ChatGPT アプリ連携ガイド：管理者が押さえる権限・設定・データ保持

ChatGPT アプリ連携を使えば、社内ツールの情報をChatGPTから探せるようになり、質問のたびに資料をコピーしてまとめる手間を減らせます。OpenAIでは、従来のコネクタを現在はアプリと呼んでいます。現行のヘルプでは、アプリの検索や設定は、アプリとワークフローの指示をまとめたPluginsから行う案内になっています。管理者が決めるべきなのは、どの情報源を、誰に、どの操作まで許可するかです。OpenAIのアプリ連携ガイド

まずは管理対象のワークスペースで、繰り返し発生する情報収集業務から始めましょう。何でも変更できる全社向けアシスタントをいきなり導入するより、業務部門が承認済みの手順を探す用途のほうが、最初の導入に向いています。

本ガイドは、2026年10月16日に確認したOpenAIの公開ページに基づいています。以下のメニュー操作は、その公開手順を説明したものです。非公開の管理コンソールにアクセスしたことを示す説明や、実画面のスクリーンショットではありません。

ライブアクセス、インデックス検索、調査機能をどう使い分ける？

ライブ接続は、質問を受けた時点で情報を取得します。一方、インデックスを作成する方式では、あらかじめ検索できる形に情報を整理しておきます。資料室へその都度探しに行くか、整備された目録を使うかの違いです。ただし、目録を用意しても、各資料を開ける人の範囲は守る必要があります。

OpenAIは、利用者が個別に認可するアプリ同期を終了しています。現在サポートされるインデックス作成は管理者による管理方式で、対象ワークスペースの管理者が情報源を接続し、対象範囲を指定します。コンテンツや権限の変更が反映されるまでには時間がかかる場合があります。自分のアカウントをライブアクセス用に接続しても、このインデックスは作成されません。管理者が管理する同期

Deep researchは、利用が許可された情報源を横断して、より時間をかけて調査する機能です。調査計画を確認し、結果に付いた出典リンクを検証できます。利用するのは対応アプリの読み取り操作で、書き込み操作は使いません。通常のチャットで使えるアプリでも、調査で使えるとは限りません。Deep research

Company Knowledgeは現在、Business、Enterprise、Edu向けのプラグインです。インストールして対応する情報源を利用できる状態にしたうえで、@Company Knowledgeまたはツールメニューから呼び出します。インストールだけで、利用者の情報源アカウントが認可されるわけではありません。Company Knowledge

業務上の利点は、要約を依頼し、出典を確認し、判断するまでの準備工程を短くできることです。ただし、文書の品質やアクセス権に責任を持つ担当者は引き続き必要です。情報の取得をChatGPTに任せても、その責任者が自動的に決まるわけではありません。

ChatGPT アプリ連携はどのプランで使える？

プランは、必要な機能を基準に選びましょう。プラグインディレクトリを開けるだけでは、社内ツールを使えることにはなりません。**MCP（Model Context Protocol）**は、連携サーバーが公開するツールとChatGPTをつなぐための標準的な仕組みです。

個人向けプランの記載は、現行のプラン比較に基づいています。Businessに含まれる機能はプラン概要、Enterprise/Eduでの調査機能の利用条件は調査機能のヘルプ、カスタム接続のルールはMCPのヘルプに従っています。

**同期の利用条件は別に確認する必要があります。**どの個人向けプランでも、個別同期は復活しません。Google Driveの現行の設定ページは、対象となる管理ワークスペースで利用できるとしていますが、完全なプラン別対応表は示していません。SharePointは、管理者が管理する同期を、対象のEnterpriseとEduワークスペースに明確に限定しています。GitHubには同期インデックスがありません。通常のアプリを使えるという理由だけで、同期にも対応すると判断しないでください。

本ガイドで扱う4つのツールについて、公式文書で確認できる範囲を整理すると次のとおりです。

Driveについては、もう1つ明示された利用条件があります。OpenAIは、Web版のPlus、Pro、Business、Enterprise、Edu、HealthcareでLibrary内のGoogle Driveを利用できるとしています。これはその機能の提供を示すもので、Driveのすべての操作や同期方式への対応を意味しません。Libraryの提供範囲

アカウントを接続する前に、誰に何を見せるかを決める

アクセス管理は複数の判断に分け、それぞれの責任者を決めて進めます。

1. **アプリを有効にします。**Admin Consoleを開き、ワークスペースを選んでPluginsへ進みます。含まれるアプリを確認してください。従来のアプリの管理はManage Legacy Appsにあります。Businessではワークスペース全体のアプリ提供を制御します。Enterprise/Eduではロールごとにアクセスを割り当てられます。
2. **初期設定を確認します。**Businessでは、アプリは原則として有効です。新しいEnterprise/Eduワークスペースでは一部のアプリが有効な状態で始まりますが、新規アプリは原則として無効です。既存ワークスペースの設定は維持されます。
3. **利用できる機能を絞ります。**操作を制御できる場合は、必要な読み取り機能だけを残します。今後追加される操作の扱いだけでなく、既存の操作も確認してください。新しい操作をブロックしても、既存の操作は取り除かれません。
4. **接続するアカウントを制限します。**アプリにドメイン制限がある場合は利用します。許可ドメインのリストが空の場合、すべてのドメインが許可されます。

これらはOpenAIの管理者向けガイドで、それぞれ別の制御項目として扱われています。

承認を求めるタイミングも、別に決める必要があります。「Always ask」は、読み取りと変更の前に確認を求めます。「Allow read actions」は、読み取りを自動的に許可し、変更の前に確認を求めます。ほかにも、一部の操作を確認なしで許可する設定があります。これらが決めるのはChatGPTがいつ承認を求めるかであり、アプリがアクセスできるデータの範囲を広げるものではありません。私なら、読み取り用途の試験導入では不要な書き込みを無効にし、読み取り時の承認方針を明確に選びます。アプリの権限

個別の認可が必要な場合、各従業員は、必要なアクセス権をすでに持つ自分のサービス提供元アカウントを接続します。一部の対応する情報源では、代わりに管理者が管理する接続を使います。テストを成功させるために管理者のログイン情報を借りてはいけません。接続はSettings > Pluginsから始め、必要に応じてサービス提供元で認可を行います。アカウントの接続

受け入れテストには、情報源のアクセス権が異なる一般の従業員を使うことを勧めます。片方だけが閲覧できる文書について、両者に同じ質問を試してもらいます。リンク先の原文を確認し、アクセス権を変更した後は、その変更が反映されてから再度テストします。回答が整っているだけでは、権限を検証したことにはなりません。

小さく試せる3つの業務別設定例

どの例も、情報を読み取る業務から始めます。プロンプト例は検証用の提案であり、すべてのアカウントであらゆるオブジェクトやフィールドを取得できるという意味ではありません。

営業 × HubSpot：商談前の顧客情報をまとめる

商談のたびに顧客情報を集めている営業担当者に向く使い方です。HubSpotは、顧客レコードを保存するチームの顧客関係管理システム、つまりCRMです。OpenAIのBusinessリリースノートには、HubSpotがチャット検索と調査に対応すると記載されていますが、現在アクセスできるフィールドの完全な仕様は示されていません。取得できるはずだと決めつけず、設定時の確認項目にしてください。

1. 管理対象のワークスペースで、利用できるHubSpotアプリ、またはそれを含むプラグインを探します。現在の説明と、対応する読み取り機能を確認してください。見つからなければ、この試験導入は利用可否の確認段階で止めます。
2. 管理者がアプリを有効にし、前述の制御項目に沿ってアクセス、操作、承認の設定を確認します。
3. 営業担当者が、必要な権限を持つ自分のアカウントを接続します。サインインを完了する前に、サービス提供元が求めるアクセス権を確認します。
4. 次のように依頼します。「私が利用できるHubSpotの情報を使って、Acmeについての概要資料を作成してください。参照したレコードへのリンクを付け、記録された事実と提案を分け、取得できなかった情報を明示してください。」
5. 回答を、担当者がHubSpotで開けるレコードと照合します。意図的にアクセスを制限したレコードについても質問し、表示されないことを確かめてから導入範囲を広げます。

試験導入は商談準備に絞りましょう。連絡先のエクスポート、非公開メモの取得、案件の更新、メール送信は、現行アプリで対応を確認するまで約束しないでください。期待する効果は、商談前の情報収集を減らすことです。顧客に何を伝えるかの責任は、引き続き営業担当者が持ちます。

業務部門 × Google Drive：承認済みの手順を基に回答する

最初は範囲を絞ったライブアクセスで試し、ワークスペースが条件を満たす場合に、管理型インデックスの導入を検討します。

1. Google Driveと、必要な読み取り操作を有効にします。対応する認可スコープをGoogle Workspace管理者に承認してもらいます。スコープとは、Googleが連携先に付与する個々の権限です。
2. 利用者の画面にあるPluginsまたはAppsから、業務用アカウントを接続します。
3. 次のように質問します。「Operationsフォルダから、承認済みの顧客オンボーディング手順を探してください。出典を示し、責任者の記載があれば特定し、版によって内容が食い違う箇所を指摘してください。」
4. Driveのアクセス権が異なる別の従業員でも検証します。回答を実務に使う前に、元の文書を確認してください。
5. 管理型同期を利用できる場合は、Google管理者と連携して、Googleサービスアカウントとドメイン全体の委任を設定します。これは、自動処理用のIDが、承認された権限で管理者に代わって動作する仕組みです。My Driveと共有ドライブの対象範囲、許可するメンバー、アカウントの対応付けを指定します。最初は、試験導入に必要な承認済みコンテンツだけを対象にします。

初回のインデックス作成には、数時間以上かかる場合があります。サービスアカウントを自己流で設定せず、認証情報と権限はDriveの設定手順に従ってください。

Google側の同意内容と、ChatGPT側の操作設定は、両方を整える必要があります。片方で承認しても、もう片方で不足している権限は補えません。Googleのデータ管理設定

Microsoftを使う業務チームなら、SharePointの職場・学校用接続が同様の出発点になります。MicrosoftのID管理サービスであるEntraでの承認は、ChatGPT側の操作の有効化や、メンバーのサインインとは別です。対象のEnterprise/Eduでインデックスを作成する場合は、承認済みのサイトやフォルダを選びます。インデックスの対象を狭くしても、別のライブ接続まで制限されるとは限りません。SharePointの設定

開発部門 × GitHub：不慣れなコードの処理を理解する

エンジニアがすでに閲覧できるリポジトリで、全体像の把握や調査に使います。

1. 対象のワークスペース利用者にGitHubを有効にし、ChatGPTのどの機能で利用できるかを確認します。
2. Settings > Plugins > GitHubを開きます。GitHub側のインストールと認可を完了し、試験導入用のリポジトリだけを選びます。
3. GitHubで組織の承認が必要な場合は、承認を得ます。
4. 次のように質問します。「paymentsリポジトリで、返金の検証処理を探してください。どのようなチェックを行うかを説明し、関連ファイルを出典として示してください。確認できなかったことも明記してください。」
5. 参照されたコードを開き、説明を実装と照合します。選択していないリポジトリにはアクセスできないこともテストします。

この連携は、必要に応じてリポジトリを読み取ります。GitHubのインデックスを作成したり、コードやプルリクエストをプッシュしたりするものではありません。OpenAIは、コードの編集やプッシュを行うワークフローにはCodexを案内しています。GitHubの設定と制限

実務での効果を見込める6つの使い方

最初に選びたいのは、正とする情報源が明確で、同じ種類の質問が繰り返し発生する業務です。以下は、ここまで説明した読み取り機能を基にしたワークフローの提案であり、顧客事例で測定した成果ではありません。

複数の情報源を使う引き継ぎでは、両方のアプリと必要なレコードを、同じ従業員が利用できるか確認してください。取得できないCRMの事実を、黙って推測で埋めてはいけません。

試験導入では、実務上の変化を測ります。たとえば、従来の「ファイルを探す、読む、抜粋をコピーする、概要を書く」という流れを記録し、「質問する、出典を検証する、修正する」という流れと比較します。週を通じて、準備にかかった総時間と修正作業を追ってください。あらゆる職場に当てはまる削減時間を、事前に約束する根拠はありません。

情報がすでに整理されたワークスペースに集まっているなら、Notion AIとChatGPTの比較も参考になります。検索範囲を広げるために、もう1つのインターフェースを使う価値があるかを考える材料になります。

接続を解除しても、作成済みの情報は削除されない

接続、会話、インデックスは、それぞれ別の記録として扱ってください。

この区別は、OpenAIのアカウント管理ガイドと同期ガイドに基づいています。

通常のチャットとアーカイブ済みチャットは、削除するか、適用されるワークスペースのポリシーによって削除されるまで残ります。削除したチャットは30日以内に完全に削除される予定ですが、匿名化、セキュリティ、法的な理由による例外が明記されています。Libraryに保存したファイルは、チャットとは独立して残る場合があります。チャットとファイルの保持

このチャットの削除期限を、すべての同期インデックスに当てはめてはいけません。インデックスの扱いは、ワークスペースの契約と適用される管理設定によって異なります。OpenAIの現行の一般向け同期ページには、共通の削除期限は示されていません。

Business、Enterprise、Eduのアプリ経由の情報は、デフォルトではモデルの学習に使われません。ただし、これは保持期間とは別の話です。アプリには関連する会話の文脈が渡る場合があり、接続した情報がWeb検索に使われることもあります。サービス提供元のプライバシー規約も引き続き適用されます。接続アプリのデータ利用

個人アカウントでは、モデル改善に関する設定が重要です。Googleとの接続で得られるデータには追加の制限と例外があるため、すべてのアプリのデータに同じ学習ルールが適用されると一括りにしないでください。Google固有の管理設定

Businessの管理者が、メンバーの通常の非公開チャットを自動的に閲覧できるようになるわけではありません。Compliance Platformを利用できるのは、対象となるEnterprise/Eduワークスペースです。アプリのログをどこまで取得できるかは、設定によって異なります。管理者向けコンプライアンスガイド

この仕組みを基に提供できる2つのサービス

特に有望なのは、権限テストを組み込んだ社内向け回答システムの導入支援です。購入する側が必要としているのは、自社の文書を安心して活用できる運用プロセスです。

業務部門やIT部門の責任者には、承認済みの情報源を特定し、利用可能な接続を設定し、代表的な質問を作り、従業員ごとの権限で回答を検証する、小規模な支援パッケージを提案できます。最小限の商品は、1部門、1つの情報源、繰り返し実施できる受け入れテストのレポートです。連携先を増やす前に、古くなった文書を管理する責任者を決めましょう。

本ガイド向けに取得したDataForSEOのGoogle検索推計では、米国の月間検索数は**「internal knowledge base software」が210件**、「enterprise search」が390件でした。これらはカテゴリ全体の需要を示すもので、ChatGPT固有の顧客数ではありません。注意したいのは、管理の行き届かないナレッジベースをコネクタで修復することはできない点です。価値になるのは、情報源の責任者を明確にし、検証する仕事です。汎用的なチャット画面は簡単にまねできます。

もう1つは、収益業務を支えるRevenue Operationsチーム向けの営業用ブリーフ作成ワークフローです。承認済みのHubSpot読み取り手順、統一した資料フォーマット、元のレコードを確認できるレビュアーをそろえるところから始めます。カスタム連携を追加するのは、既存のアプリでは必要な情報を取得できない場合に限ります。

同じDataForSEOの確認では、「sales automation」の米国における推定月間検索数は480件でした。これは広い分野の需要であり、この製品そのものを購入したい人がいる証拠ではありません。最小限の構成では、1つの営業活動に向けて、内容を検証できる概要資料を作成します。課題はCRMデータの不足と、アプリの提供状況の変化です。自律的に営業する製品として売り込まないでください。

カスタムMCP接続の現行手順では、PluginsのAdd custom MCP serverから、接続、認証、確認へと進みます。この手順では、Developer Modeの切り替えは不要になっています。ワークスペースでの全面的なサポートが文書で確認できるのは、Web版のBusiness、Enterprise、Eduです。カスタムMCPの設定

導入計画に織り込むべき制限

**アプリを接続しても、アクセスできない情報が見られるようにはなりません。**Company Knowledgeは、従業員が情報源で認可されているアクセス権に従います。役に立ちそうな回答でも、元の情報を確認する必要があります。Company Knowledgeの権限

**同期は即時ではなく、どこでも利用できるわけでもありません。**個別同期は終了しており、インデックス化された情報源は時間をかけて更新されます。GitHubはライブアクセスを使います。特定のアプリの特定モードを使えるかどうかは、プラン名だけでは判断できません。

**読み取れるからといって、書き込めるとは限りません。**GitHubの公式アプリは読み取り専用です。Deep researchはアプリの書き込み操作を使いません。DriveとSharePointでは書き込みに対応する場合があるため、すべての接続が読み取り専用だと考えず、有効な操作を確認してください。

**インデックスだけで、すべてのアクセス範囲を制限できるわけではありません。**インデックス化した情報源に加えて、別のライブ接続も確認します。SharePointは個人用OneDriveアカウントに対応していません。SharePointの対応範囲

**カスタム連携には保守が必要です。**信頼できないMCPサーバーには、取得した情報の中にアシスタントの行動を別の方向へ誘導する指示が紛れ込む、プロンプトインジェクションのリスクがあります。後からツールが変更された場合は、管理者の確認が必要です。接続を承認したことが、将来追加・変更されるすべてのツール定義の承認になるわけではありません。カスタムMCPの安全対策

私が勧めるのは、変更操作を許可する前に、読み取りのワークフローが機能することを確かめる進め方です。回答が根拠を示せない場合や、従業員がその根拠を検証できない場合は、結果を下書きとして扱ってください。

ChatGPTにナレッジベース機能はありますか？

Business、Enterprise、Eduには、対応する認可済みの情報源を使うCompany Knowledgeプラグインがあります。条件を満たす管理型インデックスは、それとは別の機能です。どちらも、社内のすべてのファイルを全従業員に公開する機能ではありません。Company Knowledge

自社のナレッジベースはどう作ればよいですか？

まず、承認済みの文書、明確な責任者、情報源のアクセス権をそろえます。そのうえで、利用できるライブ接続、または条件を満たす管理型インデックスを選びます。アクセス範囲を広げる前に、実際の質問と、閲覧を制限した文書を使ってテストしてください。

社内ナレッジベースにはどのような例がありますか？

業務手順集、開発・運用のランブック集、承認済みの営業プレイブックなどが挙げられます。接続する前に、それぞれの責任者と利用対象者を明確にしておきましょう。

月曜日には、業務責任者に承認済みの手順集を1つ渡し、アクセス権の異なる同僚と一緒に試してもらいましょう。同じ質問を実行し、出典を開き、準備時間を記録します。回答の正確さと権限の境界を確認できてから、範囲を広げてください。

自社の業務ツールに合わせた設定が必要であれば、AIアシスタントの開発とツール連携をご相談ください。