2026年9月29日、OpenAIはサンフランシスコで「DevDay 2026」を開催しました。
今回のDevDayは過去最大規模で、OpenAI公式によるとChatGPT、Codex、モデル、エージェント、プラグインなどを横断して20件を超える重要発表が行われています。
個々の機能を見ると数が多いですが、全体の方向性はかなり明確です。
ChatGPTを「質問に答えるAI」から、「継続的に仕事を任せる実行基盤」へ広げる。
これがDevDay 2026全体を理解するうえで最も重要なポイントです。
この記事では、特にエンジニアへの影響が大きい発表を中心に、GPT-6.1 Sol、Dots、Codex、Agents API、MCP Events、ChatGPT Spaceなどを整理します。
なお、料金や提供状況は2026年9月30日時点のOpenAI公式情報を基準にしています。
先に全体像
今回の主な発表を大きく分けると、次の5つです。
- GPT-6.1 Solなど、モデルの性能・速度・コスト改善
- Dotsによる常時稼働型AIエージェント
- Codexのクラウド化とコードレビュー・セキュリティ機能の強化
- Agents API、Computer Use、MCP Eventsなどのエージェント開発基盤
- ChatGPT Space、Pages、Slidesなどのチーム向け共同作業環境
単に新しいモデルを出したイベントではありません。
モデル、ツール、クラウド実行、外部サービスとの接続、チーム共同作業までを一つの製品群として統合する方向がはっきりしました。
GPT-6.1 Solが登場
DevDay 2026で、GPT-6 Solのアップグレード版となるGPT-6.1 Solが発表されました。
OpenAIはGPT-6.1 Solについて、エージェント型コーディング、コンピューター操作、専門業務などでGPT-6 Solから大幅に性能を向上させたモデルと説明しています。
重要なのは、単純な性能向上だけではありません。
GPT-6 Solとほぼ同じAPI価格のまま、性能をAstraに近づけたことです。
GPT-6 SolとGPT-6.1 Solの料金比較
標準API料金は次の通りです。
| モデル | 入力 / 100万token | キャッシュ入力 / 100万token | キャッシュ書き込み / 100万token | 出力 / 100万token |
|---|---|---|---|---|
| GPT-6 Sol | $2.00 | $0.20 | $2.50 | $10.00 |
| GPT-6.1 Sol | $2.00 | $0.10 | $2.50 | $10.00 |
| GPT-6 Astra | $10.00 | $1.00 | $12.50 | $50.00 |
通常の入力と出力だけを見ると、GPT-6 SolとGPT-6.1 Solは同額です。
違いが出るのはキャッシュ済み入力です。
GPT-6 Solでは100万tokenあたり0.20ドルですが、GPT-6.1 Solでは0.10ドルです。
つまり、同じコンテキストを何度も再利用する処理では、GPT-6.1 Solの方が安くなります。
tokenとは
tokenは、AIが文章を処理するときの細かな単位です。
日本語では1文字=1tokenとは限りません。文章やコードを内部的に分割した単位に対して料金が発生します。
API料金で「100万tokenあたり」と書かれているのは、この処理量に対する料金です。
キャッシュ入力とは
AIエージェントでは、同じシステムプロンプト、コードベース、仕様書などを何度もモデルへ送ることがあります。
そのすべてを毎回ゼロから処理するとコストも処理時間も増えます。
そこで、一度処理した入力の一部を再利用する仕組みがPrompt Cachingです。
GPT-6.1 Solでは、このキャッシュ済み入力が通常入力の5%まで下がっています。
長時間動くCodexやAIエージェントでは、単発のチャット以上にこの差が効いてきます。
ではGPT-6 Solと6.1 Solのどちらを使うべきか
新規開発なら、基本的にはGPT-6.1 Solを優先して検証する価値があります。
理由は単純で、
- 通常入力料金は同じ
- 出力料金も同じ
- キャッシュ入力は6.1 Solの方が半額
- コーディング性能が向上
- Computer Use性能も向上
- 専門業務性能も向上
だからです。
OpenAI公式のDeepSWE v1.1評価では、GPT-6.1 SolはGPT-6 Solの最高スコアを6.4パーセントポイント上回っています。
DeepSWEは、実際のコードベースを使い、長時間の作業を必要とするソフトウェアエンジニアリングタスクをAIエージェントに解かせるベンチマークです。
Computer Useを評価するOSWorld 2.0でも、GPT-6.1 Solは最大推論設定でGPT-6 Solを7パーセントポイント上回ったとされています。
科学系ワークフローを評価するTerminal-Bench Science 0.1では、GPT-6.1 SolがGPT-6 Solの2倍を超えるスコアを記録したとOpenAIは報告しています。
もちろん、ベンチマークの数字がそのまますべての実務環境に当てはまるわけではありません。
ただし、少なくともOpenAI自身は6.1 Solを「Solの新しい標準」に近い位置づけで提供しています。
GPT-6 Solを残す理由もある
GPT-6 Solが完全に不要になったわけではありません。
例えばGPT-6 Solは reasoning.effort: none を利用できます。
一方、GPT-6.1 Solの推論設定はlow、medium、high、xhigh、maxで、noneやminimalには対応していません。
推論を極力使わず高速に処理したい既存ワークロードや、現在のGPT-6 Solで挙動を厳密に検証済みのシステムでは、すぐに置き換えない判断もあります。
そのため実務では、
新規処理は6.1 Solを第一候補にし、既存処理は評価を行ってから移行する
という進め方が現実的です。
Astraとの違い
GPT-6 Astraは引き続きOpenAIの最上位モデルです。
標準API料金では、
- Astra入力: $10
- 6.1 Sol入力: $2
- Astra出力: $50
- 6.1 Sol出力: $10
となっており、通常入出力はちょうど5倍の価格差があります。
OpenAIは、難易度の高い一部ベンチマークでGPT-6.1 SolがAstraに近い性能を出しながら、タスクあたりコストを大きく抑えられると説明しています。
使い分けとしては、
| 用途 | モデル |
|---|---|
| 最難関の推論・研究・複雑な業務 | GPT-6 Astra |
| コーディング・エージェント・日常的な専門業務 | GPT-6.1 Sol |
| 大量処理・コスト最優先 | GPT-6 Luna |
という構成が分かりやすいです。
Ultrafast：モデルを最大8倍高速化
DevDayでは「Ultrafast」という高速処理ティアも発表されました。
これは新しいモデルではなく、モデルの生成速度を上げるプレミアムな実行モードです。
OpenAIによると、
- Codexでは最大8倍
- 約300 token/sec
- APIでは最大6倍
の高速化を実現します。
2026年9月30日時点ではGPT-6 Astra Ultrafastが提供開始されており、GPT-6.1 Sol Ultrafastも案内されています。
特に大量のコード変更や長いエージェント処理では、モデルの性能だけでなく待ち時間も開発体験へ直接影響します。
「より賢いモデル」だけでなく「同じクラスのモデルを高速に回す」という別軸が用意されたのは大きな変更です。
Pro 500が追加
Ultrafastと合わせて、月額500ドルの新しいProプランも発表されました。
OpenAIのDevDay公式まとめでは、Pro 500はChatGPT Plusの25倍の利用枠を持ち、Ultrafastへアクセスできる最上位の個人向けプランとして説明されています。
大量にCodexやChatGPT Workを利用する開発者を明確に想定したプランです。
一般的なチャット利用だけであれば過剰ですが、
- Codexを長時間利用する
- 複数エージェントを並列実行する
- 大規模リポジトリを継続的に解析する
- 高速モデルを頻繁に使う
といった用途では、単なるチャットサブスクリプションではなく「AI開発環境の利用枠」として考える必要が出てきます。
Dots：24時間動く常駐AIエージェント
DevDayの中でも特に大きな発表がDotsです。
Dotsは、質問したときだけ動くチャット型AIではありません。
OpenAIは「always-on agents」と表現しており、継続的な役割を持たせて動かせるAIエージェントです。
AIエージェントとは
通常のチャットAIは、
- ユーザーが質問する
- AIが回答する
- そこで処理が終わる
という使い方が基本です。
エージェントは、目標を渡すと複数の処理を自分で組み立てながら進めます。
例えば、
- GitHubのIssueを確認
- 関連コードを調査
- 原因を特定
- コードを変更
- テスト
- Pull Requestを作成
- 結果を報告
といった流れを一つの仕事として扱えます。
Dotsは専用クラウドコンピューターを持つ
DotsはGPT-6 Astraをベースにしており、それぞれ専用のクラウドコンピューターを持ちます。
ユーザーのPC上で常にプロセスを起動しておく必要はありません。
OpenAIのクラウド環境側で作業を継続できます。
さらにプラグイン経由で4,000以上のアプリと接続でき、ChatGPTだけでなくSlackやMicrosoft Teamsからも利用できます。
重要なのは「24時間動く」ことそのものより、
継続的な責任をAIへ割り当てるという利用モデル
です。
例えば、
- 新しいバグ報告を確認する
- 毎朝プロジェクト状況を整理する
- 新しい問い合わせを分類する
- ドキュメントと実装の差分を確認する
といった仕事を、毎回プロンプトから開始せずに任せる方向へ進んでいます。
提供状況
2026年9月30日時点では、ProおよびBusiness Premiumの対象地域で提供されています。
Enterprise、Edu、Healthcareでは管理者が有効化した環境でベータ利用できる形になっています。
Codexがローカルツールからクラウド開発基盤へ
今回のDevDayでCodexも大幅に拡張されました。
特に大きいのが「Codex in the cloud」です。
これまでローカルPCでCodex CLIを使う感覚が強かったのに対して、
- PC
- スマートフォンからのリモート操作
- クラウド
- チーム共通の開発環境
から同じようにタスクを実行できる方向へ広がっています。
再利用可能な開発環境を用意できるため、エージェントが毎回環境構築から始める必要も減ります。
チームでは、承認済みの設定や権限を共通化できます。
これはCI/CDに近い考え方です。
人間のPCへ依存するのではなく、AIが作業するための標準化された開発環境をクラウド側へ持つ形です。
Codex CLIも刷新
Codex CLIにも複数の変更が入りました。
音声操作
Codexへ直接話しかけてタスクを開始したり、進め方を変更できるようになりました。
/agentsビュー
複数のエージェントへ作業を割り当て、進行状況をまとめて確認できます。
一つのAIとの長い会話ではなく、
- エージェントA: バックエンド修正
- エージェントB: テスト追加
- エージェントC: ドキュメント更新
のように並列で進める使い方を想定できます。
worktree対応
Gitのworktreeが組み込みで扱いやすくなりました。
Git worktreeとは、一つのGitリポジトリから複数の作業ディレクトリを作れる機能です。
複数エージェントが別々のブランチを同時に編集するときに相性が良い仕組みです。
Codex Code Review
ChatGPTデスクトップアプリには新しいコードレビュー体験も追加されました。
GitHub Pull RequestやGitLab Merge Requestに対して、
- 変更概要を確認
- diffを読む
- 潜在的な問題をCodexへ質問
- レビューコメントを作成
- 自動レビューをクラウドで実行
といった処理を行えます。
特に「自動レビューをクラウドで実行」という点が重要です。
PRが作られるたびに、人間が明示的にCodexを開かなくても、AIが先にレビューするワークフローを構築しやすくなります。
Codex Security Cloud
Codex Security Cloudも発表されました。
GitHubリポジトリを対象に、
- リポジトリ全体のスキャン
- 指定スケジュールでのスキャン
- 新しいコミットの継続チェック
- 問題の調査
- 重複検出
- 修正案の作成
までをクラウドで実行します。
PCを閉じていても処理は継続します。
従来の静的解析ツールが「ルールに一致した箇所を検出する」ことを中心としていたのに対し、Codex Security Cloudは検出結果の調査や修正までエージェントに担当させる方向です。
もちろん、セキュリティ修正をそのまま無条件で本番へ反映するのではなく、人間によるレビューや既存のCIを組み合わせる設計は必要です。
Decisions API
新しくDecisions APIも発表されました。
これはGPT-6 Lunaを使い、あらかじめ決めた選択肢の中から判断させる用途に特化したAPIです。
例えば、
- 問い合わせを部署ごとに分類する
- コンテンツをカテゴリ分けする
- 次に実行するエージェントを選ぶ
- リクエストの処理経路を決定する
といった用途です。
通常の生成AIに自由な文章を書かせるのではなく、
「この5つの中ならどれか」
という有限の選択肢へ問題を絞ることで、ルーティングや分類に使いやすくしています。
2026年9月29日時点では限定プレビューで、広い提供は数日以内と案内されています。
Agents APIがComputer Useに対応
Agents APIも強化され、Computer Useが追加されました。
Computer Useとは、AIがブラウザなどの画面を見ながら、人間のようにUIを操作する機能です。
OpenAIのAgents APIでは、OpenAIがホストするブラウザ環境上でエージェントを動かせます。
大まかな流れは、
- ブラウザセッションを作成
- エージェントへタスクを渡す
- エージェントが画面を確認
- 必要な操作を実行
- 結果を確認
です。
API経由でブラウザ操作までマネージド化されるため、自前でPlaywrightやブラウザ実行基盤をすべて構築する以外の選択肢が増えました。
Agents APIにはさらに、
- マルチエージェント
- Tool Search
- Tool Calling
- Context Compaction
など、Codexで使われている仕組みも含まれています。
Context Compactionは、長い会話や作業履歴を整理し、重要な情報を残しながらコンテキストを圧縮する仕組みです。
長時間動き続けるエージェントでは、コンテキストが無限に増えるわけではないため重要になります。
AWS向けにBedrock Managed Agents
Amazonとの連携では、Bedrock Managed Agents powered by OpenAIも発表されました。
Agents APIの中核機能にAWS側の連携機能を組み合わせ、AWS環境内でOpenAIエージェントを構築できる仕組みです。
AWSを中心にシステムを構築している企業では、
- IAM
- AWS上のデータ
- 既存のAWSリソース
- 企業側のコンピューティング環境
とAIエージェントを統合しやすくなります。
企業システムでは「モデルが賢いか」だけでなく、「既存の権限・データ・クラウド構成へどう組み込めるか」が重要なので、かなり実務寄りの発表です。
PluginsがChatGPT内のアプリに近づいた
Pluginsにも大きな変更が入りました。
従来は「ChatGPTから外部ツールを呼ぶ」という印象が強かったですが、Plugin extensionsではChatGPT内に専用UIを持てるようになります。
例えば、
- サイドバーに専用画面
- 会話と並べて使えるインタラクティブパネル
- 独自ファイル形式のViewer
などを作れます。
つまりプラグインが単なるAPI連携ではなく、ChatGPT上で動くアプリケーションへ近づいています。
さらにPlugin Creatorも導入され、作成、申請、検索、推薦の仕組みも改善されています。
MCP Eventsで「変化をきっかけにAIを起動」
MCP関連では、MCP Eventsへの対応が特に重要です。
MCPはModel Context Protocolの略で、AIと外部ツールやデータを接続するための共通プロトコルです。
従来のMCPは、
AIが必要になったときにツールを呼ぶ
という方向が中心でした。
MCP Eventsでは逆に、
外部サービスでイベントが起きたらAI側の処理を開始する
という仕組みが加わります。
例えば、
GitHub Issue作成
↓
MCP Event
↓
ChatGPT / Agent起動
↓
Issueと関連資料を読む
↓
実装計画を作る
といったイベント駆動のワークフローを作れます。
プロジェクトボードへ新しいタスクが追加されたら、自動的に関連ドキュメントを読み、実装計画を作成するといった処理も可能になります。
ここはエンジニアリングへの影響がかなり大きい部分です。
定期的なポーリングで「何か変化したか」を確認するのではなく、イベントを受け取ってAIが起動する設計へ移行できます。
ChatGPT Space
ChatGPT Spaceは、人間とAIが同じ情報を共有して働くためのチーム向けワークスペースです。
単独のチャットを並べるのではなく、
- 共通の目標
- 過去の作業
- ドキュメント
- Slides
- Plugins
- ChatGPT
- Dots
などを一つのSpaceにまとめます。
ChatGPTがプロジェクトの背景を共有し続けられるため、「毎回最初から説明する」という問題を減らすことが狙われています。
2026年9月30日時点ではPro、Business、EnterpriseでデスクトップアプリとWebから利用可能です。
Pages / Living Pages
Pagesは、人間とAIエージェントが共同編集するためのドキュメントです。
通常の文書編集だけでなく、
- 調査
- グラフ生成
- ダッシュボード
- 画像生成
- 表
- ToDo
- 接続サービスからの自動更新
まで扱えます。
例えばGitHubやプロジェクト管理サービスの情報をもとに、進捗表を自動更新するといった使い方ができます。
従来のドキュメントは基本的に人間が更新するものでした。
Pagesでは、エージェント自身が継続的に更新することを前提にしています。
ChatGPT内で共同編集Slides
プレゼンテーション機能も追加されます。
ChatGPT上で、
- テキスト
- 図形
- 画像
- グラフ
- コメント
- 複数人同時編集
- AIによる修正
を扱えます。
完成した資料はPowerPointやGoogle Slidesへエクスポートできます。
つまりChatGPTで会話して企画を作り、そのまま資料作成まで完結させる方向です。
Pro、Business、Enterprise向けで、段階的に提供されます。
チームタスク
BusinessとEnterpriseでは、チームで定期タスクを共有できるようになります。
例えば、
- 毎週プロジェクト状況を集計
- 毎朝問い合わせを分類
- 新着メールを確認
- Slackメッセージをきっかけに処理
- 接続ツールから情報収集
といったタスクをチーム単位で管理できます。
スケジュールだけでなく、新しいメールやSlackメッセージなどのイベントをトリガーにできる点も重要です。
Slack / Microsoft Teamsから@ChatGPT
SlackやMicrosoft Teamsでも、チャンネル、スレッド、DMで @ChatGPT とメンションできるようになります。
例えば、
- 議論をプロジェクト概要へ整理
- バグを調査
- 修正案を作成
- 毎朝の最新情報を投稿
といった作業をチャットツール上から依頼できます。
ChatGPTそのものを開くのではなく、普段チームが使っているコミュニケーションツールの中へAIが入っていく形です。
Meetings Plugin
Meetings Pluginでは会議を記録し、会議メモやアクションアイテムをChatGPT Spaceへ保存できます。
単純な文字起こしではなく、Spaceにあるプロジェクト文脈を使って、
- 自分に関係する内容
- 決定事項
- 次のアクション
- ブロッカー
などを整理できます。
さらに、その結果をもとにプロジェクト計画を更新するといった後続処理もエージェントへ依頼できます。
Sign in with ChatGPT
「Sign in with ChatGPT」も発表されました。
対応サービスへChatGPTアカウントでログインできる仕組みです。
OpenAIによると、サインイン時に共有される基本情報は名前、メールアドレス、設定している場合はプロフィール写真です。
チャット履歴やメモリが自動的に外部サービスへ共有されるわけではありません。
また、一部パートナーではChatGPT Plus / Proの利用枠を外部サービスから利用する仕組みも導入されています。
AIサービスごとに別のAPI契約を持つ形から、ChatGPTの契約自体を外部ツールでも利用する方向へ広がっている点が特徴です。
OpenAI Marketplace
企業向けにはOpenAI Marketplaceも発表されました。
対象企業はOpenAIとの契約額の一部を、承認済みパートナー製ソフトウェアへ利用できます。
最初のパートナーには、
- Adobe
- Figma
- Salesforce
- ServiceNow
- HubSpot
- CrowdStrike
- Palo Alto Networks
などが含まれています。
OpenAIだけですべてを作るのではなく、外部サービスをChatGPT・Plugins・Agentsと組み合わせるエコシステムを強化する動きです。
DevDay 2026で一番大きく変わったこと
個別の発表より重要なのは、製品全体の構造です。
以前のChatGPTは、
ユーザー
↓
ChatGPT
↓
回答
という構造が中心でした。
DevDay 2026以降は、
┌─ GitHub
├─ Slack
├─ Google Drive
ユーザー ─ ChatGPT ├─ SaaS
│ ├─ Browser
│ └─ Cloud computer
│
├─ Codex
├─ Dots
└─ Agents
↓
継続的に実行
という構造へ変わりつつあります。
AIが「回答する存在」から「仕事を実行する存在」へ移行しています。
エンジニア視点で特に重要な4点
1. AIコーディングがローカルPCから離れる
Codex Cloudによって、AIエージェントの処理がローカルPCに依存しにくくなります。
PCを閉じても処理を続け、スマートフォンから状況確認できるため、CIやクラウド開発環境に近い存在になります。
2. AIエージェントがイベント駆動になる
MCP Eventsによって、
「ユーザーがAIへ指示する」
だけではなく、
「外部サービスで何か起きたのでAIが動く」
という構成を標準化しようとしています。
これは自動化基盤としてかなり重要です。
3. GPT-6.1 Solで高性能エージェントの運用コストが下がる
GPT-6.1 SolはGPT-6 Solと通常料金がほぼ同じで、キャッシュ入力だけさらに安くなっています。
特にコードベースや大量のコンテキストを継続的に扱うエージェントでは、キャッシュ料金の差が積み重なります。
4. ChatGPTが作業場所そのものになる
Space、Pages、Slides、Pluginsによって、ChatGPTは別サービスへの入口だけではなく、自分自身が作業画面になります。
文章作成、開発、プレゼン、プロジェクト管理、会議、外部ツール連携が一つのUIへ集約される方向です。
提供状況まとめ
2026年9月30日時点の主な提供状況です。
| 機能 | 状況 |
|---|---|
| GPT-6.1 Sol | 提供開始 |
| GPT-6 Astra Ultrafast | 提供開始 |
| GPT-6.1 Sol Ultrafast | 段階的提供 / 案内中 |
| Dots | 対象プラン・地域で提供 |
| Codex Cloud | 提供開始 |
| 新Codex CLI | 提供開始 |
| Code Review | 提供開始 |
| Codex Security Cloud | 対象プランで提供 |
| Decisions API | 限定プレビュー |
| Agents API Computer Use | 提供開始 |
| Plugin extensions | 提供開始 |
| MCP Events | 対応開始 |
| ChatGPT Space | Pro / Business / Enterpriseで提供 |
| Pages | Pro / Business / Enterpriseで提供 |
| Collaborative Slides | 段階的提供 |
| Team Tasks | Business / Enterprise |
| @ChatGPT in Slack / Teams | Business / Enterprise |
| Meetings Plugin | Pro / Businessでベータ |
| Pro 500 | 提供開始 |
提供地域やワークスペース設定によって表示されない場合があります。
まとめ
DevDay 2026は、新しいAIモデルを発表したイベントというより、OpenAIが今後のChatGPTをどういう製品にしようとしているのかを示したイベントでした。
特に重要なのは次の点です。
- GPT-6.1 SolはGPT-6 Solと同じ通常入出力料金で性能向上
- キャッシュ入力は6 Solの半額
- Dotsで24時間動く常駐エージェントを提供
- Codexがクラウド上で継続実行可能に
- Code ReviewやSecurity Cloudで開発フローへさらに統合
- Agents APIがComputer Useへ対応
- MCP Eventsでイベント駆動エージェントが可能に
- ChatGPT Space、Pages、Slidesで共同作業環境まで統合
特にエンジニアにとっては、GPT-6.1 Sol単体よりも、
「安くなったモデル + クラウド実行 + MCP Events + Computer Use + Codex」
の組み合わせが重要です。
これまで自前でGitHub Actions、定期ジョブ、ブラウザ自動化、MCPサーバーなどを組み合わせて構築していたAIワークフローの一部が、OpenAIの標準機能として提供され始めています。
AIコーディングツールの競争も、単純な「コード生成精度」だけではなく、
どこまで自律的に、長時間、安全に仕事を任せられるか
という段階へ移ってきています。
参考資料
- OpenAI DevDay 2026 Recap
- GPT-6.1 Sol
- GPT-6.1 Sol API model
- GPT-6 Sol API model
- GPT-6 Astra API model
- GPT-6 Sol / Luna
- Dots
- Agents API Computer Use
- OpenAI API Changelog