OpenAIが2026年7月9日にChatGPT Workを公開した。対話AIが答えを返すだけでなく、複数のアプリやファイルを横断して実際に操作を実行し、一つの目標に数時間継続して取り組んで成果物まで仕上げる。対象は企業・法人向け（Enterprise/Business）で、後述のGPT-5.6展開拡大とあわせて発表された。プロダクト担当は「どの業務を任せると成果物が上がるか」の対象業務を先に洗い出すと効く。

AWS DMSのスキーマ変換が、Kiro・Claude Code・CursorといったAIコーディングエージェントによる自動化に対応した。IDEから自然言語で、プロジェクト作成から変換・評価レポート出力までを進められる。専用スキル「dms-schema-conversion」がAPI利用パターンや作業順序のルールを提供して試行錯誤を減らし、ストアドプロシージャ・関数・トリガーの変換を支援する。追加費用なしで既存構成のまま使える点が、実装者にとって導入判断を軽くする。

OpenAIが次世代モデルGPT-5.6 Solをプレビュー公開し、コーディング・科学・サイバーセキュリティを強化した。主力のSolに加え、バランス型のTerra、低コストのLunaの3モデル構成である。ChatGPT Workの実務代行を支えるのがこのモデル群で、経営層は「精度が要る業務はSol、大量反復はLuna」のようにコストと精度の按分軸を用意しておくと効く。

SageMaker HyperPodが、稼働中のSlurmクラスターに詳細ヘルスチェックを追加した。継続的にノードを追加する構成でも、稼働中の学習を止めずに新規ノードのGPU・ネットワークを検証する。長時間の学習ジョブが不良ノード起因で無駄になるのを防ぐ、運用者向けの実務改善である。

SageMaker Unified Studioのワークフローに、Bedrockやデータ保存・検索サービス向け19の連携部品が追加された。視覚的な画面上で組めるため、独自の連携コードや管理画面の切り替えが減る。エージェント用のデータパイプラインを組む工数を、コード実装から部品選択へ置き換える。

HyperPodの推論基盤に5機能が追加された。推論の入出力を端点・負荷分散装置・モデルpodの3段階で記録でき、監査やモデル改善に使える。Hugging Face Hubから事前学習モデルを直接使える点も加わり、エージェントの説明責任を果たすためのログ様式を整える起点になる。

スペインの銀行BBVAが、7カ国のデータサイエンティストが使う全社基盤ADAをSageMaker上で刷新した。テンプレート選択でリポジトリと承認・監査の流れを自動生成し、プルリクエストごとの管理を組み込んだ。ツール単体でなく「承認・監査を仕組みに埋め込む」実装事例として、規制産業の読者が自社の統制設計に転用しやすい。

対応する3種（Kiro・Claude Code・Cursor）について、既存構成のまま追加費用なしで使える点を前提に、対象業務3件（選定基準＝手動スキーマ変換の月間発生回数上位3件）を業務名・使うエージェント・想定削減工数の3列表で書き出す。追加費用の有無を明記した判定表として残す。

数時間継続して成果物を仕上げる特性に合う業務を、委任候補3件（選定基準＝複数アプリ横断かつ成果物が定型の業務）として、業務名・横断するアプリ・成果物名の3列表に落とす。企業向け（Enterprise/Business）が対象である前提を注記する。

Sol・Terra・Lunaの3モデルを、用途区分3行（高精度・日常業務・大量反復）×モデル名の対応表として作成し、社内のどの業務にどのモデルを割り当てるかの初版判定表を確定する。低コストLunaを大量反復に寄せる方針を1行で明記する。