出典：OpenAI公式
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OpenAIは2026年10月6日、契約管理ソフトのIroncladとの研究協力を発表しました。専門ソフトで契約書、承認ルール、再利用可能な条項を設定する複雑な業務をAIエージェントに学習させ、GPT-6 Astraは11の研究課題でGPT-5.6 Solより平均評価スコアが32％高く、1回の推定所要時間も48％短縮しました。企業の業務ルールを守りながら多段階作業を完遂する能力の向上が狙いです。
両社は法務、商務、調達にまたがる11の課題を作り、秘密保持契約の設定、調達承認プロセスの構築、選択された法域に応じた共通条項の更新などを対象にしました。経験者なら各課題に平均30〜40分かかると見積もり、複雑さに応じて8〜50の評価基準を設けています。
訓練では、Ironcladが提供した専用環境でモデルに作業させ、代表的な業務フローを基にした合成課題と強化学習を組み合わせました。個々の操作だけでなく、金額条件に応じた財務承認など、業務全体で要件を維持できるかを評価しています。
研究評価では、Astraの平均スコアは55.0％で、GPT-5.6 Solの41.6％を上回りました。1回当たりの推定平均時間も37.0分から19.2分へ短縮しましたが、比較には各モデルで最高得点だった異なる推論設定を使っています。
契約業務は例外を処理しつつ社内規則を守る必要があり、OpenAIは性能向上後も人の監督と契約管理基盤が重要だとしています。今後は、具体的な失敗例、評価方法、専門人材、安全な検証環境、研究利用できるデータを提供可能な少数のソフト企業との追加協力を募ります。