何が起きたか
OpenAIのGPT-6.1 TerraはDualEntry Accounting AI Benchmarkで78.2%を記録し、22モデル中18位タイ。
なぜ重要か
処理速度と低コスト（1タスク0.042ドル）が定型財務業務の精度につながらない可能性を示す。より安価な3モデルが上回った。
誰に効くか会計業務向けAIを評価する財務チームは、Terraの低い買掛金管理スコアが示すように、速度や一般的なベンチマークスコアに頼らず自社の業務フローでモデルを試す必要があるかもしれない。
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DualEntry Accounting AI Benchmarkは、取引分類から月末決算まで8分野にわたる101件の合成会計ケースでモデルを評価する。各モデルは同一のテスト企業・同一のツールと指示のもとでベンチマーク全体を3回実施し、回答はAI採点者ではなく事前に作成された模範解答と固定の採点規則で照合される。顧客データは使用していない。
GPT-6.1 Terraの成績はむらがあった。取引分類、仕訳（92.3%）、銀行勘定調整（83.3%、Kimi K3.1 ProとMuse Wonderに次ぐ3位）では競争力があったが、買掛金管理と売掛金管理（58.3%）では苦戦した。一貫性スコアは65.3%でGPT-6 Lunaに次いで2番目に低く、難問では71.4%だったが易問では75.7%にとどまり、易問スコアとしては2番目に低かった。
競合との比較では、TerraはGoogleのGemini 4 Argon（91.1%）、Zhipu AIのGLM-5.3 Flash（88.1%）、SpaceXAIのGrok 4.7（88.1%）、そしてOpenAI自身のGPT-6.1 Sol（81.2%）に及ばなかった。コスト面ではTerraの1タスク0.042ドルはGPT-6.1 Solの約半分、GPT-6 Astraの10分の1だが、より安価な3モデル（DeepSeek V4.1 Flash、GLM-5.3 Flash、GLM-5.3）がTerraを上回った。
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