専門知識を活用した独自のカスタムGPTの作り方

あなたは、自分のコンテンツを知り、あなたのスタイルで話し、あなたが気にかけるタスクを手伝うChatGPTの独自バージョンを持ちたいと思ったことはありますか？それがカスタムGPTの役割です。それはあなたの個人的なAIアシスタントであり、あなたのルールによって形作られ、あなたのデータによって支えられています。サポートの質問に答えたり、製品を説明したり、メールを下書きしたり、あなたのノートから学習したり、あなたの文章作成を手伝ったりできます。最良の部分は、機械学習の専門家でなくても構築できることです。

このガイドは、あなたに二つの明確な道筋を示します：

OpenAIを使ったカスタムGPTの構築方法
Expertiseを使ったカスタムGPTの構築方法は、コード不要のビルダーで、コンテンツをプラグインし、迅速にあなたのウェブサイトにボットを設置できます

各オプションの仕組み、何に適しているか、実際に使いたい人々が使いたくなるボットの立ち上げ方を学びます。

カスタムGPTとは何か

カスタムGPTは、あなたの指示に従い、あなたの知識を使用するチャットボットです。これを二層構造と考えてください。

動作。あなたはボットに誰であるか、どのように話すべきか、どのルールに従うべきかを伝えます。
知識。あなたは、PDF、ドキュメント、サイトページ、ノートなど、最新のクリーンなコンテンツを提供します。

これら二つの部分が強固であれば、ボットは正しく聞こえ、有用で正確な回答を提供します。

人々がカスタムGPTを作る理由

一般的な理由をいくつか紹介します。

毎日同じ質問が来るため、一貫した回答を望む。
長いドキュメントから詳細を探すのに時間を浪費している。
製品やポリシーを理解する24時間365日のウェブサイトチャットを望む。
多く書いたり調査したりしており、あなたのファイルに基づいたアシスタントを望む。
あなたのプロセスに従い、ツールを知っている内部ヘルパーが必要。

カスタムGPTは専門家の代わりではありません。忙しい作業を排除し、ユーザーをより早く支援します。

始める前に必要なもの

コードは必要ありませんが、いくつかの簡単な入力で全てが簡単になります。

明確な仕事の目的。サポート、販売、オンボーディング、調査、またはその他。最初のバージョンのために一つの目標を選びます。
平易な言葉の指示。役割、トーン、制限、そしてボットが確信が持てないときの対応を定義する短いルール。
クリーンな情報源。最終版のドキュメントのみ。矛盾や古い価格、重複したFAQは含めない。
小さなテストセット。ユーザーが実際に尋ねる質問。簡単なものと難しいものを混ぜる。

これらを整えれば、迅速に構築し、十分にテストし、後の混乱を避けることができます。

パス1：OpenAIを使ったカスタムGPTの構築

OpenAIは、ChatGPTの体験内でカスタマイズされたGPTを作成できる機能を提供します。すでにChatGPTを使用している場合、これは始める簡単な方法です。

ステップ

あなたのGPTを作成します。ビルダーを開き、名前を付け、明確な指示を書きます。短い文章と直接的なルールを使用してください。例：あなたはブランドXのサポートアシスタントです。アップロードされたファイルを常に使用して回答します。確信が持てない場合は追質問をしてください。請求に関する紛争は人間にエスカレーションしてください。
知識をアップロード。価格に関するFAQ、返品ポリシー、設定ガイド、製品仕様などの焦点を絞ったファイルを追加します。最終版で明確なタイトルを付けてください。古い情報や話題外のものは削除してください。
必要に応じてスキルを有効にします。ブラウジングやコードなどのツールをオンにしたり、後でアクションを接続したりできます。シンプルに始めてください。明確な必要性があるときだけツールを追加します。
ユーザーのようにテスト。トップ30の質問を尋ねてください。正確さ、トーン、完全性を確認します。回答が曖昧な場合は指示を厳しくし、間違った場合はソースファイルを修正してください。
例を使った反復。望む声とフォーマットを示す5〜10のサンプルQ&Aペアを追加します。これにより、ボットは正しいスタイルを維持します。
チームと共有。ChatGPT内でボットを使用して内部ワークフローを行います。自分のアプリ内で公開チャットを希望する場合は、後でAPIを通じて接続できます。

この道の強み

すでにChatGPTを使用している場合、設定は迅速で馴染みやすいです。
内部ヘルパーや小規模な知識セットに最適。
最初にプロトタイプを作りたいチームにとって簡単です。

留意すべき制限事項

非常に大きいまたは乱雑な知識は、追加の作業と構造化が必要になる場合があります。
ファインチューニングはスタイルや繰り返し作業に役立ちますが、新しい事実を追加する方法ではありません。
ファイルを清潔かつ最新の状態に保つ必要があります。ゴミを入力すればゴミが出力されます。

パス2：専門知識を持つカスタムGPTを構築

Expertiseは、ウェブサイトや製品アシスタント向けのノーコードプラットフォームです。販売やサポートのユースケースに焦点を当てています。コンテンツをアップロードし、モデルを選択し、チャットをサイトに埋め込むことができます。訪問者と話すボット、データから回答、リードの資格判定、チームへの引き継ぎを希望する場合、このパスが適しています。

ステップ

プロジェクトを作成します。アシスタントに役職名を付けます。サポートアシスタント、価格ガイド、リード資格判定などが適しています。名前はルールの意図を設定します。
知識を追加します。ドキュメントをアップロードし、重要なサイトリンクを貼り付けます。製品ページ、価格、ヘルプセンター、返品ポリシー、サービスレベルの条件、主要なガイドを最初に設定します。最終的で短く焦点を絞ったファイルを使用してください。
モデルを選択します。強力な一般モデルから始めます。速度やコストが重要な場合は、軽量モデルと比較してください。同じ質問で両方をテストし、最適なトレードオフを選びます。
動作を設定します。トーン、範囲、安全性に関する短いルールを書きます。返金、法的トピック、複雑な価格設定の質問に対するガードレールを追加します。連絡先情報を尋ねるタイミングや通話を予約するタイミングを定義します。
実際のフローをテストします。価格、機能、設定、返品に関する一般的な訪問者の質問を使用します。割引の組み合わせ、部分返金、地域特有のルールなどのエッジケースも試します。回答が失敗するソースファイルを修正します。
サイトに埋め込みます。製品ページ、価格設定、ドキュメント、チェックアウトにウィジェットを追加します。最初はチャットを開いたままにし、有用性を優先します。ボットが品質を示した後にリード獲得を有効にします。
資格判定とルーティング。短い資格質問を追加します。訪問者が適合している場合は、メールアドレスを尋ね、カレンダーの空き時間を表示します。準備ができていない場合は、ドキュメントへのリンクを提供します。
毎週改善します。チャットログをレビューします。回答が弱い部分にタグを付けます。ファイルに不足している詳細を追加します。ルールを更新します。小さな変更は迅速に積み重なります。

このパスの強み

回答や予約を促進する顧客向けチャット用に構築されています。
埋め込みが簡単で、コードなしで簡単に更新できます。
速度、正確性、コストのバランスを取るために異なるモデルを試すことができます。

注意すべき点

仕事に合ったモデルを選びます。FAQには高速なモデル、長いコンテキストや複雑なロジックにはより強力なモデルを選びます。実際の質問で常にテストしてください。
アップロードしたデータは本番データとして扱います。清潔で安全に保ちます。編集できる人とチャットログを閲覧できる人を制限します。

OpenAIとExpertiseの比較：選び方

どちらのパスも効果的です。ボットがどこに配置されるかと、最初に何を行う必要があるかに基づいて選びます。

選択してくださいOpenAI もし次のような場合は：

ChatGPT内の内部ヘルパー
小規模で焦点を絞った知識ベース
すぐに使える高速なプロトタイプ

選択してくださいExpertise もし次のような場合は：

訪問者や顧客向けのウェブサイトアシスタント
リード獲得、資格判定質問、簡単な予約
コード不要の設定と高速な更新、モデル選択

最初は一つのパスから始めて後で移動することも可能です。重要なのは、ユーザーの質問とボットの応答を理解することです。

このシンプルなチェックリストでボットの正確性を向上させましょう

正確性は信頼を築きます。これらのステップを使って回答を鋭く保ちます。

明確な指示を書きます。10〜15行に制限します。役割、範囲、トーン、安全性、未知の対応を定義します。
ソースを整理します。重複と古いポリシーを削除します。各ファイルに明確なタイトルと目的を付けてください。
大きなコンテンツを分割します。大きなマニュアルを小さなガイドに分割します。1つのトピックごとにファイルを作成すると、ボットが事実を見つけやすくなります。
例を追加します。理想的なトーンとフォーマットを示します。ポリシーの変更後に例を更新してください。
エッジケースをテストします。ユーザーが行う前に難しい質問を投げかけます。見逃しを記録し、答えだけでなくソースやルールを修正します。
未知の事項を追跡します。一般的なトピックについてボットが「わからない」と言った場合、それをカバーする新しいファイルやセクションを追加します。

効果的な指示テンプレート

これをコピーして貼り付け、あなたの用途に合わせて調整してください。

あなたは[ブランドまたはチーム]の[役割]です。
あなたの目標は、[明確な仕事]でユーザーを支援することです。
アップロードされたファイルと提供されたリンクからのみ回答してください。
短く、明確な文章を使います。親しみやすく、正確に。
返金、法的請求、苦情に関する質問の場合は、連絡先情報を尋ね、人間に引き継いでください。
確信が持てない場合は、「わからない」と答え、短いフォローアップ質問をしてください。
ポリシーの回答は、一文の要約から始め、既知の場合は出典セクションのタイトルを含めてください。
事実や数字を作り話ししないでください。
ユーザーが詳細を求めない限り、回答は6文以内にしてください。

このルールを使ってテストセットを実行し、望む動作になるまで調整してください。

ボットが使えるようにコンテンツを準備してください。

優れたボットは優れた情報源から生まれます。こちらがコンテンツを準備する方法です。

唯一の情報源。ライブファイル用に単一のフォルダを選び、古いバージョンをアーカイブします。
短くてわかりやすいファイル名。役立つ例のタイトル：Pricing FAQ 2025、Returns Policy 30 Days、Setup Guide Quick Start、SLA and Support Hours。
平易な言葉。話すように書いてください。専門用語を簡単な言葉に置き換えます。人もボットも明確な文章の方が良いです。
構造化された詳細。数字や制限を明記してください。合理的な時間とは言わず、30日と書いてください。ほとんどの場合と言わず、3〜5営業日と書いてください。
例やエッジケースのメモを追加します。トリッキーなケースを含む短いセクションは貴重です。ボットはそれらの扱い方を学びます。

半日で完了するテスト計画

本格的なテストフレームワークは必要ありません。代わりにこれを行います。

30〜50の実際の質問セットを作成します。サポートチケット、販売チャット、一般的なメールを使用します。少なくとも10のエッジケースを含めてください。
各回答を4点で評価します。正確、完全、ブランドに沿って、安全。各項目に0または1のシンプルな評価を使います。
まずソースを修正します。回答が間違っているか曖昧な場合は、ドキュメントやルールを修正します。内容とルールが既に整っている場合のみモデルを変更します。
週次で繰り返します。変更後に同じセットを再実行し、リグレッションを検出します。

この軽いプロセスは、重いツールを使わずに品質を向上させ続けます。

微調整が必要ですか？

ほとんどのチームはバージョン1には微調整を必要としません。良い指示とクリーンな情報源があれば十分です。微調整は、フィールドを固定テンプレートに変えるなどの狭いタスクや、長文のトーンを維持するのに役立ちます。試す場合は、小さく始めて、非調整のベースラインと比較してください。例が高品質で、実運用で望むものと一致していることを確認してください。

データプライバシーと安全の基本事項

AIプロジェクトを本番システムのように扱います。

アクセスを制御します。ファイルのアップロード、ルールの変更、ログの閲覧を制限します。
秘密を避ける。絶対に外に出してはいけないデータをアップロードしないでください。例を含める必要がある場合は、機密フィールドを編集してください。
保持期間を設定。必要なものだけを保持します。古いログやファイルはスケジュールに従って削除してください。
ユーザーに説明する。ボットが公開されている場合は、データの使用とエスカレーションの経路についての短いメモを追加してください。

ここでの強い習慣は、あなたのユーザーとチームを守ります。

すぐに展開できる実用的なユースケース

今週、役立つアシスタントを配信できます。実用的なアイデアを紹介します。

ウェブサイトサポートアシスタント

ヘルプセンターとポリシーファイルからの回答
返品、発送、設定、一般的なエラーを処理します。
難しいケースを文脈とともに人間にエスカレーションします。

価格設定とパッケージガイド

ティア、アドオン、地域について説明します。
プランの制限とアップグレードパスを確認します。
高意図のユーザーを販売のコールに誘導します。

製品と価格ページでリードの質を評価します。

訪問者にフレンドリーな一言で挨拶します。
2〜3の適格質問をします。
適合する場合はカレンダーの空き時間を提案します。
まだ探索中の場合は役立つリンクを共有します。

内部ポリシーサポート

ハンドブックからHR、IT、法務の質問に回答します。
適切なセクションを指し、簡単な要約を提供します。
未知の情報を記録し、ハンドブックの改善に役立てます。

リサーチと執筆のコパイロット

長いドキュメントを要約します。
セクションごとの引用を抽出します。
出典へのリンク付きでアウトラインの草稿を作成します。

これらのユースケースは小さく始めて、時間とともに改善できます。

一般的な問題と迅速な解決策

ボットがふわふわしているように聞こえます。

ルールを厳格にし、正確なトーンとフォーマットを示す短い例を3つ追加してください。

ボットが古い情報を使用しています。

古いファイルをアップロードした可能性があります。最新のバージョンに置き換え、重複を削除してください。

ボットが安全な質問を拒否します。

安全ルールが厳しすぎるか不明確な可能性があります。簡素化し、最も重要なルールを最初に配置してください。

ボットが詳細を作り話します。

提供されたファイルからのみ回答するルールを追加し、情報が不足している場合は「わかりません」と答えるように指示してください。その後、不足している内容を追加します。

ボットの動作が遅い。

より高速なモデルを試し、長い指示を短縮し、重いまたは不要なファイルを削除してください。アップロードは短く焦点を絞ったものにしてください。

コスト管理をシンプルに

実際の質問に対して2つのモデルで短いA/Bテストを行います。3つのポイントを追跡します。

正確さ。ボットは正確かつ完全に回答しますか？
遅延。最初の有用なトークンはどれくらい速いですか？
コスト。1回の会話または1日の価格

あなたのユースケースに最適なバランスを選びましょう。サポートボットは速度を重視することが多いです。リサーチボットはより深い推論を重視することがあります。適切な選択はあなたの目標によります。

2つのクイックビルドプラン

A. OpenAIを使った内部ヘルパー

GPTを作成し、厳格なルールを書きます。
10〜20の焦点を絞ったPDFやページをアップロードします。
あなたの声で例のQ&Aペアを5つ追加します。
実際の質問30件でテストします。
1週間チームと共有し、フィードバックを集めます。
ファイルとルールを改善し、再テストします。

B. Expertiseを使ったウェブサイトアシスタント

プロジェクトを作成し、モデルを選びます。
価格、機能、ドキュメント、返品、SLAをアップロードします。
トーン、範囲、未知数、エスカレーションの短いルールを設定します。
2〜3の適格質問と簡単なルーティングを追加します。
商品ページ、価格ページ、ドキュメントページに埋め込みます。
週次でログを確認し、ファイルのギャップを埋め、予約とリード獲得をより多くのページで有効にします。

よくある質問

カスタムGPTを立ち上げるには開発者が必要ですか？

いいえ。ChatGPT内で構築するか、ノーコードビルダーを使用できます。深い製品統合を望む場合は開発者の助けが必要ですが、まずはコードなしで価値を証明できます。

ボットは私のプライベートデータを安全に使用できますか？

はい、良いコントロールを設定すれば可能です。アップロードとログの閲覧を制限し、秘密情報を避け、明確な保持期間を設定してください。AIの設定は本番システムと同じように扱います。

ファインチューニングは必要ですか？

通常は最初のバージョンでは必要ありません。強力なルールとクリーンなファイルでほとんどのケースを処理できます。繰り返しのフォーマットや厳格な声のコントロールには後でファインチューニングを使用します。

どのモデルを選ぶべきですか？

まずは強力な一般モデルから始めましょう。自分の質問で軽量版と強力版をテストし、精度、速度、コストの最適なバランスを選びます。

サイトのどこにボットを配置すれば良いですか？

価格、商品、ドキュメント、チェックアウトから始めましょう。これらのページは最も意図が高く、多くの質問があります。

結論

カスタムGPTは魔法ではありません。明確な指示、クリーンなソース、継続的なテストが必要です。内部ヘルパーを望み、すでにChatGPTを使用している場合は、OpenAIの道から始めてシンプルに保ちましょう。訪問者と話し、あなたのデータから回答し、リードを資格付けし、会議を予約するウェブサイトアシスタントを望む場合は、Expertiseの道が最適です。これはノーコードで、その仕事のために作られています。

狭い目標を一つ選び、厳格なルールを書き、クリーンで最終的なファイルをアップロードし、実際の質問でテストします。毎週少しずつ改善し、短期間で信頼できるAIアシスタントを手に入れましょう。時間を節約し、ユーザーを助け、自然なチームの一員のように感じられるでしょう。