カスタムGPTsで収益化するためのおすすめの使い方

GPTsの存在を知って、ChatGPTに課金した。

「専用AIが作れるらしい」
「作業が自動化できるらしい」

そう聞いて、ワクワクしながら
自分でGPTsを作ってみた。

　

…だけど実際に使ってみると、

ちゃんと設定したはずなのに、
出てくる回答が微妙にズレる。

　

販売されてるGPTsを
買ってみたこともあるでしょう。

「最強GPT」
「完全自動」
「これ1つでコンテンツ作成」

　

だけど使ってみると、

　

そうなんですよ。

　

なぜならGPTsって、
そもそも最強AIツールでもなんでもないから。

　

多くの人はGPTsを

「なにやらすごいAI」

だと思って使ってます。

　

だけど実際はもっとシンプル。

GPTsは便利だが、全知全能の最強ツールではない

カスタムGPTsってかなり便利です。

一度作ってしまえば、
同じプロンプトを書かなくていい。

作業も早くなるし、
AI活用の効率もかなり上がります。

　

だから勘違いしてしまう人が多い。

これさえ作れば全部自動化できる。
AIが全部いい感じにやってくれる。

こういう期待を持ってしまう。

　

けど実際、そんなことない。

GPTsは便利だけど、
全知全能のツールじゃない。

　

AIの立ち位置はあくまで
『作業ショートカット』です。

　

AIがやってることって結局
『パターン処理』ですからね。

　

情報を整理したり、
文章を生成したり、

そういう作業は得意です。

　

だけど

• 何を作るべきか？
• どこを尖らせるか？
• どんな主張をするか？
• どんな文脈で誘導するか？

こういう判断は、人間の役割です。

　

ここを全部AIに任せると、だいたい
無難なコンテンツが出来上がります。

AIって基本的に
平均値を出すツールだからです。

GPTsの役割＝ピストルに銃弾を込めておくプロセス

カスタムGPTsのイメージって
僕の中ではかなりシンプルです。

まるでピストルに、あらかじめ銃弾をこめておくようなモノ。

これが一番しっくりきます。

　

普通のAIの使い方って
毎回こういう流れになりますよね。

• プロンプトを書く
• AIに役割を説明する
• 条件を書く
• 出力形式を書く

そしてやっと実行。

　

撃つたびに”弾込め”してる状態。

• 弾を取り出す
• マガジンに入れる
• スライドを引く

みたいな準備を毎回やってる。

　

正直これ、
めちゃくちゃ非効率ですよね。

だって、撃ちたい弾は
毎回だいたい同じだから。

　

ブログ記事を書くなら
ライターとして振る舞わせる。

メルマガを書くなら
マーケターとして振る舞わせる。

リサーチなら
調査役として動かす。

　

そう、

こういう役割って
毎回ほぼ固定だってことに気づきます。

　

なのに、その設定を毎回書き直してる。

これは完全に作業設計のミスです。

　

カスタムGPTsっていうのは

この弾込め作業を
先に終わらせておく仕組み。

　

あらかじめ

• 役割
• 文章スタイル
• 出力ルール
• 思考手順

こういうモノを全部セットしておく。

　

で、

アイディアぶち込んで、

もう引き金を
引くだけでいい状態になれるわけです。

　

一方、

毎回プロンプトを書く人って

AIを使ってるつもりで、使われてる。

ずっと弾込めしてる。

　

この差はかなり大きいです。

　

AIって、使う回数が増えるほど差が開く。

　

1回の作業で
10秒短縮できたとして、

それが100回、1000回になると
とんでもない時間差になる。

　

AI活用が上手い人って、
頭がいいとかじゃないです。

GPTsをピストルからマシンガンに改造する手順

カスタムGPTsを作るとき、
多くの人がやりがちなミスがあります。

1つのGPTsに一気通貫で作業させようとする。

　

記事作成も。
リサーチも。
構成作成も。
コピー作成も。

全部まとめて
1つのGPTにやらせようとしてしまいます。

　

そうしたくなる気持ちは分かります。

特にChatGPTの場合は、

別のチャット間同士の
情報共有ができませんからね。

　

だけど実際にやってみると分かりますが
だいたい生成物が微妙になります。

　

なぜかというと、AIが
無難な答えを出しやすくなるからです。

　

結果どうなるか。

尖らない。
深掘りしない。
中央値みたいな文章になる。

当たり障りない
生成物になりやすいんですよね。

　

ここを解決するために
僕がオススメしてるのが

役割ごとにGPTsを分ける方法です。

　

1つのGPTに全部やらせるんじゃない。

　

例えば記事を書く場合。

いきなり「記事を書いて」とやらせない。

　

まずは

マーケットリサーチGPTs
記事の見出し構成GPTs
記事本文執筆GPTs

この3つに分けてみる。

　

最初にリサーチGPTsで情報を集める
次に見出し構成GPTsで見出し（文脈）を作る
最後に本文執筆GPTsで文章を書く

こうやって段階的に処理していく。

　

すると、それぞれのGPTsが役割に集中できます。

リサーチGPTs→調査に全振り
構成GPTs→論理構造に集中
記事GPTs→文章表現に集中

結果として、
アウトプットの質が一気に上がります。

　

これ、イメージとしてはこんな感じです。

1つのGPTで全部やる状態こそが
リボルバー式ピストル。

1発ずつ撃つ感じです。

　

役割ごとにGPTを分けると、
それはマシンガンになります。

役割ごとに連射できる。

作業が順番にどんどん完了していく。

　

AIを本当に使いこなしてる人は
だいたいこの構造を作ってます。

GPTsに指示するプロンプト設計の注意点

GPTsを作るとき、
ついやってしまいがちなミスがあります。

やらせたいことを詰め込みすぎる

　

多くの人はこう考えます。

「どうせ設定するなら、できるだけ細かく指示しておこう」

文章ルールも。
構成ルールも。
SEOも。
マーケティングも。
読者心理も。

全部入れておけば完璧なGPTになるはず…？

　

だけど実際は、逆の結果になりやすい。

指示が増えすぎると、生成物がダレる。

焦点がぼやけるんですよね。

　

AIは基本的に『全部守ろう』とします。

　

するとどうなるか？

AIの一存で、プロンプトを取捨選択してしまう

当たり障りのない生成結果になりやすい。

　

ので、GPTsを設計するときのコツはシンプルです。

優先順位を1つ決める

　

例えば

• SEO記事なら「検索意図への回答」
• コピーなら「感情を動かすこと」
• 解説記事なら「理解のしやすさ」

こういう”最優先の目的”を
GPTに強く設定する。

　

ここを勘違いして
AIに全部やらせようとする人が多いですが、

それをやっちゃうと
だいたいコンテンツが弱くなります。

　

AIが出した文章をそのまま公開する。

これ、めちゃくちゃ増えてます。

　

でもぶっちゃけ、
それだとコンテンツの質は上がりません。

　

AIはあくまでベースを作るツール。

仕上げは人間です。

　

AIの生成物に少し手を入れるだけで
クオリティはかなり変わります。

　

例えば

• 言い回しを整える
• 主張を強くする
• 不要な文章を削る
• 体験談を足す

こういう微調整ですね。

　

この作業、時間で言えばほんの数分。

だけど完成度は一気に上がる。

　

だからGPTsを使うときは
完全自動を目指さない方がいい。

　

むしろ

この考え方の方が上手くいきます。

　

てかそもそも
AIを使ってる時点で、

ゼロから全部手作業で書くより

圧倒的に時短になってますから
安心してください。

　

完璧な自動化を目指して
AIの精度と格闘する必要はないです。