AI企業Third Moment ResearchがOpenAIのGPT-6系モデルとCodex・Daybreakを使い、1回の調査で1万体のエージェントを同時に36〜48時間動かす自律的な研究の仕組みを作ったとOpenAIが発表した。クオンツ金融分野ではバックテストの時間を約97%短縮したとしている。
- 2026年10月14日（米国時間）、OpenAIが、AI企業Third Moment Researchの事例を公開した。GPT-6 Astra・GPT-6.1 Sol・Codex・サイバーセキュリティ向けのDaybreakを使い、1回の調査で1万体のAIエージェントを同時に動かし、36〜48時間続けて自律的に研究を進めているとしている。1日に使うOpenAIのトークン数は1兆に達するとしている
- 同社は、エージェントの振る舞いを分析して繰り返し出る弱点を見つけ、その弱点を再現する合成シナリオを自動で大量に作り、それを使ってエージェントを改善するという仕組みを繰り返しているとしている。共同創業者のAdam Khakhar氏は「1回のセッションの中で、GPT-6.1 Solは数日分の計算にわたって一貫した研究の筋道を保てる」と述べている
- 初期の応用先の一つは数値による成果が測りやすいクオンツ（金融の数理）分野。Codexが、1年分の米国株の注文データを使ったバックテスト（過去データでの戦略検証）に数時間かかっていた原因を分析し、キャッシュの最適化とメモリの詰め方の工夫を見つけて本番に反映した結果、検証にかかる時間がおよそ3時間からおよそ3〜5分に短縮したとしている
- エージェントはDocker環境の中でCodexのharnessを使い、1テラバイトのデータ・文書（ドキュメント）・研究用のリポジトリを与えられて動く
- GPT-6 Astra・GPT-6 Sol・GPT-6.1 Solが推論を担い、Codexのharnessが実行・計画の作成・目標の設定・サブエージェントの呼び出し・文脈の圧縮を担うという役割分担としている。未完了のまま終わった作業は、外側のharness（GPT-6 SolまたはGPT-6.1 Sol）が再試行・終了・人への確認のどれにするかを判断するとしている
- モデルの進み方として、GPT-5.5より前は指示された実験しか実行できなかったが、GPT-5.5・GPT-5.6ではその結果から次の実験を自分で考えられるようになり、今のGPT-6 Astra・GPT-6 Sol・GPT-6.1 Solでは並行する何百もの実験で根本原因を調べられるようになったとしている。あるセッションでは、GPT-6.1 Solが「ある取引所で、表示されない取引が想定以上の出来高を占めている」という、研究チームも当初想定していなかった結果を見つけたとしている
- 1万体のエージェントが自律的に動くため、シミュレーションを始める前にDaybreakを使ってエージェント自身にその研究環境への侵入テスト（ペネトレーションテスト）をさせ、研究環境から外のネットワークへ出られないかを確かめているとしている
- 同社は今後、個々の調査から数十万体規模の協調するサブエージェントへ、使うトークンも数兆規模へ広げる計画としている
確かめた一次資料
この記事は、上の一次資料の原文を読んで書いています。数字は原文のとおりで、計算した値はそう書いています。