Asana、GPT-6.1 SolでブラウザAgentのコストを76分の1に
AsanaはCodexを使ってブラウザエージェントを改良しました。テストでは、コストが76分の1、速度が5倍になり、顧客により高性能なモデルを提供できるようになりました。
背景と概要
プロジェクト管理ソフトを手がけるAsanaは、自社のブラウザエージェントをCodexで作り直しました。OpenAIが2026年10月9日に公開した事例です。主な成果はテスト環境で得られたものです。改良後のエージェントは、コストが76分の1、速度が5倍になりました。Asanaは、浮いたコストを使って顧客により高性能なモデルを提供できるようになったとしています。記事に登場するモデルはGPT-6.1 Solです。
ただし、公開されている情報は多くありません。示されているのはテスト環境での比較結果です。タスクの内容、比較の基準となる構成、課金の算定方法には触れていません。76分の1という数字は、Asanaが試した作業に対する結果と読むのが適切です。すべてのブラウザエージェントに当てはまる効果ではありません。
ブラウザエージェントの運用費用は何で決まり、なぜ作り直しで大きく下げられるのでしょうか。ブラウザエージェントは、ページを読み、次の操作を決め、クリックや入力をし、新しい画面の状態を読み直す、という流れを繰り返します。毎回、モデルへの入力と出力が発生します。総コストは、おおまかに「1ステップあたりのトークン数」「ステップ数」「選んだモデルの単価」の積です。Asanaがどの要素を変えたのか、元の記事には書かれていません。
深掘り分析
同じ仕組みで速度の向上も説明できます。ステップが増えるたびにモデルの呼び出しが増え、待ち時間も延びます。作業の経路を短くしたり、毎回モデルに渡す情報を絞ったりすれば、コストと遅延は同時に下がりやすくなります。コスト76分の1、速度5倍という組み合わせは、この見方と矛盾しません。二つの数字の大きさが違う点からは、複数の工夫が重なった可能性もうかがえます。ただし内訳は示されておらず、Asanaが具体的に何を変えたのかは推測にとどまります。
使われた道具にも注目できます。作り直しはOpenAIのコーディングエージェントであるCodexで行われました。あるエージェントが別のエージェントの再構築を手伝い、コストと速度という測れる指標で成果を確かめた形です。対象は新機能ではなく、すでに動いている実運用のシステムでした。経済性をベンチマークで検証できる題材だったといえます。
最も示唆に富むのは、削減分の使い道です。Asanaはコスト減を利益として扱うとは述べていません。余力を、より高性能なモデルを顧客に提供するために使うとしています。まず工学的な改良で費用を下げ、その予算の一部を、ここではGPT-6.1 Solのような強いモデルに振り向ける。価格と品質のどちらかを諦める必要をなくすことが狙いです。
業界への影響
企業向けソフトの提供側にとって、この事例は現実的な関門を示しています。エージェント機能を広く展開できるのは、1回のタスクのコストが月額料金の範囲に収まる場合だけです。Asanaはチーム向けにソフトを販売しています。エージェントを1回動かすたびに高い推論費用がかかれば、利用が増えるほど粗利を圧迫します。この規模の削減が本番環境でも維持されるなら、限定的な試用ではなく、標準機能としての提供が現実味を帯びます。
OpenAIにとっては、モデル、Codex、企業での導入という三つを一つの顧客事例で結びつける内容です。強いモデルを売るだけでなく、エージェントを安く速くするための道具立てまで含めて提案できる、というメッセージになります。なお、両社の間の商業条件は元の記事に書かれていないため、ここでは触れません。
Anthropic、Google、ブラウザ自動化のスタートアップなどの競合は、比較の軸が動く状況に置かれます。ベンチマークの点数は引き続き重要です。そこに、1つの作業を完了するまでのコストと遅延が加わります。購入側は「このワークフローを終えるのにいくらかかり、どれくらい時間がかかるのか」と率直に問えるようになります。
今後の展望
注目点はいくつかあります。一つ目は情報の開示です。AsanaやOpenAIがタスクの種類、改良前後のステップ数やトークン使用量、ページ内容の表現方法の変更などを公開すれば、76分の1のうちどこまでが再利用できる手法なのかを判断できます。二つ目は本番環境のデータです。テストの結果が実際の利用にそのまま当てはまるとは限りません。現実のタスクは雑多で、ページの挙動も安定しにくく、再試行がコストを押し上げます。
三つ目は顧客側の変化です。Asanaは、削減分で高性能なモデルを提供できるとしています。それがタスクの成功率の向上、扱える業務の複雑化、料金プランの見直しのどれに表れるかは、まだ報告されていません。四つ目は他社への波及です。他のソフトウェア企業もコーディングエージェントで自社のエージェントを作り直し、コストと遅延を厳格な目標にするなら、競争は工学的な効率の段階に移ります。その場合、1タスクあたりのコストを下げ続けた企業ほど、より強いモデルを利用者に渡す余地を持つことになります。
Sources
FAQ
AsanaはCodexでブラウザエージェントをどう改良しましたか？
OpenAIが2026年10月9日に公開した事例によると、プロジェクト管理ソフトのAsanaはCodexを使い、自社のブラウザエージェントを作り直しました。テストでは、コストが76分の1、速度が5倍になりました。事例で触れられているモデルはGPT-6.1 Solです。
Asanaのブラウザエージェントのコスト76分の1はなぜ重要ですか？
Asanaのブラウザエージェントはコストが大きく下がったため、価格と性能のどちらかを諦めることなく、顧客により高性能なモデルを提供できるようになりました。席数課金のソフトウェアでは、1回の作業コストが契約料金で賄えるかがエージェント普及の鍵になります。
Asanaの76分の1というコスト削減は、今後どこに注目すべきですか？
Asanaの76分の1はテスト環境での結果で、記事はタスク内容、比較基準、課金の算出方法を示していません。そのため、手順数やトークン使用量などの追加情報、本番環境でのコストや成功率、顧客向けの変化を今後の注目点として確認する必要があります。