OpenAI が次の展開を発表する瞬間を、ぜひご覧ください。DevDay は、数々の発表を盛り込んだ基調講演で幕を開けます。AI を使った開発の新たな可能性をご紹介します。

エージェントが小規模なオープンソースチームの共同開発をどのように支えるかをご紹介します。クラウドセッションとコンピューター操作のライブデモを交えながら、プロジェクト間でコンテキストを共有し、コントリビューターと協力して開発を進めるワークフローを見ていきます。

プラグイン拡張機能を使って、ツール、知識、インターフェースを ChatGPT と Codex に組み込みます。アイデアを役立つ体験へと形にし、共有して新たなユーザーに届ける方法を、ライブデモを通じて学びます。

1,000 時間以上にわたり、ビルドとテストを成功した状態に保ち続けた Codex の実行事例から学びます。繰り返し行うタスクの選び方、フィードバックの改善、トークン予算の管理、エンジニアが介入すべきタイミングの判断について探ります。

Agents API を通じて Codex のハーネスを活用し、開発を進めます。自分の環境でエージェントを実行し、長時間のタスクを継続させる方法と、OpenAI が管理するインフラの範囲を学びます。

Astra、ChatGPT Sites、WebMCP を使い、アイデアをインタラクティブなウェブ体験へと形にします。同僚やエージェントとともに、新しい形のインターフェースを構築する方法を学びます。

CLI、アプリ、ウェブでの Codex の新機能をご紹介します。個々のタスクを任せる段階から、問題の解決や目標の達成を丸ごと Codex に任せる段階へ。その移行方法をライブデモでご覧いただきます。

午前2時に起きた障害への対応を、最初の Slack メッセージから修正のレビュー完了までたどります。継続的に稼働するパーソナルエージェントが、音声、Appshots、プラグイン、会議メモを活用して調査を進め、チームに状況を共有する様子をご紹介します。

単純なエージェントループから、エージェント同士の連携に至る進化をたどります。その変化を支えた設計上の選択とモデルの進歩を探り、さらにその先の展開を詳しく見ていきます。

OpenAI の各チームが ChatGPT を活用して、リリースの管理、競合調査、専門知識を生かしたツールの作成を行う様子をご紹介します。ご自身の業務に生かせる実践的なアイデアを得られます。

OpenAI のサイバーセキュリティモデルとオープンソースの CLI、SDK を使って、脆弱性を発見し、修正します。OpenAI 自身のセキュリティ対策をもとに、大規模なコードベースのスキャン、プルリクエストでの問題検出、修正の検証方法を学びます。

GPT‑Live がバックグラウンドで作業を調整しながら、ブレインストーミングやゲーム、画像作成を行う様子をご覧ください。エージェントに音声機能を追加する方法と、作業の委任、遅延、割り込み、リクエストの変更を考慮した設計を学びます。

Stack Overflow の小規模なチームが Codex を活用して Stack Overflow for Agents を開発し、Stack Internal を刷新した事例をご紹介します。研究開発の加速や新製品の市場投入に向けて、業務に生かせるヒントを得られます。

Higgsfield のエージェントがモデルを選び、自ら計算リソースを確保する仕組みをご紹介します。専用 GPU とホスト型モデルの使い分け、想定どおりの処理量を確保する方法、このアプローチがうまくいかないケースを学びます。

品質を維持しながら AI のコストを削減する方法を学びます。タスク完了1件あたりのコストの測定方法、モデルや推論にかける労力の選び方に加え、プロンプトキャッシュ、プログラムによるツール呼び出し、Batch API の活用方法をご紹介します。

Qodo が OpenAI を活用し、AI が生成したコードをレビューする仕組みをご紹介します。コーディングエージェントの前提や出力を疑い、厳しく検証するレビューエージェントの働きと、モデルが確信を持っていても人間の判断が必要となるケースを学びます。