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「GPTs ChatGPTカスタマイズ入門 〜オリジナルのAIが手軽に作れる!」(技術評論社)の評判・価格・レビュー

ChatGPTを学ぶための教材の基本情報・価格・レビュー。

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GPTs ChatGPTカスタマイズ入門 〜オリジナルのAIが手軽に作れる!の表紙
著者
だるまと赤べこ / 技術評論社
価格
2200円 (楽天ブックス)
発売日
2025年02月07日頃
楽天レビュー
2.5(2件)
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この本について

GPTs(ジーピーティーズ)は、ノーコードでChatGPTをカスタマイズできるOpenAIのサービスです。ChatGPTと会話する感覚でかんたんにオリジナルのChatGPT(GPTs)を作成することができ、自分の利用目的に合わせた専用の生成AIにカスタマイズすることができます。作成したGPTsは他のユーザーも使えるように公開したり、外部サービスとAPI連携したりすることでより活用することが可能です。本書では、GPTsの概要から作成方法、活用例などをわかりやすく丁寧に紹介しており、これ1冊で仕事の現場に生成AIを活用できるようになります。 ■第1章 ChatGPTとGPTs Section 01 ChatGPTとは Section 02 そもそもLLMとは Section 03 ChatGPTのモデルを知ろう Section 04 GPTsとは Section 05 ChatGPTとGPT-4oとGPTsの定義

■第2章 GPTsを作成しよう Section 06 GPTsを作成する方法を知ろう Section 07 GPT Editorを起動しよう Section 08 GPT Editorの画面構成を確認しよう Section 09 対話形式でGPTsを作成しよう Section 10 GPTsの動作を確認しよう Section 11 GPTsを保存しよう Section 12 GPTsを編集しよう Section 13 GPTsを共有しよう Section 14 GPTsを削除しよう

■第3章 より回答精度が高まるようにカスタマイズしよう Section 15 GPTsをカスタマイズしよう Section 16 より高度なGPTsを作成しよう Section 17 「構成」領域を開こう Section 18 GPTsを自作しよう Section 19 入力してほしい文字列を設定しよう Section 20 本来のGPTsができること Section 21 GPTsのかんたんな機能 Section 22 ファイルをアップロードして知識を与えよう(Knowledge) Section 23 Knowledgeの高度な利用方法を知ろう Section 24 Knowledgeのしくみ Section 25 Code InterpreterでPythonスクリプトを実行しよう Section 26 Code Interpreterでできること Section 27 GPTsにおけるCode Interpreter Section 28 Code Interpreterのしくみ Section 29 Code Interpreterの弱点 Section 30 Actionsとは Section 31 Actionsでできること Section 32 Actionsを使ってみよう Section 33 Actionsのしくみ Section 34 Actionsスキーマの記法 Section 35 Actionsの認証 Section 36 Actionsの弱点 Section 37 APIを自作しよう

■第4章 GPTsの作成例 Section 38 膨大な文書から情報を取得するGPTs Section 39 ピクセルアートもどきを生成するGPTs Section 40 完全なピクセルアートを生成するGPTs Section 41 Notionにメモを書いてくれるGPTs Section 42 インターネットから情報を調べてくれるGPTs Section 43 ニュースAPIから最新情報を取得するGPTs

■第5章 GPTストアを活用しよう Section 44 GPTストアとは Section 45 GPTストアのGPTsを利用しよう Section 46 使いたいGPTsを探そう Section 47 GPTsをGPTストアに公開しよう Section 48 GPTストア上でおすすめのGPTs

判型:単行本

ChatGPTとは

「ChatGPT」は対話の形で文章やアイデアを生成する生成系AIの使い方を学ぶテーマである。入力した条件に合わせて複数案を出したり、要約・下書き・説明文作成を支援したりする。出力は参考情報として扱い、最終判断は利用者が行う前提が安全だ。

こんな人向け:AI活用を仕事や学習に取り入れたい人、生成結果を下書きや検討材料として使いたい人向け。普段から検索や文章作成の作業がある読者は、条件整理や検証の流れを掴みやすい。

独学ロードマップでの位置

まず仕組みの全体観をつかみ、次に使い方の型を身につけ、最後に結果を検証して改善する順が定着しやすい。最初から高度な自動化を目指すより、目的別の指示設計を積み上げる学習順が実務の負担を減らしやすい。

  1. 何をしたいかを1行で定義し、入力する情報を条件付きで整理する練習を行う。
  2. 要約・案出し・校正など代表的なタスクを分けて、どの入力がどんな傾向の出力につながるかを観察する。
  3. 生成結果を基準に照らして誤り・不足・表現の適切さをチェックし、改善点を記録する。
  4. 再利用できる指示テンプレートを作り、似た課題に反復適用して一貫性を育てる。
  5. 生成結果の保存と振り返りを習慣化し、次回の学習計画を前回の課題に接続する。

独学で足りる?体系的に学ぶ選択肢

独学で重要なのは、ツールの操作だけでなく「いつ使うべきか」を選ぶ判断力だ。教材は、例が具体的で自分の文脈に置き換えやすい構成かを基準に選ぶと迷いが減る。評価軸がないと手に入る出力は見えても使いこなせないため、チェック項目を最初に決めて読むと定着しやすい。

独学の強みは自由度だが、期限がある人や途中で止まりがちな人には、添削と進捗確認がある体系的な学びが有効だ。固有名を避けるなら、演習中心で段階的な目標設定がある学習形態を選ぶと、業務適用までの歩留まりが高まる。 ▶ 給付でいくら戻るか試算

よくある質問

Q. ChatGPTは間違いなく正確に答えてくれる?

生成結果は推定に基づくため、文脈や条件が不十分な場合は誤りや曖昧さが出る。一次情報と照合し、必要なら別の言い回しで再確認する姿勢が重要だ。答えを鵜呑みにせず、利用者側で検証する前提で使うと安全性が上がる。

Q. 学習はどこから始めると失敗しにくい?

最初は目的設定と入力文の作り方から着手すると、迷子になりにくい。次に、出力の評価方法を決めて改善サイクルを回すと、理解が急に深まる。最初から高度な設定を追うより、日常タスクで回せる最小単位から進めるのが有効だ。

Q. 出力が期待と違うときはどう直す?

まず、指示が抽象的すぎないか、制約条件が不足していないかを見直す。禁止事項や期待する形式を明示すると、意図とのズレが減る。改善が難しい場合は別条件で再生成し、比較しながら採用する方法が実用的だ。

次の一冊:次に読むカテゴリとしては、情報リテラシーと検証設計、そして文書設計の基礎を並走すると理解が安定する。続けて、業務の自動化や意思決定支援に使う実践系の内容へ進むと、学んだ内容を現場へ接続しやすい。

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