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アプリの中で繰り返す小さな判断を高速に処理
発表日：2026年10月22日 ｜ 情報確認日：2026年10月27日
OpenAIは2026年10月22日、「Decisions API」の一般提供を発表しました。入力の分類、依頼の振り分け、次の行動の選択など、回答範囲を限定できる判断に向けたAPIです。［1］
問い合わせを担当部署へ回す、ニュース候補を分類する、といった業務では、長い説明文よりも決めた形式の結果が必要になります。今回のAPIは、そうした処理をアプリケーションへ組み込む選択肢になります。
このニュースのポイント
- GPT-6 Lunaを基盤に、選択肢を限定した判断を処理
- 確率・選択・採点の3形式を用意
- 判断結果を実務へ使う前に、自社データで誤判定を評価
以下の公式発表・一次資料を基に整理しています。応用例や評価方法は編集部の見解です。
3種類の回答形式と料金
OpenAIは、同じGPT-6 LunaをResponses APIで利用する場合に比べ、最大10倍高速と説明しています。これは提供元による比較であり、すべての入力や運用条件で同じ速度を保証するものではありません。［1］
| 形式 | 返す内容 |
|---|---|
| predicate | 条件が真である推定確率 |
| choice | 定義した選択肢からの選択結果 |
| score | 定義した段階に基づく評価値 |
開発者向けガイドでは、1回のリクエストに1〜400問を含められます。通常の非キャッシュ入力料金は100万トークン当たり0.10米ドルで、出力トークン料金はありません。キャッシュ、長い入力、地域別処理には別の料金条件があります。［2］
問い合わせ対応やメディア運営への応用例
以下は編集部が考える設計例です。導入効果を確認した事例ではありません。
- 問い合わせ分類：見積もり、サポート、営業連絡、その他など、決めた区分へ一次分類する
- ニュース候補の整理：製品発表、研究、事業動向などに分け、編集者が確認する順序を決める
- サポートの振り分け：依頼内容を読み取り、案内候補や確認が必要な窓口を選ぶ
判定が難しい入力を扱う設計が重要
- 選択肢の意味を重複させず、判断材料が足りない場合の受け皿も用意する
- 正解ラベルを付けた実例で、見逃しと誤検知の両方を確認する
- 人への引き継ぎ条件を定め、判断結果と後続処理を記録する
公式ガイドも、自社のラベル付き事例を使い、誤判定の影響に応じて閾値を調整するよう案内しています。［2］ たとえば営業連絡と誤判定して本当の問い合わせを除外すると、処理速度が上がっても業務成果を損ないます。最初は人の確認を残した分類支援から評価すると、誤りを把握しやすくなります。
編集部の見方
編集部が注目するのは、文章生成と細かな判断を用途ごとに設計できる点です。毎回の判定に長文の回答を求める必要がなければ、結果を限定することで後続の処理を組み立てやすくなります。
まず頻繁に発生する判断を一つ選び、入力、選択肢、正解の基準、誤判定時の対応を決めることが、導入検討の出発点になります。
判断したい業務を一つ選んで仕様を確認
回答形式と料金条件を確認し、実際の入力例で評価を始めてください。
出典・参考資料
2026年10月27日時点の情報です。提供条件、料金、対応状況は変更される場合があります。
