OpenAI Decisions APIは、決めておいた候補や尺度に沿って、文章・画像をすばやく判定するためのAPIです。
問い合わせを「請求」「操作方法」「不具合」に分けたい。急ぎの依頼を先に確認したい。こうした仕事では、毎回長い説明文を作るより、次の処理に渡せる判定が必要になります。
OpenAIは2026年10月6日、Decisions APIの公開ベータを案内しました。この記事では、仕事への当てはめ方と、導入前に確かめたい条件を整理します。
この記事でわかること
- できること：真偽・候補選択・採点の3種類で、分類や振り分けを支援します。
- 利用条件：対応モデル、専用API、入力料金と追加条件を確認します。
- 試し方：正解付きの問い合わせを使い、誤分類と人へ戻す条件を決めます。
3つの回答型を、仕事の判断に当てはめる
Decisions APIは、文章や画像を入力し、あらかじめ設定した質問に対して型の決まった答えを返します。2026年10月9日の確認時点で、対応モデルはgpt-6-lunaで、専用のPOST /v1/decisionsを使います。以下は、公式ガイドの3つの回答型を問い合わせ業務へ当てはめた説明用の例です。
| 回答型 | 確かめること | 問い合わせでの設計例 |
|---|---|---|
| Predicate | 条件が真である確率 | 返金の相談が含まれているか |
| Choice | 用意した候補から選択 | 請求・操作方法・不具合・その他のどれか |
| Score | 順序付き水準の平均スコア | 確認優先度を0・1・2の水準で評価 |
確認優先度を採点するなら、「0は情報の確認、1は一部機能が使えない、2は全利用者の業務が停止」のように、低い順に水準と基準を定義します。水準の番号は0から始まります。この基準は説明用であり、そのままどの会社にも適用できるものではありません。
Scoreが返す値は、各水準の確率を重みにした平均です。そのため、1.1のように水準の間の値になることがあります。0・1・2のどれか一つが必ず返る仕組みではありません。「低・中・高」のような単一区分を一つ選んでほしい場合はChoiceを使い、順序のある程度を数値で扱いたい場合はScoreを使います。
分類先を、担当部署の名前だけで決めない
「営業」と「サポート」のような候補だけでは、料金の問い合わせが両方に当てはまることがあります。契約前の見積もりは営業、契約後の請求確認はサポート、というように候補同士の境界を決めてください。判断に必要な契約状況が分からないなら、人へ戻す扱いも用意します。
また、どの部署へ振り分けるかを選べても、それだけで返信や返金が実行されるわけではありません。判定結果を受け取った自社システム側で、通知・記録・承認などの次の処理を設計します。
同時に聞くことと、順番に判断することを分ける
公式ガイドでは、同じ入力を使う独立した質問を1回のリクエストへまとめられるとしています。問い合わせの分類と、添付画像の有無の確認などが考えられます。一方、前の答えに依存する判断は別のリクエストに分ける案内です。
たとえば、最初に製品カテゴリを特定し、その製品だけに存在する故障項目を選ばせるなら、2段階に分けた方が設計しやすくなります。入力を共有できるからといって、関係のある判断をすべて同時に投げる必要はありません。
入力料金と速度は、条件を分けて確認する
公開時の基本料金は入力100万トークンあたり0.10米ドルで、出力には課金されません。ただし、利用条件によって割増が適用される場合があります。通常のgpt-6-lunaを別のAPIで使う場合と、Decisions APIの料金を分けて確認してください。
費用の目安を出すなら、「1件の文章の長さ」だけでなく、質問の定義や再試行を含む実際の使用量を測ります。たとえば請求対象となる入力が合計200万トークンなら、基本単価による計算は0.20米ドルです。これは計算例で、実際の問い合わせ件数に換算した見積もりではありません。
OpenAIはResponses APIで同じモデルを使う場合と比べた速度向上を案内していますが、比較条件や実際の待ち時間は入力と利用環境で変わります。「最大約10倍」という説明だけを固定値として計画に使わず、自社のアプリでは通信や前後の処理も含め、受付から担当者へ届くまでの時間を測ってください。
本番の前に、間違い方を確かめる
以下は編集部が提案する検証手順です。実際にAPIを実行して得た結果ではありません。
- 正解を先に付ける：社外送信が許可されたサンプルを用意し、担当者が分類先と理由を決めます。
- 迷いやすい例を混ぜる：情報不足、複数の相談、誤字なども含め、単純な例だけで評価しないようにします。
- 誤分類を種類別に見る：別部署へ回した件数と、急ぎの相談を見逃した件数を分けて確認します。
- 人へ戻す条件を決める：確信度が低いもの、複数候補が近いもの、影響の大きい案件を自動処理から外します。
- まず提案だけで運用する：AIの分類を担当者が確認する期間を置き、実際に起きるずれを集めます。
ChoiceとScoreには確率分布とconfidenceが返りますが、高い値だけで判断を確定させないことが大切です。自社の正解付きデータで、どの値なら何を任せられるかを決めます。
実務上の注意
公開ベータのため、仕様や利用条件の更新を確認しながら導入してください。返金の確定、アカウント停止など影響の大きい処理は、分類結果だけで実行せず、既存の承認手順につなぎます。個人情報を含む問い合わせを送る場合は、送信の可否と必要な項目を社内で確認し、検証用にはダミー化した資料を使う方法もあります。
まとめ
Decisions APIは、問い合わせ分類のように選択肢や判断基準を決められる仕事の候補です。最初に候補の境界を整え、少量の正解付きデータで、速度・費用・誤分類を一緒に確認しましょう。
通常の生成APIの料金を読む際は、GPT-6.1 SolのAPI料金と利用先の解説も参考になります。モデルやAPIごとの料金条件を混ぜないようにしてください。
よくある質問
どのモデルで使えますか？
2026年10月9日の確認時点では、gpt-6-lunaのみが対応しています。専用のDecisions APIを利用します。
正式版ですか？
2026年10月6日に公開ベータとして案内された機能です。仕様や利用条件の更新を確認しながら、小さな範囲で検証してください。
料金はいくらですか？
基本料金は入力100万トークンあたり0.10米ドルで、出力には課金されません。利用条件による割増や、再試行を含む実際の入力使用量も確認してください。
判定の確信度が高ければ、自動実行してよいですか？
値だけで決めず、自社の正解付きデータで誤分類を確認し、業務への影響に応じて人の確認や承認を残してください。
出典・参考情報
各リンク先は2026年10月9日確認。本文の発表日と、利用条件の確認時点は区別して記載しています。
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