GPTsは何に向いているのか｜記憶ではなく「型」とActionsで考える

GPTsは便利そうに見える。

編集者GPT、校正GPT、画像生成GPT、WordPress整形GPT、note用GPT。目的ごとに分ければ、毎回同じ説明をしなくて済む。最初は、自分専用のAI担当者が少しずつ育っていくようにも見える。

ただ、実際に使ってみると、そこは少し違った。

GPTsは、前回までを覚えて育つ相棒ではない。

OpenAI Help Centerでは、custom GPTsは現在メモリ非対応であり、過去セッションの文脈を保持しないと説明されている。ユーザー側で通常のChatGPTメモリをオンにしていても、custom GPTsの各interactionはステートレスで始まる。

つまり、GPTsに「前回の続きで」「前回決めた方針を踏まえて」と期待しすぎると苦しくなる。

では、GPTsに価値がないのかというと、そうではない。

GPTsの現時点での実感値としての価値は、記憶ではなく型の固定にある。毎回同じ役割、同じ初期条件、同じ出力フォーマット、同じ会話スターター、同じ目的の入口で始められることに意味がある。

この記事では、GPTsを「育つ相棒」ではなく「型化された入口」として考え直す。

GPTsは便利だが、育つ相棒ではなかった

GPTsは、特定の目的向けに設定したChatGPTである。

OpenAI Help Centerでは、GPTsはInstructions、Knowledge、Capabilities、Actionsなどを組み合わせて、目的に合ったChatGPTを作れるものとして説明されている。

Instructionsでは、役割、口調、目的、境界を設定できる。Knowledgeでは、参照資料をアップロードできる。Capabilitiesでは、画像生成やWeb検索などの機能を選べる。Actionsでは、外部APIと接続できる。

ここだけ見ると、GPTsはかなり強い。

ただし、重要な制約がある。custom GPTsはメモリ非対応であり、過去セッションの文脈を保持しない。各会話は基本的に新しく始まる。

そのため、GPTsは「前回までの内容を踏まえた長期プロジェクト管理」には向きにくい。

たとえば、記事シリーズで次のような使い方をしようとすると、だんだん重くなる。

• 前回の記事で決めた方針を覚えていてほしい
• 記事シリーズ全体の進捗を管理してほしい
• 前回やめた判断を次回も自動で引き継いでほしい
• 途中で変えた編集方針を覚え続けてほしい

こういう用途は、GPTsだけで抱えるより、ProjectsやCodex側のファイル管理に寄せた方がよい。

ここを誤解すると、GPTsに期待しすぎる。

GPTsを否定するものではない。ただし、記憶で育つ道具として見るより、毎回同じ型で始める道具として見た方が安定する。

GPTsで困ったこと

GPTsで困りやすいのは、前回までの方針を自動で引き継げないことだ。

たとえば、ブログ記事制作で「このシリーズでは第1弾で機能比較、第2弾でPersonalityとメモリ、第3弾でGPTs運用を扱う」と決めたとする。

通常のChatGPTやProjectsの文脈がある場所なら、その流れを会話の中で扱いやすい。しかしcustom GPTsでは、過去セッションの文脈を保持しない。次に開いたときは、基本的に新しい会話として始まる。

もちろん、Knowledgeに資料やルールを入れれば参照はできる。

しかし、Knowledgeは手動で追加・更新する必要がある。記事シリーズの進捗や最新判断を、毎回Knowledgeへ反映し続けるのは個人運営では重い。

固定資料には向いている。

• ブログの基本方針
• 文体ルール
• 固定のチェックリスト
• あまり変わらない仕様メモ
• 画像生成時の基本条件

一方で、更新頻度が高い情報には向きにくい。

• 記事シリーズの進捗
• 前回の判断変更
• 今回だけの編集方針
• 公開前の残タスク
• 実作業中に変わるメモ

こうした情報は、Projectsに置くか、Codexで管理しているファイルに残す方が扱いやすい。

Knowledgeは「固定資料」や「あまり変わらない前提」に向く。日々変わる運用状況や進捗管理を入れ続ける場所としては、少し重い。

ファイルを直す作業はCodexに寄せた方がよさそう

GPTsを編集者や校正役として使うことはできる。

ただ、記事ファイルを扱う作業では、Codexの方が運用に乗りやすい場面がある。

たとえば、誤字脱字、表記ゆれ、Markdown整形、WordPress用整形、一括修正のような作業である。

Codexはファイル単位で扱える。複数ファイルを読み、既存ナレッジとの整合を確認し、差分を見ながら修正できる。Markdownファイルとして記事を管理しているなら、修正前後の差分を確認しやすい。

これは、GPTsやChatGPTが不要という意味ではない。

方向性レビューや読者視点の違和感チェックは、GPTsやChatGPTにも価値がある。記事の主張が伝わるか、読者がどこで迷うか、タイトルと本文のズレがないかを見るなら、会話型のレビューは使いやすい。

ただし、ファイルを直す作業、整形する作業、複数箇所を一括で揃える作業は、Codexに寄せた方が安定する可能性がある。

ここも役割分担で考える。

GPTsはレビューの入口として使える。Codexはファイルを直す作業に向く。どちらか一方に寄せるより、作業の種類で分けた方がよい。

ではGPTsの価値はどこにあるのか

GPTsの価値は、記憶ではなく型化された入口にある。

毎回「あなたは○○です」と言わなくてよい。目的別の入口を作れる。出力フォーマットを固定しやすい。会話スターターを用意できる。初心者や未来の自分が、何を頼めばよいか迷いにくい。

たとえば、次のような作業には向いている。

• 画像生成の条件を毎回そろえる
• 特定用途のプロンプトを作る
• 決まった形式でレビューする
• 初心者向けに手順案内を始める
• 決まった会話スターターから作業を始める

GPTsは「成長して覚えてくれる担当者」ではなく、「毎回同じ初期条件で始められる入口」と見る。

この見方にすると、GPTsを増やす基準も変わる。

長期記憶が必要なものはGPTsに向かない。初期条件を固定したいもの、出力フォーマットを安定させたいもの、同じ目的で繰り返し始めたいものはGPTsに向く。

GPTsは覚えてくれるから便利、ではなく、毎回同じ場所から始められるから便利。ここを間違えると、期待値が少しずつズレる。

LINEスタンプ画像生成ではGPTsが効いた

IMEER LABでGPTsが効いた例として、LINEスタンプ画像生成がある。

画像生成では、毎回条件を書くのが地味に重い。

• LINEスタンプ向けの画像であること
• 370×320を意識すること
• 余白を確保すること
• 背景を扱いやすくすること
• 文字を入れるか、入れないか
• キャラクター設定を崩さないこと
• ロコ太などのキャラクター前提を踏まえること

通常のChatGPTで毎回説明してもよい。だが、毎回同じ初期条件を書くのは面倒である。

GPTsにしておくと、「LINEスタンプ用画像生成の入口」として始められる。最初から、LINEスタンプ向けの画像生成、キャラクター設定、背景、余白、サイズ、文字の扱いを固定しやすい。

ここで効いているのは、長期記憶ではない。

前回の作業を覚えてくれることではなく、毎回同じ型で始められることが効いている。画像生成プロンプトの型が安定し、相談の立ち上がりが速くなる。

もちろん、これも万能ではない。

キャラクターの一貫性、背景の扱い、文字の崩れ、審査前の確認は別途見る必要がある。GPTsにしたから自動で安定するわけではない。

ただ、LINEスタンプ画像生成のように、初期条件が毎回似ている作業では、GPTsの価値が出やすい。

Actionsには別軸の可能性がある

GPTsには、Actionsという仕組みもある。

OpenAI Help Centerでは、ActionsはGPTを外部APIへ接続する仕組みとして説明されている。設定には、接続したいサービスのAPI情報、認証情報、OpenAPI schemaが必要になる。

schemaでは、GPTがどのサーバーを呼び出せるか、どのエンドポイントを使えるか、どのパラメータを受け取るかを定義する。認証方式には、None、API key、OAuthなどがある。Public GPTsでActionsを使う場合、Privacy Policy URLが必要になる場合もある。ユーザーがAction実行を承認する場合もある。

Actionsは、単なる役割固定や型の固定とは別軸の価値である。

もし使いこなせれば、GPTsは会話の入口だけでなく、外部処理の入口にもなり得る。

IMEER LABの文脈では、たとえば次のような可能性がある。

• WordPressと接続して、記事情報を取得する
• Google Sheetsと接続して、管理表を参照する
• 独自DBと接続して、制作ログを扱う
• 自作の画像処理APIと接続する
• LINEスタンプ工房と連携する
• ライセンス管理APIと接続する
• e-Gov APIや法令検索APIと接続する

ただし、ここは現時点では評価保留である。

IMEER LABでは、Actionsを実運用として評価できていない。可能性は大きいが、実際に安定して使えるか、保守できるか、個人運営の負荷に見合うかは別問題である。

Actionsを入れると、API設計、認証、セキュリティ、エラー処理、保守、権限管理を考える必要がある。

個人運営では、「作れるか」だけでなく「保守できるか」を見る必要がある。Actionsは強い可能性を持つが、気軽に増やすものではない。

GPTsの機能・要素を整理する

GPTsには複数の構成要素がある。どれも便利だが、価値と注意点は違う。

GPTsを作るときは、この中のどれが必要なのかを先に見る。

単に「便利そうだからGPTsにする」のではなく、Instructionsを固定したいのか、Knowledgeを参照したいのか、Conversation startersで入口を作りたいのか、Actionsで外部APIとつなぎたいのかを分ける。

GPTsに向いているもの・向いていないもの

GPTsに向いているのは、型として残る作業である。

GPTsに向いているもの

一方で、GPTsに向いていないものもある。

GPTsに向いていないもの

IMEER LABではどう使うか

IMEER LABでは、GPTsを長期記憶の場所として使わない。

使うなら、型として残るものに絞る。

LINEスタンプ画像生成GPTsは、残す価値がある。毎回の初期条件が似ていて、型として固定する意味があるためである。

一方で、校正やWordPress整形はCodexに寄せる可能性がある。記事ファイルを直接扱い、差分を確認できる方が、運用として安定しやすい。

記事シリーズ管理はProjectsに置く。前回までの方針、後続記事、内部リンク、残タスクのような文脈は、GPTsよりProjectsやファイル管理に向いている。

Actionsは大きな可能性がある。ただし、まだ実運用評価は保留である。LINEスタンプ工房やWordPress、自作APIとつながる可能性はあるが、保守と権限管理まで含めて判断したい。

まとめ

GPTsを作るかどうかは、「この作業は次回も同じ型で始めたいか」で判断する。

GPTsは、記憶で育つ道具ではない。

custom GPTsは現在メモリ非対応であり、過去セッションの文脈を保持しない。各会話は基本的に新しく始まる。そのため、長期プロジェクト管理や、記事シリーズの進捗管理をGPTsに任せると苦しくなる。

GPTsの価値は、「前回までを覚えること」ではなく「毎回同じ型で始められること」にある。

毎回同じ役割、同じ初期条件、同じ出力フォーマット、同じ会話スターター、同じ目的の入口で始めたい作業には向いている。LINEスタンプ画像生成のように、条件を固定して始めたい作業では価値が出やすい。

Actionsを使えば、GPTsは外部API連携の入口にもなり得る。

ただし、ActionsはまだIMEER LABでは実運用評価できていない。可能性は大きいが、API設計、認証、セキュリティ、保守、エラー処理、権限管理まで含めて判断する必要がある。

長期文脈はProjects。ファイル処理はCodex。型化された入口はGPTs。

GPTsは増やすより、型として残るものだけ作る。このくらいの距離感で使う方が、個人運営では続けやすい。

関連記事

• ChatGPT・GPTs・Projects・Codexの違い｜個人開発とブログ運営での使い分け
• ChatGPTに「性格」を持たせるとは何か｜Personality・カスタム指示・メモリ・GPTsの違い

参考にした公式情報

• Does memory function with GPTs? | OpenAI Help Center
• GPTs in ChatGPT | OpenAI Help Center
• Creating and editing GPTs | OpenAI Help Center
• Configuring actions in GPTs | OpenAI Help Center