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21日で37TB書き込み、年640TB相当――Codexのログバグが突いたSSD耐久の限界

Shiritomo編集部 @shiritomoAI_jp 2026年11月16日更新

21日間で37テラバイト。
これは、あるユーザーがAIコーディングツール「Codex」を使っていたパソコンのSSDに、実際に書き込まれたデータ量です。
年間に換算すると約640テラバイトにもなるペースで、一般的な1TB SSDの耐久量をゆうに超えます。
AIにコードを書かせたり、3D制作を任せたりする人にとって、知らないうちにストレージの寿命を削っているかもしれないという話です。

先に結論をまとめると：
– OpenAIの「Codex」に、ログの記録設定が原因で異常な量のデータをSSDへ書き込んでしまうバグがあった
– 21日で37TB、年換算で約640TBの書き込みペースは、一般的な1TB SSDの耐久（300〜700TBW）を1年足らずで使い切る計算になる
– 原因は2026年6月に修正され、書き込み量は約85%減少した。
同じ仕組みの問題は、AIに3D制作を任せる場面でも起こりうる

Codexに見つかった異常な書き込みバグ

発端は、Codexを使っていたユーザーがSSDの書き込み量を確認したところ、主力ドライブへの書き込みが21日間で約37TBに達していたことでした。
年換算すると約640TB。
一般的な1TB SSDの耐久（TBW：Total Bytes Written、書き込み可能な総容量を示す指標）はおおむね300〜700TBWとされており、エントリーモデルなら1年に満たない期間で使い切ってしまう速度です。

原因を調べると、ログの記録レベルが「TRACE」という最も詳細な設定になっており、動作の細部までSQLiteデータベースに記録し続けていました。
ログ自体は定期的に削除されていたものの、内部の自動連番カウンターは55億を超えていたといい、見えないところで膨大な書き込みが発生していたことが分かります。
この問題はGitHub上で報告され、2026年6月23日までに3件の修正がマージされて書き込み量は約85%減りました。

3DCG制作でも同じ落とし穴はあるのか

Codexのケースは、プログラムのコーディングを任せたときに起きた問題でした。
ただ、仕組みそのものは他のAI活用にも当てはまります。

なぜSSDの耐久が問題になるのか？

SSDは書き込み回数に上限があり、TBWという指標で寿命の目安が示されます。
1TBクラスの製品ではエントリーモデルで300〜400TBW、上位モデルでも500〜700TBW程度が一般的です。
動画編集のような書き込みの多い用途では、5年前後での交換を推奨する声もあります。
Codexのバグのように年640TBのペースで書き込み続ければ、上位モデルでも1年ほどで耐久の上限に達してしまう計算になります。

Blenderなどの3D制作ツールはどうか

Blenderのような3D制作ソフトは、レンダリングのキャッシュやテクスチャのベイク処理、アンドゥ履歴、自動保存のバックアップなど、作業中に大量の中間ファイルを生成します。
人が操作する分には書き込みのペースに自然な間（ま）がありますが、AIエージェントに作業を任せて何百回ものレンダリングや書き出しを休みなく繰り返させると、Codexのケースと同じように、短時間で想定を超える書き込み量になる可能性があります。
この組み合わせに特化した実測データは今回確認できませんでしたが、仕組みとしてはCodexの事例とよく似ています。

心当たりがある場合は、SSDの状態をCrystalDiskInfoなどで定期的に確認したり、頻繁に書き換わるキャッシュ・一時ファイルの保存先をRAMディスクに切り替えたりする対策が有効です。
消耗を気にせず使える、交換前提の外付けSSDを中間ファイル専用にする運用も選択肢になります。
異常が疑われるときは、タスクマネージャーやアクティビティモニタでディスクの書き込み量が多いプロセスを確認し、ログの出力設定を見直すだけでも改善することがあります。

Shiritomo編集部の考察：ツールのコスト管理に「ストレージ」を加える

AIエージェントの導入でよく話題になるのはAPIの利用料金ですが、Codexの事例が示すのは、見えないハードウェアの消耗という別のコストです。
人が操作していれば自然に生まれる「待ち時間」や「ためらい」が、AIに任せることで消え、書き込みのような物理的な負荷だけが純粋に積み上がっていきます。
コーディングであれ3D制作であれ、AIエージェントを長時間・無人で動かす運用を取り入れるなら、API費用のダッシュボードと並べて、ストレージの書き込み量もチェックリストに加えておく価値がありそうです。

まとめ

OpenAIのCodexには、ログ設定のミスで年640TB相当のペースでSSDへ書き込んでしまうバグがあり、2026年6月の修正で約85%減りました。
同じ「AIに大量の処理を任せて書き込みが積み上がる」仕組みは、Blenderなど3D制作でAIを活用する場面にも当てはまります。
ストレージの消耗は、AIツール導入のコストとして見落とされやすい項目といえるでしょう。