OpenAI Dots：OpenAIの常時稼働AIエージェントとは？

TL;DR

OpenAI Dots は ChatGPT 内の常時稼働のパーソナルエージェントです。 GPT-6 Astra によって動作し、Dot は専用のクラウドコンピュータを持ち、会話の合間でも割り当てられた作業を継続できます。本ガイドは、Dots の役割を理解し、Dot、Codex、ChatGPT Work、カスタム API エージェントの選択を支援します。

Dots は Codex や ChatGPT Work の単純な代替ではありません。Codex はソフトウェアエンジニアリングに特化し、ChatGPT Work はより長く多段のタスクや完成物に焦点を当てています。Dot は進行中の作業の上位で動く持続的なパーソナルエージェントに近く、必要に応じて Work や Codex のタスクを調整できます。

開発者にとっての主なトレードオフは、利便性と実装コントロールのバランスです。Dots はエージェント体験を管理します。カスタム API エージェントは、ツールインターフェース、アプリケーション挙動、コスト帰属を開発者が定義できます。正確な課金には、モデル・ツール・コンピュート・サードパーティ料金と使用記録の突合が引き続き必要です。

Key Takeaways

• OpenAI Dots は永続的なパーソナルエージェントであり、単体の基盤モデルではありません。
• Dot はクラウドコンピュータ、連携アプリ、メモリ、継続作業を統合します。プロアクティブな調査は読み取り専用です。
• Codex はソフトウェアエンジニアリング、ChatGPT Work は実質的な完成物、Dots はタスクをまたぐ継続的な責任に注力します。
• API エージェントは、関数スキーマ、実行ロジック、承認、ログ、アプリ UX に対する開発者のコントロールを提供します。
• API の使用記録はきめ細かなコスト帰属を支援しますが、正確な料金には請求の突合が必要です。Dots は、確認したドキュメントには同等の開発者向け公開台帳を提供していません。

What Are OpenAI Dots?

OpenAI は Dots を、進行中の作業を扱う常時稼働のエージェントとして説明しています。新しい AI モデルというより、管理されたエージェント製品として理解するのが適切です。その知能基盤は GPT-6 Astra であり、開発者は自分のアプリケーション向けに GPT-6 Astra API in CometAPI を通じて同モデルにもアクセスできます。そのモデルを呼び出しても、Dots 製品やその管理ランタイムが提供されるわけではありません。

通常の ChatGPT の会話は、主にリクエスト駆動です。あなたが質問し、ChatGPT が回答し、その後は利用可能なコンテキストから会話が続きます。Dot は永続性の概念をより強めます。目的を与え、アクセス可能なアプリケーションを決め、どの程度自律的に動けるかを定義します。

各 Dot は専用のクラウドコンピュータとブラウザを受け取ります。調査、データ分析、ドキュメント作成、ソフトウェア構築が可能で、結果をレビュー用に返せます。クラウドでの作業はユーザーのコンピュータがオフでも継続できます。接続されたローカルコンピュータに委任された作業は別の可用性要件があります。

Primary Role and Ongoing Responsibility

製品の能力が排他的だと仮定するのではなく、必要な成果に基づいて選びましょう。ローンチオーナーは継続性のために Dots、デッキ作成に Work、機能実装に Codex を使うかもしれません。ここでの表は製品の重心を説明しており、技術的な厳密な境界を示すものではありません。

Task Delegation and Local Availability

Dots はバックグラウンド作業、クラウドスレッド、接続されたコンピュータ上の Work や Codex タスクを作成できます。ローカルタスクの場合、ChatGPT アプリを開いた状態で接続されたコンピュータをオンラインに保ってください。Dot のクラウド環境はローカルブラウザのログインを自動で引き継いだり、既存のすべての会話へアクセスしたりはしません。

Codex はこう尋ねます: “どのソフトウェアを作る（あるいは変更する）べきですか？”

ChatGPT Work はこう尋ねます: “どんな作業を完成させればよいですか？”

Dots はこう尋ねます: “どんな責任を継続して引き受けておきましょうか？”

What Can OpenAI Dots Do?

Ongoing Work and Follow-up

Dot は会話をまたいで継続的な責任を担います。ローンチブリーフを最新に保ち、新しいフィードバックを調査し、関連情報が変化したときに意思決定を見直せます。情報源、望ましい成果、更新のスケジュールまたはトリガー、あなたの承認が必要な決定を与えてください。

読み取り専用のプロアクティブな調査 を行い、プライベートノートを保持することもできます。このモードはコンテキストを収集します。影響の大きい後続アクションは引き続き権限とレビューの対象です。

Cloud Computer and Connected Apps

各 Dot はクラウドコンピュータとブラウザを持つため、あなたのデバイスがオフでもクラウドでの作業を継続できます。プラグインは、アカウントの権限内で連携アプリへのアクセスを提供します。ローカルコンピュータは別個のオプション接続です。ローカル作業には、ChatGPT アプリを開いた状態でオンラインに保ってください。

Documents, Analysis, and Software Tasks

Dot は調査、データ分析、ドキュメント作成、ソフトウェア構築を直接実行できますし、有用な場合には Work や Codex タスクを調整することもできます。責任が進むにつれて、出力、重要な決定、必要な承認をレビューしてください。

取り消し線付きの素材は改訂レビューのために元のセクション位置に保持されています。有用なポイントは上記に集約済みです。

How Do OpenAI Dots Work?

概念的には、Dots は次の5つのレイヤーを組み合わせています。

• GPT-6 Astra が推論とエージェント的知能を提供します。
• 永続的なエージェントコンテキストにより、Dot は目標を記憶し、会話間で責任を継続できます。
• 専用のクラウドコンピュータが、ブラウジング、ファイル作業、コンピュータベースのタスク向けの環境を提供します。
• プラグインと連携サービスが、外部データとアクションへの構造化アクセスを提供します。
• 承認と安全性の仕組みが、意図されたアクションを実行可能かどうかを判断します。

したがって、モデルはエージェントの一部にすぎません。製品は、モデルを永続的な実行環境、権限、連携ツール、メモリ、アクションレビューに包み込みます。

概念的には、目標が計画、コンテキストの取得、ツールの使用または委任、レビュー、そして継続作業へとつながります。これは、OpenAI の内部アーキテクチャの公開図ではなく、読者向けのメンタルモデルです。

メモリには明確なレイヤーがあります。会話、関連する ChatGPT の保存メモリ、そして Dot 自身の好み・決定・責任に関するノートです。これらのノートは完全な書き起こしではなく、ChatGPT のメモリ設定を変更しても、すでに作成されたノートが必ずしも変わるわけではありません。

How Does OpenAI Dots Handle Safety and Permissions?

常時稼働のエージェントは、通常のチャットボットより強固な制御を必要とします。私人情報を読む可能性があり、アクションを実行できるためです。OpenAI はそのため、能動的な情報収集と影響の大きいアクションを分離しています。

Dots の権限とカスタムルール により、ユーザーはアクションを許可、チェックを要求、またはブロックできます。プラグインの権限は別に適用されます。これらのコントロールは組み込みの保護策を上書きせず、ワークスペース管理者はカスタムルールの可用性を制限する場合があります。

Dots も誤りを犯す可能性があります。影響の大きいワークフローでは、権限、承認境界、レビューが引き続き重要です。

Automatic Action Review

アカウントに影響を与える、または情報を共有する前に、自動レビュー が指示、権限、カスタムルール、保護策をチェックします。アクションを許可する、あなたの承認を求める、あるいはパスワード変更のようにステップをあなたに任せる場合があります。カスタムルールは組み込みの保護策を上書きしたり、アプリアクセスを付与したりできません。

Privacy and Training Data

Business、Enterprise、Edu のワークスペース では、ビジネスデータはデフォルトでモデルの学習に使用されません。個人プランの対象の会話とタスクは、そのアカウントのデータ制御設定に従います。OpenAI はプロアクティブな調査や Dot のプライベートノート自体を直接学習には使用しません。それらの情報が対象の会話やタスクに入った場合、その利用は適用される設定に従います。なお、このデータポリシーは、記載のすべてのプランが Dots にアクセス可能であることを意味するものではありません。

OpenAI Dots vs. Codex vs. ChatGPT Work

Dots、Codex、ChatGPT Work はすべてエージェント的な作業が可能なため重なり合いますが、意図された責任の単位が異なります。

Codex はソフトウェア開発ワークフローに特化しています。ChatGPT Work は、調査、分析、ファイル作成など、今すぐまたはスケジュールに沿って委任したいタスクを扱います。Dots は継続的な責任を追加します。直接作業を行ったり、有用であればタスクを委任したりもできます。

Finished Deliverables vs. Ongoing Responsibility

ChatGPT Work と Dots は実行できる作業が重なります。Work の依頼は、競合分析デックのような具体的な成果に焦点が当たりがちです。Dot はローンチの責任を継続的に負い、状況が変わったときにフォローアップを調整します。これは製品の重心を説明するものであり、排他的な技術的境界ではありません。

How Should You Evaluate OpenAI Dots in Real Work?

モデルのベンチマークは、Dots が特定のビジネスワークフローをどれほど確実に完遂するかを立証しません。モデルは構成要素の一つに過ぎません。連携アプリ、権限境界、ログイン要件、変化するコンテキスト、ユーザーのレビューが最終結果に影響します。

ローンチブリーフの維持やサポート課題の調査のような代表的な作業で Dots を評価してください。結果の正確性、必要な人手介入の量、エージェントが権限をどれだけ遵守するか、新情報到着後に適切に再開するかを測定します。代替案を比較する際は、タスク、利用可能なツール、受け入れ基準、レビュー方法を一貫させてください。

API 実装では、完了タスクあたりのコスト、リトライ、レイテンシ、失敗したツール呼び出しも測定してください。生のモデルスコアだけでは、管理された Dot とカスタムエージェントのどちらが適しているかは判断できません。

OpenAI Dots vs. Building Your Own Agent on the API

Managed Setup and Developer Responsibilities

Dots は利便性を最適化します。API エージェントはコントロールを最適化します。

Dots では、モデル選択（製品内）、クラウド環境、メモリ、連携アプリ、エージェントループ、安全性インフラの多くを OpenAI が運用します。OpenAI API では、開発者がエージェントの多くを自ら定義します。

OpenAI の Agents API と下位の Responses/Agents ツールは、モデル、インストラクション、ツールスキーマ、MCP 接続、実行環境、可観測性、アプリケーションロジックに対する明示的なコントロールを提供します。

カスタム API エージェントでは、永続化、スケジューリング、権限、認証情報の取り扱い、障害回復、デプロイ、ユーザー向けコントロールをあなたのチームが実装または構成する必要があります。プロバイダーの安全要件や API 機能サポートは引き続き適用されます。

Cost Attribution and Billing Reconciliation

Dot の会話は ChatGPT の使用制限にカウントされません。 プランはより深い作業のためのアローワンスを提供し、委任された Work や Codex のタスクはそれぞれの製品の制限を使用します。これらは別の使用カテゴリとして扱ってください。カスタム API エージェントは代わりに、顧客、チケット、部門への支出帰属のための会計フックを公開します。

記録されたエージェント使用量とトレース は、ルートエージェントおよびサブエージェントの作業帰属に役立ちます。使用量はベストエフォートであり、欠落したり後から更新されたりすることがあり、最終的な請求ではありません。ドキュメント化された使用量フィールドは、キャッシュ書き込み回数を別に公開しないため、キャッシュ書き込みの課金が適用される場合に、それらのフィールドだけで正確な料金を算出することはできません。

本番のコスト見積もりには、選択したプロバイダーの請求記録と、モデルの最新の価格ドキュメント を用いてください。コンテキスト長、サービス層、リージョン処理、ツール、インフラにより合計は変わり得ます。OpenAI の価格は CometAPI の見積りではありません。

タスク台帳を維持し、非キャッシュの入力、キャッシュ読み取り、（利用可能な場合の）キャッシュ書き込み、出力（推論を含む）、リトライ、サブエージェント呼び出しを分けて記録してください。さらに、該当するツール、サンドボックス計算、インフラ、サードパーティ料金を加算し、その見積りを請求された料金と突合します。キャッシュ対象の入力を、調整なしに総入力に二重計上しないでください。

これは、完全な請求データが利用可能な場合に精緻な会計を可能にしますが、すべての API 使用レスポンスを正確なコスト明細にするものではありません。また、Dots が本質的に高価であることを意味するものでもありません。

Tool Schemas and Execution Control

Dots は、ユーザーが対応する連携を接続し、権限やカスタムルールを定義できるようにします。API エージェントでは、呼び出し可能なインターフェース（関数名、引数型、許可値、実行コード、バックエンド認可、ユーザーに見せる UI）を開発者が定義できます。これは API のサポート範囲内での実装レベルのコントロールです。

以下のスキーマは、2 つの必須引数と固定のステータス値を持つ 1 つの操作を公開します。これはツール定義であり、完全な実行アプリケーションではありません。あなたのバックエンドが関数を実装し、リードへのアクセスを強制する必要があります。

{
  "type": "function",
  "name": "update_lead_status",
  "description": "Update only the sales-stage field for an existing lead.",
  "strict": true,
  "parameters": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "lead_id": {
        "type": "string"
      },
      "status": {
        "type": "string",
        "enum": [
          "qualified",
          "unqualified",
          "follow_up"
        ]
      }
    },
    "required": [
      "lead_id",
      "status"
    ],
    "additionalProperties": false
  }
}

厳密な関数スキーマ は、生成される引数を制約します。アプリケーションは関数を実行し、テナント所有権と認可をチェックし、状態遷移を検証し、必要な承認を適用します。有効なスキーマ自体は、アクションが認可されていることや、モデルが正しいビジネス判断を下すことを保証しません。

Dots は、内部のツールスキーマ、オーケストレーション、課金計測を置き換えるための、同等の開発者向け公開インターフェースを提供しません。しかし、連携アプリと許可されたアクションに対する意味のあるユーザーコントロールは提供します。違いは、Dots にコントロールがないことではなく、公開されるコントロールの粒度にあります。

Can Developers Build a Dots-Like Agent with OpenAI's API?

はい、ただし Dots の複製が単一の API 呼び出しで実現するわけではありません。開発者は、永続セッション、関数呼び出し、ウェブ検索、コンピュータ使用、MCP サーバー、バックグラウンド実行、トレーシング、カスタムオーケストレーションを組み合わせて、常時稼働エージェントの多くのアーキテクチャ上の考え方を再現できます。

トレードオフはエンジニアリング作業です。Dots はエージェントスタックを製品としてパッケージ化し、API は構成要素を提供します。

When Should You Use OpenAI Dots Instead of an API Agent?

Dots は、エージェントが主にあなた個人のために存在する場合に有用です。連携サービスをまたいで情報を整理したり、多くの小さなタスクにまたがって継続性を維持したり、調査を調整したり、プロジェクトをフォローしたりする、といった用途です。

エージェントが主にあなたの製品やビジネスプロセスの中で機能する場合は、カスタム API エージェントの方が理にかなっています。テナント単位の課金、決定論的な関数スキーマ、正確なモデルルーティング、独自の承認システム、内部の可観測性、アプリ固有の UI、ツールレベルのアクセス制御、明確なコスト上限が必要であれば、API アーキテクチャが適しています。

この比較はパーソナルな Dots に焦点を当てています。OpenAI は組織的な役割向けのスペシャリスト Dot もパイロット中です。独自アプリ内にエージェント動作を埋め込み、その実装を制御する必要がある場合、カスタム API エージェントが最も適切です。

Can OpenAI Dots Access Your Local Computer?

自動的にはアクセスしません。Dot のクラウドコンピュータはユーザーのデバイスとは別です。ローカルコンピュータを接続する と、ローカル作業向けの別個の権限が付与されます。ローカルコンピュータを Codex に接続したり Work Sync を有効にしたりしても、それだけで Dot にアクセスが付与されるわけではありません。一部のウェブサイトはクラウドブラウザをブロックしたり検証を要求したりします。ローカルタスクを開始しても、クラウドブラウザのセッションは移行されません。

How Can CometAPI Fit Into an API-Based Alternative to Dots?

目標が ChatGPT Dots のインターフェースを再現することではなく、独自のエージェント製品を構築することであれば、統一モデル API はモデルレイヤーで有用です。

GPT-6 Sol API in CometAPI は、OpenAI 互換のインターフェースを通じて複雑なエージェントワークロードをサポートできます。より新しいワークロード向けには、GPT-6.1 Sol API in CometAPI が、エージェント的なコーディングやプロフェッショナル作業のための別の選択肢を提供します。

カスタムデプロイでは、アプリケーションが作業をエージェントオーケストレータに送ります。オーケストレータはビジネスルールを適用し、サポートされるモデルエンドポイントとツールを呼び出します。アプリケーションは独自のログ、コスト台帳、承認レイヤーを維持します。モデルゲートウェイはモデルアクセスレイヤーを提供しますが、完全なエージェントランタイムを自動的に提供するわけではありません。

選択した各エンドポイントについて、使用予定の API 機能（ツール呼び出し、構造化出力、使用量フィールド）のサポートを検証してください。OpenAI ホストの Agents API 環境とトレースが、OpenAI 互換ゲートウェイ経由で利用可能だと想定しないでください。CometAPI の請求は CometAPI 独自の料金と記録に照らして確認する必要があります。

What Are the Main Limitations of OpenAI Dots?

• コントロールの粒度: Dots はルールと権限を提供しますが、API と同等の開発者レベルのオーケストレーション面はありません。
• コストの可視性: サブスクリプションでの利用は簡潔ですが、API ワークロードのような呼び出し/トークン/ツール単位の会計は同じではありません。
• ウェブサイト適合性: 自動エージェントはログイン、ボット対策、アクション制限に遭遇し得ます。
• 可用性: アクセスはプラン、地域、ワークスペース構成に依存します。
• 自律性リスク: 永続エージェントも誤り得るため、権限とレビューが引き続き必要です。

Who Can Use OpenAI Dots and Where Can You Create One?

Dots の提供状況 は段階的に拡大中です。2026年10月12日時点の確認では、対象の Pro 100、Pro 200、Pro 500 のユーザーは 18 歳以上で、欧州経済領域（EEA）、英国、スイスを除く地域で利用可能です。Business Premium と Enterprise は全世界で展開中で、Enterprise は管理者による有効化が必要です。対象であっても、すでにアカウントにアクセスが付与されているとは限りません。

最新の ChatGPT モバイルアプリ、デスクトップアプリ、またはデスクトップブラウザで Dot を作成し、同じ Dot をデバイス間で利用できます。モバイルウェブは非対応です。10月5〜9日のアップデート で、モバイルでの作成、外観のカスタマイズ、プラグイン接続が追加されました。ローカルコンピュータの接続には引き続きデスクトップアプリが必要です。

Conclusion

Dots は ChatGPT を個々の会話から継続的な委任された責任へと拡張します。Dots はコンテキストを保持し、クラウドで作業し、連携アプリを利用し、必要に応じて Work や Codex タスクを調整し、レビューや意思決定が必要なときにユーザーを関与させます。

継続的に作業を進めるための管理されたパーソナルエージェントが必要なら Dots を選びましょう。エンジニアリングワークフローには Codex、実質的な完成物には ChatGPT Work を。あなたの製品にカスタムツールインターフェース、アプリ固有のオーケストレーション、個別の顧客やワークフローに結びついた課金プロセスが必要なら、API エージェントを構築しましょう。その追加のコントロールは、実装と保守の作業を伴います。

FAQ

Can a Dot Resume Local Work After My Laptop Goes Offline?

クラウド作業と接続コンピュータでの作業は実行環境が異なります。Dot はあなたのラップトップがオフでも自身のクラウド環境で作業を継続できますが、そのラップトップに割り当てたタスクは、ChatGPT アプリを開いた状態で接続コンピュータがオンラインである必要があります。無人継続を想定する前に、タスクの実行場所を確認してください。クラウドブラウザはローカルブラウザのセッションを継承しません。

Does Pausing a Dot Stop Every Delegated Task?

いいえ。一時停止、タスクの停止、スケジュールのキャンセル は別個のコントロールです。一時停止は Dot のメインタスクを止めます。委任されたタスクを停止するには Activity を開き、繰り返しタスクを無効化または削除するには Scheduled を開きます。通話を終了しても、割り当て済みの作業が必ずしも停止するとは限りません。完了済みのアクションは、エージェントを停止しても取り消されません。

Does Messaging a Dot in Slack Grant It Access to Other Apps?

いいえ。メッセージングチャネルとアプリ接続は異なる種類のアクセスを付与します。アプリ接続はアカウント権限 と作業の実行環境に依存します。必要な連携は別途接続し、その許可されたアクションを確認してください。通信手段だけでは、受信箱、リポジトリ、ローカルファイルへのアクセスは付与されません。

Can API Usage Fields Alone Determine an Exact Agent Bill?

必ずしもできません。使用量は遅れて到着したり利用不可だったりすることがあり、一部のコストには追加の請求データが必要です。リトライ、サブエージェント作業、（適用される場合の）キャッシュ書き込み、ツール、計算、サードパーティサービスを含めてください。記録された使用量は会計の入力として扱い、独自のタスク識別子に紐づけ、単一の使用レスポンスを完全なコスト明細として扱うのではなく、請求と突合してください。

Do a Dot's Private Notes Reset When ChatGPT Memory Settings Change?

必ずしもリセットされません。Dot のプライベートノートと ChatGPT の保存メモリは別個のコンテキスト源です。ノートは意思決定や好みを連絡手段をまたいで追跡できますが、完全な書き起こしではありません。ChatGPT のメモリ設定を変更しても、既存の Dot のノートが必ずしも削除されるわけではありません。保持させたいコンテキストを変更する際は、関連するコントロールを確認してください。