ロコっぽく話してほしい。やわらかく返してほしい。辛口にレビューしてほしい。技術者っぽく整理してほしい。こうした調整は、たしかにChatGPTの使い勝手に影響する。

最初は、もっと柔らかく返してほしい、もっと率直に言ってほしい、ブログ編集者っぽく見てほしい、くらいの話だと思っていた。

ただ、実際に使ってみると、口調を変えるだけでは足りなかった。

文体は整っていても、判断基準が違う。やさしく返してくれるけれど、記事として弱いところを指摘してくれない。逆に辛口にはなるが、何を基準に辛口なのかが曖昧になる。

そこで、「性格」と一言で呼んでいたものを分解して考える必要が出てきた。

ただし、「性格」という言葉を広く使いすぎると混乱する。

OpenAIには、Personality、カスタム指示、メモリ、GPTs、Projects、Codex / AGENTS.mdなど、AIの返答や作業に影響する複数の仕組みがある。どれも「AIを自分向けに調整するもの」に見えるが、実際には影響する範囲が違う。

この記事では、公式情報をもとに、話し方、指示、記憶、役割、文脈、開発ルールを分けて整理する。

まず「性格」を雑に使わない

OpenAI Help Centerでは、ChatGPTのPersonalityは、ChatGPTが返答するときのスタイルやトーンを調整するものとして説明されている。

つまり、Personalityは話し方に関わる。

たとえば、簡潔に答える、より専門的に答える、親しみやすく答える、率直に答える、といった返答スタイルに影響する。

ここで重要なのは、Personalityを変えても、ChatGPTができることや安全ルールが変わるわけではない点である。

また、メール文、コード、SNS投稿、履歴書など、具体的な成果物を求める依頼では、選択中のPersonalityよりも、ユーザーの指示や文脈に合った出力が優先される。たとえば、やわらかいPersonalityを選んでいても、コードを書いてほしいと頼めば、コードは機能する形で出る。

Personalityは、機能追加ではなく「話し方の基本設定」に近い。

カスタム指示は、全体方針を渡す場所

カスタム指示は、ChatGPTに考慮してほしい自分の前提や応答方針を共有する設定である。

OpenAI Help Centerでは、カスタム指示はChatGPTの返答で考慮してほしいことを共有でき、基本的に全チャットへ適用されると説明されている。

IMEER LABで考えると、たとえば次のような方針を置く場所に近い。

• 日本語は常体で書く
• 技術者の作業メモに近い文体にする
• 過剰なSEO記事っぽさを避ける
• 表で整理できるものは表にする
• 仕様変更があり得るものは断定しすぎない

ただし、カスタム指示も万能ではない。

すべての成果物にそのまま出るとは限らない。会話ごとの指示や、求めている成果物の性質が優先されることもある。

カスタム指示は「全体方針を渡す場所」と考えると扱いやすい。

メモリは、継続的な個人文脈を反映する仕組み

メモリは、ChatGPTが過去の会話から得た有用な情報を、今後の応答に反映する仕組みである。

OpenAI Help Centerでは、ChatGPTは好みや関心などの役立つ文脈をチャット間で記憶し、より個人化された応答に使えると説明されている。

たとえば、次のようなものはメモリに向いている。

• IMEER LABという個人ブログを運営している
• Excel、AI、自動化、WordPress、個人開発を扱っている
• 常体の文体を好む
• AI量産記事っぽい文章を避けたい

一方で、メモリは明示的なプロジェクト管理の場所ではない。

OpenAI Help Centerでも、メモリは高レベルの好みや詳細を覚えるためのもので、正確なテンプレートや長い文章ブロックの保存先としては頼らない方がよいと説明されている。

つまり、メモリは「個人文脈を反映する仕組み」であって、「記事シリーズの管理表」ではない。

GPTsは、目的別の役割を固定する場所

GPTsは、特定の目的向けに設定したChatGPTである。

公式FAQでは、GPTsはInstructions、Knowledge、Capabilitiesを組み合わせて、目的に合ったChatGPTを作れると説明されている。

IMEER LABで使うなら、GPTsは次のような役割に向く。

• 編集者GPT
• 校正GPT
• 技術レビューGPT
• WordPress整形GPT

ここで固定するのは、単なる口調ではない。何を見るか、どの観点で返すか、どこを注意するかを固定する。

たとえば、編集者GPTなら「常体で書く」「実作業感を残す」「AI量産SEO記事っぽさを避ける」「ロココメントを入れすぎない」といった判断軸を持たせる。

ただし、GPTsは長期記憶の場所ではない。

公式FAQでは、GPTsは保存メモリ、カスタム指示、過去会話を使わず、各会話は新しく始まると説明されている。したがって、GPTsは「目的別の役割固定」に使い、長期テーマの文脈管理はProjectsに分ける方がよい。

Projectsは、長期テーマの文脈をまとめる場所

Projectsは、チャット、ファイル、プロジェクト固有の指示をまとめる作業場所である。

公式ヘルプでは、Project Memoryにより、同じProject内の会話やファイルの文脈を使えると説明されている。Project-only memoryを選ぶと、保存メモリやProject外の会話を参照せず、同じProject内に文脈を閉じられる。

記事シリーズ、長期調査、個人開発の設計メモにはProjectsが向いている。

ただし、Projectsも万能ではない。何でも入れると文脈が濁る。Projectsは「長期テーマの置き場」であって、「全部の会話を保存する箱」ではない。

Codex / AGENTS.mdは、開発ルールを置く場所

Codexは、コードを読み、編集し、テストやリンターなどのコマンドを実行できる開発向けエージェントである。

OpenAIのCodex紹介では、AGENTS.mdをリポジトリに置くことで、コードベースの読み方、テストコマンド、プロジェクト標準の守り方などをCodexに伝えられると説明されている。

ここで重要なのは、Codexに必要なのは「性格」ではなく「開発ルール」だという点である。

丁寧に話すCodexよりも、テスト手順を知っているCodexの方が実務では安定する。どのコマンドを実行するか。どのファイルを触るか。どの差分を確認するか。そういうルールをAGENTS.mdやREADMEに置く。

6つを比較する

この表を見ると、「AIに性格を持たせる」という言葉だけでは足りないことが分かる。

Personalityは話し方。カスタム指示は全体方針。メモリは継続的な個人文脈。GPTsは目的別の役割固定。Projectsは長期テーマの文脈管理。Codex / AGENTS.mdは開発作業のルール固定である。

公式情報としてはここまでで十分である。問題は、個人運営の中でどこに何を置くかである。

口調を変えるだけならPersonalityで足りることがある。けれど、毎回同じ観点で見る、同じ基準で直す、同じ手順で確認するなら、指示やルールの置き場所を分けた方が安定する。

IMEER LABではどう分けるか

IMEER LABでは、次のように分けるのが扱いやすい。

この分け方にしておくと、「AIにどういう性格を持たせるか」ではなく、「どの判断をどこに置くか」で考えられる。

ここでは概念整理にとどめる。実際にGPTsへどの判断軸を持たせ、どれを持たせないかは、次の記事で具体的に扱う。

まとめ

ChatGPTに「性格」を持たせると言っても、実際には複数の単位がある。

Personalityは話し方を調整する。カスタム指示は全体方針を渡す。メモリは継続的な個人文脈を反映する。GPTsは目的別の役割を固定する。Projectsは長期テーマの文脈をまとめる。Codex / AGENTS.mdは開発ルールを置く。

重要なのは、話し方と判断軸を混ぜないことだ。

性格、指示、記憶、役割を分けて考えると、GPTsを何でも作ればよいわけではないことが見えてくる。次の記事では、個人運営でGPTsを増やしすぎない方がよい理由を整理する。

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参考にした公式情報

• Customizing Your ChatGPT Personality | OpenAI Help Center
• ChatGPT Custom Instructions | OpenAI Help Center
• Memory FAQ | OpenAI Help Center
• GPTs in ChatGPT | OpenAI Help Center
• Projects in ChatGPT | OpenAI Help Center
• Introducing Codex | OpenAI