2026年4月10日 OpenAI Academy カスタムGPTの使用
あなたの指示に従い、あなたのコンテキストを使用し、反復的な作業を効率化する目的別のChatGPTアシスタントを構築しましょう。
ChatGPTの一部のバージョンでは、カスタムGPTを構築できます。これは特定のタスクやワークフロー用に設計された、目的別のChatGPTバージョンです。毎回空白のチャットから始める代わりに、カスタムGPTはあなたの好みの形式に従い、チームのコンテキストを使用し、より一貫した出力を生成できます。コンテンツの下書き、定期的なデータセットの分析、ビジュアルの生成、よくある質問への回答など、様々な用途に対応します。
カスタムGPTは、GPTの動作を定義するカスタマイズされた指示によって動作します。また、知識（アップロードするファイル）を追加し、ツール（Web検索、データ分析、接続されたアクションなど）を有効にすることもできます。結果として、再説明、コピー＆ペースト、「あれ、コンテキストは何だったっけ？」という瞬間が減ります。
カスタムGPTはこちらで探索できます。
カスタムGPT vs. 一般的なチャット
通常のチャットは、クイックで一回限りのタスクに適しています。アイデアのブレインストーミング、素早い書き直し、その場での質問への回答などです。
カスタムGPTは、反復可能で一貫性が必要な場合により適しています。例えば：
- 反復タスクの自動化：よく使用するプロンプトを保存し、信頼性の高いワークフローに変換
- ツールや統合の追加：より多くのコンテキストを取り込み、ファイルを分析し、接続されたアプリを使用してより深い回答を提供
- 一貫したコンテキストの維持：同じ構造、トーン、指示を再記述することなく適用
同じプロンプトを再利用したり、同じファイルを再アップロードしたり、チームメイトのために同じ指示を書き直したりしている場合は、カスタムGPTを構築する時期かもしれません。
OpenAIチームが構築したカスタムGPT
カスタムGPTの構築方法
1. 強力なユースケースの特定
優れたGPTは通常、シンプルで反復可能なニーズから始まります。定期的に発生するワークフローに焦点を当てましょう。同じタイプのメッセージの下書き、定期的な会議の要約、よくある質問への回答、生データを一貫した週次レポートに変換するなどです。
ユースケースの例：
- ナレッジアシスタント / FAQボット：文書や内部リソースからの質問に回答
- ライティング＆編集アシスタント：トーン、明確性、スタイルのためにテキストを書き直し、洗練、フォーマット
- 学習コンパニオン / チューター：概念を説明し、ユーザーをクイズし、学習教材を生成
- プロジェクト / ワークフローアシスタント：会議を要約し、進捗を追跡し、ステータス更新を下書き
- データ＆インサイトアシスタント：データを分析し、トレンドを要約し、視覚的または物語的レポートを生成
2. GPTの作成
開始するには、ChatGPTサイドバーからGPTsを開き、「作成」を選択してGPTビルダーを開きます。
GPTビルダーを開くと、作成と設定の2つのタブが表示されます。
作成タブでは、GPTビルダーにメッセージを送信して新しいGPTの構築を支援してもらえます。「新製品のビジュアル生成を支援するクリエイティブを作成」や「コードのフォーマットを支援するソフトウェアエンジニアを作成」などと言えます。
明確な目標を定義することで、GPTが焦点を保ち、関連性を維持できます。
GPTの詳細をより正確に定義したい場合は、設定タブに移動して必要なフィールドを完成させます：
- 名前：見つけやすく、目的がすぐに理解できる明確で説明的な名前を選択
- 説明：GPTが何をするか、いつ使用するかを説明
- 指示：機能、トーン、避けるべき行動を含む、GPTの動作方法を定義
- 会話スターター（オプション）：ユーザーがGPTを開いたときに表示される例示プロンプトを提供。これらはユーザーがインタラクションを開始する方法をガイドするのに役立ちます
- 知識：GPTが正確な回答に必要なコンテキストを提供するために関連文書をアップロード
- 機能：画像生成、データ分析、Web検索、キャンバスなどの機能を有効化
- カスタムアクション：GPTがサードパーティAPIを呼び出してデータを取得、外部ソースを変更、外部プロセスをトリガーできるようにアクションを設定
指示の作成は、目標をGPTが従える明確で実行可能なガイダンスに翻訳する必要があるため、しばしば最も困難なステップです。より速く進む簡単な方法は、ChatGPTに最初のバージョンを下書きしてもらい、実際の例に基づいて改良することです。
ヒント：カスタムアクションを設定するには、OpenAI Cookbookの包括的なガイドを参照してください。
3. GPTのパフォーマンステスト
GPTを共有する前に、期待通りに動作することを確認することが重要です。これは評価（evals）で行えます。これは出力を評価するシンプルな方法です。
評価の設定：
- GPTが処理すべきタスクを反映する10〜15の質問を作成
- 各質問の正しい答えを含める
- これらの質問を使用して、GPTが正確で信頼性の高い応答を提供するかを確認
- 結果をレビューし、必要に応じてGPTの指示や知識を調整
ヒント：変更を行う際は、右上の「更新」をクリックして保存することを忘れないでください。特に既存のGPTを再設定するために戻ってきた場合、見落としがちです。
カスタムGPTの構築は複雑である必要はありません。すでに繰り返しているワークフローから始め、指示の最初のバージョンを下書きし、小さな例のセットでテストしましょう。何を調整すべきかをすぐに学べます。小さな改良が通常大きな違いを生みます。
信頼性が感じられたら、チームと共有して、全員がより少ない努力でより速く同じ品質の出力を得られるようにしましょう。
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