OpenAI、トラフィック急増後にCodexとChatGPTの作業制限を復旧

OpenAIは、AIエージェントがコンピューティングインフラに与えている負荷の増大を反映し、Codexコーディングエージェントと新たにリリースされたChatGPT Workの使用制限を再びリセットした。.

7月11日、Codexのエンジニアリングリーダーであるティボー・ソティオー氏はX上で、両製品の使用制限が約30分以内にすべてのユーザーに対して完全に復旧されることを発表した。彼は「システムを限界まで酷使してくれた」コミュニティに感謝の意を表し、OpenAIは「これほど急速にトラフィックが増加したのを見たことがない」と付け加えた。

繰り返し発生するリセットは、一時的なサービスの問題にとどまらない、より大きな課題を示唆しています。OpenAI、Anthropic、Microsoftは高度な職場エージェントを提供していますが、同時に、こうしたシステムがもたらす高い処理負荷にも直面しています。これらのエージェントは、従来のチャットボットに比べて、より長く複雑なタスクを実行するため、運用コストがはるかに高くなります。.

金曜日には、その前日に別のリセットが記録された。7月10日、ソティオー氏は、OpenAIがCodexとChatGPT Workの使用制限を既に引き上げたと述べ、同社のロールアウトアップデートに関連した別のリセットについても言及した。.

こんにちは、皆さん！CodexとChatGPT Workの使用制限をリセットしました。そして、本日中にもう一度リセットする予定です。どうぞお楽しみに。

さて、皆さんの注目を集めたところで、ChatGPT Work、Codex、そして昨日お伝えしたすべてのアップデートについて簡単にご説明します。

私たちは過去24時間、…

— Tibo (@thsottiaux) 2026年7月10日

ChatGPT Workはつい最近リリースされたばかりなので、そのタイミングは注目に値する。Fox Businessによると、OpenAIは7月9日にChatGPT Workをリリースした。これはGPT-5.6をベースとした企業向けエージェントで、職場アプリと連携してレポート、スプレッドシート、プレゼンテーション、その他のビジネス資料を生成する。既存のインフラが既に負荷にさらされている時期に、このような計算負荷の高い製品がリリースされたことが、ユーザーが繰り返しクォータのリセットに直面している理由を説明する一助となるだろう。.

Codexバグの内部

今回のリセットは、6月最終週に明らかになった問題を受けて実施された。当時、Codexの有料ユーザーの多くが、クレジットが予想よりもはるかに速いペースで減少していることに気づいていた。.

Cryptopolitan 報じたように、OpenAIは、開発者クレジットを消費する際に、不正防止システムが誤って一部のアカウントにレート制限を適用したことが原因だと説明した。一部のユーザーは、クレジットの消費率が10～20倍に跳ね上がったと主張し、月額200ドルのProプランのユーザーは、数時間で約40ドル分のクレジットが消えたと訴えた。

ソティオー氏は続けて、彼のチームが「作戦室」と呼ぶ場所で週末を通して作業を行い、ログを精査して問題を発見したと説明した。OpenAIは6月28日から29日にかけて3回クォータをリセットした後、影響を受けたクライアントに対してさらに1回リセットを行った。.

結局、このインシデントには単一の原因はなかったことが判明したdentInsider は 、Codexが想定以上に多くの処理を実行していたことを指摘した。自動コードレビュー、ヘルパーサブエージェント、再試行メカニズムなどがエラー発生後に複数回実行され、その都度過剰なリソースを消費していた可能性がある。同時に、使用状況ダッシュボードには課金されていないアクティビティが表示されており、混乱をさらに悪化させていた。

「すべての修正は完了しました」とソティオー氏は今回の事態を受けて述べ、OpenAIは今後問題が発生した場合に通知を受けられるよう監視システムを構築したと付け加えた。しかし、7月の最新のリセット状況から、バグは修正されたものの、容量の問題は依然として続いていることが示唆される。.

業界全体で計測がより厳しくなっている

需要の増加を理由に、近年アクセス制限を実施しているAI企業はOpenAIだけではない。.

今年初め、Anthropicは Claudeの利用 制限を引き下げた。また、3月に発生したClaudeの不具合により、プログラミング作業にアシスタントを利用し始めていた開発者たちは作業に支障をきたした。現在、業界全体では、サービスへの無制限アクセスは、需要が利用可能なコンピューティング能力を上回っているため、企業が避ける傾向にある。

この研究は、その問題に光を当てている。スタンフォード大学デジタル経済研究所が4月に発表した研究では、エージェントによるコーディング作業は、従来のコーディング会話に比べて約1,000倍ものトークンを必要とし、そのコストの大部分は入力トークンによるものであることが明らかになった。また、同じタスクを複数回実行しても、トークン使用量が最大30倍にも及ぶ大きな変動が生じる可能性があるにもかかわらず、トークン量の増加が必ずしも結果の向上につながるわけではないことも判明した。.

これらの調査結果は、AIエージェントの利用料金設定が依然としてmatic 理由を浮き彫りにしている。様々なタスクの計算コストは非常に変動しやすいため、プロバイダーは使用量の上限、割り当て、または定期的なリセット以外に、使用量を制御するための代替手段がほとんどない。.

しかし、開発者にとっては、これらの措置は別の問題を引き起こしている。多くの開発者は、締め切りではなく割り当てに基づいて作業を組織するようになっている。OpenAIは、使用状況の監視を継続し、必要に応じてさらなるアップデートを提供するとしているが、度重なるリセットは、業界全体が直面している課題を浮き彫りにしている。つまり、今日のAIエージェントは、企業がそれをサポートするために必要なインフラストラクチャを構築できる速度よりも速いペースで能力を高めているということだ。.

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