期待と展望
ChatGPTやCodexの進化というと、回答が正確になる、難しい問題を解ける、文章や画像の品質が上がる、といった変化を思い浮かべるかもしれません。
もちろん、それらも大切です。ただ、現在の公式資料を見ていると、もう一つの方向が見えてきます。
一つの依頼に答えるだけでなく、途中の状態を保ちながら、仕事を続けられるようにすることです。
AIによるアプリ操作や複数AIの分担、常駐型AIについては、これまでのコラムでも取り上げてきました。今回は活用例を増やすのではなく、その未来像を支える仕組みが、どのように具体化しているのかを考えます。
※2026年10月時点の公式資料を基に、確認できる機能と筆者の見通しを分けて整理しています。
「常駐するAI」に、実際の作業場所が用意され始めた
以前の「今後のAI進化予想」では、AIが継続して業務を確認し、必要なときに人へ報告する姿を描きました。
現在は、そうした使い方を支える具体的な製品が登場しています。その一つが「dots」です。
公式資料では、dotsはクラウド上に専用のコンピューターとブラウザーを持ち、利用者のパソコンが切れている間にも作業を進められると説明されています。提供は対象アカウントへ段階的に進められています。OpenAI公式資料：Meet dots
ここで注目したいのは、「24時間働く」という表現よりも、利用者の端末とは別に、AIが作業を続ける場所を持つことです。
人間がチャット画面を閉じることと、依頼した仕事が終わることを切り離せる。これは、AIとのやり取りを、その場限りの会話から、継続する仕事へ広げるための土台になります。
ただし、クラウドで作業できるからといって、手元のパソコンにあるすべての情報やアプリを自由に使えるわけではありません。実行場所と、接続できる情報や道具は、分けて考える必要があります。
賢いモデルに加えて、仕事を継続する仕組みが整う
AIが長い仕事を進めるには、考える能力だけでは足りません。
どこまで終わったのか。何を待っているのか。途中で条件が変わったら、どこからやり直すのか。こうした状態を扱う仕組みも必要です。
開発者向けの「Agents API」では、Codexを動かす実行基盤をアプリから利用できます。公式資料には、作業のやり取りを継続するセッションの管理、文脈の圧縮、復旧などをOpenAI側が担当し、アプリ側が道具や実行環境を用意・選択する構成が示されています。OpenAI公式資料：Agents API
利用者向けのdotsと、開発者向けのAgents APIは、同じ製品ではありません。それでも、一方では継続して働く助手を提供し、もう一方では継続作業を組み込むための基盤を提供している。その両方が進んでいることには意味があります。
今後のAIの進化は、新しいモデルの性能だけを見ていても捉えきれなくなるでしょう。モデルと、記録、道具、実行環境、再開の仕組みを、どう組み合わせるか。 そこが、実際に任せられる仕事の長さや範囲を左右すると考えられます。
ChatGPTとCodexは、仕事の進め方で近づいていく
ChatGPTは相談や文章作成、Codexはプログラミング。入口としては、この区別が分かりやすいと思います。
ただ、仕事を進める場面では、その境界だけでは説明しにくくなっています。
文書を作るためにデータを処理する。調査結果を整理するために短いプログラムを書く。作成したツールから資料を出力する。こうした仕事では、会話、コード、ファイル操作が一つにつながります。
Agents APIがCodexの実行基盤を利用し、コード実行やファイル編集、外部ツールとの接続を扱うことからも、コードは開発成果物であると同時に、ほかの仕事を進める手段になっていることが分かります。
ここから先は筆者の見立てですが、ChatGPTとCodexは、それぞれの入口を持ちながら、目的に向けて道具を使い、成果物を作る方向で近づいていくと考えています。
これは、両製品が統合されるという予測ではありません。利用者から見たときに、「会話をするAI」「コードを書くAI」という区別よりも、「この仕事をどこまで進められるか」という見方が強まるということです。
次に問われるのは、長く任せたときの安定性
作業を続けるための仕組みがあっても、長い仕事を確実に終えられるとは限りません。
例えば、来月の催しに向けて資料を準備する仕事を考えてみます。最初の調査と下書きがうまくできても、その後に会場や予算が変われば、前の条件で作った部分を見直す必要があります。
新しい指示を覚えるだけでは不十分です。変更によって、すでに終えた作業のどこが影響を受けるかまで確かめなければなりません。
今後、進化を見ていくうえでは、次の点が大切になると思います。
- 中断しても、完了した部分と未完了の部分を区別して再開できるか。
- 条件が変わったとき、古い前提を引きずらずに修正できるか。
- 自分で進められない理由を把握し、必要な相談ができるか。
- 人が知るべき変化を選び、必要なタイミングで報告できるか。
- 同じ指示と条件であれば、判断や成果物の品質が大きくぶれず、繰り返し任せられるか。
- 長く作業を続けても、決められた条件や確認手順を守り続けられるか。
図：安心して任せられるAIに必要なこと。①〜④は仕事中に起こり得る場面への対応例であり、固定の手順ではありません。⑤⑥は全体を支える土台です。現在の製品がすべて満たしていることを示す図ではなく、今後の進化を見るための観点を表しています。
一度うまくできても、次に同じ仕事を頼んだときには、大切な条件を見落としたり、必要な確認を省いたりする。それでは、毎回人が細かく点検する必要があり、安心して任せることはできません。
できることが増えるだけでなく、できていたことを安定して続けられること。 その積み重ねが、仕事を任せるうえでの信頼性につながります。同じ条件での安定性は、回答の文面が完全に一致することではなく、判断や成果物の品質が大きくぶれないことを指しています。
これらは、現在すべてが十分に実現しているという意味ではありません。継続作業の基盤が整うほど、次に実力が問われる部分です。
一度の回答の出来栄えから、繰り返し使ったときの安定性と、仕事全体を通した継続性へ。AIを評価する目線も、少しずつ変わっていくでしょう。
「いつ相談するか」も、AIの能力になる
AIが会話の外で働くようになると、相談の仕方にも違いが表れます。
細かな判断のたびに呼び出されれば、人は別の仕事に集中できません。一方、確認すべき変更を知らせずに進められても困ります。
dotsには、進行中の作業を確認し、途中で指示を変え、判断や承認を求められたら応答する仕組みが用意されています。OpenAI公式資料：Control your dot
この先は、作業を実行する能力とともに、何を自分で処理し、何を人に相談するかを見極める能力が、使いやすさを大きく左右すると考えられます。
例えば、「資料を10件見つけました」という逐次報告より、「比較に必要な情報はそろいましたが、この条件だけ確認できません」という相談のほうが、人は次の判断をしやすくなります。
こうしたやり取りが自然になれば、AIの進捗を見張るために、人がずっと画面の前にいる必要も減っていくはずです。
利用者が求めていることを、的確に捉えてほしい
ここまで、AIが仕事を継続するための仕組みや、安定して任せられるための条件を見てきました。ただ、機能が増え、長い仕事を進められるようになっても、それが利用者の求めていることに合っていなければ、使いやすくなったとは感じられません。
例えば、スライド作成です。最初からかっこよく、そのまま使いたくなるテンプレートデザインが用意されていれば、利用者が細かくカスタマイズする手間を省けます。内容を考えたいのに、余白や配色、文字の配置を何度も調整しなければならないのでは、仕上げの負担が残ります。
会話の仕方にも、好みがあります。私は、無駄な相槌の多い会話式のAIは、急かされているように感じてあまり好きではないので、使っていません。相槌を減らし、こちらが話し終えるまで待ってくれるほうが、自分のペースで考えられます。
もちろん、相槌があるほうが話しやすい人もいるでしょう。誰にでも同じ応答をするのではなく、その人がどのようなやり取りを望んでいるかを捉え、それに合わせられることが大切だと思います。
ユーザーが何を求め、どこに手間や不快さを感じているのかを的確に判断し、機能を改善していくこと。それが、私の考えるAIの理想的な進化です。
見栄えのよい資料を、余計な調整をせずに作りたい。話している間は、落ち着いて聞いてほしい。任せた仕事は、条件を守って安定して進めてほしい。こうした具体的な望みに応える改善を、これからのChatGPTやCodexにも期待しています。