OpenAIは、自社AIモデルの利用者が10億人、導入企業が200万社をそれぞれ超えたと明らかにした。あわせて、前日に実施した「GPT-5.6」系モデルの値下げについて、周辺システムの最適化など運用効率化の成果を顧客に還元する措置だと説明した。

この内容は8月2日付の公式ブログへの投稿で、サラ・フライヤー最高財務責任者（CFO）が公表した。

今回の発表は、OpenAIが「GPT-5.6 Luna」と「GPT-5.6 Terra」の価格を引き下げた直後に行われた。OpenAIは、利用拡大と価格改定を切り分けず、コスト低減によって需要を広げ、その成果を研究開発やインフラ投資に再投入する構図をあわせて示した。

利用の深さも増しているという。登録後6カ月を経たユーザーでは、1日当たりの平均メッセージ送信件数が約50％増加し、ChatGPTを活用する業務領域も約2倍に広がったとしている。

社内利用では、Codexによるエージェント型タスクが、週間の出力トークンをベースに99.8％を占めるとした。単純な対話用途よりも、実務の自動化に使われる比率が高まっていることを示すという。

サラ・フライヤーCFOは、値下げの主因としてモデル自体の変更ではなく、周辺システムの最適化を挙げた。推論処理やコンテキスト管理を改善するだけでも大きな効率化が可能だとし、ARC-AGI-3ベンチマークでは「Sol」のスコアが13.3％から38.3％へ上昇する一方、出力トークンは6分の1の水準に減った事例を紹介した。モデルを変えずに、システム改善だけで性能とコストを同時に引き上げられるとの考えを示した。

運用コストの削減効果についても公表した。技術チームが「GPT-5.6 Sol」を活用して実運用環境のソフトウェアを最適化した結果、モデル提供にかかるエンドツーエンドコストを20％削減できたとしている。

さらに、投機的デコーディングの改善により、トークン生成効率も15％以上向上したと説明した。今回の値下げは、こうした運用効率化の成果を顧客に還元する価格改定だと位置付けている。

サラ・フライヤーCFOは、コスト低下によってAIを適用できる業務範囲はさらに広がると強調した。実用的なAIのコストが下がれば試す価値のある仕事が増え、利用拡大が収益と需要に関する実データを生み、そのデータが次世代の研究開発とインフラへの再投資につながると述べた。

また、成果を測る新たな視点にも言及した。顧客が求めているのはトークンそのものではなく、サポート業務の解決やソフトウェアのリリースといった成果だと指摘。そのうえで、再試行や人手による介入まで含めた「成功した成果1件当たりのコスト」こそが適切な指標だと説明し、単純な利用量ではなく、実際の業務完了に要するコストを重視する考えを示した。

今回の発表は、利用者数と導入企業数の拡大だけでなく、値下げが単なる販促策ではなく、モデル運用の効率化を反映したものであることを打ち出した形だ。あわせて、その効率化が需要拡大と再投資につながる好循環を強調した。