ChatGPT プロジェクトの使い方：顧客向け週次レポートを共有・運用する

ChatGPT プロジェクト機能（ChatGPT Projects）を使うと、顧客の基本情報、レポートの作成ルール、資料、作業中の会話をまとめて管理できます。次のレポートに取りかかるときには、必要な前提がすでにそろっています。同じ業務を繰り返す担当者にとっての利点は、毎回の説明にかかる時間を減らし、成果物の確認に時間を使えることです。

まずは、定期的に作る成果物に対象を絞りましょう。「仕事」という大きな入れ物より、「Northstar 週次顧客レポート」というプロジェクトのほうが管理しやすくなります。本記事では、顧客の例として Northstar を使います。

ChatGPT プロジェクトは通常のチャットやカスタム GPT とどう使い分ける？

業務の目的は変わらず、根拠となる資料や会話が更新されていく仕事には、プロジェクトが向いています。

顧客ごとの作業部屋をイメージするとわかりやすいでしょう。ファイルは資料棚、指示は仕事のルール、チャットはその部屋で交わす会話です。プロジェクトのメモリによって、部屋に蓄積した関連情報を後の作業でも活用できます。OpenAI は Projects を、関連するチャット、ファイル、指示をまとめる場所と説明しています。OpenAI の Projects ガイド。

カスタム GPT は、特定の目的に合わせて設定した ChatGPT です。その会話では、保存済みメモリや過去の会話は使われません。また、現在の提供状況には注意点があります。個人アカウントでは新しい GPT を作成・公開できず、OpenAI はカスタム GPT から Plugins への移行を計画しています。既存の GPT は引き続き利用できます。顧客向けの定期業務を新たに組み立てるなら、私はプロジェクトから始めることを勧めます。OpenAI の GPT ガイド。

資料・指示・作業履歴を、それぞれ適切な場所に置く

業務に必要な前提をプロジェクトに渡す際は、承認済みの事実と検討途中のやり取りを明確に分けます。

プロジェクト内では、そのプロジェクトの指示がアカウント全体のカスタム指示より優先されます。プロジェクトのメモリはチャットやファイルを文脈として使えますが、すべての回答にあらゆる詳細が反映されるという保証ではありません。OpenAI の一般的なメモリの説明でも、すべての詳細を保持するわけではないと明記されています。重要なレポート作成ルールは、会話で一度触れるだけにせず、指示か承認済みの資料に記載しましょう。Projects、ChatGPT のメモリ。

顧客向け週次レポート用のプロジェクトを作る

まずは実務に使える最小限の環境を用意し、実際のレポートを作ってみましょう。以下の操作は OpenAI の設定手順に沿っています。Northstar 向けの内容は、ここで提案する運用例です。OpenAI の設定ガイド。

1. プロジェクトを作成します。 サイドバーの New project（新しいプロジェクト） を選びます。「Northstar 週次顧客レポート」と入力し、アイコンと色を選びます。
2. 元資料を追加します。 顧客概要、指標の定義、承認済みレポートの見本、今回のレポート用エクスポートデータをアップロードします。プロジェクトには PDF、スプレッドシート、文書、画像、貼り付けたテキストを追加できます。同僚にもどれが現在使う資料かわかるよう、ファイル名を明確にします。
3. プロジェクトの指示を追加します。 その他のオプションのメニューから Project settings（プロジェクト設定） を開きます。下記の指示を貼り付け、読み手やレポートの項目を自分の業務に合わせて調整します。
4. メモリの参照範囲を決めます。 顧客ごとに情報を分けたい場合は、プロジェクト専用メモリの Project-only memory を勧めます。Project settings（プロジェクト設定） の Memory（メモリ） で選択し、Save（保存） を押します。既存の非共有プロジェクトでも設定を変更できますが、反映には数時間かかることがあります。共有プロジェクトではすでにこの設定が使われており、デフォルトのメモリには切り替えられません。
5. 役立つ会話履歴を移します。 移動可能なチャットをプロジェクトへドラッグするか、チャットのメニューから Move to project（プロジェクトに移動） を選びます。移動したチャットには、プロジェクトの指示とファイルの情報が適用されます。GPT で作成したチャットはこの方法では移動できません。選択肢が表示されない場合は、プロジェクト内で新しいチャットを始めます。
6. 下書きを作り、確認して保存します。 プロジェクト内でレポート作成の会話を始めます。出力を確認したら、回答のメッセージメニューを開き、表示されるラベルに応じて Save to project（プロジェクトに保存） または Add to project sources（プロジェクトの資料に追加） を選びます。今後の見本として残すのは、確認を終えた版だけにします。

プロジェクトの指示には、次の文面を使えます。

顧客担当責任者に向けて、Northstar の週次顧客レポートの作成を支援してください。目標は顧客概要を、計算方法は指標の定義を参照してください。承認済みレポートの文体と構成に従ってください。結果、解釈、阻害要因、次のアクションを分けてください。数値を示す際は、それぞれの出典と対象期間を明記してください。情報が足りない場合や資料同士で食い違う場合は、答えを作らず、不足や不一致を指摘して質問してください。検討段階のチャットは議論として扱い、承認済みとはみなさないでください。下書きには、顧客へ送る前に確認が必要であることを明記してください。

各週の作業は、次のような依頼から始めます。

今回のレポート用エクスポートデータと承認済みの指標定義を使い、今週の Northstar レポートの下書きを作成してください。期間と定義に比較可能性がある箇所は、前回の承認済みレポートと比較してください。変化を説明し、その根拠を列挙し、不足している情報を指摘してください。最後に、顧客担当責任者が判断すべき事項をまとめてください。

これで変わるのは、会話のたびに顧客の前提やレポート形式を説明し直す必要がなくなることです。最新の根拠資料を渡し、計算を確認し、顧客に渡す内容を承認する役割は引き続き担当者が担います。「何時間削減できた」と示す前に、準備と確認にかかる時間を測りましょう。

担当メンバーとプロジェクトを共有する

プロジェクトの共有は、Free、Go、Plus、Pro、Business、Enterprise、Edu で、Web とモバイルアプリから利用できます。ただし、ワークスペースの設定で制限される場合があります。OpenAI の共有ルール。

プロジェクトを開き、Share（共有） を選びます。Northstar のチームでは、招待した人だけに限定する Only those invited を使い、共同作業する相手を入力してアクセス権を割り当てます。Free、Go、Plus、Pro では個人単位で招待できます。Business、Enterprise、Edu はワークスペースのグループにも対応しています。管理対象のワークスペースでは、招待先がそのワークスペースのメンバーに限定される場合があります。

オーナーは Anyone with a link（リンクを知っている全員） も有効にできます。この共有方式が使える環境では、リンクを知っているログイン済みの ChatGPT ユーザーが参加できます。ワークスペース用のリンクには独自の参加条件があり、参加時にはチャット権限が付与されます。顧客業務では、私は相手を指定する招待から始めることを勧めます。OpenAI のアクセス制御。

プロジェクト内の全員が、そのファイルを閲覧・ダウンロードできます。チャット権限でも実務に使える情報へアクセスできるため、社内資料を相手から隠す手段にはなりません。自社の内部作業用プロジェクトと、顧客に渡す資料は分けて管理しましょう。

メンバーは会話を分岐させ、元の会話を残したまま別の下書きを検討できます。ただし、同じチャットを同時に共同編集するわけではありません。どの確認済みレポートを正式な成果物とするかを合意しておき、別々の分岐で複数の「承認済み版」が生まれないようにします。OpenAI の共同作業ガイド。

共有すると、プロジェクト専用メモリが自動で有効になる

共有プロジェクトは、そのプロジェクト内の会話を参照できます。メンバー個人のメモリ、カスタム指示、プロジェクト外のチャットの文脈は使えません。逆に、プロジェクト専用メモリを使うプロジェクトの外にある会話も、そのプロジェクト内の会話を参照できません。共同作業者を削除しても、デフォルトのメモリには戻りません。OpenAI のメモリのルール。

つまり、顧客概要は実際にプロジェクトへ入れておく必要があります。同僚が別の場所で顧客について話していても、その内容が自動で共有知識に加わるわけではありません。

デフォルトのメモリは動作が異なります。Enterprise と Edu ではプロジェクトの会話がプロジェクト内にとどまりますが、Business を含む他のプランでは、プロジェクト専用メモリを適用しない限り、プロジェクトの境界をまたいで会話を参照できます。顧客ごとに情報を分ける際は、参照範囲を意識して選びましょう。OpenAI によるデフォルトのメモリの説明。

運用前に確認したいファイル数と共有の上限

共同作業者の上限は、プロジェクトのオーナーのプランで決まります。以下は、OpenAI の Projects ページに記載されているファイル数と共同作業者数の上限です。プランと上限。

作成できるプロジェクト数に上限はありません。ただし、一度にアップロードできるファイルは 10 個までで、プロジェクト全体のファイル数の上限にも従う必要があります。チャットの利用回数制限は契約プランに準じます。Projects ページには、プロジェクト専用のメッセージ数の上限は示されていません。

レポートを継続的に作成するうえでは、次の制約も押さえておきましょう。

• 根拠資料を最新に保ちます。 同じ名前のファイルをアップロードすると、Upload anyway（そのままアップロード） または Skip（スキップ） が表示されます。古いファイルが置き換わるとは考えないでください。共有プロジェクトからファイルを削除すると、全員がそのファイルを利用できなくなります。
• 会話の内容が引き継がれない場合は、メモリ設定を確認します。 Enable memory（メモリを有効化） が表示されている場合は有効にします。設定が分かれている場合、Enterprise では Reference saved memories（保存済みメモリを参照） とワークスペースのメモリ設定の両方が必要です。他のプランでは Reference saved memories（保存済みメモリを参照） と Reference chat history（チャット履歴を参照） が必要です。管理対象のワークスペースでは、メモリの利用自体が許可されている必要があります。
• 見えないメモリ任せにせず、承認済みの資料を残します。 プロジェクトのメモリには、内容を項目ごとに確認できる一覧がありません。参照対象から外したい会話は、削除するか、プロジェクトの設定で許されていれば移動します。
• プロジェクトだけでレポート作成を定期実行できると考えないようにします。 OpenAI によると、プロジェクト専用メモリを使うプロジェクトでは ChatGPT Work を利用できません。また、プロジェクト内に追加した Google Drive は、検索に備えてコンテンツを事前同期するわけではありません。ここで紹介した運用は、人が入力資料を更新し、確認することを前提としています。

これらの動作は、OpenAI の Projects ガイドに記載されています。業務データの更新が主な課題になってきたら、別記事の ChatGPT Data を使ったレポート作成フローが、次の比較対象として適しています。

また、プロジェクト専用メモリを選んでも、モデル学習への利用を拒否したことにはなりません。個人アカウントでは、オーナーと投稿した全メンバーが Improve the model for everyone（すべての人のためにモデルを改善する） を有効にしている場合に限り、共有プロジェクトのデータがモデル改善に使われる可能性があります。Business、Enterprise、Edu のワークスペースのコンテンツは、デフォルトでは学習に使われません。OpenAI によるデータ利用の説明。

プロジェクトの効果が出やすい業務

特に相性がよいのは、定期的な成果物があり、読み手が安定していて、元資料を管理する担当者がいる業務です。以下は小規模チームでの実用性を基準に並べた、運用の提案例です。

逆に、元資料が管理されておらず、責任を持つ担当者もいない業務には向きません。プロジェクトを作れば情報の置き場はできますが、何が正しく、何が最新かは、チームが判断する必要があります。

この運用をもとに、どんなサービスを作れるか

最も有望なのは、代理店や小規模な業務チーム向けの週次レポート作成環境の構築サービスです。購入者が受け取るのは、整理された元ファイル、指標の定義、プロジェクトの指示、承認済みレポートの型、確認用チェックリストを備えた、実際に使える業務フローです。「weekly report template（週次レポートのテンプレート）」の検索需要からは、書式の整備やレポート作成という既存の仕事があることが読み取れます。ただし、Projects 関連のサービスに料金を払う意思まで証明するものではありません。需要の確認には DataForSEO のキーワードデータを使いました。

販売できる最小限の形は、準備済みの資料一式と、購入者の定期レポートに合わせた設定支援でしょう。プロジェクトは購入者自身が作り、アクセス権も管理します。難しいのは、指標の定義と承認ルールについて合意を得ることです。汎用的なプロンプト集は簡単にまねできます。依頼を受けるうえでより強い理由になるのは、購入者のレポート業務を理解していることです。

次に考えられるのが、顧客担当の引き継ぎキットです。代理店向けに、体系化したヒアリングシート、顧客概要、意思決定の記録、引き継ぎ用プロンプトを提供すれば、次の担当者が顧客のプロジェクトを活用しやすくなります。「client onboarding software（顧客オンボーディングソフトウェア）」の検索は、近接領域に商業的な需要があることを示しますが、この提供内容そのものの需要を直接裏付けるわけではありません。DataForSEO のキーワードデータ。

最初の形としては、既存の顧客資料を手動アップロード用にまとめ、前任者と後任者が参加する説明の場を設ける方法が考えられます。注意したいのは、情報が古くなることです。誰かが元資料を更新し続けなければ、見栄えよく整えた引き継ぎ資料も信頼できなくなります。ここで挙げたのは、文書化されている運用をもとにしたサービスの提案であり、プロジェクトの作成や管理を自動で行う連携機能があるという主張ではありません。

よくある質問

ChatGPT でプロジェクトを作るには？

サイドバーで New project（新しいプロジェクト）を選び、名前を入力してアイコンと色を選びます。参照資料を追加したら、Project settings（プロジェクト設定）で指示とメモリを設定します。OpenAI の設定手順。

ChatGPT のプロジェクトはいくつまで作れますか？

OpenAI は、作成できるプロジェクト数に上限はないと案内しています。ファイル数の上限はプロジェクトごとに適用され、共同作業者数の上限はオーナーのプランで決まります。OpenAI の上限に関する説明。

ChatGPT でレポートは作れますか？

はい。プロジェクトにレポートの根拠資料と指示をまとめておけば、定期的なレポートの下書きに使えます。本記事で提案した運用では、最新の入力資料を渡し、根拠を示すよう依頼したうえで、出力を確認してから利用します。OpenAI が紹介するレポート作成の活用例。

ChatGPT のプロジェクトが思いどおりに動かないのはなぜですか？

チャットが目的のプロジェクト内にあるか、資料が最新か、必要なメモリ設定が有効かを確認してください。ワークスペースの制限が機能に影響する場合もあります。一時チャットの状態ではプロジェクトに追加できず、GPT で作成したチャットもプロジェクトへ移動できません。OpenAI のトラブルシューティングの説明。

次の月曜、まず試すこと

次に提出する予定の顧客レポートを題材にしましょう。プロジェクトを作り、承認済みの顧客概要と定義を追加し、レポート作成の指示を貼り付けて、下書きを通常の確認工程に回します。その後、同僚に共有情報を使って作業を引き継いでもらいます。試すべきなのは、こちらが改めて説明しなくても、同僚が業務を理解し、確認に回せる次の下書きを作れるかどうかです。

この定期レポートを、継続して管理できる業務フローへ整えたい方には、自動化の仕組みづくりを支援します。