DevRev、GPT-6.1 Solで顧客対応

OpenAIは2026年11月4日、米国のスタートアップ「DevRev（デブレブ）」の導入事例を公開しました。DevRevは、顧客や従業員からの依頼を最後まで進めるAI「Computer」と「Operator」を作っており、その頭脳にOpenAIのGPT-6.1 SolとGPT-6 Astraを使っています。特徴は、回答の根拠をたどれることと、AIの操作を取り消せることです。ただし、業務時間の削減率や費用対効果の数字は、公式記事に書かれていません。公式情報をもとに整理します。

【出典元】DevRev delivers autonomous self-service with GPT-6.1 Sol（OpenAI）

DevRevはAIが依頼を完了まで進める

DevRevのComputerとOperatorは、サービス担当や運用担当のチームが、難しい顧客や従業員の依頼を最後まで進められるように作られています。OpenAIの記事では、最新のデータをもとに考え、操作は取り消せて、回答は根拠に戻れる設計だと説明されています。DevRevのCTO（最高技術責任者）、Ahmed Bashir氏の説明です。

OpenAIの説明では、DevRevはOpenAIのモデルに加えて、会社の知識をつなぎ、AIにできる操作を人が管理するための自社の仕組み（ハーネス）を組み合わせています。

2つのAIは役割を分けている

依頼が来たとき、Operatorは次のように動くと、記事に書かれています。

OpenAIのモデルは、この2つの裏側で、考えること、計画すること、道具を選ぶことを担っています。

設計の特徴は取り消しと根拠の表示

公式記事から読み取れる設計の特徴は、次の3つです。

• 操作を取り消せる：AIが行った操作は、元に戻せるようになっています
• 回答は根拠に戻れる：答えが、どの情報から出たのかをたどれます
• 権限を守る：AIにできる操作は、人の役割に応じた権限の範囲に収まるよう管理されます

AIに仕事を任せるときは、間違えたときに戻せることが、安心して使うための条件になります。これは私たちの見方で、公式の言葉ではありません。今後は、操作を追跡でき、権限を守り、取り消せる状態のまま、より長く難しい依頼まで広げることが目標とされています。

評価は役割や複数版のデータまで試す

DevRevは、モデルだけでなく、会社の情報を渡し、権限を守り、操作を管理するソフトウェアも含めて、まとめて試しています。そのための評価の仕組みが「Enterprise-Bench（エンタープライズベンチ）」です。

この評価では、次のような条件で、AIがうまく働くかを確かめます。

• データに複数の版がある場合
• 情報が、別々のシステムに分かれている場合
• 見られる情報が、その人の役割で変わる場合

Bashir氏は、GPT-6.1 Solがこの評価で良い結果を出していると述べています。ただし、点数や比較の数字は、記事に載っていません。

Solは速さと費用の均衡が決め手

顧客や従業員がAIと話すとき、モデルには、依頼の細かな意味を理解して、すばやく返し、企業が続けられる費用で動くことが求められます。Bashir氏は、GPT-6.1 Solについて、そのバランスが「完璧だ」と語っています。

DevRevは、OpenAIのモデルを、考える力と信頼性に加えて、顧客や従業員に使えるだけの速さと費用に収まるものとして見ています。

社内ではCodexとAstraも使う

記事では、DevRev社内での使い方にも触れています。

• 開発チーム全員がCodexを使う：エンジニアが複数のコーディングツールを試した結果、自然に広がったといいます
• 以前のツールからの切り替え：インタビューの時点で、DevRevはCodexに完全に移り、Cursorのライセンスをやめたと書かれています
• 営業のデモ作り：セールスエンジニアが、国際会議のブース用のデモを、GPT-6 Astraで作っています

Codexについての評価は、Bashir氏の発言です。OpenAIが公開した事例であるため、他社のツールとの比較は、公式の見解として読む必要があります。

次の目標は長く複雑な依頼

DevRevは、Operatorが、より長く、難しい依頼を扱えるようにすることを目指しています。知識ベースの回答を探す、料金プランを変える、返金を受ける、といった身近な対応は、その始まりにすぎないとされています。

また、Bashir氏は、OpenAIの「Decisions API」と「Ultrafast」が、深く考えなくてよい手順をすばやく終えるのに役立つ可能性に触れています。この2つの機能の詳しい説明は、この事例の記事には書かれていません。

公式記事にない情報

この事例を、営業や社内の提案に使うときは、次の点に注意してください。公式記事には、次の情報が書かれていません。

• 業務時間の削減率や費用対効果の数字
• 導入した企業の数や、処理した件数
• Enterprise-Benchの具体的な点数
• 導入にかかる費用や期間

数字がないため、効果が証明されたものとして伝えることはできません。「こういう設計の事例がある」という紹介にとどめるのが、安全です。

まとめ

OpenAIが公開したDevRevの事例は、顧客や従業員の依頼を完了まで進めるAIを、取り消せて、根拠をたどれて、権限を守る設計で作った例です。モデルにはGPT-6.1 SolとGPT-6 Astraが使われています。一方で、効果を示す数字は載っていません。自社に取り入れるときは、AIにどこまで任せるかと、間違えたときに戻せるかを先に決めておきましょう。本記事は2026年11月5日時点の公式情報に基づいています。