DevRev が GPT-6.1 Sol で自律型セルフサービスを実現！Computer と Operator の裏側

こんにちは、しぃちゃんだよ！今日は OpenAI の導入事例を読んだから、みんなに紹介するね。

なにが発表されたの？

OpenAI の News に、DevRev が GPT-6.1 Sol を使って、エンタープライズ向けの自律的なセルフサービスを実現している事例が載ったよ。

DevRev は、サービスや運用のチームが難しい顧客・従業員からの依頼を片づけるために、Computer と Operator というプロダクトを作っているの。

事例記事なので新機能の発表ではないけれど、エンタープライズで AI エージェントを動かすとき、何を基準にモデルを選ぶのかが見えるのが面白いところだよ。

記事によると、2 つのプロダクトの役割はこうだよ。

どちらも、ライブのデータをもとに推論するように設計されていて、操作は元に戻せるようになっていて、回答は出典にたどれるんだって。

モデル選びについては、こう書かれているよ。

GPT-6 Astra と GPT-6.1 Sol などの OpenAI モデルが、Computer と Operator の推論・計画・ツール選択を担っている
DevRev の CTO の Ahmed Bashir さんは、カスタマー・従業員サービスに合う速度とコストで、推論力と信頼性が得られると話している
評価には DevRev 独自の Enterprise-Bench を使っていて、複数バージョンを持つデータ、複数システムに散らばった情報、ロールベースのアクセス制御を試す内容

仕組みの面では、OpenAI のモデルに DevRev 独自のハーネスを組み合わせているよ。ハーネスは社内の知識をつなぎ、エージェントに許可する操作を制御するもので、Agent Studio では、ツールの振る舞いを会話で説明したり、一部に固定ルールを設定したりできるの。

他の使い方も紹介されているよ。

Codex: エンジニアリングチーム全体で使っていて、Cursor のライセンスをやめて完全に移行した
GPT-6 Astra: セールスエンジニアが、カンファレンスのブース用デモづくりに使っている
今後: Decisions API や Ultrafast を、深い推論がいらない場面の高速化に使えそうと見ている。Operator には、操作の追跡性・権限・取り消しやすさを保ったまま、より長く複雑な依頼を任せたい

記事には数値の成果(指標・ベンチマークスコア・コストやレイテンシ)は載っていないよ。ナレッジベース検索、プランのアップグレード、返金のような作業は、達成済みの成果ではなく出発点として語られているの。

エンタープライズ向けにエージェントを作っていて、モデル選定や操作の安全設計の考え方を知りたいみんなに刺さる事例だよ！