• OpenAIがDevDay 2026で20を超える発表を行い、AIに仕事を任せる仕組みを広げた
• 常駐するdots、クラウドのCodex、判断のDecisions APIなど、8つの変化で整理する
• 提供プランやプレビューの扱いは機能ごとに違うため、使う前の確認が必要

2026年9月29日、OpenAIが開発者向けイベント「DevDay 2026」を開き、ChatGPT・Codex・モデルなどにまたがる20を超える発表を行いました。

OpenAIは今回の柱を、継続的な役割を担えるエージェントと、人とAIが協力するための新しい方法だと説明しています。製品名は多いのですが、共通しているのは、AIに仕事を任せる前提で、動く場所・判断・接続・共同作業の仕組みを広げたことです。

「誰が・どこで・何を任されるか」で、8つの変化に絞ります。

• 変化1：dots（役割を任せる相手）
• 変化2：GPT-6.1 SolとUltrafast（費用と速さ）
• 変化3：Codex Cloud（動く場所）
• 変化4：Decisions APIとAgents API（判断と実行）
• 変化5：プラグインとMCP Events（つなぐ道具）
• 変化6：専用UI（人の操作画面）
• 変化7：Space（共同作業と入口）
• 変化8：企業向けの守り

提供プランやプレビューの扱いは機能ごとに違うので、使う前に確かめてください。

変化1：dotsで、聞く相手ではなく「役割を任せる相手」になる

dotsは、常時稼働するエージェントです。OpenAIによると、GPT-6 Astraを搭載し、一つひとつが専用のクラウドコンピューターを持って、接続したアプリを横断して作業します。

使い方は、目標を伝え、自律的に行ってよいことを定めて、あとは任せる形です。最初の1つは、ProとBusiness Premiumのプランに追加料金なしで含まれます。

では、自律的に動くなら、何でもできるのでしょうか。dotsの紹介ページを読むと、そうではありません。本人が見ていない間の自発的な調査は「プロアクティブリサーチ」と呼ばれ、読み取り専用のツールで接続済みのアプリを参照するだけです。メッセージの送信も、アプリ内のコンテンツの変更も、ブラウザーやコンピューターの操作もできません。

アカウントに影響したり情報を共有したりする可能性のある操作は、自動レビューが、指示、カスタムルール、安全要件に照らして、「そのまま進める」「承認を求める」「本人が行う」に振り分けます。パスワードの変更など、特に慎重な扱いが必要な一部のタスクは、必ず本人が行います。調べ続けることと、外へ変更を加える権限は、別に設計されています。

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変化2：GPT-6.1 SolとUltrafastで、費用と速さを別々に選べる

GPT-6.1 Solは、費用を下げるモデルです。OpenAIは、難易度の高いタスクでAstraに迫る性能を、Astraの標準の入出力トークン料金の5分の1で提供すると説明しています。総合力では引き続きAstraが最上位で、ChatGPTではWorkとCodexで使えます。

速さは別の軸です。Ultrafastは、速度を最優先する仕事向けのプレミアムな速度ティアで、トークンの生成速度がCodexでは標準のAstraと比べて最大8倍、APIでは最大6倍になるとされています。APIの6倍が何と比べた倍率かは、振り返りには書かれていません。

しかも、これはトークンを生成する速さで、ツールの待ち時間やテストを含めた仕事全体の完了時間が、同じ倍率で縮むとは限りません。月額500ドルのPro 500は、最も高い利用上限に加えて、このAstra Ultrafastを使えるプランです。モデルの選択は判断の質と単価を、Ultrafastは生成の速さを変えます。

変化3：Codex Cloudで、スリープ中も進む実行場所が増える

Codex Cloudは、Codexを動かす場所に「クラウド」を加えます。自分のコンピューター上でも、スマートフォンからのリモート操作でも、クラウド上でも、必要な場所で実行できます。

公式ドキュメントによると、クラウドの各タスクは専用の作業領域を持ち、パソコンがスリープしている間も作業を続けます。ローカルでの実行がなくなるわけではなく、選択肢が増えた形です。

標準の環境づくりは、GitHubのリポジトリを選ぶところから始まり、準備した環境を複数のタスクで再利用できます。クラウドのタスクは、手元の個人用スキルを同期せず、コンピューター／ブラウザーの操作にも対応しないと、環境のドキュメントに書かれています。もう1台の自分のパソコンというより、リポジトリから立ち上げる作業場と読むのが近いでしょう。

使い分けは、仕事の置き場所で決めるのが現実的でしょう。手元のファイルを直接扱う作業はローカル、共有コードの修正とテストを続ける作業はクラウドです。実行する場所を、仕事ごとに選べるようになったことが、今回の変化の中身です。

同時に、CLIは音声に対応し、ChatGPTデスクトップアプリのコードレビューは、GitHubとGitLabに対応しました。

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変化4：Decisions APIは「選ぶ」、Agents APIは「動かす」

Decisions APIは、決まった選択肢から選ばせるためのAPIです。質問と、あらかじめ定めた有限の回答候補を用意し、テキストや画像で状況を渡すと、候補に沿った回答が返ります。OpenAIは用途として、内容の分類、依頼の振り分け、エージェントの次の行動の選択を挙げています。

使うのはLunaです。決まった選択肢から選ばせる点は、僕が使っている高速判定モデル「Jev」とよく似ています（中身は別物です）。問い合わせを営業・サポート・請求のどこへ回すかを選ばせる、といった使い方が想像できます（導入事例ではありません）。提供は、9月29日の発表時点では限定プレビューでした。

普通の大規模言語モデルでも、出力を候補に固定すれば、近い用途は作れます。ただし、形式が正しいことと、判断が正しいことは別です。置き換えを考えるなら、同じ分類問題で、精度・待ち時間・利用コストを測って比べるのが確実でしょう。

もう一方のAgents APIは、仕事を「動かす」ためのAPIです。開発者はCodexのハーネス（エージェントを動かす実行の枠組み）を、マネージドサービスとして使えます。Agents API自体は、9月10日にパブリックベータとして公開済みです。今回のDevDayで加わったのは、コンピューター操作への対応です。

ここでいうコンピューター操作は、OpenAIがホストするブラウザーで、エージェントがウェブサイトを開いて操作する仕事を指します。サイトへのアクセス承認とサインインは、アプリ側が処理します。公式ドキュメントが説明しているのはブラウザーでサイトを操作する仕事で、デスクトップ全体の操作とは書かれていません。

AWSで開発する企業向けには、Amazon Bedrock Managed Agentsもあります。分類と振り分けならDecisions API、ブラウザーやツールを使って仕事を進めさせるならAgents APIという分担になります。

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変化5：プラグインが「束」になり、MCP Eventsで変化から動き出す

プラグインは、スキル（繰り返す仕事の手順）、MCPサーバー（外部サービスへの接続）、またはその両方で作れます。今回のプラグイン拡張では、サイドバーの専用の場所、会話の横のパネル、専用のビューアーを作れます。OpenAIは、ChatGPTを人とエージェントが協働する共通の場として開放し、開発者はそこに組み込まれる新しい体験を、合計12億人のユーザーに直接提供できると説明しています。

Sitesにも、対応するプラグインを組み込めるようになりました。メンバーはそれぞれの権限でログインし、自分が接続したデータで同じアプリを使います。

仕事の始まり方も変わります。MCP Eventsは、接続先のアプリで何かが起きたときに、プラグインが自動処理を始められるようにする仕組みです。OpenAIは、提案中の仕様への対応と説明しています。流れは、接続先がイベントを示し、ChatGPTが購読し、起きたらWebhookで通知する、の3段階です。接続先がMCP Eventsに対応している必要があります。

僕も実際に、MCP Eventsを使って作ってみました。自分のサービスから、ChatGPTに依頼して処理してもらえます。APIの代わりに使えるので、非常に可能性があると感じています。

ChatGPTのイベント起動タスクで対応が明記されているのは、Gmail、Slack、GitHubの3つです。1つのタスクで複数のイベントは使えますが、イベントと時刻のスケジュールは併用できません。使い分けは、毎朝のニュース整理のような見回りは時刻起動、データベースに記事が追加されたときの下書き作成のような即応はイベント起動の出番です。これも活用例で、導入事例ではありません。

変化6：専用UIが効くのは、人が「見て・比べて・直す」仕事

専用の画面は、いつ作る価値があるのでしょうか。OpenAIの開発者向け資料は、カスタムUIは任意で、人が構造化された情報を確認（inspect）・比較（compare）・編集（edit）・承認（confirm）・移動（navigate）する必要があるときに追加する、と書いています。UIがなくても仕事を終えられるよう、MCPのツール単体でも役に立つ状態に保つことも求めています。

公式が拡張の実例として挙げているのは、CanvaとFigmaとAdobeです。Canvaは、デザインの作成とプレビューを、ChatGPTのサイドバーの機能として提供しています。FigmaはChatGPTのデスクトップアプリで、入力欄からファイルを検索してメンションできます。Adobeは、AcrobatとPhotoshopでのファイル編集を、ChatGPTの中で行えます。

3つに共通するのは、テキストで結果を返すだけでは足りず、対象物そのものを見て選び、直したほうが速いことだと読めます。画面が効くのは、答えを受け取る仕事ではなく、現物を触って判断する仕事です。

では、業務ツールではどうでしょうか。SalesforceのプラグインはOpenAIの説明で、権限のあるCRMレコードの確認、商談の把握、フォローアップの準備に使えます。HubSpotやLinearも、データの参照や質問への回答が中心です。これらは、一覧や承認の画面がなくても成り立つ種類の仕事に見えますが、Salesforceのページは「Interactive」と表示していて、画面を持つ部分もあります。

一方、今月の商談30件を並べて、停滞の理由と次の行動を見比べ、更新する案件だけを選んで、まとめて反映するなら、一覧と承認の画面が効くでしょう。これはOpenAIが専用画面を発表したという話ではなく、既存の機能と公式の設計原則からの整理です。

OpenAIの基準ではなく、ここまでの整理から、検討の目安を5つにまとめます。1つでも強く当てはまるなら、作る価値があるでしょう。

• 候補や状態が多い
• 見た目の配置に意味がある
• 何度も編集する
• 影響の大きい変更を、人が確認する
• その画面を、継続して使う

逆に、「顧客Aの最新の商談状況を要約する」「会話からissueを1件作る」のように、入力も出力も少なく、途中で人が一覧を見ない仕事は、MCPだけで足ります。MCPとUIは二択ではなく、MCPだけで足りるか、人の操作画面まで作るかの選択です。

変化7：Spaceからサインイン、購買まで、仕事の入口がChatGPTに集まる

ChatGPT Spaceは、AIやチームと一緒に仕事を進める拠点です。ページ、ファイル、共有された作業を1か所にまとめます。計画や表を置いて更新し続ける「ページ」と、見せながら説明する「スライド」があり、どちらもチームが直接編集でき、ChatGPTにも修正を頼めます。

会話や会議ともつながります。チームタスクは、スケジュールやメールの新着をきっかけに動き、Slack・Teamsでは@ChatGPTに依頼できます。Meetingsプラグインは、録音した会議メモをSpaceに保存して、計画への反映を頼めます（ベータ版）。

外との入口は2つあります。ChatGPTでのサインインは、パスワードを新しく作らずに、対応する製品へ入る仕組みで、渡るのは名前、メールアドレス、設定していればプロフィール写真だけです。OpenAI Marketplaceは、対象の企業が、OpenAIとの既存の利用契約額の一部を、承認済みパートナーのソフトウェアに充てられる企業向けのベータ版で、最初の32のパートナーに、Adobe、Figma、Salesforce、HubSpotなどが入っています。

サインインがログイン、Marketplaceが契約額を使った調達を担うと見ると、道具を見つけ、使い始め、企業が調達する流れが、OpenAIとChatGPTの周りに集まっていくと読めます。

変化8：守りは3種類。データ・コード・権限は別の問題

最後は、企業向けの守りです。守る対象が違う機能が、同時に発表されました。まずデータです。Private Intelligenceは、Private Safety Processingを備えたゼロデータ保持と、Private Inferenceのプレビュー版を組み合わせたものです。OpenAIが顧客のコンテンツを保持しないまま、自動の安全性審査ができる、と説明しています。

「保持しない」を「どこにも記録が残らない」と読むのは早計です。Private Safety Processingでは、安全性分類器の照会や承認されたサンプリングで選ばれたやり取り（入力と出力）が暗号化され、顧客が管理するクラウドストレージに書き込まれます。その暗号化された記録は、少なくとも30日間保持する設定が求められます。

OpenAIが保持するのは、運用情報と保存先の参照で、内容のコピーではありません。ほかに、審査で出る限定的な安全性シグナルがOpenAIに送られます。対象は、ゼロデータ保持の承認を受けたAPI組織で、公式ドキュメントはChatGPTについては書いていません。

Private Inferenceは、コンフィデンシャルコンピューティングと、検証可能な厳格な制御を組み合わせる仕組みで、現在はプレビューです。コンフィデンシャルコンピューティングは、一般に、処理中のデータをハードウェアで保護する技術で、自社のパソコンでモデルを動かすローカルLLMとは別の話です。

コードのほうはCodex Security Cloudです。接続したGitHubのコードを対象に、新しいコミットの継続チェックと、リポジトリ全体のスキャンを組み合わせます。調査、重複の自動排除、修正案づくりはクラウドで進み、ノートPCを閉じていても作業が続きます。公式ドキュメント上はリサーチプレビューです。守る対象は、ソフトウェアの弱点です。顧客データの扱いとは別の層です。

ただし、これらがそろっても、誤った相手への送信や発注は防げません。きちんと保護して処理した資料でも、送信の権限があれば、誤送信という別の問題が起きます。データの保護、コードの検査、行動の権限は、別々に設計するものです。

実務では、読む、下書きを作る、外部に反映する、の3つの工程に分けて、顧客への送信や支払いは誰が判断するかを先に決めておくのが現実的でしょう。dotsの「そのまま進める／承認を求める／本人が行う」の振り分けは、この考え方と重なります。

明日から確認する3つ

8つの変化から、実務で先に確認したいことを3つに絞ります。

• 任せる仕事を「読む」「下書きを作る」「外部に反映する」の3工程に分け、外部反映は誰が確認するかを決める
• 仕事の始め方を、時刻起動かイベント起動かで選ぶ。イベント起動は、接続先の対応を先に確認する
• 専用UIが要るかは、5つの目安で見る。MCPだけで足りる仕事に、画面を足さない

20を超える発表の全体は、公式の振り返りにまとまっています。提供プランやプレビューの扱いは項目ごとに違うので、使う前に、自分のプランと設定を確かめてください。

よくある質問（FAQ）

Q1. OpenAI DevDay 2026では何が発表されましたか？

2026年9月29日に開かれた開発者向けイベントで、ChatGPT・Codex・モデルなどにまたがる20を超える発表がありました。この記事では、常時稼働するdots、費用を下げるGPT-6.1 Sol、クラウドで動くCodex Cloud、Decisions APIとAgents API、MCP Events、専用UI、Space、企業向けの守りの8つの変化に絞って整理しています。

Q2. dotsは、何でも自動で実行してくれるのですか？

実行しません。本人が見ていない間の自発的な調査は読み取り専用で、メッセージの送信やアプリ内の変更はできません。アカウントに影響する操作は、自動レビューが「そのまま進める」「承認を求める」「本人が行う」に振り分け、パスワードの変更など一部は必ず本人が行います。最初の1つは、ProとBusiness Premiumのプランに追加料金なしで含まれます。

Q3. MCP Eventsを使えば、どのアプリの変化でもChatGPTが自動で動きますか？

動きません。接続先のアプリがMCP Eventsに対応している必要があります。MCP Eventsは提案中の仕様で、ChatGPTのイベント起動タスクで対応が明記されているのはGmail、Slack、GitHubの3つです。1つのタスクで複数のイベントは使えますが、イベントと時刻のスケジュールは併用できません。

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2時間で、AI活用術を実践のハンズオンで学べます。ChatGPT Workでの自動化術など、過去回のアーカイブ：https://handson.workstyle-evolution.co.jp/

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