GPTs（カスタムGPT）の作り方と業務への組み込み方

「ChatGPTは使っているけど、毎回同じようなプロンプトを打つのが面倒。自社の業務に特化したAIを作れないだろうか。」

その答えがGPTs（カスタムGPT）です。プログラミング不要で、自然言語の指示だけで「自社専用のAIアシスタント」が作れます。

WebLeapでは、社内業務用のGPTsを複数開発・展開し、問い合わせ対応、提案書作成補助、データ分析レポート生成などに活用しています。この記事では、GPTsの作り方から業務への組み込み方まで、実践的に解説します。

GPTsとは何か

GPTs（旧Custom GPTs）は、OpenAIが提供するChatGPTのカスタマイズ機能です。通常のChatGPTと異なり、以下の設定が可能です。

Instructions: 役割、トーン、対応範囲をカスタム設定
Knowledge: 自社の資料やデータをアップロードして参照させる
Actions: 外部APIと連携して実際の処理を実行

つまり、「自社の知識を持ち、自社のルールに従い、自社のシステムと連携する」AIアシスタントが作れるということです。

GPTs作成の3ステップ

ステップ1：Instructions設計 — AIの「人格」を定義する

Instructionsは、GPTsの核となる設定です。ここで以下を明確にします。

1. 役割の定義
   例：「あなたはWebLeapの営業アシスタントです」

2. 対応範囲の設定
   例：「提案書の下書き作成、見積もり計算、FAQ回答を担当します」

3. トーンと制約
   例：「丁寧な日本語で回答。不確かな情報は推測せず、確認を促す」

4. 出力フォーマット
   例：「提案書は必ず以下のセクションで構成：背景→課題→提案→費用→スケジュール」

設計のコツ: Instructionsは長すぎると精度が落ちます。500〜1,500字程度に収め、最も重要なルールを上部に配置してください。

ステップ2：Knowledge設定 — AIに「知識」を与える

自社の資料をアップロードすることで、GPTsがその内容を参照して回答できるようになります。

アップロードに適した資料の例：

製品・サービスの概要資料
FAQ集
営業トークスクリプト
社内規程・マニュアル
過去の提案書テンプレート

注意点: 機密性の高い情報（顧客の個人情報、未公開の財務情報など）のアップロードは慎重に。OpenAIのデータ取り扱いポリシーを確認した上で判断してください。

ステップ3：Actions連携 — AIを「実行者」にする

Actionsを設定すると、GPTsが外部サービスのAPIを呼び出せるようになります。

例えば：

Google Sheetsのデータを取得・更新
Slackにメッセージを投稿
CRMの顧客情報を検索
カレンダーの空き状況を確認

Actionsの設定にはAPI仕様（OpenAPI Schema）の記述が必要です。技術的なハードルは上がりますが、ここまでできると業務自動化のレベルが一段上がります。

WebLeapでのGPTs活用事例

事例1：提案書作成アシスタント

設計思想: クライアント情報を入力すると、WebLeapの提案テンプレートに沿った提案書の下書きを生成。過去の提案書パターンをKnowledgeに登録し、品質の均一化を実現。

効果: 提案書作成時間が1本あたり4時間→1.5時間に短縮。

事例2：社内FAQ Bot

設計思想: 社内規程、経費精算ルール、各種申請方法をKnowledgeに登録。「有給の申請方法は？」「出張精算の締め日は？」等の問い合わせに自動回答。

効果: 管理部門への問い合わせが月50件→10件に減少。

事例3：SEOコンテンツ構成案ジェネレーター

設計思想: ターゲットキーワードを入力すると、検索意図分析→競合構成分析→記事構成案の生成までを自動化。WebLeapのコンテンツ品質基準をInstructionsに組み込み済み。

効果: コンテンツ企画時間が1記事あたり3時間→40分に。このGPTsは、月間PV200→70万達成を支えたコンテンツ量産体制の基盤となりました。

GPTs設計でよくある失敗

失敗1：Instructionsの「詰め込みすぎ」

私が最初に作ったGPTsは、Instructionsに3,000字以上のルールを書き込みました。結果、指示が矛盾して意図しない回答が頻発。

教訓：Instructionsは「最も重要なルール5つ」に絞り、詳細はKnowledgeファイルで補足する構成がベストです。

失敗2：Knowledgeの「更新忘れ」

製品仕様が変わったのにKnowledgeファイルを更新し忘れ、GPTsが旧情報で回答していた事例がありました。月1回のKnowledge更新スケジュールを設定しましょう。

GPTsの社内展開を成功させるコツ

最初は1つの業務特化型から始める: 汎用的なGPTsは使われません
利用者に「何ができるか」を明示する: GPTsの冒頭メッセージで対応範囲を説明
フィードバックループを回す: 利用者の声を集め、2週間ごとにInstructionsを改善
成功事例を社内共有する: 「このGPTsで○時間削減」を見える化

GPTs活用の将来展望

GPTsは現在も急速に進化しています。Actions連携の強化、マルチモーダル対応（画像・音声の入出力）など、できることは加速度的に増えています。

今のうちにGPTsの設計・運用ノウハウを蓄積しておくことは、企業のAI活用力の基盤となります。

現場からの一言

GPTsの本質は「自社の知識とルールをAIに教え込む」ことです。最も大切なのは、作る前に「このGPTsで何を解決するのか」を明確にすること。目的なきGPTsは使われないGPTsになります。1つの業務課題から始めてください。

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