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OpenAI(OPENAI)最新ニュース

2026-04-27 05:17

GPT-5.5がコーディングの最前線に復帰、しかしOpenAIはOpus 4.7に敗れた後でベンチマークを切り替え

ゲートニュース 4月27日 — 半導体およびAI分析企業のSemiAnalysisは、GPT-5.5、Claude Opus 4.7、DeepSeek V4を含むコーディングアシスタントの比較ベンチマークを公開した。主要な発見:GPT-5.5は、コーディングモデルにおいて、OpenAIが6か月ぶりに最先端へ戻ったことを示す。SemiAnalysisのエンジニアは、以前ほぼ独占的にClaudeに依存していたのに対し、現在はCodexとClaude Codeを交互に使っている。GPT-5.5は「Spud」とコードネームされた新しい事前学習アプローチに基づいており、GPT-4.5以来となるOpenAIの事前学習スケールの初めての拡張を表している。 実践的なテストでは、明確な役割分担が見えてきた。Claudeは新しいプロジェクトの計画と初期セットアップを担当し、Codexは推論を多く要するバグ修正に強い。Codexはデータ構造の理解と論理的推論がより強い一方で、曖昧なユーザー意図の推測には苦戦する。単一のダッシュボード課題では、Claudeは参照ページのレイアウトを自動的に再現したが、大量のデータを捏造していた。一方Codexはレイアウトは省略したものの、はるかに正確なデータを提示した。 分析は、ベンチマーク操作の詳細を明らかにしている。OpenAIは2月のブログ投稿で、コーディングベンチマークの新しい標準としてSWE-bench Proの採用を業界に促していた。しかし、GPT-5.5の発表は「Expert-SWE」という新しいベンチマークへ切り替わっている。その理由は細かな注記の中に埋もれているが、GPT-5.5はSWE-bench ProでOpus 4.7に追い抜かれ、Anthropicの未リリースであるMythos (77.8%)に対して大きく劣っていたためだ。 Opus 4.7については、Anthropicがリリースの1週間後にポストモーテム分析を公開し、3つのバグを認めている。これらはClaude Codeに存在し、3月から4月にかけて数週間持続し、ほぼ全ユーザーに影響した。複数のエンジニアがそれ以前にバージョン4.6でパフォーマンスが低下したと報告していたが、主観的な観測として退けられていた。さらに、Opus 4.7の新しいトークナイザーはトークン使用量を最大35%増やすと、Anthropic自身が公然と認めており、実質的に隠れた価格上昇を意味している。 DeepSeek V4は「最先端に追随はしているが、リードしてはいない」と評価され、クローズドソースのモデル群の中では最も低コストの選択肢として位置づけられた。分析ではまた、「Claudeは高難度の中国語ライティング課題においてDeepSeek V4 Proを引き続き上回っており」、さらに「Claudeは自国の言語で中国のモデルに勝った」とのコメントもあった。 記事は重要な概念を提示する。モデルの価格は「トークンあたりのコスト」ではなく「タスクあたりのコスト」で評価されるべきだ、というものだ。GPT-5.5の価格はGPT-5.4の2倍で、(input $5, output $30 per million tokens) だが、より少ないトークンで同じタスクを完了するため、実際のコストが必ずしも高いとは限らない。最初のSemiAnalysisのデータでは、Codexの入力対出力比が80:1で、Claude Codeの100:1より低い。

2026-04-27 03:21

MediaTekおよびQualcommと提携したOpenAIがAIスマートフォン用プロセッサを開発、Foxconn Connectorは2028年に量産開始へ

ゲートニュース、4月27日—Tianfeng International SecuritiesアナリストのMing-Chi Kuoによるサプライチェーン分析によると、OpenAIはMediaTekおよびQualcommと協力してスマートフォン向けプロセッサを開発している。Foxconn Connector (Luxshare Precision)は、独占的なシステム設計および製造パートナーを担い、量産は2028年の開始が見込まれている。仕様とサプライヤーは、2026年末または2027年第1四半期までに確定する見通しだ。 Kuoは、スマートフォン市場に参入するOpenAIの中核的な理由は、オペレーティングシステムとハードウェアの両方を同時に制御することが、包括的なAIエージェントサービスを提供するうえで不可欠だという点にあると説明した。スマートフォンだけが、ユーザーの完全なコンテキスト情報にリアルタイムでアクセスできるため、AIエージェントの推論にとって重要だ。複数のアプリを使うのではなく、ユーザーは携帯電話でタスクを遂行しニーズを満たすことになる—これは、スマートフォンの定義のされ方における根本的な転換だ。 商業面では、OpenAIはハードウェアとサブスクリプションサービスをバンドルする可能性があり、開発者と協力してAIエージェントのアプリケーション・エコシステムを構築するかもしれない。プロセッサ設計では、電力効率、メモリ階層の管理、より小型モデルのローカル実行を優先し、複雑なタスクはクラウドベースのAIに委ねる。Kuoは、Google向けに開発されたMediaTekのTPU「Zebrafish」を参考点として挙げ、単一のZebrafishチップが生み出す収益は、AIエージェント向けスマートフォンプロセッサ30〜40基分に相当すると指摘した。世界のプレミアムスマートフォン出荷が年間約3億〜4億台に達する中、端末の買い替えサイクルは、MediaTekとQualcommの双方にとって新たな成長ドライバーになり得る。Luxshare Precisionにとっては、本プロジェクトが、次世代スマートフォン製造における先行者利益を確保する機会となる。これは、AppleのサプライチェーンにおいてFoxconnの地位を上回ることに苦戦してきた領域だ。 この取り組みは、AI機能が消費者向けハードウェアに統合される方法における大きな転換を意味し、より広範なスマートフォン業界と、台頭するAIエージェント・エコシステムにまで影響を及ぼす。

2026-04-27 01:13

サム・アルトマンがOpenAIの5つの運用原則を提示、安全のための将来的なモデル機能制限の可能性を示唆

Gate Newsメッセージ、4月27日 — OpenAIのCEOであるサム・アルトマンは、本人の署名のもとで同社向けの5つの運用原則を発表し、安全性を優先するために、特定の期間においてOpenAIがユーザーのモデル機能へのアクセスを制限する可能性を示唆した。声明の中でアルトマンは、同社が「より高いレジリエンスと引き換えに、ある程度の権限付与を犠牲にする必要がある」という、将来の起こり得るシナリオを述べた。 アルトマンは、重要なAIの意思決定は、AIラボだけで決めるのではなく、民主的なプロセスを通じて行うべきだと強調した。アルトマンは、計算能力の大規模な購入、世界的なデータセンターの建設、垂直統合の取り組みが、技術を誰もが利用できるようにするためにAIコストを下げることを目的としていると述べて、OpenAIの最近の大規模な投資を擁護した。アルトマンは、価値の共有を確実にするために政府が新しい経済モデルを模索する必要があるかもしれないと指摘した。さらに、特定のリスクシナリオも強調した。極めて強力なモデルは、新規の病原体を作り出すための敷居を下げ、社会全体レベルでの対応を必要とする可能性があるのだ。 アルトマンは、GPT-2の重みの公開をめぐってOpenAIが歴史的に躊躇してきた点に触れ、振り返ればその慎重さは過剰だったと認めつつ、それが今日もOpenAIが採用し続けている反復的な展開戦略につながったと述べた。

2026-04-26 15:01

OpenAIが最上級のエンタープライズソフト人材を採用 フロンティアのエージェントが業界を攪乱

ゲートニュース 4月26日 — OpenAIとAnthropicは、Salesforce、Snowflake、Datadog、Palantirなどの大手エンタープライズソフトウェア企業から、シニア幹部および専門エンジニアを採用している。Salesforce傘下でSlackの元CEOだったDenise Dresserは、OpenAIの最高収益責任者として入社した。一方、Salesforce出身のJennifer Majlessiも、最近OpenAIのgo-to-market(市場投入)の責任者に就任した。OpenAIはまた、Palantirからの前線配置エンジニアもひそかに採用しており、その役割は業界で最も専門性が高い部類に入るとされている。 1月時点で、エンタープライズ顧客がOpenAIの事業の40%を占めており、年末までに50%に達する見通しだとOpenAIのCFOであるSarah Friarが述べた。同社は世界で100万社超のビジネス顧客を抱えている。2月、OpenAIは、人の監督なしでデータを扱い、複雑なビジネス課題を処理できる自律エージェントを作成し運用するためのシステム「Frontier」を、オフィス自動化向けの「Operator」と呼ばれるエージェントとともに発表した。同社はさらに、コンサルティング会社McKinsey、BCG、Accentureと提携して、大手企業の各部門全体にAIエージェントを展開する「Frontier Alliances(フロンティア・アライアンス)」プログラムも発表した。 従来型のソフトウェア株は大きな圧力に直面している。iShares Expanded Tech-Software ETFは、年初来でほぼ20%下落した。ServiceNowは2月までに20%超下落し、さらに2月23日に追加で4.39%下落した。Palantirは1月以降で約25%下落し、CrowdStrikeは同日に9.37%下落した。これを受けて、OracleはAIクラウド計算へのリソースを振り向けるため、何千人もの従業員を解雇し始めた。さらに、MetaとMicrosoftもここ数週間で人員を削減している。

2026-04-26 03:33

OpenAI、GPT-5.4を起点にCodexをメインモデルに統合し、独立したコーディング系統を終了

Gate News メッセージ、4月26日—OpenAIの開発者エクスペリエンス責任者ロマン・ユエ(Romain Huet)が、Xでの最近の声明の中で、同社が独立して保守してきた専用のコーディングモデル系列であるCodexが、GPT-5.4からメインモデルに統合され、今後は別個のアップデートを受け取らないと明らかにした。 GPT-5.5は、この統合を土台に、エージェント型コーディング (エージェント主導の自律的プログラミング)と、コンピュータ利用 (コンピュータ作業を自律的に実行する)における注目すべき強化を備えている。統合により、開発者は汎用のコーディングモデルと専用のコーディングモデルのどちらを選ぶ必要がなくなる。1つのモデルが、会話、推論、コーディングの能力を同時に担うようになる。

OpenAIについての人気投稿 (OPENAI)

BlockHunter

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4 分前
#暗号市場は一般的に上昇 暗号市場のナarrativeシフト — 次の100倍のチャンスはどこから来るのか 暗号市場で100倍のチャンスを見つけたいなら、価格だけでは不十分だ。 あなたは一つの核心ルールを理解しなければならない: 👉 すべての主要な暗号サイクルは支配的なナarrativeによって推進されている。 そしてすべての100倍資産は一つのことから始まる — 初期のナarrative点火。 --- 📊 歴史は繰り返す — しかしナarrativesは進化する 暗号は常にナarrativeサイクルで動いてきた: 2017年:ICOブーム + 「ブロックチェーンすべて」 2020年:DeFiサマー + NFT爆発 2021年:GameFi + Layer 1戦争 2023年:ビットコインオーディナル + イーサリアムLayer 2スケーリング 2024–2026年:AIインフラ + DePIN拡大 各サイクルは作り出す:✔️ 流動性集中 ✔️ 投機的拡大 ✔️ 巨大な富の移転 しかし、各フェーズを支配するナarrativesはごくわずかだ。 --- 🤖 1. AIナarrative — 最も強力な資本吸引力 市場構造の観点から、AI/MLは現在最も支配的なナarrativeだ。 重要なシグナル: 30日間のモメンタム:非常に強い ナarrativeの強さ:最大レベル 資本流入:すべてのセクター中最高 しかしこれは単なる誇大宣伝ではない。 これは技術と資本流の構造的変化だ。 OpenAIやAnthropicのような中央集権型AIリーダーはすでに需要側を証明している: 👉️ 大規模なデータ集中 👉️ 高い計算要求 👉️ 知能の中央集権的制御 これにより自然な逆トレンドが生まれる: ➡️ 分散型AIインフラストラクチャ --- 🧠 なぜ分散型AIが重要なのか 核心的な対立はシンプルだ: もしAIが少数の企業によって制御されているなら、 データは中央集権化される モデルはクローズドになる アクセスは制限される だから暗号は代替案を導入する:✔️ オープンモデル訓練 ✔️ 分散推論 ✔️ パーミッションレス計算 これがAIトークンが単なる投機ではなく — 次のデジタル経済のインフラ競争を表している理由だ。 --- 🏗️ 2. DePIN / 計算 — 背骨のナarrative DePINは最も重要な隠れたインフラナarrativeの一つになりつつある。 それは次の要素を組み合わせる: 計算能力 ストレージ 帯域幅 物理資源の調整 純粋なハイプセクターとは異なり、DePINには実用的な需要がある。 主要なプロジェクトには: Render (GPU計算能力) Akash (AKT) 分散型計算 Helium (無線ネットワークインフラ) Filecoin (分散ストレージ) これらは総称して次のように呼ばれる: 👉「DePINインフラ層」 このセクターは強力だ、なぜならそれは:✔️ AI需要 ✔️ Web3の分散化 ✔️ 実世界の資源利用の交差点に位置しているからだ。 --- ⚙️ 3. Layer 1 — 成熟しているが依然支配的 Layer 1のエコシステムはもはや爆発的な拡大モードではない。 代わりに、市場は今:👉 勝者の統合 👉 弱いチェーンの排除 👉 流動性の集中 主要資産: Ethereum (エコシステムの深さ) Solana (高性能な実行) Kaspa (PoW革新モデル) これは変化を示している: ➡️ 「多くのチェーンが競争」 ➡️ から「少数のチェーンが支配」 Layer 1は今や短期的なハイプサイクルではなく、長期的なインフラ投資だ。 --- 💰 4. DeFi — 静かな蓄積フェーズ DeFiは現在、低ナarrative・高価値のフェーズにある。 プロジェクト例: AAVE Uniswap Maker HYPEエコシステム は次のことを生み出している:✔️ 実際のプロトコル収益 ✔️ 持続可能なキャッシュフロー ✔️ 機関投資家レベルのファンダメンタルズ しかし、ナarrativeの注目度は依然低い。 これが典型的な状態を作り出す: 👉️ スマートマネーの蓄積フェーズ 歴史的に、これは長期的価値が構築されるときだ — ナarrativeが戻る前の段階。 --- 🎭 5. ミームコイン — 流動性過剰ゾーン ミームコインは依然として: 高いボラティリティ 高い投機性 低い機関投資家の関心 例としてSHIBのような資産は過去のサイクルで極端なリターンを示したが: ⚠️ これらは例外であり、繰り返し可能な戦略ではない。 今日、ミームコインはより次のように機能している:👉️ 短期的な流動性ブースト 👉️ 小売投資家のセンチメント指標 もはや構造的なナarrativeではない。 --- 🔁 ナarrativeローテーションのロジック — 真のエンジン 暗号サイクルは18〜24ヶ月ごとに回る。 現在のパターン: AIナarrativeは2024年初頭に始まった ピーク加速:2026年フェーズ 支配的なウィンドウ予想:2026年後半〜2027年中頃 しかし、各サイクル内では:👉 サブナarrativesはメインナarrativeより早く進化する AI内の予想される進化: 一般AIトークン AIエージェント AIプライバシーコンピューティング AI + DePINの統合 --- 🔮 AIの次は何か? 歴史は示唆している: ナarrativeがピークに達すると、資本は次の過小評価されたフロンティアを探し始める。 次のサイクル候補: 🏗️ DePIN (実世界インフラ拡大) 🌍 RWA (実世界資産トークン化) 🔐 プライバシーコンピューティング 🤖 AIとロボティクスの統合 これらのセクターは現在:✔️ 過小評価 ✔️ 探索不足 ✔️ 初期段階のナarrative形成 --- 📌 最終インサイト — 真の戦略 暗号では、勝つことはパンプを追いかけることではない。 理解すべきなのは: 👉 どこに資本が流入しているか 👉 どのナarrativeが形成されているか 👉 無視されているセクターは何か なぜなら、すべてのサイクルは同じ構造に従うからだ: ナarrative → 流動性 → 拡大 → ローテーション → 新しいナarrative --- 🎯 重要なポイント もしAIが現在の支配的波なら… 次の本当のチャンスは、AIトークンだけではなく — その下に構築される次の層のインフラにある。 そこに次の100倍のチャンスが静かに形成される。
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BlockBeatNews

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18 分前
動察 Beating 監測によると、半導体と AI 分析機関 SemiAnalysis はプログラミングアシスタントの横断評価を発表し、GPT-5.5、Opus 4.7、DeepSeek V4 をカバーしている。核心的な結論:GPT-5.5 は OpenAI が半年ぶりに最先端に復帰したプログラミングモデルであり、SemiAnalysis のエンジニアは Codex と Claude Code の間で切り替えを始めている。以前はほぼ全員が Claude のみを使用していた。GPT-5.5 はコード「Spud」の新しい事前学習に基づき、OpenAI が GPT-4.5 以来初めて事前学習規模を拡大したものである。 実測では役割分担が形成された:Claude は新規プロジェクトの計画と初期構築を担当し、Codex は推論集約型のバグ修正を行う。Codex はデータ構造理解と論理推論においてより強力だが、ユーザーの曖昧な意図を推測するのは苦手である。同じダッシュボードのタスクで、Claude は参考ページのレイアウトを自動的に再現したがデータを大量に捏造し、Codex はレイアウトをスキップしたがデータの正確さははるかに高かった。 この記事は、ベンチマークテストの操作の詳細を明らかにしている:OpenAI は今年2月にブログで、業界に対して新しいプログラミングベンチマークの標準として SWE-bench Pro の採用を呼びかけたが、GPT-5.5 の発表では「Expert-SWE」と呼ばれる新しいベンチマークに切り替えられた。理由は公告の最下部の小さな文字に隠されている:GPT-5.5 は SWE-bench Pro で Opus 4.7 に追い越されており、さらに遠く Anthropic の未公開の Mythos(77.8%)には及んでいない。 Opus 4.7 に関して、Anthropic はリリース後一週間で事後分析レポート(postmortem)を公開し、Claude Code に 3 月から 4 月にかけて3つのバグが存在し、数週間にわたりほぼすべてのユーザーに影響を与えたことを認めた。以前、多くのエンジニアは 4.6 の性能低下を指摘していたが、それは主観的な感覚とみなされていた。さらに、4.7 の新しいトークナイザはトークン使用量を最大35%増加させることになり、Anthropic 自身もこれを認めており、これは事実上の値上げに相当する。 DeepSeek V4 は「最先端に追随しているがリーディングではない」と評価され、クローズドソースモデルの最低コストの代替品となるだろう。記事はまた、「Claude は中国語の高難度タスクにおいても DeepSeek V4 Pro を上回っている」と述べ、「Claude は相手の言語を使って中国モデルに勝った」とコメントしている。 この記事は重要な概念を提起している:モデルの価格設定を評価する際には、「1タスクあたりのコスト」を見るべきであり、「1トークンあたりのコスト」ではない。GPT-5.5 の単価は GPT-5.4 の2倍(入力5ドル、出力30ドル/百万トークン)だが、より少ないトークンで同じタスクを完了するため、実際のコストは必ずしも高くない。SemiAnalysis の初期データによると、Codex の入力出力比は80:1であり、Claude Code の100:1 より低い。
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