カスタム GPT の使用

ChatGPT の一部のバージョンでは、カスタム GPT（特定のタスクやワークフロー向けに設計された、目的に特化した ChatGPT のバージョン）を作成できます。毎回白紙の状態からチャットを始める代わりに、カスタム GPT を使えば、好みの形式に従い、チームのコンテキストを活用し、より一貫性のある出力を生成できます。コンテンツの作成、繰り返し使う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、さまざまな作業に対応できます。

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基づいて動作します。知識（アップロードしたファイル）を追加し、ツール（ウェブ検索、データ分析、連携アクションなど）を有効にすることもできます。その結果、説明の繰り返しやコピー＆ペーストの手間が減り、「どういう状況だったっけ？」という場面も少なくなります。

カスタム GPT については、こちら⁠（新しいウィンドウで開く）をご覧ください。

通常のチャットは、アイデアのブレインストーミング、簡単な書き直し、その場での質問への回答など、迅速で単発的なタスクに適しています。

カスタム GPT は、繰り返し実行可能で一貫性のある処理が必要な場合に最適です。例：

• 反復タスクの自動化：頻繁に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します。
• 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、連携アプリを使用して、より深い回答を得ることができます。
• 一貫性のある文脈を維持：同じ構成、トーン、または指示を、繰り返して述べることなく適用します。

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、チームメイト向けに同じ指示を書き直したりしているなら、カスタム GPT を構築した方が良いかもしれません。

優れた GPT は通常、シンプルで繰り返し発生するニーズから始まります。同じ種類のメッセージの下書き作成、定期的な会議の要約、よくある質問への回答、生データを一貫性のある週次レポートに変換するなど、定期的に発生するワークフローに焦点を当てましょう。

ユースケースの例：

• ナレッジアシスタント/FAQボット：ドキュメントや社内リソースからの質問に回答します。
• 文章作成・編集アシスタント：トーン、明瞭さ、文体に合わせて、テキストを書き換えたり、洗練したり、整えたりします。
• 学習コンパニオン/チューター：概念を説明し、ユーザーにクイズを出題し、学習教材を作成します。
• プロジェクト/ワークフローアシスタント：会議の要約、進捗状況の追跡、ステータス更新の下書きを作成します。
• データ＆インサイトアシスタント：データの分析、傾向の要約、視覚的または記述的なレポートの作成を行います。

まず、ChatGPT のサイドバーから GPT 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「構成」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 の作成をサポートしてもらうことができます。たとえば、「新しい製品向けのビジュアルを生成するのを手伝ってくれるクリエイティブ担当者を作って」や「コードのフォーマットを手伝ってくれるソフトウェアエンジニアを作って」といった指示を出すことができます。明確な目的を定義することで、GPT は焦点を失わず、関連性を維持することができます。

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、必要なフィールドに入力してください。

• 名前：見つけやすく、その目的がすぐに理解できるよう、明確で分かりやすい名前を選びましょう。
• 説明：GPT の機能と使用すべきタイミングについて説明してください。
• 指示：GPT の動作（機能、トーン、避けるべき動作など）を定義してください。
• 会話のきっかけ（オプション） ：ユーザーが GPT を開いたときに表示されるプロンプトの例を提供します。これらは、ユーザーがどのように会話を始めればよいかを案内するのに役立ちます。
• 知識：関連するドキュメントをアップロードし、GPT が正確な回答を行うために必要な背景情報を提供します。
• 機能：画像生成、データ分析、ウェブ検索、キャンバスなどの機能を有効にします。
• カスタムアクション：GPT がサードパーティの 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、外部プロセスをトリガーしたりできるようにアクションを設定します。

指示文の作成は、多くの場合、最も難しいステップです。なぜなら、自分の目標を、GPT が実行できる明確で具体的な指針に変換する必要があるからです。作業を効率化する簡単な方法は、まず ChatGPT に最初の草案を作成してもらい、実際の例を参考にしながらそれを改良していくことです。

ヒント：カスタムアクションを構成するには、OpenAI Cookbook⁠（新しいウィンドウで開く） の包括的なガイドをご覧ください。

GPT を共有⁠（新しいウィンドウで開く）する前に、期待どおりに動作するかを確認することが重要です。これは、出力を評価するためのシンプルな方法である evals を使って行うことができます。

評価の設定：

• GPT が対応すべきタスクを反映した質問を10～15個作成します。
• 各質問に対する正解を含めます。
• これらの質問を使って、GPT が正確で信頼できる回答を提供するかどうかを確認します。
• 結果を確認し、必要に応じて GPT の指示や知識を調整します。

ヒント：変更を加えたら、右上の「更新」をクリックして保存するのを忘れないでください。見落としがちですが、特に既存の GPT を再設定する際には注意が必要です。

カスタム GPT の構築は、必ずしも複雑である必要はありません。すでに繰り返し行っているワークフローから始め、最初の指示案を作成し、少数の例でテストしてみてください。どこを調整すべきかはすぐにわかるでしょう。小さな改善でも大きな違いを生むことがよくあります。十分に信頼できると感じたら、チームと共有しましょう。より少ない労力で同じ品質の出力をより速く得られるようになるはずです。

• GPT に関するよくある質問⁠（新しいウィンドウで開く）
• GPT の構築⁠（新しいウィンドウで開く）
• GPT の指示の書き方⁠（新しいウィンドウで開く）
• GPT カスタムアクション Cookbook⁠（新しいウィンドウで開く）