バックグラウンドでの発見、タスクの実行、社外への約束には、それぞれ異なるルールが必要です。
OpenAIは2026年9月29日、専用のクラウドコンピューターを持ち、プロジェクトを継続し、フィードバックから学ぶ常時稼働型Agent「Dots」を発表しました。公式発表によるとGPT-6 Astraで動作し、プラグインを通じて4,000以上のアプリに接続できます。ChatGPT、Slack、Teamsで依頼を受け、チャネルをまたいで文脈を引き継ぎます。
変わるのは、モデルとの仕事の進め方です。従来の会話では、人が質問し、AIが回答します。Dotsが示すのは、人が目的と基準を渡し、Agentが作業を進め、成果物と判断が必要な問題を戻す関係です。ウィンドウを閉じても仕事は自然には終わりません。人が見張ることで制御していた手順に、明示的なルールが必要になります。
ただし、常時稼働は無制限の権限ではありません。バックグラウンドの調査、依頼されたタスクの実行、企業向け試験導入のspecialist dotsは、区別して考える必要があります。
会話の外で進む仕事が製品の中心になる
発表ページには、顧客フィードバックの繰り返し現れる問題を見つけ、修正、テスト、動画付きPRを準備する開発者のDotが登場します。製品担当者のDotは、スコープ変更に合わせて公開資料を更新します。営業担当者のDotは、顧客要件と製品文書を照合し、概念実証とテスト計画を作り、未解決の問題を戻します。
共通するのは、単発の回答ではなく、依存関係のある成果物です。修正にはテストが必要で、公開文書は製品範囲に、提案は検証結果に合わせる必要があります。Agentは目的、情報源、進捗、人による修正を保持しなければなりません。
専用のクラウドコンピューターとチャネル間の文脈が、この継続性を支えます。利用者はDotのコンピューターを開いて仕事を確認でき、自分の端末への接続も選択できます。ChatGPTで始めた案件をSlackで続けられるとOpenAIは説明しています。ただし、これらは製品の利用方法を示す公式例であり、あらゆる企業で同じ成果が確認されたという意味ではありません。
自発的な調査とタスク実行は別の状態
OpenAIは、利用者が直接作業していない間の行動を proactive research と呼びます。接続済みアプリから有用な情報を探せますが、ツールは読み取り専用です。この状態ではメッセージ送信、アプリ内容の変更、ブラウザーやコンピューターの操作はできません。
一方で、依頼されたプロジェクトではコンピューターやブラウザーを使った実行が説明されています。矛盾ではなく、異なる状態の説明です。バックグラウンドで手がかりを見つけることと、依頼を受けて実行することを分けてください。
請求漏れの可能性を見つけるのは発見、請求書案を作るのは成果物の準備、顧客に送るのは社外への行動です。OpenAIの初期テスト例では、送信は利用者の承認後に行われています。すべての発見が自動送信につながるとは読み取れません。
「危険なことをしない」だけでは運用範囲になりません。アプリ接続は何に触れられるかを定め、行動ルールは何を変えられるかを定めます。
アクセス、行動の承認、成果物の確認は三つの関門
第一はアクセス範囲です。 接続と権限は既存のChatGPTアプリ管理を通じて扱います。役立つ情報があるからといって、業務システム全体を開放する必要はありません。目的達成に必要な最小限の情報源を定めます。
第二は行動の許可です。 内蔵ルールを基本として、Custom Rulesで特定の行動を許可、承認必須、禁止にできます。内蔵の安全要件は引き続き有効です。auto-reviewでは、アカウントへの影響や情報共有を伴う行動を指示、Custom Rules、安全要件に照らし、続行、承認待ち、人による実行に分けると説明されています。パスワード変更などの機微な作業は人が行います。
第三は成果物の正しさです。 実行できる行動と判定されても、請求額、顧客要件、公開文言が正しいとは限りません。OpenAIも重要な仕事の確認を勧めています。承認者に必要なのは送信ボタンだけではなく、情報源、重要な変更、未検証の事実、影響先です。
整った提案書に未検証の連携機能を約束する文言が入ることもあります。行動審査と業務上の検収は、別々に設計する必要があります。
部門全体ではなく、一つの顧客提案から始める
以下は推奨するタスク設計であり、効率を実測した事例ではありません。技術要件に応じて提案を更新しながら、納期の約束やCRM商談ステージの変更はAgentに自動で行わせない営業チームを想定します。
- 入力を特定する。 最新の顧客要件、確認済み製品文書、前回の提案、テスト記録を渡します。正本の版と社外共有禁止の資料を示します。
- 継続する作業を定める。 新要件と既存能力の差を調べ、提案案とテスト項目を更新します。根拠のない能力は質問として残し、対応済みと書き換えません。
- 成果物を定める。 読める提案書、変更表、未解決事項を毎回返します。原資料と草稿を分け、根拠を追えるようにします。
- 行動の境界を引く。 草稿作成は進め、社外メール、見積、納期、CRM変更は担当者が確認します。実際のルールは製品能力に合わせて設定し、この設計を完成済み権限テンプレートと扱わないでください。
- 検収を割り当てる。 技術担当が連携とテストを、営業責任者が商務上の約束を確認します。コメントは無関係な会話に残さず、次の作業へ戻します。
担当者が一段落ずつ指示しなくても、変更点、根拠、未決事項を確認できます。美しい提案書でも、それらを示せなければ検収条件を満たしません。
specialist dotsは別の組織導入段階にある
OpenAIは、独立した組織上のID、認証情報、システムアクセスを与えるspecialist dotsも予告しています。調達、請求処理、メールマーケティング、サポート、商務契約の初期社内探索を紹介し、範囲を絞った企業試験から始めるとしています。
個人を代理するDotと、組織の役割を担うDotでは管理課題が異なります。後者には職務権限、正式記録、チーム間の責任が伴います。Microsoft Agent 365との協力は既存の企業ガバナンスと安全管理への接続を目指すものです。全アカウントが直ちに利用できる完成済みサービスとしては説明されていません。
試験導入では、職責を絞れるか、アクセスを限定できるか、失敗時に止められるか、検収担当がいるかを先に確認します。役職名を付けるだけで信頼できる業務にはなりません。
持続する作業環境で、一つの流れを検収する
BudaのAgent Workspaceは会話、Drive、ターミナル、ブラウザー、Gitを同じ作業環境にまとめます。継続して残るファイルから作業を再開でき、人は実行と成果を確認できます。提案案と未検証事項の更新は、範囲を限定しやすい開始点です。
資料整理、ツール実行、確認できる成果物をBudaに任せ、安定した手順をSkillにまとめます。インストール可能なSkillはBuda AIのMarketplaceで検索して導入できます。定期実行にはAutomationsを使います。ファイル保持、再利用する指示、定時起動は別の問題を解決するもので、業務の検収を代替しません。
まず手動起動で一回の仕事を完了し、情報源、出力、担当者を確認します。その後に継続実行を増やす方が、全業務を常時自律化するより誤りを特定しやすくなります。
よくある質問
24時間稼働なら、すべて自動で実行できますか？
いいえ。proactive researchは読み取り専用です。実行時にもアプリ権限、内蔵ルール、Custom Rules、行動審査を確認します。稼働時間から権限を推測しないでください。
Activity Viewと人による検収はどう違いますか？
Activity Viewはバックグラウンドを含む進捗の把握と方向修正に使います。検収では事実、計算、約束を確認します。手順が実行された記録は追跡に役立ちますが、正しさを証明するものではありません。
どのプランで使えますか？
9月29日の発表では対象市場のPro、Business Premiumへ段階展開し、Enterprise（Edu、Healthcareを含む）は管理者がbetaを有効化します。最初のDotはProまたはBusiness Premiumに含まれますが、深い作業には利用枠があり、CodexやChatGPT Workは各自の利用規則に従います。実際のアカウントの提供状況を確認してください。Dotの同梱は無制限の実行ではありません。
最初の試験では何を記録しますか？
完了・未完了タスク、人が訂正した事実、権限やルールで停止した行動、確認者が時間を使った作業を記録します。繰り返す誤りから範囲と基準を直します。ファイル数だけでは評価しません。
情報源と関連資料
確認日：2026-09-30。Dotsの機能と提供範囲はOpenAIの発表に基づきます。提案書の流れは推奨設計であり、効率の実測や両製品の能力同一性を主張するものではありません。