カスタムGPTの使い方

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カスタムGPTの使い方

OpenAI Academy — 2026年4月10日

特定の目的に合わせて設計されたChatGPTアシスタント（カスタムGPT）を作成して、指示に従わせ、チームのコンテキストを活用し、繰り返し行う作業を効率化します。

一部のChatGPTバージョンでは、カスタムGPTを作成できます。カスタムGPTは、特定のタスクやワークフロー向けに調整されたChatGPTです。毎回ゼロからチャットを始める代わりに、カスタムGPTは好みのフォーマットに従い、チームのコンテキストを利用し、より一貫した出力を生成します。たとえば、コンテンツ作成、定期的なデータの分析、ビジュアル生成、よくある質問への回答などに役立ちます。

カスタムGPTは、GPTの振る舞いを定義するカスタマイズされた指示で駆動されます。知識（アップロードしたファイル）を追加したり、ウェブ検索やデータ分析、コネクテッドアクションなどのツールを有効にしたりできます。その結果、繰り返しの説明やコピペが減り、「待って、文脈は何だっけ？」という場面が減ります。

ここでカスタムGPTを探索できます（新しいウィンドウで開きます）。

カスタムGPT と一般的なチャットの違い

一般的なチャットは、アイデア出し、短い書き直し、瞬時の質問回答などのワンオフ作業に適しています。
カスタムGPTは、繰り返し使う必要があるものや一貫性が重要な作業に向いています。

例:

自動化された繰り返しタスク: よく使うプロンプトを保存して安定したワークフローにする。
ツールや統合の追加: 追加のコンテキストを取り込み、ファイルを分析し、コネクテッドアプリで深い回答を生成する。
一貫したコンテキストの維持: 構造、トーン、指示を繰り返し書かずに適用する。

同じプロンプトを繰り返し使ったり、同じファイルを何度もアップロードしたり、同僚向けに同じ指示を書き直しているなら、カスタムGPTを作るタイミングかもしれません。

OpenAIチームが作成したカスタムGPT（例）

ChatGPT Use Cases for Work（職務別にChatGPTの適用方法をブレインストーミング）
Professional Writing Coach（メール、レポート、プレゼンを整える）
Data Analyst（アップロードされたデータの要約、チャート作成、説明）
Coding Assistant（コードスニペットの生成、レビュー、デバッグ）
Visual Designer（テキストプロンプトからブランドに合った画像を生成）

カスタムGPTを作る方法

1. 強いユースケースを特定する

良いGPTは、シンプルで繰り返し発生するニーズから始まります。定期的に行うワークフロー（同じ種類のメッセージ作成、定例会議の要約、よくある質問への回答、原データから一貫した週次レポートを作る、など）に焦点を当ててください。

例:

Knowledge Assistant / FAQ Bot: ドキュメントや社内リソースから質問に回答
Writing & Editing Assistant: 文書の書き直し、校正、トーンやスタイルの調整
Learning Companion / Tutor: 概念の説明、クイズ作成、学習教材の生成
Project / Workflow Assistant: 会議の要約、進捗の追跡、ステータス更新の作成
Data & Insights Assistant: データ分析、傾向の要約、ビジュアル／ナラティブレポートの生成

2. GPTを作成する

ChatGPTのサイドバーから「GPTs」を開き、Create を選択してGPTビルダーを開きます。
GPTビルダーを開くと、Create タブと Configure タブの2つが表示されます。
- Createタブでは、GPT Builderにメッセージを送って新しいGPTの作成を助けてもらえます。たとえば、「新製品のビジュアル生成を手伝うクリエイティブを作って」とか「コードのフォーマットを手伝うソフトウェアエンジニアを作って」といった指示が可能です。
- 明確な目的を定義することでGPTが集中して関連性の高い応答を出せます。
より詳細にGPTの仕様を定めたい場合は、Configure タブで以下の必須フィールドを入力します。
- Name: 分かりやすく説明的な名前を付け、目的がすぐにわかるようにします。
- Description: GPTの機能と利用シーンを説明します。
- Instructions: GPTの振る舞い、トーン、避けるべき動作などを定義します。
- Conversation starters（任意）: 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します。ユーザーの導入に役立ちます。
- Knowledge: 正確な回答に必要なコンテキストを与えるために関連ドキュメントをアップロードします。
- Capabilities: 画像生成、データ分析、ウェブ検索、canvasなどの機能を有効にします。
- Custom actions: サードパーティのAPIを呼び出してデータを取得したり、外部ソースを変更したり、外部プロセスを起動したりするアクションを設定します。

指示文を書くのは最も難しいステップであることが多く、目的を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ります。作業を早める簡単な方法は、まずChatGPTに初稿を作成させ、実際の例に基づいてそれを洗練することです。

Tip: カスタムアクションの設定方法については、OpenAI Cookbookの包括的ガイドを参照してください（新しいウィンドウで開きます）。

3. GPTのパフォーマンスをテストする

共有する前に、GPTが期待どおりに動くか確認することが重要です。これは evals を使って出力を評価する簡単な方法で行えます。

テスト設定の手順:

GPTが扱うべきタスクを反映した質問を10〜15問作成します。
各質問に対する正解（期待される回答）を含めます。
これらの質問を使って、GPTが正確で信頼できる応答を返すか確認します。
結果をレビューし、必要に応じてGPTの指示や知識を調整します。

Tip: 変更を加えたら、右上の「Update」をクリックして保存するのを忘れないでください。既存のGPTを再設定しているときに見落としがちです。

カスタムGPTの作成は必ずしも複雑である必要はありません。既に繰り返しているワークフローから始め、指示の初版を作り、小さな例でテストしてください。何を調整するべきかすぐに学べますし、小さな改良が大きな違いを生みます。安定したらチームと共有して、より少ない労力で同じ品質の出力を全員が出せるようにしましょう。

追加リソース

GPT FAQ（新しいウィンドウで開きます）
GPT Building（新しいウィンドウで開きます）
GPT Instruction Writing（新しいウィンドウで開きます）
GPT Custom Action Cookbook（新しいウィンドウで開きます）

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