はいでは早速話していきましょう。まずは身近なところから話していきます。 共同で編集できるスライドが発表されました。
今回オープンAIが発表したのはチャットGPTの中で複数の人間とAIエージェントが同時に編集したりコメントをつけたりできるようなスライドこちらが発表されました。
テンプレートからスライドを作り始めてチャットGPTの中でそのままプレゼンができるそういった機能も搭載しています。
面白いと思ったのがパワーポイントとかグーグルスライドこうしたものに変換をする時に書式を保ったまま書き出せる点も面白いと思いました。
AIで作ったスライドってフォーマットを移した時に崩れてしまうそういった経験ある方も多いと思います。
そういった部分も考えて作られているのは仕事でAIを使う上で安心して使える材料だと思います。
この共同で編集できるスライドはプロプラン、ビジネスプラン、エンタープライズで提供予定とされています。
はいでは次どんどん行きます。次は今回のDevDayの目玉機能と言っても良い発表だと思います。
それがDOTSです。DOTSと書いてドッツあの点々のドットです。
DOTSを一言で言うと常に働き続けるAIエージェントです。 今までのチャットGPTってこちらが話しかけて答えが返ってきて会話は終わり
基本的にはこちらが指示を出した時だけ動くものでした。 今回発表されたDOTSはそうではなくて
AIに目標を渡しておくとこちらが話しかけていない間でもその目標に向かってバックグラウンドで働き続けます。
つまりクラウド上で働き続けるAIエージェントと言い換えることもできます。 人間はタスクの進捗を追いかけて状況が変わったらフォローしたり
判断が必要なところだけ介入する、そういった仕事の進め方ができるようになります。 じゃあこのDOTSどうやってそれを実現しているのかというとこれが結構面白いです。
DOTSはそれぞれが自分専用のクラウド上のコンピューターとブラウザーを持っています。 なので人間のパソコンやスマホの電源が切れていても
DOTSはクラウド上で作業を続けることができます。 あとはスラックやマイクロソフト、Teams、Gmail、Googleドライブ
こういったアプリと連携してそこでの動きを監視したり資料を準備したりできます。 公式で紹介されているDOTSの使い方を例に挙げると
例えば営業の提案書を状況の変化に合わせて常に最新の状態に保っておくとか あとは製品の公開に向けた資料を仕様の変更に合わせて追いかけておく
こういった使い方が紹介されています。 こういったずっと誰かが気にかけておかないといけないようなタスク
それを任せることができるクラウド上のAIエージェントといった感じでしょうか。 ちなみにこのDOTSはオープンAIの最上位モデルである
GPT-6 ASTRAで動いています。ではこのDOTS誰が使えるのかというとチャットGPTのプロプラン
これは月額100ドルと200ドル あとは後で紹介する500ドルのプランがありますけどこのプロプランの18歳以上のユーザーで
利用できます。 そして日本も対象です。あとはビジネスプランやエンタープライズ
工事向けプラン。管理者が有効にするとベータ版として使うことができます。 ただこのDOTSは段階的に展開されているので対象のプランでもまだ使えない場合があります。
使えるのはデスクトップアプリかパソコンのブラウザーからでスマホのアプリは今後対応予定とのことです。
はいでは続いてのトピックは新しいモデルの話です。 オープンAIのDevDayでは新しいモデルのGPT-6.1 SOLが発表されました。
ちょうど前回のエピソードでGPT-6 SOLについて話しました。 そのエピソードの公開当日にGPT-6.1 SOLという新しいバージョンが発表されてしまうという
公式の説明ではGPT-6.1 SOLはAIエージェントとしてのコーディング あとはパソコンの画面を操作するタスク
そして専門的な業務で最上位モデルのアストラに近い性能を出していると報告されています。
しかも最上位モデルのアストラのトークン価格の5分の1で使えるとのことです。
ではこのGPT-6.1 SOL誰が使えるのかというとここ少し注意が必要なので掘り下げます。
利用できる対象プランはプラスプランプロプランあとはビジネスエンタープライズ あとはエデュノプランで使用できます。
ただしここ注意点なんですけどチャットGPTの仕事向け機能であるワークと後はコーデックスで使えます。
なので通常のチャットの画面では対象外とされています。 私チャットGPTの有料プランを契約しているとでもGPT-6.1 SOLが見当たらない
こういった方はここを確認してみてください。 チャットの画面ではなくワークのタブの画面です。
あともう一つ今回のデブデイで発表された内容ではないんですけど 実はイベントの前日に上位モデルのGPT-6.1 ASTRAの公開を取りやめたと
こういったニュースをウォールストリートジャーナルが報じています。 そしてオープンAIもこれを認めています。
もともとの予定では10月にGPT-6.1 ASTRAを公開予定だったそうです。
ただ社内の安全性のテストでユーザーの許可の範囲を超えて作業を進めてしまうという問題が見つかったので公開を取りやめたと報道されています。
結構最近はこういったニュースも耳にします。 AIエージェントが暴走して本来の目的を超えたような挙動をしてしまうと
先ほどのDOTSのようにAIが自律的に動作するような環境では 人間が許可した範囲の中だけで動作をできるのか
そういった部分も重要な要素だと思います。 今回の発表では全体を通してAIエージェントのクラウドへの移行
これがかなり進んでいる印象を受けました。 DOTSは一人一人が自分専用のクラウドのコンピューターを持っていると
そしてCODEX、オープンAIのコーディングに特化したAIエージェント CODEXはもともとクラウドでもタスクを実行できましたが
今回CODEX in the Cloudとしてその使い勝手は大きく広がっています。 パソコンを閉じてもAIの作業はクラウドで継続することができますし
あとは別の端末からAIの作業を確認することもできます。 つまりAIが仕事をする環境が自分のパソコンの中からクラウドへ移行しつつある
これまではパソコンの前に座ってAIに指示を出す こういった使い方が中心でした
これからはAIにクラウドで仕事を任せておいて人間はその結果を確認する このような使い方が増えていきそうです
では次のトピックいきます オープンAIから判断モデルが公開されました
個人的にあの今回一番興味深いトピックと思っています これ何かというと前回紹介したGPT-6 Lunaあるじゃないですか
軽量で大量のタスクを処理するのに向いているモデル でこのルナを使ってあらかじめ決めた選択肢の中からAIが答えを選ぶという仕組みです
例えばお客様からメールの問い合わせがあった時にその問い合わせ内容が請求についてなのか 契約上の質問
契約の相談 このどれに当てはまるかを選ぶというものです
文章を生成して答えを書くそういったものではなくて 選択肢の中から一つを選んで返してくれるというものです
ここまで聞くといやいやそういったことって今までのモデルでもできましたよね という話になると思いますそれはその通りです
AIに問い合わせメールの内容を渡してこれをどれかに分類してくださいと こういったタスクは今までのAIでもできます
ただこの判断モデルが違うのは返すのは回答ではなくてその選択肢の答えだけです 従来のように回答を返すのではなく選択肢だけを返すのでコストも安くスピードも早いというメリットがあります
テストに例えると普通のAIが記述式の問題に文章で答えるのに対して 判断モデルはマークシート式の問題に答えるAIです
選ぶだけなので早くて安くて答えの形がぶれないというメリットがあります こうした動きは振り分けのタスクや次にどう動くかの条件を決めたりするのに適しています
オープンAIが発表した数字では通常のルナの呼び出しが1.6秒かかるところ この判断モデルでは0.15秒で処理をしてくれると
AIが瞬時に判断だけを下す こうした動きはあらゆる場面で応用できると思います
で実はこの判断モデルオープンAIが最初ではありません 引きつけ役はタイプセーフAI社のJEBというモデルです
タイプセーフAIというスタートアップが9月15日 えっとちょうど先月に発表したモデルで創業者は元オープンAIの研究者です
このJEBではAIがはいかいいえで答えたり選択肢から選んだり あとはスコアをつけたりこういった判断だけを提供するモデルです
このタイプセーフAI社によると一般的な大規模言語モデルと比べて同じような判断の タスクで40倍から200倍早いと言われています
このJEBが発表されてから結構あのAI界隈が盛り上がっていろいろなシーンで応用されています
そしてこのJEBの発表からわずか2週間ほどで何が起きたのかというと判断モデルが次々に登場しました
オープンAI、クラウドフレア、あとはアマゾン こういった会社が同じように判断モデルを公開しました
JEBをきっかけに多くの人や企業が判断モデルに参入している こんな状況です
このJEBというか判断モデルかなり面白いと思います 既存のAIのワークフローに導入することでコストをより安く
そして処理速度をさらに速くすることができます 例えばそうですね会社でAIのチャットボットや
AIによる電話受付の機能を導入しているとします この時顧客の問い合わせ内容に対して
AIが判断して次の受け答えをする そういった流れをとっていると思うんですけど
その問い合わせに対して判断の振り分けが必要になる場面 こういった場面でJEBが活躍します
例えばお客様の問い合わせ内容に応じてその後の処理を切り替えたり そういった判断が必要なタスクで従来のAIに比べて
40倍から200倍早い処理を行うことができると つまりより素早い対応をユーザーに提供できることになります
実は私もこのJEB実際の現場で使ってるんですけど 使ってみて面白いなと感じました
アイデア次第でいろいろな使い方ができるなと ユーザーが入力した内容に対して複数の選択肢の中から
どれが一番マッチするのか高速に判断を下す そういったタスクで使用できます
ちなみに日本語のタスクでも全然問題なく利用できます おそらく今後いろんな場面でこういった判断モデル使われていくと思います
実は気づいたら判断モデル使ってたみたいなケースは出てくると思います AI業界の一つのトレンドとして頭の片隅に判断モデルというものが出てきたと
覚えておいて損はないと思います こんな感じで今年のオープンAIデブデイ2026は様々なことが発表されました
それこそ去年のデブデイを振り返ると AIエージェントを作るためのツールやコーディングエージェントのコーデックスが発表されました
去年はAIエージェントの土台が作られた年だったように思います 一方で今年はAIエージェントをどう動かすか
具体的にどのような場面でAIエージェントを活躍させていくのか そういったことを中心に発表された年のように思います
AIが道具というポジションから人間と一緒に仕事を進めていくような存在 このような変化を感じたデブデイでした