GPT-5.5が10月14日に提供終了事務所の依存モデル洗い出し7工程

提供終了とは、指定日以降にそのモデルを製品画面から選べない状態のことです。

2026年10月14日に、ChatGPTのモデル一覧からGPT-5.5が消えます。この記事では、事務所のどの業務がGPT-5.5に依存しているかを洗い出し、後継モデルへ移すまでの手順を7工程に分けて整理します。本記事は士業のチカラ編集部が、公表されている一次情報のみを根拠に作成しています。法令の条文はe-Gov法令検索の原文で、行政の見解は各府省庁の公表資料で確認しています。OpenAIのドキュメントによれば、今回の提供終了はChatGPT、ChatGPT Work、Codexの全プラン、すなわち個人向けプランとBusiness、Enterprise、Eduのすべてが対象で、APIは対象外という整理です（出典: OpenAI Models（Codex/ChatGPT Work向けモデル一覧））。

10月14日に何が止まり、何が止まらないのか

先に結論を書きます。止まるのは製品画面のモデル選択で、止まらないのはAPIです。この線引きを取り違えると、必要のない作業に時間を使うか、逆に止まる業務を見落とすことになります。

OpenAIのモデル一覧によれば、2026年10月14日にGPT-5.5がChatGPT、ChatGPT Work、Codexから提供終了となり、対象は個人向けプランとBusiness、Enterprise、Eduを含む全プランです。同じ案内で、この提供終了はOpenAI APIには適用されないことが明示されています（出典: OpenAI Models）。つまり、日常の作業をChatGPTの画面で回している事務所は影響を受け、自社でAPIキーを発行して業務システムに組み込んでいる事務所は、その部分については当面そのまま動くという整理になります。

後継モデルの案内も同じドキュメントに出ています。Plus、Pro、Business、Enterprise、Eduの各プランではGPT-6 Sol（識別子はgpt-6-sol）、FreeとGoのプランではGPT-6 Luna（識別子はgpt-6-luna）が選択肢として挙げられています（出典: OpenAI Models）。GPT-6世代は2026年9月22日に公開されたもので、OpenAIの発表ページでは、Solがコードの作成やレビュー、データ分析といった反復的で複雑な作業向け、Lunaが文書の要約や情報抽出、短い質問への回答といった目的のはっきりした大量処理向けと位置づけられています（出典: OpenAI Introducing GPT-6 Sol and Luna）。

Codexについては、もう一段の分岐があります。ChatGPTのアカウントでサインインして使っている場合と、自分のAPIキーで認証して使っている場合で、10月14日以降の扱いが分かれます。前者は製品側の提供終了に連動し、後者はAPI側の扱いになります。事務所内でシステム開発や定型スクリプトの整備にCodexを使っている担当者がいる場合、どちらの認証で動いているかを本人に確認するところから始めるのが早道です。

ここで士業事務所にとって重要なのは、モデル名が変わること自体ではありません。半年前後でフラッグシップが入れ替わる速度が定着しつつあり、そのたびに出力の癖が変わるという点です。士業のチカラではGPT-5.6のSol・Terra・Lunaの使い分け基準を整理していますが、そこで前提にしていたモデル構成も今回の世代交代で変わりました。プロンプトを特定モデルに合わせて作り込みすぎると、切替のたびに作り直しが発生します。この構造的な問題への対処が、この記事の後半の主題です。

事務所の依存モデルを洗い出す7工程

結論として、切替作業の大半は移行そのものではなく、どこで何に使っているかを把握する作業です。ここを飛ばして後継モデルに切り替えると、出力品質が落ちた業務を後から発見することになります。

第一工程は、モデルを使っている業務の棚卸しです。事務所内で生成AIに触っている全員に、直近1か月で何にどのモデルを使ったかを書き出してもらいます。書式は簡単なものでよく、業務名、使ったモデル、月あたりの回数、出力をそのまま使うか人が直すかの4項目で足ります。ここで大事なのは、ChatGPTの画面でモデルを意識せず既定のまま使っていたという回答を拾うことです。既定モデルがGPT-5.5だった期間の業務は、10月14日以降に自動で別モデルへ寄せられます。

第二工程は、依存度の仕分けです。棚卸しで出た業務を、出力をそのまま外に出すもの、人が直してから外に出すもの、内部検討にしか使わないものの3つに分けます。切替の影響が大きいのは1つめです。顧問先へ渡す文書の下書き、申請書類の記載案、就業規則の条文案などがここに入ります。逆に3つめは、後継モデルで多少癖が変わっても実務上の痛みは小さくなります。

第三工程は、プロンプト資産の所在確認です。事務所のプロンプトが、共有ドライブのドキュメント、個人のメモ、ChatGPTのプロジェクト機能やカスタム指示のどこにあるかを一覧にします。個人のメモにしかないプロンプトは、担当者が抜けた瞬間に事務所から消えます。切替はプロンプトを共有資産に移す好機です。

第四工程は、代表業務での並走テストです。第二工程で1つめに分類した業務から3件を選び、同じ入力をGPT-5.5と後継モデルの両方に通して出力を並べます。比べるのは文章のうまさではなく、事実関係の取り違えがないか、様式に沿っているか、根拠の示し方が変わっていないかの3点です。ここで差が出た業務については、プロンプト側に指示を足して埋めます。

第五工程は、プロンプトのモデル非依存化です。特定モデルの癖に合わせた細かい言い回しを削り、出力の型と禁止事項を明文化する方向に書き換えます。以下は、提供終了に伴う切替テストで使えるプロンプトの例です。

あなたは日本の士業事務所の業務文書レビュー担当です。
以下の2つの出力（出力A・出力B）は、同じ入力から別のAIモデルが生成した下書きです。
次の観点だけで差分を列挙してください。文章の好みは評価しないでください。

1. 事実関係のずれ（数値・日付・固有名詞・条番号）
2. 求めた様式からの逸脱（見出し構成・項目の欠落・字数）
3. 根拠の示し方の変化（出典の有無、断定の強さ）

差分がない観点は「差分なし」と書いてください。
条番号が出てきた場合は、必ず「原文未確認」と付記してください。

入力: {ここに元の指示文}
出力A: {GPT-5.5の出力}
出力B: {後継モデルの出力}

第六工程は、事務所内の案内です。切替日、既定モデルの変更、どの業務は当面これまでどおり進めてよいか、どの業務は成果物のチェックを一段厚くするかを、1枚に書いて共有します。口頭連絡だけにすると、担当者ごとに違うモデルを使い続ける状態が生まれます。

第七工程は、有資格者の最終確認工程の再設定です。ここは省略できません。モデルが変わった直後の二週間は、出力をそのまま外に出す業務について、確認者を通常よりもう一人増やすか、確認項目を明文化したチェックリストを通す運用に切り替えます。士業の成果物は、AIが下書きし、有資格者が最終判断するという構図で成り立っています。モデル切替はこの構図そのものは変えませんが、下書きの癖が変わる期間だけ確認の網を細かくするという発想です。

もう1本、棚卸しの段階で使えるプロンプトを挙げます。

あなたは事務所内のAI利用状況を整理する担当者です。
以下のヒアリングメモから、業務単位の一覧表の代わりとなる箇条書きを作ってください。

各項目に必ず含める要素:
- 業務名
- 使用していたモデル名（不明な場合は「不明・既定モデル」と記載）
- 月あたりの利用回数（不明なら「不明」）
- 出力の扱い（そのまま外部へ / 人が修正して外部へ / 内部検討のみ）
- 顧客情報の入力有無（有 / 無 / 不明）

顧客情報の入力有無が「有」または「不明」の項目は、末尾に［確認要］と付けてください。
メモに書かれていないことを推測して補わないでください。

ヒアリングメモ:
{ここに貼り付け}

顧客情報を入れていた業務をモデル切替の前に点検する3点

結論から書くと、モデル切替のタイミングは、顧客情報の入力可否をもう一度点検する数少ない機会です。日常運用の中では誰も言い出しませんが、切替のための棚卸しを回している今なら自然に議論できます。

1点目は、守秘義務の根拠の再確認です。税理士については税理士法第38条が、正当な理由がなくて税理士業務に関して知り得た秘密を他に洩らし、又は窃用してはならないと定めています。社会保険労務士については社会保険労務士法第21条が、開業社会保険労務士又は社会保険労務士法人の社員について同趣旨の規定を置いています。行政書士については行政書士法第12条が、業務上取り扱つた事項について知り得た秘密を漏らしてはならないと定めています。いずれも資格を離れた後も続く建て付けです。生成AIに顧問先の情報を入力する行為がこれらの規定との関係でどう位置づけられるかは、入力先の事業者がデータをどう扱うか、事務所が同意をどう取っているかによって変わる論点になります。

2点目は、入力先の事業者のデータ取扱いです。個人情報保護委員会は、生成AIサービスの利用に関する注意喚起を公表しており、個人情報取扱事業者が生成AIサービスに個人情報を含むプロンプトを入力する場面について留意点を示しています（出典: 個人情報保護委員会生成AIサービスの利用に関する注意喚起等について）。第三者提供の制限については個人情報の保護に関する法律第27条に規定があり、委託に伴う提供の扱いも同条の中で整理されています。モデルが変わっても、事業者が同じOpenAIであればデータ取扱いの枠組みは変わりません。しかし、切替に合わせて別ベンダーのモデルも試そうという話が出る事務所は少なくなく、そのときは入力先が増えることになります。ここで一度、事務所として入力してよい情報の範囲を書き直しておくと後が楽になります。

3点目は、規程への落とし方です。経済産業省と総務省のAI事業者ガイドラインは、事業者が自主的に取り組む事項を整理した文書として公表されています（出典: 経済産業省 AI事業者ガイドライン（第1.0版）を取りまとめました）。事務所規程に書く内容としては、運用例として次のような書き方が考えられます。使用を認めるモデルを名前で列挙するのではなく、ベンダーとプランの単位で書く。顧問先の識別情報を入力する場合の手続きを定める。モデルが更新されたときに誰が確認して誰が周知するかを役割で決めておく。モデル名で書いてしまうと、今回のような提供終了のたびに規程の改定が必要になります。ベンダーとプランの単位で書いておけば、モデル世代の交代は運用側の手続きで吸収できます。

顧問先への説明については、モデル名まで伝える必要は実務上あまりありません。伝えるとすれば、どのベンダーのサービスを使っているか、入力する情報の範囲、成果物は有資格者が確認しているという3点です。切替の前後で顧問先への説明内容が変わらないよう設計しておくのが、現実的な落としどころになります。

提供終了で起きやすい3つの事故と回避策

1つめは、既定モデルの自動切替に気づかないまま成果物を出してしまう事故です。ChatGPTの画面でモデルを意識せず使っていた場合、10月14日以降は別のモデルが応答します。出力の見た目は変わらないため、事実関係のずれが混じっても気づきにくくなります。回避策は、切替直後の2週間だけ、外部に出す文書の確認工程を一段厚くすることです。第七工程で書いたとおりです。

2つめは、条番号や日付の誤りを見落とす事故です。生成AIが実在しない条番号を出力する問題は以前から報告されていますが、モデルが変わると誤り方の癖も変わります。これまでのモデルで大丈夫だった箇所が、新しいモデルでは崩れることがあります。回避策は単純で、条番号と施行日はe-Gov法令検索や府省庁のページで原文を開いて確認する運用を、切替を機に明文化することです。プロンプトの側で「条番号が出てきた場合は原文未確認と付記する」と指示しておくと、確認漏れが目に見える形で残ります。

3つめは、個人が抱えていたプロンプトが失われる事故です。提供終了に伴ってカスタム指示やプロジェクトの設定を作り直す過程で、担当者が自分のメモを消してしまうことがあります。回避策は、切替作業に入る前に、第三工程のプロンプト資産の所在確認を先に済ませ、共有ドライブにコピーを取ることです。事務所の生成AI活用は、モデルよりもプロンプトとチェックリストのほうが資産価値が高いという前提で組み立てるのが現実的です。

切替にかかる費用と工数、誰が持つか

費用面では、今回の切替でライセンス料が上がる要素は見当たりません。後継モデルはプランに含まれる形で案内されており、API側についてはGPT-6世代の公開時に価格が引き下げられています。OpenAIの発表ページによれば、GPT-6 Solは入力100万トークンあたり2ドル、出力10ドルで、前世代のGPT-5.6 Solの4ドルと20ドルから半分になりました（出典: OpenAI Introducing GPT-6 Sol and Luna）。APIを業務システムに組み込んでいる事務所は、切替のタイミングでコスト側の再計算をする価値があります。

工数は、事務所の規模と業務数で変わりますが、五人規模で生成AIを日常的に使っている業務が十件程度という前提なら、棚卸しに二時間、並走テストに三業務で四時間、プロンプトの書き換えと事務所内案内に三時間という見積もりが立てやすい範囲です。合計で一日強の作業量になります。並走テストの対象を増やすほど時間は伸びますが、外部に出す文書に絞れば三業務で傾向は掴めます。

体制については、モデル更新を追いかける役割を1人決めておくと運用が安定します。士業のチカラではChatGPTのプラン別モデル更新の追い方と業務別のモデル使い分けを別記事で扱っています。役割は所長が兼ねるより、日常業務でいちばんAIを使っているスタッフに持たせたほうが実態に合います。ただし、外部に出す成果物の最終判断は有資格者が行うという線は動かさない前提です。

モデルの短命化が事務所運営に迫る論点

GPT-5.5の提供終了と、同時期に公開されたGPT-6世代を並べると、製品側のモデル選択肢が半年前後で入れ替わる状況が見えてきます。士業事務所の運営にとって、これは2つの論点を生みます。

1つめは、規程と手順書の書き方です。モデル名を固有名詞で書き込んだ規程やマニュアルは、モデル世代が変わるたびに改定作業を発生させます。ベンダーとプランの単位で書き、モデル世代の交代は運用手続きで吸収する設計にしておくかどうかが、今後の作業量を分けます。

2つめは、プロンプトの投資配分です。特定モデルの癖に最適化したプロンプトは、そのモデルが消えると価値を失います。逆に、出力の型と禁止事項、確認項目を明文化したプロンプトは、モデルが変わっても使い回せます。どちらに時間を使うかという選択が、モデル短命化の時代には効いてきます。

3つめとして挙げておきたいのは、顧問先への説明の設計です。モデル名を前面に出した説明をしていると、変わるたびに説明のやり直しが必要になります。ベンダー、入力情報の範囲、有資格者の確認という3点で説明を組んでおけば、モデル世代の交代は説明内容に影響しません。今回の提供終了は、この3点で説明が組めているかを点検する機会として使えます。

よくある質問

GPT-5.5は10月14日を過ぎると完全に使えなくなりますか

いいえ、OpenAIのモデル一覧によれば、提供終了の対象はChatGPT、ChatGPT Work、Codexであり、OpenAI APIには適用されないという整理です（出典: OpenAI Models）。製品画面からは選べなくなりますが、API経由での扱いは別という建て付けです。自社でAPIキーを発行して業務システムに組み込んでいる部分については、別途の案内を確認する進め方になります。

後継モデルはどれを選べばよいですか

OpenAIのモデル一覧では、Plus、Pro、Business、Enterprise、Eduの各プランはGPT-6 Sol、FreeとGoのプランはGPT-6 Lunaが挙げられています（出典: OpenAI Models）。用途の位置づけとしては、Solが反復的で複雑な作業向け、Lunaが要約や情報抽出などの大量処理向けとされています（出典: OpenAI Introducing GPT-6 Sol and Luna）。事務所の業務のうち、下書きの複雑さが高いものはSol、件数が多く型が決まっているものはLunaという振り分けから試すのが実務的です。

切替前にやることが1つだけなら何ですか

外部に出す文書の下書きにAIを使っている業務を3件選び、同じ入力を新旧のモデルに通して出力を並べることです。比べるのは文章の好みではなく、事実関係のずれ、様式からの逸脱、根拠の示し方の変化の3点です。ここで差が出なければ、切替の影響は小さいと判断できます。

顧問先に切替を知らせる必要はありますか

モデル名の変更そのものを知らせている事務所は少数です。説明が必要になるのは、どのベンダーのサービスを使っているか、入力する情報の範囲、成果物を有資格者が確認しているかという3点で、これらが変わらなければ改めての説明は要らないという整理が実務的です。ベンダーを増やす場合や入力範囲を広げる場合は、事前の説明と同意の取り方が論点になります。

生成AIに顧問先の情報を入れるのは守秘義務との関係でどうなりますか

条文の側では、税理士について税理士法第38条、社会保険労務士について社会保険労務士法第21条、行政書士について行政書士法第12条に秘密を守る義務の規定があります。生成AIへの入力がこれらの規定との関係でどう位置づけられるかは、入力先の事業者のデータ取扱い、顧問先からの同意の取り方、入力する情報の範囲によって変わる論点です。個人情報保護委員会も生成AIサービスの利用について注意喚起を出しています（出典: 個人情報保護委員会）。事務所としての結論は、この3要素を踏まえて個別に整理する進め方になります。

モデルが変わるたびにこの作業を繰り返すことになりますか

作業量は、規程とプロンプトの書き方で変わります。モデル名を固有名詞で書き込んだ規程と、特定モデルの癖に合わせ込んだプロンプトを持っている事務所は、世代交代のたびに改定作業が発生します。ベンダーとプランの単位で規程を書き、プロンプトを出力の型と禁止事項で組んでおけば、次回以降は棚卸しと並走テストだけで済む見込みです。今回の切替作業を、その書き換えの機会として使う考え方になります。

事務所のプロンプトはどこに置くのがよいですか

共有ドライブなど、担当者が抜けても残る場所に置く運用が実務的です。ChatGPTのプロジェクト機能やカスタム指示の中だけに置いていると、アカウントやプラン、モデル構成の変更で扱いが変わったときに追えなくなります。切替作業の第三工程で所在を確認し、原本を共有側に移すところまでをセットにしておく進め方が現実的です。

参考文献

※士業のチカラでは、生成AIの導入支援から運用最適化まで、貴事務所の業務に合わせたカスタマイズ提案を行っています。無料相談（30分）も実施中ですので、お気軽にお問い合わせください。
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本記事の作成体制について

本記事は士業のチカラ編集部が、公表されている一次情報のみを根拠に作成しています。法令の条文はe-Gov法令検索の原文で、行政の見解は各府省庁の公表資料で、それぞれ確認したうえで記載しています。引用元は本文中および参考文献にすべて明示しています。

本記事には特定の資格者による監修は入っていません。個別の事案について法令の当てはめや手続の可否を判断する必要がある場合は、当該分野の有資格者にご相談ください。本記事は一般的な情報提供を目的としたものであり、個別具体的な法律判断・税務判断・労務判断を提供するものではありません。

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