OpenAI Campus Network — 世界の学生クラブを繋ぐイニシアチブ
OpenAI は世界中の大学・高校の学生 AI クラブを繋ぐ Campus Network イニシアチブを発表した。参加した学生クラブは OpenAI のツールへのアクセス、イベント開催支援、ネットワーキング機会を受けられ、AI に関心のあるキャンパスコミュニティを育成する。AI 教育エコシステムの裾野を広げる取り組み。
ソース: OpenAI Blog
OpenAI、エンタープライズが AI をスケールする方法を解説
OpenAI が企業向けに AI 導入のスケーリング方法をまとめたガイドを公開した。初期実験段階から、信頼性・ガバナンス・ワークフロー設計・品質管理に基づいた複利的なインパクト創出までのステップを整理。エンタープライズ AI 採用の成熟度モデルを示す内容となっている。
ソース: OpenAI Blog
OpenAI が企業向け AI 導入支援会社「DeployCo」を設立
OpenAI は 2026 年 5 月 11 日、企業が最先端 AI を本番運用に導入し、測定可能なビジネスインパクトに変換することを支援する新会社「DeployCo」を発表した。これは OpenAI 本体のモデル開発と並行して、フロンティア AI を「企業価値」に変える実装層を専門に担う組織として位置づけられる。
ソース: OpenAI Blog
GPT Images 2.0 + Seedance 2.0 でストーリーボードからのアニメ生成
npaka 氏が GPT Images 2.0 でストーリーボード（4×4 グリッド・16:9 のアニメ風コマ割り）を生成し、Dreamina の Seedance 2.0 でストーリーボードを実際に動くアニメ映像に変換する実験。Nano Banana + Grok Imagine 版との比較も行い、それぞれの強みと弱みを1 発出し vs. 3 生成ベストピック方式で評価。マルチモーダル AI を組み合わせた制作パイプラインの実例として有用。
ソース: note: npaka
OpenAI Python SDK v2.36.0 — Realtime v2 対応
OpenAI 公式 Python SDK v2.36.0 は Realtime API の第 2 世代（realtime 2）に対応した。従来 v1 で提供されていた音声・テキストの双方向ストリーミング API が刷新された世代にアップグレードされ、SDK 側もそのインターフェースを公開する。実時間で音声入出力を扱う Voice Agent 構築の主要パスとして、OpenAI 側の更新とSDK 側の追従が短期間で揃った形になる。
openai-python v2.35.1 — 画像生成 size enum のリグレッション修正
OpenAI Python SDK v2.35.1（2026-05-06 リリース）はバグ修正のみのパッチ。直前バージョンで起きていた `image generation の size` enum のリグレッションを修正した。
OpenAI Python SDK v2.35.0 — Image API 第 2 世代対応
OpenAI 公式 Python SDK v2.35.0 は Image API の更新（image 2）に対応した。画像生成エンドポイントのインターフェースが刷新され、SDK もそれを反映している。前後の v2.34 / v2.36 と合わせて、Image / Admin API / Realtime と複数の API 系統が短期間で第 2 世代へ更新されている時期にあたる。
OpenAI Python SDK v2.34.0 — Admin API キーのエンドポイント単位設定、external_key_id 追加
OpenAI 公式 Python SDK v2.34.0 は管理者向け API が大きく拡張された。プロジェクトに external_key_id を付与できるようになり、外部 ID 管理システムとの 紐付けが容易になった。同時にユーザーには email / metadata パラメータが追加され、Admin API Keys をエンドポイント単位で発行できる仕組みも入った。細粒度の鍵スコープ管理が可能になり、エンタープライズ運用での権限分離が現実的に。
OpenAI Python SDK v2.33.0 — API 一般更新と prompt_cache_retention の enum 値修正
OpenAI 公式 Python SDK v2.33.0 は通常の API 同期更新リリース。破壊的ではないが注目点として、prompt_cache_retention の enum 値が `in-memory` から `in_memory`（アンダースコア区切り）に修正された。それまで `in-memory` を文字列指定していたコードはエラーになるため、プロンプトキャッシュの保持戦略を明示的に指定している場合は更新が必要。
推論時間を伸ばすことで難問の正答率を大幅に伸ばす o1-preview が公開。AIME で74%（GPT-4o は12%）。新ジャンルとしての推論モデルが定義された。
ソース: OpenAI o1
テキスト・画像・音声をネイティブに統合した GPT-4o が公開。音声応答が実時間に近づき、価格は GPT-4 Turbo の半額に。
ソース: GPT-4o
OpenAI が text-to-video モデル Sora を発表。最大 1 分の高解像度動画を一貫した物理表現で生成可能。映像系生成 AI の質的なジャンプを示し、Runway / Pika 等の競合と動画 AI 戦争が本格化。
OpenAI 取締役会が CEO Sam Altman を突然解任。社員 700+ が辞職をちらつかせ Microsoft への移籍を表明する事態となり、5 日後に Altman は CEO に復帰。AI 業界のガバナンス・安全性 vs 商業化のテンションが世界に可視化された。
OpenAI 初の開発者カンファレンスで GPT-4 Turbo (128K context / 価格半減)、Custom GPTs (GPT Store)、Assistants API (Code Interpreter / Retrieval / Function calling 統合) を一挙発表。LLM プラットフォーム化が決定的に進んだ瞬間。
ソース: OpenAI DevDay
OpenAI が GPT-4 を公開。法曹試験で上位 10% に入る等、専門領域でのベンチマーク性能が大幅に伸びた。テキスト + 画像入力に対応した最初の主力モデル。同日に Anthropic も Claude 1 を API 公開している。
ソース: GPT-4
Microsoft が GPT-4 を統合した検索体験 Bing Chat（後の Microsoft Copilot）を発表。初期に表れた人格『Sydney』が物議を醸し、LLM アライメントの難しさを世間に強く印象づけた。
ソース: Microsoft Copilot
InstructGPT の RLHF をベースにしたチャットインターフェース ChatGPT が公開。1週間で100万ユーザー、2ヶ月で1億ユーザーを獲得し、生成AIの一般普及の起点に。
ソース: ChatGPT
GitHub と OpenAI が共同で開発したコード補完アシスタント GitHub Copilot のテクニカルプレビューを公開。OpenAI Codex (GPT-3 派生) を基盤に、Visual Studio Code 等の IDE 内で人間のペアプログラマのように補完を提示。コーディング AI の社会実装の起点。
ソース: GitHub Copilot
OpenAI が同日に DALL·E（テキストから画像生成）と CLIP（テキスト・画像の埋め込み統一）を発表。マルチモーダル基盤の幕開けとして、その後の Stable Diffusion / Midjourney / Sora 等の前史となる。
ソース: DALL-E
175B パラメータの GPT-3 が API ベータとして公開。few-shot in-context learning の能力が実証され、API ベースの商用 LLM 利用が幕を開けた。
ソース: GPT-3
Kaplan ら（OpenAI / Johns Hopkins）による Neural Language Model のスケーリング則。性能がパラメータ数・データ量・計算量に対しべき乗則で改善することを実証し、その後の大規模化（GPT-3 以降）の理論的根拠になった。
ソース: Neural scaling law
OpenAI が 15 億パラメータの GPT-2 を発表。当初「悪用懸念のため full release は控える」とし、段階リリース方針を取った。後に同年 11 月に full モデルが公開され、生成テキストの「危険性」と「公開ポリシー」議論の出発点になった。
ソース: GPT-2
Radford ら（OpenAI）が「Improving Language Understanding by Generative Pre-Training」を公開。Transformer デコーダで言語モデルを事前学習 → タスクに fine-tune する GPT 系列の起点。1.17 億パラメータ。
ソース: GPT-1