OpenAI dots とは何か - GPT-6 Astra 搭載の常時稼働エージェントと権限設計の仕組み

2026年9月29日、OpenAI は DevDay 2026 でdotsを発表しました。公式の説明は「あらゆることに対応するために設計された、非常に高い能力を持つ常時稼働のエージェント」です。

これまでの ChatGPT や Codex は、基本的に「人が指示を出したら動く」ものでした。dots はそこから一歩進んで、目標を渡しておけば人が話しかけていない間もバックグラウンドで仕事を進め、必要なときだけ確認を求めてくるエージェントとして設計されています。この記事では、OpenAI の公式発表ページを一次ソースに、dots の中身・連絡手段・安全と権限の仕組み・提供範囲を整理します。

NOTE

本記事の事実関係は、OpenAI 公式の発表ページ「dots のご紹介」（2026年9月29日）で確認できたものだけを記載しています。料金プランそのものの価格や対象地域の一覧は発表ページに記載がないため、本記事では断定していません。提供状況は順次変わるため、最新情報は公式ページとヘルプセンターで確認してください。

概要

項目	内容
発表日	2026年9月29日（DevDay 2026）
名称	dots（個々のエージェントは「dot」）
搭載モデル	GPT-6 Astra
実行環境	dot ごとに専用のクラウドコンピューターと専用ブラウザー
稼働	目標に向けて24時間稼働
連携	プラグインエコシステム経由で4,000以上のアプリ
連絡手段	ChatGPT（ウェブ / モバイル / デスクトップ）、テキストメッセージ、Slack、Teams、音声通話
提供プラン	対象地域の Pro / Business Premium から順次。Enterprise（Edu・Healthcare 含む）は管理者が有効化するとベータ利用可
追加料金	最初の dot は Pro / Business Premium に含まれ、追加料金なし
組織向け	専門 dot を企業向け限定プレビューで提供。Microsoft Agent 365 との統合も進行中

搭載モデルの GPT-6 Astra については GPT-6 Astra リリース - サイバー能力Critical認定とAPI仕様・ベンチの読み方で詳しくまとめています。

dots は何が新しいのか

公式発表の要点は次の3つに集約できます。

常時稼働: 目標を渡すと24時間それに向けて動く。都度プロンプトを書く必要がない
専用の作業環境: dot ごとにクラウドコンピューターとブラウザーを持ち、必要ならコードを書いてテストもする
学習と先回り: フィードバックから好みや仕事の品質基準を学び、頼まれる前に仕事を届ける

発表ページには、dots の真価を感じるのは「頼もうと思うより先に」仕事が届いたときだ、という趣旨の一文があります。つまり、チャット UI の延長ではなく「同僚に近い存在」を目指した製品だと読み取れます。

新入社員と同じ環境で仕事を始める

公式の表現を借りると、dots は「新入社員に用意するものとほぼ同じ環境」を備えて仕事を始めます。

アクセスと権限のための専用 ID
クラウド上のコンピューターと専用ブラウザー
必要に応じてコードを記述・テストする能力

利用者はいつでも dot のコンピューターを開いて作業を確認できます。また、許可すればノート PC など自分のデバイスへ dot を接続させ、普段の作業環境の中で支援させることもできます。逆に言えば、許可しない限り自分のコンピューターとその中身は dot から切り離されたままです。

もう一つ特徴的なのは、1つの dot が複数のプロジェクトを並行して抱えられる点です。「スレッドを分けて管理する」「手順を一つずつ指示する」といった運用をしなくても、新しいタスクを次々に渡せる設計になっています。

どこから話しかけるか: ChatGPT・テキストメッセージ・Slack・Teams

dot への連絡手段は複数用意されています。

ChatGPT のウェブ / モバイル / デスクトップアプリからのメッセージや通話
テキストメッセージ
Slack
Microsoft Teams

ポイントは、チャネルをまたいで文脈が引き継がれることです。ChatGPT でプロジェクトを始め、テキストメッセージで詳細を追加し、Slack で背景情報を共有する、といった使い方をしても、dot はそれまでの経緯を把握しています。dot 側からも、進捗・質問・判断が必要な事柄についてメッセージが届きます。

なお、iMessage と RCS によるテキストメッセージ機能は、Pro ユーザー向けの限定ウェイトリストという扱いです。

公式が挙げている活用例

発表ページでは、職種別に5つのシナリオが紹介されています。

立場	dot がやること	人がやること
アプリ開発者	顧客フィードバックから繰り返し出る要望を拾い、小規模な改善やバグ修正を実装・テスト。変更点の動画付きでレビュー可能な PR を出す	PR をレビューしつつ、次の主要機能の開発を続ける
ローンチ責任者	製品仕様の変更がストーリーに与える影響を検討し、ローンチ資料や素材・ドキュメントの修正案を用意	示した方向性に沿っているかをレビュー
科学者	新しいデータが届いたら分析を再実行し、予想外の結果を調査して図表と説明を更新	確認が必要な点をチェック
営業責任者	顧客要件を製品ドキュメントと照合し、未検証項目を特定。重要な連携機能の概念実証を作り、提案書とテスト計画を更新	顧客との対話に集中し、約束する内容を承認
コンテンツクリエイター	文字起こしから切り抜き候補を探し、概要をまとめ、SNS 投稿の下書きを作る。修正を関連素材全体へ反映	下書きを承認し、創作に時間を使う

どの例も「dot が下ごしらえをして、最終判断は人がする」という役割分担になっているのが共通点です。

OpenAI 社内と初期テスターの事例

OpenAI 社内では、次のような使われ方が始まっていると紹介されています。

Slack でバグが報告されると、dots が調査を始める
新しいデザインが届くと、チームが顧客フィードバックに集中している間に dots が動作するアプリに仕上げる
計画策定が始まると、dots がチームを支えて期限に向けた進行を助ける

社外の初期テスターの例として、本人が媒体への請求を忘れていることに dot が気づき、請求書を作成し、本人の承認後に送信したというエピソードも挙げられています。「気づく」のは dot、「送信を決める」のは人、という流れがここでも守られています。

安全と権限の仕組み

常時稼働で外部アプリにもアクセスするエージェントなので、どこまで任せられるかが最大の関心事になります。公式発表では、ChatGPT の既存の保護機能に加えて、次のような仕組みが説明されています。

分離された実行環境とパスワードの扱い

各 dot は専用のクラウドコンピューター上で動作する
利用者が接続を選ばない限り、自分のコンピューターとその内容は切り離されたまま
対応するウェブサイトへのログイン時、dot は保存済みパスワードをモデルに開示せずに使用できる

プロアクティブリサーチは読み取り専用

dot は、利用者が直接やり取りしていない間もバックグラウンドで役立つことを探します。OpenAI はこれをプロアクティブリサーチと呼んでいます。

この調査で使えるのは読み取り専用に制限されたツールだけで、接続済みのアプリを参照することしかできません。メッセージの送信、アプリ内コンテンツの変更、ブラウザーやコンピューターの操作はできない、と明記されています。「勝手に動く」部分は読み取りに限定し、書き込みを伴う操作は別の承認ルートを通す設計です。

監視システムによる停止

dot には悪意のある指示（プロンプトインジェクションなど）への防御と、有害になりうる動作を監視する仕組みが組み込まれています。監視システムが安全上の懸念を検出すると、dot の作業を一時停止または中止できます。

アクセス権限とカスタムルール

dot がアクセスできるアプリは利用者が選び、ChatGPT の既存のアプリ管理設定から管理する
自律的に行動する場面と承認を求める場面を定めたルールが、あらかじめ組み込まれている
カスタムルールで、特定の操作を「許可」「承認必須」「ブロック」のいずれかに設定できる
組み込みの安全要件は、カスタムルールに関係なく常に適用される
アクティビティビューで、バックグラウンドの作業も含めて進捗を確認し、指示し直せる

自動レビューによる操作の振り分け

アカウントに影響を及ぼしたり情報を共有したりする可能性のある操作は、自動レビューによって、利用者の指示・カスタムルール・安全要件に照らして確認されます。その結果、

そのまま進めてよい作業
承認が必要な作業
利用者自身が行う必要がある作業

に振り分けられます。パスワード変更のように特に慎重な扱いが必要な一部のタスクは、必ず利用者本人が行う扱いです。OpenAI 自身も「dot は間違えることもあるため、重要な影響を伴う作業は必ず確認してください」と注意書きを添えています。

学習データとしての扱い

ChatGPT Business / Enterprise / Edu のワークスペース内のコンテンツは、デフォルトでモデル改善に使われない
個人向けプランでは、dot との会話や作業をモデル改善に使うかどうかを設定で選べる
プロアクティブリサーチの内容や、dot が自分用に残したメモは、直接学習には使われない
ただし、それらが学習対象となる会話やタスクに活用された場合は、設定に応じて学習に使われることがある

最後の点は見落としやすいので、個人プランで使う場合は設定を確認しておくのが無難です。

組織向けの専門 dot と Microsoft Agent 365

個人の dot が「あなたの代わり」に働くのに対し、専門 dotは組織内の特定業務を担当する位置づけです。

企業は各 dot に固有の ID と認証情報を設定し、タスクに必要なシステムへのアクセスを付与する
dot は作業しながら新しい情報に適応し、チームからのフィードバックで改善していく
OpenAI 社内では、調達、請求書処理、メールマーケティング、カスタマーサポート、商取引の契約業務で初期テストを実施

提供は対象を絞った企業向けの試験導入から始まり、OpenAI のエンジニアリングチームが各組織と直接、担当業務・使えるツール・人による確認と承認の方法を決めていく形です。

さらに OpenAI は Microsoft と協力し、専門 dot を Agent 365 の企業向けガバナンス機能・セキュリティ管理機能と統合する取り組みを進めていると発表しています。企業が使い慣れた Microsoft のツールで dot を管理できるようにするのが目標です。Agent 365 の位置づけについては Microsoft Agent 365 と GitHub Copilot CLI でも触れています。

提供範囲と利用枠

対象プラン

発表日から、対象地域の Pro と Business Premium ユーザー向けに ChatGPT で順次提供開始
Enterprise ユーザー（Edu と Healthcare を含む）は、ワークスペース管理者が有効化するとベータ版を試せる
組織向けの専門 dot は企業向けの限定プレビュー

対象地域の一覧は発表ページからリンクされたヘルプセンター側にあり、本記事の執筆時点では日本が含まれるかどうかを確認できていません（未確認）。

料金と利用上限の考え方

最初の dot は Pro / Business Premium プランに含まれ、追加料金なし
プランには、より高度な作業に使える利用枠が含まれる。提供開始後の最初の1か月は上限が拡大される
今後、dot の追加、各 dot の作業速度の向上、1か月あたりの作業総量の拡大ができるようになる予定
dot との会話は ChatGPT の利用上限にカウントされない
ただし、dot に Codex や ChatGPT Work でのタスクの開始・管理を依頼した場合、そのタスクは通常どおり利用上限にカウントされる

最後の点は実務で効いてきそうです。dot 自体とのやり取りは無料枠のように使えても、dot が Codex に開発タスクを投げ始めると、その分は Codex 側の枠を消費します。常時稼働エージェントに開発を任せる場合は、利用枠の減り方をアクティビティビューで追っておく必要がありそうです。

始め方

最初の dot は、ChatGPT のデスクトップアプリまたはパソコンのブラウザーから作成します。アプリを接続し、dot の自己紹介を聞くところから始まる流れです。初期設定が完了すると、モバイルアプリからもメッセージを送れるようになります。発表ページでは、まず1つの dot に名前をつけて自分専用の存在にするところから始められる、と説明されています。将来的には複数の dot がチームを組んで連携する姿も描かれています。

既存のエージェントとの違い

ここからは筆者の整理です。OpenAI にはすでに、ターミナルで動く Codex CLI や、開発者向けの Agents SDK の Sandbox Agents があります。これらと dots の違いは、主に「誰が起点になるか」だと考えています。

観点	Codex / 従来の ChatGPT	dots
起点	人が都度タスクを依頼する	目標を渡すと、dot が自分で次の作業を見つける
稼働時間	依頼されたタスクの実行中	目標に向けて24時間
作業環境	タスクごとのサンドボックスや手元の環境	dot ごとの専用クラウドコンピューターとブラウザー
文脈	スレッドやセッション単位	チャネルをまたいで継続
人の関与	依頼と結果確認	カスタムルールと自動レビューで承認ポイントを事前に決める

「プロンプトを書く」から「権限と承認ルールを設計する」へ、利用者側の仕事が移っていくのが dots の本質だと感じます。

使う前に考えておきたいこと

最後に、実際に使い始める前に検討しておきたい点を筆者の視点で挙げます。

接続するアプリの範囲: プロアクティブリサーチは読み取り専用とはいえ、接続したアプリの中身は dot から見える。業務と私用のアカウントが混在していないかを確認する
カスタムルールの初期値: 最初は「承認必須」を広めに設定し、信頼できる操作だけを段階的に「許可」へ移すのが安全
自分のデバイスへの接続: 公式にも「接続を選ばない限り切り離されたまま」とある。便利さと引き換えに、最初はクラウド上の環境だけで試すのが無難
学習設定: 個人プランでは会話や作業のモデル改善利用が設定次第になる
重要な操作の最終確認: 公式自身が「dot は間違えることもある」と明記している。請求書送信のような対外的な操作は、承認フローを必ず通す

まとめ

dots は2026年9月29日の DevDay 2026 で発表された、GPT-6 Astra 搭載の常時稼働エージェント
dot ごとに専用 ID・クラウドコンピューター・ブラウザーを持ち、4,000以上のアプリと接続して24時間目標に向けて動く
ChatGPT・テキストメッセージ・Slack・Teams・音声通話から話しかけられ、チャネルをまたいで文脈を引き継ぐ
バックグラウンドのプロアクティブリサーチは読み取り専用。書き込みを伴う操作はカスタムルールと自動レビューで振り分けられ、パスワード変更などは必ず本人が行う
組織向けには専門 dot の限定プレビューと、Microsoft Agent 365 との統合が進行中
対象地域の Pro / Business Premium から順次提供。最初の dot は追加料金なしで、dot との会話は ChatGPT の利用上限にカウントされない

「AI に仕事を頼む」から「AI に役割を任せる」への移行を、OpenAI が製品として明確に打ち出した発表だと言えます。任せる範囲をどう設計するかが、使いこなしの分かれ目になりそうです。

OpenAI dots とは何か - GPT-6 Astra 搭載の常時稼働エージェントと権限設計の仕組み

概要