📌 この記事の要約

• ChatGPT Workは質問応答から仕事の実行へ踏み込む新機能 接続したアプリやファイルから情報を集め、資料、表、スライド、簡単なWebアプリまで作成します。

• GPT-5.6はSol、Terra、Lunaの3階層 高性能、性能と価格のバランス、高速・低価格という用途別のモデル構成です。

• 経理、マーケティング、営業、競合調査ですぐ試せる 手順が定型化され、結果を人が検証しやすい業務から始めるのが現実的です。

• モデルの順位より、権限・コスト・検証方法を含む運用が重要 接続範囲を広げるほど、誤操作や情報流出への注意も必要になります。

OpenAIは2026年7月9日、ChatGPT上で動く新機能『ChatGPT Work』と、新しいAIモデル群『GPT-5.6』を同時に公開しました。ChatGPT Workは、これまでのように質問に答えるだけでなく、仕事そのものを引き受けてくれる相棒のような存在です。目標を伝えれば、社内のアプリやファイルから必要な情報を集め、資料やスライド、表、簡単なウェブアプリまで作り上げてくれます。

GPT-5.6には、最上位の『Sol』、価格と性能のバランスを重視した『Terra』、高速で低価格な『Luna』があります。利用できるモデルは、通常のチャット、ChatGPT Work、Codex、APIなど、利用する機能や環境によって異なります。AnthropicのClaude CoworkやMicrosoftのCopilot Coworkが先行していた業務エージェント市場にOpenAIが本格的に参入した形です。何ができ、実際の仕事でどのように役立つのかを見ていきます。

ChatGPT WorkはGPT-5.6を基盤に、接続したアプリの情報から成果物を作り上げます。

質問に答えるだけでなく仕事そのものを肩代わりする新機能

ChatGPT Workには、もともとソフトウェア開発向けに発展してきたCodexの技術が組み込まれています。Codexは毎週500万人以上に利用されており、そのうち100万人以上がソフトウェア開発以外の仕事に使っているとOpenAIは説明しています。この技術を営業や企画、経理などの非開発業務にも広げたのがChatGPT Workです。

通常のチャットとの大きな違いは、1回の質問に答えるだけでなく、作業を複数の手順に分け、長時間にわたって進められる点です。最初に目的と、参照を許可するファイルやツールを伝えると、ChatGPT Workは情報を集めて計画を立て、必要に応じて質問や承認を求めながら作業を進めます。利用者は途中経過を確認し、必要に応じて方向を変えたうえで、完成した成果物を受け取れます。

『プラグイン』を使うと、SlackやMicrosoft Teams、Googleドライブ、メール、カレンダー、顧客管理システムなどの情報を参照できます。対応するプラグインは1400種類を超え、プロンプトで「@」に続けてアプリ名を入力すると、特定のアプリから情報を取得するよう明示できます。

『スケジュール』では、1回限りの実行や定期実行、イベント発生時の実行、情報の変化の監視を設定できます。『Sites』は、成果物を共有できるインタラクティブなサイトやウェブアプリに変える機能で、パブリックベータとして提供されています。デスクトップ版では『Computer Use』により、許可された範囲でクリック操作や入力、ファイル移動などを実行できます。

新しいChatGPTデスクトップアプリには、Chat、Work、Codexが統合されました。従来のChatGPTデスクトップアプリは『ChatGPT Classic』に改称され、単体のAtlasブラウザは段階的に終了する方針です。発表時点では、デスクトップ版のChat、Work、CodexはFreeを含む全プランで利用でき、ウェブ版とモバイル版のWorkは対象プランへ順次展開すると案内されました。

Windows版で確認したところ、入力欄からモデル、推論レベル、速度、アクションの承認方法を個別に設定できました。モデルにはGPT-5.6 Sol、Terra、Lunaのほか、GPT-5.5や5.4なども並びます。推論レベルは「軽」から「非常に高い」までの4段階、速度は「標準」と「高速」から選択でき、「高速」では処理速度が1.5倍になる代わりに、利用量が増えます。外部ファイルの編集やインターネットの利用時に、毎回確認を求める設定も用意されています。

ChatGPT WorkのWindows版の画面です。「チャット」をクリックすると、会話画面がポップアップします。

用途と予算に応じて使い分ける三つのモデル階層

GPT-5.6は、最上位で最も賢い『Sol』、毎日の業務にちょうどよい『Terra』、とにかく速くて安い『Luna』に分かれています。数字の5.6が世代を表し、Sol、Terra、Lunaはグレードの名前だと考えるとわかりやすいです。Terraは、前の世代のGPT-5.5と同じくらいの性能を、およそ半額で使えます。じっくり考えさせる『max』や、4つのAIを同時に動かして難しい作業を手分けさせる『ultra』といった設定も選べます。

APIでは、入力と出力のトークン数に応じて料金が決まります。100万トークン当たり、Solは入力5ドル、出力30ドル、Terraは入力2.5ドル、出力15ドル、Lunaは入力1ドル、出力6ドルです。一方、ChatGPT WorkはAPIのようにトークン単位で直接課金されるのではなく、契約プランに含まれる利用量を消費します。複雑で長時間のタスクほど、より多くの利用量を使います。同じトークン量であれば下位モデルほどAPI料金は安くなりますが、実際のコストや利用量は、入出力トークン数、推論レベル、速度、作業時間などで変わります。

AIの性能は、複数のベンチマークで比較されています。55分野にわたる長時間の専門業務を評価する「Agents’ Last Exam」では、GPT-5.6 Sol（最高水準）が53.6点、Claude Fable 5が40.5点となり、Solが上回りました。一方、ソフトウェア修正能力を測るSWE-Bench Proでは、Solが64.6％、Fable 5が80％で、Fable 5が上回っています。

OpenAIは、GPT-5.6発表前日の7月8日、SWE-Bench Proの課題の約30％に問題があるとする自社監査の結果を公表し、同ベンチマークの利用を推奨していた従来の方針を撤回しました。

総合指標の一つである「Artificial Analysis Intelligence Index v4.1」では、GPT-5.6 Solが58.9点、Fable 5が59.9点でした。一方、OpenAIはSolがFable 5より61％短い時間で処理を終え、推定コストも約半分だったと説明しています。評価結果はベンチマークによって分かれますが、OpenAIが前面に出しているのは、処理時間やトークン数、推定コストを含めた費用当たりの性能です。GPT-5.6は、Microsoft 365 Copilotの新しい優先モデルになると発表されています。

対象プランのWindows版では、GPT-5.6 Sol、Terra、Lunaをモデルメニューから選択できます。

先行勢を追うChatGPT Work、段階的に公開されたGPT-5.6

Anthropicは2026年1月12日にClaude Coworkの研究プレビューを開始しました。Microsoftも3月にCopilot Coworkを発表し、6月16日に一般提供を開始しました。ChatGPT Workは、こうした先行製品に続いて業務エージェント市場へ参入しました。各社が競っているのは、会話で答えるだけでなく、人の確認や承認を挟みながら、複数のツールにまたがる仕事を進めて成果物まで仕上げる能力です。

GPT-5.6は、6月26日にAPIとCodexを通じて、信頼できる少数のパートナーや組織へ限定提供され、7月9日に一般提供を開始しました。OpenAIは限定提供に先立ち、米政府に計画とモデルの能力を説明し、政府の要請を受けて参加組織の情報を共有したとしています。

サム・アルトマン氏はCNBCの取材で、GPT-5.6 Solはエージェント型コーディング作業におけるトークン効率が54％高いと述べました。ただし、インタビューでは比較対象を明らかにしていません。アルトマン氏は、企業がAIへの支出と投資対効果を重視するようになっているとも説明しました。

安全面では、接続ツールやAPIを使う重要な操作を、実行前に確認する『Auto-review』が導入されています。接続ツールを狙った特定のプロンプトインジェクションに対する評価では高い防御性能を記録しましたが、検索や外部機能を組み合わせた評価では成績が下がっており、すべての情報流出を防げるわけではありません。OpenAIは、GPT-5.6 Solのサイバー安全対策が、従来モデルより潜在的に有害な活動を約10倍多く遮断すると説明しています。

接続できるツールの幅広さが、業務エージェントの使い勝手を左右します。

ビジネスの現場ですぐに試せる4つの使い方

OpenAIは、ChatGPT Workを試す際には、自分が内容や正解を把握している仕事から始めることを勧めています。ここでは、OpenAIが示した利用例や先行導入事例から、ビジネスで参考にできる4つの使い方を紹介します。

1つ目は、経理や管理部門の月次分析です。OpenAI社内では、ChatGPT Workに元データの探索、ExcelやGoogle Sheetsへの転記、数値の照合、スライド作成、結果の検証を任せることで、月次締めと予測にかかる作業を数日から数時間に短縮したとしています。定型的な集計や資料作成を減らし、担当者が差異の分析や意思決定に時間を使う方法として参考になります。

2つ目は、マーケティングの企画づくりです。OpenAIが示した例では、顧客調査の資料からキャンペーン企画書を作り、その内容をもとにマーケティング素材を作成し、さらに国や地域に合わせて調整するところまでを、一つの流れとして進めます。一連の作業を通じて、同じ背景情報を引き継げるのが強みです。

3つ目は、営業のリード精査です。Zapierでは、CRMやメールなどを横断して数千件のリードを確認し、経営層向けの週次ダッシュボードを作成しました。その結果、100万ドルを超える潜在的な売上機会を見つけたとしています。

4つ目は、競合調査です。Virgin Atlanticは、自社のカスタマージャーニーと競合航空会社の一覧を渡し、各社の顧客体験を調査、評価させました。結果を担当者が確認、修正できるデータセットにまとめることで、数週間かかっていた分析を数時間に短縮したとしています。

いずれもOpenAIや先行導入企業が公開した事例で、成果は接続するデータや権限設定、確認方法によって変わります。ただし、手順が定型化され、結果を人が検証しやすい作業なら、多くの職種で小さく試せます。

『スケジュール』は、1回限りの実行や定期的な実行、イベント発生時の処理、情報の変化の監視に対応します。例えば、夜のあいだにSlackやTeamsに届いた新しい情報をドキュメントやスライドへ反映し、翌朝に最新版を確認するといった使い方ができます。まずは時間を取られている作業の一部から任せ、結果を確認しながら範囲を広げるとよいでしょう。

Googleドライブ内の売上データから6月のダッシュボードを作成してもらいました。

業務AIは順位ではなく用途で選ぶ時代へ

一連の発表から見えてくるのは、ベンチマークの順位だけでは業務AIを選びにくくなっていることです。GPT-5.6 SolとClaude Fable 5は評価項目によって優劣が入れ替わり、処理時間やコストにも違いがあります。日常業務では、性能と価格のバランスを重視したTerraが有力な選択肢になるでしょう。ただし、ChatGPT Workではモデルだけでなく、推論レベル、速度、承認方法も選べます。成果物の品質と利用量のバランスを見ながら、仕事ごとに設定を調整する必要があります。

ChatGPT Workの強みは、最新モデルを使えることに加え、プラグイン、スケジュール、Sites、Computer Useを組み合わせ、分断されていた作業を一つの流れとして進められる点にあります。一方、接続先の情報や、許可する操作の範囲を広げるほど、誤操作や情報流出への注意も必要です。まずは結果を検証しやすい調査や資料作成から始め、成果物の品質と、消費した利用量を確認しながら、任せる範囲を段階的に広げるのが現実的でしょう。

ChatGPT WorkとGPT-5.6の仕組み、モデル構成、仕事での使いどころを整理した解説画像です。