ChatGPTのGPTsだけで始める！顧客FAQチャットボット完全ガイド

こんにちは、FreedomBuildの駒田です。

カスタマーサポートの現場では今、「FAQ対応を自動化したいけど、コストも人手も足りない」という声があちこちで聞かれます。

特に中堅企業にとっては、限られたリソースのなかで顧客満足度を維持・向上させることが大きな課題になっています。

そんな中で注目を集めているのが、ChatGPTの「GPTs」機能を使ったFAQチャットボットの導入です。

従来のシナリオ型ボットと異なり、GPTsはChatGPTの中だけでノーコード・API不要で構築できるのが最大の魅力。

これにより、エンジニアがいなくても、サポート部門主体で柔軟にボットを運用できる環境が整いつつあります。

この記事では、「GPTsだけで始めるFAQチャットボット」の現実的なメリットと導入の手順、そして注意点まで、現場視点でやさしく解説していきます。

「まず1つ、GPTsでFAQボットを試してみたい」という方にこそ、きっとヒントになるはずです。

自分だけのGPTsを、プロと一緒に。

今、なぜGPTsだけでFAQ対応が注目されるのか？

企業の顧客対応における自動化ニーズがかつてないほど高まる中、「ChatGPTのGPTs機能だけでFAQチャットボットを構築する」という選択肢が、特に中堅企業を中心に現実味を帯びてきました。

その背景には、チャットボット市場の急拡大と、生成AIの進化が生み出した新たな可能性があります。

急成長するチャットボット市場と導入率

日本国内のチャットボット市場はここ数年で急成長しており、2023年時点でSaaS型チャットボット市場は約300億円規模に達しました。

2025年には500億円超えの予測もあり、年率20〜30％のペースで拡大しています。

特に導入が進んでいるのは以下の業種です。

金融業やIT業など、問い合わせ数が多くDXに積極的な業界ほど導入が進んでいる傾向があります。

一方で、ECや小売、医療といった業界ではまだ未導入の余地が大きく、今後の成長ポテンシャルが高い分野といえます。

GPTsの登場で中堅企業にも追い風

従来、AIチャットボットの構築にはエンジニアや外部システムとの連携が前提でした。

そのため、ITリソースに乏しい中堅企業では導入が進みにくいというハードルがありました。

しかし、GPTsの登場により状況は一変します。

ChatGPTの中だけで作成・編集・共有できるGPTsは、ノーコード・単独完結・外部連携不要という三拍子が揃ったソリューションです。

たとえば以下のような特徴が、導入ハードルを大きく下げています。

• マイGPTからすぐに作成可能
  ChatGPTの画面右上から「GPTを作成」で完了。専用UIやSDK（開発ツール）は不要。
• 料金面もハードルが低い
  有料プラン（月額20ドル〜）で作成可能。別途API費用などは不要。
• リンク共有も可能
  チーム内利用・外部共有にも柔軟に対応できる。

こうした特徴が、「やってみたいけど難しそう」という中堅企業にとっての“追い風”になっているのです。

SaaS型ツールの普及と中小企業の導入事例

国内のチャットボット市場では、月額1〜10万円程度で導入できるSaaS型チャットボットが主流です。

たとえば以下のような製品がシェアを伸ばしています。

中堅企業にとっては、「今すぐAIチャットボットを内製化するのは難しい」という現実があります。

そこで、まずはSaaSで使ってみて、次のステップとしてGPTsで内製化に挑戦するという流れが生まれています。

中には、ChatGPTで生成した回答文をそのままSaaSチャットボットのFAQに反映するなど、ハイブリッド運用を始めている企業も登場しています。

「顧客対応×生成AI」がもたらす現場革命

これまでFAQ対応は、「よくある質問」を人力で更新し、シナリオで固定化する手法が主流でした。

しかし、生成AIの登場により、「質問に応じて動的に応答を組み立てる」時代へと進化しています。

とくにGPTsでは以下のような革新が現実になっています。

1. ドキュメント・CSVからFAQを学習可能
   ナレッジファイルとしてアップロードすることで、従来の手作業が不要に。
2. 音声入力・読み上げにも対応
   アクセシビリティや高齢者サポートにも効果的。
3. マルチメディア対応
   画像生成や表形式の回答など、FAQ表現力が飛躍的に向上。

つまりGPTsを活用すれば、問い合わせ対応にかかる人的コストを下げつつ、応答品質を保つという“矛盾”を解決できる可能性があるのです。

このように、市場の変化・技術の進化・中堅企業のニーズが重なり合った今、GPTsによるFAQチャットボットはまさに「導入すべきタイミング」を迎えています。

FAQ自動化に立ちはだかる課題とは？

FAQ対応の自動化は魅力的な施策である一方、実際の導入現場ではいくつもの壁が存在します。

とくにGPTsだけで構築する場合、その制約や運用上のハードルが見えてきます。

以下では、FAQ自動化において多くの企業が直面する4つの主要課題を整理します。

ナレッジ整備と初期データの壁

AIチャットボットは、質の高い応答を行うために正確かつ体系的に整理されたナレッジが不可欠です。

ところが、実際の現場では次のような状況がよく見られます。

• Q&Aが各部門や担当者ごとに散在している
  → 文書化されていない“属人知”が多く、AIに読み込ませるデータ化が困難。
• データ形式がバラバラ（PDF・Excel・メール本文など）
  → ファイル整形や形式変換に多大な工数がかかる。
• 更新ルールが存在しない
  → 一度アップした情報が陳腐化し、誤回答リスクが増大する。

とくに中堅企業では「そもそもFAQデータが存在しない」状態も多く、GPTs活用の第一歩でつまずいてしまうこともあります。

幻影（hallucination）問題と回答信頼性

生成AIの特性として避けて通れないのが、「幻影（hallucination - ハルシネーション）」と呼ばれる誤った情報をもっともらしく生成してしまう現象です。

これはGPTsでも同様で、学習範囲外の曖昧な質問に対し、あたかも正しいかのように回答するケースがあります。

たとえば…

• 「キャンセル対応の期限はいつですか？」という質問に対し、FAQ上に該当情報がない場合でも推測して回答してしまう。
• 「金融商品に関するアドバイスをしてはいけない」という社内ルールを無視し、禁止事項に触れる内容を返してしまう。

このようなケースに備えて、想定外の回答を検出・制御する仕組みが不可欠です。

GPTsではモデル自体のチューニングができないため、ナレッジ構成やシステムプロンプトの工夫によって「言ってはいけないこと」を事前に制限する必要があります。

日本特有の法規制・個人情報保護の影響

FAQボットが扱う内容によっては、個人情報保護法（APPI）や業界ガイドラインの遵守が義務となる場面があります。

とくに以下のような点は注意が必要です。

• ユーザー名や注文番号など、個人情報に該当するやりとりをGPTs上で処理していないか
• クラウド上のナレッジファイルに顧客情報を含めていないか
• 金融業や保険業の場合、AIが商品を案内する際に“誤認リスク”を防げているか

また、2025年には日本独自のAI規制が導入される可能性も指摘されており、今後さらに運用設計の精度が求められるようになると予想されます。

中堅企業におけるIT人材・予算の制約

中堅企業がFAQ自動化を導入する際、最大の障壁となるのが「社内にAIやデータ整備の専門家がいない」という現実です。

GPTsはノーコードで作れるとはいえ、以下のような業務が必要です。

• ナレッジファイルの準備と構造の整備
• GPTsの設定・チェック・試験運用
• 利用状況のログ確認と改善フロー構築

これらは専任の担当者なしでは継続的に回すのが難しいのが実情です。

さらに、SaaSのようなサポート体制が整っていない分、自走力のある設計が求められます。

このように、FAQ自動化には「やってみたい」と「できる」の間に横たわる複数のギャップが存在します。

特にGPTsのみでの実装を目指す場合、その前提となるナレッジ整備・制約対応・運用体制の設計こそが、成功への分水嶺となるのです。

GPTsだけで実現できるFAQボットとは？

FAQ自動化の理想像は、「低コスト・短納期・ノーコードで、自社のナレッジに基づいて正確な回答ができるチャットボット」です。

この理想を限りなく現実に近づける手段として、ChatGPT内の「GPTs」機能だけで構築できるFAQボットが注目を集めています。

ここでは、GPTsによるFAQボット構築の実現性と、他ツールでは難しいGPTs特有の強みを解説します。

GPTsの特長とChatGPT内での完結性

GPTsは、ChatGPT上で動作する完全内製型のカスタムボット機能です。

開発や外部連携なしで、ブラウザ上だけで作成・編集・運用まで完結する点が最大の魅力です。

特にFAQチャットボットにおいては、以下のような利点があります。

• ChatGPT UI上で作成・公開まで完了
  外部システムやAPIの知識は一切不要。初心者でも短時間で構築可能です。
• 必要最低限の項目（名前・指示文）だけで動く
  ナレッジの追加や機能ON/OFFも、チェックボックス操作だけで設定できます。
• 作成・編集の権限管理が明確
  作成者以外は編集不可。チームプランでは共同編集も可能です。

こうした完結性により、IT人材が限られる中堅企業でも、現場主導でのチャットボット導入が可能になります。

外部APIなしでもRAG構成が可能な理由

通常、FAQ精度を高めるためには「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」と呼ばれる外部データ検索＋生成の組み合わせが必要です。

しかしGPTsでは、このRAG的構造を外部APIなしで実現できます。

その理由は、以下の2点にあります。

1. ナレッジファイルをアップロードして参照できる
   .txtや.csvなどのファイルを「知識」としてGPTに読ませることで、質問に対してファイル内容を元に回答できます。
2. コードインタープリター機能を活用可能
   ONにすれば、CSVの内容をPython的に解釈・抽出することも可能になります（※有料プラン限定）。

つまり、複雑なAPIやデータベースとの接続なしに、ナレッジベースを参照した自然な回答生成ができるのです。

GPTsの知識ファイル活用による回答精度

GPTsでは、FAQ文書・社内マニュアル・製品仕様書などを「ナレッジファイル」として読み込ませることが可能です。

このナレッジファイルを正しく整備すれば、GPTsは事前に用意したQ&Aに準拠して回答を生成します。

注意点としては、最大トークン制限（約2Mトークン）やファイルサイズ上限（最大512MB）を守ること。

また、CSVでは「UTF-8保存」「数値のカンマ禁止」「ヘッダー整列」など構造面での整備が精度に直結します。

生成AI型チャットボットのコスト優位性

従来のシナリオ型チャットボットに比べ、GPTsによるFAQボットはランニングコストが圧倒的に低いのも特徴です。

たとえば…

• 作成費用：0円（ChatGPT Plus加入者なら追加コスト不要）
• 運用費：ChatGPT Plus月額20ドル程度
• ナレッジ追加や調整：社内で完結可能、外注費ゼロ

対して、他の商用FAQボットでは、

• 初期費用：10〜50万円
• 月額費用：2万〜10万円
• カスタマイズや更新支援：都度追加料金

となるケースが多く、中堅企業にとっては負担が重くなりがちです。

GPTsを活用すれば、スモールスタートで試しやすく、効果を見ながら段階的に強化するアプローチが取りやすいのです。

このように、GPTsは機能・構築性・コストのすべてにおいて「FAQ特化型チャットボット」に適した環境を備えています。

API接続なしで運用を始めたい企業にとって、まさに最適解と言えるでしょう。

実践！GPTsでFAQチャットボットを作る方法

GPTsによるFAQチャットボットの構築は、専門的な知識がなくてもChatGPTの画面上だけで完結します。

必要な準備はごくシンプルで、初期設定さえ押さえれば、誰でも短期間で社内FAQボットを立ち上げることが可能です。

ここでは、実際の作成ステップを具体的に解説していきます。

作成手順：ChatGPT ▸ マイGPT ▸ GPTを作成する

GPTsの作成は、ChatGPTの右上メニューから行います。

専用の管理画面にアクセスし、数ステップで公開可能なチャットボットが作れます。

1. ChatGPTにログインし、右上のアカウントアイコンをクリックします。
   ドロップダウン内にある「マイGPT」を選択します。
2. 「GPTを作成する」をクリックして編集画面に進みます。
   表示されるウィザードに沿って項目を埋めていきます。
3. 編集画面ではプレビューしながら動作確認も可能です。
   完了後はリンクをコピーしてチーム共有もできます。

このUIは非常にシンプルで、SaaS管理画面のような複雑さは一切ありません。

必須設定：「名前」「指示内容」だけでスタート可能

GPTsの基本構成で必要なのは、わずか2つの設定項目です。

• 名前
  チャットボットの表示名。社内利用であれば「社内FAQボット」など、分かりやすい名称にします。
• ボットの説明・指示内容
  GPTsに対して「何のためのボットか」「どんなスタイルで答えるか」を記述します。

この2点さえ設定すれば、即座に動作するGPTsが完成します。

たとえば、以下のような指示が有効です。

role: >
  あなたは自社製品のサポート業務に特化したFAQ対応アシスタントです。
  ユーザーの質問に対して、正確かつ簡潔に情報提供を行うAIチャットボットとして振る舞ってください。

output_style:
  tone: "フォーマル"                  
  structure: "段落形式"        
  length_preference: "簡潔に"   
  language_level: "初心者向け"

behavior_rules:
  - "不確かな情報は断言しない"  
  - "ChatGPTの能力範囲外のことは明言する"  
  - "差別的・攻撃的な表現は禁止"

knowledge_scope:
  include_topics:
    - "当社製品の仕様"
    - "サービス利用方法"
    - "よくある質問（FAQ）"
  exclude_topics:
    - "法的助言"
    - "個人に対する判断や診断"

response_policy:
  priority_order:
    - "ユーザーの直接指示（チャット内）"
    - "このシステムプロンプト"
    - "ナレッジファイルの内容"
  fallback_strategy: >
    回答不能な場合は、無理に推測せず「情報が不十分です。詳細をお知らせいただけますか？」と伝えること。

clarification_policy: >
  ユーザーの指示が曖昧な場合は、勝手に解釈せず「〜という意味でしょうか？」と必ず確認してください。

default_output_format: >
  回答の最後には必ず「さらに詳細が必要な場合はカスタマーサポート（support@example.com）までご連絡ください。」と付けてください。

また、他の設定（画像生成、音声、Web検索など）は後からでも変更可能です。

ナレッジファイル：FAQ文書・CSVなどをアップロード

FAQの正確性を高めるには、GPTsに参照させる「ナレッジファイル」の準備が鍵になります。

アップロードは編集画面内の「知識」タブから行います。

以下のファイル形式に対応しています。

アップロード後は、「コードインタープリターとデータ分析」をONにする必要があります。

この設定を忘れると、ナレッジファイルが読み取られず、期待する回答が返らない可能性があるため注意が必要です。

コードインタープリターをONにする理由

GPTsには高度な処理を可能にする「コードインタープリター（Pythonモード）」が搭載されており、CSV解析や複雑な情報抽出が可能になります。

FAQ用途でも以下のような効果が期待できます。

• 表形式のデータに対する正確な検索と抽出
• ナレッジファイルからの構造的な回答生成
• ログデータや回答履歴の処理にも活用可能（応用例）

設定は編集画面の「機能」タブにある「コードインタープリターとデータ分析」をONにするだけです。

以上のステップを踏めば、GPTsだけで構築できる高機能なFAQチャットボットが完成します。

社内共有やテスト運用もスムーズに行えるため、小さな一歩から本格導入へと自然に移行できる構成となっています。

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安全に運用するためのセキュリティと法務対応

GPTsによるFAQチャットボットは手軽さが魅力ですが、運用フェーズにおいては情報セキュリティや法令遵守の観点を軽視できません。

特に顧客データを扱う業務では、内部統制・プライバシー保護・業界ルールに即した対策が必要不可欠です。

この章では、GPTsの特性を踏まえたセキュリティと法務対応の最適解を解説します。

GPTs編集権限と共有設定のベストプラクティス

GPTsは基本的に「作成者のみが編集可能」という設計になっており、不用意な改変リスクを抑える仕組みが備わっています。

さらに、チーム環境での運用においても、次のような点に注意すると安全性が向上します。

• 編集は作成者限定、共有はリンク形式で
  GPTsは作成者本人以外には編集権限がなく、誤操作や不正改変を防ぎやすい。
• チームで運用する場合は「GPTs作成者＝責任者」を明確化
  万一脱退するとそのGPTsの編集ができなくなるため、管理体制を整備する。
• 共有リンクは1回のみ発行可能
  再発行できないため、公開範囲を事前に精査してから共有を行う。

このように、GPTsは編集と公開を分離できる構造であるため、システム権限設計に近い管理が実現できます。

プライバシー保護：データ送信前のチェックポイント

FAQチャットボットで扱う情報の中には、個人情報や機密情報に準じる内容が含まれることがあります。

GPTsを活用する前には、以下の点を必ず確認しましょう。

• 顧客データがナレッジファイルに含まれていないか
  氏名・住所・注文情報などの個人特定情報は一切含めない。
• アップロード前にファイルの内容を精査・匿名化する
  ナレッジファイルは一度アップロードするとGPTs上で編集できないため、事前の見直しが重要。
• 送信先がOpenAIであることを社内で明示する
  社内ポリシーやクラウド利用規定に違反していないかを確認する。

とくに金融・医療系のFAQでは、「どこまでをChatGPTに渡してよいか」を社内で明文化しておく必要があります。

金融・保険業向けリスク対策とガイドライン要点

金融機関・保険会社がGPTsを導入する際には、業界団体が示すガイドラインへの対応が必須となります。

代表的なポイントを以下に整理します。

• 誤った商品説明を避けるため、テンプレートとルールベース設計を併用する
  GPTs単体に判断を任せるのではなく、FAQは明文化された回答範囲に限定。
• 誤認・誤解を招く質問は人間へエスカレーションする設計
  「◯◯保険に入るべきですか？」といったアドバイス系質問には回答しないよう制御。
• 金融庁の利用ガイドやFDUAの生成AI指針に基づいた運用を徹底
  ログ保存やユーザーへのAI利用明示も推奨されている。

これらの対策を講じることで、GPTsの利便性と業務の信頼性を両立させることが可能です。

モデル改善チェックON/OFFの扱いと影響

GPTsの編集画面には「モデルの改善にこのGPTの会話データを使ってよいか」というチェック項目（初期状態：ON）があります。

この設定の扱いには注意が必要です。

1. ONのままにすると、入力情報がOpenAIに送信されて学習用途に使われる可能性がある
   FAQに含まれるセンシティブ情報が誤って含まれていた場合、リスクとなり得る。
2. OFFにすると、会話内容がOpenAIのモデル改善には使われない
   より厳格なプライバシー方針が求められる業種ではOFFが推奨される。ただしいずれにせよ会話データ自体は30日間OpenAIのサーバーで保管される。
3. 設定は編集画面の最下部「追加設定」内にある
   うっかり見落としやすいため、初期設定時に必ず確認しておくこと。

このチェック1つでGPTs運用のデータ流通範囲が変わるため、事前説明・承認プロセスに組み込むのが望ましい対応です。

セキュリティと法務面の配慮は、FAQチャットボットの成否を左右する要素です。

GPTsの仕組みを正しく理解し、業務内容とリスクに応じた適切な運用設計を心がけましょう。

導入後の運用改善とユーザー体験の向上策

GPTsによるFAQチャットボットは、導入した時点で終わりではなく、継続的な運用改善によって本来の価値を発揮します。

ユーザー体験を高め、サポート部門の効率を最大化するには、定期的なナレッジ更新・設計見直し・マルチチャネル戦略の活用がカギを握ります。

問い合わせログ分析でナレッジを継続更新

FAQボットの精度は、初期ナレッジだけでは不十分です。

実際のユーザーからの問い合わせログこそが改善の宝庫となります。

• ログを蓄積・分析し、「回答できなかった質問」を抽出する
  ChatGPTのチャット履歴や共有リンク経由の会話内容を手動で確認し、想定漏れを洗い出します。
• 新たなQ&Aをナレッジファイルに追記する
  .txtや.csvであれば、追加内容を整形し再アップロードすることで、継続的な精度向上が可能です。
• フィードバックループを設計し、社内でナレッジ反映のルール化を行う
  対応履歴から得られた改善点を、月次や週次で取り込む運用体制が理想です。

このように、ログ分析と反映をワンセットで回すことが、ボット品質を育てる基本動作となります。

ボットと人のハイブリッド対応設計

FAQボットだけでは対応が難しい問い合わせも存在します。

すべてをAI任せにせず、人間との連携による「ハイブリッド設計」が必要不可欠です。

• 曖昧な質問や感情を含むクレームには人間対応を前提とする
  たとえば「キャンセルしたいのですが…」のような文脈依存型の質問は、エスカレーション対象とします。
• ユーザーに明確な切替ポイントを提示する
  「この内容では自動応答できません。スタッフが対応いたします」と伝える設計が安心感につながります。
• 有人対応チャネル（メール・電話・LINE）へのスムーズな誘導
  適切なリンクや連絡先を最後に提示し、ユーザーがストレスなく次のアクションへ移れるよう配慮します。

こうした設計により、ボットで対応できる範囲を広げつつ、顧客満足度を損なわない運用が可能になります。

サポート品質がブランド価値を左右する理由

FAQチャットボットは単なる業務効率化ツールではなく、顧客が企業に触れる“最初の接点”となる存在でもあります。

そのため、対応品質＝ブランド体験と直結します。

• 回答の一貫性とトーンの丁寧さが、信頼感を生む
  チャットボットの文章表現が統一されているか、適切な語調で書かれているかが重要です。
• 24時間対応で「つながる安心感」を提供できる
  深夜や土日でも即レスポンスがある体験は、ユーザーの心理的安心を生みます。
• ネガティブ体験は拡散されやすい
  誤回答や失礼な応対は、SNSやレビューにそのまま現れます。ミスは“防げる設計”で回避することが求められます。

つまり、FAQボット＝無人の一次応対窓口という意識を持ち、「ブランドの顔」として丁寧に作り込む姿勢が大切です。

LINEやフローボット的構成との併用で、GPTsの運用を進化させる

GPTsを軸としたFAQチャットボットの運用が安定してきたら、より的確にユーザーへ導くための“入り口の設計”にも目を向けるべきタイミングです。

以下のような併用構成によって、GPTsを中心に据えつつ利便性を拡張できます。

• フローボット的な導入構成
  Webフォームや選択式UIで質問カテゴリや目的を絞り込み、深掘り回答をGPTsに委ねることで、回答精度が向上します。
• LINEなどのチャネルからGPTsへの誘導
  LINE公式アカウントや外部チャットツールを“入口”とし、GPTsのURLに遷移させることで、接点を広げつつGPTs中心の運用を維持できます。
• GPTsを主役に据えた運用方針の維持
  外部ツールはあくまで「前処理」や「誘導導線」として活用し、回答の中核を担うのは常にGPTsとします。

このように、GPTsを中心に据えながら運用フェーズを強化する設計思想が、導入効果をさらに高める鍵となります。

まとめ

GPTsを使ったFAQチャットボットの構築は、いま最も現実的で効果的な選択肢の一つです。

ノーコードで始められ、初期投資も最小限に抑えられるGPTsは、中堅企業や非エンジニア部門でも十分に扱えるツールへと進化しています。

市場背景の追い風と、ChatGPT内で完結するシンプルな構成、そしてナレッジファイルによる柔軟な学習性は、他のAIツールにはない独自の強みです。

もちろん、運用にあたっては誤回答対策・法務対応・プライバシー配慮といったリスク管理も欠かせません。

だからこそ、継続的なナレッジ改善とユーザー体験の追求が、GPTs運用の成否を分ける決定的なポイントとなります。

自分だけのGPTsを、プロと一緒に。

駒田 隆成

ChatGPT 活用支援 / 構文設計者

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