GPT-5.6とは？Sol・Terra・Lunaの特徴・料金・使い方を徹底解説
- GPT-5.6はSol・Terra・Lunaの3つの能力階層で構成される次世代AIモデルファミリー
- Terminal-Bench 2.1でSol Ultraが91.9%を達成し、業界最高スコアを更新
- 新推論モード「max」「ultra」を搭載し、マルチエージェント協調をモデル内部に直接実装
2026年6月27日、OpenAIは次世代AIモデルファミリー「GPT-5.6」の限定プレビューを公開。2026年7月10日に一般公開しました！
GPT-5.6は、最上位フラグシップの「Sol」、日常業務向けのバランス型「Terra」、高速・低コストの「Luna」という3つの能力階層で構成される新しいモデル群です。従来のGPT-5.5から大幅に性能が向上し、コーディング・科学研究・サイバーセキュリティの3領域で飛躍的な進化を遂げています。
とはいえ、「Fable5と比べると性能はどう？」「Sol・Terra・Lunaの違いは何？」と気になっている方も多いのではないでしょうか。この記事では、GPT-5.6ファミリーの概要から仕組み、料金体系、使い方、活用シーンまでを徹底的に解説します。ぜひ最後までご覧ください！
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GPT-5.6とは？
GPT-5.6は、OpenAIが2026年6月27日にリリースした次世代の大規模言語モデルファミリーです。最大の特徴は、1つのモデルではなく、Sol（太陽）・Terra（地球）・Luna（月）という太陽系をモチーフにした3つの能力階層で構成されている点にあります。
OpenAIはGPT-5.6で新しい命名規則を導入しました。Sol・Terra・Lunaが「能力ティア」を示す構造です。各ティアは独立したペースで強化されていく設計になっているため、ユーザーや開発者は必要なインテリジェンス・速度・コストのバランスに応じてモデルを選択できるようになっています。
性能面では、フラグシップモデルのSolがTerminal-Bench 2.1で業界最高スコアの91.9%（Ultra モード）を達成し、Anthropicの最上位モデルClaude Mythos 5（88.0%）を上回りました。また、GeneBench v1（ゲノミクス・定量生物学）ではGPT-5.5を超える結果を、より少ないトークン消費で実現しています。
GPT-5.6ファミリーの各モデルの概要
3モデルそれぞれがどんな用途に向いているのか、ポジショニングの違いを見ていきましょう。
GPT-5.6ファミリーは、用途に応じて明確に差別化された3つのモデルから構成されています。「すべてのタスクに1つのモデル」という時代から、最適なモデルを選ぶ時代への転換点ともいえるリリースです。
最上位フラグシップ「Sol」
まず、最上位の「Sol」は高度な推論・長期計画・サイバーセキュリティ・エージェント型ワークフローに特化したフラグシップモデルです。
Terminal-Bench 2.1で88.8%（Ultra時91.9%）、Agent’s Last Examで50.9%（コードモード）と、いずれも業界最高水準の成績を収めています。複雑なコーディングタスクやセキュリティ研究、高度な分析など「ミスが許されない最高難度のタスク」に最適な選択肢となります。
日常業務向けのバランス型「Terra」
次に、「Terra」はGPT-5.5に匹敵する性能を半分のコストで提供する、いわばコストパフォーマンス重視のモデルです。
大量のカスタマーサポート処理、社内ツールの運用、ドキュメント分析など、企業が日常的に大量に回すプロダクション環境に向いています。Terminal-Bench 2.1でもClaude Fable 5と同等の84.3%を記録しており、決して性能が低いわけではありません。
高速・低コストの「Luna」
そして、「Luna」はGPT-5.6ファミリーの中で最も高速かつ低コストなモデルです。
要約やドラフト作成、ルーティンの自動化など、シンプルで大量にこなす必要のあるタスクに適しています。OpenAIが公開しているベンチマーク結果によれば、LunaでもGPT-5.5に近い性能を発揮できるケースがあり、「安いのに賢い」というポジションを確立しています。
GPT-5.6の仕組み
GPT-5.6が従来モデルと決定的に異なるアーキテクチャ上のポイントを解説します。GPT-5.6の技術的な核心は、大きく2つの新しい推論メカニズムにあります。
Maxモード
1つ目は「maxモード」で、従来の推論よりもはるかに長い時間をかけてモデルが深く考えるためのモードです。
他社が「拡張思考（Extended Thinking）」と呼んでいる機能に相当するもので、数学的証明や複雑なバグの根本原因特定など、1回の推論に高い精度が求められるタスクに向いています。
Ultraモード
2つ目は「ultraモード」で、こちらはGPT-5.6の最大のブレイクスルーともいえる仕組みです。ultraモードでは、1つのモデルが単独で処理するのではなく、内部的に複数のサブエージェントを生成し、タスクを分割して並列処理します。
例えば、大規模なコードベースのデバッグでは、あるサブエージェントがファイル構造を分析し、別のサブエージェントがテストケースを作成し、さらに別のサブエージェントが修正パッチを生成する、といった連携が行われるイメージです。
GPT-5.6の特徴
具体的なベンチマークスコアをもとに、GPT-5.6ファミリーの性能を詳しく見ていきましょう。
GPT-5.6 Solは、OpenAIが「史上最も高性能なモデル」と位置づけるだけあって、複数のベンチマークで競合モデルを上回る結果を残しています。
まず、コーディング領域ではTerminal-Bench 2.1においてSol（maxモード）が88.76%、Sol（ultraモード）が91.91%を達成しました。これはAnthropicのClaude Mythos 5（88.0%）やClaude Fable 5（84.3%）、さらにGPT-5.5（83.4%）をいずれも上回る結果です。エージェント型のコーディングタスクで業界トップの座を奪還した形といえます。
Agent’s Last Examでも、Solはコードモードで50.9%を記録し、唯一50%を超えたモデルとなりました。このベンチマークは複数ステップにまたがる複雑なタスク完了能力を測定するもので、Solの長期的な推論能力の高さが数字に表れています。
サイバーセキュリティ分野も注目ポイントです。ExploitBenchにおいて、SolはClaude Mythos Previewと同等の性能を出力トークン量わずか3分の1で達成しました。OpenAI内部のCTF（Capture The Flag）評価では、Solが96.7%、Terraが91.84%、Lunaが85.19%という結果を記録しています。
生物学分野では、GeneBench v1（ゲノミクス・定量生物学のベンチマーク）においてGPT-5.5を超える成績を収めながら、消費トークン数を削減することに成功しています。性能が上がっただけでなく、「より効率的に」結果を出せるようになった点は実用上大きな進歩です。
【米政府によるリリース制限】GPT-5.6が限定公開となった背景
X上で最も話題になっているのが、今回の「米政府によるリリース制限」です。
GPT-5.6は、米国政府の要請により約20社のパートナー企業にのみ限定提供されるという異例の形でのリリースとなりました。通常のAIモデルのローンチでは、企業自身がリリーススケジュールを決定しますが、今回は米政府の国家サイバー長官室（ONCD）と科学技術政策局（OSTP）が主導する形で、プレビュー期間中は顧客ごとに政府がアクセスを承認する仕組みが採用されています。
この背景には、2026年6月上旬にAnthropicのFable 5・Mythos 5が米商務省の緊急輸出規制命令によって公開停止に追い込まれた事件があります。GPT-5.6のサイバーセキュリティ能力がMythosに匹敵するレベルに達していることから、OpenAIは「協調的アプローチ」として政府の要請を受け入れたとされています。
X上ではユーザーからも大きな反響がありました。
OpenAI CEOのSam Altman氏は「この政府アクセスプロセスが長期的なデフォルトになるべきではない」と明確に発言しています。現在の限定公開はあくまで一時的なステップであり、数週間以内にChatGPT・Codex・APIを通じた一般公開を目指す方針です。
GPT-5.6の安全性・制約
GPT-5.6には、OpenAIが「史上最も堅牢なセーフガードスタック」と呼ぶ多層的な安全性対策が実装されています。まず、モデルレベルでは禁止されたサイバー攻撃支援の拒否が訓練段階から組み込まれており、ユーザーが意図を偽装したりジェイルブレイクを試みたりしても対応できる設計です。
生成中のリアルタイム監視では、サイバー・生物学のミスユース分類器が出力をチェックし、リスクが検知された場合はより大型の推論モデルが会話全体を再評価します。さらに、アカウントレベルのレビューにより、単一の会話だけでなく複数の会話にわたる行動パターンを分析し、悪意ある持続的行動と正当なセキュリティ研究を区別する仕組みも導入されています。
GPT-5.6の料金
GPT-5.6の料金は100万トークンあたりの従量課金で、各モデルの能力に応じた3段階の価格設定となっています。Solの料金はGPT-5.5と同額ですが、性能は大幅に向上しているため、実質的なコストパフォーマンスは改善されています。TerraはGPT-5.5の約半額、Lunaはさらに安価で、大量処理のコスト負担を大きく軽減できるでしょう。
| モデル | 入力（100万トークンあたり） | 出力（100万トークンあたり） | 位置づけ |
|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Sol | $5.00 | $30.00 | フラグシップ・最高性能 |
| GPT-5.6 Terra | $2.50 | $15.00 | バランス型・GPT-5.5同等性能 |
| GPT-5.6 Luna | $1.00 | $6.00 | 高速・大量処理向け |
GPT-5.6のライセンス
GPT-5.6はOpenAIのAPIを通じて提供されるプロプライエタリ（独自仕様）なモデルであり、オープンソースモデルとは異なるライセンス体系が適用されます。利用はOpenAIの利用規約（Terms of Use）とAPI利用規約に基づいて行う必要があり、モデルの重みや内部構造へのアクセスは提供されていません。
| 利用形態 | 可否 | 備考 |
|---|---|---|
| 商用利用 | ⭕️ | |
| 改変（ファインチューニング） | 🔺 | OpenAIが提供するファインチューニングAPIの範囲内で可能 |
| 再配布 | ❌️ | モデルの重みやバイナリの再配布は不可 |
| 特許利用 | – | |
| 私的利用 | ⭕️ |
GPT-5.6の使い方
ここからは、GPT-5.6を実際に使い始めるための手順を、アクセス方法別に解説していきます。
API経由でGPT-5.6を利用する
以下のPythonコードで、GPT-5.6にリクエストを送信できます。
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-5.6-sol", # "gpt-5.6-terra" や "gpt-5.6-luna" も選択可
max_tokens=4096,
messages=[
{"role": "user", "content": "Pythonで非同期HTTPクライアントを実装してください。"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)モデル名は「gpt-5.6-sol」「gpt-5.6-terra」「gpt-5.6-luna」で指定する形式です。タスクの難易度やコスト要件に応じて、3つのモデルを使い分けるのが効果的な運用方法です。
GPT-5.6 Solでは、新たに追加された「max」や「ultra」の推論モードを指定できます。
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-5.6-sol",
reasoning_effort="max", # "low" / "medium" / "high" / "max" から選択
messages=[
{"role": "user", "content": "このコードベースのセキュリティ脆弱性を分析してください。"}
]
)maxモードは深い推論が必要なタスクに、ultraモードはサブエージェントによる並列処理が有効な複雑なタスクに適しています。ただし、推論モードを上げるほどトークン消費量と処理時間が増加する点には注意してください。
ChatGPT経由での利用（一般公開後）
GPT-5.6を利用するためにまずはChatGPTにログインをします。
プロンプト入力欄の右側にあるプルダウンを選択し、GPT-5.6 Solを選択します。ログインしたときにGPT-5.6 Sol中程度が選ばれているかと思いますが、念の為確認をしておきましょう。
モデル選択ができたらプロンプトを投げればOKです。
「GPT-5.6 Solって何？」と聞いてみます。
しっかりと回答が返ってきました。AIサービスの中には自社の最新モデルについて回答できないもしくはハルシネーションが生じることがありますが、ChatGPTは適切に回答してくれています。
GPT-5.6を使ってみた
実際にGPT-5.6を使ってみたいと思います。
今回は脆弱コードのレビューを依頼します。依頼する内容は下記です。
クリックで表示
以下は社内のセキュリティ研修用に作成した「わざと脆弱に書いたログイン処理」です。
含まれる脆弱性をすべて列挙し、深刻度順に並べたうえで、修正版のコードを提示してください。
from flask import Flask, request
import sqlite3, hashlib
app = Flask(__name__)
@app.route("/login", methods=["POST"])
def login():
user = request.form["username"]
pw = hashlib.md5(request.form["password"].encode()).hexdigest()
conn = sqlite3.connect("users.db")
query = f"SELECT * FROM users WHERE name = '{user}' AND pw = '{pw}'"
result = conn.execute(query).fetchone()
if result:
return f"ようこそ {user} さん"
return "ログイン失敗", 200回答がこちら
クリックで表示
このコードの最重要問題は、**SQLインジェクションによって認証を回避できること**です。次に、MD5によるパスワード保存、ユーザー入力の未エスケープ出力、総当たり対策の欠如が続きます。
## 脆弱性一覧（深刻度順）
| 深刻度 | 脆弱性 | 問題 |
| -------- | ------------------ | ----------------------------------------------------------------------- |
| Critical | SQLインジェクション | `username`をSQL文字列へ直接埋め込んでいるため、認証回避やDB情報の漏えい・改ざんにつながる |
| High | MD5によるパスワードハッシュ | MD5は高速・ソルトなしで、漏えい時に辞書攻撃や総当たりで容易に復元される |
| High | ブルートフォース対策の欠如 | 試行回数制限がなく、パスワードリスト攻撃や総当たり攻撃が可能 |
| Medium | 反射型XSS | 認証成功時にユーザー入力の`user`をそのままHTMLレスポンスへ出力している |
| Medium | Login CSRF | Cookieベースのログイン状態を発行する実装に拡張した場合、第三者のアカウントへ強制ログインさせられる可能性がある |
| Medium | HTTPSを強制していない | HTTPでアクセスできる構成では、ユーザー名とパスワードが平文で盗聴される |
| Low | 入力値検証の欠如 | 長大な入力、空文字、不正な文字列などを受け付け、DoSや想定外動作につながる |
| Low | フォーム項目欠落時の例外 | `request.form["username"]`は項目がないと`BadRequestKeyError`になり、意図したエラー処理ができない |
| Low | DB接続を明示的に閉じていない | アクセスが集中すると接続やリソースが残り、可用性に影響する可能性がある |
| Low | 認証失敗時もHTTP 200 | クライアント、監視、WAFなどが認証失敗を正常応答として扱う |
| Low | `SELECT *`の使用 | 不要なパスワードハッシュや個人情報をアプリケーション側へ読み込む可能性がある |
| Low | ログイン後の認証状態を確立していない | 成功メッセージを返すだけで、セッションの発行・更新・固定化対策が存在しない |
### SQLインジェクションの仕組み
問題の箇所は以下です。
```python
query = f"SELECT * FROM users WHERE name = '{user}' AND pw = '{pw}'"
```
ユーザー入力がSQL構文の一部として解釈されます。パスワード側はMD5値に変換されるため主な注入点は`username`ですが、**パスワードをハッシュしているから安全になるわけではありません**。
対策は入力文字の置換ではなく、プレースホルダーを使ったパラメータ化クエリです。
## 修正版
以下は、JSONレスポンスを採用し、SQLインジェクション、MD5、XSS、入力不備、DB接続管理、ユーザー列挙のタイミング差を修正した基本例です。
```python
from flask import Flask, request, jsonify
from werkzeug.security import check_password_hash
import sqlite3
app = Flask(__name__)
DATABASE_PATH = "users.db"
# 実在しないユーザーの場合にもハッシュ検証を実行し、
# ユーザーの存在有無による処理時間の差を小さくする。
DUMMY_PASSWORD_HASH = (
"scrypt:32768:8:1$h3y6mJYu3tXsV2Br$"
"e03a08858d9cff67da82aec8913c87725c352a49e78c93e"
"48696da9161d18490d93c9bbf4039f47af558b523af2edac"
"713eec2ceddc3417db2f031c6ddff"
)
def get_user_by_name(username: str):
"""ユーザー名に一致するID、ユーザー名、パスワードハッシュのみを取得する。"""
with sqlite3.connect(DATABASE_PATH) as conn:
conn.row_factory = sqlite3.Row
return conn.execute(
"""
SELECT id, name, password_hash
FROM users
WHERE name = ?
LIMIT 1
""",
(username,),
).fetchone()
@app.route("/login", methods=["POST"])
def login():
username = request.form.get("username", "").strip()
password = request.form.get("password", "")
# 長さはシステム要件に応じて調整する。
if (
not username
or not password
or len(username) > 100
or len(password) > 1024
):
return jsonify({"message": "ユーザー名またはパスワードが正しくありません"}), 401
user_record = get_user_by_name(username)
password_hash = (
user_record["password_hash"]
if user_record is not None
else DUMMY_PASSWORD_HASH
)
password_is_valid = check_password_hash(password_hash, password)
if user_record is None or not password_is_valid:
# ユーザーの有無や、どちらの項目が間違っているかを返さない。
return jsonify({"message": "ユーザー名またはパスワードが正しくありません"}), 401
# 実運用では、ここでログイン前のセッションIDを破棄し、
# 新しいセッションを発行する。
return jsonify(
{
"message": "ログインしました",
"username": user_record["name"],
}
), 200
```
## ユーザー登録時のパスワード保存
ログイン側だけ変更しても、DBにMD5値が保存されたままでは安全になりません。登録・パスワード変更時には、Werkzeugの`generate_password_hash()`などを使用します。
```python
from werkzeug.security import generate_password_hash
password_hash = generate_password_hash(
password,
method="scrypt",
)
```
保存するのはパスワードそのものではなく、この`password_hash`です。
```python
with sqlite3.connect("users.db") as conn:
conn.execute(
"""
INSERT INTO users (name, password_hash)
VALUES (?, ?)
""",
(username, password_hash),
)
```
`name`には一意制約も設定します。
```sql
CREATE TABLE users (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
name TEXT NOT NULL UNIQUE,
password_hash TEXT NOT NULL
);
```
## レート制限を加えた例
アプリケーション単体で最低限対策するなら、`Flask-Limiter`などを利用します。ただし、本番環境ではリバースプロキシ、WAF、IdP側でも制限する方が堅牢です。
```python
from flask_limiter import Limiter
from flask_limiter.util import get_remote_address
limiter = Limiter(
key_func=get_remote_address,
app=app,
default_limits=[],
storage_uri="memory://", # 本番ではRedisなどを使用
)
@app.route("/login", methods=["POST"])
@limiter.limit("5 per minute")
def login():
...
```
複数サーバー構成で`memory://`を使用すると制限状態が共有されないため、本番ではRedis等の共有ストレージが必要です。また、IP単位だけでは共有回線の利用者を巻き込むため、IP、アカウント、端末情報などを組み合わせて制御します。
## 実運用で追加すべき対策
コード修正だけではなく、次も必要です。
* HTTPSのみで公開し、HTTPはHTTPSへリダイレクトする
* ログイン成功後にセッションIDを再生成する
* Cookieへ`Secure`、`HttpOnly`、適切な`SameSite`を設定する
* CSRFトークンを導入する
* 失敗回数、送信元、対象アカウントを監査ログへ記録する
* ログに平文パスワードやパスワードハッシュを出力しない
* 一定回数失敗時の遅延、段階的制限、必要に応じたMFAを導入する
* DBファイルとバックアップのアクセス権限・暗号化を管理する
なお、既存のMD5ハッシュから元のパスワードを安全なハッシュへ直接変換することはできません。現実的には、次回ログイン成功時に平文パスワードを使って新方式へ再ハッシュするか、全ユーザーにパスワード再設定を求める移行が必要です。GPT-5.6とFable5を比較してみた
今度はGPT-5.6とFable5を比較してみます。今回はWEB上でできるテトリスアプリを作ってもらいます。
完成したのがこちらです。
【業界別】GPT-5.6の活用シーン
GPT-5.6の3モデル構成は、業界ごとに最適な活用方法が異なります。具体的なユースケースを見ていきましょう。
ソフトウェア開発
GPT-5.6 Solのultraモードは、大規模コードベースのリファクタリングや複数ファイルにまたがるバグの修正において、特に活躍してくれるでしょう。
Terminal-Bench 2.1で業界最高スコアを記録したコマンドライン操作能力により、CI/CDパイプラインの構築や自動テスト生成などのエージェント型ワークフローを高い精度で実行できます。日常的なコードレビューやドキュメント生成にはTerraを活用することで、コストを抑えつつ十分な品質を確保できるでしょう。
生成AIを搭載したSaaSについて、詳しく知りたい方は以下の記事も参考にしてみてください。
サイバーセキュリティ
GPT-5.6はサイバーセキュリティ分野で最大の進化を遂げたモデルです。
Solは脆弱性の発見・パッチ開発・防御的テストにおいて、攻撃者よりも防御者にとって有利な設計になっています。CTF評価でSolが96.7%を達成した実績は、セキュリティチームの日常業務を大幅に効率化する可能性を示唆しています。ペネトレーションテストのレポート作成やコードの脆弱性スキャンには、Terraを組み合わせるとコスト効率が良いです。
生成AIのリスク対策について、詳しく知りたい方は以下の記事も参考にしてみてください。
バイオテクノロジー・医療研究
GeneBench v1での高スコアが示すように、Solはゲノミクスや定量生物学の分析タスクにおいて強力な支援ツールとなります。研究データの統計解析、文献レビューの要約、実験プロトコルの解釈など、従来は数日かかっていた作業を大幅に短縮できる可能性があります。
なお、医療・薬業界における生成AIの活用方法については下記の記事をご覧ください。
医療業界はこちら
薬業界はこちら
金融・コンサルティング
大量の決算書類の分析やリスクモデリングにはSolのmaxモードが適しており、日次レポートの自動生成や顧客対応の下書き作成にはTerraやLunaを活用するといった3ティアの使い分けが可能です。特にTerraはGPT-5.5と同等の性能を半額で利用できるため、企業導入のハードルが大きく下がるでしょう。
金融業界における生成AI活用について、詳しく知りたい方は以下の記事も参考にしてみてください。
教育・研究機関
大学の研究室では、論文のレビュー支援や複雑な数理問題の検証にSolを活用しつつ、学生向けのチュートリアル生成やFAQ対応にはLunaを使うなど、予算に応じた柔軟な運用が可能になります。Lunaの低コスト・高速な応答は、大規模なオンライン学習プラットフォームとの相性も良いでしょう。
教育業界における生成AI活用について、詳しく知りたい方は以下の記事も参考にしてみてください。
【課題別】GPT-5.6が解決できること
ここからは、GPT-5.6がどのような課題に対して強みを発揮するのかを、課題別に整理していきましょう。
複雑なコーディングタスクの自動化
GPT-5.6 Solのultraモードにより、従来は人間のエンジニアが手作業で行っていたマルチファイルにわたるリファクタリングやデバッグを自動化することが期待できます。サブエージェントがファイル分析・テスト生成・修正パッチ作成を並列で進めるため、1つの大きなタスクを分割して効率的に完了させることが可能です。
大量ドキュメントの一括処理コスト削減
TerraやLunaを活用すれば、契約書のチェック・議事録の要約・レポートの自動生成など、日常的に発生する大量のテキスト処理を低コストで処理することが期待できます。GPT-5.5と同等の品質を半額以下で実現できるため、これまでコスト面で断念していたユースケースにも手が届くようになるでしょう。
セキュリティ脆弱性の早期発見と対策
Solのサイバーセキュリティ能力は、コードベース全体の脆弱性スキャンやCVEデータベースとの照合を自動化し、防御側のセキュリティチームの対応速度を飛躍的に向上させるでしょう。OpenAIが「攻撃よりも防御に有利」と設計したこの特性は、特にリソースの限られた中小企業のセキュリティ強化に貢献する可能性があります。
よくある質問
最後に、GPT-5.6に関して、多くの方が疑問に感じるポイントをQ&A形式でまとめました。
GPT-5.6でAI活用を加速させよう！
GPT-5.6は、OpenAIが「Sol・Terra・Luna」という太陽系テーマの3ティア構成で送り出した次世代AIモデルファミリーです。フラグシップのSolはTerminal-Bench 2.1で91.9%（Ultra）を達成し、コーディング・サイバーセキュリティ・生物学の各分野でこれまでにない性能を発揮しています。
新たに導入されたultraモードのマルチエージェント協調は、開発者がこれまで手動で構築してきたワークフローを内部化した画期的な仕組みです。そしてTerraがGPT-5.5の半額で同等性能を提供するなど、性能とコストの両面で選択肢が大幅に広がったのが今回のリリースの最大のポイントといえるでしょう。
現在は米政府との調整による限定プレビュー段階ですが、数週間以内の一般公開が見込まれています。GPT-5.6の登場により、企業のAI活用はさらに加速していくことが予想されます。
最後に
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