【2026年最新版】ChatGPTのCustom GPT（GPT Builder）の作り方完全ガイド｜初心者でも5分で自分専用AIが作れる

「自分だけのChatGPTが作れるらしいけど、実際どうやるの？」そんな疑問を持ってこのページにたどり着いた方も多いのではないでしょうか。ChatGPTには、いつもの汎用AIとは別に「自分専用にカスタマイズしたAI」を作れる機能があります。

この記事では、その機能を使ってオリジナルのAIを作る具体的な手順を、準備段階から公開まで順番に解説していきます。さらに、外部サービスと連携させる応用的な設定や、作った後に気をつけたいポイントについても触れていきますね。

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Custom GPT（GPTs）とは？何ができる機能なのか

Custom GPT、通称「GPTs」は、ChatGPTの中に自分専用のAIを作れる機能のことです。普段使っているChatGPTがオールラウンダーだとすると、GPTsは「特定の仕事だけを任せる専属スタッフ」のようなイメージを持ってもらうとわかりやすいかもしれません。

たとえば「議事録を決まった形式でまとめてくれるAI」や「自社の商品知識だけを参照して質問に答えてくれるAI」など、用途を絞ることで、毎回同じ指示を書かなくてもぴったりの回答が返ってくるようになります。プログラミングの知識がなくても、日本語で会話しながら作れる手軽さが特徴です。

GPTsは主に3つの要素で組み立てられています。

• Instructions（指示文）：AIにどう振る舞ってほしいかを伝える、いわば取扱説明書のような部分
• Knowledge（知識）：PDFやテキストファイルをアップロードして、AIに独自の情報を参照させる機能
• Actions（外部連携）：カレンダーや業務システムなど、外部のサービスとつなげる機能

とても便利な機能ではあるものの、万能というわけではありません。基本的には話しかけられたときにだけ動く仕組みなので、決まった時間に自動で何かを実行するといった使い方には向いていない点は、あらかじめ知っておくと安心です。

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GPTsを作る前に必要な準備（対応プラン・料金）

GPTsは、誰でもすぐに作り始められるわけではありません。まず押さえておきたいのが、作成にはChatGPT Plus以上の有料プランへの加入が必要という点です。無料プランやGoプランでは、他の人が公開しているGPTsを使うことはできても、自分でゼロから作ることはできません。

「とりあえず無料で試してみたい」と思っていた方にとっては少し残念なお知らせかもしれませんが、逆に言えば、対応プランにさえ入っていればそれ以上の複雑な準備はほとんど不要です。作成自体は会話形式で進むため、専門的な知識を事前に勉強しておく必要はありません。

とはいえ、いくつか手元に用意しておくとスムーズに進められるものがあります。以下のチェックリストで、自分の状況を確認してみてください。

作成前に準備しておきたいもの

• ✅ ChatGPT Plus・Team・Pro・Enterpriseのいずれかのアカウント


• ✅ GPTに覚えさせたい資料（PDF・Word・テキストなど、あれば）


• ✅ 作りたいGPTの名前・アイコンのイメージ（後から変更可能）


• ✅ 外部サービスと連携したい場合は、そのAPIの情報

特に大事なのは、最後の「作りたいGPTの名前・アイコンのイメージ」よりも、実は「どんな目的で、誰のために使うAIなのか」を一言で言えるようにしておくことです。目的があいまいなまま作り始めると、次のGPT Builderとの対話でうまく要望が伝えられず、settingsの調整に余計な時間がかかってしまうことがあります。

資料やAPI情報は必須ではなく、なくても基本的なGPTsは作成できます。まずはプランの確認だけ済ませて、次のステップに進んでみましょう。

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【基本】対話形式でGPTsを作る手順

準備が整ったら、いよいよ実際にGPTsを作っていきます。ここでは、初心者の方でも迷わず進められる「対話形式」での作り方を、画面を開くところから順番に見ていきますね。

GPTsを探す〜作成画面を開くまで

まずは、GPTsを作るための画面にたどり着くところからスタートです。次の手順で進めてみてください。

1. ChatGPTの画面を開き、左側のメニューから「GPTを探す（Explore GPTs）」を選択します
2. 画面右上にある「＋作成する（Create a GPT）」ボタンをクリックします
3. 「Create」タブが開いた状態でGPT Builderとの会話画面が表示されます

ここまでは特に迷うポイントはないはずです。次の対話部分から、実際にAIの中身を作り込んでいきます。

GPT Builderとの対話でAIの設定を進める

GPT Builderは、あなたの要望を聞き取りながら設定を自動で組み立ててくれる、いわば「作成アシスタントAI」です。何のための操作かというと、この対話を通じて名前やInstructionsの土台を、コードを書かずに作り上げていく作業になります。

1. 「どんなGPTを作りたいか」を、日本語で自由に伝えます（例：「請求書の内容を要約してくれるGPTを作りたい」）
2. GPT Builderから提案される名前やアイコンの案に対して、修正してほしい点があれば伝え、問題なければそのまま承認します
3. 用途をより深掘りする質問がいくつか続くので、答えていくと、その内容がInstructionsとして自動的に反映されます

やり取りの回数に厳密な決まりはありませんが、2〜3往復ほど会話をすると、輪郭のはっきりしたGPTに仕上がっていくことが多いです。応用的な使い方の一例として、占い診断に特化したGPTを作る場合の会話の進め方も参考になるので、気になる方はあわせてチェックしてみてください。

本文中でオリジナルの占いGPTを作る流れについて紹介したので、詳しい作成例はこちらの記事もあわせてご覧ください。

プレビュー画面でテスト会話を行う

設定がある程度できたら、公開する前に必ず試しておきたいのがプレビューでの動作確認です。何のための操作かというと、実際に自分が思い描いた通りにAIが応答してくれるかどうかを、この段階でチェックしておくためです。

1. 画面右側のプレビューエリアに、想定している質問を実際に入力してみます
2. 返ってきた回答が、目的に沿った内容・トーンになっているか確認します
3. ズレを感じた場合は、左側の対話画面に戻って「もっとこうしてほしい」と伝え、調整を繰り返します

この段階で納得がいく回答が返ってくるようになれば、次は細かい設定を調整していくステップに進みます。

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Configureタブで詳細設定を行う方法（Instructions・Knowledge）

対話形式である程度形になったら、次は「Configure」タブに切り替えて、細部を手動で調整していきます。GPT Builderとの会話だけでも動くGPTは作れますが、ここを整えるかどうかで、実際の使い勝手が大きく変わってきますよ。

Instructionsで役割・振る舞いを細かく指定するコツ

Instructionsは、AIに「あなたはこういう役割で、こう振る舞ってください」と伝える指示文です。目安として8,000文字程度まで記述できますが、長く書けばいいというものではありません。

特に効果的なのが、抽象的な言い方ではなく、数値で具体的に制約を加えることです。たとえば「わかりやすく答えて」ではなく「回答は箇条書き3点以内でまとめて」のように書くと、AIの回答が安定しやすくなります。

ただし、途中で「思ったような指示文がなかなか書けない」と感じることもあるかもしれません。そんなときは、指示文（プロンプト）そのものの基本的な書き方を先に押さえておくと、Instructionsの精度もぐっと上がります。

プロンプトの基本的な組み立て方について詳しく知りたい方は、こちらの記事も参考にしてみてください。

Knowledgeにファイルをアップロードして精度を上げる方法

Knowledgeは、PDFやテキストファイルをアップロードして、そのAI専用の知識として参照させられる機能です。目安として最大20ファイル、合計約512MBまで対応しており、社内マニュアルや商品情報などを読み込ませておけば、汎用のChatGPTでは答えられない専門的な質問にも対応できるようになります。

ここで一つ、勘違いしやすいポイントがあります。ファイルをアップロードしたからといって、AIがその内容を一言一句完璧に暗記して、何でも正確に答えられる万能AIになるわけではありません。Knowledgeは検索の仕組みを使って関連しそうな部分を都度参照する仕組みのため、質問の仕方によっては、資料内の情報をうまく拾いきれないこともあります。

また、ファイルの形式によっても検索精度に差が出やすく、複雑なレイアウトのPDFよりも、シンプルなテキストやマークダウン形式のほうが、AIにとって内容を拾いやすい傾向があります。大事な資料を読み込ませる際は、できるだけ整理されたシンプルな形式にしておくと安心です。

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作成したGPTsを保存・公開する方法

Instructions・Knowledgeの調整が終わったら、あとは保存して公開するだけです。公開といっても大がかりな作業ではなく、誰に見せるかを選ぶだけのシンプルなステップになります。

画面右上にある「Save（保存する）」を押すと、公開範囲を選ぶ画面が表示されます。ここで選べる選択肢は次の3つです。

• 自分のみ：作った本人だけが使える、いわば試作段階向けの設定
• リンクを知っている人のみ：URLを共有した相手だけが使える設定。社内の一部メンバーだけに使ってもらいたいときに向いています
• 全員：GPT Storeに公開され、誰でも検索して見つけられる設定

迷ったときの選び方はシンプルで、身内だけで使うなら「自分のみ」か「リンクを知っている人のみ」、多くの人に使ってもらいたいなら「全員」を選べば大丈夫です。最初から「全員」で公開する必要はなく、まずは「自分のみ」で試してみて、問題なさそうであれば公開範囲を広げていくという進め方でも十分です。

なお、公開範囲はあとからでも変更できるので、一度決めたら変えられないというプレッシャーを感じる必要はありません。気軽に試しながら、ちょうどいい範囲を見つけていきましょう。

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【応用】外部サービスと連携する「Actions」の設定手順

基本的なGPTsで満足できたら、ここからは少し応用編です。Actionsという機能を使うと、GoogleカレンダーやSlackといった外部サービスとGPTsをつなげて、より実用的なAIに育てることができます。設定にはやや専門的な操作が含まれるので、ここから先はスマホよりもPCでの作業をおすすめします。

似た仕組みとして、ChatGPT自体にも外部サービスとつながる「コネクター機能」が用意されています。Actionsは自分が作ったGPTsだけに組み込む個別の連携、コネクターはChatGPT本体に組み込む共通の連携、というイメージの違いがあるので、あわせて知っておくと理解が深まります。

ここでは例として、Googleカレンダーと連携する場合の設定手順を見ていきましょう。

Google Cloud側でAPIと認証情報を準備する

Actionsを使うには、まず連携先のサービス側（今回はGoogle）で、接続を許可するための準備をしておく必要があります。何のための操作かというと、GPTsが安全にGoogleカレンダーへアクセスできるよう、身分証明にあたる情報を発行しておく作業です。

1. Google Cloud Consoleにアクセスし、新しいプロジェクトを作成します
2. 「Google Calendar API」を検索して有効化します
3. 「OAuth同意画面」を設定し、テストユーザーとして自分のメールアドレスを追加します
4. 「認証情報を作成」から「OAuthクライアントID」を選び、アプリケーションの種類は「ウェブアプリケーション」を選択します
5. 発行されたクライアントIDとクライアントシークレットを、後で使うのでメモしておきます

この時点で発行されるクライアントIDやシークレットは、いわば連携用のパスワードのようなものです。他人に見られない場所に控えておいてください。

GPTs側でActions（OpenAPIスキーマ・認証）を設定する

Google側の準備ができたら、今度はGPTsの編集画面に戻って、連携の受け口を作っていきます。

1. GPTsの編集画面にあるActionsのセクションで「新しいアクションを作成」をクリックします
2. 連携内容を定義する「OpenAPIスキーマ」をJSON形式で入力します
3. 「認証（Authentication）」で「OAuth」を選び、先ほどメモしたクライアントID・クライアントシークレット、GoogleのOAuth認証URL・トークンURLを入力します
4. 画面に表示される「承認済みのリダイレクトURI」をコピーし、Google Cloud側の設定画面に戻って登録します

連携が正しく動くか動作確認する

設定が終わったら、最後に実際に動くかどうかを確認しておきましょう。

1. プレビュー画面で「明日の予定を教えて」のように、連携機能を使う質問を入力します
2. 初回はGoogleアカウントへのログインと認可を求める画面が表示されるので、内容を確認して許可します
3. カレンダーの情報が反映された回答が返ってくれば、連携は成功です

ここまでできれば、単に質問に答えるだけでなく、外部の情報を取り込んで動くGPTsの完成です。次は、実際に運用していく上で気をつけておきたい点を確認していきましょう。

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GPTs運用で失敗しないための注意点

GPTsが完成すると、つい「これでもう安心」と思ってしまいがちですが、運用していく上で知っておかないと後で困ることがいくつかあります。公開する前に、次のポイントを一度チェックしてみてください。

まず誤解しやすいのが、「GPTsを作れば、毎朝決まった時間にメールを送ってくれる」といった、自動で動き続けるイメージを持ってしまうケースです。GPTsはあくまで、ユーザーが話しかけたときに1回だけ動く仕組みになっています。スケジュールを組んで能動的に動かしたり、複数の作業を自分の判断で連続してこなしたりすることは、この機能の範囲では難しいと考えておいてください。

次に気をつけたいのが、Actionsで設定した外部連携の安定性です。OAuthによる認証は、接続したら永久にそのまま使えるというものではありません。認証の情報は手動での管理が前提になっているため、環境やAPI側の仕様変更によって、数週間ほどで接続が切れてしまうことがあります。「急に連携が動かなくなった」と感じたら、まずは認証をやり直してみるとよいでしょう。

特に、社内資料や顧客情報など機密性の高いファイルを扱う場合は、公開範囲を「自分のみ」または「リンクを知っている人のみ」に限定しておくと、リスクを大きく減らせます。

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GPTsで物足りない場合の代替策（Claude Codeとの使い分け）

GPTsを実際に使ってみると、「もっと複雑な作業を任せたい」「決まった時間に自動で動かしたい」といった、この記事の前半でお伝えした限界にぶつかることもあるかもしれません。そんなときに選択肢に入ってくるのが、Claude Codeという別のツールです。

どちらが優れているというより、向いている作業がはっきり分かれているので、自分の状況と照らし合わせながら比較してみてください。

比較項目	GPTs	Claude Code
トリガー	ユーザーの手動入力のみ	スケジュール実行・イベント駆動が可能
ファイル操作	アップロード済みファイルのみ	ローカル・リモートファイルを直接操作
処理ステップ	単一のAPI呼び出し	複数ステップを自律的に連鎖実行
設定難易度	スキーマ記述が必要でやや高め	自然言語の指示のみで比較的低め
コスト目安	月額20ドル〜	プランにより月額200ドル程度〜

表からもわかる通り、GPTsは「手軽に始められる分、できることの範囲が決まっている」ツールです。一方のClaude Codeは、設定の自由度が高い分、日常的に何度も繰り返す作業や、複数のツールをまたいだ処理を任せたい場合に力を発揮します。

目安として、次のように考えるとわかりやすいかもしれません。社内FAQのように1問1答で完結する用途や、AI活用をこれから始める段階であれば、GPTsで十分対応できます。逆に、月に何度も発生する定型作業を自動化したい場合や、SlackやCRMなど複数のサービスを横断する処理をさせたい場合は、Claude Codeのほうが向いています。

Claude Codeは非エンジニアの方でも、日本語で業務ルールを書いたファイルを用意するだけで使い始められます。もう少し詳しい始め方が気になる方は、こちらの記事もあわせてチェックしてみてください。

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よくある質問