OpenAI Dotsとは？ChatGPT Workとの違い、できる自動化・注意点を整理

OpenAI Dotsとは――「質問に答えるAI」から「任せて動き続けるAI」へ

OpenAIは、2026年9月29日に米サンフランシスコで開催した開発者向けイベント「DevDay 2026」で、AIエージェント「Dots」を発表しました。Dotsは、利用者から任された責任範囲をもとに、会話と会話の間も進捗を追い、必要な情報収集や次の作業を進める機能として案内されています。判断が必要な場面では、利用者に確認を求める想定です。

Dotsには専用のクラウドコンピュータとブラウザがあり、手元の端末やアプリを閉じている間も、クラウド上で作業を続けられるとされています。固定時刻に処理する予約実行とは異なり、メールやプロジェクトの進捗など、状況の変化に応じてフォローアップする点が特徴です。

提供プラン、利用上限、地域ごとの対応状況は変わり得ます。導入時には、OpenAIの料金ページやヘルプページで利用条件を確認してください。

Dotsで何を自動化できる？ 想定ユースケース

Dotsの用途は、情報を集めて整理し、変化を検知して次の行動を促す仕事と相性があります。実際にできる範囲は、接続したアプリ、付与した権限、利用プラン、ワークスペース設定、各サービス側の認可状況に左右されます。

• プロジェクト進行：会議記録、メール、計画資料から期限、未決事項、回答待ち項目を整理し、進捗に変化があれば判断を促す。
• 営業・顧客対応：提案条件や人数変更を反映し、セキュリティレビューや技術レビューなど、完了していない確認項目を追跡する。
• コンテンツ制作：インタビュー素材をもとに、説明文、構成メモ、動画クリップ案などの下書きを作成する。
• 開発・分析：GitHubなどの接続先を使って調査し、必要に応じてCodexやChatGPT Workに個別の作業を委任する。
• Slack・Microsoft Teamsでの連絡：進捗通知の送信先や、判断が必要なときだけ通知する条件を設計する。

SlackやMicrosoft TeamsにDotsを追加しただけで、対象チャンネルの監視が自動で始まるわけではありません。追跡するチャンネルやイベントは明示的に指定する必要があります。顧客への返信、公開コンテンツ、コード変更などは、Dotsには下書きや整理までを任せ、送信・公開・反映の前に人が確認する運用が基本となります。

DotsとChatGPT Workの違いを比較

ChatGPT Workは、明確な成果物を伴う複数ステップの仕事を委任するための機能として説明されています。ファイル、接続アプリ、承認済みツールを使い、レビュー可能な文書、分析、ワークフローなどを完成させる用途です。

一方のDotsは、状況を継続して追い、次に必要な仕事をつなぐ担当者に近い位置付けです。Dotsは必要に応じてWorkやCodexのタスクを開始・継続できるとされており、両者は競合する機能というより、継続的な管理と個別タスクの実行を分担する関係と考えられます。

単発で明確な成果物を作りたい場合はChatGPT Work、複数の情報源をまたいで継続的に確認・整理したい場合はDotsが候補になります。Dotsを使えばWorkが不要になる、という関係ではありません。

導入前に確認したい4つの注意点

継続稼働するエージェントでは、機能そのものと同じくらい、権限と確認手順の設計が重要です。特に次の4点を確認しましょう。

1. 権限設計：連携アプリ、クラウドブラウザ、ローカルPC、パスワード管理を一括で有効にせず、必要最小限の権限から始めます。
2. 承認フロー：メール送信、SNS投稿、予約、支払い、コードの本番反映など、取り消しにくく影響が大きい操作には人の確認を必須にします。タスクを停止しても、すでに完了した操作は取り消されないと案内されています。
3. 情報共有範囲：ChatGPT内の会話、SlackやTeams、接続アプリごとに、どの情報を参照・共有できるのかを確認します。実運用前に、共有時の確認動作もテストしておくとよいでしょう。
4. 管理・可用性：EnterpriseではDotsの利用は初期状態でオフとされています。Slack・Teamsへの追加、ローカルコンピュータへのアクセス、カスタムルールも管理者が制御できます。また、クラウドコンピュータは、ローカル端末のVPN接続、ブラウザのログイン状態、端末ポリシーを自動的に引き継ぎません。

AIが誤った前提で処理を進める可能性や、ウェブサイト側がクラウドブラウザからのアクセスを制限する可能性もあります。結果と根拠を確認し、「自動化されているから正しい」とは扱わない運用が必要です。

Dotsが向く人・向かない人

Dotsが向くのは、継続的な確認作業が多く、メール、チャット、資料、開発ツールなどに情報が分散している環境です。定例報告の下書き、タスクの棚卸し、期限の確認といった作業を標準化したいチームにも適しています。ただし、誰がどの操作を承認するかをあらかじめ決められることが前提になります。

反対に、機密情報を扱うアプリの接続範囲を整理できていない場合や、外部送信・決済・本番環境への反映に人の確認を挟めない場合は慎重な検討が必要です。単発の調査や文書作成だけで足りる業務であれば、まずは通常のChatGPTやChatGPT Workで十分なこともあります。

初めて導入する場合は、閲覧、要約、期限通知、下書き作成に対象を絞る方法が現実的です。ログと出力品質を確認したうえで、送信や更新などの操作権限を段階的に広げると、影響範囲を管理しやすくなります。