なぜOpenAIはむしろClaudeコードを追い求めているのか？

オープンAIのCEOサム・アルトマンは、オフィスチェアに脚を組み、天井を見上げながら、まだ形になっていない答えについて考えているようだ。ある意味、これは環境とも関係している。

オープンAIの新本社はサンフランシスコのミッションベイに位置し、ガラスと淡い木材を用いた現代的な建築で、「テクノロジーの聖殿」のような趣きがある。受付の後ろには「AI時代」（Eras of AI）を紹介するマニュアルが飾られ、技術的啓示への道筋を描いているかのようだ。階段の壁には人工知能の発展の節目を示すポスターが貼られ、その中にはこう記されている：何千何万もの観客がライブ配信を通じて見守った、ある機械が《Dota 2》の試合でトップのeスポーツチームを打ち負かした瞬間だ。廊下を行き交う研究員たちは、スローガン入りのチームウェアを着ており、その一つには「良い研究には時間が必要だ」と書かれている。もちろん、理想的にはそんなに長くはかからないはずだ。

私たちは巨大な会議室に座っている。私がアルトマンに投げかけた質問は、業界を席巻しているAIプログラミング革命に関するもので、なぜオープンAIがこの波の中でリードしていないのかということだ。

今や何百万ものソフトウェアエンジニアが一部のプログラミング作業をAIに任せ始めており、シリコンバレーの多くの人々は初めて現実に直面している：自動化は彼ら自身の職をも脅かす可能性があるということだ。コーディングエージェントも、そのためにAIに高額を支払う少数の企業にとっては、重要な応用例の一つとなっている。理論上、この瞬間は完全にあり得る、いやむしろ、オープンAIのビルの壁に貼られる次の「勝利の瞬間」になるべきだったのかもしれない。しかし、今や注目を集めているのは、その名前ではない。

この会社の競合はAnthropicだ。元オープンAIのメンバーが設立したAI企業で、Claude Codeを武器に爆発的に成長している。2月に公開されたこの製品は、同社の事業規模の約5分の1を占め、年収に換算すると250億ドル超に達していると披露された。一方、情報筋によると、2023年1月末時点で、オープンAIの自社開発のコーディング製品であるOpenAI Codexの年収は10億ドル強にとどまっている。

では、なぜこのAIプログラミング競争で、オープンAIは遅れをとっているのか？

「先行優位の価値は非常に大きい」とサム・アルトマンは一瞬考え、「これをChatGPTで既に経験した」と続ける。

しかし彼の見解では、今こそオープンAIがAIプログラミングに本格的に力を入れるべき時だと考えている。彼は、既存のモデル能力は十分に強力であり、高度に複雑なコーディングエージェントを支えることができると信じている。もちろん、その能力は偶然に得られたものではなく、何十億ドルもの投資をモデル訓練に注ぎ込んできた結果だ。

「これは巨大なビジネスになるだろう」とアルトマンは言う。「経済的価値だけでなく、プログラミングがもたらす汎用的な生産性の解放も含めてだ」彼は一瞬間を置き、「この言葉を軽々しく使うことは少ないが、私はこれが数兆ドル規模の市場の一つになる可能性が高いと考えている」と付け加えた。

さらに彼は、OpenAI Codexは汎用人工知能（AGI）への「最も有望な道筋」かもしれないとも述べている。OpenAIの定義によれば、AGIとは、経済的価値のあるほとんどの仕事において人間を超えるAIシステムのことだ。

しかし、アルトマンが落ち着いた自信を持って判断を下す一方で、過去数年の社内の実情ははるかに複雑だった。より完全な内部事情を理解するために、私は30人以上の関係者にインタビューを行った。彼らには、会社の承認を得て話した現役のオープンAI幹部や社員、匿名条件下で内部の運営を語った元社員も含まれる。これらの証言を総合すると、あまり見られない状況が浮かび上がる：オープンAIは今、追いかける側に回っている。

時は2021年に遡る。当時、アルトマンや他のオープンAI幹部は、サンフランシスコのミッション地区にある彼らの初期オフィスにWIREDの記者スティーブン・レビーを招き、新技術のデモを見せた。これはGPT-3を基盤としたプロジェクトで、GitHubの大量のオープンソースコードを用いて訓練されたものだった。

現場デモでは、オープンAIのCodexと呼ばれるツールが自然言語の指示を受けて簡単なコード片を生成する様子を披露した。

「実際、コンピュータの世界で操作を実行してくれるんだ」と、当時のオープンAIの社長兼共同創設者グレッグ・ブロックマンは説明した。「命令を実行できるシステムを持っているわけだ」。当時の研究者たちもすでに、Codexは「スーパーアシスタント」の構築において重要な技術になると考えていた。

その頃、アルトマンとブロックマンのスケジュールはほぼMicrosoftとの会議で埋まっていた。MicrosoftはオープンAIの最大の投資者であり、Codexを利用して最初の商用AI製品の一つを支える計画だった。GitHub Copilotと呼ばれるコード補完ツールは、プログラマーの日常的な開発環境に直接組み込まれる。

早期のオープンAI社員は振り返る。「当時のCodexはほぼ自動補完だけだった」と。しかし、Microsoftの幹部はこれをAI時代の到来の重要な兆候と見なしていた。

2022年6月、GitHub Copilotが正式にリリースされると、数ヶ月で数十万のユーザーを獲得した。

最初にCodexを担当したオープンAIのチームは、その後、他のプロジェクトに配置換えられた。一人の早期社員は、「将来的にはモデル自体がプログラミング能力を持つようになると判断したため、Codexの専任チームを長期的に維持する必要はないと考えた」と語る。一部のエンジニアはDALL-E 2の開発に従事し、他はGPT-4の訓練に回された。当時の判断は、オープンAIをよりAGIに近づけるための重要な道筋だった。

その後、2022年11月にChatGPTが登場し、2か月で1億人以上のユーザーを獲得した。社内のほぼすべての他のプロジェクトはこれにより停止を余儀なくされた。以降数年間、オープンAIにはAIプログラミング製品を担当する専任チームは存在しなかった。一人の元Codex関係者は、「ChatGPTの成功後、AIプログラミングは新たな『消費者向け優先』戦略の範疇には入らなくなった」と語る。同時に、業界ではこの分野はすでにGitHub Copilot（実質的にはMicrosoftの主戦場）に「カバー」されているとみなされていた。オープンAIは主に、基盤となるモデルの提供だけを担っていた。

こうして、2023年と2024年、オープンAIのリソースは多模態AIモデルとインテリジェントエージェントに振り向けられる。これらのシステムは、テキスト、画像、映像、音声を同時に理解し、人間のようにカーソルやキーボードを操作できるよう設計された。この方向性は当時の業界トレンドにより適合していた。Midjourneyの画像生成モデルがSNSで急速に普及し、「見て、聞いて、理解する」ことがAIの次なる高次元の知能への鍵と考えられた。

一方、Anthropicは異なる道を選んだ。同社もチャットボットやマルチモーダルモデルを開発しているが、より早期にプログラミング能力の潜在性に気づいたようだ。最近のポッドキャストでブロックマンは、「我々は早い段階から『高度にプログラミング能力に焦点を当ててきた』」と認めている。彼は、Anthropicがモデル訓練において、学術コンテストの複雑なプログラミング問題だけでなく、実コードリポジトリからの大量の「混沌とした」コードも取り入れたと述べた。

「これは後になって気づいた教訓だ」とブロックマンは語る。

2024年初頭、Anthropicはこれらの実コードリポジトリデータを用いてClaude 3.5 Sonnetを訓練し始めた。6月にこのモデルが公開されると、多くのユーザーがそのプログラミング能力に感銘を受けた。

この性能は、Cursorというスタートアップ企業で特に証明された。20代の若者たちが創業したこの会社は、自然言語で要求を記述するとAIが直接コードを修正するAIプログラミングツールを開発した。CursorがAnthropicの新モデルに接続されると、ユーザーベースは急速に拡大したと、関係者は語る。

数か月後、Anthropicは内部で自社のコーディングエージェント製品、Claude Codeのテストを開始した。

Cursorの人気が高まる中、オープンAIは一時このスタートアップの買収を試みた。しかし、複数の関係者によると、交渉が本格化する前に、Cursorの創業チームはこの提案を拒否した。彼らはAIコーディング業界の潜在力を信じており、独立して発展を続けたいと考えていた。

当時、オープンAIは最初の「推論モデル」OpenAI o1の訓練を進めていた。このモデルは、答えを出す前に段階的に推論を行うことができる。リリース時に、同モデルは「複雑なコードの正確な生成とデバッグ」において特に優れていると示された。

ミシェンコは、AIモデルのプログラミング能力の飛躍的な進歩の理由の一つは、「プログラミングが『検証可能なタスク』だからだ」と説明する。コードは動くか動かないかの二択であり、これがモデルに非常に明確なフィードバック信号を与える。エラーがあれば、システムはすぐにどこに問題があるかを知ることができる。オープンAIはこのフィードバックループを利用し、o1をより複雑なプログラミング問題で訓練し続けた。

「コードリポジトリ内で自由に探索し、修正を実施し、自身の結果をテストする能力——これらはすべて『推論』能力の一部だ——がなければ、今日のコーディングエージェントはこれほどの水準には到達できなかった」と彼は言う。

2024年12月までに、オープンAI内部では複数の小規模チームがAIコーディングエージェントに専念し始めた。その一つのチームはミシェンコとティボー・ソティューが共同リーダーを務める。ソティューはGoogle DeepMind出身で、現在はCodexの責任者だ。

彼らの最初の関心は、社内の研究開発ニーズからだった。AIを使って大量の反復作業を自動化し、モデル訓練やGPUクラスターの監視などを効率化することだ。

もう一つの並行プロジェクトはアレクサンダー・エンビリコスが主導した。彼は以前、オープンAIのマルチモーダルエージェントプロジェクトを担当し、現在はCodexのプロダクト責任者だ。エンビリコスは「Jam」というデモプロジェクトを開発し、社内で急速に広まった。

マウスとキーボードを操作するのとは異なり、Jamはコマンドラインに直接アクセスできる。2021年のCodexデモは、AIが人間のためにコードを生成し、それを人間が実行していたが、エンビリコスのバージョンはAI自身がコードを実行できるものだった。彼は振り返る。「あのとき、マルチモーダルなインタラクションが我々の使命を実現する道だとずっと考えていた。たとえば、人間がAIと画面を共有しながら一緒に作業する、といったことだ」。「しかし、突然、これこそが本当の実現方法だと明確になった。モデルにコンピュータへのプログラム的アクセス権を直接与えることこそが、真の解決策だと」

これらの散発的なプロジェクトは数か月かけて徐々に統合され、2025年初頭にオープンAIがOpenAI o3の訓練を完了したとき、より進化したプログラミングモデルが完成した。これにより、真のAIコーディング製品の構築基盤が整った。一方、AnthropicのClaude Codeはすでに公開準備に入っていた。

Claude Codeのリリース前（2025年2月に「限定研究プレビュー」として導入、5月に正式公開）には、AIプログラミング分野の主流は「バイブコーディング」と呼ばれるスタイルだった。開発者はAI支援ツールを使ってプロジェクトを推進し、人間が方向性を決め、AIが具体的な実装を補助するというものだ。これらのツールには数億ドルの投資が集まっていた。

しかし、Anthropicの新製品はこの流れを一変させた。Jamのデモのように、Claude Codeはコマンドラインから直接操作でき、開発者のファイルやアプリケーションにアクセスできる。もはやAIは「補助」だけではなく、開発者が仕事の全工程をAIエージェントに任せることが可能になった。

この変化を受けて、オープンAIは競合製品の迅速な投入を加速させた。ソティューは2025年3月に「スプリントチーム」を結成し、数週間で社内の複数チームを統合し、AIコーディング製品の早期リリースを目指した。

同時にアルトマンは、「追い越し」を狙った買収も模索した。AIコーディングのスタートアップWindsurfを30億ドルで買収しようとしたのだ。オープンAIの幹部は、この取引が成熟したAIコーディング製品と経験豊富なチーム、既存の企業顧客基盤をもたらすと考えた。

しかし、この買収はその後停滞した。ウォール・ストリート・ジャーナルによると、問題は最大のパートナーであるマイクロソフトにあった。マイクロソフトはWindsurfの知的財産権へのアクセスを望んでいた。2021年以来、MicrosoftはオープンAIのモデルを使い、GitHub Copilotに技術支援を提供してきたが、新たなAIコーディングエージェントの登場により、GitHub Copilotは旧世代のツールの域を出なくなっていた。もしオープンAIが新たなコーディング製品をリリースすれば、Microsoftにとっては好ましくない結果になる可能性もあった。

この交渉は、オープンAIとMicrosoftの関係が最も緊迫していた時期に重なった。両者は協力契約の再交渉を進めており、オープンAIはMicrosoftのAI製品と計算資源のコントロールを弱めようとしていた。結局、Windsurfの買収はこの駆け引きの犠牲となり、7月にオープンAIはこの取引を断念した。その後、GoogleはWindsurfの創設チームを採用し、残る社員は別のAIコーディング企業Cognitionに買収された。

「当時はもちろん、この取引が成立すれば良かったと思う」とアルトマンは語る。「しかし、すべての取引をコントロールできるわけではない」。彼は、「Windsurfの買収が我々の進展を加速させると期待していたが、Codexチームの成長も非常に印象的だった」とも述べる。交渉が進む中、ソティューとエンビリコスは引き続き製品開発とアップデートを続けていた。

8月、アルトマンは一気に加速を決断した。

グレッグ・ブロックマンはAI能力の評価に、彼自身が考案したミニゲーム「リバース・チューリングテスト」（Reverse Turing Test）を好む。数年前に自らコードを書き、その後はAIエージェントにこのゲームをゼロから再実装させている。

ゲームのルールは非常にシンプルだ。二人の人間プレイヤーがそれぞれ別のコンピュータの前に座り、各自の画面には二つのチャットウィンドウが表示される。一つはもう一人の人間プレイヤーとつながり、もう一つはAIとつながっている。プレイヤーはどちらがAIかを推測しつつ、相手に自分がAIでないことを誤認させることを目指す。

ブロックマンは言う。「去年の大半の時間、オープンAIの最強モデルはこのゲームを構築するのに数時間かかり、その過程で大量の明確な人間の指示と支援が必要だった。でも、去年の12月には、Codexは巧妙に設計されたプロンプト一つで、完全に動作するバージョンを直接生成できるようになった。底にあるのは新しいGPT-5.2モデルだ」。

この変化はブロックマンだけでなく、世界中の開発者も気づき始めた。AIコーディングエージェントの能力が突如として明らかに向上したのだ。AIプログラミングをめぐる議論は、最初はClaude Codeに集中していたが、やがてシリコンバレーの技術界を超え、メディアの注目の的となった。

さらには、プログラミング経験のない一般ユーザーも、AIを使って自分のソフトウェアプロジェクトを直接作り始めている。

この利用量の爆発的増加は偶然ではない。この期間、AnthropicとオープンAIはともに多額の資金を投入し、より多くのAIコーディングエージェントのユーザーを獲得しようとした。複数の開発者はWIREDに、「月額200ドルのCodexやClaude Codeのサブスクリプションで、実際には1000ドル以上の価値を超える利用枠を得ている」と語る。この「寛大な」上限設定は、市場戦略の一環だ。まず開発者に日常的にAIコーディングツールを使い慣れさせ、その後、企業向けには利用量に応じて課金する。

関係者によると、2025年9月時点では、Codexの利用量はClaude Codeの約5％だったが、2026年1月にはその比率は約40％にまで拡大した。

テック系スタートアップで10年働いた開発者ジョージ・ピケットは、最近Codexをテーマにしたオフラインの集まりを企画し始めた。

「明らかに、我々はAIエージェントを使ってホワイトカラーの仕事を代替している」とピケットは言う。「ただ、そのことが社会に何をもたらすのか、正直誰にもわからない。大きな衝撃をもたらすことは間違いないが、私は未来に対しては比較的楽観的だ」。

一方、推定価値110億ドルの効率化ソフト企業Notionの共同創設者サイモン・ラストは、GPT-5.2のリリース後、彼とコアエンジニアチームは主にCodexの使用に切り替えたと述べる。その理由は、安定性の向上だ。

「Claude Codeはしばしば『騙す』ことがある」とラストは言う。「タスクが進行中と表示されても、実際には何も動いていないことがある」。

オープンAIの研究者でCodexの挙動を担当するケイティ・シーは、「Codexのデフォルトスタイルは『ドライブレッド』と形容されることもあるが、むしろこの不飾りなコミュニケーションを好むユーザーも増えている」と述べる。「多くのエンジニアリング作業は、批判的なフィードバックを受け入れ、それを攻撃とみなさないことが本質だ」と。

また、大手企業もすでにCodexを採用し始めている。オープンAIのアプリケーション事業責任者フィジ・シモは、「ChatGPTはすでにAIの代名詞となっており、B2B市場で大きな優位性を持つ。企業はすでに馴染みのある技術を導入したいと考えている」と述べる。彼女はさらに、「オープンAIのCodex販売の核心戦略は、ChatGPTや他のオープンAI製品とセットで提供することだ」と付け加えた。

シスコのプレジデント兼最高製品責任者ジートゥ・パテルは、社員に対して、Codexのコストを気にする必要はないと明言した。「重要なのは、できるだけ早くこのツールに慣れることだ」。社員が「これらのツールを使うと失業するのでは」と心配した際の彼の答えは、「そんなことはない。使わなければ、競争力を失い、失業することになる」と。

今や、AIコーディングエージェントに対する不安はシリコンバレーの技術界を超え、社会全体に広がっている。ウォール・ストリート・ジャーナルは先月、Claude Codeを一部の規模1兆ドルのテック株売却の原因の一つとし、ソフトウェア開発がAIに大規模に置き換えられることを投資家が懸念していると報じた。数週間後、AnthropicがClaude Codeを使ったCOBOL旧システムの改修を発表した際には、IBMの株価は25年ぶりの最悪の日を記録した。

一方、オープンAIもAIコーディングエージェントを一般に広める努力を続けている。会社はスーパーボウル期間中に、OpenAI Codexに関する広告を数百万ドルかけて放映し、ChatGPTの宣伝は行わなかった。

ミッションベイの本社では、ほとんど誰もCodexの使用を説得される必要はなかった。私がインタビューした多くのエンジニアは、今やほとんどコードを書かず、ほとんどの時間をCodexと対話して過ごしていると語る。時には、「集団でコミュニケーションを取る」ことさえある。

本社の一角では、Codexハッカソンの様子を見学した。約100人のエンジニアが大きな部屋に詰め込み、4時間以内に最良のデモプロジェクトを作るというものだ。オープンAIの幹部が前に立ち、ノートパソコンを見ながらマイクでチーム名をアナウンスする。各チームの代表は緊張しながら壇上に上がり、やや震える声でAIプロジェクトを紹介する。最終的な勝者にはPatagoniaのバックパックが贈られた。

多くのプロジェクトは、Codexを使って開発されており、エンジニアの支援にも役立っている。例えば、Slackのメッセージを自動的に整理して週次レポートにするツールや、OpenAIの各種内部サービスを解説する内部AIガイドのようなウィキペディア風のツールだ。かつては数日、場合によっては数週間かかっていたこれらのプロトタイプも、今や数時間でできる。

退出時、私は入口で元Instagram幹部のケビン・ウェイルに出会った。彼は現在、OpenAIの「OpenAI for Science」部門を率いている。彼は、「Codexが徹夜作業を手伝ってくれている」と話し、翌朝結果を確認する予定だという。こうした働き方は、彼や数百人のOpenAI社員の間で日常となっている。2026年の目標の一つは、「自動化インターン」を開発し、AIそのものの研究に役立てることだ。

シモは、今後のCodexは単なるプログラミングツールにとどまらず、ChatGPTや他のすべてのOpenAI製品のタスク実行エンジンとなることを目指していると述べる。アルトマンも、汎用版のCodexをリリースしたいと考えているが、安全性の懸念も抱いている。

彼は言う。「2026年1月末、技術的背景を持たない友人が、爆発的に流行しているAIコーディングエージェントOpenClawのインストールを頼んできた。私は断った。今はまだ、それは良いアイデアではないと考えている。たとえば、OpenClawが重要なファイルを誤って削除する可能性もあるからだ」。

皮肉なことに、その数週間後、オープンAIはOpenClawの開発者を採用したと発表した。

多くの開発者は、今やCodexとClaude Codeの競争はかつてないほど激しいと語る。しかし、これらのツールの能力が向上し、企業の管理者がますます多くの業務に導入するにつれ、社会が直面する問題は「どのAIコーディングツールを使うか」だけにとどまらなくなっている。

一部の監督機関は、オープンAIがClaude Codeの追い上げの過程で、安全性の問題を後回しにしているのではないかと懸念している。非営利のMidas Projectは、GPT-5.3-Codexのリリース時に安全性の約束を弱め、サイバーセキュリティの潜在リスクについて十分に開示していないと批判している。

これに対し、グレースは、「オープンAIは安全性を犠牲にしてまでCodexを推進しているわけではない」と反論し、同団体の指摘は誤解だと述べる。

たとえ去年、AIの発展を支援するために親AIのスーパーPACやドナルド・トランプ支持の団体に2,500万ドルずつ寄付したオープンAIの共同創設者グレッグ・ブロックマンも、新たな現実には複雑な感情を抱いている。

シリコンバレーのエンジニアの間では、ブロックマンは「極度に熱心な」管理スタイルで知られている。リリース前夜までコードを徹底的に調べるタイプだ。ある意味、今の「放任」スタイルは彼にとって気楽なものになっている。「過去には、多くの不必要な細部に頭を悩ませていたことに気づく」と彼は言う。

しかし、同時に、「数十万のAIエージェントの隊長」となり、これらのシステムに自分の目標やビジョンを実行させる立場になると、各問題の具体的な解決策に深く入り込むのは難しくなる。

「ある意味、これは自分が問題の『脈拍』を失っているような感覚だ」とブロックマンは語る。