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AWS ML Blog

Amazon Bedrockで「GPT-6.1 Sol」が一般提供開始　上位モデル並みの推論性能を低コストで実現

要点

  • 米Amazon Web Services（AWS）は、生成AI基盤「Amazon Bedrock」においてOpenAIの最新モデル「GPT-6.1 Sol」の一般提供を開始した。

  • 従来モデル「GPT-6 Sol」の大幅な刷新版であり、コーディングやPC操作、自律的な業務処理（エージェントワークロード）に最適化されている。

  • ソフトウェア開発ベンチマーク「DeepSWE v1.1」において、最上位モデル「GPT-6 Astra」と同等の性能を約5分の1のタスクコストで達成した。

  • 開発支援環境「Codex」や業務向けアプリ「ChatGPT Work」、Bedrock APIを通じた自社システム構築に対応している。

  • 米Amazon Web Services（AWS）は2026年9月29日、同社のクラウド上で生成AIモデルを利用できるフルマネージドサービス「Amazon Bedrock」において、OpenAIの最新AIモデル「GPT-6.1 Sol」の一般提供（GA）を開始したと発表した。

  • 本モデルは「GPT-6 Sol」のメジャーアップグレード版に位置づけられ、高い推論能力が求められるソフトウェア開発やコンピューター操作、各種ビジネス業務に向けて提供される。OpenAIによると、最上位モデルである「GPT-6 Astra」に迫る高い知能を、日常的に実行される業務ワークフローにおいて手軽に活用できるよう設計されているという。

推論品質の向上によるエージェントの総コスト削減

AIエージェントが自律的にタスクを完遂するためには、情報の収集からツールの選択、試行錯誤、エラーからの復旧、結果の検証に至るまで、多段階のステップを踏む必要がある。こうした一連の処理の中でモデルが判断を誤ると、追加のモデル呼び出しやツールの再実行が発生し、処理の遅延や人間の介入を招く原因となる。

AWSはこの点について、AIエージェントの経済性はトークン単価だけでなく、タスク全体を通じて評価されるべきだと説明している。単価の低さに加え、高い推論品質によって不要な試行錯誤を減らし、確実に成功へ導くことがタスク完了までの総コスト削減に直結するという。今回Bedrockに導入されたGPT-6.1 Solは、大規模な運用における処理能力、セキュリティ、信頼性を重視して構築された推論エンジン上で稼働する。

開発ベンチマークでAstra匹敵のスコア、コストは約5分の1に

GPT-6.1 Solの強化された推論能力は、ソフトウェアエンジニアリングの分野で顕著な効果を示すという。開発エージェントには、未知のコードベースの構造把握や依存関係の追跡、改修箇所の特定、実装コードの検証といった高度な判断力が求められる。

OpenAIの発表によると、AIのソフトウェア開発能力を測る評価指標「DeepSWE v1.1」において、GPT-6.1 Solは最上位モデル「GPT-6 Astra」と同等の性能を記録した。その際のタスクあたりの実行コストは、GPT-6 Astraと比較しておよそ5分の1に抑えられているという。さらに、前世代にあたるGPT-6 Solの最高スコアを6.4ポイント上回りながら、推論にかかる計算負荷（reasoning effort）はより低く抑えられているとしている。

CodexやChatGPT Workとの連携による開発・業務の自動化

GPT-6.1 Solは、既存のツールやアプリケーションと組み合わせることで幅広い用途に適用できる。

開発環境向けには、OpenAIのコーディング支援環境「Codex」をAmazon Bedrock上のGPT-6.1 Solと連携させて利用できる。Codexはリポジトリやローカルファイル、ターミナル、開発ツールと連携し、調査から機能実装、バグ修正、テスト実行まで開発サイクル全般を支援する。Codexはデスクトップアプリ、コマンドライン（CLI）、対応する統合開発環境（IDE）から利用可能だ。また、AWS環境向けの開発支援として「Agent Toolkit for AWS」が用意されており、単一のターミナルコマンドを実行するだけでCodexをAWSの公式ドキュメントやAPI、各種サービスへ直接接続できる。

一般的なビジネス業務においても、複雑なドキュメントの解釈や複数ツールをまたぐ作業の実行に対応する。OpenAIによると、複雑な文書の分析能力ではGPT-6 Astraに迫る水準を示し、複数の業務ツールを横断して実行するマルチステップの処理においてもGPT-6 Solから改善が見られたという。デスクトップ向けアプリ「ChatGPT Work」では、端末内のファイルやアプリから情報を集約して成果物を作成できる。加えて、Amazon BedrockのAPIを利用することで、社内文書を要約・統合するツールや、複数システムを横断する連携エージェント、複数の入力を評価する顧客向けアプリケーションを独自に構築できる。

制約の自己認識と適切なエラーハンドリング

エージェントが複数のツールを連携させて円滑に動作するためには、モデル自身が作業の限界や制約を把握する能力が求められる。GPT-6.1 Solは、ツールの実行が失敗した場合や、特定の操作が制限されている場合、必要な情報が不足している状況を自律的に認識する。制約や異常を検知した段階でシステムや人間に通知して介入を促すことで、不完全な情報のまま誤った処理を継続してしまう事態を防ぐ設計となっている。

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