チームのためのChatGPT
(openai.com)- ChatGPT Businessは、チームが業務用ChatGPTを迅速に導入できるよう、共有ワークスペース、管理者コントロール、会社のツールに接続するアプリをまとめたプラン
- モデルへのアクセスには、無制限のGPT-5メッセージ、GPT-5 thinking、deep research、Codexが含まれ、サブスクリプション項目にはGPT-5.4およびGPT-5.4 Thinking/Proへのアクセスも含まれる
- 業務フローでは、情報の統合、レポート・スプレッドシート作成、Codexによる並列コーディング作業、社内ソースに基づく応答、データ分析・可視化、文書・画像生成とコラボレーションを処理できる
- セキュリティと管理の面では、デフォルトで学習対象外、保存時・転送時の暗号化、SAML SSO、MFA、管理者コンソール、ユーザー役割、SOC 2 Type 2、GDPR・CCPA準拠支援を提供
- チームは標準または使用量ベースのCodexシートを割り当て、必要に応じてクレジットを追加できるが、無制限利用には**不正利用防止ガードレール（abuse guardrails）**が適用される
ChatGPT Businessの構成
- ChatGPT Businessは、業務でChatGPTを利用するためのチーム向けプラン
- 基本構成はチーム単位での利用と管理に合わせている
- 共同で使う共有ワークスペース
- ユーザーとアクセスを管理する管理者コントロール
- 会社のツールと接続するアプリ
- 開始および料金確認のリンクが提供されている
モデルと高度な機能へのアクセス
- プランには高度なAI機能へのアクセスが含まれる
- 無制限のGPT-5メッセージ
- GPT-5 thinking
- deep research
- Codex
- その他の高度なモデルと機能
- サブスクリプションに含まれる項目にはGPT-5.4関連のアクセスも含まれる
- 無制限のGPT-5.4メッセージ
- GPT-5.4 Thinkingへの十分なアクセス
- GPT-5.4 Proへのアクセス
- 必要に応じてクレジットを追加可能
- 無制限利用には不正利用防止ガードレールが適用される
- 関連案内: Learn more
業務機能とユースケース
- ChatGPTはプロジェクトを引き受け、多くの情報を統合し、詳細なレポートやスプレッドシートを作成し、作業の実行まで処理できる
- Codexは、セキュアなサンドボックスで実行されるクラウドコーディングエージェント
- リポジトリが事前にロードされた状態で、複数のコーディング作業を並列に委任できる
- 社内ツールをChatGPTに接続すると、チームの実際の業務コンテキストに基づくパーソナライズされた応答を受け取れる
- 既存の権限を尊重する
- スプレッドシートを分析して質問に答え、パターンを探索し、意思決定に必要なチャートを作成できる
- リアルなビジュアル素材の生成、会議の要約、箇条書きを長い文書に変換する作業を、ツールを切り替えずに処理できる
データプライバシーとセキュリティ
- データの所有と制御はユーザーと組織にある
- ユーザーは自分のデータを所有し、制御する
- OpenAIはデフォルトでビジネスデータをモデル学習に使用しない
- 入力と出力の所有権はユーザーにある
- 管理機能は、チーム運営に必要なアクセス制御と課金の予測可能性を提供する
- 専用ワークスペースと管理者コンソール
- ユーザー役割によるアクセス制御
- 必要に応じてクレジットオプションを追加できる、予測可能な月額料金
-
認証と暗号化
- SAML SSO
- 多要素認証
- SOC 2 Type 2認証
- 保存データのAES-256暗号化
- 転送データのTLS 1.2+暗号化
- Learn more about data privacy
- Review our Data Processing Addendum
サブスクリプションに含まれる項目
- チームの必要に応じて、標準または使用量ベースのCodexシートを割り当てられる
- 関連案内: Learn more
- 60以上のアプリにより、Slack、Google Drive、SharePoint、GitHub、AtlassianなどのツールやデータをChatGPTに取り込める
- 専用ワークスペース、必須の管理者コントロール、SAML SSO、MFAが含まれる
- GDPR、CCPAなどの個人情報規制への準拠を支援する
- CSA STARとSOC 2 Type 2に対応している
- ビジネス機能には、アプリ、データ分析、record mode、canvas、共有プロジェクト、カスタムワークスペースGPTが含まれる
- Codexアクセスは、文書、ツール、コードベース全体で推論し、作業を実行するために含まれる
- エンタープライズ級のセキュリティが必要な場合は、別プランの案内が提供されている
組織事例と学習資料
- 業務活用事例として複数の組織ストーリーが提供されている
- ライブ配信とウェビナー資料もあわせて提供されている
- Hands-on demos of OpenAI o3, image generation, and apps
- Using canvas, deep research, and OpenAI o1 pro mode at work
- Using OpenAI o1 reasoning models to help with coding, strategy, and research
- How to put AI to work for product teams
- How to put AI to work for marketing teams
- How to put AI to work for financial operations teams
1件のコメント
Hacker News の意見
発表記事: https://openai.com/blog/introducing-chatgpt-team
ChatGPT for Family があるといい
無料版も家でかなり使っているが、最も強力な機能である Web 検索は有料ユーザーにしか開放されていない。個人用に月20ドルは払っているし、家族全員のためにもう少し払う意思はあるが、1人あたり月20ドルとなると負担が大きくなる。結局、家族が私のスマホをよく借りることになる
3〜4人向けプランを月30〜40ドルで出してくれるとよく、現状は取れるはずのお金を取り逃しているようなものだ
有料検索（OpenAI Bing よりずっと良いと思う）と AI（gpt-3.5-turbo/claude-instant）をあわせて提供し、gpt-4 が必要なら家族メンバーごとに月15ドルの選択アップグレードになる予定
あまりに多くのサイトが ChatGPT ボットをブロックしているし、自分で検索したときより良い検索結果を返しているようにも思えない。結果の品質にもばらつきが大きく、ChatGPT が高品質なコンテンツとそうでないコンテンツをうまく見分けているようにも見えない
ソフトウェア開発では Phind が検索結果と GPT-4 を組み合わせて結果の品質を高めるやり方がかなり良い
OpenAI が Bing チームを説得して、すべてを埋め込みでインデックス化させることもできそうだ。ChatGPT が「Web サーフィン」せずに Bing からテキストを直接読めるなら、複数の検索結果を同時に処理できるはずだ。将来的には Bing のような検索エンジンがページをインデックス化するときに LLM を走らせ、要約、キーワード、真実性、有用性のような情報や統計を抽出することもあり得そうだ
子どもが学校の友だちやぬいぐるみのような新キャラクター、突拍子もない冒険の展開を追加すると、語り手 GPT が新しく手直しした版を作り出す
家族プランで子どものタブレットにアプリをそのまま入れられたら、かなり素敵だと思う。子どもは自分専用のサブスクを正当化できるほど多くは使わないが、デバイス間で GPT を共有できるなら、私が子どものために作った GPT は受け取れる一方で、私の仕事・研究用 GPT に埋もれないようにできる
ChatGPT for Family、ChatGPT for Gov といった形で続々出てきそうだ
ただ、まだ ChatGPT 4 と明確に同等だと感じた代替サービスは自分では使ったことがない
ここで目を引く機能が「ビジネスデータや会話で学習しない」ことなのだが、そもそもこういうものが 機能 であるべき状況自体がおかしい
ChatGPT API に送ったリクエストはすでに学習に使われない
ただしデフォルトでは、通常アカウントと Plus の会話の両方を学習に使っているようだ
[0] https://privacy.openai.com/policies
利用規約に同意したなら、OpenAI がそのデータで学習するのは自由であるべきだ。そして実際に同意している。価値ある情報を使わない代わりに少し多くお金を求めるなら、公平に見える
完全に自由でオープンな LLM 体験を望むなら、改善が続いているオープンソースモデルを自分のハードウェアで動かすこともできる。しかし多くの、おそらく大半の企業にとって、ChatGPT-4 のような驚くべきツールをユーザー1人あたり月25ドルで使えるのは 非常に安い価格 だ
チームが API で直接作ったり配布したりするのではなく、chat.openai.com を一緒に使えるようにするものだ
彼らにとっては、ただ学習してしまうほうが理にかなっていそうだ
「自分のデータで学習しない」は Team と Enterprise だけに該当する点に注意が必要: https://openai.com/chatgpt/pricing
または直接 UI/API トークンを使ってもよい。API 呼び出しは学習に使われない。Chatbot UI が大きなアップデートを出しており、フォルダ、会話検索のような機能も良い: https://github.com/mckaywrigley/chatbot-ui
1年以上前に Telegram と連携させ、コスト削減より利便性のために使っていた。その後、平均で月2ドルほど払っており、「自分のデータで学習しない」ことも含まれている
ボットを操作しようとしてユーザーがつく嘘でいっぱいだろうから
しかし「あなたのデータで学習しません」は強力な マーケティング文句 であり、実際には誰のデータでも学習する意図がなくても、顧客ランクを分ける差別化要素になる
大きな変更点は、チームアカウントでないと会話を学習に使わないようにオプトアウトできないこと
チームアカウントは個人が使うにはかなり高い
OpenAIは技術的リードが持続可能な堀ではないことを理解していて、ネットワーク効果を狙っているように見える
Slack Connectの共有チャンネルに似ている
オープンソースモデルは品質面で最新のChatGPTより1〜2年ほど遅れている。そうなると企業は常にオープンソースに頼るより、ChatGPTにプレミアムを払うはず
GoogleやApple、場合によってはMetaがAI品質で追いついたとしても、OpenAIが稼げるお金はまだ十分に多い
この後期資本主義の興味深い副産物は、AIによって仕事が徐々に消えていくほど、サブスクリプションも一緒に消えていくという点。製品を買う実体経済がもはや存在しなくなれば、巨大テック企業にとっても最終的には両刃の結果になり得るが、そこまではまだ遠い
価値提案はさておき横道の質問だが、企業はこういう形で1000席を実際に買うのだろうか？
Slackがユーザーあたり月5ドルだとは知らなかった。大量購入割引があるのか、それとも企業が月5000ドル、年6万ドルを払っているのか気になる。こうしたサブスク料金は本当に積み上がりそうだ
All InでAIツールのレバレッジについて話していたが、オープンソースも指していたのだろうけれど、ある会社は毎月大きな費用がかかるSaaS製品をスタートアップとしては高すぎるとして、自社インスタンスで作ってしまったという
いずれにせよ6万ドルは経理担当者には大きな総額に見えるが、こういう営業ロジックはだいたい同じパターンをたどる
「これは必須の最高級ツールです。社員にノートPCや無料ランチを提供しないおつもりですか？」
「ユーザーあたり月5ドルは、自分たちで作ってホスティングし、Webhookを受け取るたびにファイアウォールを抜け、セキュリティと認証の問題を処理する手間に比べれば安いものです」
「6万ドルは、社内ITチームで採用せずに済む人員1人分のコストの半分です。これで納得できますよね？」
契約条件、つまりロックインは裏で交渉される
利上げ以降、VC系スタートアップも少しは賢くなったが、数年前は本当にひどかった。怠慢のせいでAWSに莫大なお金を燃やすスタートアップが多いのと似ている
うちの会社も年に1回、かなり大きな請求書を受け取る。ユーザー1万5000人に複数のサービスが含まれている
ただ、その人たちに支払う人件費の方がはるかに、ざっくり100倍は大きな請求書なので、追加額そのものはあまり大きな意味があるようには感じない
では今や、私たちのデータでモデルを学習しない等級が2つになったということか？
より高い使用量上限は新規顧客を引き込むためなのは明らかだが、既存のChatGPT Plusユーザーはどうなるのか気になる。この新しいチームが既存ユーザーの割り当てを食うことになるのだろうか？
横並び比較表からその「機能」を削除したようだ
付け加えると、カスタム/非公開GPTとの同僚のやり取りを見られるなら、知識共有としてかなり効率的な方法になり得る。特に異なるタイムゾーンに分散している人たちには有用そうだ
これは「パイが大きくなった」状況に近い
良いユースケースがいくつか見える
コードベースだけで学習したカスタムGPTは、望む構文でテストケースを書く手助けができるし、社内PRDで学習したカスタムGPTは次の機能群をよりうまくブレインストーミングする助けになる
ここから何か良い結果が出ることを期待している
Custom GPTsを作り、特定のGPTにある程度文書を追加して検索に使えるよう紐づけることはできるが、コードベース全体をChatGPTにつないで答えを得ることはできない。Github[1]が1年ほど前に話していた機能がそれだが、実際に人々が使っているのかは分からない
見えているユースケースは一般的なものだ。ChatGPTの基本利用をしつつ、管理者がアクセスを制御でき、会社が個人への払い戻しではなく直接支払え、より多くの管理権限を持てる。人事文書やポリシーを別個のGPTにすることもできる。ただし多段階のアクセス制御が必要なものは難しそうだ
[1]: https://githubnext.com/projects/copilot-view/
この動き自体は驚きではない。典型的なセグメンテーション戦略だ
ただ、例のスクリーンショットが製品をあまりにも悪く見せていて驚いた
実行可能なアクションのないマーケティング回答が1つ、軸のない成長グラフが1つ（それで人々に何をしろというのか？）、そして実行してエラーを見た方が簡単そうなPythonファイルが1つあった
こうしたAIツールは自然言語でできていても、学習曲線がないわけではないという自分の考えをさらに強めてくれた