注目の追加資料が公開されました

OpenAIが「Addendum to GPT-5.2 System Card: GPT-5.2-Codex」を公開し、GPT-5.2-Codexの安全対策をモデル側と製品側の両面から詳しく示しました。公開ページは https://openai.com/index/gpt-5-2-codex-system-card です。読んでみると、単なる方針説明ではなく実装レベルの項目まで並んでいます。

全体像は「二重の守り」

資料は大きく二つの柱で整理されています。ひとつはモデルレベル、もうひとつは製品レベルです。モデルは中身の安全性、製品は使われる環境の安全性を担います。金庫と門番のように、両方を固めるイメージです。

モデルレベル：悪用を狙い撃ちにする訓練

ここでは有害なタスクに特化した安全訓練が行われます。プロンプトインジェクション（外部から不正な命令を混ぜてモデルを欺く手法）への対策も明記されています。簡単に言えば、悪意ある問いかけに答えにくくする一方で、正当な利用を妨げないようにバランスを取る工夫です。

例としては、危険な操作の説明を避ける学習や、意図があいまいな指示を詳しく確認する仕組みが挙げられます。

製品レベル：現場で制御する仕組み

製品側の対策には、エージェントのサンドボックス化（機能を隔離して影響範囲を限定すること）や、設定可能なネットワークアクセスといった項目が含まれます。サンドボックス化は、アプリを小さな遊び場に閉じ込めて暴走を防ぐイメージです。

こうした設計は、現場の運用者が細かく環境を制御できるようにするためのものです。運用負荷と安全性のトレードオフを事前に見通せる点が実務に役立ちます。

誰に影響するのか

主な対象はIT担当者やAIエンジニアです。設計や運用方針の見直しが必要になり、教育やトレーニングの機会が増えるでしょう。また、セキュリティ担当やプロダクトマネージャーも、この追加資料を基に運用ルールを作ることが想定されます。

今後の期待と課題

今回のAddendumは、透明性を高める第一歩です。実運用での事例蓄積と効果検証が今後の課題となります。とはいえ、具体的な実装項目を公開した点は、業界全体の安全基準づくりに良い刺激を与えるはずです。

もしあなたが開発や運用に関わるなら、一度目を通しておく価値が大いにあります。新しいルールは面倒に見えますが、長い目で見れば信頼を築く近道になりますよ。