OpenAIは2026年10月16日、クレジット投資に特化した投資運用会社Benefit Street Partners（以下BSP）の事例を公開しました。ポートフォリオマネージャーが自分で分析ツールを作り、Codexにコードレビュー（書いたコードの誤りを探す作業）を任せている内容です。Codexのコードレビューの使い方を具体的に知りたい個人にも、そのまま置き換えられる頼み方のヒントが詰まっています。
要点
- OpenAIが2026年10月16日に公開した事例で、掲載情報は会社規模がEnterprise、地域がNorth America、業種がFinance、製品がCodex
- ポートフォリオマネージャーのAnant Kumarが、ローンの評価を比較するツールとクレジット契約書を分析するツールを作り、Codexをコードレビューに使っている
- 投資委員会の追加質問への回答は以前は数日から数週間かかっていたが、1ラウンド分のコメントに1日で返せるようになった
- 評価比較トラッカーは最初の版が1日で、のちの機能追加を含めた開発時間は合計10〜12時間
- 300ページ以上になるクレジット契約書の一次分析が約20分で、そのあとに1時間以上の人によるレビューが入る
何が発表されたか
Codexにコードレビューを任せて自分でツールを作る
事例のページは「Benefit Street Partners answers questions faster with Codex」という題で、2026年10月16日に公開されました。掲載情報には会社規模がEnterprise、地域がNorth America、業種がFinance、使われている製品がCodexと書かれています。主人公はBSPのポートフォリオマネージャーであるAnant Kumarで、ローンの評価を比較するツールとクレジット契約書を分析するツールを作り、Codexをコードレビューと追加質問への素早い対応に使っています。
以前の彼は、同僚に共有できるダッシュボードを作るために、ウェブサイトを作ってデータを取り込めるソフトウェアの専門知識を持つ人を必要としていました。いまはAIにコードを下書きさせ、誤りがないかレビューさせながら、自分でツールを作っています。Kumarは「アナリストとポートフォリオマネージャーだけの立場から、開発者にもなった」と語っています。
評価比較トラッカーは最初の版が1日
作ったトラッカーは、business development companies（BDCs）の公開SEC提出書類を使い、各社が同じローンをどう評価しているかを比べるものです。チームは自社のマークが他の保有者の評価とどう違うかを見られるようになりました。Kumarはこのトラッカーを作る際にCodexをコードレビューに使い、最初のバージョンは1日で仕上がっています。その後数週間かけて機能を追加し画面を整え、開発時間は合計で10〜12時間と見積もられています。
300ページ超の契約書を約20分で一次分析
もう一つのツールは、300ページ以上になることも多いクレジット契約書を分析します。投資家は、価値を貸し手から移してしまいかねない条項を見つける必要があり、以前はこの作業を外部の弁護士に依頼してページごとに読み込んでもらっていました。Kumarは注意すべき条項とリスクについて、主要な法律事務所のメモを集めてツールに取り込み、これを「組織のなかの第二の脳（a “second brain within our organization.”）」と表現しています。
アップロードされたクレジット契約書は約20分で一次分析になり、そのあとに1時間以上の人によるレビューが続きます。BSPはこのツールをGPT‑6 Astraで作り直し、現在は社内ホストのポータルで稼働しています。Kumarは「AIはデータの集約や取り込み、分析の統合にとても役立つが、最終的な投資判断は人間が行う必要がある」と話しています。
アンダーライティング（引受審査）は通常、複数ラウンドで進みます。1ラウンドは追加のデューデリジェンスと、投資委員会の質問に答える改訂メモで構成されます。案件の期間は数日から数週間と幅があるため、ラウンド数も変わります。BSPはこれらのツールを、案件数を増やすためではなく、同じ期間内に審査の余力と厳密さを増すために使っています。今後は案件をまたいで情報をつなぐ取り組みを進めており、ニュースの発生に合わせてローンを監視しポートフォリオ全体への影響を調べる継続的なアンダーライティングを長期的な目標に置いています。
個人の仕事や学びにどう使えるか
事例の中身は金融ですが、頼み方そのものは個人の業務にも置き換えられます。
自作ツールのコードレビューを頼む
フリーランスのWeb制作者や、業務の自動化スクリプトを書く会社員なら、Kumarと同じ流れがそのまま使えます。やりたいことを説明してコードを下書きさせ、そのうえで「このコードに誤りがないかレビューしてほしい」と頼む二段構えです。自分で全部読み切れないコードでも、誤りを探す目をもう一つ置けるので、公開前の不安を減らせます。
長い資料を比べる仕組みを自分で作る
公開資料を集めて同じ対象の数字を並べるという作り方は、調査やリサーチの仕事と相性がよいでしょう。例えば不動産や採用のリサーチ職なら、公開されている資料から同じ項目を抜き出して一覧にする小さなツールを、1日かけて最初の版だけ作ってみる進め方が参考になります。最初から完成品を狙わず、数週間かけて機能を足していく形です。
質問への回答までの時間を縮める
社内の会議で「この数字の根拠は」と聞かれて持ち帰りになる場面は、企画職や経理職にもよくあります。手元に数字を引き直せる自作ツールがあれば、次の会議までに返す作業が軽くなります。BSPでは、以前は数日から数週間かかっていた投資委員会への回答が、1ラウンド分のコメントに1日で返せるようになり、会議中に答えることも多くなったと紹介されています。
会社やチームで使うときのポイント
この事例で印象的なのは、ツールが最後まで人のレビューを前提にしている点です。一次分析のあとに1時間以上の人によるレビューが入り、最終的な投資判断は人間が行うと明言されています。チームで使うなら、どこまでをAIに任せどこから人が確かめるかを先に決めておくと、成果物の品質がぶれません。法人での導入や研修を検討しているなら、株式会社デジライズに相談できます。株式会社デジライズは法人向けAIリスキリングサービスで導入社数No.1（東京商工リサーチ・2026年3月末時点）で、累計600社超・5万人以上のAI活用を支援しています。
使う前の注意点
事例で示されている時間は、一次分析までが約20分で、そこから1時間以上の人によるレビューが続くという内訳です。トラッカーも最初の版が1日、合計10〜12時間と、作り込みに時間がかかっています。短縮されたのは下書きと確認の部分であり、確認そのものが消えたわけではないと読むのが妥当です。また契約書のような機微な資料を扱う場合は、社内の情報取り扱いルールに照らして判断してください。Codexを使い始める前には、公式のヘルプで最新の提供範囲や利用条件を確かめておくと安心です。
まとめ
Codexをコードレビューに使う使い方は、「下書きさせる」と「誤りを探させる」を分けて頼むだけでも形になります。BSPの事例は、専門職が自分でツールを作り、人のレビューを残したまま回答を速くした実例として読めます。体系的に学びたい人は、「1.Codexをはじめる」などがあるデジライズAIスクールのコース一覧を見てみてください。デジライズAIスクールは個人向けのオンラインAIスクールで、動画は990本以上あります。
出典
この記事は、各社の公式の発表をもとに AI で下書きし、出典の本文との照合とGoogle 検索による事実確認（ファクトチェック）を通ったものだけを公開しています。
