OpenAI dots とは｜始め方・できることと Hermes Agent / OpenCrew の違い

OpenAI dots とは — 会話の間も仕事を進める AI

OpenAI dots は、ユーザーの継続する仕事を担当する ChatGPT の AI エージェントです。GPT-6 Astra を基盤とし、専用のクラウドコンピューターとブラウザを使います。質問への回答だけでなく、進行中の仕事を追い、会話をしていない間も依頼された作業を続ける設計です。OpenAI の dots 紹介 で示された内容を、利用手順と他製品の選び方に分けて解説します。

「使ってみたいけれど、常時稼働するエージェントなら Hermes Agent や OpenCrew と何が違うのか」という疑問には、モデルの性能だけでは答えられません。実行機を誰が維持するのか、仕事の記録をどこに置くのか、誰が結果を承認するのかを比べると、選定条件が具体的になります。

本記事は 2026 年 10 月 1 日 (日本時間) に確認した公式仕様に基づきます。試し方と指示文は編集上の提案であり、実機での利用レビューや性能測定ではありません。発表全体の位置づけは OpenAI DevDay 2026 のまとめ で扱い、ここでは dots の初期利用と比較に集中します。

目標・文脈・専用クラウドがそろう意味

通常の会話で「この資料を要約して」と頼むと、読者は返ってきた要約を受け取ります。dots に継続する仕事を任せるなら、「この計画の締切と未決事項を追って、変更があったら確認用の一覧を更新して」と依頼できます。依頼の単位が、単発の文章から、期間を持つ仕事へ広がります。

この整理は dots の公式ドキュメント に基づくものです。基盤モデルの詳細は GPT-6 Astra の解説 に譲ります。

すごさが分かるのは成果物の更新まで頼む仕事

dots の特徴を確認するなら、同じ資料を何度も渡す仕事が候補になります。例えば、初回の要約だけでなく、翌週の変更を過去の決定事項と照合し、未解決の項目を残す作業です。情報を探す、変更の意味を考える、成果物を更新するという流れを、同じ担当に任せる使い方です。

OpenAI の紹介には、顧客フィードバックをもとに改善・テストしてレビュー用 PR を用意する例や、要件変更に合わせて提案書を更新する例があります。いずれも OpenAI が示した利用例です。FIXIT の実績や、すべてのアカウントで同じ結果が出る保証としては扱いません。

FIXIT

何でも答えるだけなら、いつものチャットでもよくない？

Hayate

違いを試すなら、翌日も続く仕事を 1 つ渡します。変更を追って成果物を直すところまで見ます。

FIXIT

じゃあ、最初から全部任せるの？

Hayate

最初は資料整理までです。出典と確認する操作を決めると、任せる範囲を判断できます。

日本から使う条件と料金

対象プラン・地域・順次提供

利用開始ヘルプ と ChatGPT の対応国 を照合すると、日本の Pro ユーザーは dots の提供対象です。Pro 向けの除外地域は EEA・スイス・英国で、日本は含まれていません。18 歳未満は対象外です。

提供対象でも、個別アカウントに表示されるまで数日かかる場合があります。まずアカウントとワークスペースを確認し、表示がなければ順次提供の案内を確認してください。個人 Pro と会社のワークスペースを切り替えている場合は、どちらの契約で試しているかも区別します。

Pro 500 は dots を始める必須条件ではありません。Pro の公式料金 は、Pro 100 が月額 100 USD、Pro 200 が 200 USD、Pro 500 が 500 USD です。表示額の日本の消費税の扱いは購入時に確認します。

会話と委任した作業の利用枠は別

最初の dot は対象の Pro・Business Premium に追加費用なしで含まれます。ただし「dot と話せる」と「すべての作業を無制限に実行できる」は別の条件です。

公式のプラン・利用枠の説明 では、dot との会話は ChatGPT の利用上限に算入せず、Work・Codex へ委任されたタスクは各製品の利用枠に算入すると説明しています。委任された作業は利用枠を消費するため、長い調査や複数の開発タスクを頼む場合は Usage で消費を確認します。追加クレジットの対象や適用条件も、契約ごとに確認が必要です。

初回はプラン変更より、同じ仕事を少量で試して利用枠の消費を把握するほうが判断しやすくなります。モデル利用、実行機の維持、人によるレビューにかかる時間を合わせて見れば、後述する OSS との比較にも使えます。

dots の始め方

デスクトップで作成して必要な接続を選ぶ

作成は ChatGPT のデスクトップアプリ、またはデスクトップ Web から行います。モバイルでは作成できず、モバイル Web も対象外です。作成後にモバイルアプリで連絡できるかは、対応する更新と提供状況によります。作成・接続の公式手順 に沿って、次の順で進めます。

1. 対象のアカウントで dots を開き、導入画面に従って作成します。
2. 名前などを設定し、初日に試す仕事を 1 つ決めます。
3. 必要なメール、カレンダー、資料のアプリだけ接続し、要求される権限を確認します。
4. 目的、参照する資料、出力形式、期限、人が承認する操作を会話で伝えます。
5. 結果を確認し、足りなかった条件を具体的に訂正します。

アプリへの接続、Slack などの連絡手段、個人の PC へのアクセスは別設定です。Slack からメッセージを送れることが、メールや PC の操作を許可したことにはなりません。ローカル PC へのアクセスは初期状態でオフなので、クラウドで完結する試用なら最初から接続する必要はありません。

クラウドのブラウザも個人のブラウザとは別のセッションです。手元でログイン済みだからといって、クラウドでも同じサイトにアクセスできるとは限りません。必要な場合はログイン手順を確認し、ローカル環境で作業させるなら PC をオンラインにし、ChatGPT アプリを開いておきます。実行環境の公式説明

進行状況を見る・一時停止する

デスクトップアプリで dot のプロフィールを開き、Activity から委任された作業、ファイル、結果、入力待ちを確認します。判断やログインを求められている場合は、依頼を開いて対応します。Scheduled では定期タスクの時刻、指示、通知先を確認できます。

止め方は、仕事の種類ごとに異なります。停止の公式手順 は次の区別を示しています。

Pause 1 つで全作業と次回の実行が止まるとは考えないでください。停止しても、完了した変更や送信を元に戻すことにはなりません。初日に一度、実行中の仕事とスケジュールを見つけられるか確認しておくと、試用後も管理できます。

初日に試したい 3 つの使い方

次の例は、公式に説明されている継続作業・スケジュール・委任を使った、この記事独自の提案です。実行できる範囲は接続先の権限、対象資料、アカウントの機能で変わります。最初は出力を自分だけに届け、内容を確認してから任せる範囲を広げます。

更新された資料から週次の差分と未決事項をまとめる

対象は 1 つのプロジェクトの計画書と議事録に絞ります。初回に決定事項の一覧を作らせ、翌週の資料で「変わった点」「未決の点」「根拠が不足している点」を分けます。きれいな要約より、根拠に戻れる一覧が作れるかを確認します。

最初の依頼は、次のように書けます。

このプロジェクトの週次確認を手伝ってください。
対象は、私が共有した計画書と今回・前回の議事録だけです。
決定事項の変更、未決事項、期限の変更を表にまとめてください。
各行に根拠の資料名と該当箇所を付け、推測は未確認と表示してください。
資料同士が矛盾するときは、どちらかを勝手に採用せず質問してください。
共有資料の編集や他の人への送信は、私の確認後に行ってください。
まず一度だけ実行して、確認対象の資料と結果を示してください。

結果が正しければ、同じ範囲で週次実行を依頼します。資料が新しくなっても、古い決定事項を無条件に上書きせず、変更理由を残せるかが評価点です。出典なしの断定や、指定外の資料への拡大があれば、仕事の対象と判断条件を修正します。

明日の準備と締切を確認する

カレンダーと必要な計画資料から、明日の予定、準備する資料、近い締切を一覧にする使い方です。最初は一度だけ確認し、期待した一覧になってから定期実行を設定します。通知先は、個人の ChatGPT 内にすると共有範囲を確認しやすくなります。一度だけ確認した後、定期実行は次のように頼めます。

今週の平日、毎日 17 時に翌営業日の準備を確認してください。
時刻は Asia/Tokyo、期間は今週の金曜日までです。
対象は接続した私のカレンダーと、共有した計画書だけです。
翌営業日の予定、必要な資料、今週期限の未完了項目を一覧にしてください。
通知はこの ChatGPT の会話だけに送り、予定や共有資料は変更しないでください。
担当や完了状況が分からない項目は不明と書いてください。
登録した実行時刻、終了日、通知先を確認用に示してください。

登録後は Scheduled を開き、時刻、期間、通知先が指示と一致するかを確認します。休日や出張などで「翌営業日」の定義が違うなら、使用する営業日カレンダーも伝えます。日付だけで期限を解釈させず、タイムゾーンを明示することが大切です。

アプリを接続しただけで、すべての更新が監視対象になるわけではありません。イベントに応じた実行は接続先が対応する範囲で依頼し、何を登録したか確認します。定期作業とイベントの公式説明

小さな不具合の調査と検証手順を作る

開発用途では、指定した不具合報告とリポジトリを読み、再現条件、原因候補、確認するテストをまとめるところから始めます。成果物は「原因候補と根拠」「再現手順」「変更案」「検証方法」の 4 点です。修正を実行させる場合は、対象環境と承認条件を別に伝えます。

Codex cloud を使うなら、必要なリポジトリと設定を持つ環境を先に作成します。ローカルのコードが必要なら、PC 接続と稼働条件を確認します。既存の Codex 会話をすべて自由に操作できるという前提は置かず、対象タスクと環境を指定してください。

検証では「テストを実行した」と「テストの実行方法を提案した」を分けます。実行ログがなければ、成功済みとは扱いません。調査結果を確認できてから変更案の実装を許可し、外部への送信やマージはレビュー条件を満たした段階で判断します。

常時稼働・記憶・承認をどう理解するか

自発調査と依頼済み作業を分ける

「常時稼働」は、接続したすべてのアプリを無制限に書き換える意味ではありません。dots のプロアクティブリサーチは、許可された情報源を読んで役立つ情報を探す仕組みです。その調査ツールは、他人へのメッセージ送信、アプリの内容変更、ブラウザやコンピューターの直接操作を行えません。

一方、ユーザーが範囲を決めて依頼した継続作業や定期実行は、通常の権限と承認・安全確認のもとで実行します。「変更を見つけること」と「変更を反映して送ること」は別の段階です。安全・権限の公式 FAQ

flowchart TD
  A[接続先の情報] --> B[自発調査で読む]
  B --> C[候補や確認事項を見つける]
  D[範囲を決めた依頼や定期作業] --> E[権限と承認を確認]
  C --> E
  E --> F[許可された操作を実行]
  F --> G[人が成果物を確認]

記憶とモデル学習は別

dot は ChatGPT の関連する記憶と、自分のメモを使って仕事の文脈を保ちます。ただし、すべての会話をそのまま覚えた完全な記録ではありません。応答やバックグラウンド作業で使える情報も同一とは限らないため、重要な決定は参照できる資料に残し、対象を指定します。文脈とメモリの公式説明

「フィードバックから学ぶ」という説明も、やり取りのたびにユーザー専用の基盤モデルを再学習する意味と混同しないでください。仕事の好みを記憶する仕組みと、OpenAI がモデル改善のためにデータを使う条件は別です。個人プランではデータ設定を確認し、企業ワークスペースでは既定の学習利用の条件を確認します。

固有の記憶を個別に閲覧・直接編集・削除できない点は、試す前に知っておきたい制約です。アプリの接続解除は新規アクセスを止めますが、取得済みの情報は消しません。dot を削除しても、別保存の成果物や Codex スレッドなどは別に管理されます。機密情報を渡す範囲は 生成 AI の情報漏えい対策 も参考に決めてください。

同じ dot に ChatGPT・Slack などから連絡しても、情報を別の相手へ公開してよい許可にはなりません。私的な会話の内容をチームへ送るなら、共有先と共有してよい範囲を指定します。

人が判断する操作を先に決める

カスタムルールは、対応する操作について自動実行、明示依頼時の実行、事前確認、人への引き継ぎなどを指定するものです。アプリへのアクセス権そのものを付与したり、組み込みの安全条件を解除したりする設定ではありません。

例えば「顧客向けメールは下書きまで」「共有ファイルの削除は人が実行する」と具体的に書きます。文体や更新頻度は会話で伝え、継続する操作の境界をルールにします。Auto-review が指示、権限、安全条件を確認するため、事前承認があっても追加判断や人による操作が必要になる場合があります。操作レビューとカスタムルール

dots・Hermes Agent・OpenCrew の違い

実行環境・モデル・記憶を比較する

3 製品とも継続する仕事を扱いますが、利用者が管理する範囲が異なります。dots は ChatGPT に統合されたクラウドサービス、Hermes Agent は環境とモデルを選んで構成するエージェント、OpenCrew は Captain と workers・reviewer などで仕事を分担する仕組みです。

表は Hermes Agent 公式ドキュメント と OpenCrew 公式サイト、前述の dots の公式仕様を比較したものです。未確認の選択範囲を「できない」とは扱いません。OpenCrew と OpenClaw は別製品であり、名前の似たツールの仕様は混ぜていません。

Hermes の記憶は、MEMORY.md・USER.md の永続情報や過去のセッション検索などを組み合わせる設計です。また、手順を skill として作成・改善する learning loop を持ちます。「成長する agent」という説明は、基盤モデルの重みを自動再学習する意味ではありません。保存されたメモリと再利用する手順を分けて理解します。Hermes のメモリ仕様

dots の固有メモリは直接編集できない一方、Hermes はファイルや構成を自分で管理できます。管理できる自由度が高いほど、バックアップ、誤記の修正、権限や実行機の保守も利用者の責任になります。

OpenCrew は承認済みのリポジトリのファイルとコミットを、仕事の記録として使う設計を示しています。個人の好みを広く覚える機能と、レビューした成果をプロジェクトに残す設計は用途が異なります。開発の成果物を複数人で判断したい場合は、その記録と承認の流れを確認すると比較しやすくなります。

承認・複数人・費用を比較する

Hermes の危険コマンドの承認や無人実行時の扱いは、セキュリティ設定 で確認します。dots の Auto-review と同じ範囲を同じ方式で確認するとは限りません。Bot ごとのモデル、記憶、skill、tool の分離も、チームのアクセス管理とは別の条件です。Bot Mode を参照し、誰がどの Bot を使えるかを決めます。

Hermes のソフトウェアは MIT ライセンスですが、モデルの推論や実行機まで無償になる意味ではありません。モデル利用料を下げても、自分で保守する時間が増える場合があります。dots のサブスクリプションと比べるなら、月額だけでなく維持管理の担当者まで含めて見積もります。

OpenCrew の現行サイトには、月額 20 USD からのインストール不要サービスの案内と、ローカルマシンや Claude のサブスクリプションを使う Cloud Link の説明が併存しています。両者を同じ料金・稼働条件として扱うことはできません。申し込む前に、実行ホスト、モデル代、同時実行の条件、PC をオフラインにした場合の扱いを確認してください。国内の税の扱いも決済時に確認します。

ここでは正答率、処理速度、セキュリティの順位は付けません。同じ条件の独自測定をしていないためです。選定では、必要な操作が承認を含めて完了するか、実行記録を確認できるかを同じタスクで試します。

どれを選ぶか

使い分けの目安は、どこまで自分で管理したいかです。

• dots は、実行環境の構築を減らし、ChatGPT から個人の継続業務を試したい場合に候補になります。
• Hermes Agent は、モデル、実行場所、記憶や skill の構成を選び、維持管理も担いたい場合に向きます。
• OpenCrew は、開発などの仕事を crew に分け、承認とリポジトリの成果物を中心に監督したい場合に検討できます。利用する提供形態を先に確認します。

「すでに Pro を契約しているので、継続業務を 1 つ試したい」なら、まず dots の表示を確認するのが具体的な第一歩です。モデルや保存先への細かな制御が必要と分かったら Hermes を比較し、複数担当の開発とレビューが必要なら OpenCrew の契約条件と承認の流れを確認します。

FIXIT の運用 — 導入判断は継続業務 1 つで確かめる

AI 駆動開発のクリエイティブスタジオとして、導入時に重視するのは「仕事の対象」「人が確認する結果」「継続に必要な担当」の 3 点です。常時稼働の機能があっても、判断の基準が伝わらなければ、確認と修正に時間がかかります。まず 1 つの業務について、入力資料、成果物、承認条件を決める方針です。

試用の評価では、初回に要した設定時間、変更が入った後の修正、利用枠の消費、人が確認する時間を記録します。翌週も同じ基準で結果を確認できるかを見ると、単発のデモでは分からない運用上の条件を判断できます。この記事の dots・Hermes・OpenCrew の実測結果を示すものではありません。

既製ツールをチームで使う対象と確認手順を整理したい場合は AI 開発ツール定着支援、業務固有の連携や権限管理が必要な場合は AI エージェント開発 で相談できます。

まとめ — 1 つの継続する仕事から試す

dots の特徴は、仕事の目標と文脈を保ち、専用クラウドで会話の間も作業を続ける設計です。Hermes Agent の構成自由度や、OpenCrew の crew と承認の設計とは、任せる仕事と利用者の管理範囲が違います。

最初の一歩は、週次の資料更新、明日の準備と締切確認、不具合調査から 1 つを選び、一度だけ頼むことです。結果を確認してから定期実行へ進め、Activity と Scheduled で作業の範囲と停止方法を確認してください。

発表全体との関係は OpenAI DevDay 2026 のまとめ を参照できます。試用する業務と確認条件を一緒に整理したい方は、お問い合わせ からご相談ください。