【2026年10月最新】ChatGPT「共有プロジェクト」とは｜チームでAIを使うときに生じる「情報の壁」の解決法

ChatGPTに、チームでチャット・ファイル・指示を一か所にまとめて共有できる「共有プロジェクト」機能が追加されました。これまで個人利用が中心だったAIチャットを、チーム全体の共有ツールとして使うという方向性を示すニュースです。

この記事では、この機能が解決しようとしている「チームでAIを使うときに生じる情報の壁」という課題の正体を分解し、自社でチーム単位のAI活用をどう設計すればいいかを、弊社（株式会社GENAI）のClaude Code実運用データを交えて解説します。

この記事を最後まで読むと、次の6つが明確になります。

01 NEWS BACKGROUND ChatGPT「共有プロジェクト」機能とは チャット・ファイル・指示を一か所にまとめてチームで共有

2026年、OpenAIはChatGPTに「共有プロジェクト」機能の提供を開始しました。これは、特定のテーマに関するチャットのやり取り、参照ファイル、AIへの指示文（カスタム指示）を1つの「プロジェクト」としてまとめ、チームメンバーで共有できる機能です。

プロジェクトの作成者は、メールやリンクでチームメンバーを招待でき、「チャットだけできる権限」または「編集もできる権限」を選んで付与できます。対象は現時点でChatGPT Business・Enterprise・Eduプランのユーザーで、段階的にGo・Plus・Proプランや無料プランにも展開される予定とされています。

1-1. なぜ今、AIチャットの「チーム共有」が重要になっているのか

ChatGPTやClaudeのようなAIチャットは、当初は個人が自分の業務を助けるツールとして広まりました。しかし企業での利用が進むにつれ、「あの人は上手にAIを使って成果を出しているが、他のメンバーは使い方が分からない」という社内の格差が目立つようになってきました。

「共有プロジェクト」のような機能は、この格差を解消する動きの一つです。優れた使い方（指示文・参照ファイル・やり取りの型）を個人の中に留めず、チーム全体の資産として共有するという発想に基づいています。

1-2. 同時に強化されたコネクター機能とコンプライアンス対応

今回の発表では「共有プロジェクト」と同時に、Googleドライブ・SharePoint・GitHubといった外部ツールとの連携（コネクター機能）の強化と、企業向けのコンプライアンス認証の強化も行われています。これは偶然ではなく、「チームで安全に使えるAI」という一つの方向性を示す組み合わせです。

チーム共有の機能だけを強化しても、参照できるファイルが限定的であったり、セキュリティ面の認証が不十分であったりすれば、企業は導入に踏み切れません。共有の便利さと、安全に使える基盤を同時に整えることが、企業向けAIサービスに共通して求められている要件だと分かります。

02 THE REAL PROBLEM チームでAIを使うと起きる「情報の壁」の正体 個人利用では見えなかった3つの壁

「情報の壁」と一言で言っても、実際には3種類の異なる壁が存在します。これを分解して理解することが、解決策を考える第一歩になります。

この3つの壁のうち、特に見落とされがちなのが「②文脈の壁」です。あるメンバーがAIと数十回やり取りして良い結果を得たとしても、そのやり取りの最初の目的や前提条件が共有されなければ、他のメンバーは同じ結果を再現できません。「共有プロジェクト」が指示文・ファイル・チャットを一体として扱うのは、この文脈の壁を解消するためです。

壁の種類	具体的な症状	解決の方向性
指示の壁	同じ質問でも人によって回答の質がバラバラ	指示文（プロンプト）をチームで統一・共有
文脈の壁	なぜその会話をしたのか背景が分からない	チャットと目的・前提をセットで共有
ファイルの壁	参照資料が個人のPC・メールに散在	参照ファイルをプロジェクト単位で一元化

2-1. 「情報の壁」が実際にどれだけの損失を生んでいるか

「情報の壁」は目に見えづらいコストです。しかし実務では、次のような形で確実に時間とお金を消耗させています。

これらはいずれも、AIツール自体の性能とは無関係に発生する損失です。「情報の壁」を放置したままAIツールを増やしても、組織全体の生産性は思ったほど上がりません。

03 TECH BREAKDOWN 共有プロジェクトで共有される「3つの情報」 チャット・ファイル・指示という構成要素を分解する

「共有プロジェクト」機能が実際に何を共有しているのかを、技術的な観点から3つに分解してみます。

3-1. チャット履歴（会話ログ）

プロジェクト内で行われたAIとの会話が、メンバー間で共有されます。これにより「どんな聞き方をしたら、どんな回答が返ってきたか」というやり取りの型自体がチームの知見として蓄積されていきます。

3-2. 参照ファイル

AIに参照させる資料（議事録、マニュアル、過去のレポートなど）がプロジェクト単位でまとめられます。従来はメールやチャットツールに散らばっていた資料が、AIが参照する前提で一元化される点が重要です。

3-2-補. 「参照ファイル」の鮮度管理という隠れた課題

参照ファイルを一元化する際、見落とされがちなのが情報の鮮度管理です。一度プロジェクトに追加した資料がそのまま放置され、料金プランや規程が変わったあとも古い情報を参照し続けてしまうと、AIはその古い情報をもとに誤った回答を返してしまいます。

従来のナレッジベース運用でも同じ課題はありましたが、AIが参照して回答を生成する場合、情報が古いことに気づきにくいという点がより深刻です。人間が資料を直接読む場合は「この資料は古いかもしれない」と気づく余地がありますが、AIの回答という形で間接的に情報が伝わると、その違和感に気づきにくくなります。

3-3. カスタム指示（プロジェクトの振る舞いルール）

「このプロジェクトでは、こういう前提・口調・フォーマットで回答してください」という指示文です。これが共有されることで、誰がAIに質問しても、一定の品質・フォーマットの回答が得られるようになります。

04 DESIGN FOR YOUR TEAM 自社でチーム単位のAI活用を設計する方法 権限設計と情報の粒度をどう決めるか

ChatGPTの共有プロジェクトのような機能を実際の業務に導入する際、検討すべきポイントを整理します。

4-1. プロジェクトの単位をどう切るか

最初に悩むのが「何を1つのプロジェクトとしてまとめるか」です。部署単位、業務単位、クライアント単位など切り方は複数ありますが、「同じ前提・同じ指示文で運用できるかどうか」を基準に切るのが実務的です。前提が異なる業務を1つのプロジェクトに混ぜると、指示文が複雑になり品質が落ちます。

4-2. 権限設計：誰が「編集」でき、誰が「利用」のみか

プロジェクトの指示文・参照ファイルを編集できる人を絞り、多くのメンバーは「利用のみ」にする設計が安定します。指示文を編集できる人が多すぎると、良い設計が意図せず壊れてしまうリスクがあるためです。

4-3. 情報の粒度：どこまで共有し、どこから個別対応にするか

チーム共有を進めすぎると、個別の事情に対応しづらくなるという副作用もあります。「チーム共通で使う部分」と「個人・案件ごとに調整する部分」を分けて設計することで、共有のメリットを保ちながら柔軟性も確保できます。

4-3-補. 部署別に見る「プロジェクト単位」の切り方の実例

部署	プロジェクトの切り方の例	共有する指示文の内容
営業	商材別・エリア別に分ける	提案書フォーマット、よくある質問への回答例、NGな表現
カスタマーサポート	問い合わせ種別ごとに分ける	回答のトーン、エスカレーション基準、禁止事項
マーケティング	媒体別（SNS・ブログ・広告）に分ける	ブランドの文体ガイドライン、過去の反応が良かった表現
バックオフィス	業務種別（経理・総務・人事）に分ける	処理手順、承認フロー、関連する社内規程

このように部署・業務ごとに具体的な切り方を決めておくと、「とりあえず全社で1つの大きなプロジェクトにまとめる」という失敗を避けられます。指示文が長く複雑になりすぎると、AIの回答精度もむしろ下がるため、業務の切れ目に合わせて適切な単位に分割することが重要です。

4-4. 「共有プロジェクト」と「ナレッジベース」は何が違うのか

似た概念として「ナレッジベース」という言葉がありますが、両者は役割が異なります。ナレッジベースは「検索して読む」ための静的な知識の蓄積であるのに対し、共有プロジェクトは「AIと対話しながら使う」ための動的な作業環境という位置づけです。

実務上は、ナレッジベースを「参照ファイル」として共有プロジェクトに取り込み、その上でAIと対話するという組み合わせが効果的です。ナレッジベースの整備と、それをAIに使わせる仕組みの両方が揃って初めて、チーム単位のAI活用が機能します。

05 GENAI CASE STUDY 【独自データ】GENAI実運用：チームでのAI活用設計 弊社がClaude Codeで「指示の共有」をどう仕組み化しているか

弊社（株式会社GENAI）では、Claude Max 20xプラン（月額$200・約30,000円）を契約し、社内の各プロジェクト（広告運用、ブログ記事制作、経理、営業資料作成など）ごとにCLAUDE.mdという指示ファイルを配置して運用しています。これは、ChatGPTの「共有プロジェクト」が目指す世界観と、考え方として非常に近いものです。

業務領域	CLAUDE.mdに記載する内容	概算削減時間（肌感）
ブログ記事制作	文体ルール・登場人物設定・品質基準・検証手順	1本8時間 → 1本1時間
広告運用	レポート形式・判断基準・承認フロー	週10時間 → 週1時間
営業	提案書フォーマット・顧客対応時の注意点	週20時間 → 週2時間
経理	仕訳ルール・チェック項目・承認ルート	月40時間 → 月5時間

このCLAUDE.mdファイルには、業務の背景知識、過去の失敗から得た教訓、守るべきルールなどを蓄積しており、誰がClaude Codeを使っても一定の品質で業務を進められる状態を作っています。これは「共有プロジェクト」が解決しようとしている「指示の壁」「文脈の壁」を、ファイルベースで解決している例と言えます。

具体例を挙げると、ブログ記事制作のプロジェクトでは「過去にどんな失敗が起きたか」も指示ファイルに記録しています。例えば「画像修正は1枚まるごと差し替える（部分修正ではキャッシュが古い画像を参照してしまう事故があった）」「数値を扱う記事は必ず出典を明記する」といった、一度痛い目を見た教訓をそのまま次の担当者・次の実行への指示として残しています。これにより、同じ失敗を二度繰り返さない仕組みができています。

この「教訓をそのまま指示に変換する」というやり方は、ChatGPTの共有プロジェクトでも同様に実践できます。チャット履歴の中で「この聞き方だと期待と違う回答が返ってきた」という場面があれば、それをプロジェクトの指示文に反映し、次回以降は同じ失敗が起きないようにする、という運用サイクルです。

06 RISKS AND CAUTIONS 導入のリスクと対策 便利さの裏にある情報管理のリスク

6-1. 情報漏洩・権限管理のリスク

チームでファイル・チャットを共有するということは、見えてはいけない情報が意図せず広く共有されてしまうリスクも伴います。特に、人事情報や顧客の個人情報が混ざったファイルをプロジェクトに追加してしまうと、想定以上のメンバーに見えてしまう可能性があります。

6-2. 指示文の「属人化」が逆に起きるリスク

共有の仕組みを導入しても、指示文の編集を特定の1人だけに依存してしまうと、その人が異動・退職した際に運用が止まるという新たなリスクが生まれます。指示文を書く・更新する手順自体も、チームでドキュメント化しておくことが望まれます。

6-3. 特定ベンダーへの依存（ロックイン）リスク

共有プロジェクトのような便利な機能ほど、そのAIベンダーのサービスに業務の仕組みが深く組み込まれていくという側面があります。指示文・参照ファイル・運用フローをすべて1つのサービスに最適化してしまうと、将来的に別のサービスへ移行する際のコストが大きくなります。

弊社がClaude Codeで指示文をファイル（CLAUDE.md）として管理しているのも、この考え方に基づいています。指示文そのものはテキストファイルなので、将来別のAIツールに切り替える場合でも、資産として持ち運びやすいという利点があります。

ベンダーロックインを完全に避けることは難しいとしても、「指示文・参照ファイルの原本はどこにあるか」を常に把握しておくだけで、移行コストは大きく変わります。導入時点で「このサービスを使えなくなったら、何が困るか」を一度想定しておくことが、リスク管理として実務的です。

07 IMPLEMENTATION AND COST 導入のステップとコスト感 1つの定型業務から始めて、段階的に広げる

7-1. 【Step 1】最も再現性が求められる業務を選ぶ

「誰がやっても同じ品質にしたい業務」から始めるのが基本です。属人化が課題になっている業務ほど、チーム共有の効果が大きく出ます。

7-2. 【Step 2】指示文・参照ファイルを整理する

現状、優秀なメンバーが個人の頭の中・個人のメモに留めている「良い指示の書き方」「参照すべき資料」を言語化し、一つの場所に集約します。この作業自体が、業務の見直しにもつながります。

7-3. 【Step 3】権限を設計し小規模で試験運用

最初から全社展開するのではなく、1チーム・数名規模で試験運用し、権限設計や指示文の精度を調整します。

7-4. 【Step 4】効果を見て対象業務を拡大

試験運用で効果が確認できたら、他の業務・他のチームへ段階的に展開していきます。

構成要素	内製の場合の目安	外注の場合の目安
指示文・CLAUDE.md的な仕組みの整備	Claude Codeなどで数日規模の整理が可能	業務コンサル込みで数十万円規模が一般的
権限設計・運用ルール策定	社内の情報管理ルールに準拠して策定	情報セキュリティ専門家への相談が必要な場合も
ツール利用料	ChatGPT Business等は1人あたり月数千円規模	Claude Max 20xは月額$200(約3万円)で複数プロジェクト運用可

7-5. 効果測定の指標を最初に決めておく

チーム単位のAI活用を導入したら、「導入したこと」自体を目的化せず、効果測定の指標を事前に決めておくことが重要です。

指標	何を見るか	改善のヒント
成果物の品質ばらつき	担当者ごとの提案書・報告書の品質差	指示文（CLAUDE.md的な仕組み）の記載を具体化する
新メンバーの立ち上がり速度	配属から一定水準で業務ができるまでの期間	参照ファイル・過去の良い事例の蓄積を強化する
AI活用の利用率	チーム内で実際にプロジェクトを使っているメンバーの割合	使い方の社内共有会・ハンズオンを実施する
指示文の更新頻度	実際の業務変化に応じて指示文が更新されているか	更新担当者・更新タイミングのルールを決める

08 CONCLUSION まとめ ── AI活用を「個人の資産」から「チームの資産」へ 技術トレンドを自社の業務設計に変換する視点

この記事では、ChatGPT「共有プロジェクト」機能を題材に、チームでAIを使うときに生じる「情報の壁」の正体、共有される3つの情報、自社での設計方法、弊社の実運用データ、リスクと対策、導入ステップとコスト感までを整理しました。最後にポイントを振り返ります。

最も重要なメッセージは、「共有プロジェクト」のような機能そのものに価値があるのではなく、「AI活用の質を個人からチームの資産に変える」という発想にこそ価値があるということです。弊社では、こうしたチーム単位のAI活用設計を、Claude Codeを使って実際の業務に落とし込む支援を行っています。

AIツールの新機能のニュースに触れるたびに「このツールを使うべきか」で判断を止めてしまうと、本質的な課題である「情報の壁」はいつまでも解消されません。どのツールを選ぶかに関わらず、まずは自社のどの業務に「指示の壁」「文脈の壁」「ファイルの壁」が存在するかを洗い出すことが、最初の一歩になります。

チームでのAI活用設計を、AI鬼管理が一緒に整えます

指示文・参照ファイルの整理から、権限設計、Claude Codeを使った運用の仕組み化まで。
自社に合ったチーム単位のAI活用設計を、個別にご相談いただけます。

ここから先の進め方は、大きく2つあります。

自社で回せるようになりたい方は、AI鬼管理でClaude Code／Codexの使い方から業務設計・社内定着まで伴走を受けながら、社内に仕組みを作る道があります。

覚えるより任せたい方は、AI社員AIKATAでこの記事のような定型業務を丸ごと預ける道があります。料金は月30万円の月額定額、追加費用は0円です。

どちらが合うかは、業務量と社内体制次第です。無料相談・無料適合診断で、貴社の場合はどちらが向くかからご相談いただけます。

よくある質問

Q. ChatGPTの「共有プロジェクト」機能は、どのプランで使えますか？

A. 提供開始時点では ChatGPT Business・Enterprise・Edu プランが対象です。Go・Plus・Pro・無料プランへは段階的に展開される予定とされています。最新の対象プランは公式発表をご確認ください。

Q. チームでAIを使うときの「情報の壁」とは具体的に何ですか？

A. 本記事では「指示の壁」「文脈の壁」「ファイルの壁」の3つに分解しています。良い指示の書き方が共有されない、やり取りの背景・目的が分からない、参照資料が個人のPCに散在している、という3つの症状が代表的です。

Q. ChatGPTを使わず、Claude Codeでも同じような共有は実現できますか？

A. 可能です。弊社ではClaude Codeの「CLAUDE.md」というファイルに業務ごとの指示・前提・ルールを記載し、プロジェクトごとに配置することで、同様のチーム共有を実現しています。考え方自体はツールを問わず応用できます。

Q. チーム共有を導入する際、最初に決めるべきことは何ですか？

A. 「何を1つのプロジェクトとしてまとめるか」という単位の切り方と、「誰が指示文を編集でき、誰が利用のみか」という権限設計の2点を最初に決めることが重要です。

Q. 情報漏洩のリスクはどう防げばいいですか？

A. 機密情報を含むファイルは専用のプロジェクトに分離し、権限を厳格に設定することが基本です。また、招待時の権限レベル確認や、退職・異動時のアクセス権限削除といった運用ルールも事前に決めておく必要があります。

Q. 小規模な会社でもチーム単位のAI活用設計は必要ですか？

A. 人数が少なくても、属人化している業務があれば効果があります。むしろ少人数のうちに指示文・参照資料を整理しておくことで、将来人数が増えた際の立ち上がりがスムーズになります。

AIAI鬼管理

AI鬼管理／AI社員AIKATAへのお問い合わせ

この記事を読んで気になった方へ。
専門スタッフが、御社に最適な
業務自動化・業務代行プランを無料でご提案します。

ご希望のサービス

お問い合わせ対象のサービス*必須 選択してください AI鬼管理（AI業務自動化の導入支援） AI社員AIKATA（業務の丸ごと代行） 両方・相談して決めたい

サービスを選択してください

---

お客様情報

会社名・屋号*必須

会社名を入力してください

業種*必須 選択してください IT・ソフトウェア 製造業 建設・不動産 小売・EC 飲食・宿泊 医療・介護 教育・研修 士業・コンサル 人材・BPO その他

業種を選択してください

お名前*必須

お名前を入力してください

メールアドレス*必須

※法人・事業用のメールアドレスでお願いします（Gmail等の個人用フリーメールは受付できません）

正しいメールアドレスを入力してください

電話番号任意

---

現在の課題について

現在感じている課題*必須

人手不足で業務が回らない 社長・経営者が現場を離れられない 定型業務に時間を取られている AIを導入したいが何から始めればいいかわからない 外注・人件費コストが高い 業務フローが属人化している 社員のITリテラシーにばらつきがある

1つ以上選択してください

効率化・自動化したい業務*必須

営業・顧客対応（CRM・メール等） 経理・請求書・入金管理 採用・人事・労務管理 マーケティング・SNS・広告運用 カスタマーサポート・問い合わせ対応 資料作成・レポート・議事録 データ入力・集計・分析 社内の情報共有・ナレッジ管理

1つ以上選択してください

上記業務に現在かけている月額コスト*必須 選択してください まだかけていない（これから検討） 〜10万円 10〜30万円 30〜50万円 50〜100万円 100万円以上 その他（自由入力）

月額コストを選択してください

その他、ご相談内容任意

---

面談日時の選択

ご希望の日時*必須

約1時間のオンライン面談（Google Meet）です

空き枠を取得中...

面談日時を選択してください

この内容で面談を予約する

予約確定後、Google Calendarの招待メールをお届けします。
しつこい営業は一切ございません。