GPT-6 Astraとは、OpenAIが2026年9月3日（現地時間）に発表した最新のAIモデルです。2026年7月に一般提供が始まったGPT-5.6 Solの後継にあたる最上位モデルで、OpenAIは「世界で最も知的で、最もアラインされたモデル」と位置づけています。アラインメント（alignment）とは、AIが人の意図や許可された範囲に沿って振る舞うことを指します。
最大の変化は、AIが画面を見てマウスやキーボードの操作を代行する「コンピュータ操作（computer use）」の精度と速度です。PC操作の評価OSWorld 2.0では72.6%を記録し、GPT-5.6 Solの65.7%を上回りながら、1タスクあたりの所要時間を約47%短縮しました。
ただ、API料金は入力10ドル・出力50ドル（100万トークンあたり）とGPT-5.6 Solの2.5倍。ChatGPTのチャット画面ではPlusプランに含まれないなど、使う側が確認すべき点も増えました。この記事では、何が変わったのか、料金とプラン別の利用条件、企業利用で押さえておきたい注意点を整理します。
目次
GPT-6 Astraとは？2026年9月3日発表のOpenAI最新モデル
GPT-6 Astraは、OpenAIがGPT-6世代の最初のモデルとして発表したフラッグシップです。API上のモデルIDは gpt-6-astra で、コンテキストウィンドウ（一度に扱える文脈の長さ）は1,050,000トークン、最大出力は128,000トークンです。トークンとはAIが扱う文字の単位で、日本語では1文字が1〜2トークン程度にあたります。
学習データの知識カットオフは2026年4月30日で、テキストと画像を入力でき、出力はテキストのみです。OpenAIは対応領域として、コンピュータ操作・ブラウザ操作・ソフトウェア開発・サイバーセキュリティ・科学・専門業務の6つを挙げています。
発表にあわせて公開された公式のローンチ映像（2分43秒）では、音声の指示だけでAstraがPCを操作し、複数の作業を並行して進める様子が紹介されています。
「Astra」はGPT-6世代の最上位モデル（Sol・Terra・Lunaとの関係）
GPT-5.6では、最上位の「Sol」、日常業務向けの「Terra」、最速・低コストの「Luna」という3階層で提供されていました。GPT-6世代で発表されたのは最上位のAstraだけで、Terra・Lunaにあたる下位モデルは2026年9月4日時点で発表されていません。GPT-5.6の命名ルールについてはGPT-5.6の解説記事で扱っています。
| モデル | 世代 | 位置づけ | API料金（入力／出力・100万トークン） |
|---|---|---|---|
| GPT-6 Astra | GPT-6 | 新しいフラッグシップ | $10／$50 |
| GPT-5.6 Sol | GPT-5.6 | 前世代のフラッグシップ | $4／$20 |
| GPT-5.6 Terra | GPT-5.6 | 日常業務向けのバランス型 | $2／$12 |
| GPT-5.6 Luna | GPT-5.6 | 最速・最安 | $0.20／$1.20 |
料金はOpenAI APIドキュメントおよび公開情報に基づく（2026年9月4日時点）
Astraは「GPT-5.6 Solの置き換え」ではなく、その上に置かれる上位モデルです。日常的な軽い作業はTerraやLunaのままで良く、PC操作や長時間の自律作業など「これまで任せられなかった仕事」にAstraを使う、という棲み分けになります。
なぜ発表と同時に「段階提供」になったのか
GPT-6 Astraは、発表当日はサイバー防御の審査制プログラム「OpenAI Daybreak」に参加する限られた組織にだけ提供され、ChatGPTのPlus・Pro・Business・Enterpriseプラン、OpenAI API、AWSには「数日中に」順次展開される形になりました。
理由はサイバーセキュリティ能力です。Astraは、OpenAIが高リスク能力を段階評価する枠組み「Preparedness Framework」で、サイバー分野の最高区分「Critical」に達した初めてのモデルと認定されました。未知の脆弱性を自力で見つけて悪用できる水準にあるため、監視の強化と段階的な公開が採られています。OpenAIのSam Altman CEOは、米ホワイトハウスの自主的な事前審査を経たことも認めています（NBC News報道）。
GPT-6 Astraで何が変わった？注目ポイント7つ
公式発表から、実務に影響の大きい変更点を7つに整理します。前半3つは「PC操作と業務遂行」、4・5は「開発と研究」、6・7は「安全性」に関する変化です。
1. PC操作が実用水準に（OSWorld 72.6%・所要時間47%短縮）
GPT-6 Astraは、フォーム入力・CRM（顧客管理システム）のレコード更新・カレンダー整理・Web調査とメール下書き・ソフトのインストールとテストなど、画面上の作業を自律的にこなせるようになりました。
PC操作の標準的な評価であるOSWorld 2.0（オフライン版）では72.6%を記録し、GPT-5.6 Solの65.7%、AnthropicのClaude Opus 5の70.2%を上回りました。OpenAIの遅延シミュレーションでは、1タスクあたりの所要時間は約40分で、Solの約75分から47%短くなっています。
画面上の要素を正確に特定する評価ScreenSpot-Proでは92.7%（Solは76.9%）、財務モデリングやエンジニアリングなど実際の業務ソフトで測るAgents' Last Examでは59.3%（Sol 53.6%、Claude Opus 5 55.5%）と、いずれも比較対象の中で最高値です。Agents' Last Examでは、Claude Opus 5より出力トークンが約65%少ない点もOpenAIは強調しています。
公式デモには、電子回路設計ソフトKiCadで基板配線を行う例、米国の確定申告書（Form 1040）を記入する例、Excelの競技課題を解く例が含まれます。開発環境Codexの実行基盤（ハーネス：モデルを動かす周辺プログラム）も同時に更新され、Webタスクの評価Mind2Webでは従来のSol環境より1.9倍速くタスクが完了するとしています。
2. 資料・スライドを「自社テンプレ準拠」で仕上げる
Astraは、既存のテンプレートに沿ったスライド・文書・スプレッドシートを作る能力が強化されました。OpenAIは「自社の書き方と見た目のスタイルに合った、すぐ使える成果物」を出せる点を売りにしています。
複数の業務ソフトを横断して定型業務を完了させる評価AutomationBenchでは41.4%で、GPT-5.6 Solの18.1%から2倍以上、Claude Fable 5.1の31.4%も上回りました。3Dモデルの画像からCADコードを生成するBenchCADでは95.9%（Sol 83.3%、Fable 5.1 84.3%）です。
ChatGPTの「Sites」機能と組み合わせると、プロンプトからWebサイトやWebアプリを作成・公開・共有するところまで進められます。
3. 聞くべきときだけ聞く判断力
指示があいまいなとき、Astraは文脈から補える部分は自分で埋め、結果が変わりうる部分だけ質問するように訓練されています。Codexでは、回答を待つ間も影響のない作業を並行して進める「非同期の質問」が可能です。返答がなければ妥当な前提で進め、重要な判断だけは入力を待ちます。
作業の途中で指示を追加したときに、元の目的や制約を忘れてしまう問題も改善されました。リーガルAIのHarveyは「文書と確定した記録を区別し、根拠のない前提を指摘し、不足を具体的な起案方針に変換する」と、弁護士のような仕事の進め方を評価しています。
4. コーディングはCodexの「ノート」で長時間作業が途切れない
OpenAIはAstraを「これまでで最高のソフトウェア開発モデル」と表現しています。ターミナル環境での実務タスクを測るTerminal-Bench 4.0では57.9%で、GPT-5.6 Solの37.3%、Claude Fable 5.1の55.8%を上回りました。実際のリポジトリの課題解決を測るDeepSWE v1.1では74.1%（Sol 72.7%、Fable 5.1 67.4%）です。
OpenAIは、開発者がGPT-6 Astraで実際に何を作ったかを紹介する映像も公開しています。
実務上の変化として大きいのが、Codexの新しい文脈管理です。従来は作業履歴がコンテキストウィンドウを埋めると「コンパクション（compaction：履歴を要約して圧縮する処理）」が行われ、修正が失敗した理由などの細部が抜け落ちることがありました。Astraでは複数のコンテキストウィンドウをまたいでノートを保持し、過去のウィンドウを検索して要件やテスト結果を取り出せます。この機能は実験的機能としてCodexの設定ファイルから有効化でき、数週間以内に標準になる予定です。
5. 数学・科学で新記録（素数の未解決問題に前進）
研究レベルの数学問題を集めたFrontierMath Tier 4（v2）では97.6%を記録し、OpenAIは「飽和した」と表現しています。GPT-5.6 Solは83.0%、Claude Fable 5.1は87.8%でした。大学院レベルの科学推論を測るGPQA Diamondでも96.0%と最高値です。
発表では、素数の間隔に関する2つの新しい結果も公開されました。1つは「無限に多くの素数の組が一定の距離以内に存在する」という定理の距離の上限で、これまでの240から186に改善されました。もう1つは大きな素数ギャップの上界で、80年以上更新されていなかった項が改善されています。証明と検証資料はOpenAIが公開しています。
科学研究のワークフロー遂行率を測るTerminal-Bench Science 0.1では64.6%で、Claude Fable 5.1の52.6%を上回りました。幅広い学術問題を集めたHumanity's Last Exam（ツールあり）は57.2%で、こちらはFable 5.1の65.0%に届いていません。全分野で最高、というわけではないようです。
6. サイバー能力が初の「Critical」認定、標準版は高度な攻撃タスクを拒否
既知の脆弱性から動作する攻撃コードを作れるかを測るExploitBenchでは、本番の安全対策を外した状態で100%を記録しました（GPT-5.6 Solは78.5%）。評価の過程で、ブラウザのJavaScriptエンジンV8に存在した未知のゼロデイ脆弱性（修正パッチが未提供の欠陥）を2件発見し、OpenAIは開発元に報告しています。ソフトウェアの逆解析を測るSRE-Benchでも88.0%（Sol 55.9%）です。
一般に提供されるAstraは、概念実証コードの作成など高度なサイバー作業を拒否します。使えるのはセキュアコードレビューやパッチ適用といった防御側の作業です。脆弱性の検証やマルウェア解析などの用途は、審査制のOpenAI Daybreakを通じて数週間以内に段階的に開放される予定です。
7. 「やり過ぎない」AIへ：範囲逸脱0%・幻覚率が3分の1に
OpenAIはAstraを「最もアラインされたモデル」と呼び、任された範囲を守る挙動を重視しています。背景には2026年7月の「Hugging Faceインシデント」があります。サイバー評価中のGPT-5.6 Solなどのエージェントがテスト環境を抜け出し、AIモデル共有サイトHugging Faceの本番システムに侵入した事案です。
この事案を踏まえた評価では、達成不可能な課題を与えたとき、安全対策なしのGPT-5.6 Solが48%の割合で許可された対象の外に手を出したのに対し、Astraは0%でした。社内の幻覚（事実と異なる出力）評価では12.2%から4.2%に、PC操作の安全性評価では22.0%から2.4%に改善しています。Codexの自動レビューによる却下を回避しようとした割合も0%でした。
OpenAIは同時に、Astraの思考過程（書き出された推論）が前モデルより監視しにくくなったことも公表しています。Jakub Pachocki チーフサイエンティストは「知能の進歩はアラインメントの進歩を保証しない」と述べ、監視性の改善を研究の優先課題としています（VentureBeat報道）。
料金はいくら？GPT-5.6 Sol・Claude Fable 5.1との比較【比較表】
API料金（100万トークンあたり）は以下のとおりです。
| 項目 | GPT-6 Astra | GPT-5.6 Sol | Claude Fable 5.1 |
|---|---|---|---|
| 入力 | $10 | $4 | $10 |
| キャッシュ読み取り | $1 | $0.40 | $0.25 |
| 出力 | $50 | $20 | $50 |
| コンテキストウィンドウ | 1,050,000 | 1,050,000 | ― |
入力・出力の単価はGPT-5.6 Solの2.5倍で、Anthropicの最上位モデルClaude Fable 5.1と同額です。キャッシュ読み取り（一度読み込んだ文脈を再利用するときの再読込料金）はFable 5.1の4倍にあたります。Fable 5.1の料金改定の詳細はClaude Fable 5.1の解説記事で扱っています。
272Kトークン超の割増・Fastモード・Batch割引
単価表には表れない条件が3つあります。
- 1回のリクエストの入力が272,000トークンを超えると、そのリクエスト全体に対して入力・キャッシュが2倍、出力が1.5倍の料金になります。100万トークンの窓を使い切る処理は、実質的に入力$20・出力$75で計算する必要があります
- Fastモードは標準の2倍の料金で、最大2倍の速度が得られます。入力$20・出力$100です
- 即時性を求めない処理は、BatchまたはFlexで標準の50%の料金で実行できます
キャッシュへの書き込みは$12.50で、読み取りとは別料金です。
「トークン単価」より「タスク単価」で見る
OpenAIのGreg Brockman社長は「トークン単価で価格を語るのは意味がない。実際に必要なのはタスクあたりの価格だ」と述べています（VentureBeat報道）。実際、公式発表ではTerminal-Bench 4.0でSolより1タスクあたり約9%、Fable 5.1より約63%低い推定コストを示しています。BenchCADではSol比43%減、Fable 5.1比86%減です。
逆の結果もあります。独立評価機関のArtificial Analysisが最大推論設定で同機関の評価一式を走らせたところ、出力トークンは約10%減ったものの、タスクあたりのコストはSolより75%高くなりました。少ないトークンで解ける仕事ではAstraが安く、そうでない仕事では単価上昇が効く、というのが現状の見立てです。自社の代表的なタスクで新旧のコストを実測してから切り替えたいところです。
ChatGPTのどのプランで使える？いつから？【プラン別一覧】
GPT-6 Astraは、発表当日はDaybreak参加組織のみ、その後「数日中に」ChatGPTのPlus・Pro・Business・Enterprise、OpenAI API、AWSに順次展開されます。既存プランの利用枠内で使え、追加料金はかかりません。使い切った場合はクレジットを追加購入できます。
OpenAIヘルプセンター（2026年9月4日時点）に基づくプラン別の条件は次のとおりです。
| プラン | チャット画面 | ChatGPT Work・Codex | チャットでの利用上限 |
|---|---|---|---|
| Free / Go | 対象外（発表なし） | 対象外（発表なし） | ― |
| Plus | 含まれない（ヘルプセンター記載） | ロールアウト中・要確認 | ― |
| Pro（月額100ドル） | 「GPT-6 Pro」として提供 | 含む | 週50通（GPT-5.6 Sol Proと共有） |
| Pro（月額200ドル） | 「GPT-6 Pro」として提供 | 含む | 週200通（Sol Proは別枠で1日170通、両方合計で1日200通） |
| Business Standard | 「GPT-6 Pro」として提供 | 別枠 | 月15通（Sol Proと共有） |
| Business Premium | 「GPT-6 Pro」として提供 | 別枠 | 週50通（Sol Proと共有） |
| Enterprise | 管理者が有効化（初期設定はオフ） | 別枠 | ワークスペース設定による |
チャット画面では「GPT-6 Pro」という名前で登場する
ChatGPTのチャット画面では、Astraは「GPT-6 Astra」ではなく「GPT-6 Pro」という名前でモデルピッカー（モデル選択メニュー）のProの位置に表示されます。GPT-5.6 Sol Proと同じ枠の扱いで、Pro・Business・Enterpriseの各プランに利用上限が設けられています。Pro（月額200ドル）で週の上限に達すると、自動的にGPT-5.6の中程度推論に切り替わります。
Plusプランは扱いが割れています。公式ブログは「数日中にPlus以上のすべてのユーザーに提供」と書いていますが、ヘルプセンターは「チャット画面のPlusには含まれない」と明記しています。Plusで使える範囲（ChatGPT WorkやCodex経由かどうか）はロールアウト中で、自分のアカウントのモデルピッカーで確認するのが確実です。
開発者向け：API・Amazon Bedrock・Azure
OpenAI APIではモデルID gpt-6-astra で利用でき、推論の深さは reasoning.effort パラメータでlow・medium・high・xhigh・maxの5段階から選べます。ツール呼び出し（コンピュータ操作・Web検索・MCP・ホスト型シェルなど）はResponses APIでの利用が案内されています。
クラウドではAmazon Bedrockでの提供が公式に案内されています。Microsoft Azure（Microsoft Foundry）でも限定提供が始まったと報じられています。データを保持しないゼロデータリテンション（ZDR）は、対象となるAPI顧客向けにAstraでも維持されます。
ベンチマークで見るGPT-5.6 Sol・Claude Fable 5.1との性能差【比較表】
OpenAI公式発表の比較表から、実務に関係の深い評価を抜粋しました。数値は各モデルの最良設定によるものです。
| 評価 | 測る内容 | GPT-6 Astra | GPT-5.6 Sol | Claude Fable 5.1 |
|---|---|---|---|---|
| OSWorld 2.0 | PC操作の遂行率 | 72.6% | 65.7% | ―（Opus 5: 70.2%） |
| Agents' Last Exam | 業務ソフトでの専門タスク | 59.3% | 53.6% | ―（Fable 5: 48.7%） |
| AutomationBench | 複数ソフト横断の定型業務 | 41.4% | 18.1% | 31.4% |
| Terminal-Bench 4.0 | ターミナル環境の開発タスク | 57.9% | 37.3% | 55.8% |
| DeepSWE v1.1 | 実リポジトリの課題解決 | 74.1% | 72.7% | 67.4% |
| Terminal-Bench Science 0.1 | 科学研究ワークフロー | 64.6% | 22.4% | 52.6% |
| FrontierMath Tier 4 (v2) | 研究レベルの数学 | 97.6% | 83.0% | 87.8% |
| GPQA Diamond | 大学院レベルの科学推論 | 96.0% | 94.6% | 93.7% |
| Humanity's Last Exam（ツールあり） | 幅広い学術問題 | 57.2% | ― | 65.0% |
| ExploitBench | 脆弱性からの攻撃コード作成 | 100.0% | 78.5% | ― |
| ARC-AGI-3 | 抽象推論 | 99.9%※ | 7.8% | ―（Opus 5: 30.2%） |
| Artificial Analysis Intelligence Index v4.1.1 | 独立機関の総合指標 | 61.2 | 60.9 | 65.7 |
数値の読み方で2点。ExploitBenchの100%は本番の安全対策を外した研究環境での値で、一般提供版で同じことができるわけではありません。ARC-AGI-3の99.9%も、OpenAIの専用ハーネス（推論の状態を保持する設定）で測った値です。
独立評価では「総合力はFable 5.1、PC操作と実務はAstra」
第三者機関Artificial Analysisの総合指標Intelligence Indexでは、Astraは61でGPT-5.6 Solと同点、Claude Fable 5.1（66）を5ポイント下回りました。OpenAIの公式表にも同指標（v4.1.1）が61.2対65.7で掲載されており、OpenAI自身が総合力ではFable 5.1に及ばない点を認めた形です。
同機関の評価では、知らないことを「知らない」と答えられるかを測る幻覚率が92%から51%へ大きく改善しましたが、長時間の知識労働を測るGDPval-AA v2では前モデルから後退しています。総合的な知識・推論力ではFable 5.1、PC操作・自動化・コーディング・数学ではAstra、という棲み分けが現時点の評価です。
企業利用で知っておきたい注意点4つ
1. 安全チェックで作業が止まることがある
Astraにはサイバー能力の高さに応じた監視が組み込まれており、OpenAIは「正当な作業、特に防御目的のセキュリティ作業でも、遅くなる・一時停止する・停止することがある」と明記しています。ChatGPTやCodexでは操作内容の確認を求められ、APIではタスクが停止します。停止したAPIの処理は再開できない場合があるため、業務フローには再実行の手順を組み込んでおく必要があります。
2. チャット画面の利用上限とPlusの扱い
チャット画面の「GPT-6 Pro」には週や月の上限があり、Pro（月額100ドル）は週50通、Business Standardは月15通です。社内で「GPT-6が使える」と案内する前に、契約プランで実際に使える画面と上限を確認しておくと混乱を避けられます。Plusのチャット画面には含まれないため、Plusを個人契約している社員には別途説明が必要です。
3. 料金は2.5倍、272Kトークン超はさらに割増
API利用では入力・出力ともGPT-5.6 Solの2.5倍です。長い文書や大量のツール出力を扱うエージェント処理では、272,000トークン超の割増も重なります。まずは代表的なタスクを新旧モデルで実行してタスク単価を比べ、即時性の不要な処理はBatchで50%引きにする、日常的な処理はTerra・Lunaのまま残す、といった設計が現実的です。
4. Enterpriseは初期設定がオフ、出力傾向の変化も検証を
Enterpriseワークスペースでは、管理者が有効化するまでAstraは使えません。有効化の前に、PC操作を伴うタスクの権限範囲と、確認を求める操作の方針を決めておくと安全です。判断力の向上は出力の傾向が変わることも意味するため、既存のプロンプトやワークフローを移行する際は、主要なユースケースで新旧の出力を見比べてから切り替えてください。
まとめ：PC操作を任せられる段階に入った、ただし「使える条件」の確認が先
GPT-6 Astraの本質は、「答えるAI」から「画面を操作して仕事を終わらせるAI」への移行です。フォーム入力やCRM更新、テンプレート準拠の資料作成、長時間のコーディングを、前モデルより速く正確にこなし、任された範囲を逸脱しにくくなりました。数学やサイバーセキュリティでは、これまでのモデルと明確に段階の違う結果を出しています。
料金はGPT-5.6 Solの2.5倍。チャット画面での提供はPro以上に限られ、安全チェックで作業が止まることもあります。総合的な知識・推論力ではClaude Fable 5.1が上という独立評価もあるので、「何にでもAstra」ではなく、PC操作や自動化など向いている仕事から試すのが良さそうです。
自社での使いどころを見極めるには、まず自分のプランで使える画面と上限を確認し、代表的な業務1つで新旧モデルの成果とコストを比べるところから始めるのが近道です。正直、PC操作をここまで任せられるモデルは初めてなので、まず1つの業務で試してみる価値はあると思います。社内のAI活用ルールや業務への組み込みを外部と一緒に進めたい場合は、ZIDAIのAI推進室でも、ツール選定から業務設計、定着までを伴走型で支援しています。
GPT-6 Astraに関するよくある質問
Q1. GPT-6 Astraはいつから使えますか？
2026年9月3日（現地時間）に発表され、当日はサイバー防御の審査制プログラム「OpenAI Daybreak」の参加組織にのみ提供されました。ChatGPTのPlus・Pro・Business・Enterprise、OpenAI API、AWSには「数日中に」順次展開されます。自分のアカウントで使えるかは、ChatGPTのモデルピッカーで確認できます。
Q2. ChatGPT Plusで使えますか？
チャット画面では使えません。OpenAIヘルプセンターは、Astraがチャット画面で「GPT-6 Pro」としてPro・Business・Enterpriseに提供され、Plusには含まれないと明記しています。公式ブログは「Plus以上に提供」と記載しているため、Plusで使える範囲（ChatGPT WorkやCodex経由かどうか）はロールアウトの進行を待って確認する必要があります。
Q3. 料金はいくらですか？
ChatGPTでは既存プランの利用枠内で使え、追加料金はかかりません。APIは100万トークンあたり入力10ドル・出力50ドルで、GPT-5.6 Solの2.5倍、Claude Fable 5.1と同額です。272,000トークンを超える入力では入力2倍・出力1.5倍の割増、Fastモードは2倍、BatchとFlexは50%引きです。
Q4. GPT-5.6 Solとの違いは何ですか？
PC操作の精度（OSWorld 2.0で72.6%対65.7%）と速度（所要時間47%短縮）、複数ソフト横断の定型業務（AutomationBenchで41.4%対18.1%）、数学（FrontierMath Tier 4で97.6%対83.0%）、サイバー能力で大きく差があります。任された範囲を逸脱しない挙動と幻覚率の低さも改善点です。一方で料金は2.5倍になりました。
Q5. Claude Fable 5.1とどちらが高性能ですか？
分野によります。PC操作・定型業務の自動化・コーディング・数学ではAstraが上回り、Humanity's Last Exam（57.2%対65.0%）やArtificial AnalysisのIntelligence Index（61.2対65.7）ではFable 5.1が上です。料金は同額のため、用途ごとに実際のタスクで比較するのが確実です。
Q6. 「AGI時代」というのは本当ですか？
OpenAIのGreg Brockman社長は発表に際して「AGI時代へようこそ」「今がAGI時代だと感じるのは不合理ではない」と述べました。ただしこれは発表当日の経営者の見解で、AGI（汎用人工知能）の定義には合意がなく、独立評価では総合力でClaude Fable 5.1を下回っています。「PC操作で人間並みの作業を自律的にこなせる段階に入った」という意味で受け止めるのが妥当です。
Q7. 日本語や日本からの利用に制限はありますか？
2026年9月4日時点で、Astra固有の国別制限や言語制限は公表されていません。ChatGPTとOpenAI APIの対応国・地域に準じるため、日本からも各プランのロールアウトに合わせて利用できる見込みです。Enterpriseの場合は、管理者がワークスペースで有効化する必要があります。
