ChatGPTとは？何ができる？機能・モデル一覧・ビジネス活用事例・企業担当者向け導入方法・使い方徹底解説！

ChatGPTは、自然な対話を通じて文章作成、情報収集、データ分析などをこなす高性能な対話型AIです。

この記事では、ChatGPTの基本的な仕組みから、モデルの進化の歴史、無料・有料プランの違い、画像生成やデータ分析といった具体的な機能、そしてビジネスシーンでの多様な活用方法までを詳しく解説します。さらに、企業が導入する際の注意点や、より効果的に活用するためのコツもご紹介しています。

ChatGPT以外にも多くの生成AIのサービスが公開されています。

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ChatGPTとは？

ChatGPTとは、米国OpenAI社が2022年11月に公開したLLM（大規模言語モデル）を基盤モデルとして活用する対話型AIです。人間に話しかけるように指示を出すと、その意図をくみ取った文章を生成します。

公開当初はテキストの入出力に限られていましたが、現在は画像の認識や画像の生成、音声での対話、各種ファイルの読み込みに対応しています。

加えて、社内の業務システムに接続して自社データを参照したり、Web上の操作や資料作成を代行したりする機能も備わりました。

なお業務利用にあたっては、情報漏洩への対策や、著作権・商用利用への配慮が必要です。契約するプランによって、入力内容がモデルの改善に使われるかどうかや、管理者による統制機能の有無が変わります。

ChatGPTはAIモデル？

業務への適用を検討する際は、ChatGPTを次の3つの層に分けて捉えると、検討すべき論点を整理しやすくなります。

社内の会話で「ChatGPT」と「GPT-xx」といった呼び方が混在するのは、製品名とモデル名がそれぞれ別の層を指しているためです。

ChatGPTの仕組みはトランスフォーマー・ファインチューニング・推論時の思考量

ChatGPTの根底にあるのは、トランスフォーマー（Transformer）というニューラルネットワークのアーキテクチャを持ったGPTシリーズのLLMです。

回答の品質は、次の3つの段階を経て決まります。それぞれ、業務での使い方や投資判断に関わる論点が異なります。

かつては、素早く答える汎用モデルと、じっくり考える推論特化モデルを利用者が使い分ける必要がありました。GPT-5以降はこの区別が統合され、質問の内容に応じて思考の深さが自動で調整されます。

APIから利用する場合は、開発者が思考量を明示的に指定することも可能です。

事前学習と事後学習のいずれにも、自社の業務データは含まれていません。

社内規程や過去の見積書を踏まえた回答を得たい場合は、モデル自体を学習させ直すのではなく、必要なときに社内データを検索して参照させる仕組みを別途用意します。この仕組みがRAG（検索拡張生成）であり、法人プランで提供されるコネクタ機能も同じ考え方に基づいています。

ChatGPTの仕組みをこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

従来のチャットボットとの違いとは？

ChatGPTは、あらかじめ用意された回答を返す従来のチャットボットと違う点は、実際の人間と会話しているようなリアルな会話文を生成できる点です。また、それまでの会話からどのような情報がほしいのか推測し返答することもでき、本当に人と話しているような自然なやり取りができるのが特徴です。

ChatGPT、Gemini、Claudeとの違い

ChatGPT、Gemini、ClaudeはいずれもTransformer（トランスフォーマー）を基盤としており、マルチモーダル対応や安全性への配慮といった要素は、現在ではどの製品にも一通り備わっています。

かつて語られた「Geminiはマルチモーダルに強い」「Claudeは安全性を重視している」といった整理は、各社が互いの領域を取り込んだ結果、差別化の軸としては機能しなくなりました。

ベンチマーク上の性能も、モデルが更新されるたびに順位が入れ替わります。

OpenAI（ChatGPT）

OpenAI（ChatGPT）は、利用者数を土台にプラットフォーム化を進める方向を選んでいます。無料プランや低価格プランを厚く用意して裾野を広げ、その上にサードパーティのアプリや拡張機能を載せる構造です。

ChatGPT上で外部サービスを呼び出す仕組みが整備され、開発者が独自の機能を提供できるようになっているのは、この思想の表れです。無料・低価格プランへの広告導入も同じ方向性の延長線上にあります。

Gemini（Google）

Google社のGeminiは、既存サービスの中にAIを溶け込ませる方向を取っています。

検索、Workspace、Android、Chromeという巨大な利用面をすでに持っているため、新しい入口を作るよりも、社員が日常的に開いている画面の中にAIを配置するほうが浸透が早いという設計判断です。

ドキュメントやメールの文脈をそのまま扱える点は、Google Workspaceを全社導入している企業にとって実務上の差になります。

Claude（Anthropic）

Anthropic社のClaudeは、制御可能性を前提に業務へ深く入る方向を志向しています。同社が提唱したConstitutional AI（憲法AI）は、AIが従うべき原則をあらかじめ定義し、その原則に照らして応答を自己修正させる手法です。

また、モデルの能力段階に応じて提供範囲や安全対策を変える運用を取っており、最上位モデルを限定的な提供にとどめる判断も行っています。

個人向けの入口よりも、API経由や開発者向けツールでの利用に比重が置かれている点も特徴です。

ChatGPT、Gemini、Claudeの違い一覧

これらの違いは、機能一覧よりも調達経路と拡張の仕方に明確に表れます。

※最新の提供状況は各社公式サイトをご確認ください。

なお、接続仕様の欄にあるMCP（Model Context Protocol）は、AIと外部ツールをつなぐための規格としてAnthropicが公開したものです。現在はOpenAIをはじめ他社も採用しています。

そのため、特定のモデルに合わせて連携基盤を作り込む必要性は、以前より下がっています。

つまり、3社の比較で見るべきなのは「どのモデルが賢いか」ではなく、自社がすでに使っているクラウドや業務ツールとどう噛み合うか、そして将来モデルを乗り換える際にどれだけの作り直しが発生するかという点です。

関連記事：「【モデル比較】ChatGPTとClaudeの性能・設計思想・使いやすさ・安全性・価格を徹底比較」

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歴代のGPTモデルとChatGPTの時系列解説

GPT（Generative Pre-trained Transformer）は、2018年6月にパラメータ数1.17億個の初期モデルとして登場しました。そこから現在に至る流れは、大きく4つの転換点で捉えると把握しやすくなります。

1つ目は、2023年のGPT-4によるマルチモーダル化です。テキストに加えて画像を扱えるようになり、適用できる業務の範囲が大きく広がりました。

2つ目は、2025年のGPT-5による推論の統合です。素早く答える汎用モデルと、時間をかけて考える推論特化モデルの能力が統合され、質問の内容に応じて思考の深さを調整する構成へ移りました。

3つ目は、2026年のGPT-5.6によるモデルファミリー化です。同一世代の中に性能とコストの異なる複数のモデルが用意され、用途に応じて使い分ける構成になりました。

4つ目は、2026年9月に発表されたGPT-6 Astraによる、コンピューター操作と専門業務への対応強化です。Webブラウザやパソコン上の画面を操作する能力に加え、ソフトウェア開発、調査、科学、サイバーセキュリティなどの能力が強化されました。複数の工程を実行し、文書、表計算、プレゼンテーションなどの成果物まで作成できるモデルへ進化しています。

メインモデル

日常的な対話から高度なマルチモーダル処理まで、ChatGPTの核となるシリーズです。以下のようなモデルが発表されています。

なお、ChatGPTの画面上ではモデル名を直接選ぶのではなく「最速」「標準」「高」「最高」「Pro」といった処理水準から選択する構成です。

上表のモデル名は、主にAPI利用時や技術的な議論の場で使われる呼称です。

表からも読み取れるとおり、OpenAIは旧モデルの提供を比較的短いサイクルで終了します。社内システムにAPIを組み込む場合、利用中のモデルがいつまで提供されるかを確認し、後継モデルへの切り替え検証を運用計画に含めておく必要があります。

推論特化モデル（oシリーズ）

複雑な論理パズル、高度な数学、プログラミングのデバッグなど、AIにじっくり考えさせる必要があるタスクのために開発されたシリーズです。内部で思考の連鎖（Chain of Thought）を繰り返すことで、従来のLLMが苦手としていた多段階の論理処理を可能にしました。

現在はGPT-5シリーズへ統合されていますが、推論の深さを制御するという現在の設計は、このoシリーズで確立されたものです。以下のようにリリースされてきました。

o1の登場当初は、汎用モデル（GPT-4o）と推論モデル（o1）を利用者が使い分ける必要がありました。GPT-5以降はこの境界がなくなり、oシリーズとしての新モデル開発は行われていません。既存モデルも順次提供を終了しています。

現在は1つのモデルに対して、即答を求めるか熟考を求めるかを指定する（あるいはAIが自動判断する）運用が主流です。

派生モデル

特定の目的のために、メインの系列とは別に開発・公開されたモデルには以下があります。いずれも用途が限定されるため、ChatGPTの画面から選択するものではありません。

このうちgpt-oss は、企業のAI活用において第3の選択肢となり得るモデルです。

通常、OpenAIのモデルはChatGPTまたはAPI経由で利用するため、入力したデータは必ず外部のサーバーへ送信されます。これに対しgpt-ossは、モデル本体をダウンロードして自社の環境で動かせます。

gpt-oss-120bは80GBのGPU1枚で動作するよう設計されており、大規模な設備を用意しなくても運用が可能です。

外部にデータを出せない業務や、閉域網での運用が求められる環境では、ChatGPT／API／オープンウェイトの3つを比較したうえで選定することになります。

ただし、最上位モデルと同等の性能が得られるわけではないため、求める精度と情報統制の要件を天秤にかける判断が必要です。

ChatGPTの利用プラン比較一覧表

現在、以下のプランが提供されています。

• 無料（Free）プラン
• Goプラン
• Plusプラン
• Proプラン
• Businessプラン（旧Teamプラン）
• Enterpriseプラン

このうちFree・Go・Plus・Proが個人向け、BusinessとEnterpriseが法人向けです。旧Teamプランは2025年8月にBusinessへ名称変更され、チーム利用の入口はBusinessが担っています。

個人向けプランの比較

※最新の料金・機能はOpenAI公式サイト料金表をご確認ください。日本円での価格は為替や地域により変動します。

法人向けプランの比較

※本表は2026年9月時点の情報です。最新の料金・機能はOpenAI公式サイト料金表（企業向け）をご確認ください。

企業がプランを選ぶ際の判断基準

プラン選定を「1人あたりいくらか」という比較で進めると、判断を誤りやすくなります。プラン間の差は料金よりも、情報統制の水準に表れるためです。

まず押さえておきたいのが、無料プランとGoプランには広告が表示される点です。広告は回答の下部に表示され、会話の文脈に応じた内容が配信されます。

次に、入力したデータの扱いが分かれます。個人向けプランでは、設定でオプトアウトしない限り、入力内容がモデルの改善に使われる可能性があります。

一方、BusinessプランとEnterpriseプランでは既定で学習に使用されません。社員が個人契約のPlusプランで業務データを扱っている状態は、契約上も統制上も管理外となるため、部門単位でも法人プランへ移行する意味があります。

そして、管理コンソールやSSOの有無が、退職者のアカウント停止や利用状況の把握といった運用に直結します。

以上を踏まえると、選定の目安は次のようになります。

なお、ChatGPTの月額プランとOpenAI APIは別契約です。Plusプランを契約してもAPIの利用料は含まれず、API経由の利用は使った分だけの従量課金となります。

自社システムとの連携を検討する場合は、この点を予算計画に反映してください。

関連記事：「ChatGPTの制限とは？プラン別の質問回数・文字数・機能の制約や対処法を徹底解説！」

ChatGPTにおけるマルチモーダルへの対応

マルチモーダルとは、テキスト・画像・音声・文書ファイルなど、異なる種類の情報をまとめて扱える能力を指します。

公開当初のChatGPTはテキストの入出力に限られていましたが、現在は画像を読み取って内容を説明したり、指示から画像を生成したり、Excelファイルを読み込んで集計したりできます。

マルチモーダル対応が進んだことで、これまで人が目視で確認していた作業や、担当者しか扱えなかったデータ処理を任せられる範囲が広がりました。

画像生成（ChatGPT Images）

ChatGPTの画像生成機能（ChatGPT Images）は、テキスト指示からの生成に加え、アップロードした画像の編集や一部修正、アスペクト比の変更にも対応しています。

2026年4月のChatGPT Images 2.0では文字描画と構図制御が改善され、広告バナーや図解のように文字とレイアウトの両方が求められる用途でも使いやすくなりました。

会話しながら修正できるため、完成形を最初から指定できない場合にも向いています。

ただし細かな文字や、正確な位置関係が求められる図面では誤りが生じます。人が確認して修正する前提で使うことが必要です。

画像認識

ChatGPTの画像認識は、アップロードした画像の内容を読み取り、説明や分析を行う機能です。写真に写っているものを説明するだけでなく、手書きのメモを文字に起こす、グラフから数値を読み取る、スクリーンショットを見せてエラーの原因を尋ねるといった使い方ができます。

紙の書類を撮影して内容を整理したり、ホワイトボードの議論を文章化したりと、これまで手入力に頼っていた工程を短縮できる点が実務上の利点です。

一方で、判読しにくい手書き文字や、桁数の多い数値の読み取りでは誤認が起こります。

ファイル読み込み

ChatGPTは、Excel・CSV・Word・PowerPoint・PDFといった業務で日常的に使う形式のファイルを直接読み込めます。

ファイルを添付して「要点をまとめて」「この条件に合う行を抽出して」と指示するだけで処理が進むため、内容をコピーして貼り付ける手間が不要です。

長文の契約書から確認すべき条項を洗い出す、複数の報告書を横断して共通する課題を整理するなど、読み込みに時間がかかる資料ほど効果が出ます。

なお、読み込ませたファイルの扱いは契約プランによって異なります。機密性の高い資料を扱う場合は、入力内容が学習に使用されない法人向けプランを利用してください。

Advanced Data Analysis（旧Code Interpreter）

Advanced Data Analysisは、話し言葉での指示に応じてPythonのプログラムを自動生成・実行し、集計や分析の結果を返す機能です。ファイル読み込みが「内容を理解させる」機能であるのに対し、こちらは読み込んだデータに実際の計算処理を加える点が異なります。

売上データから月次の推移をグラフ化する、複数のCSVを突き合わせて差分を抽出するといった作業を、プログラミングの知識がなくても指示できます。

生成されたコードは表示されるため、処理内容を後から検証することも可能です。

かつては専用のモードを選んで実行する機能でしたが、現在はファイルを添付して指示を出せば自動的に呼び出されます。機能を意識する必要はありません。

分析の前提条件が誤っていても結果は出力されるため、数値の妥当性は利用者が判断する必要があります。

対話の質を高める機能

同じ質問をしても、前提となる情報がAI側に共有されているかどうかで、返ってくる内容の実用性は大きく変わります。ChatGPTには、やり取りの手段を広げる機能と、自社や自分の文脈を反映させる機能が用意されています。

音声対話（GPT-Live）

ChatGPTは、キーボード入力に加えて音声での対話に対応しています。2026年7月に投入されたGPT-Liveにより、従来のAdvanced Voice Modeから仕組みが刷新されました。

最大の変化は、相手の発話が終わるのを待たずに、聞きながら同時に話せる点です。

従来は一方が話し終えてから応答するターン制でしたが、GPT-Liveでは相づちを打つ、途中で割り込む、考えている間も会話を継続するといった振る舞いが可能になり、電話に近い感覚でやり取りできます。

移動中の情報整理や、語学の練習といった用途に適しています。一方で、発話の書き起こしは実際の内容と完全には一致しないため、正式な議事録には別の手段が必要です。

canvas

canvasは、チャット欄とは別に編集画面を開き、文章やコードを共同で作り込むための機能です。

通常のチャットでは、修正を依頼するたびに全文が再出力されるため、どこが変わったのか追いにくくなります。canvasでは直したい箇所だけを選択して指示を出せるため、他の部分に影響を与えずに部分修正を重ねられます。

文章の長さやコードの記述言語を、画面上の操作で変更することも可能です。

提案書の推敲、既存コードのリファクタリングなど、一度で完成させるのではなく何度も手を入れる作業に向いています。

グループチャット

グループチャットは、複数の利用者が同じ会話に参加し、そこにAIが加わる招待制の機能です。従来の一対一のやり取りとは異なり、チームでの議論にAIを同席させられます。

特徴は、AIが常に応答するのではなく、会話の流れを読んで発言すべきタイミングを判断する点です。人同士の議論が進んでいる間は口を挟まず、意見を求められた場面や事実確認が必要な場面で応答します。

企画の壁打ちや、複数部門にまたがる論点整理に使えます。なお個人のMemory機能とは分離されており、私的な記憶内容がグループ側へ持ち込まれることはありません。

Memory機能

Memory機能は、会話の中で得た情報を記憶し、以降のやり取りに反映させる仕組みです。「これを覚えておいて」と指示すれば明示的に記憶させられるほか、会話の中で重要と判断された情報は自動的に保存されます。

業務では、自社の事業内容や担当領域、資料作成時の書式ルールなどを記憶させておくと効果が出ます。依頼のたびに前提条件を説明し直す必要がなくなり、指示が短くて済むようになります。

記憶した内容は設定画面から一覧で確認でき、個別の削除や機能自体の無効化も可能です。案件情報など残したくない内容を扱う際は、履歴を残さないモードを併用してください。

カスタム指示機能

カスタム指示機能は、回答の方針をあらかじめ設定しておく機能です。会話の内容を後から記憶するMemory機能に対し、こちらはすべての会話に適用される規定をあらかじめ登録する点が異なります。

「結論から述べる」「専門用語には注釈を付ける」「箇条書きを多用しない」といった指定のほか、自分の職種や関わっている業務を書いておくことで、回答の粒度が用途に合ってきます。

社内で利用を広げる際は、部門ごとに推奨する設定内容を用意しておくと、利用者による出力品質のばらつきを抑えられます。導入初期の教育コストを下げる手段としても有効です。

学習モード（Study Mode）

学習モード（Study Mode）は、答えをすぐに提示せず、段階的な問いかけによって利用者自身に考えさせる応答モードです。2025年7月に追加されました。

通常のChatGPTは求められた答えを直接返しますが、このモードでは「まずどこから考えますか」といった形で思考の手順を促し、理解度に応じてヒントの粒度を調整します。

企業では、新人研修や資格取得の支援といった人材育成の場面で活用できます。答えを教える道具として使うと社員のスキルが育たないという懸念に対し、理解を確認しながら進められる手段として位置づけられる機能です。

作業を自律的に代行するエージェント機能

エージェント機能はAIが自ら手順を組み立て、複数の工程をまたいで作業を進めるものです。Webサイトを開いて情報を集め、内容を整理し、資料の形にまとめるところまでを一度の指示で完結させられます。

対話による支援から業務の代行へと役割が変わるため、適用できる範囲は大きく広がります。一方で、実行結果を人がどう確認するかという運用設計が不可欠になります。

ChatGPT agent

ChatGPT agentは、2025年7月に追加されたエージェント機能です。ChatGPTに割り当てられた仮想的なコンピューター上で、Webの閲覧や操作、データ分析、資料作成、外部アプリとの連携を実行します。

たとえば「競合3社の料金体系を調べて比較表にまとめる」と指示すれば、以下を一続きの作業として進めます。

1. 各社のサイトを順に開く
2. 必要な情報を抽出
3. 表として出力する

人が数十分かけていた工程を任せられる点が特徴です。

なお、フォーム送信や購入といった取り消しの効かない操作の前には確認を求める設計になっており、すべてを無条件に実行するわけではありません。

Deep Research

Deep Researchは、指定したテーマについてWeb上の情報を横断的に収集・分析し、出典付きのレポートを作成する機能です。2025年2月に追加されました。

通常の検索が数件の情報源をもとに要約を返すのに対し、Deep Researchは数十件規模の情報源を突き合わせ、数分から数十分をかけて調査します。

市場調査や技術動向の把握、競合分析など、担当者が数時間かけていた作業に相当します。

ただし、出典として参照されるのはあくまで公開情報です。記載内容の正確性は情報源の質に左右されるため、重要な判断に用いる際は出典元の確認が必要です。

Search（検索）

ChatGPTは質問の内容に応じてWeb検索を実行し、参照したページへのリンクとともに回答します。検索が必要かどうかは自動で判断されますが、利用者が明示的に指定することも可能です。

この機能により、モデルの学習データに含まれない最新情報にも対応できます。製品の最新仕様、法改正の動向、他社のプレスリリースなど、時点が重要な情報を扱う場面で欠かせません。

リンクが提示されるため、回答の根拠をその場で確認できる点も実務上の利点です。前述のDeep Researchが時間をかけた調査であるのに対し、こちらは日常的な確認作業に向いています。

なお、検索は現在では標準的な動作として組み込まれており、利用者が有効化するものではありません。回答に出典リンクが表示されていれば検索が行われたと判断でき、表示がなければモデル自身の知識にもとづく回答です。

タスク機能

タスク機能は、指定した日時に処理を自動実行し、結果を通知する機能です。一度きりの実行だけでなく、毎日や毎週といった繰り返しの設定にも対応しています。

業務では、定期的に発生する情報収集の自動化に使えます。「毎週月曜の朝に、担当業界のニュースを要約して通知する」「月初に前月の指標をまとめる」といった形で、担当者が忘れずに実行する必要があった作業を仕組み化できます。

対話を都度立ち上げる使い方から、必要な情報が定期的に届く運用へ切り替えられる点が、この機能の位置づけです。

ChatGPT Pulse

ChatGPT Pulseは、利用者が指示を出す前に、関心のある情報を自動でまとめて届ける機能です。2025年9月に発表されました。

過去のやり取りや、連携したカレンダーの予定をもとに、その日に関係しそうな話題を選び、カード形式で提示します。前述のタスク機能が利用者の指定した条件で動くのに対し、Pulseは何を届けるかの選定自体をAIが行う点が異なります。

商談前の相手企業の動向確認など、調べるべきと分かっていても後回しになりがちな情報収集を補う用途に向いています。

Operator

Operatorは、ブラウザを自動操作するAIエージェントとして2025年1月に試験提供されましたが、同年7月にChatGPT agentへ統合され、単独のサービスは終了しました。

ChatGPT Atlas

ChatGPT Atlasは、ChatGPTを組み込んだWebブラウザとして2025年10月に公開されましたが、2026年8月9日に提供を終了しました。ブラウザ操作を伴うエージェント機能は、ChatGPTデスクトップアプリおよびChrome拡張機能へ移行しています。

ChatGPTで社内データと接続する機能

ChatGPTが学習しているのは一般に公開された情報であり、自社の規程や過去の案件情報は含まれていません。そのため「自社の見積基準に沿って概算を出す」といった依頼には、そのままでは対応できません。

この差を埋めるのが、社内データと接続する機能です。RAG（検索拡張生成）と呼ばれる仕組みを用い、質問のたびに社内の情報を検索して回答の根拠とします。

なお、これらはChatGPTの画面から社内データを参照する機能です。自社の業務システム側にChatGPTを組み込む場合は別途API連携が必要になります。

社内知識機能（Company Knowledge）

社内知識機能（Company Knowledge）は、法人向けプランで提供される、社内の情報を横断的に検索して回答する機能です。

Slack、Google Drive、SharePoint、GitHubなどに保管された資料を対象に、質問に関連する箇所を探し出し、どの文書のどの部分を根拠としたかを示したうえで回答します。出典が提示されるため、内容の妥当性を利用者が確認できます。

重要なのは、既存のアクセス権限がそのまま適用される点です。閲覧権限のない資料は検索対象にならないため、この機能を導入したことで社内の情報統制が緩むことはありません。

ただし、権限設定そのものが実態と合っていない場合は、その不備が表面化します。

業務アプリとのコネクタ連携

コネクタは、ChatGPTと社内で使っている業務アプリをつなぐ接続機能です。法人向けプランでは60以上のアプリに対応しており、Slackやドキュメント管理ツールに加え、課題管理や営業支援のツールとも接続できます。

前述の社内知識機能が保管された資料を「読む」用途であるのに対し、コネクタは接続そのものを担う土台にあたります。接続先を増やすほど参照できる情報が広がり、資料を探して添付する手間がなくなります。

管理者は、どのアプリを接続するか、書き込みを伴う操作を許可するかを設定画面から制御できます。全社展開の前に、接続範囲を業務上の必要性に応じて絞り込んでおくことをおすすめします。

ChatGPTの機能を拡張・内製する仕組み

標準機能だけでは、自社固有の業務にそのまま当てはめられない場面が出てきます。ChatGPTには、用途に合わせて振る舞いを作り込んだり、外部サービスの機能を呼び出したりする仕組みが用意されています。

これらは「利用する側」と「提供する側」の2つに分かれます。自社業務のためにカスタマイズするのか、自社サービスをChatGPT上で提供するのかで、検討すべき内容も担当する部門も変わります。

GPTs機能

GPTsは、特定の用途に合わせてChatGPTをカスタマイズし、独自のアシスタントとして保存できる機能です。あらかじめ指示内容と参照させる資料を設定しておけるため、利用者が毎回条件を説明する必要がなくなります。

「議事録を自社の書式に整えるGPT」「問い合わせ対応の下書きを作るGPT」といった形で業務ごとに用意し、社内メンバーへ共有できます。属人化していた作業手順を、誰でも同じ品質で実行できる形にまとめられる点が利点です。

2026年8月以降、新規GPTの作成と公開はBusiness・Enterprise・Eduのワークスペースに限定されました。Free・Go・Plus・Proといった個人向けアカウントでは、既存GPTの利用と編集はできるものの新たに作成することはできません。

社内の業務手順をGPTとして整備し、部門内で共有していく運用を想定する場合、法人プランの契約が前提条件になります。作成したGPTを一般公開できる場としては、2024年1月に開設されたGPT Storeがあります。

プラグイン／アプリ

プラグインは、ChatGPTから外部のサービスやツールを呼び出すための仕組みです。専用のディレクトリから追加すると、会話を離れることなく該当サービスの検索や操作を行えます。

前述のコネクタが社内データの参照を担うのに対し、プラグインは外部サービスの機能そのものを取り込む点が異なります。

法人プランでは、管理者が導入可能な範囲を設定画面から制御できます。

なお、2023年に提供されていた同名の「プラグイン」機能は、GPTsへの再編にともない2024年に終了しました。現在の仕組みは名称こそ同じですが、別のものと理解してください。

Apps SDK

OpenAI Apps SDKは、ChatGPT上で動作するアプリを開発・提供するための公式キットです。ここまでの機能が利用する側の話であったのに対し、こちらは自社サービスをChatGPT上で提供する側の仕組みにあたります。

APIが自社システムにAIの機能を組み込むものであるのに対し、Apps SDKはその逆で、ChatGPTという利用者の集まる場に自社サービスを載せる形になります。

テキストの応答だけでなく、ボタンやフォームといった操作可能なUIを会話の中に表示できる点が特徴です。

自社サービスへの新たな流入経路を検討する際に、選択肢の一つとなります。

Adobeのクリエイティブアプリとの連携

外部サービスがChatGPT上で提供されている代表例が、Adobeとの連携です。2025年12月にPhotoshop、Express、Acrobatの3アプリが統合され、ChatGPTの会話画面から画像編集、デザイン制作、PDF編集を行えるようになりました。

Photoshopでは背景のぼかしや色調補正を言葉で指示でき、会話内に表示されるスライダーで微調整できます。Expressではテンプレートをもとにバナーや資料を生成し、AcrobatではPDFの結合やOCR、機密情報の墨消しまで実行できます。

専用ソフトの操作を覚えなくても一定の作業を完結できる点が、この形態の意義です。

All Tools機能

All Toolsは、検索やデータ分析、画像生成といった複数の機能を、切り替え操作なしに1つの会話の中で使えるようにした仕組みです。2023年にGPT-4 Turboとあわせて導入されました。

導入当初は機能ごとにモードを選ぶ必要があったため、この統合は利便性の面で大きな変化でした。

現在は標準的な動作として組み込まれており、利用者が意識して有効化するものではありません。質問の内容に応じて、必要な機能が自動的に呼び出されます。

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ChatGPTの活用法は？

こちらでは、多岐にわたる活用法について説明します。

社内業務の自動化

ChatGPTを活用することで、社内の規則や規定等に関する質問への対応や、業務フローに関する質問への対応を自動化できます。自社特有の情報を参照可能なチャットボットを構築することで、これまで特定の従業員が対応していた業務の自動化が可能です。

尚、このように自社の独自情報を参照させる仕組みはRAG（検索拡張生成：Retrieval-Augmented Generation）と呼ばれ、多くの日本企業がRAGを活用したチャットボットを構築しています。

顧客対応の自動化

ChatGPTを活用することで、以下のような顧客対応の自動化が可能です。

• パーソナライズされたDMの送信
• ヘルプデスクの対応
• 商品やサービスの注文に対する対応
• 顧客への提案内容作成
• 顧客アンケート結果の分析
• FAQの作成

高性能なチャットボットとしての顧客対応の自動化はもちろん、顧客への提案内容の作成や顧客アンケート結果の分析など幅広く利用することができます。

マニュアル・研修資料作成

ChatGPTの自然言語処理能力と大規模な知識ベースを活用することで、効率的かつ高品質なマニュアル作成が可能になっています。与えられた情報や指示に基づいて、人間が書いたかのような読みやすい文章を生成することができます。

また、製品や業務プロセスに関する情報を理解し、それを分かりやすく説明する能力を持っています。複雑な概念を簡潔に解説したり、手順を明確に記述したりすることが得意です。

広告クリエイティブ作成

ChatGPTは、広告クリエイティブ作成において強力なサポートツールとして活用されています。自然言語処理技術を活用し、ターゲット層に響くキャッチコピーや広告文を短時間で生成することが可能です。

さらに、ブランドトーンやメッセージ性を考慮した表現の調整も柔軟に対応できます。これにより、従来手間のかかっていたアイデア出しやコンセプト設計のプロセスが効率化され、クリエイティブ制作のスピードと質が向上します。

関連記事：「広告運用にChatGPTを使う事前リサーチ・改善の手法をプロンプト例付徹底解説！」

コンテンツ・文章作成の効率化

ChatGPTで以下のようなビジネス文章を作成することができます。

• 提案文
• 発注書、稟議書
• 申請書
• メールの下書き
• ウェブサイトのコンテンツ

生成された文章をもとに、編集やブラッシュアップを行うことで、従来よりも効率的に記事を作成することが可能となります。

関連記事：「資料作成のためのおすすめ生成AIサービス！自動化・高品質・低コストなど5つの導入メリットとは？」

SNS 投稿のアイデア創出・投稿文章の作成

ChatGPTに投稿の目的やターゲットを伝えることで、バリエーション豊かな投稿文章やハッシュタグを生成することができます。字数や表現方法などを指定すれば、各SNSに特化した投稿アイデアを作成できます。

また、画像を認識することもできるため、商品画像などに関する説明文やキャプションのアイデアも生成できます。

文書の要約

ChatGPTは文章の要約ができます。長い文章を打ち込んだ後や説明文をコピペした後に、「文章を要約して」と送ると要約文を返してくれます。

例えば、「◯◯について教えて」と質問をしてその答えが返ってきた後に「要約して」と送ると「◯◯」について要約してわかりやすく教えてくれたりします。

リストや表の作成

エクセル等で作成する事の多いリストや表をChatGPTで作成することもできます。

品目や性能、値段などの比較したい項目を指定することで比較表や候補リストを作成することができ、社内外での提案文の資料を簡単に作成することができます。

ChatGPTで作成したリストをエクセルで活用する方法をこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

システム開発でのコード生成

ChatGPTは、プログラミングにおけるコーディングの補完として非常に有用です。システム開発のすべてのフェーズで生成AIを活用するAI駆動開発にも使われます。

システム開発での要件定義、リファクタリング

実は、この効果はプログラミングの前段階である「要件定義」から始まっています。要件定義のフェーズでChatGPTを活用し、ユーザーの曖昧な要望を明確な機能仕様に落とし込むことで、その後のコーディング指示がより的確になります。

また、コードレビューの自動化にも一役買うことができます。具体的には、コードのスタイルガイドに従っているか、または一般的なプログラミングのベストプラクティスに適合しているかを評価することができます。

レガシー言語のモダナイゼーション支援

ChatGPTは、ブラックボックス化したCOBOLなどのレガシーシステムを近代化（モダナイゼーション）する際の強力な支援ツールです。

その優れた言語能力により、難解なソースコードを解析して処理内容を日本語で分かりやすく要約したり、失われた仕様書をリバースエンジニアリングによって再作成したりすることが可能です。

また、古いコードをより保守性の高い構造に書き換えるリファクタリングの提案や、Javaなど現代的な言語への変換（マイグレーション）のたたき台を生成することで、開発工数を大幅に削減します。

調査と情報提供

質問に対して人間のように自然に答えてくれます。気になることや調べてほしいことについて「◯◯について教えて」「◯◯とは何？」と質問すると、それに対して回答を送ってくれます。

インターネットで検索して情報を収集することが多いかと思いますが、プロンプトで質問することで情報を収集できます。

このような情報は、新製品の開発方針を決定する際や、マーケティング戦略を考える上で非常に価値のあるデータとなります。さらに、この情報を活用することで、企業はデータドリブンな意思決定を行い、市場での競争力を一段と高めることができるでしょう。

マーケティング分野に限定してChatGPTの活用事例をこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

文章の添削と校正

ChatGPTは、文章の添削と校正にも優れた能力を持っています。

例えば、企業で内部報告書やプレゼンテーション資料を作成する際、文法や表現の誤りはプロフェッショナリズムを損なう可能性があります。活用することで、そのようなミスを事前に防ぐことができます。

議事録の作成などで高品質な文書を短時間で作成できる点があります。これにより、企業は外部の校正サービスに依存することなく、内部で資料作成の効率を高めることができます。

また、文書の品質が向上することで、企業全体のブランドイメージも高まるでしょう。

外国語学習支援

ChatGPTの音声入力・音声会話機能は、外国語学習支援において活用できます。例えば、スマートフォンアプリやPCの拡張機能を通じて、自然な発音でAIと対話しながら英会話やその他の言語を練習することが可能です。

ユーザーが話した内容をリアルタイムでテキストに変換し、文法や発音の誤りを指摘するフィードバックを受け取れます。そのため、独学でも効果的にスキルを向上させられます。

関連記事：「ChatGPTの教育分野での活用例は？メリット・課題・実例を徹底解説！」

タスク管理

ChatGPTをAPIを用いて自社システムと連携させることで、自動的にタスクを分類したり、優先度を設定することが可能になります。

タスク管理は、企業運営において欠かせない要素です。しかし、多くの場合、タスク管理は手作業で行われ、その結果、効率が落ちることが少なくありません。

具体例を挙げると、「今週の重要なタスクは何ですか？」と尋ねると、登録されたタスクリストから重要度や緊急度に基づいて、最適なタスクを提示してくれます。

担当者は単純作業から解放され、より高度な分析や戦略的な業務に専念できるようになります。タスクの処理時間が大幅に短縮され、人的ミスも減少します。

データ分析と予測

データ分析と予測は、ビジネス戦略を練る上で欠かせない要素です。ChatGPTはこの領域でも非常に有用で、特にAPI連携を活用することで、その能力を最大限に引き出すことができます。

従来のデータ分析ツールとの違いは、自然言語処理の能力を活用して、テキストデータや顧客のレビューも分析に取り込むことができる点です。

また、従来の販売データに加えて、SNSやオンラインレビューでの顧客の反応も分析します。

ChatGPTとエクセルを連携してデータ分析する方法をこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

コミュニケーションの翻訳

多国籍企業や海外との取引が多い企業にとって、翻訳は避けて通れない課題です。ChatGPTは高度な自然言語処理能力を持つため、翻訳作業も得意とします。

多言語対応が可能なため、翻訳や多言語のコンテンツ作成にも活用できます。また、言語や文化の違いを理解し、地域特有のニュアンスを取り入れたコンテンツを生成することも可能です。

従業員が多言語でのコミュニケーションにストレスを感じることなく、より効率的な業務運営が可能になることは大きなメリットです。

AIを活用した翻訳サービスの事例をこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。自社サービスの多言語対応や、海外顧客へのアプローチが可能となり、グローバルな市場へのビジネス展開ができるようになります。

尚、OpenAIの提供するWhisperという音声認識モデルと組み合わせることで、上記のようなリアルタイム多言語翻訳が可能となります。

アイデア生成

ChatGPTは、自然言語処理（NLP）の高度な能力を持つため、アイデア生成にも非常に適しています。アイデア生成の壁打ちに使うことで、アイデア生成のスピードと質の向上が期待可能です。

ChatGPTは多くの文献や記事、フォーラムなどから学習しています。そのため、一つの問題に対しても多角的な視点からアイデアを提供することができます。

データドリブンな意思決定

データドリブンな意思決定は、現代ビジネスにおいて欠かせない要素です。ChatGPTをAPIとして既存のビジネスインテリジェンスツール（BIツール）に組み込むことで、このプロセスがさらに進化します。

市場のトレンド分析から、顧客の購買履歴やレビューまで、多角的にデータを解析することができます。

例えば、新製品の市場投入前に、競合他社の製品レビューを解析し、その情報を新製品の開発にフィードバックするといったケースが考えられます。このような手法を取ることで、市場での成功確率を高めることができるでしょう。

商品・サービスの多言語対応の強化

自社商品の商品やサービス情報の多言語対応は、グローバルなビジネス展開において必須の要素です。ChatGPTをAPIとしてCRMやCMSに組み込むことで、この多言語対応が一段と強化されます。

この機能の活用によるベネフィットは、海外市場でのビジネス展開がスムーズに行える点です。例えば、新規市場に参入する際に、既存のマーケティング資料をその国の言語に翻訳する作業が大幅に効率化されます。

マインドマップの作製補助

マインドマップは中心テーマから情報を整理する手法で、ChatGPTとの相性が抜群です。入力されたテーマから関連概念を自動抽出し、階層構造を瞬時に構築できます。自然言語での指示だけでアイデアを体系化し、専門スキルがなくても誰でも簡単に利用可能です。

作業時間を大幅に短縮し、質の高いアイデア構築や多角的な視点の提案に集中できます。

ペルソナ作成支援

ChatGPTはマーケティング分野でのペルソナ作成を効率化し、質を向上させる強力なツールです。具体的なターゲット像を多角的な視点から構築できるため、マーケティング戦略の精度向上に貢献します。

実際の活用方法としては、サービスや商品の説明を入力し「このサービスに最適なペルソナを3人分作ってください」と依頼することで、名前、年齢、職業、趣味、課題など詳細なペルソナ情報を生成できます。これにより、「誰に」「どのように」訴求すべきかが明確になり、効果的なマーケティング施策の立案が可能になります。

動画制作支援

ChatGPTを動画制作企画、アイデア出しの高速化に活用できます。動画のテーマやターゲットに応じた多様なアイデアを迅速に提案してくれます。

また、動画の構成に沿った具体的なセリフやナレーションを自動生成できます。専門的な内容も分かりやすく、ターゲットに合わせたトーンで作成可能です。

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ChatGPTを使い始める方法は？

ChatGPTを利用する方法には、以下の選択肢があります。

• ブラウザまたはデスクトップアプリ
• スマホアプリ
• API
• ChatGPT Enterprise
• Microsoft Copilotなど、他社サービス経由で利用する
• オープンウェイトモデルを自社環境で動かす

ブラウザ・デスクトップアプリから使う

PCのブラウザから登録して始める方法が最も一般的です。専用の環境構築は不要で、アカウントを作成すればすぐに利用を開始できます。

より踏み込んだ使い方を求める場合は、デスクトップアプリという選択肢もあります。ブラウザ版の機能に加え、複数タブの操作やファイルのダウンロードを伴うエージェント型の作業に対応しており、PC上の他のアプリと並行して使いやすい設計です。

ログイン方法はこちらで、ChatGPTが使えない場合の対処法はこちらで解説しています。

関連記事：「ChatGPTの電話番号認証は必要？有料版・API利用での違い・エラー回避方法まで徹底解説！」

スマホアプリから使う

App Store（iPhone）またはGoogle Play Store（Android）からアプリをダウンロードして利用できます。類似の名称を持つアプリが多数存在するため、開発者名がOpenAIであることを確認してください。

音声での対話や、カメラで撮影した画像の読み取りは、スマホアプリのほうが扱いやすい場面があります。一方で、GPTsの作成や一部の設定はWeb版でのみ行えるため、用途に応じた使い分けが必要です。

APIを使う

APIを利用すると、自社のアプリケーションやサービスにChatGPTの機能を組み込めます。社内システムへの実装や、自社製品への機能追加を行う場合はこの方法が前提となります。

調達経路は複数あり、それぞれ管理方法が異なります。

※最新の提供状況は各社公式サイトをご確認ください。

すでに全社のクラウド基盤が決まっている企業では、その基盤上で調達できるかどうかが実務上の判断材料になります。認証やアクセス制御を新たに設計せずに済むためです。

なお、APIの利用には開発の知識と適切なセキュリティ設計が必要です。

ChatGPT Enterpriseを利用する

ChatGPT Enterpriseは、全社規模での導入を想定した法人向けプランです。入力したデータが既定でモデルの学習に使用されず、SOC 2に準拠した環境で運用されます。

管理者向けには、メンバーの権限管理やSSO、利用状況の把握、監査ログといった機能が用意されています。情報システム部門が統制を担保したうえで全社展開できる点が、個人向けプランとの本質的な違いです。

料金は個別見積もりとなるため、利用人数や必要な機能を整理したうえで問い合わせることになります。

ChatGPTを会社利用する方法、注意点はこちらで詳しく説明しています。

Microsoft Copilotなど他社サービス経由で利用する

OpenAIのモデルは、他社のサービスに組み込まれた形でも利用できます。

代表的なのがMicrosoft Copilotです。WordやExcelといった業務アプリの中でAIを使えるため、新しいツールを開かせることなく社内へ浸透させやすい点が特徴です。

ただし、現在のCopilotはOpenAIのモデルだけを使う仕組みではありません。Microsoftは他社のモデルも選択できる構成へ移行しており、管理者の設定によって、どのモデルで処理されるかが変わります。

「Copilotを導入すればOpenAIの最新モデルが使える」とは限らない点に注意が必要です。利用するモデルを指定したい場合は、ChatGPTの法人プランやAPIを直接契約する方法を検討してください。

Microsoft CopilotとChatGPTの違いはこちらで詳しく解説しています。

オープンウェイトモデルを自社環境で動かす

ここまでの方法はいずれも、入力したデータが外部のサーバーへ送信されます。これに対し、gpt-ossのようなオープンウェイトモデルであれば、モデル本体を自社の環境に配置して動かせます。

外部にデータを出せない業務や、閉域網での運用が求められる環境における選択肢です。gpt-oss-120bは80GBのGPU1枚で動作するよう設計されており、大規模な設備を前提としません。

一方で、最新の最上位モデルと同等の性能は得られず、GPUの調達や運用体制の整備も自社で担うことになります。求める精度と情報統制の要件、そして運用負荷を比較したうえで判断してください。

ChatGPTと自社システムとの連携方法・進め方

企業がChatGPTを効果的に活用するためには、いくつかの前提条件と導入ステップが必要です。特に、企業が自社システムと連携して使うためには、APIを活用して自社のシステムやサービスとGPTを連携することが必要になります。

生成AIの導入にあたってコンサルを依頼するメリット、コンサルの選び方はこちらで特集していますので併せてご覧ください。

API連携の前提条件

APIを自社システムと連携する上で、GPTの性能を最大限発揮するためには、データの整理が事前に行われていることが望ましいです。また、個人情報や機密情報の取り扱いに関するポリシーが明確であることも重要です。

関連記事：「ChatGPTを既存のシステムに組み込める？何ができる？手順・メリット・注意点を徹底解説！」

ニーズ分析

まず、企業内で活用する目的とニーズを明確にします。これにより、どのような機能が必要か、どの程度の予算がかかるかが見える化されます。

開発会社ベンダーの選定

次に、ChatGPTを使ったシステムの開発会社を選定します。信頼性と実績のあるベンダーが望ましいです。

もちろん、社内に連携を行う開発実装が可能なエンジニアの方がいらっしゃれば、エンジニアの方におまかせしても良いかもしれませんが、開発会社は、類似の開発を多く行っており、どのような箇所に気をつけなければいけないのか、などのノウハウを保有しています。

そのため、内部開発にこだわる必要がなければ、ノウハウのある外部の開発会社への依頼を検討しましょう。

プロトタイピング・PoC

小規模なプロトタイプを作成します。これにより、実際にシステムが企業のニーズに適しているかを確認するPoCを実施します。

求めている回答が返ってくるのか、精度は十分か、を適切に判断できるように、開発の前段階から目標値を設定しておくと良いでしょう。

また、実際にサービスを利用するスタッフや顧客とのコミュニケーションを通して、本当に求めている精度なのかどうかを確認することも重要です。

特にChatGPTを活用したシステムの場合は、自動で回答を生成するというLLMの特性から、間違った回答を生成していないかの検証が重要です。

デプロイメント・実装

プロトタイピング・PoCが成功したら、実際にシステムに組み込むためのデプロイメント・実装を行います。

APIを通して連携した結果を、正しく自社システムに連携できているか、オペレーションに問題はないか、も含めて確認を行いながら実装を進めていきます。

運用と最適化

デプロイメント後は、定期的なメンテナンスと最適化が必要です。

特に、ChatGPTが生成するデータや文章の品質を維持するための監査が不可欠です。求めている回答が行われない場合は、追加のデータを取り込んだり、プロンプトを見直したりして、運用が行える状態を構築していく必要があります。

ChatGPTを企業で活用する際の注意点

ChatGPTの活用には多くのメリットがありますが、その一方で注意すべき点も存在します。ここでは、導入前に社内で方針を決めておくべき論点を整理します。

機密情報の取り扱い

最初に確認すべきは、入力した内容がモデルの学習に使われるかどうかです。個人向けプランでは、設定でオプトアウトしない限り学習に利用される可能性があります。一方、法人向けプランやAPI経由の利用では既定で使用されません。

社員が個人契約のアカウントで顧客情報や仕様書を扱っている状態は、会社として把握も統制もできません。利用を禁止するのではなく、統制の効く環境を用意したうえで移行させるほうが現実的です。

あわせて、入力してよい情報の範囲を明文化し、社内に周知してください。禁止事項だけを並べるより、判断に迷う場面の具体例を示すほうが定着します。

関連記事：「ChatGPTの履歴はどんな時に削除すべきか？方法や注意点を徹底解説！」

ハルシネーションと事実確認

ハルシネーションとは、AIが事実でない内容をもっともらしく生成する現象です。文章として自然に読めてしまうため、内容を知らない人ほど気づきにくい点が問題になります。

特に誤りが生じやすいのは、学習データに含まれない最新情報、専門性の高いニッチな分野、そして指示が曖昧な場合です。Web検索を伴う回答では出典リンクが表示されるため、根拠の有無を見分ける手がかりになります。

また、入力したデータ自体が誤っていても、AIはそれを前提として回答します。集計や分析を任せる場合は、入力データの正確性も含めて確認が必要です。

対外的な資料や意思決定に用いる情報については、誰がどの段階で確認するのかを業務手順に組み込んでください。

関連記事：「ChatGPTの回答精度を上げる方法は？RAGの活用方法・プロンプト設計のコツも徹底解説！」

プロンプトの工夫で精度を高める

回答の質は、指示の出し方によって大きく変わります。従来のWeb検索のようにキーワードを並べるだけでは、当たり障りのない一般論しか返ってきません。

精度を高めるうえで効果が大きいのは、次の3点です。

こうした指示の工夫はプロンプトエンジニアリングと呼ばれます。

ただし、個人の工夫に依存させると社内で品質のばらつきが生じます。カスタム指示機能やGPTsを使い、よく使う指示を組織の資産として蓄積していく形が有効です。

偏りのある出力への配慮

AIは学習データに含まれる傾向をそのまま反映するため、特定の属性に対する偏りを含んだ表現が生成される場合があります。採用や評価、顧客対応など、人に関わる業務で用いる際は特に注意が必要です。

利用する企業側でモデルの学習内容を変えることはできません。そのため、出力をそのまま使わず、人が確認する工程を残すことが対策になります。

用途によっては、AIの利用範囲そのものを限定する判断も必要です。

関連記事：「技術的に可能でもChatGPTでできないことは？規約の禁止事項・スペック制限・注意点を徹底解説！」

エージェント機能の実行範囲を管理する

エージェント機能は、AIが自ら判断して外部のサービスを操作します。回答が誤っていた場合は読み手が気づけますが、実行された操作は取り消せない場合があります。

送信、購入、データの書き換えといった操作の前には確認を求める設計になっていますが、確認を求められた側が内容を精査せず承認してしまえば意味がありません。運用にあたっては、以下を決めておいてください。

• エージェントに接続を許可する業務アプリの範囲
• 読み取りのみを許可するか、書き込みまで認めるか
• 実行結果を誰が確認するか

法人向けプランでは、管理者が接続先や操作の権限を設定できます。全社展開の前に、まず読み取り中心の設定から始めることをおすすめします。

モデルの提供終了に備える

見落とされやすい論点が、利用中のモデルがいつまで提供されるかという点です。OpenAIは旧モデルの提供を比較的短いサイクルで終了しており、数か月から1年程度で切り替えが必要になった例もあります。

画面から使う分には後継モデルへ自動的に移行されますが、APIを自社システムに組み込んでいる場合は影響が異なります。モデルが変われば出力の傾向も変わるため、想定どおりに動作するかの再検証が必要です。

導入時には、モデルの提供終了に関する告知の確認方法と、後継モデルへの切り替え検証を誰が担うのかを運用計画に含めておいてください。特定のモデルの挙動に強く依存した作り込みは将来の負債になります。

アカウントの共有は規約違反

利用規約上、複数人でのアカウント共有は禁止されており、アカウントが停止される可能性があります。

費用を抑える目的で1つの有料アカウントを部署で共有するケースが見られますが、規約違反であることに加え、誰が何を入力したかを追跡できないという統制上の問題も生じます。複数名で使うのであれば、法人向けプランを契約してください。

Safety evaluations hub

Safety evaluations hubは、OpenAIがモデルの安全性評価の結果を公開している場です。2025年5月に開設されました。

ヘイトスピーチの回避、ジェイルブレイクへの耐性、ハルシネーションの発生頻度、指示の優先順位の遵守という4項目について、モデルごとの評価が確認できます。

社内でAI利用の方針を説明する際や、モデル選定の根拠を示す際の材料として活用できます。ベンダーの説明を鵜呑みにせず、公開されている評価にあたる姿勢は、他社モデルを検討する場合にも有効です。

ChatGPTについてよくある質問まとめ

まとめ

ChatGPTは今後の仕事の在り方を大きく変えるものとして注目されています。自社システムにChatGPTを組み込むためのAPIの使用料金もリーズナブルであり、これからますます新しいサービスがリリースされていくでしょう。

普段人と話すのと同じ感じで業務を自動化することができ、知識がなくても誰でも業務の効率化が進んでいくでしょう。

特に、企業が保有する独自データベース（独自ノウハウ）等を活用し、APIと連携をさせることで、企業独自のChatGPTサービスの活用は今後も増えていくことが想定されます。

ChatGPTの導入支援/活用支援や、自社ビジネス向けのカスタマイズ開発を行ってくれる会社をお探しの場合は、こちらのChatGPTの導入支援、カスタマイズ開発に強いおすすめ会社紹介記事もぜひご参考ください。