティアモデル(frontier models)を搭載したCodexを使用して作業を行いました。5文のプロンプトから、最大4つのコーディングエージェントが並列で動き、それぞれコードベースの別々のコピー上で作業を行いました。

1人のエンジニアが1日2回の頻度で進捗を確認し、提案された変更をすべてレビューしました。シンプルな指示が、手の込んだ構成よりもうまくいきました。暦の上で2週間、エンジニアリング工数にして1.5週間分の作業の後、Enzymeは完全に取り除かれました。

移行以外の効果と、Asanaの取り組み

この作業は、フレームワーク移行(migration)そのもの以外の効果ももたらしました。具体的には、テストカバレッジの向上、質の低いテストの修正、および旧来のテストインフラの整理です。

Asanaはチームの業務調整を支援する企業であり、そのプラットフォームは顧客の業務管理にAIエージェントと自動化を使っています。Asanaはエンジニアリング組織にも同じアプローチを取り入れており、エンジニアはフロンティアモデルを搭載したOpenAI Codexを使って大規模なコードベースの変更に取り組み、提案された変更を一つずつレビューして承認しています。OpenAIの発表には「数年がかりのプロジェクトがすべて数週間に縮まるわけではありません。しかし、エージェントはエンジニアが職人技(craft)に使える余地を増やし、かつては不可能だった作業を試みる価値のあるものにできます」という引用が掲載されています。

コストの見積もりと今後の展望

モデルとインフラのコストは、合計で約$12Kでした。Asanaは、同じ範囲を手作業のエンジニアリングで完了させた場合、フルロードのエンジニアリング工数で約$6Mに相当したと見積もっています。この経験は、長期にわたるソフトウェアプロジェクトのうち、どれが取り組むのに現実的かについての同社の認識を変えました。

この移行が完了したため、Asanaは、以前は数年かかると考えていた他の移行や書き直し、パフォーマンス問題でもエージェントを試すことができます。チームは、人がレビューを続けながら、エンジニアが職人技に集中する余地が増えることを期待しています。