OpenAIは、AI研究のプロセスを加速させるための自動化されたAI研究者の開発状況について、詳細な進捗を公表しました。同社は、人間が監督する形でディープラーニングやアライメントの研究を推進するシステムの構築を目指しています。
研究プロセスの自動化に向けた目標
OpenAIは、熟練した研究者が数日を要するような明確に定義された研究タスクを、人間の指示のもとで実行できる「自動化された研究インターン」の実現を目指しています。同社は、2026年8月時点の測定に基づき、研究組織におけるエージェントの利用が急速に増加していることを明らかにしました。研究組織全体では、人間の労働1日に対して3.1日分のエージェント作業が行われる規模に達しています。
研究現場におけるエージェント利用の現状
研究者の業務内容は、コーディングエージェントの活用によって大きく変化しています。年初にはエージェントの利用は限定的でしたが、8月中旬には、研究組織のメディアン（中央値）となる研究者が、API価格ベースで1日あたり600ドル以上の推論コストを投じてエージェントを日々の業務に組み込んでいます。また、利用量の多い上位10%の研究者は、1日あたり7,000ドルを超えるトークンを使用しています。
研究の加速と安全性への取り組み
エージェントの活用により、研究者はより速くコードを寄稿し、より多くの実験を実行できるようになっています。2026年8月には、実験者1人あたりの実験数も、2025年1月から始まった追跡調査以来の最高値を記録しました。一方で、同社は安全性の確保についても重視しており、研究環境の強化や監視システムの拡大、モデルのライフサイクル全体を通じたアライメントの検証を強化しています。