ChatGPTプラグインは、繰り返し行う業務の手順や判断基準をまとめ、必要に応じて外部サービスとの連携を組み込むことで作れます。作成機能が利用できる環境では、Plugin Creatorに業務内容を説明し、参考資料を追加して、会話を通じて制作・改善する方法があります。
ただし、業務で使えるプラグインにするには、名前や説明文を登録するだけでは足りません。「何を入力するか」「どの情報を参照するか」「何を完成とするか」まで設計することが大切です。
本記事では、ChatGPTプラグインを自作するための準備からテストまでを解説します。あわせて、株式会社エヌ・ケーパートナーズが提供する記事制作システム「ArticleOS」を例に、記事計画・調査・執筆・公開前チェックを業務の仕組みにする考え方を紹介します。
※本記事には、当メディア運営会社が提供するArticleOSの紹介が含まれます。現行のプラグイン作成機能を対象とし、過去のChatGPT Plugins向け開発手順とは区別して説明します。
ChatGPTプラグインの作り方を学ぶ前に知っておきたい仕組み
現行のChatGPTプラグインは、作業手順を定める「スキル」と、外部サービスにつながる「アプリ」などをまとめた再利用可能なパッケージです。自作する際は、業務に必要な構成から考えます。
スキルは作業手順、アプリは情報取得や操作を担当する
スキルは、ChatGPTに特定の仕事の進め方を伝えるものです。たとえば、議事録なら決定事項と担当者を整理し、記事制作なら検索意図を確認してから構成・本文を作る、といった手順を定めます。
アプリは、外部サービスの情報や操作を利用するための接続です。接続先や対応機能によって、資料の検索、データの読み取り、文書の作成などが可能になります。
この役割を分けると、必要な構成が見えやすくなります。
| 作りたい業務 | スキルに定める内容 | 外部連携の必要性 |
|---|---|---|
| 添付資料の要約 | 要約項目、文体、不明点の扱い | 添付資料だけなら必須ではない |
| 定型の議事録作成 | 決定事項、担当者、期限の整理方法 | 会議資料を外部から取得する場合に検討 |
| 記事制作 | 調査・構成・執筆・確認の手順 | 記事計画や商品情報を参照する場合に検討 |
| 台帳の更新 | 対象行の特定、変更確認、更新後の検証 | 対応する外部操作が必要 |
手順を登録しても、外部サービスを操作する機能が自動で追加されるわけではありません。 利用できるツール、接続設定、アクセス権限を別に確認します。
過去のChatGPT PluginsやGPTsの作成情報と区別する
「ChatGPTプラグインの作り方」で検索すると、異なる時期・仕組みの情報が見つかります。
過去のPlugins向け開発記事、カスタムGPTの作成記事、現行のスキル・アプリを含むプラグインの資料を混ぜると、画面や設定方法が一致しなくなります。
参照する資料は、更新日だけでなく「どの製品・機能の説明か」を確認してください。本記事では、現行のOpenAI公式資料にあるPlugin Creatorとプラグイン開発の仕組みを基準にします。
既存プラグインのインストールや接続操作から確認したい場合は、ChatGPTプラグインの使い方とおすすめをご覧ください。
作成機能と利用権限を確認する
会話からプラグインを作る方法は、作成・編集機能が有効な環境を前提とします。公式資料では、プラグインの利用権限に加え、Plugin Creatorがワークスペースで利用できることが必要とされています。
外部アプリを含める場合は、そのアプリの利用可否と接続状態も確認します。プラグインを作っても、接続先で持っていない閲覧・編集権限は得られません。
ArticleOSについては、提供条件としてChatGPT Plus以上の有料契約が別途必要です。ただし、この条件をすべての自作プラグインに共通する条件として扱わないようにしましょう。
ChatGPTプラグインの作り方①｜業務と完成形を設計する
最初に決めるのは、プラグインに担当させる仕事と、利用者が受け取る成果物です。ここが曖昧だと、出力のたびに修正指示が必要になります。
最初は一つの業務に絞る
初めて作る場合は、繰り返し発生し、良い結果を判断しやすい仕事を選びましょう。
たとえば、「マーケティング全般を支援する」より、「商品資料から比較記事の原稿を作る」のほうが入力と出力を定めやすくなります。
記事制作でも、企画、執筆、画像、公開、効果測定を最初からすべて任せると、どこで問題が起きたか判断しにくくなります。まずは原稿作成までを整え、必要に応じて連携範囲を広げる進め方が考えられます。
対象業務を選ぶ際は、次の三点を確認してください。
- 同じ手順を繰り返しているか
- 判断に使う資料やルールを用意できるか
- 結果の良し悪しを担当者が確認できるか
入力・参照情報・出力を分ける
プラグインの仕様は、入力、参照情報、出力に分けて整理すると明確になります。
記事制作を例にすると、次のような設計です。
| 項目 | 設計例 |
|---|---|
| 入力 | 記事タイトル、主キーワード、対象読者、掲載媒体 |
| 参照情報 | 記事計画、商品資料、公式情報、文体ルール |
| 出力 | 記事本文、出典一覧、SEO設定案、画像指示書 |
| 確認事項 | 数値、出典、リンク、重複、禁止表現 |
| 完成条件 | 必要な成果物がそろい、未確認事項が分離されている |
「記事を書いてください」だけでは、文字数、掲載媒体、出典形式、確認範囲を毎回解釈することになります。
そこで、「WordPress用の本文」「出典は末尾に一覧化」「未確認の料金は推測しない」といった条件をあらかじめ定めます。
成功条件は確認できる形で書く
「品質の高い記事を作る」「読みやすくする」といった表現だけでは、完成を判断しにくくなります。
確認できる条件へ置き換えることが大切です。
たとえば、記事制作なら「導入で読者の疑問に答える」「比較表の項目をそろえる」「料金には確認日を付ける」と書けます。
また、原稿が完成した状態と、公開できる状態は分けて考えます。本文がそろっていても、画像やリンク先、公開画面の確認が残ることがあるためです。
ChatGPTプラグインの作り方②｜指示・スキル・参考資料を整理する
業務を安定して進めるには、作業手順と参照情報の役割を明確にします。すべての資料を一つの長い指示へ詰め込むより、必要な場面で参照できる構成を考えましょう。
指示には順序と判断基準を含める
作業指示には、実行する工程だけでなく、判断が必要な場面も書きます。
記事制作であれば、「調査する」だけでは十分ではありません。どの情報を優先し、確認できなかった場合にどう扱うかまで必要です。
次のような順序が設計例になります。
- 記事の対象と検索意図を確認する
- 記事計画と既存記事の役割を照合する
- 変わりやすい情報を公式資料で調べる
- 構成と本文を作る
- 出典・数値・リンクを確認する
- 未確認事項を原稿外へ整理する
順序を定めることで、文章を書いた後に記事の目的を考え直す手戻りを減らせます。
参考資料は用途と正本を明記する
資料を追加するときは、「この資料を何に使うか」を説明します。
記事計画はテーマと役割の確認、商品資料はサービス内容の確認、文体ガイドは表現の統一に使用する、といった分担です。
同じ料金や仕様が複数の資料に載っている場合は、どれを正本とするかも決めます。古い提案資料と最新の商品情報が混在すると、誤った数値を採用する原因になります。
| 資料 | 主な用途 | 運用上の確認 |
|---|---|---|
| 記事計画 | テーマ、検索意図、関連記事の役割 | 記事IDと更新状態 |
| 商品・サービス情報 | 料金、対象者、提供内容 | 正本と確認日 |
| 文体ガイド | 語尾、表記、禁止表現 | 現行版の識別 |
| 完成原稿の見本 | 構成や情報量の参考 | 見本の事実を他記事へ流用しない |
| 公開前チェック表 | 完成度の確認 | 未実施項目を合格扱いしない |
見本は、形式を伝えるために使います。そこに含まれる顧客名、価格、実績まで別の記事へ転用しないルールも必要です。
開発者向けにはSKILL.mdなどで構成する方法がある
会話による作成のほか、開発者がプラグインのファイルを構成する方法もあります。
公式資料では、スキルごとにSKILL.mdを用意し、名称・説明・手順を記述する構成が示されています。参考資料、テンプレート、処理用スクリプトを補助ファイルとして分けることもできます。
スキルの説明には「いつ使うか」、本文には「どう進めるか」を書きます。外部ツールが必要な場合は、その依存関係と利用手順も定義します。
ただし、最初からコードを書く必要があるとは限りません。自分の用途が会話と資料だけで完結するか、独自の外部操作が必要かで方法を選びます。
ChatGPTプラグインの作り方③｜作成・テスト・改善を進める
仕様を整理したら、Plugin Creatorなどで作成し、実際の入力例で検証します。最初の出力が良く見えても、情報不足や接続失敗のケースまで確認することが重要です。
作成依頼は目的・入力・出力・ルールを伝える
作成機能を利用できる環境では、ChatまたはWorkでPlugin Creatorを選び、作りたい業務を説明します。
以下は、記事制作プラグインを依頼するための一般的な例です。ArticleOSの内部指示そのものではありません。
企業ブログの記事制作を支援するプラグインを作成してください。
入力は記事タイトル、主キーワード、対象読者です。
添付する文体ガイドと記事テンプレートを参照し、本文、出典一覧、SEO設定案、公開前確認事項を出力してください。
料金や機能は確認できる情報に基づいて記載し、不明な内容は推測しないでください。
外部ファイルの更新と記事の公開は、担当者の確認を経て実施する設計にしてください。
この段階で、完成原稿の見本やチェック表を添えると、求める形式を伝えやすくなります。
生成されたプラグインは、名前、説明、指示、参照資料を確認してからテストします。
通常・情報不足・対象外のケースを試す
テストは、うまく処理できる入力だけに限定しないようにします。
記事制作なら、必要な情報がそろった依頼に加えて、料金不明、資料間の不一致、未公開の関連記事などを含む依頼も用意します。
| テストする状況 | 確認したい動作 |
|---|---|
| 必要情報がそろっている | 指定した成果物が最後まで出る |
| 料金が確認できない | 架空の価格を補わない |
| 資料の内容が食い違う | 不一致を示し、確認対象を整理する |
| 関連記事が未公開 | 公開済みとしてリンクを付けない |
| 外部連携が失敗する | 取得・更新の成功を偽らない |
| 対象外の依頼を受ける | 不要な工程を無理に実行しない |
評価するときは、文章の自然さだけでなく、参照資料、情報の扱い、成果物の欠落も確認します。
たとえば、本文は整っていても出典一覧がない場合は、完成条件を満たしていません。情報不足を指摘できても、確認済みの部分まで一切作らないなら、業務上使いにくいことがあります。
こうしたケースを見ながら、停止する条件と、作業を継続できる条件を調整します。
修正後は同じテストで比較する
指示を変更したら、以前と同じ入力例で再テストします。
一つの問題を直した結果、出典が減ったり、必要な見出しが消えたりする場合があるためです。比較用の入力を残しておくと、改善の効果を判断しやすくなります。
ChatとWorkの両方で使う予定なら、それぞれで確認します。利用できるツールやアプリが異なる場合があります。
チームへ共有する際は、使い方の例に加え、保守担当者と参照資料の更新方法を決めておきましょう。共有、インストール、外部アプリの接続は、それぞれ確認が必要です。
独自の外部操作が必要ならMCP連携を検討する
既存アプリで必要な操作ができない場合は、独自のMCPサーバーを用意する開発方法があります。
MCPは、AIが外部のツールや情報を利用するための接続方式です。たとえば、独自の業務システムからデータを取得する機能を提供できます。
公式のQuickstartでは、MCPサーバーをプラグインとして接続し、Workでツールの呼び出しをテストする流れが案内されています。独自UIは必須ではありません。
実装する場合は、接続だけでなく、認証、許可する操作、エラー時の処理、変更後の検証まで設計します。文章生成だけのプラグインと、外部データを書き換えるプラグインでは、必要な確認範囲が変わります。
ChatGPTプラグインの実例｜ArticleOSは記事制作をどう仕組み化しているか
ArticleOSは、企業ごとのメディア設計と制作ルールに合わせて構築するAI記事制作システムです。公開サービス情報では、ChatGPT上のプラグインとして動作し、記事制作の複数工程を扱うと説明されています。
以下では、公開情報で確認できる提供範囲と、それを自作の設計へ応用する考え方を紹介します。内部コードや顧客別設定の詳細を公開するものではありません。
記事を書く前にメディア全体を設計する
ArticleOSでは、記事本文の生成に加え、ターゲット、キーワード、サイト構造、記事計画、内部リンク、CTAを設計対象としています。
この考え方は、自作プラグインにも応用できます。
たとえば、同じサービスについて「料金」「使い方」「口コミ」を別の記事にする場合、それぞれの役割を先に決めます。役割が曖昧なまま作ると、同じ説明を繰り返す記事が増えやすくなるためです。
記事計画を参照するプラグインなら、タイトルだけでなく、記事ID、検索意図、関連記事との境界も入力・参照項目として検討できます。
調査から公開前チェックまでを一つの工程として扱う
ArticleOSの公開資料では、記事制作を次の8工程として整理しています。
| 工程 | 主な役割 |
|---|---|
| 記事計画 | 誰に、何を伝える記事かを決める |
| 情報調査 | 公式情報などの根拠を確認する |
| SEO構成 | 読者の疑問に答える順序を組み立てる |
| 記事制作 | 構成に沿って本文を作る |
| CTA設計 | 記事から次の行動への導線を考える |
| 画像生成 | 内容理解を助ける画像を用意する |
| SEO設定 | 検索表示やページ情報を整える |
| 公開前チェック | 表現、数値、リンクなどを確認する |
自作するときは、この表をそのまま機能数に置き換える必要はありません。各工程で必要な入力と成果物を決め、自社の運用範囲に合わせて組み合わせます。
画像も、指示書を作る段階と、実画像を生成・確認する段階を分けると管理しやすくなります。本文内に画像の挿入位置を示し、生成後に文字・内容・表示サイズを確認する、といった設計です。
企業ごとのルールを制作に反映する
ArticleOSは、商品、ターゲット、掲載媒体、文体、CTA、画像などの条件に合わせて構築する提供仕様です。WordPressとnoteでの運用事例が紹介されています。
媒体によって、完成形は異なります。
WordPressなら記事本文に加えて、SEO設定や内部リンク、画像の挿入位置が必要です。noteでは、見出しや段落の見せ方、読者への導線を媒体に合わせて考えます。
企業別の設定では、「どの会社にも共通する制作手順」と「その会社固有の商品情報」を分けて整理すると、情報更新の影響を把握しやすくなります。
自作でも、料金が変わるたびにすべての指示を書き換える構成では、保守の負担が増えます。更新される情報をどこに置き、いつ読み直すかまで考えることが大切です。
制作時間と公開判断を分ける
ArticleOSは「SEO記事制作を10分で」と案内していますが、約10分は標準的な制作フローの目安です。記事内容、調査量、利用環境によって異なり、すべての記事の制作時間を保証するものではありません。
また、公開前には担当者による最終確認が必要です。一次情報調査とQAを工程に含めても、完全な正確性や検索順位を保証するものではありません。
これは自作プラグインでも同じです。「生成できた」と「公開できる」を分け、数値、リンク、画像、実際の掲載画面を確認する担当者を決めます。
ArticleOSの提供範囲や導入の流れを確認したい方は、ArticleOS公式ページをご覧ください。無料資料はメールアドレスの入力で取得できます。
ChatGPTプラグインを業務で使うための品質・権限設計
業務利用では、出力品質に加えて、どの情報を読めるか、どの操作を実行できるかを定めます。作業の便利さと、確認できる運用を両立させるための設計です。
読み取りと書き込みを分ける
記事計画を読むことと、公開台帳を更新することは別の操作です。
読み取り中心のプラグインから始める場合は、参照先と対象範囲を決めます。書き込みを追加するときは、変更前後の確認や、更新結果の読み戻しまで含めて考えます。
以下は、台帳更新を伴う業務の設計例です。
- 対象ファイルと該当行を特定する
- 現在値を読み取る
- 変更前と変更後を示す
- 運用ルールに従って確認を受ける
- 指定範囲を更新する
- 読み戻して結果を照合する
「更新してください」という指示だけで、対象の特定から検証まで適切に行われるとは限りません。必要な工程を明文化します。
情報が欠けた場合の扱いを決める
業務資料には、空欄や未確定情報が含まれます。
その際に、すべての作業を止めるのか、確認済みの部分を作るのかを決めておきます。記事制作なら、料金不明だけで本文全体を止めず、確認できる情報で原稿を作り、料金確認を公開前の課題として分離する方法があります。
一方、対象サービスそのものが分からない場合などは、中心情報の確認が必要です。
不足情報の重要度によって処理を分けることで、事実を推測せずに作業を進めやすくなります。
品質確認は成果物ごとに行う
記事の品質は、本文だけでは判断できません。
| 成果物 | 確認例 |
|---|---|
| 本文 | 読者の疑問への回答、事実と評価の区別 |
| 出典 | 主張を支える資料、URL、確認日 |
| 内部リンク | 公開状態、記事文脈、遷移先 |
| 画像 | 文言、内容、挿入位置、スマホでの可読性 |
| SEO設定 | タイトル、メタ、canonical、index |
| 公開画面 | 見出し、表、余白、リンクの表示 |
この確認表をプラグインに組み込むと、完成した部分と残作業を整理できます。ただし、実際に検査していない項目まで合格と出力しない設計が必要です。
ChatGPTプラグインの自作と導入支援はどう選ぶ？
判断の基準は、機能の多さより、設計・テスト・保守を担当できるかです。小さな定型業務なら自作から始めやすく、複数工程を横断する業務では導入支援も比較対象になります。
自作が向いているケース
自作を始めやすいのは、入力と出力が明確で、利用者が結果を確認できる業務です。
たとえば、社内文書の要約、定型レポート、添付資料からの文章作成などが考えられます。
業務担当者自身がルールを説明でき、問題が出た際に指示を修正できるなら、小さく作って改善する進め方が取りやすくなります。
最初の段階では、作成時間だけでなく、修正回数や確認作業の量も記録しましょう。生成が速くても、確認に大きな手間がかかるなら設計を見直す必要があります。
導入支援を検討しやすいケース
メディア全体の記事計画、複数媒体の制作、商品情報の更新、外部連携、チーム運用まで扱う場合は、設計範囲が広がります。
その際は、プラグインを作る作業に加えて、業務の整理、参照資料の整備、テスト、保守の体制も比較します。
| 判断項目 | 自作で確認すること | 支援サービスで確認すること |
|---|---|---|
| 業務設計 | 社内で手順を整理できるか | どこまで設計を支援するか |
| 初期構築 | 試作と修正を担当できるか | 設定・資料整備の範囲 |
| 品質確認 | チェック基準を作れるか | QAと人の確認の分担 |
| 更新 | 情報・仕様変更に対応できるか | 保守とアップデートの範囲 |
| 費用 | 社内工数と必要な利用料 | 月額、初期費用、追加費用 |
| 引き継ぎ | 担当者変更に対応できるか | 教育、説明資料、相談窓口 |
ArticleOSは、SEO記事制作の内製化を目的とした企業専用システムです。文章生成だけでなく、メディア設計から制作ルールまで整えたい場合の選択肢になります。
生成AIを体系的に学ぶなら生成AIスクールも選択肢
プラグインを業務で使うには、指示の作り方やAIの回答を確認する力も役立ちます。まず生成AIの基礎や仕事への活用を学びたい方は、スクール・セミナーの内容を比較する方法もあります。
PR｜無料セミナーには有料サービスの案内が含まれます。
プラグイン開発の専門講座として紹介しているものではありません。受講前に、カリキュラム・質問対応・費用・学習期間が目的に合うかをご確認ください。
ChatGPTプラグインの作り方に関するよくある質問
ChatGPTプラグインを自作する際によくある疑問を、作成方法と業務運用の観点から整理します。
プログラミング未経験でも作れますか？
作成機能が利用できる環境では、Plugin Creatorに業務を説明して、会話から作る方法があります。
一方、独自システムへの接続や専用ツールが必要な場合は、MCPサーバーなどの開発が必要になることがあります。担当させる範囲によって、必要な知識は変わります。
長いプロンプトを保存するだけでも使えますか？
定型の文章作成なら、保存した指示でも役立つ場合があります。
ただし、参照資料、判断条件、外部連携、テスト、共有まで扱う場合は、それらを再利用できる形に整理する必要があります。毎回どこを手直ししているかを見れば、追加すべきルールを見つけやすくなります。
Googleスプレッドシートと連携できますか？
利用環境で対応するアプリやツールが使え、必要な接続と権限がある場合に検討できます。
「連携できる」という説明だけでなく、対象のシートを読めるか、必要な範囲を操作できるかまで確認してください。閲覧と更新は別々にテストします。
記事の自動公開まで任せられますか？
公開するための対応機能と権限、運用設計が必要です。記事制作プラグインを作っただけで、自動公開機能が追加されるわけではありません。
本記事で紹介したArticleOSの制作工程についても、公開前の担当者による最終確認を前提としています。
ArticleOSを使えば同じ内容のプラグインを自作できますか？
ArticleOSの公開情報は、提供範囲と業務設計を理解する参考になります。この記事は内部実装を再現する手順ではありません。
自作する場合は、自社の商品、読者、媒体、参照資料、確認体制に合わせて設計し、実際の業務で検証する必要があります。
まとめ｜ChatGPTプラグインの作り方は業務設計から始まる
ChatGPTプラグインを作る際は、目的、入力、参照情報、出力、完成条件を決めることから始めましょう。
そのうえで、作業手順をスキルとして整理し、必要な外部連携を組み込みます。作成後は、通常の依頼だけでなく、情報不足や接続失敗を含むケースでテストし、改善を重ねます。
ArticleOSの実例では、メディア設計、記事計画、調査、執筆、CTA、画像、SEO設定、公開前チェックを一つの制作工程として扱っています。自作でも、文章の生成に加えて、参照情報と確認の仕組みまで整えることが業務で使うためのポイントです。
記事制作を自社の仕組みにしたい方は、ArticleOSの提供内容・資料ダウンロード・お問い合わせをご確認ください。
出典・参考情報
情報確認日：2026年10月9日。
- OpenAI「Plugins」：現行プラグインの構成、利用環境、外部接続の説明。
- OpenAI「Build plugins」：Plugin Creatorによる作成、参考資料の追加、テスト、編集、共有。
- OpenAI「Build skills」：SKILL.md、補助資料、スキルとMCPツールの役割。
- OpenAI「Quickstart – Plugins」：MCPサーバー接続とWorkでのテスト。
- 株式会社エヌ・ケーパートナーズ「ArticleOS公式サービスページ」：サービスの提供範囲、制作工程、利用条件、資料取得方法。
