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AIエージェントを自分のアプリに組み込もうとすると、手間がかかるのはモデルを呼び出す部分よりも、その周りの仕組みです。長い作業で膨らむコンテキストの整理、ツールの接続、コードを動かす環境の用意と、作るものが一気に増えます。
OpenAIのAgents APIは、この「周りの仕組み」を引き受けるサービスです。Codexを支えているのと同じハーネスとインフラを、APIから呼び出して使えます*2。2026年9月10日にパブリックベータとして公開され、DevDay 2026では新たにコンピューター操作への対応が発表されました*1。
この記事では、Agents APIの中身とDevDayで加わったコンピューター操作、同じ発表で開放されたChatGPTの「Plugin Extensions」、そして導入前に確かめたい料金とデータの扱いを整理します。
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目次
OpenAI Agents APIとは？Codexのハーネスを使えるマネージドサービス
Agents APIは、タスク・モデル・ツール・実行環境を指定してAPIを1回呼び出すだけで、本番環境で動作するエージェントを構築できるサービスです。ここでいうハーネスは、モデルがツールを使い、長時間の作業を最後まで実行するための周辺の仕組みです。
このハーネスのホスティングと保守はOpenAIが担います。アプリ側とOpenAI側の役割分担は、次のとおりです*3。
| 担当 | 受け持つこと |
|---|---|
| OpenAI | ハーネスの運用と保守、セッション、オーケストレーション、コンテキストのコンパクション、リカバリー |
| あなたのアプリ | 仕事の定義、ツールやデータの接続、実行環境の選択、進捗の表示 |
基盤になっているのはオープンソースのCodexハーネスで、公開されているコードベースを確認できます。中身の見えないサービスではなく、Codexで動いている仕組みをそのままマネージドで使う、という位置づけです。
Agents APIを構成する4つの要素
Agents APIは、次の4つの要素で組み立てます。
- Agent — モデル、指示、ツール、MCPサーバーの組み合わせ
- Environment — エージェントがファイルを扱い、コマンドを実行するサンドボックスやコンピューター
- Session — タスクに取り組み続ける、永続的なエージェントのインスタンス
- Events and items — エージェントへの入力と、セッション中に出てくる出力
使う流れは「セッションを作る → タスクを渡す → 進捗をストリーミングまたはWebhookで追跡する → 同じセッションに次のタスクを渡して続行・軌道修正する」の4段階です。1回きりの質問ではなく、同じセッションで仕事を続けていく前提の設計になっています。
DevDay 2026でAgents APIはどう変わった？コンピューター操作に対応
Agents APIそのものは、DevDayより前の9月10日にパブリックベータとして公開されています。DevDay 2026で加わったのは、コンピューター操作への対応です。
DevDay 2026全体では20を超える発表があり、Agents API関連の要点は次のとおりです。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 新しく対応したこと | コンピューター操作 |
| 提供方法 | API経由 |
| Codex・ChatGPT Workでの利用 | 月額500ドルのProプラン契約者および対象のEnterprise顧客 |
| AWSでの提供 | 「Amazon Bedrock Managed Agents for OpenAI」。Agents APIにAWSのカスタマイズと連携機能を加え、顧客が管理するコンピューティング環境とAWSのリソースを使う |
コンピューター操作でできること
コンピューター操作を有効にすると、エージェントがWebサイトを移動し、ブラウザの画面を操作できるようになります。用途として挙げられているのは、Webサイトのテスト、情報収集、画面を通じたアプリの利用です*4。ブラウザはOpenAIがホストする環境の中で動きます。
APIが用意されていないWebサービスでも、人と同じように画面越しに操作させられる。ここが、これまでのツール呼び出しとの一番の違いだと私は見ています。
有効にするための設定は3か所です。
agent.tools に { "type": "computer_use" } を追加する
environment.type を "openai_hosted" にする
environment.desktop.enabled を true にする勝手に動き回らないための仕組み
ブラウザを動かせる以上、どこへアクセスし、どうログインするかの決まりが重要です。仕様は次のようになっています。
- サイトごとの承認 — 新しいサイト（オリジン）にアクセスするたびに、ユーザーの承認が必要。公開サイトでも同じで、ネットワークアクセスを有効にしても省略されない
- 承認の範囲 — サイトへのアクセスの承認は、そのサイト内の個々の操作の前に確認を挟む仕組みではない
- ログイン — サインインはアプリ側で処理する。認証を求められるのはメインのエージェントだけで、サブエージェントは不可
- 対応する認証方式 — メールアドレス・パスワード・確認コードに対応。パスキーとQRコードでのサインインは非対応
- 認証情報の扱い — 送った認証情報はモデルの入力に入らない。認証リクエストは5分で期限切れになる
2つ目は見落としやすい点です。サイト単位で許可を出したあとは、そのサイトの中での操作をエージェントに任せることになるので、どのサイトを承認するかの判断がそのまま安全性に直結します。
ここまで読んで「Agents APIを使って自社の業務システムにエージェントを組み込みたい」と感じた方へ。法人向けAI研修の導入社数No.1*の弊社デジライズが、AIコンサルティング＆開発のサービス資料を無料でお送りしています。既製のAIサービスでは要件が満たせず、自社に合わせたシステム構築や環境の検討が必要な場合の進め方をまとめています。
※出典：株式会社東京商工リサーチ「法人向けリスキリングサービスに関する調査」（2026年5月／調査期間：2026年3月26日〜4月17日／調査方法：デスクリサーチおよびヒアリング／2026年3月末時点）
Agents APIの主な機能｜ハーネスが肩代わりしてくれること
エージェントを自前で作ると、モデルの外側で面倒を見なければならない処理がたくさんあります。Agents APIでは、次の6つをハーネス側が受け持ちます。
- 自動コンパクション — コンテキストの上限に近づくと、自動で内容を圧縮して作業を続ける
- ツール検索 — ツールの定義を必要になったときだけ読み込み、トークンとコストを抑える
- プログラムによるツール呼び出し — ツールを並列で実行したり連結したりし、結果をコードの中で絞り込む
- 組み込みツール — MCP、カスタム関数、Web検索などをそのまま使える
- マルチエージェント — サブエージェントがそれぞれのコンテキストで並列に作業し、メインのエージェントが結果をまとめる
- モデルに合わせた保守 — モデルのリリースごとに、ハーネスの機能をバージョン管理された形で提供する
6つ目は運用面で効いてきます。新しいモデルが出ても自前のハーネスを再調整する必要はなく、OpenAIがモデルに合わせて保守を行います。
実行環境は3通りから選べる
エージェントがコードを動かす場所は、次の3つから選べます。
| 実行環境 | 内容 |
|---|---|
| OpenAIのホステッドサンドボックス | CodexとChatGPTを支えるのと同じ基盤。コードの実行、ファイル操作、成果物の生成ができ、ファイル・パッケージ・スキル・プラグインを組み込める |
| 自社のインフラ | 自分たちの環境で動かす |
| 提携サンドボックス事業者 | Blaxel、Cloudflare、Daytona、DigitalOcean、E2B、Modal、Oracle、Runloop、Vercelなど |
提携サンドボックス事業者との連携では、フルマネージド環境と自社のVPC内へのデプロイの両方に対応しています。
紹介ページのコード例で指定していること
紹介ページには、client.beta.agents.sessions.create を1回呼び出してセッションを作るコード例が載っています。指定している項目を表にすると、次のとおりです。
| 項目 | コード例での値 |
|---|---|
| モデル | gpt-6-astra |
| ツール | MCPのツール |
| マルチエージェント | 有効。同時に動かすサブエージェントは最大3体 |
| 実行環境 | openai_hosted（OpenAIのホステッドサンドボックス） |
モデルはこの例ではGPT-6 Astraですが、選んだモデルの料金がそのままかかる仕組みなので、仕事の重さに合わせて切り替えられます。
紹介ページには顧客の声として、Ciridae社のCTOによる「評価スコアが0.71から0.85に上がり、レイテンシが4分の1になった」というコメントも掲載されています。これは同社の自己申告の数字です。
Codexそのものを手元で動かしたことがない方は、まずCodex CLIを触っておくと、Agents APIが何を肩代わりしているのかがつかみやすくなります。
初心者向けCodex CLI入門｜インストール方法と初期設定を完全解説【GPT-5対応／スクショ付き】
Plugin Extensionsとは？ChatGPTの中に自社アプリの居場所を作れる
DevDay 2026でもう一つ大きかったのが、Plugin Extensions（プラグイン拡張機能）です。OpenAIがChatGPTの機能開発に使っているプラットフォームを開放し、開発者がChatGPTの中に直接、自社アプリの体験を作れるようにしました。
OpenAIはDevDay全体のテーマとして、ChatGPTを人とエージェントが協働する共通の場として開放し、開発者は合計12億人のユーザーに新しい体験を直接届けられる、と打ち出しています。Agents APIが「自社のアプリにエージェントを入れる」話なら、Plugin Extensionsは「ChatGPTの中に自社アプリを入れる」話です。
組み込める場所と機能
仕組みとしては、MCPとMCP Appsの仕様を拡張した「OpenAI MCP Extensions」で、サイドバー・コンポーザー・ファイルビューアーといったChatGPTの主要な場所にプラグインを組み込みます*5。用意されている拡張は次のとおりです。
| 拡張 | できること |
|---|---|
| サイドバーアプリ | サイドバーから開き、全画面で作業する |
| 会話パネル | 会話の横にアプリを開き、チャットと作業を並べる |
| プラグイン設定 | 製品ごとの設定をChatGPTの中で変更する |
| ファイルビューアー・エディター | 対応する拡張子のファイルを自社のUIで開き、保存まで行う |
| 表示モード | 会話の中でアプリをどこにどう表示するかを選ぶ |
| ディープリンク | サイドバーアプリ内の特定のページや項目へ直接移動させる |
| Model-App Context | ChatGPTとMCP Appの間で、コンテキストを双方向に共有する |
| コンポーザーでのメンション | 入力欄からプラグインの中身を検索して選ぶ（ChatGPTデスクトップアプリのみ） |
| リッチフォーム | 構造化された入力や画像の選択をユーザーに求める |
TypeScript SDK、Python SDK、プロトコルの仕様はGitHubで公開されています。
先行している3社と関連発表
先行事例として、次の3社の組み込みが紹介されています。
- Canva — サイドバーでデザインを作成・プレビューする
- Figma — デスクトップアプリのコンポーザーで、Figmaのファイルを検索してメンションする
- Adobe — AcrobatとPhotoshopで、ファイルをChatGPTの中で編集する
同じ発表では、プラグイン作りを支援する「Plugin Creator」と申請フローの刷新も出ています。どのプラグインを使うかはユーザーが選び、アクセス権限もユーザーが承認する設計です。
さらに提案中の「MCP Events」仕様に対応し、接続したアプリで何かが起きたときにプラグインが自動で処理を始められるようになります。例として、プロジェクトボードに新しいタスクが入ったら、リンク先のドキュメントを読んで計画の下書きを作る流れが挙がっています。
Agents APIの料金・提供範囲・データの扱い｜情シスが導入前に確認したい点
料金：Agents API自体に追加料金はかからない
Agents APIの利用そのものに追加料金はかかりません。支払うのは、エージェントが使ったトークンとツールの料金だけです。内訳は次のとおりです。
| 費用の項目 | かかる料金 |
|---|---|
| Agents APIの利用 | 追加料金なし |
| モデルの利用 | 選んだモデルのAPI料金 |
| OpenAIのツール | 各ツールの標準料金 |
| OpenAIのホステッドサンドボックス | 標準のコンテナ料金 |
つまり、費用はどのモデルを選び、どれだけ長く動かすかで決まります。主な機能の章で触れたツール検索のように、トークンを抑える仕組みがハーネス側に入っていることも、費用に効いてきます。
提供範囲
ここまでの内容を、どこで使えるかの観点でまとめます。
| 対象 | 提供状況 |
|---|---|
| Agents API | API経由のベータ版 |
| Codex・ChatGPT Workでの利用 | 月額500ドルのProプランの契約者と、対象のEnterpriseの顧客 |
| AWS | Amazon Bedrock Managed Agents for OpenAI |
| Plugin Extensions | すべてのプランが対象と発表。ただしWeb版はFreeとGoのユーザーには近日提供 |
データの扱い：国内保管とZDRを条件にしている会社は要注意
情シスの立場で一番確かめておきたいのが、データの扱いです。現時点の仕様は次のとおりです。
- データ所在地 — Agents APIが対応しているのは米国のみ
- ゼロデータ保持（ZDR） — 非対応。自社でホストするサンドボックスを選んでも、ZDRの対象にはならない
- スクリーンショット — コンピューター操作のスクリーンショットは、既定ではAPIの出力に含まれない（
include_screenshots: trueで表示できる）。画面やアカウントの機密データが写りうるので、権限のあるユーザーにだけ見せ、アプリのログに残さないよう注意が必要 - 外向きの通信 — ネットワーク設定で、ブラウザとコードの外部への通信を制御できる
1つ目と2つ目は、社内規程で「データは国内に保管する」「ZDRが使えること」を条件にしている会社にとっては、そのまま導入可否に関わります。実行環境を自社側に置けば解決する、という話ではない点が要注意です。まずは機密情報を扱わない業務から試し、規程との突き合わせは導入前に情報システム部門と法務で済ませておくのが無難です。
Agents APIは実際にどう使える？公式サンプルから見る使いどころ
使いどころをイメージするには、OpenAIが公開しているサンプルアプリが一番の手がかりです。5つのサンプルと、それぞれ社内のどんな業務に置き換えられそうかを並べます。
| サンプル | 何をするか | 置き換えやすい業務（私の見立て） |
|---|---|---|
| インシデント対応エージェント | アラートを調査し、復旧のための操作は承認を求めてから行う | システム監視の一次対応 |
| Slackボット | 接続した社内ツールを使って、依頼内容を調べる | 社内ヘルプデスクの問い合わせ対応 |
| データアナリスト | 読み取り専用のSQLで、データウェアハウスへの質問に答える | 営業・経営データの集計依頼 |
| GitHub issue調査 | バグを再現し、結果をGitHubで共有する | 開発チームの不具合の切り分け |
| ドキュメントレビュー | ポリシーのスキルと専門エージェントで文書を確認する | 契約書や社内文書のチェック |
5つに共通しているのは、エージェントに渡す権限を絞っている点です。データアナリストはSQLを読み取り専用にし、インシデント対応は復旧の操作の前に承認を挟んでいます。社内で最初に作るなら、この「読むのは任せる、変えるのは人が承認する」という線の引き方をそのまま真似するのが安全だと考えています。
使い分けの目安
今回の発表で出てきたものを、目的別に整理すると次のようになります。
- 自社のアプリや社内システムにエージェントを組み込みたい — Agents API
- APIのないWebサービスも含めて、画面越しに作業させたい — Agents APIのコンピューター操作
- 自社のサービスをChatGPTの利用者に届けたい — Plugin Extensions
なお、OpenAIは同じDevDay 2026で、常時稼働のエージェント「dots」も発表しています。自分たちで作るのではなく、用意されたエージェントに仕事を任せたい場合はそちらが選択肢になります。
OpenAIのエージェント開発の流れを、以前の発表から追いたい方は以下の記事もあわせてご覧ください。
OpenAIの新ツール「AgentKit」とは？AIエージェント開発を効率化する機能から導入事例まで徹底解説
Claude Code研修をはじめ、開発者向けの研修についても「まずは何ができるか知りたい」といった情報収集段階でのご相談を大歓迎しています。導入の流れや具体的な支援内容をまとめた資料を以下よりご覧いただけますので、ぜひお気軽にご活用ください。
まとめ
OpenAI Agents APIとDevDay 2026の関連発表のポイントをまとめます。
- Agents APIとは — Codexを支えるハーネスとインフラを、APIで使えるマネージドサービス。2026年9月10日からパブリックベータ
- DevDayで加わったこと — コンピューター操作に対応。サイトごとの承認やログインの決まりが仕様で定められている
- 主な機能 — 自動コンパクション、ツール検索、マルチエージェントなどをハーネス側が受け持つ
- Plugin Extensions — ChatGPTのサイドバーや会話パネル、ファイルビューアーに自社アプリを組み込める
- 料金とデータの扱い — Agents API自体は追加料金なし。データ所在地は米国のみで、ZDRには非対応
エージェントを自前で作るときの一番重い部分を、OpenAIがまるごと引き受けるようになったのが今回の発表の本質だと私は捉えています。一方で、データの扱いは会社の規程と突き合わせが必要です。まずは機密情報を扱わない小さな業務で、公式サンプルの形をなぞるところから試してみてください。
Agents APIのコード例でも使われている最上位モデル、GPT-6 Astraについては以下の記事で詳しく解説しています。
GPT-6 Astraとは？「賢い回答」からPC作業の代行へ。仕様・料金・使える範囲を一次ソースで整理
参考資料
この記事の著者 / 編集者
