第17回
GPTsストア活用とカスタムGPTの導入

• 目的：GPTsストアの利用と自作GPTの基本を学ぶ
• ゴール：最適なGPTを見つけて使い分けられるようになる
• 想定読者：ChatGPTの基本操作には慣れてきたが、「もっと便利に使う方法」を探している中級者

17-1. GPTsストアの全体像と操作構造の理解

17-1-1. なぜGPTsストアが存在するのか：設計思想と役割

GPTsストアは、ChatGPTを単なる対話エンジンから、目的別AIツール群へと進化させる戦略的な機能です。
従来のChatGPTでは、すべての問いを1つのモデルに投げるため、ユーザー側のプロンプト設計スキルが成否を大きく左右していました。

GPTsストアは、そうしたプロンプトの負荷を軽減し、「よくある目的」ごとに最適化されたGPTを共有・再利用できる環境を提供します。
つまり、ただ便利な仕組みというより、「問いのテンプレート構造を流通可能にする場」であり、個別のGPTはその構造を持つプロダクトとも言えるのです。

17-1-2. GPTsストアの構造：表面的な画面ではなく論理構造として理解する

UI上はシンプルに見えるGPTsストアも、設計的には高度な“認知補助装置”として機能しています。
たとえば、検索バーは自由入力に見えて、ユーザーが問題意識を言語化するための導線であり、カテゴリタブはその言語化を補助するプリセットの集合体です。

このように、表面的には「分類・検索・選択」という構造でも、実際には「認知の構造化 → 問いの言語化 → 意図の明確化」という段階を支援する知的UIとして設計されていることが読み取れます。

17-1-3. GPTの検索・選定・保存は、UX設計の一部である

ストアでGPTを探す行為は、単なる「アプリを探す」ではありません。
それは、自分の目的・問い・前提を言語化するプロセスであり、その過程そのものが“思考を外部化するUX”として設計されています。

たとえば、「議事録を要約したい」と考えたとき、ストアで「会議」「要約」と検索する行為は、ユーザーが内部の問題意識を構造的に外化するアクションです。
その出力として選ばれるGPTは、「誰かが設計したプロンプトと対話スタイルを借りる」ことでもあり、それを保存するとは「自分の思考テンプレートとして保持する」ことを意味します。

この視点に立つと、GPTsストアの機能はすべてがUX設計に基づく認知行動支援として読み解けます。

17-1-4. 公開GPTは“完成品”ではなく“常に変化する思考プロトタイプ”である

多くのユーザーは、ストア上のGPTを「完成済みのAIアプリ」として捉えがちですが、それは誤解に近いです。

実際には、カスタムGPTはその多くが「公開されたプロンプトセット」であり、日々更新・調整されるものも多くあります。
たとえば、説明文やトーン、処理対象、出力形式は、作成者が後から何度でも書き換えることができますし、GPTの使用モデル（GPT-4／3.5）も変わることがあります。

そのため、「保存したから安心」ではなく、「保存したうえで、再評価・再選定する」という運用視点が求められます。

17-1-5. 公開GPTの構成要素をどう読み解くか

1つのGPTを見るとき、単に説明文を読むだけでは不十分です。構成要素を意識して読むことで、より高精度な選定が可能になります。

1. タイトル：用途とユーザー対象が適切に明示されているか
2. 説明文：前提条件や設計思想がある程度記述されているか
3. モデル：GPT-4かGPT-3.5か、画像・ファイル入力の有無
4. 作成者：他に作ったGPTや所属情報から信頼性を判断

これらを基準に「このGPTは何を前提として、どこまでカバーするか」を見極められれば、より質の高い選定と再利用が可能になります。

17-1-6. ユーザータイプ別の探索モデル

ユーザーの視点が異なれば、同じストアでも「何を見ているか」「どう選ぶか」は異なります。代表的な3タイプに分類すると以下のようになります。

この視点を持つことで、他人のGPTを「自分にとってどう使えるか」だけでなく、「どんな思想で作られているか」を読む姿勢が育ちます。

17-1-7. GPTsストアに見る「認知API設計」の構造論

GPTsストアを技術的に解釈するなら、それは「人間の思考プロセスを操作可能な形に設計したUI空間」と言えます。

たとえば、検索バーは「目的の自己言語化」、保存は「知識パレットとしての継続活用」、共有は「思考モデルの再配布」です。これらはいずれも、認知行動をUIに写像する設計であり、ストア全体が「認知のAPI化＝思考を制御可能にする環境」として構築されています。

この視点に立てば、GPTsストアは単なる「便利な検索画面」ではなく、「自分の問いの設計、AIとの関係性、知識の編集」を外化し操作可能にしたプラットフォームとして、捉えなおすことができます。

17-2. GPTsの活用目的別分類と評価基準

17-2-1. 学習・教育用途：理解を深める対話設計に注目

学習支援型のGPTは、単に「教えてくれるAI」ではありません。
理想的なのは、ユーザーの思考に合わせて、問い返しや例示、誤解への補足を通じて理解を深めてくれるような対話設計です。

英語学習なら「この表現は不自然だけど、なぜか？」「代替表現は何か？」を問い返す設計が望ましく、数学なら「間違った解法をそのまま進めると何が起きるか」を追体験させてくれるような仕組みが有効です。

この用途では、段階的な説明力・例示の多様さ・誤答への寛容さが重要な評価軸になります。

17-2-2. 業務支援用途：出力の構造と再現性を重視する

業務GPTは、アウトプット品質と再現性がすべてです。
たとえば議事録なら「話題ごとの見出し分割」「誰が何を発言したかの明確化」、コードなら「コメント付き・仕様準拠」、Eメールなら「敬語バランスと箇条書き提案」などが問われます。

こうしたGPTでは、構文パターンの安定性・出力構成の一貫性・即応性が不可欠です。
また、「そのまま使える」状態で出力されるか、編集の手間が減るか、も重要な評価要素です。

17-2-3. 日常・創作支援：語り口と柔軟性が選定の鍵

旅行提案、レシピ相談、ストーリー創作などのGPTは、論理的正確さよりも「話していて楽しいか」「想像力を広げてくれるか」が重要です。

たとえば「献立提案GPT」でも、あるものは親しみやすく雑談的で、あるものは栄養士のように硬い口調で提案してくるなど、表現スタイルに大きな差があります。

この用途では、語り口の親密さ・発想のバリエーション・感情の自然さが評価軸になります。

17-2-4. GPTを比較するための評価軸

ストアには同種のGPTが複数並ぶことがあります。
その際、どれを使えばいいかを判断するには、以下の4つの軸を押さえると比較しやすくなります。

1. 精度：情報の正確さ、誤りの少なさ、論理の通りやすさ
2. 対話性：再質問・説明の補完・相手に合わせる柔軟さ
3. 再現性：同じ質問で毎回同じ構造・品質の答えが返るか
4. 構造性：見出しや箇条書き、要点の整理、整った文構成

重要なのは、「何を重視するか」は用途によって変わるという点です。
学習なら対話性、業務なら構造性、創作なら語り口というように、自分の目的と評価軸をセットで考えることが選定の第一歩です。

17-2-5. GPTの使い分け例：同じ目的での異なるGPT比較

たとえば「要約」を目的にGPTを使う場合、ストアには「ニュース要約GPT」「長文要約GPT」「メール要点抽出GPT」など複数の候補があります。

これらを実際に使ってみると、違いは以下のように整理できます。

このように、目的が同じでもGPTによって設計思想が異なるため、実際に使って比較・記録し、用途ごとの「自分用セット」を持っておくのが理想です。

17-2-6. ストア探索から保存までの基本行動モデル

自分に合うGPTを見つけるためには、試行錯誤のプロセスを設計することが重要です。

基本的な探索モデルは次の通りです：

1. 目的を明確に言語化する（例：「要点を抜き出して比較したい」）
2. キーワード検索（例：「要約」「比較」「構造化」）
3. 候補GPTを3つ選び、同じ入力で試す
4. 出力を比較し、差を記録（精度・構造・語り口）
5. 良いものを保存し、タグや用途メモを加える

このような「探索→試行→比較→保存→タグ付け」の流れを1セットとして回すことで、GPTの使い分け精度が向上します。

17-2-7. 自分に合うGPTを見極める“問い”のテンプレート

使ってみたGPTが「しっくりくる」かを判断するには、評価軸を問いとして自分に返すのが効果的です。
以下のような自問が選定眼を育てます。

• このGPTは、私の問いに「なぜそうなのか」を返してくれたか？
• 同じ質問を複数回したとき、答えの構造は安定していたか？
• 情報を整理してくれたか？ それとも並列に並べただけか？
• 話し方・トーンは、自分にとって理解しやすかったか？

こうした問いを通じて、自分にとって「よいGPTとは何か」の基準が明確になり、ストアの中から自信をもって選び取れるようになります。

17-2-8. GPT選定力を育てる：記録・比較・見直しの仕組み化

GPTsストアで最適なGPTを選べるようになるには、知識や評価軸だけでなく、自分の選定経験を蓄積・再利用する仕組みを持つことが重要です。

選んだGPTが「なぜよかったのか」「なぜ合わなかったのか」を記録し、比較し、一定のサイクルで見直すことで、判断力は着実に鍛えられていきます。

記録の基本項目：

• GPTの名称（URL付き）
• 使用目的（どんな課題に使ったか）
• 出力結果の感想（良かった点／不足した点）
• 評価軸での簡易スコア（精度・対話性・構造など）
• 保存ステータス（使い続けるか、保留か、削除か）

たとえば以下のようなシンプルな表を用意し、1つ試すごとに記録していくと、選定パターンの蓄積が進みます。

こうした記録を週1回、あるいは月初にまとめて見直すことで、「使って終わり」ではなく「使い方が進化する」状態に近づきます。
保存GPTにタグをつけたり、用途別にグルーピングしておくのも効果的です。

GPTとの付き合いは一度きりではありません。選定とは設計であり、設計は育つ。そのための視点と記録の仕組みを、自分のスタイルとして育てていくことが、選定力の本質です。

17-3. カスタムGPT作成の基本フローと設定仕様

17-3-1. 作成前に把握しておくべき基本条件

カスタムGPTの作成は、ChatGPT Plus（GPT-4）に加入していれば誰でもノーコードで実施できます。
ただし以下の条件と制限を理解しておくことが重要です。

• 公開範囲：非公開／リンク共有／ストア公開
• ファイル制限：最大20ファイル、合計100MBまで
• 使用モデル：通常はGPT-4（画像認識やファイル対応を含む）

これらを踏まえ、「誰に何のために作るのか」という使用目的と、「どう制御したいのか」という<strong設計意図を明確にしてから取りかかるのが理想です。

17-3-2. カスタムGPT作成の6ステップ

作成は、ChatGPT画面の左下「Explore GPTs」→「Create」で始められます。
以下が基本の流れです。

1. GPTの名前とアイコンを設定する
2. 利用目的と説明文を記述する
3. インストラクション（GPTの性格・振る舞い）を設計する
4. 補足資料（ファイルやURL）を追加する
5. テスト対話で挙動を確認・微調整する
6. 保存し、公開・共有範囲を選ぶ

初回は、完成を急がず「動かしてみてから直す」方が効率的です。最初から完璧を目指すより、仮設定→試行→改善の流れが実践的です。

17-3-3. インストラクションの構造と設計テンプレート

インストラクションは、カスタムGPTの行動原則を決定する最重要項目です。

以下の構成で書くと設計意図がブレません：

あなたは【役割】です。
対象は【ユーザー像・用途】です。
以下のスタイルで対応してください：
・語調：【例：親しみやすく丁寧に】
・出力形式：【例：箇条書き＋補足説明付き】
・制約条件：【例：専門用語は使わない】
必ず【行動指針・目的】を優先してください。

例：
「あなたは英語初学者向けの家庭教師です。相手はTOEICスコア500以下の社会人。
砕けた説明で、構文の意味を比喩で伝えてください。専門用語は避け、例文は毎回変えてください。」

最初の設計で完璧を目指さず、「違和感を感じたらすぐ調整できる柔軟性」が設計者の視点です。

17-3-4. 知識ファイルのアップロードと活用の戦略

カスタムGPTには、以下の形式で情報を補足できます：

• PDF・TXT・CSVファイル（最大20件／100MB）
• 外部URL（HTMLページ）

ただし、アップロードした情報はGPTが常に自動で参照するわけではありません。
活用精度を高めるには、以下の組み合わせ戦略が有効です：

ファイルは“読み込み可能な補助脳”程度と捉え、「いつ・どこで・何を参照させるか」を人間側で制御することが成果を左右します。

17-3-5. 公開・共有・非公開の判断基準

保存時の公開設定は、単なる「見せる・見せない」ではなく、用途とリスクを踏まえた設計判断です。

公開設定を誤ると、意図しない広まりや誤用が発生する可能性があります。企業や団体で運用する場合は、統一ルールの策定を推奨します。

17-3-6. 作成後の検証・改善・再構築フロー

どれだけ丁寧に設計しても、1回で“完璧なGPT”はできません。
重要なのは、「挙動のズレに気づき、原因を特定し、調整する」再設計ループを仕組み化することです。

改善サイクルの基本：

1. 対話をログとして記録（GPTの返答含む）
2. 期待と実際の差を言語化（例：「語調が硬すぎる」）
3. 原因を分類（口調設定ミス？インストラクション曖昧？）
4. 修正仮説を立てて微調整
5. 再テスト→比較→反映

このように1つの対話結果を「設計→観察→修正→検証→進化」というサイクルに乗せることで、GPTは自分の道具として深く定着していきます。

17-3-7. 出力からの改善判断：ズレの発見と修正視点

GPTの出力が「思っていたものと違う」と感じたとき、それを「ミス」とするだけでは改善は進みません。
設計者として重要なのは、「どこが、なぜズレているのか」を構造的に読む視点です。

主なズレの分類と修正視点：

設計上の改善は「小さな言い換え」が多く、1文字追加で大きく挙動が変わることもあります。調整は記録しながら、因果関係を確認して進めましょう。

17-3-8. 設計改善ログの記録テンプレート

自分がどんな意図で設計し、何を変えてどうなったかを記録しておくことで、再利用性と分析力が高まります。
以下は簡易フォーマットです。

このような記録を残すことで、将来「この挙動はなぜ起きたのか？」を他人に説明できるようになり、GPTの設計をチームで共有する際のドキュメントにもなります。

17-3-9. GPTの派生設計：横展開・再構成の発想法

1つのカスタムGPTを完成させたら、それをベースに「派生型」を作る発想を持つと、設計力は飛躍的に伸びます。

派生設計の3パターン：

• 対象の変更（例：初学者向け→中級者向け）
• 出力形式の変更（例：口頭調→メール文体）
• 使用資料の切替（例：社内マニュアル→製品FAQ）

これらはすべて、「既存の構造を再利用し、別の文脈に展開する」という再構成思考です。
作りきりではなく、テンプレート化・複製・再利用ができる設計は、業務の中で非常に効果的です。

17-4. カスタムGPT活用と改善の実践ポイント

17-4-1. 活用初期にすべき「試行検証」とその順番

作成直後のカスタムGPTは、まだ「意図と実装が一致していない」状態であることが多く、いきなり実務投入する前に5項目の試行チェックを行うべきです。

• 語調や口調は、ユーザー対象に合っているか？
• 出力構成（見出し・段落・箇条書きなど）は安定しているか？
• 参照知識やアップロード資料が有効に使われているか？
• 想定外の質問で、破綻・逸脱が起きないか？
• 同じ入力で再現性のある出力が返るか？

これらを記録付きで3〜5回テストしておくことで、後の改善が圧倒的にスムーズになります。

17-4-2. 業務で活かすための活用モデル例

カスタムGPTの本質は、「タスク設計済みの思考空間」として繰り返し活用できる点にあります。
以下はその代表例です。

ポイントは、「このGPTに最も向いている入力パターンは何か？」を作成者自身が見極めることです。

17-4-3. 改善サイクルを支える記録と見直しの仕組み

日常的に使いながら改良していくためには、改善ログの記録が不可欠です。
以下のようなシンプルな表でも、効果は大きく変わります。

これをNotion、Googleスプレッドシートなどに蓄積すれば、個人だけでなくチームでも改善が加速します。

17-4-4. 社内・チーム展開時の注意点と判断ガイド

社内導入にあたっては、「便利そうだから配る」ではなく、3つの共有ルールを明示することが安全運用の前提になります。

1. 意図共有：このGPTは何を支援するためのものか？
2. 判断線引：このGPTでは判断してはいけないことは何か？
3. 更新体制：設計変更や改善があったとき、誰がどこで告知するか？

これにより、ユーザーごとの認識のバラつきや、誤った使い方によるリスクを最小化できます。

17-4-5. 初期によくある失敗とその乗り越え方

誰もが最初にやってしまいがちなミスを知っておくことは、「不安の予防」と「失敗の正当化」に役立ちます。
以下に典型的なパターンをまとめます。

「誰でも最初はここでつまずく」という事例を知っておくだけで、改善行動への心理的ハードルがぐっと下がります。

17-4-6. GPTを活かす思考パターン集：出力→改善の判断法

GPTの出力を見たとき、「なんか違うな」で終わらず、「どこを直すべきか」に変換する視点を持つことが重要です。
以下は判断パターンの具体例です。

• 出力に不要な要素が多い： → 出力粒度が広すぎる。指定を「端的に」に。
• 専門的すぎて伝わらない： → 対象ユーザー像が曖昧。インストラクションでレベル指定を。
• 正しいけれど感情がこもってない： → 口調のトーンを「温かみのある表現で」と追加。

このように、「結果」から「構造のどこを直すべきか」を因数分解する視点を持つことで、設計は“プロンプト操作”から“思考設計”へと昇華していきます。

17-4-7. 他ユーザーに学ぶ：活用事例と改善メモ

自分だけで使い方を試行錯誤するのは限界があります。
他のユーザーの試行・工夫を知ることで、新たな視点や判断基準を獲得できます。

事例①：FAQ整備チーム

• 用途：製品マニュアルを読み込んで社内FAQを整備
• 課題：返答が長すぎ、逆に読みにくい
• 工夫：出力形式を「Q：一文／A：50字以内」と明示して改善

事例②：採用広報担当

• 用途：過去の記事から新卒向け紹介文を再構成
• 課題：トーンが一般的すぎて自社らしさが出ない
• 工夫：「○○社らしい語り口にしてください」と文体を指定

こうした活用ノートを共有・蓄積することで、GPTは“組織に根付いた知的資源”として成長していきます。

まとめ：GPTを「選ぶ」「作る」「育てる」スキルを獲得しよう

本記事では、GPTsストアの活用法からカスタムGPTの作成・改善・運用までを段階的に解説してきました。
単なる操作手順ではなく、「どう選び、どう設計し、どう使い続けるか」という視点から、GPTを自分の道具として使いこなすための知識と考え方を体系化しました。

この記事で得られる行動スキルは次の3つです：

• 🎯 GPTsストアで自分に合うGPTを見つけ、比較し、保存する力
• 🛠 カスタムGPTを用途・対象・文体に応じて設計・作成する力
• 🔁 作成したGPTを改善・共有・再構成しながら運用する力

GPTは“完成品”ではなく、“育てて使う環境”です。
選び方・作り方・育て方のすべてを意識することで、GPTを単なるAIではなく、あなた専用の思考補助ツールとして使えるようになります。

次回予告：画像・音声・ファイルを使いこなす

次回（第18回）では、ChatGPTの「マルチモーダル機能」に焦点を当てます。
テキストだけでは伝えきれない情報を、画像・音声・ファイルとして入力する方法と、そのときに気をつけるべき注意点を詳しく解説していきます。

こんな方におすすめ：

• 📷 画像をアップして内容を読み取ってほしい
• 📝 資料（PDFやWord）をGPTに読ませたい
• 🎙 音声で指示を出す方法を知りたい
• ⚠ プライバシーや情報漏洩のリスクが不安

ChatGPTは、もはや「文字だけのAI」ではありません。
第18回は、情報の入れ方そのものをアップデートする回としてお届けします。