GPT-5.5の「定員オーバー」は氷山の一角：Codexを襲う慢性的なキャパシティ問題

一旦社内の警報が鳴ると、対応は迅速だった。

• 東部夏時間 午前6:32 — OpenAIのステータスページがインシデントを「確認済み（Identified）」に変更 。
• 同 午前7:39頃 — Vaibhav Srivastav氏がX（旧Twitter）でエラーを公式に認め、ステータスページへの誘導を開始 。
• 同 午前7:40頃 — Codex責任者ティボー・ソッティオー氏が投稿：「一部のCodexユーザーが「モデル定員オーバー」による高いエラー率を経験していることを認識しており、安定化に向けて取り組んでいます」。
• 同 午前9:32 — 緩和策が適用され、監視が開始される 。
• 同 午前9:48 — ステータスがグリーンに：「影響を受けたすべてのサービスが完全に復旧しました」。

この障害は、CLI、VS Code拡張機能、デスクトップアプリを含むCodexの全領域に影響を及ぼした 。公式のインシデント発生時間は約3時間だったが、ユーザーが実際に被った業務上の混乱期間ははるかに長い。

沸点に達した開発者の不満

プロフェッショナルおよびProプランの契約者にとって、これは単なる「小さな不便」ではなかった。それは生産性への直接的な脅威だった。OpenAIデベロッパーコミュニティやXでの反応は、感情的で激しいものだった。

不満の中核は、単にサービスが停止したことではなく、その「壊れ方」にあった。ユーザーは、Codexのセッションが「途中で状態を保存せずに強制終了する」と報告。作業の文脈を手動で再構築し、やったことをやり直す必要に迫られたのだ 。英国のあるユーザーは苛立ちをこう鮮明に表現した。「Codexがいつ落ちるのかわからず、何が終わって何が終わっていないのかを延々と確認しなければならない。まったくもって容認できない」。

一般的なエラーメッセージ自体も怒りの大きな原因だった。「別のモデルを試せ」というアドバイスは、主要モデルが使用不可の時に再試行すべきか、推論努力レベルを下げるべきか、あるいは単に待つべきかの判断材料を何ら提供していなかった 。

OpenAIのコミュニケーションに対する信頼も傷ついた。複数のユーザーが、コミュニティの報告や個人的な体感に基づく問題の開始時刻と、公式ステータスページが動き始めた時刻の間にずれがあると指摘し、これがインシデントの透明性を疑わしいものにしている 。

不満が渦巻く中、開発者たちの一種の「ブラックユーモア」も生まれた。インフルエンサーのマシュー・バーマン氏は、willcodexquotareset.comというサイトを開設し、「今後48時間以内にCodexの割り当てがリセットされる確率は94%」とジョーク交じりに表示してみせた 。Diggのセンチメント分析によると、会話の63.8％はポジティブで迅速な修正に感謝する声が多かった一方で、36.2％はネガティブであり、相次ぐ障害を受けてサービスの信頼性を疑問視する声が目立った 。

問題多き一年：2026年のCodex信頼性

今回の6月15～16日のインシデントは、一度限りの出来事ではない。これは、2026年5月初旬から本格化したCodexの慢性的なパフォーマンス低下の中で、最も顕著な急上昇を示したものだ。GPT-5.5のキャパシティ飽和とレート制限のミスマッチというパターンが繰り返し表面化している。

2026年に発生したCodex関連の主要イベントのタイムラインは、プラットフォームが恒常的なストレスにさらされていることを示している。

• 4月23日 — 「選択モデルが定員オーバー」エラーがコミュニティフォーラムで初めて広く報告される。セッション途中での失敗や状態未保存の問題を指摘する声も 。
• 5月7日以降 — Codexのレイテンシ増大や再接続ループといったパフォーマンス低下が相次ぎ、公開応答時間の悪化が計測される 。
• 5月12日 — 「2倍のキャパシティ」ロールアウト後、Codexアプリのストリーム切断が頻発し、WebSocketクローズエラーで終了 。
• 5月13日 — GPT-5.5で高エラー率が発生。無料ユーザー層に特に大きな影響 。
• 5月14日 — Codex CloudとCode Reviewサービスで32分間の高失敗率 。
• 5月29日 — OpenAIの全サービスが停止。ChatGPT、API、DALL-E、Codex、Soraが同時ダウン 。
• 6月3日 — Codex、ChatGPT、Responses APIでエラー率上昇。約6.2時間継続 。
• 6月11日 — 夕方にCodexでGPT-5.5のエラー率上昇、今回の大規模障害の前兆となる 。
• 6月15～16日 — 「選択モデルが定員オーバー」エラーが約3時間の本格的な障害に発展 。

共通の要因は明白だ。GPT-5.5への需要が、レート制限、推論努力の過負荷、あるいはより広範なインフラのひずみなど、設定された上限に衝突し続けているのである。6月16日の修正はレート制限のリセット、つまり「上限にぶつかった」という症状に対する対症療法であり、キャパシティ不足とモデルの人気との根本的なミスマッチを解決するものではなかった。高負荷なコーディングタスクにCodexを採用する開発者が増え続ける中、より深いインフラ拡張の解決策が示されない限り、このエラーは再び発生する可能性が高いと言えるだろう。