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2026-09-10
OpenAIはCodexの実行基盤を公開ベータのAgents APIとして提供開始し、GPT-Live-1もAPIで利用可能にしました。ChatGPT WorkにはData agentと金融機関向け専用環境が加わり、ChatGPT/CodexではDeep ResearchとLibrary連携も拡張されました。
ニュース
OpenAIは、Codexと同じエージェント実行基盤をマネージドで使えるAgents APIを公開ベータで提供開始しました。
開発者はタスク、モデル、ツール、実行環境を指定して、長時間実行・サブエージェント対応のクラウドエージェントを構築できます。
Agents APIは全開発者向けの公開ベータで、利用自体の追加料金はなく、消費したトークンとツール利用分を支払います。
OpenAI管理サンドボックス、自社インフラ、またはCloudflare、Vercel、E2Bなどの連携先サンドボックスを実行環境として選択できます。
長いセッションではコンテキストを自動圧縮し、Tool search、プログラム的ツール呼び出し、MCP、Web検索、カスタム関数を利用できます。
複雑な処理はサブエージェントへ並列委任でき、各サブエージェントは独立したコンテキストを保持します。
対象モデルの一例はGPT-6 Astraで、破壊的変更や移行期限は今回の発表では示されていません。
既存の自前オーケストレーションを持つ開発チームは、公開ベータでのAPI安定性と料金を検証しつつ、Codex由来の実行基盤へ置き換える判断ができます。
GPT-Live-1をAPIで提供開始、フルデュプレックス音声エージェントに対応
GPT-Live-1がAPIで利用可能になり、聞く・話すを同時に扱うフルデュプレックスの音声エージェントを構築できます。
音声層は毎分0.05ドルで、より深い推論やツール呼び出しはGPT-6 Astraなどのバックエンドモデルへ委任できます。
GPT-Live-1は単一モデルで入力・出力音声を扱い、割り込み、間、周囲の雑音を処理するため、STT・LLM・TTSを連結する構成より遅延と実装負荷を抑えられます。
システムプロンプトで口調、速度、会話スタイルを指定でき、電話での予約や顧客対応を含む音声ワークフローに対応します。
複雑な判断やツール実行はGPT-6 Astraや第三者モデルに委任でき、音声モデルと推論コストを分離して設計できます。
音声層の価格は毎分0.05ドルで、APIは本日から利用可能です。カスタム音声は営業窓口への申請が必要です。
今回、既存Realtime APIからの移行期限や破壊的変更は発表されていません。
開発者は、電話・教育・接客用途で割り込み耐性と遅延を実測し、バックエンドモデルをタスク別に選択する必要があります。
ChatGPT Workに企業データ分析用Data agentを追加
ChatGPT WorkのData agentは、接続済みの企業データを自然言語で分析し、対話型ダッシュボードやレポートを作成します。
DataプラグインはChatGPT WorkとCodexで利用でき、既存のデータ権限と管理者設定を適用します。
Data agentはAmazon Redshift、BigQuery、Databricks、Snowflake、MongoDBなどの承認済みデータソースと、Google DriveやSharePointの文書を分析に接続できます。
管理者はワークスペース設定のPluginsからDataを有効化または配布し、接続先と利用ロールを制御します。
クエリには接続アカウントのテーブル、行、列の既存権限が適用され、組織の指標定義やセマンティックレイヤーを参照できます。
分析結果は共有・更新可能な対話型ダッシュボードにでき、Slackやメール、BIツールへの連携アクションは承認後に実行します。
無料個人向け機能ではなくChatGPT Workを前提とする法人向け機能で、接続と認可が必要です。
企業は、データ接続の権限設計とメトリクス定義を整備してから展開しないと、分析結果の一貫性を担保できません。
金融機関向けChatGPT for Financial Servicesを提供
OpenAIは、GPT-6 Astraと組み込み金融データを組み合わせた金融機関向けChatGPT Work環境を発表しました。
リサーチ、財務モデリング、顧客向け資料作成を対象とし、対象金融機関は営業窓口経由で利用できます。
Daloopa、PitchBook、LSEG News、Crunchbaseなどのプレミアム金融データを組み込み、根拠を追跡できる詳細な引用を提供します。
GPT-6 Astraは財務文書の数値、表、注記を読み、分析結果を文書、スプレッドシート、スライドへまとめます。
管理者はExcel、Word、PowerPointのテンプレートとスタイルガイドを配布でき、分析を自社書式のバリュエーションモデルやピッチブックに変換できます。
SAML SSO、SCIM、ロールベースアクセス制御、保持設定、監査ログ出力、情報障壁用の複数ワークスペースを備え、顧客データは既定で学習に使用されません。
対象は適格な金融機関で、個人向け無料・有料プランの一般提供や日本での提供可否は発表されていません。
金融機関は既存のデータ契約、内部統制、監査要件と照合したうえで、専用環境の導入可否を評価する必要があります。
ChatGPT WorkとCodexでDeep Researchを利用可能に
Deep ResearchがChatGPT WorkとCodexで利用可能になり、Web、ファイル、対応アプリを横断して調査できます。
調査結果は引用付きの編集可能な文書にまとめられ、利用者は実行中に方向を調整できます。
WorkまたはCodexで@Deep Researchを指定するか、Deep Researchを明示して開始します。
調査結果から、利用できるツールに応じて文書、プレゼンテーション、スプレッドシート、Siteを作成できます。
利用対象はWorkアクセスを持つPlus、Pro、Business、Enterprise、EduのWeb、デスクトップ、iOS、Androidユーザーです。
利用量は既存のWork/Codexの許容量またはクレジットを消費し、通常ChatのDeep Research上限は変わりません。
無料ユーザーは対象外で、地域ごとの提供状況はアカウントで確認が必要です。
法人利用では、調査対象に接続アプリや社内ファイルが含まれるため、情報アクセス権と引用のレビュー手順を整える必要があります。
ChatGPT LibraryでBox・Dropbox・SharePointを利用可能に
ChatGPT LibraryにBox、Dropbox、SharePointが加わり、接続済みのファイルやフォルダーを再アップロードせずに会話で利用できます。
Web版のChatとWorkで段階的に提供され、既存のファイル権限とワークスペース制御を引き継ぎます。
利用者はLibraryでファイルやフォルダーを検索し、Add from Libraryまたは@メンションで会話に追加できます。
会話の横に対応ファイルのプレビューを開き、要約、比較、分析、作成を依頼しながら原本への引用を追跡できます。
フォルダー単位で複数ファイルを対象に作業でき、コンテンツは元のストレージに接続された状態を保ちます。
Go、Plus、Pro、Business、Edu、Healthcare、EnterpriseのWeb版Chat/Workへロールアウト中で、モバイル対応は後日です。
個人・法人とも対象プランで利用できますが、接続できる範囲は既存のストレージ権限とワークスペース設定に従います。
米国の政府機関向けAIアクセスとサイバー防御支援を拡大
OpenAIは米国の連邦、州、地方、部族政府向けに、ライセンス料無料と利用料50%割引を含む27か月の契約を発表しました。
認証済み政府組織はDaybreak Blueを標準商用価格から50%割引で利用でき、サイバー防御支援も拡大されます。
対象組織は通常月額15ドルのユーザーライセンスを無料で利用でき、最低契約数なしで利用料が50%割引になります。
契約期間は2026年10月1日から2028年12月31日までで、GPT-6 Astraを含むツールへのアクセスを想定しています。
認証済み政府組織にはDaybreak Blueの利用承認とトレーニングを提供し、より高度な脆弱性調査・エクスプロイト検証・レッドチーム向けのDaybreak Redは標準商用価格で申請できます。
これは米国の公的機関向け条件であり、日本の行政機関、民間企業、個人プランには適用されません。
公共部門向けの価格と防御機能の拡大であり、一般APIの移行期限や破壊的変更はありません。
抗菌分子探索でCodexとChatGPTを活用する研究事例
César de la Fuente研究室は、薬剤耐性菌に対抗する候補分子の探索で、CodexとChatGPTを仮説立案、コード作成、データ分析に利用しています。
AIによる候補抽出は初期探索を短縮し得ますが、最終的な有効性と安全性には実験による検証が必要です。
研究室は生物のゲノム・タンパク質データから抗菌候補を探索する独自の深層学習モデルとともに、ChatGPTとCodexを利用しています。
AIは分野横断の用語理解、データセットの整理・前処理、仮説の検討、コードの作成と改善を補助します。
OpenAIは、候補分子の有効性、安全性、毒性、耐性、製造可能性の確認には実地実験と臨床・規制レビューが不可欠だと明記しています。
新製品やモデル提供条件の発表ではなく、研究ワークフローの活用事例です。