プロダクト動向 2026年10月16日

ビジネス · 事例ページに日付なし；閲覧日 10 月 15 日

LegalOn、推定費用を約 65% 削減——数字は自己申告

OpenAI の顧客事例によれば、法務ソフトウェア企業 LegalOn はコーディングエージェント Codex のタスクを三つの GPT-6 モデルに振り分け、モードの制限と予算の上限を加えて、一日あたりの推定コストを従来より約 65% 下げた。 三つは GPT-6 Luna、GPT-6.1 Sol、GPT-6 Astra である。モードの制限は既定で高速モードを制限するもので、比較の基準は以前の、GPT-5.5 Fast を無制限に使う運用だ。原文：「Together, model selection, feature restrictions, and budgets tailored to each business reduced estimated daily costs by approximately 65%.」（OpenAI、事例ページ）振り分けは、最も軽い Luna が要件の明確な実装とサブエージェントを、Sol が設計と分析を、最も強い Astra がアーキテクチャを担う。65% は三つの施策の合計で、モデルの切り替えだけの効果ではない。顧客が自己申告した推定値を供給側が掲載したもので、測定期間は書かれていない。事例ページの題は半減と書き、本文の数字は約 65% である。タスク振り分けは三つの節約策の一つで、三つがそれぞれどれだけ節約したかを事例ページは分けておらず、振り分けの寄与は分からない。 どう確かめたか →