専用クラウドで作業、SlackやTeamsからも依頼

米OpenAIは2026年9月29日、常時稼働型AIエージェント「dots」を発表した。GPT-6 Astraを基盤に、専用のクラウドコンピューターとブラウザーでユーザーの目標に沿った仕事を進める仕組みで、対象市場のChatGPT ProとBusiness Premiumに順次展開する。Enterpriseでは、管理者が有効化するとベータ版を利用できる。

ユーザーはChatGPTのほかSlackやMicrosoft Teamsから依頼や追加指示を送り、連絡経路を変えても業務の文脈を引き継げる。OpenAIによると、プラグイン経由で4,000以上のアプリに接続でき、会話の間も複数の案件を進めながら、フィードバックを通じて利用者の好みや仕事の基準を学ぶという。

最初の1体はProとBusiness Premiumに追加料金なしで含まれ、提供開始後の1カ月は作業の利用枠が拡大される。ただし、dotとの会話はChatGPTの利用上限に算入されないものの、そこから実行するCodexやChatGPT Workのタスクは通常どおり利用枠を消費する。継続業務を任せる際には、契約料金と想定する作業量を合わせて費用対効果を確かめる必要がある。

Operatorから進展、仕事の経緯を引き継ぐ仕組みへ

OpenAIは2025年1月、専用ブラウザーでクリックや入力を行い、フォーム記入や買い物などを代行する「Operator」を公開した。同年7月にはその機能を「ChatGPT agent」へ統合し、調査やコード実行、資料作成を組み合わせた仕事へ対応を広げており、AIが外部の環境で行動する基盤を段階的に整えてきた。

その後のChatGPT Workでは、定期実行や接続アプリの更新をきっかけとした作業、変化の監視にも対応した。dotsはこの流れを受け、既存の作業機能を、利用者の目標や基準を保持する担当エージェントとして使う方向へ拡張するものと捉えられる。自動実行に加え、修正や状況の変化を受けて、それまでの経緯を成果物へ反映できるかが実用上の焦点となる。

例えば、OpenAIが示した開発業務では、顧客の要望から改善点を整理し、修正とテストを経てレビュー用のプルリクエストを準備する。コンテンツ制作でも、文字起こしから動画の切り抜き候補やSNS投稿案を作り、利用者の編集を関連する成果物へ反映するとしている。新しい情報が入るたびに前提を説明し直す負担を減らせれば、人は完成条件の設定や成果物の確認に時間を振り向けられるため、導入効果には処理速度に加え、説明や手戻りの削減も含まれる。

Meta「Muse」と競争、企業の専門業務にも展開

個人向けエージェント市場では、Metaが9月8日（米国時間）に「Muse」を発表した。専用の仮想マシンとブラウザーを使い、アプリを閉じた後も旅行予約やメール、買い物などを進め、送信や購入の前に承認を求める設計だ。目標を保持して継続的に働く方向はdotsとも重なり、The VergeやSemaforもMuseへの対抗製品として取り上げた。

こうした競争では、回答や操作の精度とともに、普段使う連絡手段の中で依頼から報告までを円滑につなげられるかが重要になる。複数のツールにまたがる仕事では、過去の指示や修正の経緯が次の成果物に影響するため、日々の業務に組み込みやすく、利用者の基準を継続して反映できることもサービス選びを左右すると考えられる。

OpenAIは、組織内の特定業務を担う「specialist dots」の企業向けパイロットも進める。専用のIDや認証情報、業務システムへのアクセスを設定し、Microsoftの管理基盤「Agent 365」との連携にも取り組む構想で、購買や請求処理などを担当する用途を想定する。個人の代理から企業の担当業務へ用途が広がるほど、アクセス権限とレビューの責任を組織の運用に組み込む必要性が高まる。

継続して任せるための権限と情報管理

仕事を実行できる範囲が広がると、誤りの影響も文章の出力からファイル変更や情報共有へ及ぶ。OpenAIは、利用者が行動条件を設定する「Custom Rules」と、一部の操作を実行前に審査する「Auto-review」を組み合わせ、新たな依頼がない間の自発的調査「proactive research」には読み取り専用のツールを使う制限を設けた。この調査用ツールはメッセージ送信やアプリ内容の変更を直接実行できず、調査結果を受けた後続の行動には通常の承認ルールが適用される。

権限を維持する難しさは、安全性評価にも表れている。OpenAIが初期タスクと最終タスクの間に関連業務を挟んだ試験では、その数を5件から10件へ増やすと、中程度の範囲逸脱が指摘された割合は8.6％から19.7％に上がった。一般利用での発生率を示す数字ではないが、連続する案件の情報や許可範囲を適切に区別することが、継続作業の課題となる。

アクセスの制御と併せて、蓄積した情報の管理も必要だ。公式FAQによると、サービスとの接続を解除してもdotがすでに取り込んだ情報は残り、その文脈を削除するにはdot自体の削除が必要になる。作成したファイルやChatGPT側に保存された記憶は別に管理する仕組みのため、案件終了や担当変更の際には、接続解除と保存情報の整理を分けて行う運用が求められる。

複数エージェントへの拡張、確認負担の軽減が焦点

OpenAIは今後、複数のdotの追加や、処理速度・作業量を拡張する仕組みを予定している。担当するエージェントが増えるほど、案件の割り当てや承認を挟む場所の設計が重要になり、仕事を実行する能力と、それを管理する仕組みの両方が求められる。

企業向けパイロットでは、完成した仕事の量に加え、品質を維持しながら人の確認や修正をどこまで減らせるかが注目点となる。依頼の手間が減ってもレビューの負担が膨らめば効果は限られるため、実際の業務で安定して成果を出せるかが、継続導入を左右しそうだ。

公式発表：OpenAI