OpenAI、判断特化の「Decisions API」を正式提供｜先行するJevに対抗

画像の出典：OpenAI公式X

業務プロセスにおける自動化の精度と速度を向上させたいと考える企業にとって、AIの判断処理は重要な課題です。OpenAIは2026年10月22日、分類や振り分け、次の行動の選択といった「答えの範囲が決まった判断」に特化した「Decisions API」を一般提供（GA）しました。判断特化型AIの先行例であるTypeSafe AIの「Jev」に対抗する製品です。

本記事では、新APIの技術的特徴やコスト構造、そして先行する競合サービスとの違いについて解説します。

答えが決まった判断を速く返すAPI

Decisions APIは、OpenAIの「GPT-6 Luna」をベースに構築されています。OpenAIによると、Responses API経由でGPT-6 Lunaを使う場合と比べて最大10倍速く判断を返します。対象は、あらかじめ答えの範囲が決まった質問（bounded answers）です。文章で答えを作るのではなく、決められた選択肢や数値で結果を返す設計になっています。

回答形式と処理の最適化

本APIでは、回答の型として「確率（Probability）」「選択（Choice）」「評価（Score）」の3種類が用意されています。これにより、システム側での後続処理が容易になり、開発者はAIの出力をそのままプログラムの条件分岐に組み込むことが可能です。また、パブリックベータ版からのアップデートとして、GPT-Liveとの連携やプロンプトキャッシュ機能が追加されました。さらに、米国とEUの域内で処理する設定（inference residency）にも対応しました。

処理能力の向上とコスト構造

APIの効率性も大幅に改善されています。1リクエストあたりの処理可能件数は従来の2倍となる400問に拡大しました。料金体系は、入力100万トークンあたり0.10ドル、キャッシュ利用時は0.01ドルに設定されています。出力トークンには料金がかからず、支払うのは入力トークンの分だけです。

導入事例に見る業務効率化の成果

すでに複数の企業がDecisions APIを導入し、顕著な成果を上げています。OpenAIが紹介した事例では、Boxは保険証明書30件の振り分けで、Responses APIと同じ精度のまま約5倍速くなったとしています。Datadogは、他の最先端モデルと比べて遅い側の応答（p95）が40倍速かったと説明しています。Rampは、GPT-6 Lunaと比べて4倍速く、30%安くなったとしています。

会話中の応答にも使われている

特にユーザー体験に直結する応答速度の改善が目立ちます。Sierraは、顧客との会話中に次の行動を選ぶ処理に使い、応答（p95）は280ミリ秒未満でした。従来の方法と比べて約3倍速く、1回あたりの費用は90%安くなったとしています。語学学習アプリのSpeakは、GPT-Liveとの連携により、次の行動までの時間が1.4秒から0.13秒に縮んだと報告しています。

他社の判断特化モデルとの関係

判断に特化したモデルは、OpenAI以外も相次いで出しています。当メディアでは、2026年10月12日にMicrosoftが判断特化モデル「Microsoft-Decision-1」を発表したことを報じました。同モデルは入力100万トークンあたり0.042ドルで出力無料という価格設定であり、Decisions APIと同じく、エージェントの判断の部分を担う製品です。

先行するJevを追う形で投入

判断特化型のモデルは、元OpenAI研究者が創業したTypeSafe AIの「Jev」が先行していました。TechCrunchの取材に対し、OpenAIのAPI製品責任者Nikunj Handa氏は、社内でJevを見て「これには100万通りの使い道がある」と話し合い、急いで自社版を用意したと語っています。専用のモデルを一から作ったのではなく、GPT-6 Lunaを速く安く動くよう組み直したものだといいます。

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公開ベンチマークではJevが上位

TechCrunchが紹介した公開ベンチマークでは、AIM System One IndexでJevが7位、OpenAIが8位でした。Artificial Analysis Decision IndexではJevが3位、OpenAIが14位です。料金は、当メディアが9月19日に報じた時点でJevが入力100万トークンあたり0.042ドル・出力無料で、Decisions APIの0.10ドルより安く設定されていました。

文章を作るAPIとの使い分け

Decisions APIは、高度な推論や文章を作るためのものではありません。OpenAIの説明は、分類、振り分け、次の行動の選択など「答えの範囲が決まった質問」に速く安く答えるための仕組みです。自由な文章の生成が必要な処理は、これまでどおりResponses APIでGPT-6 Lunaなどを使う形になります。OpenAIは、まずアプリの中で頻繁に繰り返す判断を1つ選び、質問と答えの候補を決めて試すよう案内しています。

出典：OpenAI／TechCrunch