GPTs vs プラグイン：違いとカスタムAIの未来を理解する

AIの世界の進化に追いつくのは、まるで消防ホースから水を飲もうとするようなものです。一つを理解したかと思うと、すぐに新しいものが登場します。OpenAIはこれまで、ChatGPTの機能をカスタマイズする方法を提供してきましたが、そこから2つの大きなコンセプトが生まれました。ChatGPTプラグインと、より最近登場したカスタムGPTです。

この流れを追ってきた方なら、両者の本当の違いは何なのか、どちらが優れているのか、そしてそれが自分にとって何を意味するのか、頭を悩ませているかもしれません。「GPTs vs プラグイン」の議論は少し複雑になりがちなので、ここで整理してみましょう。それぞれの機能、短所、そしてカスタマーサポートのような実際のビジネス業務にカスタムAIを利用したい場合に、これが何を意味するのかを見ていきます。

GPTs vs プラグイン：議論における違いを理解する

根本的に、プラグインとGPTsはどちらも同じ問題を解決するために作られました。それは、ChatGPTは非常に賢いものの、リアルタイムの情報から切り離された「箱の中」にいるという問題です。どちらのツールも、ChatGPTが外部の世界と接続し、最新のデータや新しいスキルを得られるように設計されました。例えるなら、優秀な頭脳にインターネットと道具箱へのアクセス権を与えるようなものです。しかし、目標は同じでも、その実現方法は全く異なっていました。

ChatGPTプラグインの役割

プラグインは、OpenAIがAPIを通じてChatGPTを他のアプリやサービスに接続するための最初の試みでした。これらは基本的に、AIに新たな「スーパーパワー」を与えるためにインストールできるアドオンのようなものでした。フライト料金をチェックするプラグイン、天気予報を取得するプラグイン、レストランのテーブルを予約するプラグインなどを利用できました。

プラグインの最もクールな点は、同じチャット内で全く異なる開発者が作成した最大3つのプラグインを有効にできたことです。これにより、それぞれのスキルを連携させて、かなり複雑なリクエストを処理することが可能でした。これは素晴らしいアイデアでしたが、OpenAIはカスタムGPTへの移行のため、2024年3月にプラグインのサービスを正式に終了し始めました。つまり、この議論は、一つのアイデアがどのように次へと進化したかを理解することが重要になります。

カスタムGPTの役割

カスタムGPTは、独自の特化型バージョンのChatGPTを作成するための、新しく改良された方法です。誰でも作成でき、ユニークな名前と個性を与え、従うべき特定の指示をセットできます。また、PDFやテキストファイルのようなドキュメントをアップロードして、独自の知識を学習させることも可能です。

GPTsの最大の利点は、その作成が驚くほど簡単なことです。シンプルなノーコードのインターフェースで「GPTビルダー」と対話するだけで、誰でも構築できます。この手軽さから創造性の波が押し寄せ、わずか数ヶ月で300万以上のGPTsが作成されました。プラグイン同様、外部APIに接続する「アクション」も実行できますが、それはすべて単一の自己完結したGPT内で行う必要があります。

GPTs vs プラグインの機能とユースケース：多数の力 vs 一つの力

では、これらを使って実際に何ができたのでしょうか？それぞれの設計思想の違いは、特にユーザー視点から見ると、全く異なる長所と短所につながりました。

プラグインが複雑なワークフローをどう処理したか

プラグインの魅力は、その組み合わせの自由度にありました。パワーユーザーは、ツールをその場でクリエイティブに組み合わせることができました。例えば、「来週、マイアミの天気が一番良い日に飛ぶフライトを探して、ホテルの近くにある評価の高いイタリアンレストランで席を予約して」といったプロンプトを投げかけることができました。

理論上、この一つのプロンプトで3つの別々のプラグインが起動する可能性があります：

1. 旅行プラグイン（Kayakなど）でフライトを検索。

2. 天気プラグインで予報をチェック。

3. 予約プラグイン（OpenTableなど）でレストランを予約。

これは複雑なリサーチや計画において非常に強力でした。問題は？ユーザーエクスペリエンスがかなり使いにくかったことです。別のストアに行って、欲しいプラグインを見つけてインストールし、会話ごとにオン・オフを切り替えるのを覚えておく必要がありました。手作業が多く、そもそもストアの品揃えも豊富ではありませんでした。

カスタムGPTの特化型エクスペンス

カスタムGPTは正反対のアプローチを取りました。「何でも屋」である代わりに、各GPTは特定の「一つの道の達人」となるように設計されています。ツールを組み合わせるのではなく、タスクに適したツールを選ぶだけです。例えば、「PDFアナライザー」GPTを使って長いレポートを要約し、次のタスクでは「SEOコンテンツストラテジスト」GPTに切り替える、といった使い方です。

単一のGPTは、異なるAPIに接続する複数の「アクション」を持つことができますが、それらはすべて同じ作成者によって構築される必要があります。ある開発者のPDFアクションと、別の開発者のウェブ検索アクションを勝手に組み合わせて使うことはできません。その代償として、はるかにシンプルで直感的な体験が得られます。ストアで必要なGPTを見つけて、チャットを始めるだけ。切り替えのトグルも、手間もありません。

機能	ChatGPTプラグイン	カスタムGPT
主な機能	1つのチャットで複数のサードパーティ製ツールを連携	特定のタスクに特化した単一のAIを作成
柔軟性	高い（最大3つのプラグインを組み合わせ可能）	低い（アクションは1つのGPT内に自己完結）
ユーザーエクスペリエンス	使いにくい（手動でのインストールと切り替えが必要）	シンプル（GPTストアで見つけてチャットするだけ）
開発の障壁	高い（コーディングとサーバー設定が必要）	非常に低い（ノーコードの対話型ビルダー）
利用可能性	2024年3月から段階的に廃止	現在も利用可能で拡大中

この「GPTs vs プラグイン」の状況は、企業が直面する核心的な課題を浮き彫りにしています。それは、多くの異なる場所から得られる深い知識と、具体的で信頼性の高いアクションを実行する能力を、どのように組み合わせるかという問題です。これを一般消費者向けのツールに任せるのは大きな賭けです。eesel AIのような専用プラットフォームは、まさにこのために作られています。ヘルプ記事や過去のチケットから、Google DocsやConfluenceまで、散在するビジネス知識をすべて接続し、AIができることとできないことを正確に制御するための強力なシステムを提供します。

GPTs vs プラグインにおける開発、管理、信頼性

表面的な機能だけでなく、それらがどのように構築され、どれだけうまく機能するかは、特にビジネスでの利用を考える上で非常に重要です。

なぜプラグインは強力だったが、手の届かない存在だったのか

プラグインの構築は、思いつきでできるようなものではありませんでした。OpenAPI仕様の書き方や、リクエストを処理するためのサーバーの運用方法など、本物の技術力が必要でした。この参入障壁の高さは、実際にプラグインを構築できる人が少なかったことを意味し、その結果、作成されたプラグインは約1,000個にとどまりました。その利点は、存在するプラグインは一般的に質が高く、多くが既存の企業によって支えられていたことです。

なぜGPTsは簡単だが、信頼性に欠けるのか

カスタムGPTは正反対です。ノーコードのビルダーにより、何百万人もの人々が独自のAIアシスタントを作成できるようになりました。AI開発を誰もが利用できるようにしたことは素晴らしい動きでしたが、それには大きな落とし穴がありました。信頼性です。

Hacker Newsなどのフォーラムの議論を読むと、共通のテーマが見つかります。それは、GPTsが不安定であるというユーザーの不満です。会話の途中でカスタム指示を忘れてしまったり、何の説明もなくアクションの実行に失敗したりすることがよくあります。このような一貫性のなさは、楽しいサイドプロジェクトなら問題ありませんが、カスタマーサポートのように一つ一つのやり取りが重要となるビジネスクリティカルな機能にとっては致命的です。

サポートチームにとって、時々会社の返金ポリシーを忘れてしまうAIは、便利なツールではなく、むしろリスクです。ビジネスには、毎回予測通りに動作するAIが必要です。ここでeesel AIが提供する強力なシミュレーションモードが大きな利点をもたらします。自社のAIエージェントが実際の顧客と対話する前に、過去の何千もの実際のサポートチケットに対してテストできます。パフォーマンスと解決率の明確な予測が得られ、安全で管理された環境でAIがどのように振る舞うかを正確に把握し、問題点を修正できます。これにより、当て推量が一切なくなり、自信を持って本番運用を開始できます。

カスタムAIのビジネスケース

では、個人的な利用はさておき、これらのツールは実際のビジネスでどのように評価されるのでしょうか？端的に言えば、消費者向けプラットフォーム上に構築することには、深刻なリスクが伴います。

消費者向けプラットフォームの問題点

OpenAIはGPTストアを立ち上げ、クリエイターと収益を分配する計画を発表しました。これは聞こえは良いですが、実際には、低品質なGPTsで溢れかえった新しく実績のないチャネルであり、その多くは単純なプロンプト以上の価値がありません。その中で目立つのは難しく、ユーザーが高品質なツールを見つけるのはさらに困難です。

さらに重要なのは、データプライバシーという巨大な危険信号です。機密性の高い顧客との会話に、一般消費者向けのプラットフォームを使用することは、ほとんどの企業にとって論外です。OpenAIにはプライバシー設定が強化されたビジネスプランもありますが、プラットフォームのDNAはあくまで消費者第一であり、ビジネスに求められるセキュリティやコンプライアンスのニーズに合わせて作られてはいません。

自社のビジネスの中核を、他社の実験的なプラットフォームに賭けるのは危険な行為です。 eesel AIのような専用ソリューションは、ビジネスが必要とする安定性、セキュリティ、そして管理機能を提供します。ZendeskやFreshdeskなど、現在使用しているヘルプデスクに直接接続できるように設計されているため、既存のワークフローを根本から変える必要はありません。何よりも、eesel AIは設計段階からセキュアです。あなたのデータが汎用モデルの学習に使用されることは決してなく、透明性の高い料金プランにより、忙しい月の後に想定外の請求書が届くこともありません。

この動画では、汎用GPTモデルと特化型プラグインの比較を掘り下げ、AIインタラクションの未来を探ります。

GPTs vs プラグイン：一般向けの実験場を超えて

「GPTs vs プラグイン」の物語は、まさに進化の物語です。プラグインは、AIツールを連携させるという強力かつニッチな実験でした。GPTsはAIのカスタマイズを誰もが利用できるようにしましたが、その過程でプラグインの持つ複数ツールを組み合わせる柔軟性、そしてより重要なことに、プロフェッショナルな利用に必要な信頼性を失いました。

最終的に、この議論全体が浮き彫りにするのは、汎用的な消費者向けツールを、特定の、重要性の高いビジネスニーズに適応させようとすることの限界です。企業にとっての目標は、単に「カスタムAI」を作ることではありません。それは、チケット量を削減し、応答時間を短縮し、顧客とエージェント双方の満足度を高めるといった、現実の問題を解決する、信頼性が高く、安全で、管理可能なシステムを導入することです。

もしあなたが一般向けGPTの限界を超えたいと考えているなら、最初からビジネス向けに構築されたプラットフォームを検討する時かもしれません。eesel AIを使えば、独自のあらゆる知識ソースから学習し、チームがすでに使用しているツールと統合し、自信を持って自動化するために必要な管理機能を提供するAIサポートエージェントを数分で稼働させることができます。

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