【2026年6月最新】GPTs(GPT Builder)完全ガイド|カスタムAIの作り方とClaude Codeとの決定的な違い

【2026年6月最新】GPTs(GPT Builder)完全ガイド|カスタムAIの作り方とClaude Codeとの決定的な違い

「ChatGPTのGPTsを使えば、自分専用のAIアシスタントが作れるらしい」——最近こうした情報を見かけて、気になっている方は多いのではないでしょうか。

GPTs(旧称GPT Builder)は、OpenAIが2023年末にリリースしたカスタムAI作成機能です。プログラミング不要で自然言語の指示だけでオリジナルのAIチャットボットを構築でき、GPTストアで公開・共有もできます。2025年に入ってからは利用者が急増し、ビジネス利用を検討する企業も増えてきました。

しかし「GPTsは本当に業務で使えるのか?」という問いに、正直に答えると「用途による」としか言えません。ノーコードで手軽に作れる反面、ファイル操作やコード実行、外部連携といった業務自動化の核心部分では大きな制約が残ります。

この記事では、GPTsの基本概念から作成方法、活用事例を網羅した上で、業務自動化の観点からGPTsの限界点を明示し、私たちが最終的にClaude Codeを選んだ理由と実運用データを包み隠さずお伝えします。

代表菅澤 代表菅澤
先にお伝えしておくと、弊社(株式会社GENAI)ではGPTsを半年間本格運用した後、全社的にClaude Codeへ移行しました。GPTsが悪いのではなく、「業務レベルの自動化」に必要な機能がClaude Code側にあったためです。この記事ではその判断プロセスも具体的に共有します。
AI鬼管理山崎 AI鬼管理山崎
今日はGPTsの良い点もしっかり解説します。「まずはGPTsで試して、次のステップとしてClaude Code」という方にも役立つ内容になっていますので、最後までお付き合いください。

この記事を読み終えると、以下の6つが明確になります。

✔️GPTs(GPT Builder)の正確な機能と制約——何ができて何ができないか
✔️GPTsの具体的な作成手順——初心者でも20分で作れるステップバイステップ
✔️人気GPTs 7カテゴリの特徴と、ビジネス利用に向くジャンルの見極め方
✔️GPTsを業務で使った際に必ず直面する4つの壁と、その回避策
✔️Claude Code vs GPTsの機能比較・コスト比較・実運用パフォーマンス比較
✔️弊社GENAIの実運用データと、非エンジニアがClaude Codeで業務AIを作る具体的方法
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01 GPTs(GPT Builder)とは何か?基本概念を整理 ノーコードで作るカスタムAIの仕組みと位置づけ

📚 用語解説

GPTs(GPT Builder):OpenAIが提供するカスタムChatGPT作成機能。ユーザーが自然言語で指示を与え、知識ファイルをアップロードし、特定の用途に特化したAIチャットボットを構築できる。2023年11月発表、2024年1月GPTストア公開。

GPTsの核心を一言でまとめるなら、「ChatGPTをあなた専用にカスタマイズする仕組み」です。通常のChatGPTは汎用的な会話AIですが、GPTsを使うと「この分野の知識だけを持ち」「この形式で回答し」「このAPIと連携する」といった特化型AIを、プログラミングなしで作成できます。

技術的には以下の3つの要素で構成されています。

Instructions
(システムプロンプト)
Knowledge
(参照ファイル)
Actions
(外部API連携)

InstructionsはGPTの振る舞いを定義するテキストです。「あなたは税務の専門家です。回答は箇条書きで、必ず根拠法令を示してください」のように、役割・口調・制約を自然言語で書きます。

KnowledgeはPDFやテキストファイルをアップロードして、GPTが回答生成時に参照する独自データを持たせる機能です。最大20ファイル、合計約512MBまでアップロードでき、社内マニュアルや製品カタログを読み込ませることでRAG(検索拡張生成)に近い動作を実現します。

📚 用語解説

RAG(検索拡張生成):Retrieval-Augmented Generationの略。大規模言語モデルが回答を生成する前に、外部データベースから関連情報を検索して取得し、その情報を踏まえて回答する手法。GPTsのKnowledge機能は簡易版RAGとして機能する。

Actionsは外部のAPI(Webサービスの窓口)をGPTから呼び出す機能です。OpenAPI仕様のスキーマを登録することで、GPTが会話の文脈に応じて自動的にAPIを実行します。カレンダー登録、メール送信、データベース検索などが可能になりますが、設定には技術的知識が必要で、ここがノーコードの限界点になります。

代表菅澤 代表菅澤
GPTsが画期的だったのは「システムプロンプトをUIで設定するだけでオリジナルAIが作れる」という手軽さです。弊社でも最初はGPTsで社内FAQ botを作り、実際に回答精度もかなり良かった。問題は「チャット以外の出力」が必要になった時に詰まることでした。

GPTsの利用にはChatGPT Plus(月額$20)以上のプランが必要です。Freeプランでは他者が公開したGPTsの利用はできますが、自作はできません。Team/Enterpriseプランでは社内限定公開も可能で、企業利用のハードルを下げています。

💡 GPTストアの現状

GPTストアには2025年時点で300万以上のカスタムGPTが公開されています。しかし収益化プログラム(GPT Builder Revenue)は限定的で、多くのクリエイターにとっては「名刺代わり」の域を出ていません。業務利用では他者が作ったGPTsを使うより、自社専用で作る方がセキュリティ上も推奨されます。

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02 GPTsの作り方 ── 初心者でもできる具体手順 対話形式とマニュアル設定の2つの方法を完全解説

GPTsの作成には2つのアプローチがあります。Create(対話形式)Configure(マニュアル設定)です。初心者は対話形式から始めて、慣れてきたらConfigureタブで微調整するのがおすすめです。

ChatGPT Plus に加入
Explore GPTs を開く
Create a GPT を選択
対話 or Configure で設定
テスト → 公開/非公開選択

■ 対話形式(Createタブ)での作成手順

Createタブを選択すると、GPT Builderという対話AIが「何を作りたいですか?」と質問してきます。日本語で「社内の営業マニュアルに基づいて、新人が質問したら回答するbotを作りたい」のように伝えるだけで、自動的にInstructionsを生成してくれます。

具体的な流れは以下の通りです。

✔️名前とアイコンの提案を受ける(変更可能)
✔️用途の深掘り質問に答える(2〜3往復)
✔️自動生成されたInstructionsを確認
✔️Knowledgeファイルをアップロード(任意)
✔️Capabilitiesのトグルを設定(Web Browsing / DALL-E / Code Interpreter)
✔️右ペインのプレビューでテスト会話
✔️問題なければ Save → 公開範囲を選択(Only me / Anyone with a link / Everyone)

■ マニュアル設定(Configureタブ)での作成手順

Configureタブでは、各フィールドに直接入力します。対話形式と比べて細かいニュアンスを制御しやすいのがメリットです。

📚 用語解説

Instructions(システムプロンプト):GPTの振る舞いを定義するテキスト。長さ制限は約8,000文字。「あなたは〇〇の専門家です」「回答は必ず〇〇形式で」「〇〇については回答を拒否してください」のように、役割・形式・禁止事項を記述する。

Configureタブで設定する主要項目は6つです。

設定項目内容設定のコツ
NameGPTの名前15字以内で機能が一目で分かる名前に
Description説明文(GPTストア表示用)「誰が」「何のために」使うかを明記
Instructions振る舞い定義禁止事項を明確に。曖昧だと暴走する
Knowledge参照ファイルPDFよりTXT/MDの方が検索精度が高い
Capabilities追加機能不要な機能はOFFで応答速度UP
Actions外部API連携OpenAPI仕様のJSONスキーマが必要
AI鬼管理山崎 AI鬼管理山崎
ポイントはInstructionsの書き方です。「丁寧に回答してください」のような曖昧な指示だと、GPTは自分の判断で回答スタイルを変えてしまいます。「回答は箇条書き3点以内」「1つの質問に対し200字以内」のように、数値で制約するのが安定運用のコツです。
⚠️ Knowledgeの注意点

アップロードしたファイルの内容は、GPTの利用者から間接的に引き出される可能性があります。機密情報(個人情報・取引先リスト等)のアップロードは慎重に。社外公開するGPTには、公開可能な情報のみを含めてください。

Actionsの設定はやや上級者向けです。外部APIのエンドポイントURL、認証方式(APIキー/OAuth)、リクエスト/レスポンスのスキーマをJSON形式で登録する必要があります。ノーコードを謳いつつも、ここだけはエンジニアのサポートが必要になるケースが大半です。

💡 おすすめの作り方

まずKnowledgeとInstructionsだけで基本形を作り、1週間ほど実際に使ってみてください。「こういう回答が欲しかった」というパターンが見えてきたら、Instructionsに追記していく反復改善がもっとも効率的です。最初から完璧を目指すより、使いながら育てる感覚がGPTsの正しい付き合い方です。

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03 GPTsの活用カテゴリ ── 人気ジャンル7選 GPTストアで実際に使われている分野とビジネスへの適用可能性

GPTストアには300万以上のカスタムGPTが登録されていますが、ビジネス利用で注目すべきカテゴリは大きく7つに分類できます。それぞれの特徴と、実際に業務で使えるレベルかどうかを正直に評価します。

① ライティング・文章作成

メール文案、ブログ記事構成、プレスリリースのドラフトなど。GPTsの中でもっとも実用的なカテゴリです。InstructionsでトーンやフォーマットをGPTsは出力がチャット内に限定されるため、「生成した文章をGoogleドキュメントに自動保存」「毎週決まったフォーマットで自動生成」といった自動化には対応できません。

② リサーチ・情報整理

論文要約、競合分析、市場リサーチのサポート。Web Browsing機能を有効にすればリアルタイムの情報も取得できます。ただしWeb検索の精度はまちまちで、特に日本語コンテンツのクロールは不安定な場面があります。

③ 教育・学習支援

語学学習の会話相手、試験対策のクイズ出題、プログラミング学習のチューターなど。個人利用では満足度が高い分野ですが、企業研修に使うにはカスタマイズの深度が足りないケースがあります。

④ プログラミング・開発

コードレビュー、バグ修正支援、APIドキュメントの解説。Code Interpreter機能を使えばPython実行も可能です。ただしローカルファイルを直接操作できないため、実際の開発フローに組み込むのは困難です。

📚 用語解説

Code Interpreter:GPTsに搭載されたPythonコード実行環境。サンドボックス内でコードを実行し、データ分析・グラフ作成・ファイル変換などが可能。ただし実行時間制限があり、外部ネットワークへのアクセスは不可。

⑤ 画像生成・デザイン

DALL-E 3による画像生成、ロゴのアイデア出し、プレゼン資料のビジュアル提案。クオリティは向上していますが、ブランドガイドラインに沿った一貫性のある画像生成は苦手分野です。

⑥ データ分析・レポート

CSV/Excelファイルのアップロード → グラフ化 → インサイト抽出。個人的な分析には十分ですが、定期レポートの自動化(毎週月曜にSlackに投稿、など)はActionsを使っても安定しません。

⑦ 業務プロセス自動化

タスク管理、議事録の要約、CRM入力の補助。このカテゴリがもっともGPTsの限界を感じる分野です。チャット形式での1問1答は得意ですが、「毎日17時に日報を生成してSlackに投稿」のような能動的な自動実行はGPTsの設計思想に含まれていません。

代表菅澤 代表菅澤
弊社がGPTsで最初に作ったのは「営業FAQ bot」と「議事録要約bot」の2つでした。FAQは非常に良く機能した。しかし議事録botは「音声ファイルをアップ→テキスト化→要約→Slackに投稿」の全工程を自動化したかったのに、チャットに貼り付ける手動工程がどうしても残りました。
手動: 音声ファイルをアップ
GPT: テキスト化+要約
手動: 結果をコピー
手動: Slackに貼り付け

上記のように、GPTsは「人間がトリガーを引き、結果を人間が次の場所に運ぶ」構造から逃れられません。これは次のセクションで詳しく解説する「GPTsの限界」に直結します。

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04 GPTsの限界 ── 業務で使うと見えてくる壁 実際に半年間運用して分かった4つの構造的制約

GPTsは「カスタムAIを手軽に作る」というコンセプトでは大成功しています。しかし業務の本格自動化を目指すと、以下の4つの壁に必ず直面します。これはGPTsの不具合ではなく、設計思想上の制約です。

壁①:ファイルシステムへのアクセスがない

GPTsはクラウド上のサンドボックスで動作するため、あなたのPC上のファイルを直接読み書きできません。「デスクトップのExcelファイルを毎朝読み込んでレポートを作る」といった処理は、毎回手動でファイルをアップロードする必要があります。

壁②:能動的なスケジュール実行ができない

GPTsは「ユーザーがチャットで話しかけた時だけ」動作します。「毎朝9時に昨日のデータを分析してSlackに投稿」「メール受信をトリガーに自動返信」といったイベントドリブンの自動化は不可能です。

📚 用語解説

イベントドリブン:特定のイベント(メール受信、時刻到達、ファイル変更など)をトリガーにして自動的に処理が起動する設計パターン。業務自動化の核心であり、GPTsにはこの機能が根本的に欠けている。

壁③:セッション間で記憶が不安定

GPTsのMemory機能は存在しますが、長期的な文脈保持は不安定です。「先月の会議で決まったことを踏まえて回答して」と言っても、記憶が抜けていることがあります。Knowledgeファイルで補完はできますが、更新の度に手動アップロードが必要です。

壁④:出力がチャット内に閉じている

GPTsの生成結果は基本的にチャットウィンドウ内に表示されます。「結果をGoogleスプレッドシートに書き込む」「レポートをPDFで出力してメール送信する」といった出力先の制御が極めて限定的です。Actionsで外部API連携は可能ですが、設定と保守のコストが高く、安定性にも課題があります。

⚠️ Actionsの安定性問題

GPTsのActionsは認証トークンの有効期限管理が手動のため、OAuth連携が数週間で切れることがあります。企業の基幹業務に組み込むにはリスクが高く、弊社でも3ヶ月目に2回のAPI断絶を経験しました。

AI鬼管理山崎 AI鬼管理山崎
まとめると、GPTsは「人間が質問→AIが回答」の1ターン型インタラクションには最適ですが、「AIが自律的に動いて結果を届ける」業務自動化には設計思想が合わないということです。これは良い悪いではなく、用途の向き不向きの問題です。
観点GPTsClaude Code
トリガーユーザーの手動入力のみスケジュール実行・イベント駆動可
ファイル操作アップロードしたファイルのみローカル/リモートのファイルを直接操作
出力先チャットウィンドウ内ファイル書込・API呼出・DB操作自在
コード実行Code Interpreter(サンドボックス)本番環境で直接実行
外部連携Actions(設定が複雑・不安定)シェルコマンド・MCP経由で安定連携
記憶Memory機能(不安定)CLAUDE.md + ファイルシステム永続化
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05 Claude Code vs GPTs ── カスタムAI対決 コスト・機能・実運用パフォーマンスの3軸で徹底比較

ここからは、GPTsの代替として私たちが選んだClaude Codeとの具体的な比較に入ります。「GPTsが悪い」という話ではなく、「どの段階でどちらを選ぶべきか」の判断基準を提供することが目的です。

📚 用語解説

Claude Code:Anthropic社が提供するAIコーディングエージェント。ターミナル(コマンドライン)で動作し、ファイルの読み書き・コード実行・Git操作・Web検索・外部API連携などを自律的に行う。デスクトップアプリ版もあり、非エンジニアでも利用可能。

■ コスト比較

項目GPTs (ChatGPT Plus)Claude Code (Max 20x)
月額料金$20(約3,000円)$200(約30,000円)
対象ユーザー個人・小規模チーム業務全般を自動化したい事業者
利用量上限Plus:約80メッセージ/3h制限なし(20x容量)
追加コストTeam:$25/人, Enterprise:要見積追加人員は別契約

月額だけ見るとGPTsの方が圧倒的に安価ですが、「人件費の削減額」で比較すると見え方が変わります。

代表菅澤 代表菅澤
弊社の場合、GPTs時代は月3,000円で月10時間程度の削減効果でした。Claude Codeに切り替えてからは月30,000円で月160時間以上の業務を代行しています。時給換算すると、GPTsは1時間あたり300円の節約、Claude Codeは1時間あたり187円の節約。単価で見てもClaude Codeの方がコスパが良いのです。

■ 機能比較

カスタムAIとしての根本的な違いは「何をトリガーに、何を出力先にできるか」です。

機能GPTsClaude Code
カスタム指示○ Instructions○ CLAUDE.md + スキル定義
知識参照○ Knowledge(ファイルUP)○ ファイルシステム全体を直接参照
コード実行△ Code Interpreter○ ローカル環境でフル実行
外部API連携△ Actions(不安定)○ MCP / シェルコマンド / 直接呼出
スケジュール実行× 不可○ cron / タスクスケジューラで自動起動
ファイル生成・編集△ DL必要○ 直接書込・上書き・Git管理
マルチステップ自動化× 単発のみ○ 複数ステップを自律実行
チーム共有○ GPTストア / リンク共有○ CLAUDE.md をリポジトリで共有
🏆
VERDICT
Claude Code に軍配
業務自動化を目的とするなら、自律実行・ファイル操作・スケジュール起動の3点でClaude Codeが圧倒的優位

■ 使い分けの判断基準

両者は敵対関係ではなく、用途の段階で使い分けるのが正解です。

✔️GPTsが適している場面:社内FAQ、1回限りの文章生成、学習支援、プロトタイプ検証
✔️Claude Codeが適している場面:定期レポート自動化、ファイル一括処理、コード生成・実行、マルチステップのワークフロー
✔️判断基準:「月に3回以上、手動で同じ操作をGPTsでやっている」ならClaude Codeへの移行を検討すべきタイミング
AI鬼管理山崎 AI鬼管理山崎
「まずGPTsで使い方を覚え、自動化のニーズが見えてきたらClaude Code」という段階的アプローチがもっとも現実的です。いきなりClaude Codeはハードルが高いと感じる方は、GPTsで「AIに指示を出す体験」を先に積んでください。
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06 【独自データ】GENAI社が選んだ理由と実運用数値 半年間のGPTs運用→Claude Code移行の全記録

ここからはGENAI社(弊社)の実運用データを公開します。私たちは2025年前半にGPTsを本格導入し、2025年後半からClaude Code(Max 20xプラン)に全社移行しました。その判断に至った数値的根拠を共有します。

📚 用語解説

Max 20xプラン:Claude Codeの最上位個人プラン。月額$200(約30,000円)でPro比20倍の利用容量。長時間のコード実行や大量ファイル処理に向く。弊社では経営者が契約し、全社業務をこの1契約で回している。

■ GPTs時代の運用実績(6ヶ月間)

業務導入したGPT効果限界
営業FAQ製品質問対応bot問合せ応答が平均5分→30秒回答をCRMに自動記録できず
議事録要約会議メモ整理bot手動要約30分→5分音声→テキスト→Slack投稿が手動
メール文案ビジネスメール作成bot下書き品質90%達成送信まで自動化できず
週次レポートデータ分析botグラフ生成は高品質毎回CSV手動アップが苦痛

■ Claude Code移行後の運用実績(2026年4月時点)

業務領域主な用途削減時間(概算)
営業提案書・見積・顧客別資料の自動生成週20h → 週2h
広告運用週次レポート・CPA分析・配信内容調整週10h → 週1h
ブログ記事SEO記事執筆・リライト・内部リンク最適化1本8h → 1本1h
経理請求書チェック・経費仕訳・Freee連携月40h → 月5h
秘書業務日報生成・議事録・スケジュール調整日2h → 日15分
代表菅澤 代表菅澤
数字で見ると一目瞭然ですが、GPTs時代は「部分的な時短」にとどまっていたのが、Claude Code移行後は「工程全体の自動化」に進化しています。特に経理と広告運用は、以前は人間が毎回手を動かす必要があったものが、今はスケジュール実行で完全に回っています。

■ 移行の決定打となった3つのユースケース

1. 議事録の完全自動化:Geminiから議事録メールを受信 → Claude Codeが自動で整形・要約 → CRMに登録 → Slackに通知。GPTs時代は4ステップ中2ステップが手動だったものが、完全ゼロタッチになりました。

2. 日次アクセスレポート:毎朝10時30分にGA4 + GSCのデータを自動取得 → 前日比・異常値を分析 → Slackの指定チャンネルに投稿。GPTsでは「毎朝手動でCSVアップ→分析依頼」が必要でした。

3. SEO記事の量産:競合記事の分析 → GENAI版の構成設計 → 本文15,000字超の執筆 → WordPress投稿 → メタ設定。この一連をClaude Codeが自律的に実行します。GPTsでは各ステップを手動で繋ぐ必要がありました。

競合分析
(自動)
構成設計
(自動)
本文執筆
(自動)
WP投稿
(自動)
SEO設定
(自動)
💡 移行コスト

弊社の場合、GPTs→Claude Codeの移行に要した期間は約2週間でした。最初の1週間はCLAUDE.mdの設計と基本的なスキル定義、2週目に各業務のスクリプト化。技術的なハードルよりも「何を自動化すべきか」の優先順位決めに時間がかかりました。

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07 【独自】非エンジニアがClaude Codeで業務AIを構築する方法 プログラミング不要。GPTsのInstructions感覚で始める3ステップ

「Claude Codeはエンジニア向けでは?」という疑問を持つ方が多いのですが、結論から言うと非エンジニアでも業務AIは構築できます。むしろGPTsのInstructionsを書いた経験がある方なら、その延長線上で始められます。

現在のClaude Codeにはデスクトップアプリ版があり、ターミナル操作は必須ではありません。重要なのは「何を自動化したいか」を言語化する力であり、これはGPTsのInstructions作成とまったく同じスキルです。

📚 用語解説

CLAUDE.md:Claude Codeの設定ファイル。プロジェクトのルート(作業フォルダ)に置くテキストファイルで、Claude Codeの振る舞い・制約・業務ルールを記述する。GPTsのInstructionsに相当するが、ファイルとして永続化されるため管理しやすい。

Step 1:CLAUDE.mdに業務ルールを書く(GPTsのInstructions相当)

GPTsでInstructionsを書いたことがある方は、まったく同じ感覚でCLAUDE.mdを作成できます。違いは「チャットのUI設定画面」ではなく「テキストファイル」に書くことだけです。

例えば「経費精算の仕訳ルール」を定義するなら:

💡 CLAUDE.mdの記述例

・経費の仕訳科目は以下のルールに従う
・交通費 → 旅費交通費(勘定科目コード: 7611)
・飲食費5,000円以下 → 会議費、5,000円超 → 交際費
・月次処理は毎月25日に実行
・処理結果はfreeeに自動登録+Slackに報告

Step 2:日本語で「やりたいこと」を伝える

Claude Codeに「毎朝9時にGA4からアクセスデータを取得して、前日比が20%以上変動している項目だけSlackに投稿して」と伝えるだけで、必要なスクリプトを自動生成してくれます。プログラミングの知識は不要です。

AI鬼管理山崎 AI鬼管理山崎
GPTsとの決定的な違いは、Claude Codeが「コードを書いて実行する」ところまで自律的にやってくれる点です。GPTsの場合は「やり方の案」は出してくれますが、実行は人間がやる必要がありました。Claude Codeは案を出すだけでなく、実装して動かすところまで一気にやります。

Step 3:スケジュール設定で完全自動化

Claude Codeが生成したスクリプトを、Windowsのタスクスケジューラ(またはMacのcron)に登録すれば完全自動化の完成です。「毎朝9時」「毎週月曜」「メール受信時」など、好きなタイミングで自動実行できます。

CLAUDE.mdに
業務ルール記述
Claude Codeに
日本語で依頼
スクリプト
自動生成
タスクスケジューラ
に登録
完全自動化
完成
代表菅澤 代表菅澤
弊社の場合、経理担当者(非エンジニア)がClaude Codeを使って経費仕訳の自動化スクリプトを構築するまでに3日かかりました。GPTsのInstructionsを書く要領で「こういうルールで仕訳して」と伝え、Claude Codeがコードを書き、テストし、動作確認まで対話的に進められたのが大きかったです。
⚠️ 注意点

Claude Codeは「指示通りにコードを書いて実行する」ため、指示が間違っていればそのまま実行されます。最初は必ず「テスト実行して結果を見せて」と伝え、本番データに影響を与える前に確認する習慣をつけてください。GPTsの「チャット内で完結」とは異なり、Claude Codeの出力は実環境に影響します。

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08 まとめ ── 自社に最適なカスタムAIの選び方 GPTsとClaude Code、あなたの現在地に合った選択を

最後に、この記事の内容を整理し、あなたの状況に合った選択肢を提示します。

GPTsを選ぶべき方:

✔️AIを使うのが初めてで、まず「カスタムAIを作る体験」をしたい
✔️業務の一部(FAQ回答、文章生成など)を効率化したい
✔️月額3,000円以内で始めたい
✔️チャット形式の1問1答で十分用が足りる
✔️外部システムとの連携は今のところ不要

Claude Codeを選ぶべき方:

✔️「同じ作業を月3回以上GPTsで手動実行している」と感じる
✔️ファイル操作・レポート自動送信・スケジュール実行が必要
✔️複数のツール(Slack, GA4, freee, CRMなど)を横断した自動化がしたい
✔️月30,000円の投資に見合う業務量(月160時間以上の人的工数)がある
✔️「AIに仕事を任せきる」レベルの自動化を目指している
代表菅澤 代表菅澤
最終的にお伝えしたいのは、GPTsとClaude Codeは「敵」ではなく「段階」だということです。GPTsでAIに指示を出す感覚を掴んだ方は、次のステップとしてClaude Codeでの業務自動化に進むのが自然な流れです。弊社でもその道をたどりました。
AI鬼管理山崎 AI鬼管理山崎
「まだ早い」と思うなら、GPTsで十分です。「もう限界」と思ったら、Claude Codeへの移行をご検討ください。弊社では導入コンサルティングも行っていますので、判断に迷う方はお気軽にお問い合わせください。

GPTsから次のステップへ進みたい方へ。株式会社GENAIでは、Claude Codeを活用した業務自動化の導入支援を行っています。「自社のどの業務を自動化すべきか」から一緒に設計します。

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よくある質問

Q. GPTsは無料で使えますか?

A. 他者が公開したGPTsの利用はChatGPT無料プランでも可能です。ただし自作するにはChatGPT Plus(月額$20)以上のプランが必要です。また無料プランでは利用回数に厳しい制限があります。

Q. GPTsとChatGPTの違いは何ですか?

A. ChatGPTは汎用のAIチャットサービスで、GPTsはその中で「特定用途に特化したカスタム版」を作る機能です。ChatGPTが「万能ナイフ」ならGPTsは「専用工具」のイメージです。

Q. GPTsで作ったカスタムAIの安全性は?

A. Knowledgeにアップロードしたデータは、巧妙な質問で利用者に引き出される可能性があります。機密情報を含むGPTsは「Only me」設定にするか、社内限定公開(Team/Enterprise)にしてください。

Q. Claude Codeは非エンジニアでも使えますか?

A. はい。デスクトップアプリ版があり、日本語で指示するだけでコード生成・実行まで自律的に行います。GPTsのInstructionsを書ける方なら、CLAUDE.mdの記述もすぐに慣れます。

Q. GPTsからClaude Codeへの移行は大変ですか?

A. 弊社の経験では約2週間で移行完了しました。GPTsのInstructionsをCLAUDE.mdに移植し、各業務のスクリプトをClaude Codeに生成させる流れです。技術的より「優先順位決め」に時間がかかります。

Q. Claude Codeの月額30,000円は高くないですか?

A. 弊社の実感では、月160時間分の人的業務をカバーしています。人件費(月25-30万円)と比べれば10分の1のコストです。「3人分の業務を1契約で回す」感覚に近く、投資対効果は非常に高いと考えています。

Q. GPTsのActionsとClaude CodeのMCPの違いは?

A. どちらも外部サービスとの連携機能ですが、Actionsは「設定が複雑で認証管理が手動」、MCPは「標準プロトコルで安定動作」という違いがあります。日常的な業務連携ではMCPの方が保守コストが低いです。

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監修 最終更新日: 2026年6月1日
菅澤孝平
菅澤 孝平 株式会社GENAI 代表取締役
  • AI業務自動化サービス「AI鬼管理」を運営 — Claude Code を活用し、経営者の業務を「AIエージェントに任せる仕組み」へ転換するパーソナルトレーニングを 伴走構築 で提供。日報・採用・問い合わせ対応・経費精算・議事録・データ集計・営業リスト等の定型業務を、AIに代行させる体制を経営者と一緒に作り込む
  • Claude Code 実装ノウハウを 経営者・法人クライアント に直接指導。生成AIを「便利ツール」ではなく 「業務を任せる存在」 として運用する手法を体系化
  • 「やらせ切る管理」メソッドの開発者。シンゲキ株式会社(2021年設立・鬼管理専門塾運営)にて累計3,000名以上の学習者を志望校合格に導いた管理メソッドを、AI × 経営者支援 に転用
  • 著書『3カ月で志望大学に合格できる鬼管理』(幻冬舎)、『親の過干渉こそ、最強の大学受験対策である。』(講談社)
  • メディア出演: REAL VALUE / カンニング竹山のイチバン研究所 / ええじゃないかBiz 他
  • 明治大学政治経済学部卒
現在は AI鬼管理(Claude Code活用の伴走型パーソナルトレーニング)を主事業とし、経営者と二人三脚で「AIに業務を任せる仕組み」を実装。「実行を強制する環境」を AI で構築する手法を、自社の実運用知見をもとに発信している。