ChatGPTのGPTsで学習教材の要約 & クイズ生成をしてみよう

こんにちは、FreedomBuildの駒田です。

あなたは普段、研修用の教材づくりに時間を取られていませんか。

もし、資料を読み込んで重要ポイントをまとめたり、クイズを作ったりする工程を効率的にできたらどうでしょう。

実は、ChatGPTのGPTsを活用すると、学習教材の作成工数を大幅に削減できます。

さらに、要点を自動で抽出し、理解度を測るクイズ化までも実現可能です。

そうした学習教材要約＆クイズ化を進めれば、準備にかける時間が減り、受講者の満足度向上にもつながります。

本記事では、その具体的な手法を順序立てて解説します。

最後まで読めば、自社研修の負担を軽くし、導入後の成果もぐっと高まるはずです。

自分だけのGPTsを、プロと一緒に。

学習教材作成が進まない理由

学習教材を作りたいと思っても、思わぬ課題が山積してしまうケースは多いです。

特に日本国内では、2022年度に3,645億円規模に達したeラーニング市場が活況となり（矢野経済研究所, 2022年）、急ぎ教材を整備する必要に迫られる企業も少なくありません。

それでも教材づくりが滞るのは、どのような理由なのでしょう。

教材作りの工数が膨大

新人営業の山田さんを例に考えます。

彼はトレーニング資料をまとめる担当ですが、もともとのWordファイルやPDFを読み込み、要点を抜き出すのに相当な時間を費やしています。

膨大な資料を整理するたび、手動で文章を要約してクイズに仕立てるのは非効率です。

eラーニング導入企業の約47.8%（デージーネット, 2024年）が「教材作成に手間を感じる」と回答している実態は、まさに現場の声を反映しています。

複雑化するスキル要件

業種によって求められるスキルは年々複雑化しています。

たとえばIT分野ではセキュリティ、DX推進、海外法規など多岐にわたる知識が必要です。

現場では担当者が最新情報をキャッチアップしつつ、研修教材もアップデートしなくてはなりません。

更新の頻度が高まり、担当者の負担もますます増大します。

加えて属人的な運用に陥ると、負担を担当者一人が抱え込み、抜け出せなくなりがちです。

放置のリスク

もしこの状況を放置するとどうなるでしょう。

研修の質が下がり、受講者が内容を理解できないまま研修を消化する恐れがあります。

学習定着率が低くなり、結果として企業全体の生産性に悪影響を及ぼしかねません。

一方ですでにeラーニングを活用する企業の中には、スピード感を持って教材を整備している事例もあります。

この差が積み重なると、人材育成の成果に大きな開きが生じる危険性があります。

では、どう解決するのか。

その答えが次の章で見えてきます。

GPTsで変わる解決策

ChatGPTのGPTs機能を使えば、教材の要約からクイズ生成までを自動化できます。

この技術は単なるチャット機能にとどまらず、多様なドキュメントを高速で分析する仕組みを備えています。

結果、受講者の興味を保ちつつ、担当者の負担を下げることが可能です。

GPTsが生む作業時間の削減

最大のメリットは、教材作りにかかる工数の大幅削減です。

具体的には「3時間あたり80回まで」（GPT-4o標準）という呼び出し上限であっても、十分なスピードで文書を処理できます。

たとえば1時間分のオンライン講座開発に約2,800万円（2025年推定, Raccoon Gang, 2025年）かかるとも言われる中、作成負荷を減らす価値は大きいです。

必要最小限のUI操作だけで基礎的なテキスト要約を終えられるため、人件費の節約にも直結します。

要約とクイズ生成の仕組み

GPTsでは、大量の資料をナレッジファイルとしてアップロードできます。

形式はPDF、CSV、Office系ファイルなど幅広く対応可能です。

これらを取り込むと、GPTsが全文を解析し、要点を抽出します。

さらに、キーワードや重要ポイントを使った問題文を自動生成するので、クイズ化もワンストップで行えます。

以下は「従来手法との比較表」です。

費用とセキュリティの懸念

導入を検討するうえで、「有料プランやセキュリティ面は大丈夫か」という声もあります。

まず費用面では、有料プラン以上であればGPTsの作成機能をフルに使えます。

無料プランだと作成はできませんが、既存のGPTsを使うことは可能です。

セキュリティ面では、モデル改善のチェックをオフにすれば機密情報が学習に利用されるリスクを下げられます。

データ管理や著作権にも注意して、次章で詳しく対策を紹介します。

まずは手順をきちんと踏めば、多くの懸念は解消できるでしょう。

次では、実際の導入プロセスを順を追って説明します。

学習教材要約GPTsの実装手順 5ステップ

ここでは、ChatGPTのGPTsを使った学習教材要約＆クイズ化ボットを立ち上げる具体的な工程を解説します。

全体像を把握すると、意外にシンプルな流れであることに気づくはずです。

失敗しやすいポイントも併せて紹介しますので、あらかじめ対策を講じておきましょう。

Step1: GPTsの作成準備

まずはChatGPTのホーム画面に移動し、右上のアカウントアイコンをクリックします。

その後、「マイGPT」→「GPTを作成する」の順で進みます。

有料プラン（Plus/Team/Pro）のいずれかに加入していれば、ここから新規GPTを作成できます。

無料ユーザーの場合は作成不可ですが、すでに共有されているGPTsへのアクセスは可能です。

初期設定画面では名前と指示文を設定し、システムプロンプトを用意します。

Step2: システムプロンプトを設定する

GPTs作成で最も重要なのが「システムプロンプト」、つまり「GPTsに何をさせるかの具体的な指示」です。

このシステムプロンプトの質でGPTsの質が決まると言っても過言ではありません。

例えば、「重要ポイントを抽出してください」「10問の選択式クイズを作成してください」と具体的に指示しましょう。

しばらく待つと、要約文やクイズが生成されます。

内容を確認し、必要に応じてプロンプトを微調整していきましょう。

システムプロンプトは上限8,000文字までとなっているため、追加で参照させる知識などは次で説明する「ナレッジファイル」としてアップロードする運用になります。

以下は、GPTsを用いた「学習教材要約＆クイズ化ボット」に最適化されたシステムプロンプトの例です。

人事・研修担当者が求める正確性と実用性を重視し、設計しました。

role: >
  あなたは「社内研修教材の要約とクイズ化支援」に特化したAI教育アシスタントです。
  ユーザーは主に人事・教育部門の担当者であり、業務としてPDFやスライド資料などの研修教材を用いたトレーニングコンテンツを構築しようとしています。
  あなたの役割は、これらの研修教材から重要な学習ポイントを抽出・要約し、さらにそれをもとにしたクイズ問題（選択肢形式）を自動生成することです。
  出力された要約文とクイズは、受講者の学習効果向上と教材理解度の可視化に貢献するものでなければなりません。
  内容の正確性と構成の分かりやすさを両立させ、教育現場でそのまま活用できる品質を目指してください。
  また、生成されたアウトプットは一切の著作権侵害・個人情報漏えいがないよう注意を払い、ユーザーの設定・ナレッジファイルを尊重して出力してください。

output_style:
  tone: "丁寧で実務的"
  structure: "Markdown"
  length_preference: "用途に応じて可変（上限5,000字目安）"
  language_level: "企業研修を担当する初〜中級者向け"

behavior_rules:
  - "情報の出典が不明確な場合は明言せず、『資料内容からは特定できません』と記載する"
  - "専門用語や略語が含まれる場合は、簡潔な注釈を併記して受講者が理解しやすいように配慮する"
  - "クイズ問題は常に選択式とし、設問文・選択肢（4つ）・正解・解説の形式で出力する"
  - "要約文は最大800字程度で簡潔に、受講者の知識定着に資する情報に絞って記述する"
  - "GPTsが誤解するような曖昧な文脈は、必ずユーザーに確認を求めること"

knowledge_scope:
  include_topics:
    - "日本語で書かれたPDF・PowerPoint・Word・テキスト形式の学習教材"
    - "社内研修における一般的なテーマ（コンプライアンス、情報セキュリティ、マナー等）"
    - "選択肢型クイズ問題の作成パターンと構文"
    - "GPTsのナレッジファイル機能・コードインタープリター設定に関する知識"
    - "日本企業のeラーニング活用傾向（研修費用・教材作成の負担感・導入率など）"
  exclude_topics:
    - "Python・JavaScriptなどの実装技術"
    - "OpenAI APIを用いた開発や外部アプリ連携"
    - "学習教材外のマーケティング目的での生成物（広告文・ブログ記事など）"

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"
    - "ナレッジファイルにアップロードされた教材本文"
  fallback_strategy: >
    十分な資料がアップロードされていない場合は、「該当資料の内容が不足しているため要約・クイズ化できません」と記載してください。
    ユーザーが質問形式で指示している場合は、文脈に応じて意図を確認し、明確な資料が提供されるまで作業を保留してください。

clarification_policy: >
  ユーザーから与えられた資料や指示が曖昧な場合は、勝手に推測せず「この文脈では◯◯という意味でしょうか？」と確認してください。
  例えば「これをクイズにして」とだけ書かれている場合は、「このセクション全体を1問のクイズにしたいという意味でしょうか？ それとも複数問に分けたい意図でしょうか？」といった具体的な確認を行ってください。

default_output_format: >
  アウトプットは以下のフォーマットを遵守してください：

  ---
  **🔹 要約文（800字以内）**

  - この教材の主なポイントを受講者が理解できるよう、重要語句を交えながら3〜5文で要約してください。
  - 難解な語句には簡単な補足説明を付けてください。

  ---
  **🔸 クイズ問題（選択肢形式）**

  設問は1〜5問まで、資料量に応じて自動調整してください。
  各設問は以下の形式を厳守してください。

  ```
  Q1. 【設問文】
  A. 【選択肢1】
  B. 【選択肢2】
  C. 【選択肢3】
  D. 【選択肢4】
  正解: 【A〜Dのいずれか】
  解説: 【40〜120文字で簡潔に理由を説明】
  ```

  ---
  **🔸 フィードバック**

  - 問題文が冗長である・資料内容と一致していない場合は、GPTsとしての注意点も出力してください。
  - 複数回にわたって同様の資料が与えられる場合は、重複を避けつつ全体を統一感あるトーンに調整すること。

Step3: ナレッジファイルのアップロード

システムプロンプトは「GPTsの基本動作を指定する"指示"」である一方、ナレッジファイルは「GPTsを属人化させるための知識」の役割を持ちます。

社内資料などをナレッジファイルとして収めることで、他には無い自社独自のGPTsが完成するという理屈ですね。

ナレッジファイルの設定は、編集画面の「知識 ▸ ファイルをアップロードする」を開きます。

ファイルアップロードをしたら、「機能」タブの「コードインタープリターとデータ分析」にも忘れずにチェックを入れてONにしておきましょう。

ここでPDFやWordなどの研修資料をまとめて上げられます。

1回で最大10ファイルまでアップロード可、累計20ファイル・512MBまでという制限もあるので注意しましょう。

CSV形式でまとめられるデータがあれば解析効率が上がります。

ただし、エンコードやカンマ区切りなどのフォーマットを守る必要がある点に気をつけます。

この段階でファイルの総量を把握しておくと後で管理しやすいです。

Step4: 機能の有効化

繰り返しですが、ナレッジファイルをアップロードしたら、編集画面の「機能」を開いて「コードインタープリターとデータ分析」をONにします。

また、必要に応じて「4o 画像生成」などもONにしておくと画像解析が可能です。

ただし目的がテキスト要約とクイズ化なら、必須ではありません。

機能をONにしたら、追加設定の「会話データをモデル改善に使用する」のチェックをオフにするのも一案です。

こうすることで機密情報が学習に回らないよう保護できます。

「会話データをモデル改善に使用する」は、ナレッジファイルのアップロードやアクション機能を設定すると最下層に出現する隠し項目です。このチェックを外してOFFにしても、会話データ自体はOpenAIのサーバーに30日間保管されることは頭に入れておきましょう。

Step5: ボットの動作テスト

この段階で一度、GPTsに対してテスト質問を投げてみましょう。

アップロードした資料の内容を理解しているかを確認します。

GPTs編集画面は2カラム構成となっており、右側でプレビュー運用が可能です。

誤った回答が返ってきた場合は、資料の再アップロードが必要かもしれません。

あるいはファイル形式や文字コードに問題がある可能性もあります。

試しに小規模な資料からテストを行うと、失敗時のリカバリが楽です。

CSVが文字化けして要約不可になったら、UTF-8形式に変換したCSVを再アップロードして再テストしてみてください。

自分だけのGPTsを、プロと一緒に。

GPTsの実戦投入で得られる効果

いよいよGPTsを現場に導入するときです。

具体的なユースケースを想定すると、学習効果や業務効率の向上がよりリアルに見えてきます。

ここでは代表的な活用方法を例示します。

社内FAQとサポート

社内のよくある問い合わせをGPTsに集約すると、担当者のサポート工数を60%削減できる可能性があります（o3の推定より）。

チャット形式でクイズを出題したり、資料の要点を表示したりする運用が可能です。

利用者は「PDFにどのような記載があったか」などを瞬時に検索でき、回答を得られます。

社内研修に限らず、実務上のナレッジシェアにも応用が広がります。

新人研修への適用

2024年時点で企業の47.4%が教材作成に手間を感じている（デージーネット, 2024年）状況です。

このボットに研修資料をアップロードすれば、要約＋クイズで新人の理解度を高められます。

実際にQuizGeneratorの事例（Impress Watch, 2025年）でも似た取り組みが報告され、教材作成の負担が大幅に減ったといいます。

新人が自発的にクイズを受けるようになるため、研修担当者のフォローも軽減されます。

Before / Afterの工数比較

導入前は、担当者が資料を手動要約し、クイズ作成を外注していた企業もあります。

導入後はGPTsが要約とクイズ作成を自動化するため、その時間を別の業務に回せます。

具体的には、週に5時間以上の作業削減が見込めるとの試算が出ています。

このように運用の幅が広がり、作業効率と教育効果が両立しやすくなります。

次章では、これらを実践する際のセキュリティ対策を詳しく解説します。

GPTsの業務使用のリスクを最小化するためのセキュリティ対策

GPTsを業務に活用するうえで、情報漏えいなどのリスクをどう抑えるかは重要です。

ここでは代表的なリスクと対策を整理します。

基本的には国内法や社内規程を遵守しながら、GPTsの設定を適切に行えば安全度は高まります。

情報漏えい防止

まず注意すべきは機密情報の取り扱いです。

GPTs編集画面最下部の「追加設定」で、会話データをモデル改善に使用しないよう設定できます。

これによって、外部の学習データに流出するリスクを抑制します。

また企業内の運用ルールとして、個人情報や秘匿性の高い文書は事前にフィルタリングしておく必要があります。

個人情報保護法や内部規程を理解したうえで、必要最小限の資料だけをアップロードすることが大切です。

著作権と法規制への配慮

研修資料の中には、第三者の著作物が含まれる場合があります。

そのまま要約やクイズに利用すると、二次利用の扱いになることがあります。

こうした著作権リスクを避けるには、引用箇所を明確化し、出典をきちんと示すのが基本です。

国内のガイドラインもある程度整備されてきているため、最新の法令をウォッチしつつ対応しましょう。

ChatGPT-o3にウェブ検索をしてもらうことで、高度な情報収集も可能であるためぜひ試してみてください。

また、万が一トラブルが起きた場合、弁護士など専門家に相談するのも得策です。

対策実施チェックリスト

リスク管理を体系的に行うにはチェックリストを作ると便利です。

ここで、主な項目を挙げてみます。

• 機密情報の事前フィルタ
  機微データはアップロード前にマスキングする
• モデル改善のチェックをオフ
  内部情報が勝手に学習されないよう制御
• 著作権表記の再確認
  転載や要約時の著作権ラインを明確化

必要に応じて社内SNSやシステムに通知し、定期的に見直しを行いましょう。

こうした対策を講じれば、GPTsを安心して活用できます。

次章では、導入後の運用と継続改善に焦点を当てます。

GPTsの運用と改善のポイント

導入が完了したら、いよいよ実際に回していきます。

しかしながら運用開始直後は、まだ改善の余地が多々あるかもしれません。

ここでは、PDCAを回しながら自社に合った研修体制を整えるポイントを解説します。

30・60・90日のKPI管理

最初の30日間は、クイズ正答率や利用率など基本的な指標を記録します。

60日目以降は、教材追加やアップデートの頻度、問い合わせ削減率などを測定し始めましょう。

90日を迎えるころには、クイズ結果データと実業務成果（例: エラー件数の減少）との相関も探れます。

指標としては人事評価の一環に組み込むと、数値がブレずに追いやすくなります。

PDCAで回す継続改善

運用期間が長くなると、データがたまってきます。

そこでPlan→Do→Check→Actの流れをしっかり循環させましょう。

• Plan
  「新人定着率を5%上げる」など目標を設定
• Do
  新たなクイズを追加
• Check
  利用者の回答傾向を分析
• Act
  問題の質や資料構成をさらに見直し

このプロセスを数カ月単位で回すことで、教材ボットの完成度が徐々に高まります。

ロール別の改善アイデア

運用成熟度に合わせた取り組みが必要です。

ライト層では週1回のクイズ更新、スタンダード層では社内外の資料を追加し、学習範囲を拡大。

アドバンス層では、SlackやNotionなどのツールと連携し、リアルタイムに進捗管理を行います。

以下のような担当ロールを決めると管理しやすいです。

いずれもKPIをもとに定期ミーティングを実施し、改善点を洗い出します。

失敗例として、運用開始後に誰もメンテナンスしないまま放置し、古い教材が混在するケースがあります。

こうしたリスクを避けるため、定期的に資料やクイズを更新し続ける仕組みづくりが重要です。

では、最終的に本記事の内容をまとめて終わりにしましょう。

まとめ

学習教材の作成は、これまで膨大な手間がかかるものでした。

しかし、ChatGPTのGPTsを使えば、要約やクイズ生成のほとんどを自動化できるのが大きな利点です。

実際にはeラーニングの市場規模が拡大する中（約3,645億円, 2022年調査）、こうした時短ソリューションの導入価値は高まっています。

運用段階でもPDCAをしっかり回すことで、教材の質を上げつつセキュリティや著作権を守る体制が作れます。

もしもっと高度なサポートが必要なら、FreedomBuildなどの専門家に相談するのもおすすめです。

ぜひ本記事を参考に、GPTsによる学習教材要約＆クイズ化を始めてみてください。

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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