OpenAI、Codex Security研究プレビューを公開 文脈理解型application securityレビューを狙う

XでOpenAIが発表したこと

2026年3月6日、OpenAIはCodex Securityがresearch previewに入ったと発表した。投稿自体は短いが、リンク先の公式ページでの位置づけは明確だ。repositoryの文脈を理解し、可能性の高い脆弱性を検証し、一般的なAIセキュリティツールやstatic analysisより少ないnoiseでpatchまで提案するapplication security agentという説明である。

公式ページが補った内容

OpenAIによると、Codex Securityは以前はAardvarkとして運用され、昨年に少数顧客向けprivate betaとして始まった。初期の内部運用では実際のSSRFや重大なcross-tenant authentication vulnerabilityなどを見つけ、セキュリティチームが数時間以内に修正したという。ベータ期間中には精度面も大きく改善したと説明している。

あるrepositoryではscan noiseが初期導入時比で84%減少したとされる。

severityの過大報告率は90%以上下がったという。

false positive rateもrepository全体で50%以上低下したと説明されている。

直近30日間でbeta cohortの120万件超のcommitを走査し、792件のcritical、10,561件のhigh-severity findingを特定したという。

OpenAIはworkflowを3段階で説明する。まずsystem向けのeditable threat modelを作り、次に文脈やsandbox環境で問題を検証し、最後にsystemの振る舞いと整合するpatchを提案する。さらに、このpreviewはChatGPT Pro、Enterprise、Business、Edu向けにCodex webで展開され、最初の1か月は無料利用になるとしている。

なぜ重要か

重要なのは、AI security reviewをgenericなSAST風のnoiseから、文脈理解型のapplication security triageへ移そうとしている点だ。agentic developmentツールがコード生成を加速するほど、security teamはfindingが正確で実行可能でなければ新しいボトルネックになりやすい。OpenAIはCodex Securityを、その経済性を変える道具として打ち出している。

validationとpatchingの主張が実際のrepositoryでも再現されるなら、セキュリティレビューは単なるキュー処理ではなく、より狙いを定めた調査に近づく可能性がある。もちろん多様なコードベースでこの精度を維持できるかは今後の検証次第だが、方向性は明確だ。application securityは事後スキャンではなく、agent workflowの中核要素になりつつある。

出典: OpenAI X投稿 · OpenAI Codex Security公式ページ