GPTsとは？ChatGPTのカスタムGPTの作り方・GPTとの違い・公開条件

GPTsは、ChatGPTに毎回同じ指示と資料を与える手間をなくし、用途別の専用アシスタントとして保存しておける機能です。検索すると「Generative Pre-trained Transformers の略」と説明する記事に行き当たりますが、ChatGPTの機能名としてのGPTsはモデルの系列名ではありません。ここを取り違えると、Pythonでモデルを動かす話と、コードを書かずに自分専用のアシスタントを組む話が混ざります。この記事では、GPTsの定義と読み方、GPT・Projects・カスタム指示との使い分け、作成手順と設定項目、公開が止まる条件、外部APIをつなぐGPT Actionsの設計までを、OpenAIの公式ヘルプと開発者向けドキュメントの記述に沿って整理します。

まとめ

• GPTsは、指示文・知識ファイル・機能・外部連携をひとまとめにして保存した、用途別のChatGPTです。公式ヘルプは「GPTs (also called custom GPTs) are versions of ChatGPT configured for a specific purpose.」と定義しています
• 読み方はジーピーティーズ。2023年11月6日の発表で「custom versions of ChatGPT … called GPTs」と名付けられた呼び名であり、Generative Pre-trained Transformers の略語ではありません
• 公開されているGPTsを使うだけなら無料プランでも足り、作成と編集には有料プランの契約とWeb版が必要です
• GPTsは保存済みメモリ・カスタム指示・過去の会話を引き継ぎません。会話は毎回まっさらな状態から始まります
• 1つのGPTでappsとactionsは同時に使えず、appsを使うGPTはGPT Storeへの公開対象外になり得ます
• 公式はベクトルデータベース接続について「アクセスできる利用者は全データに届く前提で設計せよ」と述べています。知識ファイルも同じ姿勢で扱い、利用者ごとに見せる範囲を変える業務には使いません

以下、根拠となる公式記述と具体的な手順を章ごとに示します。

GPTsの正体と「Generative Pre-trained Transformers」との混同

公式発表と現行ヘルプが示すGPTsの定義

OpenAIは2023年11月6日の発表で、この機能をこう説明しています。「We’re rolling out custom versions of ChatGPT that you can create for a specific purpose—called GPTs.」（特定の目的のために作れるChatGPTのカスタム版を提供する。これをGPTsと呼ぶ）。現行のヘルプセンターも「GPTs (also called custom GPTs) are versions of ChatGPT configured for a specific purpose.」と、同じ定義を維持しています。

開発者向けドキュメントの記述はさらに具体的です。「GPT Actions are stored in Custom GPTs, which enable users to customize ChatGPT for specific use cases by providing instructions, attaching documents as knowledge, and connecting to 3rd party services.」（指示を与え、資料を知識として添付し、外部サービスに接続することで、利用者が特定の用途向けにChatGPTをカスタマイズできるようにするもの）。GPTsはモデルではなく、指示文・知識ファイル・外部連携という設定を束ねた保存単位です。新しいAIが動くわけではありません。

ジーピーティーズという読み方と、略語ではないという事実

読み方はジーピーティーズです。正式名称を問われたときの答えには注意が要ります。GPTという語自体はGenerative Pre-trained Transformerの略ですが、機能名としてのGPTsはこの語の略ではなく、OpenAIが2023年の発表時に「called GPTs」と名付けた製品呼称です。同じ発表は「Anyone can easily build their own GPT—no coding is required.」とも述べており、1つひとつは a GPT、それらをまとめてGPTsと呼ぶ関係になっています。

英語のドキュメントでは単数形の「Custom GPT」表記が主で、日本語では「カスタムGPT」と訳されます。この区別を落とすと、記事全体が大規模言語モデルの解説に流れます。GPTsを検索する人が知りたいのは、モデルアーキテクチャの中身ではなく、自分の業務に合わせたアシスタントの作り方です。

素のChatGPTとの機能差と、毎回まっさらで始まる仕様

素のChatGPTでも、長い指示文を毎回貼り付ければ同じ出力は得られます。GPTsが解くのはその手間と、貼り忘れによる出力のばらつきです。指示文と資料が保存されるため、同じ役割を何度呼び出しても前提が揺れません。リンクを渡せば、指示文を書けない相手にも同じ品質の入口を配れます。

ただし、引き継がれないものがあります。公式ヘルプは「GPTs do not use saved memory, custom instructions, or previous conversations. Each conversation starts fresh.」と明記しています。保存済みメモリも、アカウントに設定したカスタム指示も、前回の会話もGPTsには効きません。この仕様は再現性の面では利点で、誰がいつ開いても同じ前提から始まります。一方で「先週の続き」を期待する使い方には向きません。

GPT・GPTs・Projects・カスタム指示の使い分け

GPTとGPTsの階層差（モデル本体と設定の束）

GPTは文章を生成するモデル本体を指します。GPTsは、そのモデルに指示と資料を紐づけて保存したものです。両者は競合する選択肢ではなく、階層が違います。「どのモデルを使うか」と「どのGPTsを開くか」は、別々に決める2つの設定だと考えてください。

同じモデルの上に、校正専用・見積り作成専用・議事録要約専用といった別々のGPTsをいくつでも載せられます。この階層差は、モデルが引退したときの挙動にも表れます。2026年2月13日にGPT-4o・GPT-4.1・GPT-4.1 mini・OpenAI o4-mini・GPT-5（InstantとThinking）がChatGPTから提供終了になりましたが、GPTsの設定が消えたわけではありません。公式ヘルプは「If a model is no longer available, GPTs are automatically switched to a similar current model.」として、下のモデルだけが差し替わると説明しています。差を生むのは指示文と知識ファイルであって、モデルではないのです。

公式が示すProjectsとの違い（静的な共有物か、育つ作業場か）

ChatGPTには、会話・ファイル・指示をまとめて置くProjectsという機能もあります。公式ヘルプはProjectsを「smart workspaces that keep everything related to a long-running effort in one place」と説明しています。共有についても2025年10月22日付の更新で「project sharing is available to all ChatGPT users, including for Free, Plus, Pro, and Go users globally」と記載され、法人向けプラン限定ではなくなりました。つまり配布できるかどうかは、もはや2つを分ける軸になりません。

公式ヘルプは両者の違いを正面から整理しています。GPTsは「Single player (just you and chat)」で「Static content, curated by an expert」、向くのは「reusable knowledge that spans functions and contexts」。共有プロジェクトは「Multi-player（members can see others’ contributions）」で「Evolve over time due to sustained user contributions」、向くのはチームの目線合わせ、オンボーディングの短縮、知識の蓄積です。

判断軸は中身が固定か、使ううちに育つかです。Projectsには組み込みのメモリがあり、投入したファイルと過去のやり取りが積み上がります。GPTsは前述のとおり毎回まっさらで、作成者が更新しない限り中身は変わりません。案件の経過を追いながら数週間やり取りするならProjects、誰がいつ開いても同じ手順を再現させたいならGPTsを選びます。公式が挙げる例も対照的です。GPTsは福利厚生の問い合わせに答える「HR Benefits GPT」、共有プロジェクトは「Q4 planning hub (analyze quarterly data with your team)」が挙げられています。

カスタム指示・プロジェクト指示との優先関係

カスタム指示はアカウント全体の会話に効く設定で、自分の文体の好みなどを置く場所です。プロジェクト指示については、公式ヘルプが「Project instructions only apply inside the respective project and will override your global custom instructions」と述べています。プロジェクト内では、プロジェクト指示が全体設定を上書きします。GPTsはそもそもカスタム指示を読みません。3つの設定の効き方を整理すると次のようになります。

3つの下に共通して置かれているのがモデル本体です。同種の設定機能は他社にもあり、GoogleのGemini Gemによるカスタム指示の作り方と比べると、設定項目の考え方は近く、外部API連携の作り込みやすさで差が出ます。対話型AIそのものの選定で迷う段階なら、ChatGPT・Gemini・Claude・Copilotの機能と料金の比較を先に見ておくと判断が早くなります。

APIで作るアシスタントとの境界

自社サイトにチャット機能を埋め込みたい、という相談とGPTsは相性が悪いことがあります。公式ヘルプは「GPTs are designed to work in ChatGPT. They are not a way to embed ChatGPT in an external website or application.」と明言し、製品への組み込みにはAPIを使うよう案内しています。GPTsはChatGPTの中で完結する仕組みです。自社プロダクトのUIに載せる要件があるなら、最初からAPI実装を選んでください。

GPT Storeから探して使う手順

使い始めるまでの流れと@メンションでの呼び出し

使うだけなら手順は簡単です。ChatGPTのサイドバーからGPTsの一覧を開くか、chatgpt.com/gpts にアクセスし、目当てのGPTsを選んで通常の会話と同じように話しかけます。会話を始めるにはサインインが必要で、公開GPTのページ自体はサインインしなくても表示される場合があります。

知っておくと手数が減るのが、会話の途中からの呼び出しです。公式ヘルプは「In ChatGPT, you can type @ in a conversation to bring in a GPT without starting a new chat.」と説明しています。進行中のチャットで @ を入力してGPTsを指定すれば、そこまでの文脈を保ったまま次のメッセージだけをそのGPTsに渡せます。用途ごとにチャットを立て直す必要はありません。

無料プランで使える範囲と、有料化が必要になる境目

公式ヘルプは「GPTs are available to all ChatGPT users, but users must be signed in to start a conversation.」とし、利用そのものにプラン条件を置いていません。境目は作る側に回ったときです。「Creating or editing GPTs requires a paid subscription.」と記載されており、作成と編集には有料プランの契約が要ります。

解約したあとの扱いも決まっています。「If you downgrade or cancel from a plan that supports building GPTs, you can still use the ones you created, but you will not be able to edit them or create new ones.」。作ったGPTsは使い続けられますが、編集と新規作成はできなくなります。試作だけして解約する運用は、更新できない資産を抱えることになるので避けてください。

GPTsを自分で作る手順と設定項目

作成前に確認するプランとWeb版限定という制約

作成に入る前の確認は2つです。1つは契約プランで、有料プランのうちどれで作成できるかは改定のたびに変わります。契約前にOpenAIのヘルプセンターで対象を当て直してください。プランごとの料金と使える機能の差は、ChatGPT Goと他プランの料金・機能の違いで整理しています。

もう1つは端末です。「Building and editing GPTs is limited to the web experience. Mobile apps support using GPTs but not building them.」とあるとおり、作成と編集はWeb版に限られます。スマートフォンで思いついた改修を、その場で指示文へ反映することはできません。

作成から公開までの7ステップ

1. GPTsの一覧ページを開き、「Create」を選んでエディタを起動します
2. 対話形式のビルダーか、項目を直接埋める構成ビューかを選びます。実務では後者が早く進みます
3. 名前と説明を書きます。この2つはGPT Storeや共有リンクで最初に見られる情報です
4. 会話の開始例（conversation starters）を数個入れ、何を頼めるGPTかを示します
5. 指示文（Instructions）で振る舞いと禁止事項を決めます
6. 知識ファイル（Knowledge）と機能（Capabilities）、必要ならアクション（Actions）を設定します
7. プレビューで実際のプロンプトを試し、保存して共有レベルを決めます

編集中の変更は下書きへ自動保存され、新規なら「Create」、既存の更新なら「Update」で反映されます。エディタの「•••」メニューからはバージョン履歴を開いて過去の版へ戻せます。ただしアクションを使うGPTを古い版へ戻した場合、公式ヘルプは「you may need to reconfigure its authentication afterward」として、認証設定の再構成が要る可能性を注記しています。

指示文の書き方と、そのまま流用できる雛形

指示文の書き方について、公式ヘルプは具体的な方針を挙げています。複数手順のワークフローには「When X happens → do Y」のような明示的なステップ構造を使い、区切り記号でセクションを分けること。禁止事項を長く並べるより、肯定形の具体的な指示を優先すること。特定の定義や分類を適用させたいなら、許容される出力と許容されない出力の短い例も添えます。優先順位と手順は、見出しとリストで視覚的に区別しておきます。この考え方はシステムプロンプトの書き方と禁止事項で扱った設計と共通します。

**Context**: 社内の経費精算規程についての質問に答えるアシスタントです。

**Instructions**:
1. 質問を受けたら、知識として添付した「経費精算規程」から該当条項を探します。
2. 該当条項が見つからない場合は、推測で答えず「規程に記載がありません」と回答します。
3. 回答には参照した条項番号を必ず添えます。

**Additional Notes**:
- 金額基準は規程の版によって変わるため、回答の冒頭で参照した版を明示します。

この雛形は、Contextの1行を差し替えるだけで別用途に転用できます。前章で触れた公式例と同じ骨格で作れる身近な用途としては、社内の見積書テンプレートに沿って条件を埋める見積り下書き、議事録から決定事項と担当者だけを抜き出す要約、問い合わせメールを規定の言い回しに整える返信文の下書きなどがあります。いずれも共通するのは、判断基準が文書化されていて、出力形式が決まっている仕事だという点です。逆に、毎回前提が変わる調査や企画の壁打ちはGPTs向きではありません。

知識ファイルの上限（20ファイル・1件512MBまで）と整え方

知識ファイルには上限があります。1つのGPTに添付できるのは20ファイルまで、1ファイルあたり512MBまでです。公式は、規則や振る舞いは指示文に、参照用の資料は知識ファイルに、と役割を分けることを勧めています。レイアウトの複雑なファイルは扱いにくくなるため、テキスト主体の形式に整えてから上げてください。アップロード後は必ずプレビューで、意図した箇所を実際に引いてくるかを確かめます。

推奨モデルの指定範囲と、固定できない仕様

推奨モデル（Recommended model）の扱いは誤解されやすい設定です。これは利用者に提案されるモデルであって、固定ではありません。公式ヘルプは「If the recommended model is not available to a user, a similar model may be selected automatically.」「Note that users can still switch to a different model if additional models are available to them.」と述べています。指定しても利用者は別のモデルへ切り替えられます。設定しなければ、利用者が好きなモデルを選ぶ状態になります。

世代交代の速さも前提に入れてください。前章で触れた2026年2月13日の提供終了のように、モデルは数か月単位で入れ替わります。特定モデルの応答の癖を当てにした指示文は、この周期で壊れます。出力形式や禁止事項は指示文側に明示的に書いておくのが安全です。廃止されたモデルの扱いはGPT-4o廃止とレガシーモデルの表示手順にまとめています。

CapabilitiesとActionsの排他関係

機能（Capabilities）で有効にできるのは、ウェブ検索、画像生成、Canvas、Code Interpreter & Data Analysis、そしてApps（利用者が接続した外部ツール）です。知識ファイルの種類によっては Code Interpreter & Data Analysis を有効にしないと扱えないものがあるため、資料を上げたら必ずプレビューで参照できるか確かめてください。

設計上の分岐がここにあります。公式ヘルプは「A GPT can use either apps or actions, but not both at the same time.」と明記しており、appsとactionsは併用できません。選択は公開の可否にも波及します。GPT Storeへの公開対象外になり得る条件のひとつが「The GPT uses apps.」だからです。社外へ配る予定があるなら、外部連携は最初からactions側で組んでください。後から差し替えると、認証もスキーマも作り直しになります。

GPT Actionsで外部APIをつなぐ設計と落とし穴

スキーマの名前と説明文がAPI呼び出しの分岐を決める仕組み

GPT Actionsの中身はFunction Callingです。開発者向けドキュメントは「At their core, GPT Actions leverage Function Calling to execute API calls.」と述べ、自然言語の質問からAPI呼び出し用のJSONを組み立てて実行する流れだと説明しています。設定に必要なのはOpenAPIスキーマで、公式の例はバージョン3.1.0で書かれています。

ここで効いてくるのがスキーマ内の命名です。ドキュメントは「ChatGPT uses the info at the top (including the description in particular) to determine if this action is relevant for the user query.」（先頭のinfo、とりわけdescriptionを見て、そのアクションが質問に関係するかを判断する）とし、続けてスキーマ名とdescriptionに特別な注意を払うよう求めています。判断材料はコードではなく文字列です。operationId は意味の通る名前にし、descriptionは人間向けの体裁ではなくモデルが読む前提で書いてください。値が限られるフィールドには、説明的なカテゴリ名を入れた enum を添えることもできます。公式はスキーマの検証をChatGPT内で完結させず、Postmanなどの外部ツールで先に通すことを勧めています。

openapi: 3.1.0
info:
  title: NWS Weather API
  description: Access to weather data including forecasts, alerts, and observations.
  version: 1.0.0
servers:
  - url: https://api.weather.gov
    description: Main API Server
paths:
  /points/{latitude},{longitude}:
    get:
      operationId: getPointData
      summary: Get forecast grid endpoints for a specific location
      parameters:
        - name: latitude
          in: path
          required: true
          schema:
            type: number
            format: float
          description: Latitude of the point
        - name: longitude
          in: path
          required: true
          schema:
            type: number
            format: float
          description: Longitude of the point

この抜粋は命名の考え方を示すためのもので、実際に登録する際はレスポンスの定義を続けて書きます。OpenAPI仕様では、パステンプレートに書いた変数をすべてパラメータとして宣言することが求められます。ここでの latitude と longitude のように、片方も落とさず書いてください。

認証を要する場合の2択とコールバックURLの再登録

認証は必須ではありません。公式のweather例は認証不要のAPIで、その手順を飛ばしています。認証が必要な場合について、ドキュメントは「there are 2 options: API Key or OAuth」と選択肢を2つに挙げています。APIキーは設定が軽い代わりに、GPTsを使う全員が同じ権限で外部APIを叩くことになります。OAuthを選ぶと、ドキュメントが「the Custom GPT will execute the API call using the third party app’s authentication」と述べるとおり、接続先アプリ側の認証情報でAPIが実行されます。

OAuthで見落とされやすいのが、コールバックURLの扱いです。ChatGPT側が発行するこのURLを接続先アプリに登録するのですが、ドキュメントは「this will update any time you update one of the OAuth parameters」と注記しています。OAuthのパラメータを1つ直すたびにコールバックURLが変わるため、認可URLやスコープを調整した後は必ず登録し直してください。公式のデバッグ手引きも、認証エラーが出たときはコールバックURLの設定を確認するよう挙げています。

社内データベースにつなぐ場合に詰まる4つの制約

社内のデータをGPTsに参照させたいという相談は多いのですが、公式ドキュメントのリレーショナルデータベース節を読むと、実装前に潰しておくべき論点が4つ挙がっています。

1つ目はREST APIの有無です。多くのデータベースはRESTを備えておらず、クエリ文字列を受けて結果を返すミドルウェアを自作するか買う必要があります。2つ目は到達性で、「Because GPTs are hosted on OpenAI’s infrastructure, you’ll need to make sure that any APIs you expose are accessible outside of your firewall.」とあるとおり、GPTsはOpenAI側の基盤で動くため社内ネットワークに閉じたAPIには届きません。3つ目はクエリ構文で、どの構文をサポートするかを指示文で明示しておく必要があります。4つ目は権限です。サービスアカウントで接続する場合は読み取り専用にとどめることを公式が促しています。書き込み権限を渡すと、誤ったクエリで既存データを上書きする余地が残ります。

公開範囲の選択とGPT Store掲載の可否条件

共有レベルと権限レベルの組み合わせ

共有はエディタの「Share」から設定し、共有レベルと権限レベルを別々に選びます。共有レベルはInvite-only、ワークスペース内のリンク共有、ワークスペース全体、リンクを知っている全員、GPT Storeへの公開です。Invite-onlyは個人アカウントでは自分だけの状態を指し、管理されたワークスペースでは指定したユーザーやグループを加えられます。個人アカウントが他人へ配る手段として選べるのは、リンクを知っている全員への共有か、GPT Storeへの公開の2つです。

権限レベルは、会話だけできるCan chat、設定を閲覧して複製もできるCan view settings、直接編集できるCan editの3段階です。ここに落とし穴があります。公式ヘルプは、公開リンク共有とGPT Store公開ではCan view settingsを選べないと注記しています。逆に言えば、社内でCan view settingsを付けて配ると、受け取った相手は指示文を読み、複製できます。指示文をそのまま持ち出されて困る内容なら、Can chatに絞ってください。

公開の対象外になり得る5つの条件とビルダープロフィール

GPT Storeへの公開は、作れば必ず通るものではありません。公式ヘルプは「A GPT may not be eligible for public publishing if:」として、対象外になり得る条件を5つ挙げています。ワークスペースで公開が無効化されている、GPTがappsを使っている、有効なプライバシーポリシーURLの無いactionsを使っている、共有またはポリシーの確認で制限されている、ワークスペースやアカウント自体がマーケットプレイス公開の制限を受けている、の5つです。いずれも「該当すると必ず弾かれる」ではなく「弾かれ得る」条件として書かれています。

加えて、公開にはビルダープロフィールの整備が要ります。プロフィールに載せられるのは氏名、認証済みドメインのウェブサイトリンク、対応する認証済みソーシャルプロフィールです。個人アカウントの認証には請求情報の確認や、公開ドメインの所有確認が使われます。社名でGPTsを公開する予定があるなら、指示文を書き始める前にプライバシーポリシーのURLと認証に使うドメインを用意しておいてください。ここが未整備だと、完成してから公開だけが通らず止まります。

業務でGPTsを採用すべきでない場面

知識ファイルを機密扱いできないという前提

ベクトルデータベースを接続する場合について、公式ドキュメントは踏み込んだ注意を書いています。「Remember that any user who can access your GPT will have access to all of the text chunks in the database and plan accordingly.」（そのGPTにアクセスできる利用者は、データベース内のすべてのテキストチャンクにアクセスできると考えて設計せよ）。この記述はベクトルデータベースの権限に関する項に置かれたものですが、背景にある考え方は知識としてアップロードしたファイルにも当てはまります。

GPTsでは、質問の仕方によって参照元の記述がそのまま引き出され得ます。社外に出せない資料は、リンク共有やGPT Storeで配るGPTsに載せてはいけません。載せる必要があるなら共有レベルをInvite-onlyに絞ってください。なお、作成者の側からも見えないものがあります。公式ヘルプは「GPT builders cannot view individual conversations that users have with their GPTs.」と述べており、利用者が何を尋ねたかを作成者が確認することはできません。使われ方を把握して改善する運用は、この前提の上で組む必要があります。

権限で見せる範囲を変える業務での不採用判断

ここは言い切ります。利用者の職掌によって参照できる情報が変わる業務、たとえば人事評価・与信判断・顧客ごとの契約条件の照会を、知識ファイル方式のGPTsで作ってはいけません。GPTsには、同じGPTを開いた利用者ごとに知識の一部を隠す仕組みがないためです。全員に見せてよい情報だけを載せる、という条件を満たせないなら不採用です。

逃げ道はひとつあります。機密データを知識ファイルに置かず、OAuth認証のActions経由で取りに行かせる構成です。この場合APIは接続先アプリの認証情報で実行されるため、誰に何を返すかの判断をAPI側に持たせられます。権限管理はGPTsではなくAPI側の責務、という切り分けを最初に決めてください。ただしこの構成でも、外部APIへ送られる入力の扱いは接続先の運用に委ねられます。公式ヘルプも「OpenAI does not audit or control how those services use or store your data.」として、信頼できるAPIとappsだけを使うよう求めています。

作りっぱなしを防ぐ評価セットとデータの扱い

GPTsは公開した瞬間から劣化が始まります。モデルが世代交代し、接続先APIの仕様が変わり、社内規程が改訂されるからです。開発者向けドキュメントは、公開前の検証として代表的な質問を少なくとも5問から10問、多いほどよいとして用意し、評価セットとして通すことを勧めています。この評価セットは公開前に捨てず、四半期ごとなど周期を決めて再実行してください。壊れたGPTsを放置すると、誤った回答が社内の共通見解として定着します。

データの扱いはプランで分かれます。公式ヘルプによれば、Business・Enterprise・Eduでは会話が既定でモデルの学習に使われません。Free・Plus・Go・Proといった個人向けプランでは、オプトアウトの設定によって学習に使われる場合があります。社内資料を扱うGPTsを作るなら、この差は契約プランの選定理由になります。

よくある質問

GPTsは無料で使えますか？

公開されているGPTsを使うだけであれば、無料プランでも利用できます。公式ヘルプは、GPTsはすべてのChatGPT利用者が使えるが会話の開始にはサインインが必要、としています。一方、自分でGPTsを作成・編集するには有料プランの契約が必要です。加えて作成と編集はWeb版に限られ、モバイルアプリからは既存のGPTsを使うことしかできません。なお有料プランを解約すると、作成済みのGPTsは使い続けられるものの、編集と新規作成はできなくなります。

GPTsの読み方と正式名称は？

読み方はジーピーティーズです。「Generative Pre-trained Transformers の略」と答えるのは正確ではなく、2023年11月6日の発表でChatGPTのカスタム版に付けられた呼称にあたります。英語のドキュメントでは1つひとつを単数形の「Custom GPT」と書きます。

GPTとGPTsは何が違いますか？

GPTは文章を生成するモデル本体、GPTsはそのモデルに指示文・知識ファイル・機能・外部連携を紐づけて保存した設定の束です。階層が異なるため、置き換え可能な選択肢ではありません。モデルが提供終了になっても、GPTsは類似の現行モデルへ自動的に切り替わって残ります。

GPTsが使うモデルは指定できますか？

推奨モデルとして指定できますが、固定はできません。公式ヘルプは、推奨モデルが利用者側で使えない場合は類似のモデルが自動的に選ばれること、利用者は別のモデルへ切り替えられることを明記しています。指定しない場合は利用者が好きなモデルを選びます。2026年2月13日にはGPT-4oなど複数のモデルがChatGPTから提供終了になっており、特定モデル前提の作り込みは壊れやすくなります。出力形式や禁止事項は指示文側で明示してください。

GPTsに読み込ませた資料は他の人に見られますか？

リンク共有やGPT Storeで配ったGPTsでは、アクセスできる利用者が質問を通じて知識ファイルの記述を引き出せる可能性があります。公式ドキュメントも、接続したベクトルデータベースについて、そのGPTにアクセスできる利用者は全テキストチャンクにアクセスできる前提で設計せよと明記しています。社外秘の資料は共有範囲を絞ったGPTsにとどめ、権限が必要なデータはOAuth認証のActions経由で取得する構成にしてください。

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