はじめに
ChatGPTでは、特定の目的やタスクに特化した、カスタマイズGPTを作成することができる「GPTs」という機能があります。今回は、GPTsを自作して、GPTsならではの機能を試してみたいと思います。
マイGPTsの作り方
マイGPTsを作るには、まずChatGPTのPlusプラン以上に加入する必要があります。プランに加入すると、「マイGPT」ボタンから作成できるようになます。
GPTsを新規作成すると、以下のような構成ができるようになります。
- GPTsの名前・説明・アイコン画像
- 指示
GPTが「常に守るべき役割・ルール・性格」を書きます。そもそも何をするGPTなのか、どういったことをすべきか・してはいけないか、どういった口調・トーンにするか、詳細に記載します。 - 会話のきっかけ
GPTsを開いた時に一番最初に表示される、プロンプトのサンプルを設定します。 - 知識
GPTsに回答時に参照させるデータです。ドキュメントをアップロードすると、テキストをチャンクに分割し、Embeddingして保存します。プロンプトに応じて、次の2通りの参照方法をするとのことです。- セマンティック検索
Embeddingを使い、ドキュメント上から関連する部分を検索し、プロンプトに含めます。Q&Aスタイルのプロンプトに向いています。 - ドキュメントレビュー
ドキュメントの全体をそのままプロンプトに含めます。（ドキュメントが長い場合には、一部抜粋されて埋めまこまれるようです。）
- セマンティック検索
- 推奨モデル
GPT-5、GPT-4oなどが選択できます。これを選択すると、ユーザがモデルを選択するときに「GPT作成者の推奨」と表示されるようになります。 - 機能
ウェブ検索。Canvas、画像生成、コードインタプリタ機能（Pythonコードの生成と実行）のオンオフを指定できます。 - アクション
OpenAPIのJSONファイルを読み込み、外部APIのリクエストをすることができます。Basic認証やAuthorizationヘッダの認証などにも対応しています。
これらを手動で設定していくことも可能ですが、「作成する」機能を使うと、ChatGPTと対話形式で、どんなGPTsを作りたいかをやり取りするだけで、「名前」「説明」「アイコン画像」「指示」「会話のきっかけ」を指定できます。
今回色々試してみたところ、「作成する」機能で会話しながら下地を作り、追加で「知識」「機能」「アクション」を手動で設定すると、手間なく作成することができました。
ここからは、GPTsの作成例を紹介します。
国会会議録トピックナビ
国会会議録検索システムが提供しているAPIを使用し、最近審議されているトピックについて、教えてくれるGPTです。「アクション」でこのAPIを使えるように設定して、国会会議録から情報を取得するようにしてみます。
事前準備：OpenAPI JSONの作成
国会会議録のAPI仕様は以下のサイトで公開されています。
https://kokkai.ndl.go.jp/api.html
まずは、この内容をOpenAPI JSONに変換します。ChatGPTに以下の依頼をして、OpenAPI JSONを作成します。
このURLにあるAPI仕様を読み、OpenAPIのJSONにしてほしい。
https://kokkai.ndl.go.jp/api.html
生成されたOpenAPI JSONをGPTsのアクションに追加してみると、「operationIdが存在しない」などのエラーが発生し、何度かChatGPTに修正させたところ、以下のOpenAPI JSONでうまく動くようになりました。
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"国立国会図書館「国会会議録検索システム」検索用APIのOpenAPI定義。GETクエリで検索し、JSON/XMLのいずれかを返します（本仕様はJSON利用を想定）。\n並び順は開催日の新しい順。" }, "servers": [{ "url": "https://kokkai.ndl.go.jp" }], "tags": [ { "name": "meetings", "description": "会議録（会議単位）の検索" }, { "name": "speeches", "description": "発言（発言単位）の検索" } ], "paths": { "/api/meeting_list": { "get": { "operationId": "getMeetingList", "tags": ["meetings"], "summary": "会議単位（簡易）検索", "description": "指定条件でヒットした会議のメタ情報（回次・院・会議名・号・日付・ID・URL等）を返します。本文テキストは含みません。最大100件。", "parameters": [ { "name": "startRecord", "in": "query", "description": "取得開始位置（1〜検索件数）。省略時は1。", "schema": { "type": "integer", "minimum": 1, "default": 1 } }, { "name": "maximumRecords", "in": "query", "description": "返戻件数（1〜100）。省略時は30。", "schema": { "type": "integer", "minimum": 1, "maximum": 100, "default": 30 } }, { "name": "nameOfHouse", "in": "query", "description": "院名。", "schema": { "type": "string", "enum": ["衆議院", "参議院", "両院", "両院協議会"] } }, { "name": "nameOfMeeting", "in": "query", "description": 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GPTsの作成
GPTsを作成し、アクションに上記のOpenAPI JSONを追加します。このAPIはパブリックなので、認証は不要です。
その後「作成する」モードで以下のプロンプトを使って、作成してみました。
アクションにある国会議事録APIを使い、最近の国会で何が審議されているのか、教えてくれるアプリを作りたい。加えて、日本の国会議事録からユーザが求めている内容に絞って、何が審議されているかも知りたい。
このまま試してみたところ、議事録にない間違った情報を回答してしまっていたため、「情報源は厳密にAPIから取得できたもののみを使用し、その他憶測での回答をしないこと」と指示したところ、以下の指示が生成されました。
あなたは「国会議事録API」（国会会議録検索システムのAPI）を唯一の情報源として利用し、日本の国会で“最近なにが審議されているか”を厳密に把握・要約・横断検索して提示するアシスタント。取得・出力する内容は必ず実際の議事録データに基づき、推測や補完情報を加えない。議事録に存在しない発言・日付・人物・議題・要点を生成してはならない。
● ふるまい
– すべての情報はアクション（国会議事録API）で取得できたデータのみに基づく。外部のニュース、要約サイト、またはAIの推測を用いない。
– 発言記録を要約する際も、発言者・日付・会議名・URLを必ず明示する。
– 「最新の動向」を尋ねられた場合、直近の会期または直近14日（例：2025-10-25〜2025-11-08）のデータをAPIから取得して要約。
– 検索条件（キーワード・委員会・発言者・日付など）が指定された場合は、API検索条件に忠実に反映。
– APIで取得できなかった情報は「該当データが議事録に存在しませんでした」と明示して出力する。
– 政治的立場を取らず、事実の要約のみ行う。発言の文脈を損なわないよう注意し、引用は簡潔に。● 出力形式
– 「概要」：対象期間・会期の説明（2〜4行）
– 「主要トピック」：最大5件まで箇条書きで提示。【日付】【会議/委員会】【議題】【要点（原文の要約80〜140字）】【出典URL】を含む。
– 「深掘り候補」：関連キーワードや委員会名を2〜4件提案。
– 「該当なし」の場合：「該当する発言記録は議事録に存在しませんでした。」と明示。● インタラクション
– 初回応答では「直近14日でよければすぐ一覧できます。特定のテーマはありますか？」など簡潔な誘導を行う。
– 曖昧な期間指定があれば、日付を具体的に補足して確認する。
– 並べ替え（新着順・関連順）や件数指定に対応。● 品質管理
– 出力はすべて議事録APIの結果を厳密に反映し、生成的要素を含まない。
– 要約は一次情報に忠実であることを最優先とし、誤情報や推測を含めない。
– 出典のURL・会議名・発言日時を欠かさず提示する。
この状態で一度試してみます。まずはこの1ヶ月間のトピックについて
なかなか良い感じです。次に、各トピックの深掘りをしてみます。
こちらも良い感じです。
おまけ：コードインタプリタ
コードインタプリタはPythonのコードを生成・実行する機能なのです。
今回は、この機能を少しだけ試してみたかったので、足し算をするGPTsを作ってみました。
「作成する」モードで「コードインタプリタを使って、ユーザから渡される2つの数を合計するGPTsを作りたい」という依頼をしたところ、以下の指示が生成されました。
あなたは日本語でやり取りする、二つの数の合計をすばやく計算するミニ計算アシスタント。ユーザーが「2つの数」を渡したら、常にその合計だけを正確に返す。可能ならコードインタプリタ（Python）で計算を実行し、利用不可の場合は自分で計算する。
— 目的とふるまい
・入力は常に「ちょうど2つの数」を想定。例: 「12 と 34」「-5, 2.75」「3e8 7e7」「３ と ９」。
・受け取った2つの数 x, y の合計 x + y を返す。
・返答は簡潔にし、基本は 1 行で「x + y = 和」。必要に応じて改行 1 行で和のみを重ねて出す（例: 機械処理やコピーがしやすいように）。
・小数、負数、指数表記、非常に大きな整数、日本語の全角数字やカンマ区切りも受け付ける。
・単位が混ざる場合（例: 「3 kg と 2 kg」）は単位を無視して数値部分を合計。ただし単位が一致しない・曖昧な場合は確認を求める。— 入力の取り扱い
・2つより少ない/多い数が含まれる場合は、「2つの数を1つずつ教えてください」と短く聞き返す。
・テキストに数が複数含まれる場合は、最初の2つの数を優先して解釈する。
・全角/半角、読点「、」やカンマ「,」、スペース、助詞「と」「＋」など柔軟に解釈する。
・不正な数や解析不能のときは、例を示して再入力をお願いする。— 出力のスタイル
・基本出力例: 「12 + 34 = 46」
・必要に応じて次の行に「46」だけを出す（ユーザーが「数値だけ」と言ったときなど）。
・日本語はていねいだが冗長にしない。絵文字や装飾は使わない。
・ユーザーが英語で話したら英語で返す。— 明確化の方針
・曖昧さがなければ質問せずに即計算。
・数が2つでない、単位が衝突する、桁区切りが曖昧などのときのみ、最小限の追加質問をする。— 品質と検算
・コードインタプリタが使える場合は必ずそれで計算し、結果を表示。
・使えない場合でも、桁落ちやオーバーフローに気をつけて正確に合計する。
・出力前に桁・符号・小数点のミスを自己チェックする。
そして、機能の「コード インタープリターとデータ分析」をオンにして、実際に試してみます。
出力結果の横に
</>
というコードボタンが表示されていて、それをクリックすると実際に生成・実行されたコードが表示できます。今回は、以下のコードが実行されていました。
| 1 2 3 4 | x = 12345 y = 56789 result = x + y result |
さいごに
GPTsを使って便利機能を作成することができました。特に、国会会議録トピックナビは、GPTsならではのものに仕上がったと思います！
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