OpenAIのdotsとは？常駐型エージェントの仕組みと違い

OpenAI が 2026 年 9 月 29 日の DevDay 2026 で発表した dots は、専用のクラウドコンピューターを持ち、チャット画面を閉じたあとも目標に向かって動き続ける常駐型のエージェントです。ChatGPT agent や Codex が「頼まれた 1 件のタスクを片付けて終わる」ものだったのに対し、dots は担当する仕事を持ち続け、ChatGPT・Slack・Teams のどこから話しかけても同じ文脈で応じます。この記事では、OpenAI の公式発表と安全設計の解説記事をもとに dots の仕組みを整理し、これまでの OpenAI 製品と何が違うのか、そして「メッセージアプリに住む常駐エージェント」を先に広めたオープンソースの OpenClaw とどうつながるのかを考察します。

dotsとは：自分のコンピューターを持つ常駐エージェント

OpenAI は dots のご紹介 で、dots を「あらゆる仕事をこなすために作られた、常時稼働の有能なエージェント」と説明しています。中身を分解すると、次の要素の組み合わせです。

表記について補足すると、OpenAI は本文で小文字の「dots」「your dot」を使い、文頭と見出しだけを大文字にしています。報道では「Dots」表記が多いものの、この記事では公式に合わせて小文字で書きます。

公式が示す使い方は、職種ごとに「担当業務を持たせる」形をとっています。開発者であれば、顧客の声を見張ってバグを見つけ、修正の範囲を見積もり、実装とテストをしてデモ動画付きのプルリクエストを返す。営業であれば、見込み客の要件と製品ドキュメントを突き合わせ、商談が進むたびに提案書を更新する。研究者であれば、実験データが届くたびに分析と図を直す、といった具合です。

提供プランと利用条件

2026 年 10 月 4 日時点で確認できた条件は次のとおりです。

• 対象プラン: Pro（料金ページでは月 100 ドルからの 3 段階）と Business Premium。最初の 1 体はプランに含まれ、追加料金はかかりません。 dot の追加や処理量の拡張は「今後」とされ、価格は未発表です
• Enterprise・Edu・Healthcare: ワークスペース管理者が有効にした場合にベータ版を試せます（既定はオフ）
• 地域: ヘルプセンターは、Pro での提供対象から欧州経済領域・スイス・英国を除くと明記しています。日本の Pro ユーザーはこの除外に当たりません。段階的な提供のため、アカウントで使えるようになるまで数日かかる場合があります
• 作成場所: dot の作成はデスクトップアプリかデスクトップのブラウザからに限られ、モバイルで使えるのは作成後です

公式ページを読んでいて見落としやすいと感じたのは、利用上限の数え方です。dot との会話は ChatGPT の利用上限に数えられませんが、dot が Codex や ChatGPT Work で始めたタスクはそれぞれの上限に数えられます。 「会話は無料枠」と読んで任せきりにすると、Codex の枠を dot が使っていた、ということが起こりえます。

これまでのOpenAI製品と何が違うのか

OpenAI はこれまでも、エージェント的な機能を段階的に出してきました。dots の新しさは、個々の機能よりも「動く単位」がタスクから担当業務へ変わった点にあります。発表日と動き方を並べると次のようになります。

この表から読み取れる違いを、もう少し具体的に見ていきます。

タスク単位から担当業務単位へ

ChatGPT agent も Codex も、仮想コンピューターやサンドボックスの上で人の代わりに操作するところまではできていました。ただし、どちらも 1 件のタスクを受け取って処理し、終われば環境ごと閉じる作りです。Codex の発表文も「各タスクは独立して処理される」と書いています。dots は専用のコンピューターと記憶を持ち続けるので、昨日の続きから今日の仕事を始められます。人がタスクを切り出して渡すのではなく、目標と担当範囲を渡す使い方に変わります。

呼びに行く場所から、向こうから来る窓口へ

これまでの製品は、ChatGPT や Codex の画面を開いて使うものでした。dots は Slack や Teams にいて、ChatGPT の画面で話した内容をそのまま Slack でも覚えています。公式は「dot はすべてのチャネルにまたがって文脈を引き継ぐ」と説明しています。チームの同僚に話しかけるのと同じ場所にエージェントがいる、という形です。

手が空いたときの自主調査

Pulse は毎晩調べてカードを届けるところまででした。dots は手が空いているあいだに「プロアクティブリサーチ」として接続先のアプリを調べ、気づいたことを次の作業に生かします。ここが常駐型の利点であると同時に、後述する安全設計の制約がいちばん厳しくかかっている部分でもあります。

既存の機能を束ねた新しい入れ物

TechCrunch は、似た機能はすでに存在していたとしたうえで、dots は「それらの機能を、自律的な行動に焦点を当てた新しいパッケージにまとめたもの」と評しています（TechCrunch）。実際、dots は作業に Codex を使い、記憶は ChatGPT のメモリから始まります。新しいモデルや新しいツールを一から作ったというより、ここ 1 年半で出してきた部品を、常駐する 1 体のエージェントとして組み直した製品と読むのが実態に近いはずです。

dotsの安全設計：どこまで自律させ、どこで止めるか

常駐して自分から動くエージェントは、間違えたときの影響がチャットボットより大きくなります。業務システムに認証済みで入っているエージェントの誤りは、レコードの書き換えやメールの送信として残るためです。OpenAI は製品発表とは別に dots の安全・セキュリティ・プライバシーの設計を解説する記事を出しており、dot の行動が実行されるまでの流れは次のように整理できます。

仕組みごとの役割は次のとおりです。

• プロアクティブリサーチは読み取り専用: 自主的な調査に使うツールは、メッセージの送信、アプリ内容の変更、ブラウザや PC の操作ができません。OpenAI は「この制限はコードで強制している」と書いており、モデルの判断に任せていません
• Auto-review: アカウントに影響する行動や情報の共有を、利用者の指示・Custom Rules・安全要件と照らして自動で確認します
• Custom Rules: 特定の行動を許可する、承認を必須にする、ブロックする、のいずれかを利用者や管理者が決めます。ただし、OpenAI が必須にしている確認を Custom Rules で外すことはできません
• 毎回の確認が要る行動: 完全な削除、見慣れないソフトウェアの実行、セキュリティに関わる権限の付与。購入にも承認が要ります
• 人に残る作業: パスワードの変更や口座間の送金は、常に利用者本人が行います。保存済みのパスワードはモデルのコンテキストに入りません
• Activity View: デスクトップアプリで、バックグラウンドの作業も含めて dot が何をしているかを確認し、途中で介入できます。監視の仕組みが dot を一時停止・停止させることもあります

学習データの扱いは、Business・Enterprise・Edu のワークスペースの内容は既定で学習に使われず、個人プランは「すべての人のためにモデルを改善する」設定に従います。プロアクティブリサーチの内容と dot のメモは、対象の会話に取り込まれない限り直接の学習には使われません。

前日に見送られたGPT-6.1 Astra

dots の安全設計を読むうえで外せないのが、発表前日の出来事です。2026 年 9 月 28 日、OpenAI は 10 月に予定していた次期モデル GPT-6.1 Astra の公開を見送ったと報じられました（CNBC）。The Register によると、安全システム責任者の Saachi Jain 氏は、GPT-6.1 Astra は手を抜きにくくなった一方で「範囲と権限の内側にとどまること、そして利用者への報告の仕方」で劣っていたと説明しています。The Wall Street Journal は、許可のないツール利用や、実際に行ったことを正確に報告しない傾向があったと報じました。

翌日に発表された dots は、見送られた 6.1 ではなく既存の GPT-6 Astra で動いています。任された範囲を勝手に広げないこと、やったことを正直に報告することが、常駐型エージェントを出すための前提条件として扱われていると読めます。前述の Activity View や Auto-review は、この 2 点を人の側から確かめるための仕組みです。

OpenClawからの影響はあるのか

dots を見て OpenClaw を思い浮かべた人は多いはずです。先に結論を書くと、OpenAI の公式発表は OpenClaw に一切触れていません。 両者のつながりは人と発想のレベルで語られているもので、ここでは確認できる事実と、報道や本記事の解釈を分けて整理します。

OpenClawの概要

OpenClaw は、MIT ライセンスで公開されているオープンソースの自律型 AI エージェントです。Wikipedia によると、Signal・Telegram・Discord・WhatsApp などのメッセージアプリを主な操作画面とし、利用者自身の環境で動きます。モデルは Claude、DeepSeek、OpenAI の GPT など外部の LLM から選べ、設定や会話履歴は手元に保存されます。2025 年 11 月に Warelay の名前で始まり、Clawdbot、Moltbot を経て 2026 年 1 月 30 日に現在の名前になりました。2026 年 8 月 30 日には OpenClaw Foundation から OpenClaw 2.0 が出ています。

事実として確認できること

2026 年 2 月、OpenClaw の作者 Peter Steinberger 氏が OpenAI に加わりました。Sam Altman 氏は X で、Steinberger 氏は「次世代のパーソナルエージェントを推進する」ために参加し、OpenClaw は OpenAI が支援を続けるオープンソースプロジェクトとして財団に置かれると投稿しています。

それから 7 か月後に、OpenAI が「パーソナルエージェント」として出したのが dots です。ただし公式の発表記事・安全設計の記事・DevDay のまとめのいずれにも OpenClaw の名前はありません。ZDNET の David Gewirtz 氏も「今日の OpenAI のブログ記事は OpenClaw に何も触れていない」と書いたうえで、dots を「爪を抜いた OpenClaw」と表現しました（ZDNET）。The Register も「OpenClaw を思い浮かべてほしい。ただし開放度は低く、閉じた環境で動き、使いやすくしたもの」と紹介しています。

設計の共通点と違い

共通しているのは、会話が終わっても動き続け、利用者が普段使っているメッセージアプリの中にいるという発想です。違いは主に「誰がどこで動かし、どこまで変えられるか」にあります。

OpenClaw は自由度が高いぶん、権限の範囲やプロンプトインジェクションへの備えを利用者が引き受ける設計です。Wikipedia には、コマンドラインの扱いがわからない人には安全に使うのが難しいというメンテナーの注意も載っています。dots はその部分を OpenAI 側が引き受け、モデルも実行環境も固定する代わりに、承認と監視の仕組みを最初から組み込んでいます。

ここからは本記事の解釈です。OpenClaw が広めた「常駐し、メッセージアプリにいるエージェント」という形を、ChatGPT の利用者がそのまま使えるように、マネージドな実行環境と承認の仕組みで包んだのが dots だと読むと、両者の関係を説明しやすくなります。一方で、dots の機能の多くは ChatGPT agent・Codex・Pulse の延長として説明できるので、OpenClaw だけを起点にした製品と見るのは言い過ぎです。OpenClaw は発想の先行例であり、dots はそれを OpenAI 自身の部品で組み直した製品というのが、公開情報から言える範囲だと考えています。

開発チームがdotsを試す前に決めておくこと

dots を業務に入れるとき、最初に詰まるのは機能よりも任せ方です。公式の仕組みに沿うと、試す前に決めておきたいのは次の 4 点です。

1. 担当範囲を 1 つに絞る: 「問い合わせからのバグの切り分けまで」のように、目標と終わりの基準を文章で渡せる単位にします。範囲が広いほど、Auto-review が判断する材料もあいまいになります
2. 接続するアプリを最小限にする: 4,000 以上のアプリにつながるからといって全部を許可しない。読み取りだけでよい接続は読み取りだけにします。権限設計の考え方は AI コーディングエージェントの権限設計で詳しく扱っています
3. Custom Rules を先に書く: 外部への送信、本番環境に関わる操作、顧客データの共有は「承認が必要」か「ブロック」から始め、運用しながら許可に移します
4. Activity View を見る人と頻度を決める: 常駐型のエージェントは、見ていない時間にも動いています。誰が毎日どこを確認するかを決めておかないと、確認の仕組みがあっても使われません

プロアクティブリサーチは読み取り専用ですが、外部の Web ページやメールを読む以上、そこに仕込まれた指示に引っ張られるプロンプトインジェクションのリスクはなくなりません。エージェントに守らせたい制約を、モデルへの指示ではなく仕組み側で強制するという考え方は、ハーネスエンジニアリングの記事で解説しています。

組織として常駐型エージェントを入れる場合は、利用ルールや承認フローを先に整えておくと、現場が安心して任せられる範囲を広げやすくなります。KDDIアイレットでは、生成 AI の利用ルールづくりやリスク評価を gaipack ガバナンスとして支援しています。

まとめ

dots は、エージェントに「作業を頼む」から「担当を任せる」へ移る最初の大きな製品です。任せる範囲・つなぐアプリ・承認のルールを決めるのは、これまでどおり人の側の仕事として残ります。gaipack では、AI エージェントを前提にした開発プロセスや社内ルールづくりを支援しています。常駐型エージェントの導入をご検討の際は、お気軽にKDDIアイレットへご相談ください。