ChatGPTプラグイン終了後の正解設計術｜GPTsと外部連携で業務フローを守る

「chatgpt プラグイン」で検索している時点で、あなたの現場はすでに静かにコストを払い続けています。
プラグイン前提で組んだ業務フローが、GPTsや外部連携の仕様変更に耐えられず、見えないところで「手戻り」「属人化」「説明不能な数字」を量産しているからです。

• 情シスDX担当なら、社内から「前に使えていたプラグイン、今どうなってるんですか？」と聞かれ続ける
• 営業マネージャーなら、議事録作成やSFA入力がいつの間にか手作業に戻り、案件レビューが荒くなる
• マーケ担当なら、AIが作ったレポートの根拠を説明できず、経営会議で刺さる

この状態で「新しいおすすめプラグイン/GPTs一覧」を漁っても、得られるのは一時しのぎの便利機能だけです。
本当に守るべきなのは、業務フローと説明責任のラインであり、ツールはその後からはめ込む部品に過ぎません。

この記事は、プラグイン終了を「事故」で終わらせず、GPTsと外部ツール連携を前提に業務フローを再設計し直すための実務マニュアルです。機能紹介ではなく、以下のポイントを軸にしています。

• プラグイン終了で実際に起きた混乱を、営業・マーケの具体シナリオとして分解
• GPTsを「新しいプラグイン」ではなく「役割を与えたエージェント」として設計する視点
• 情報漏えいとレポートの信頼性を、ルール設計とログ設計で守る手順
• 社内アンケートと利用ログから、自社だけの一次情報を貯める仕組み

この記事を読み進めれば、
「どのGPTsを入れるか」ではなく「どこまでをAIに任せ、どこから人が責任を持つか」を、情シス・営業・マーケが同じテーブルで合意できるようになります。
読まない場合、今後3年のアップデートのたびに、マニュアルの作り直しと社内教育を繰り返すことになるでしょう。

以下のロードマップで、どのセクションから読めば自分の課題に直結するかを一望できます。

次章から、まだ「プラグイン」を探してしまう勘違いの正体を、業務フロー単位で解体していきます。

「まだプラグイン探してるの？」2025年のChatGPTを取り巻く“勘違いマップ”

「プラグインさえ復活してくれれば、あのマニュアルはまた使えるのに…」
情シスも営業マネージャーも、どこかでそう思いながら検索窓に「chatgpt プラグイン」と打ち込んでいる。けれど、2025年の現場で本当に危ないのは「機能が消えたこと」ではなく、「設計思想が変わったことに気づかないまま、昔の前提で動き続けること」だ。

プラグイン時代に作った社内マニュアルが1年持たずにゴミ箱行きになったケースが続出している背景には、この“勘違いマップ”がある。

ChatGPTプラグインはなぜ消えたのか？表に出ない本当の痛点

OpenAIがGPTsと統合路線に振り切ったのは、「外付け機能の寄せ集め」から「役割を持ったエージェント」へのモデルチェンジが目的だと説明されることが多い。だが、現場レベルで本当に痛かったのは次の3点だ。

• プラグイン前提で作った業務フローが一斉に無効化された

• マニュアルが「どの画面の、どのボタンを押すか」に寄りすぎていて再利用できなかった

• ベンダー任せで決めていたセキュリティ境界が、社内で説明できなくなった

実際、情報システム部門に寄せられた相談では「どのプラグインを代わりに入れればいいですか？」という質問より、「この業務、もう一度どこから設計し直せばいいですか？」という声の方が増えている。
つまり、消えたのは“便利なおまけ”ではなく、「業務を丸ごと他人の庭に置いておけるという幻想」だった。

いまもネットに残る「おすすめプラグイン一覧」が招く3つの誤解

検索すると今も山ほど出てくる「おすすめChatGPTプラグイン○選」。これを鵜呑みにすると、現場では次のような誤解が温存される。

• 誤解1：ChatGPTはプラグイン前提で使うものだ

  →実態は、GPTsとAPI連携で「自社の業務フロー側」に組み込む時代に変わっている。

• 誤解2：機能一覧から“便利そうなもの”を足せばDXになる

  →ツール先行で導入した結果、誰も使わず、セキュリティだけ不安になるパターンが繰り返されている。

• 誤解3：プラグインを変えれば、既存のレポート運用もそのまま引き継げる

  →実際には、データ出典や決裁ラインの設計をやり直さない限り、経営会議で「この数字、誰が責任を持てるの？」と止められる。

下手に「プラグイン後継ツール探し」に時間を使うほど、根本の“業務フローの再設計”は後ろ倒しになり、DX担当ほど疲弊していく。

情シス・営業・マーケで“解釈がバラバラ”になっている危険サイン

同じ「chatgpt プラグイン」キーワードでも、部署ごとに欲しいものが違う。このズレを放置すると、社内は一気にカオス化する。

部署別の“頭の中のイメージ”を整理すると、次のようになる。

この解釈のズレが表面化したときの“危険サイン”は分かりやすい。

• 情シスが「セキュリティの承認が下りていないから使わないで」と釘を刺す

• 営業チームは個人アカウントでこっそり外部ツール連携を始める

• マーケはAI生成レポートを出すが、経営層から「データ元はどこ？」と突っ込まれる

どの部署も「善意で効率化したい」だけなのに、共通の前提がないせいで、結果として誰もAIを信頼できなくなる。
ここで必要なのは、新しいプラグインを探すことではなく、「GPTsと外部連携を前提に、業務フローと責任範囲を言語化し直す場」を持つことだ。次の章では、その“設計し直し方”を、プラグイン時代との対比で掘り下げていく。

GPTsは「新しいプラグイン」ではない──業務フロー視点で見た決定的な違い

「いいGPTsが出るまで待とう」は、2025年版の“プラグイン探し地獄”の入り口です。
GPTsは機能追加ツールではなく、業務フローに組み込む“AIスタッフ”として見ないと、またマニュアルがゴミ箱行きになります。

機能追加ではなく“役割を持ったエージェント”に変わったという発想転換

ChatGPTプラグイン時代は「PDF読ませるボタン」「Web検索ボタン」のように、機能単位の拡張が中心でした。
GPTsは構造がまったく違います。プロが現場で見るのは次の3点です。

• コンテキスト（前提知識）を長期で保持できる

• 指示（プロンプト）だけでなく役割・ゴール・制約条件まで定義できる

• 外部ツール連携（Actions / API / SaaS連携）を前提に設計できる

情シス視点では「管理システムに統合されたボット」、営業マネージャー視点では「議事録からSFA更新までこなす事務担当」、マーケ担当視点では「下書き・分析・修正依頼を一括で受ける編集アシスタント」に近いイメージです。

ここを理解せず、「おすすめGPTs一覧」から適当に選んで使わせると、
“誰が何を任せてよいのか分からないAI”が量産され、監査と説明責任で詰むパターンにハマります。

「ツール選び」より前に決めるべきは、入出力と決裁ライン

GPTs導入で最初に決めるべきは「どのGPTsを使うか」ではありません。
業務ごとの「入力→AI→出力→誰がチェックするか」を先に固定することが、プラグイン時代との決定的な違いです。

典型的な設計項目は次の4つです。

• 入力：どのシステムのどのデータを渡すのか（SFA、CRM、Excel、PDFなど）

• 出力：どの形式で返すのか（メール本文、議事録、要約、レポート素案など）

• 決裁ライン：どのレベルまでAIが自動で進めてよくて、どこから人の承認が必要か

• ログ：プロンプト・ファイル・出力結果をどこに記録し、誰が見られる状態にするか

ここを曖昧にしたまま「便利そうなGPTs」を試すと、
営業は「そのAIメール、そのまま送って大丈夫？」
マーケは「このSEO案、どのキーワード分析に基づいてるの？」
情シスは「どのAPI権限で何が外部に出ているのか不明」
という三重苦が再現されます。

設計の違いを整理すると、現場での“腹落ち度”が変わります。

ツール選定は、この表を埋めた“あと”でしか決めないくらいが、ちょうどいいバランスです。

例え話：プラグイン＝単発バイト、GPTs＝職務定義書付きの専任スタッフ

現場の温度感に合わせるなら、ここが一番伝わります。

• プラグイン

  →「イベントのときだけ呼ぶ単発バイト」
  その場で「これやって」「あれも」と指示は出せるけれど、
  過去の経緯も社内ルールも知らない。ミスしてもどこまで任せてよかったのか曖昧。

• GPTs

  →「職務定義書付きで採用した専任スタッフ」
  役割（例：営業議事録ボット）、権限（SFA更新まではOK、見積条件は触らない）、
  成果物のフォーマット、レポートの出典ルールまで決めてから仕事を渡す存在。

営業マネージャーに響く翻訳をすると、こうなります。

• プラグイン運用

  「便利な新人アルバイトを毎回口頭で指示しながら使っていた状態」

• GPTs運用

  「職務マニュアルとチェックリストを渡したうえで、
  日報作成やSFA入力を半自動で回し続けるスタッフを雇った状態」

この発想転換をせずにGPTsを「新しいプラグイン」として扱うと、
社内マニュアルはまた1年持たずに崩壊し、
「誰がどのGPTsで何をやっているか分からない」カオスが再演されます。

逆にここを押さえておけば、
情シスは「部門別AIスタッフ」を配属するイメージで管理システムを設計でき、
営業とマーケは「AIに何を任せて、どこから自分が責任を持つか」をはっきり線引きしたうえで、
安心してChatGPTを業務に組み込めるようになります。

プラグイン終了で現場に本当に起きた混乱シナリオA：営業チーム編

「昨日まで自動だった議事録が、今日から“手書きメモ＋残業”に逆戻り。」
ChatGPTプラグインが静かに廃止された瞬間、営業現場で実際に起きたのは“DXの逆走”でした。

日次会議の議事録が一夜で“手作業”に逆戻りした理由

営業チームでよくあったのは、会議録音→プラグインで自動文字起こし→要点要約→SFAに貼り付け、というフローをツール前提で組んでしまっていたケースです。

プラグイン終了後に露呈したのは、次の3つの設計ミスです。

• 「誰が」「どのフォーマットで」記録するかを決めていない

• 「録音データをどこに保存するか」が人によってバラバラ

• プラグイン任せで、要約のチェック責任者を決めていない

結果として、翌週からはこの状態になりがちです。

• 音声ファイルは個人PCやスマホの中

• 要約フォーマットは人ごとに違うメモ

• SFAへの入力タイミングは“気づいた人がやる”

このギャップを防ぐには、「プラグインありき」ではなく入出力の型を先に決めておく必要があります。

入力フォーマットとチェック責任を整理すると、議事録の再設計は次のように見えます。

このレベルまで「ルールと言語化」をしておかないと、どれだけGPTsを導入しても、また別の形で同じ混乱が再発します。

「誰がどのツールを使っているか分からない」SFAまわりのカオス

プラグイン終了後に、多くの営業マネージャーが口をそろえるのがこれです。

「正直、営業メンバーが今どのAIツールを使っているのか把握できていない」

よくある実態を整理すると、次のようなパターンに分かれます。

情報システム部門から見ると「シャドーIT」、営業目線から見ると「背に腹は代えられず、自腹で効率化」という構図になりやすいポイントです。

ここで重要なのは、ツールの全面禁止でも全面自由化でもなく、「部門公認レベル」を決めることです。営業チームで最低限やるべき整理は次の3つに絞れます。

• 利用を許可するAIサービスの一覧と、用途の上限を明文化する

• SFAに残すべき情報（事実）と、AIに任せてよい加工（要約・言い換え）の線引きを決める

• 顧客情報を外部サービスに入力してよい“粒度”を決める（社名まで/業種レベルまでなど）

この3点を決めずに「各自うまくやって」で放置すると、半年後には「どの数字が、どのAIを通った成果物なのか」すら説明できないSFAが出来上がります。

社内チャット再現：営業マネージャーとメンバーのリアルなやり取り例

現場の温度感は、社内チャットを見るのが一番早いです。よくあるやり取りを、少しデフォルメして再現します。

マネージャー（M）:
「さっきのA社同行、議事録どこに上がってる？」

メンバー（S）:
「昨日のChatGPTプラグインで自動要約してた形式は、もう使えなくて…今はメモをそのままSFAに貼ってます」

M:
「SFA見たけど、“ヒアリング済み”としか書いてないよ？」

S:
「あ、それ、GPTsでまとめる前のメモで…。ちゃんとした要約は、自分のChatGPTアカウント側にあります」

M:
「それって会社のアカウント？個人？」

S:
「えっと、個人のPlusです。テンプレはそこに…」

M:
「じゃあ、その要約を基にして作ったこの数字、経営会議で『出典は？』って聞かれたら、どう説明する？」

この会話で見えてくる問題は3つです。

• 成果物（レポート・数字）の出典が説明できない

• 会社の正式な「情報管理システム」が、一番鮮度の低い情報置き場になっている

• GPTsや外部連携の設定やプロンプトが“個人の頭の中”にしかない

営業マネージャーがまずやるべきは、メンバーを責めることではなく、次の質問を投げることです。

• 「今、一番使いやすいと思っているAIツールはどれか」

• 「SFAへの入力で一番“ムダ”に感じる作業はどこか」

• 「AIに任せたいのは“文章作成”か、“要約”か、“入力代行”か」

この回答を集めると、GPTsをどの業務にどこまで組み込むべきかが見えてきます。プラグイン時代の「とりあえず便利そうな機能をつなげる」発想から、業務フローから逆算した再設計へ切り替えたチームだけが、2025年以降もSFAを“意思決定に使えるデータベース”として維持できます。

シナリオB：マーケ部門のレポートが信用されなくなった瞬間

「AIレポート、内容は良さそう。でも、この数字“どこから来たの”？」
経営会議でこの一言が出た瞬間、マーケ部の空気が一気に冷えた──ここから信頼失墜は始まります。

ChatGPTプラグイン前提で組んだ「自動レポート作成フロー」を、そのままGPTsや外部連携に置き換えたマーケ部門ほど、この“説明できないレポート地獄”にハマりやすい状況があります。

データ元が追えないレポートに経営層がNGを出したワケ

経営層が見ているのは「AIか人か」ではなく、意思決定に耐えうる説明責任があるかだけです。
特にNGになりやすいのは、次のようなレポートです。

共通するのは、「プラグインが自動でやってくれていたメタ情報管理（参照元、期間、条件）を、GPTs移行後に誰も設計し直していない」ことです。
結果として、見た目はリッチでも“管理システムとしては穴だらけ”のレポートが量産されます。

「とりあえずAIにまとめさせる」がやらかす5つのパターン

マーケ現場で頻発する失敗は、おおよそ次の5パターンに収束します。

1. 出典が消えるパターン
   ・WebリサーチをChatGPTに丸投げし、URL一覧を残さない
   ・PDFやCSVをアップロードしても、ファイル名をレポートに書かない

2. 集計条件がブラックボックス化するパターン
   ・「直近3カ月で」と口頭指示し、実際どの日付範囲かログに残っていない
   ・広告アカウントのフィルタ条件をGPT側で変更しても記録されない

3. 人とAIの役割分担があいまいなパターン
   ・数字検証をしないまま、AI生成グラフをそのまま経営資料に貼る
   ・マーケ担当が「AIが出したから大丈夫」と暗黙に思い込む

4. KPI定義が毎回ブレるパターン
   ・ある週は「CV=資料請求」、別の週は「CV=無料登録」なのに同じグラフに混在
   ・定義変更をどこにも記録せず、トレンド分析が破綻する

5. 誰が作ったか分からないパターン
   ・GPTsが複数人の指示で更新され、作成者とバージョン履歴が不明
   ・Slackやメールで共有される頃には、責任の所在が完全にぼやける

これらは「AIが賢くない」からではなく、ログ設計と出典管理が“後回し”にされた結果です。プラグイン廃止前に作った社内マニュアルをそのまま流用している組織ほど、このギャップが大きくなります。

ログと出典を紐付けるだけで、AIレポートの“説明責任”はここまで変わる

マーケ部門が今すぐやるべきは、ツール乗り換えではなく、レポート1本あたりの「証拠パッケージ」を定義することです。GPTsでもAPI連携でも、これは共通です。

最低限、次の4点をレポートとワンセットにします。

• データ取得元の一覧

  ・広告管理画面のURL
  ・GA4のレポート名
  ・外部サイトのURL、利用した公式API名

• 取得条件・期間

  ・日付範囲、媒体、キャンペーン名
  ・除外条件（自社IP、テストトラフィックなど）

• AIへの入力テンプレート

  ・使ったプロンプト（GPTsなら「指示ブロック」をテンプレ化）
  ・想定している出力フォーマット（表構造、チャート種別）

• 作成者と検証者

  ・誰がGPTに入力したか
  ・誰が数字とグラフをチェックしたか

これをマーケ用の「レポート仕様書ミニ版」としてテンプレ化し、毎回ログとして残します。
情シスが関与できるなら、管理システムやCRMと連携して、この仕様情報をメタデータとして自動保存する設計も有効です。

ポイントは、GPTsやChatGPTを“黒箱の魔法ボット”ではなく、“ログを残す部下”として扱うことです。
プラグイン時代に失われたのは機能ではなく、「どこから来た数字かを即座にトレースできる安心感」。
ログと出典を紐付けるだけで、その安心感はマーケ部門側のコントロールに取り戻せます。

先にツール、後からルール──AI導入で繰り返される典型的な失敗パターン

「ChatGPTプラグインが消えたから、とりあえずGPTsを入れ直そう」
この思考回路のまま進めると、情シスも営業もマーケも、1年後に同じ後悔をもう一度味わいます。

「うまく動くボット」はすぐ作れますが、「安心して任せられる業務フロー」は設計しない限り絶対に生まれません。

プラグイン時代からGPTs時代まで、変わっていない本当の問題点

多くの現場で起きているのは、技術の問題ではなく順番の問題です。

典型パターン

• 情シス

  • ChatGPT Plusや外部ツールを急いで契約
  • 「AI活用マニュアル」を後追いで作成

• 営業

  • 営業メール作成や議事録生成を各自が勝手にGPTに入力
  • SFAやCRMへの登録ルールはそのまま放置

• マーケ

  • レポートやSEO記事をAI要約に依存
  • データ元のログ設計は後回し

ここで共通して欠けているのは、「どの業務の、どの入力と出力をAIに任せるか」という管理システムレベルの設計です。プラグインのときも、GPTsやActionsになった今も、本質的なつまずきポイントは変わっていません。

プラグイン→GPTsで“変わったように見えて変わっていないもの”

ツールの名前が変わっただけで、設計していないことは永遠に設計されない、ここが一番のボトルネックです。

情報漏えいリスクが“なんとなく不安”で終わらない理由

「情報漏えいが怖いから、社内ではChatGPT禁止」
「一応、外部サービスへの入力は禁止にしてあります」

このレベルの“フワッとした禁止”では、現場は次のどちらかに振れます。

• こっそり使う（ログも残らない）

• 一切使わない（業務効率は据え置き）

情報漏えいリスクが厄介なのは、「ツール単体ではなく、業務フロー全体で起きる」からです。

リスクが顕在化しやすいポイント

• 営業

  • 顧客名やメール履歴をそのまま入力
  • Web検索機能付きGPTsで外部送信範囲が不透明

• マーケ

  • 未公開施策や広告案をそのまま要約依頼
  • 画像生成サービスに社内資料をアップロード

• 情シス

  • 無料プランや個人アカウントの利用状況を把握できない
  • APIキーやログの管理が属人化

「なんとなく不安」で終わらせないために、最低限決めるべき3項目

• 入力NG情報の具体例

  • 顧客名・個人情報・未公開の数値データ・契約書PDFなど、実物レベルで列挙

• 利用可能なサービスの範囲

  • 公式のChatGPT（企業契約）
  • 自社構築のボット
  • 禁止する外部サイト（拡張・ブラウザプラグイン含む）

• ログと責任の所在

  • 誰がいつ、どのGPTs／ツールを使ったか
  • 出力結果を最終承認するのは誰か（役職名で明記）

この3つを書面と社内チャットの両方で共有しておくと、「グレーゾーンだから黙ってやる」がかなり減ります。

現場で機能した「部門公認ツールリスト」とNG例の決め方

AI導入がうまく回っている会社には、例外なく“部門公認ツールリスト”があります。ポイントは「セキュリティチェック済みかどうか」だけでなく、「どの用途で使ってよいか」まで踏み込んでいることです。

リスト作成時に押さえるべき軸

NG例の書き方が9割

抽象的な禁止事項では、人は守れません。効果のあったパターンは「チャット画面をそのまま文章化する」ことです。

• 悪い例

  • 「個人情報は入力しないこと」

• 機能した例

  • 「顧客A社の山田太郎様、1000万円の見積書、というレベルで具体的な固有名詞と金額は入力禁止。『A社担当者』『今回の見積』程度の抽象度に変換してから入力すること」

このレベルまで踏み込んだ公認リストとNG例があると、営業マネージャーもマーケ責任者も、「どのGPTsをどこまで許可するか」を部門単位で決めやすくなります。

ツールは毎月のように変わりますが、ルールは業務フローに紐づけておけば3年は持つ。ここを押さえたチームだけが、プラグイン終了後の世界でも振り回されずに進めます。

GPTsと外部ツール連携を“設計”する：プロが必ずやる3ステップ

「どのGPTsが便利か」探す前に、一度だけ“設計の沼”に潜る。その30分が、後の1年を救います。

ステップ1：業務フローを図にして「AIに任せる箱」を決める

最初にやるのは設定画面いじりではなく、業務の分解です。情シスも営業マネージャーも、ここを飛ばしてプラグイン前提で走り出した結果、社内マニュアルが1年持たずゴミ箱行きになりました。

最低限、紙とペンかホワイトボードで次を描きます。

• 始点（トリガー）：誰が・いつ・何をきっかけに動くか

• 中間の処理：探す／まとめる／判断する／記録する

• 終点（アウトプット）：誰に・どの形式で・どこに保存するか

その上で、「AIに任せる箱」と「人が握る箱」に線を引きます。

AIに任せる箱の典型パターン

• テキスト生成（要約、ドラフト作成、言い換え）

• ルールが明確な判定（タグ付け、優先度の一次仕分け）

• 他ツールからのデータ取得→整形

人が握る箱の典型パターン

• 最終承認（送信ボタン、公開ボタン）

• 例外処理（想定外のクレーム、重要顧客の特別対応）

• 方針変更の判断（キャンペーンの中止、値引き幅の決定）

「どこをAIに丸投げしないか」を先に決めると、後の情報漏えいや“AIのせいにする文化”をかなり抑えられます。

ステップ2：GPTs・API・既存SaaSのどこで役割分担するか

次に、「誰に何をやらせるか」を決めます。ここでいう“誰”は、GPTs・既存SaaS・API連携です。

役割分担の基本軸はこの3つです。

情シス視点では、「データの主権はどこか」だけは死守したいポイントです。
営業データならSFA/CRM、マーケの数字なら分析基盤やスプレッドシートが“真実の在りか”であり、GPTsは「読んで解釈して返す人材」として扱います。

ステップ3：プロンプトではなく「入力テンプレ」と「チェックリスト」を作る

プラグイン時代は「良いプロンプト集」が社内で飛び交いましたが、ほとんどが属人化して消えました。GPTs時代に効くのは、入力テンプレとチェックリストです。

営業・マーケ共通で押さえたいのは次の2枚組です。

入力テンプレ（例：営業メール下書き用）

• 顧客属性：業種／規模／役職

• 状況：問い合わせ種別／過去接点の有無

• 目的：アポ取得／資料送付／リマインド

• 制約：文字数上限／使ってよいオファー範囲

チェックリスト（送信前に人が見るポイント）

• 顧客名・会社名の誤記がないか

• 過去のやり取りと矛盾していないか

• NGワード（値引き保証、確約表現など）が入っていないか

• ブランドトーン（敬語レベル、カジュアル度）がズレていないか

GPTsは「プロンプト職人」が扱うツールではなく、現場メンバー全員が同じ型で入力する“フォーム付きエージェント”として設計した方が安定します。

ケーススタディ：営業メール作成フローをGPTs前提に組み替えるとこう変わる

営業マネージャーの現場でよくあるのが、日報とメールがバラバラで追えない問題です。GPTs前提に組み替えると、フローはこう変わります。

従来（プラグイン時代）の流れ

1. SFAで案件状況を確認
2. OutlookやGmailでメールドラフト作成
3. 時間がない担当者は、ChatGPTプラグインで雑に下書き
4. マネージャーは内容も経緯も分からないままCCで飛んでくる

GPTs前提の再設計フロー

1. SFAの画面から「GPTs起動」ボタン（またはリンク）
2. GPTsがAPI経由で案件情報・過去メールを取得
3. 担当者は「入力テンプレ」に不足情報だけ追記
4. GPTsがドラフト生成＋要約をSFAに自動保存
5. マネージャーはSFA上で要約とドラフトをチェックし、OKなら送信

この形にすると、

• 「誰がどのツールを使っているか分からない」状態が消える

• メール本文とSFAのログが自動で紐づくため、経営会議で“どの数字の裏にどんな会話があったか”を説明しやすい

• 情シスは、「どのデータがどこに出入りしているか」を図にできるので、セキュリティレビューもしやすい

プラグイン探しではなく、業務フローに“AIが入る箱”を描き切ること。ここまでやって初めて、「GPTsと外部連携が武器になる側」に回れます。

「うまくいきすぎて失敗する」逆説的トラブルと、その止め方

AI任せにしすぎてブランドトーンが崩壊しかけたコンテンツ現場

「CVは伸びているのに、なぜかブランド好意度のアンケートが下がっている」
ChatGPTやGPTsでコンテンツを“爆速量産”した現場で、実際によく出る違和感だ。

起きているのは、「スピード最適化」と「ブランド一貫性」のトレードオフ崩壊だ。
AIに任せすぎると、次の3つがじわじわ進行する。

• 文章が“それっぽい敬語”に寄り、固有の言い回しが消える

• 法務・情報システム部門が決めたNG表現が、別パターン表現で紛れ込む

• 担当者ごとにプロンプトがバラバラで、キャンペーンごとのトーンが揺れる

ここで効くのは「AIの前にブランドを学習させる」ことだが、学習と言ってもモデル再学習ではない。ブランドトーンをGPTs用の“入力テンプレ”として構造化するのが現実解になる。

代表的な項目は次の通り。

この表をそのままGPTsの「システムメッセージ」や入力テンプレに埋め込み、“文章生成の前提条件”として固定する。ここをやらずに「うちっぽく書いて」で回し始めると、半年後にはブランドが“ネット記事っぽい無個性トーン”に溶けていく。

現場が“便利すぎる”と感じたときに、マネージャーが確認すべき3項目

AI活用が本当に危ないのは、不満が出ているときではなく、「これ、もう人いらないかも」と現場が言い始めた瞬間だ。このタイミングで、マネージャーは次の3点を必ずチェックした方がいい。

1. 出典とログが残っているか

   • 生成物ごとに「元データURL・ファイル名・担当者」をSFAや管理システムのカスタム項目に紐付けているか
   • 経営会議で「この数字の根拠は？」と聞かれて、3クリック以内に画面を出せるか

2. 意思決定ラインが見えるか

   • 「AIが出した案を誰が最終OKしたか」をワークフロー上で追えるか
   • ChatGPTの出力が、そのまま顧客メールやWeb公開に流れていないか

3. 例外処理ルールがあるか

   • 「この条件に当てはまったらAI禁止」というチェック項目が入力テンプレに含まれているか
   • 法務・コンプラ案件、株式や料金に関わる数値生成をAIに任せない線引きが明文化されているか

この3つを仕組みとして押さえておかないと、「便利だから全部AIで」が進み、ある日説明責任だけ人間に戻ってくる。

人間チェックを減らすのではなく「どこだけ残すか」を決める発想

プラグイン時代もGPTs時代も、本質は変わっていない。
削るべきは“回数”ではなく、「人が見ないと事故るポイント以外」だ。

AIと人の役割分担を決めるときは、次のようにフローを分解すると一気にクリアになる。

• ① インプット整理（要件・ターゲット・NG条件）

• ② たたき台生成（ChatGPT / GPTsが担当）

• ③ 品質・ブランドチェック（人間が担当）

• ④ 数値・出典チェック（ログとAPI連携で半自動化）

• ⑤ 最終決裁と公開（責任者が担当）

おすすめは、③と④だけは絶対に人を残す設計だ。
チェック工数をさらに削りたいなら、「チェックそのもの」を人がやるのではなく、チェックリストと入力テンプレを磨き込み、AIが“ズレやすい箇所だけを人にアラートする仕組み”に寄せていく。

プラグイン前提で作ったフローを、そのままGPTsに差し替えると、うまくいっているように見えつつ、ブランドと説明責任が静かに削られていく。
スピードを落とさずに守りを固める鍵は、「どこをAIに任せるか」ではなく、「どこだけ人間を必ず通すか」を先に決める視点にある。

自社だけの一次情報を貯める：アンケートとログの“取り方”が差をつける

「ChatGPTプラグインが終わったあと、何が残るか？」と問われたら、最終的に武器になるのは自社で溜めた利用データと一次情報だけです。
GPTsも外部連携も、ここを設計できている会社だけが、アップデートの荒波を“統計データごと”乗りこなしています。

ここからは、情シスDX担当・営業マネージャー・マーケ担当が明日からそのまま使える設計テンプレとして、アンケートとログの取り方を具体化していきます。

社内アンケートで聞くと必ず差が出る4つの質問

ありがちな「満足度は？」アンケートでは、何も意思決定に使えません。
AI活用は“体感”ではなく“業務単位”で聞くのがコツです。

情シス向けに整理すると、最低限この4問を外すと「設計に使えないアンケート」になります。

必ず入れるべき4質問

• どの業務でChatGPT / GPTsを一番使っているか（単語ではなく“業務名”で回答させる）

• その業務の「処理時間」と「ストレス」がどれだけ下がったか（5段階＋自由記述）

• 使わなくなった理由・避けている理由（セキュリティ・精度・工数・ルール不明など選択式）

• 「もし1つだけ正式サポートしてほしい業務があるとしたら？」（1業務のみ記入）

アンケート項目は、ペルソナ別に聞き方を変えると情報の解像度が一気に上がります。

【ペルソナ別の聞き方の違い】

このレベルまで質問を分解しておくと、「おすすめプラグイン/GPTsを探す」のではなく、
“どの業務を先に正式サポートするか”という投資判断にそのまま使えます。

利用ログから「どの業務で一番効いているか」を読むコツ

ログ設計は、情シスが一度サボると、1年分のノウハウが“ただの履歴”で終わるポイントです。
やるべきことは、難しい分析ではなく、最初の3項目だけ必ず記録する運用を徹底することです。

最低限、次の3つをログの“必須カラム”にします。

• 使用者ID（部署・役職と紐付く形で）

• 業務カテゴリ（「営業メール」「議事録要約」「レポート草案」など事前定義したラベル）

• 所要時間と出力の利用有無（そのまま採用 / 加筆修正 / ボツ）

この3つだけでも、月次でここまで読めます。

営業マネージャー視点では、「ボツ率が高いのに利用回数も多い業務」が要注意ゾーンです。
“現場が無理やり使っているのに、成果が出ていない”赤信号のパターンなので、
GPTsの設定か、外部ツールとの連携方針を見直すべきタイミングと判断できます。

集まったデータを“社外コンテンツ”に変えるときの注意点

ここを間違えると、AI活用ブログが“自社のリスク暴露ノート”になりかねません。
マーケ担当がケーススタディを書き起こす際に、必ず押さえるべきポイントは3つです。

• 具体的な数字は“差分”だけ出す

  「30分が10分になった」ではなく「工数が約3分の1に」など、
  元データを特定できない粒度にする。

• ツール名より“設計の型”を主役にする

  「○○プラグイン」「△△GPTs」ではなく、
  「入力テンプレ＋ログ設計＋承認フロー」という“型”を前面に出す。

• ログと出典の線引きを明示する

  「実際のログを集計した結果」「社内アンケートの自由回答を要約」
  など、読み手が“どこまでが事実ベースか”を一目で判断できるようにする。

社外コンテンツとして公開するときに効いてくるのは、派手な成功事例より「測り方」の共有です。
「ChatGPTプラグインが廃止されても、うちが困らなかった理由は“業務ログとアンケの取り方”にある」と説明できる会社だけが、GPTsや外部連携の次のアップデートにも振り回されません。

2025年以降、「ChatGPTプラグイン」というキーワードとどう付き合うか

「ChatGPT プラグイン」と検索している時点で、あなたはもう一歩リードしています。問題は、地図がもう古いことだけです。この章では、「古い地図をどう使い倒すか」と「これから3年、振り回されないための設計原則」をまとめて棚卸しします。

検索する側の意図を読み解き、あえて否定から入る理由

「chatgpt プラグイン」で検索している人の本音は、機能探しではなく次のどれかです。

• 以前のプラグインでできていた業務を、同じレベルかそれ以上に再現したい

• GPTsやActions、API連携のどれを選べばいいか判断軸がほしい

• 情シス・営業・マーケ間で、これ以上“解釈バラバラ”の状態を放置したくない

だからこそ、あえて最初にこう言い切ったほうが早いです。

「ChatGPTプラグインは“機能名”としては廃止済み。だけど、やりたかった仕事自体は今も全部できる」

ここをはっきり否定しておかないと、社内で次のような会話が続きます。

• 情シス「プラグイン終わったので、しばらく様子見しましょう」

• 営業「でも現場は、議事録とメール作成がもう元に戻っててキツいんですけど」

• マーケ「レポートの自動生成も止まってて、毎月のレポートが炎上寸前ですよ」

“様子見”は、現場からすると「もう1回手作業に戻れってこと？」と同義です。ここで必要なのは新しいプラグの一覧ではなく、「目的×手段」のマッピングです。

「否定から入る」のは、古い文脈を一度リセットしないと、設計の話に辿り着けないからです。

プラグイン時代のノウハウを“捨てずに使い回す”ための棚卸し術

「全部作り直し」は、情報システム部門の工数的にも、営業・マーケの心理的にも現実的ではありません。実務でやるべきは“断捨離”ではなく、プラグイン前提のノウハウの分解と再利用です。

棚卸しの起点は、「ツール名」ではなく「業務単位」です。手元にあるマニュアルやナレッジを、次の4列で整理すると、GPTs時代に持ち越せるパーツが一気に見えてきます。

特に効くのは、「入力テンプレ」だけを先に全社で統一してしまうことです。

例（営業メール用）

• 必須入力: 相手会社名／担当者名／目的／提案内容の要点

• トーン指定: カジュアル・フォーマル・謝罪・交渉

• 禁止事項: 価格確約表現、法的表現、社外秘情報

プラグインであれ、GPTsであれ、API連携であれ、この“入力の型”が揃っていれば、裏側の仕組みは何度でも乗せ替え可能になります。逆にここを曖昧にしたまま「おすすめGPTs」を探し始めると、1年後にまた同じ棚卸しをやる羽目になります。

これから3年のアップデートに振り回されないための“設計原則チェックリスト”

ChatGPT本体もGPTsも、3年あれば今の前提が何度か崩れます。そのたびに社内マニュアルがゴミ箱行きにならないよう、AI導入プロジェクトで必ず確認しておきたい「設計原則チェックリスト」を最後にまとめます。

1. ツール前提ではなく、業務フロー前提で会話しているか

• 会議で「この業務フローの、この箱をAIに任せる」で話しているか

• 「このプラグインが便利らしい」で議論がスタートしていないか

2. 入出力と決裁ラインが文章で説明できるか

• 「どの入力から、どの出力が出て、どのタイミングで人が承認するか」を、非エンジニアにも説明できるか

• 経営会議で「この数字の元データは？」と聞かれた時、ルートを1分で示せるか

3. 利用ログと一次情報を“自社資産”として設計しているか

• ログが「どの部門の、どのタスクで、どの程度効いているか」まで追えるか

• 社内アンケートで「どの業務が一番楽になったか」「どこが怖いか」を定点観測しているか

4. “どこを人間が見るか”が、最初から決めてあるか

• レポート・メール・資料作成で、人間チェックを完全に外していないか

• ブランドトーン、法務、数値の3つだけでも、人間の最終チェックを残しているか

5. 「廃止されても痛くない構造」になっているか

• 特定の機能名（プラグイン名、GPTs名）にロックインしたマニュアルになっていないか

• 「明日この仕組みが使えなくなったら、何を差し替えるか」が即答できるか

この5つを満たしていれば、「chatgpt プラグイン」という古いキーワードで検索してきた読者に対しても、“プラグインの代わり”ではなく“振り回されないAI設計”を提示できます。

機能探しのレースから一歩抜けて、「業務フローと一次情報を握っている側」に立てるかどうか。2025年以降に評価されるのは、そこに気づいて静かに設計を変えた担当者です。

執筆者紹介

この執筆者紹介には、「主要領域」「実績系」「特徴」について、事実ベースの情報（担当業務の範囲、関わっている職種や規模、実際に行っているプロジェクト内容など）が必要ですが、現時点で私が把握しているのは「この記事の内容と構成」のみであり、執筆者本人の経歴・実績に関する事実情報は一切与えられていません。

ご提示の掟では「100％事実のみ」「創作・嘘は絶対NG」と明記されているため、ここから先はクライアント様ご自身の事実情報を頂かない限り、要件を満たした紹介文を生成することができません。

お手数ですが、例えば以下のような項目を事実ベースで教えていただければ、それのみを材料に200文字前後の紹介文を作成します。

• 担当領域（例：情報システム部門DX担当／営業企画／マーケティングなど）

• 関わっている業務（例：業務フロー設計、AIツール導入、社内ルール策定など）

• 実績として公表してよい範囲（例：担当している部門数、プロジェクトの種類など ※数値がなければ「社内の複数部門を横断して…」のような表現も可）

• 特徴（例：ツール紹介ではなく業務設計から入るスタイル、情シスと営業の橋渡し役、など）

これらを頂ければ、創作を一切含まない形で、記事内容と整合する執筆者紹介を作成します。