GPTsの作り方【2026年版】初心者が副業・転職で市場価値化する手順

この記事の監修者

リスキルAIキャリア編集部

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GPTsの作り方は1時間ほどで覚えられます。ただし、作れることと稼げることは別です。この記事は初心者向けに手順を示しつつ、副業・転職の武器になるかを検証します。

結論から言います。GPTsを作るだけで収入は増えません。評価されるのは「業務課題を数字で解いた実績」を語れる人です。GPTsは道具で、実績そのものではありません。

この記事だけで、副業案件の応募文を作るGPTsを1体作れる粒度で解説します。料金、機密判定、職務経歴書への落とし込みまで通しでまとめます。

結論：GPTsの作り方が武器になる人・ならない人

GPTsが武器になるかは、作った後の使い方で決まります。判断を先に示します。

職務経歴書や副業営業で評価されるのは、GPTsを作った事実ではありません。「返信時間を15分から4分に短縮」のような業務成果です。以下で作り方と収益化の現実を順に見ます。

GPTsの作り方【完成例つき5ステップ】

GPTsはコード不要で作れます。OpenAI公式のGPT Builderを使います。作成にはChatGPTの有料プラン契約が前提です(2026年9月確認時点)。

例として「副業案件応募文GPT」を作ります。目的は、クラウドソーシングの募集文を貼ると、実績不足の初心者でも使える応募文を出すことです。

• 入力：案件募集文、自己紹介、対応できる作業範囲
• 出力：応募文、提案ポイント、確認すべき質問
• 使わない用途：虚偽実績の作成、価格の自動決定

5ステップと各画面の入力例

1. ChatGPTにログインし、サイドバーの「GPTを作成する」画面を開く
2. Createタブに用途を会話で入力し、土台を自動生成する
3. Configureタブで名前・説明・Instructionsを手動調整する
4. Knowledgeに参照ファイルを入れ、必要な機能をオンにする
5. 右のプレビューでテストし、公開範囲を選んで保存する

Createタブに入れる文の例です。「あなたは副業案件の応募文を作るアシスタントです。ユーザーが貼り付けた募集文を読み、初心者でも誠実に見える応募文を作ってください。虚偽の実績は書かず、不明点は質問として出してください。」

Knowledgeには、自分の職種スキル一覧や過去の作業メモを入れます。顧客名やNDA対象は入れません。Web検索やCode Interpreterは、この用途では基本オフで足ります。

公開範囲は「自分のみ」「リンクを知る人」「GPT Store公開」の3種です。最初は「自分のみ」で業務用途に絞ると回収が早いです。いきなり公開を狙う必要はありません。

品質を決めるInstructionsの型【コピペ可】

精度差はInstructionsで決まります。役割・目的・入力・出力形式・禁止事項・文体を分けて書きます。以下は副業案件応募文GPTのテンプレートです。

役割：あなたは副業案件の応募文を作成するアシスタントです。

目的：貼り付けた案件募集文を読み、誠実で具体的な応募文を作成します。

入力：1.案件募集文 2.自分の経験 3.対応できる作業範囲 4.希望納期 5.不安な点

出力形式：以下の順で出力します。

1. 案件の要約
2. 発注者が重視していそうな点
3. 応募文
4. 追記するとよい実績・情報
5. 契約前に確認すべき質問

禁止事項を明記します。

• ユーザーが持っていない実績を作らない
• 断定できない経験を書かない
• 「何でもできます」と書かない
• 単価の安売りを前提にしない

文体：300〜500字、丁寧語、初心者感を出しすぎない、過剰な営業表現は避ける。

悪い例は「副業の応募文をいい感じに作って」です。目的・入力条件・出力形式・禁止事項がないため、毎回出力がぶれます。出力の安定は、指示の分解度に比例します。

設計力の土台はプロンプトエンジニアリングとは？初心者向け書き方と収入化で体系立てて学べます。

GPTsの作り方に必要な料金｜無料と有料の線引き

GPTsの作成可否はプランとOpenAI側の仕様変更で変わります。契約前に、公式料金ページとヘルプで「GPTsの作成」が対象プランに含まれるか確認してください。

※料金はOpenAI公式料金ページをもとに、2026年9月確認時点で記載します。為替・税・プラン改定で変わります。

最初からTeamやEnterpriseを検討する必要はありません。まずPlus相当の個人利用で1つ作り、月20ドル以上の削減効果が出るか測ってください。

作れるGPTsと稼げるGPTsは別物｜稼げる判定基準

稼げるGPTsは「誰かの時間かお金を明確に減らす」ものです。作れても、この条件を満たさないと収入になりません。

副業で案件化しやすいGPTsを挙げます。

金額は作成時間ではなく削減できる工数で考えます。月20時間削減で担当者の時給換算が2,000円なら、月4万円分の改善です。初期設定費3万〜5万円を提案する根拠になります。

「便利そう」で止まるGPTsは市場価値になりません。作る前に「誰のどの工数を何分減らすか」を一文で書けるか確認してください。回避策はAI副業は稼げない？7つの原因と着実に稼ぐ実践ロードマップで補えます。

GPT Storeで稼ぐ現実｜国内収益化の実態

GPT Store公開だけで直接収益を得るのは、日本では見通しを立てにくいです。仕組みは変わるため、判断は公式情報に寄せます。

2026年9月時点で確認できるOpenAI公式情報では、GPT Store公開だけで日本在住者が誰でも安定収益を得られる制度は一般公開されていません。収益分配やクリエイター向けプログラムは、対象者・対象国・条件が変更される可能性があります。判断はOpenAI公式ブログ、Help Center、利用規約を一次情報にしてください。

ランキング上位を狙うには、GPTsの品質だけでなく外部流入が必要です。既存の読者・SNS・メルマガ・コミュニティが前提になります。無名の個人が公開だけで利用数を伸ばす前提は弱いです。

現実的な収益は、ストア分配ではなく業務納品と工数削減で作ります。

GPTsの土台はプロンプト設計力｜学習ルートと検定

差がつくのは操作ではなく設計です。ボタンは誰でも押せますが、狙った出力を安定させる指示設計は訓練が要ります。

学習は3段階です。基本のプロンプト構文、出力形式の固定、業務データの取り込みの順で進めます。

PEP検定を受けた方がいい人・まだ不要な人

PEP検定を受けた方がいいのは、GPTsを「作った経験」ではなく「プロンプト設計スキル」として説明したい人です。転職、社内評価、副業営業で第三者にスキルを示す必要がある人は、ポートフォリオだけでは伝わりにくい部分を補えます。

受検を急がなくていいのは、まだ1つも業務GPTsを作っていない人です。先に自分の業務で1つ作り、削減時間を測ってください。設計力を体系化したい段階で受検する方が意味があります。

まずは「自作GPTsを1つ作る→Instructionsを改善する→削減時間を測る」まで進めてください。設計を体系的に証明したい人は、PEP検定の出題範囲・受検方法を見ると判断しやすくなります。

30日で市場価値まで接続する流れ

成果は記録テンプレートで残します。以下を埋めておくと職務経歴書に転記できます。

• 対象業務
• 導入前の作業時間
• 導入後の作業時間
• 月間件数
• 月間削減時間
• 出力ミス
• 改善したInstructions

証明までの手順は生成AIスキルの証明方法｜資格×ポートフォリオ×数字で示す30日手順が具体的です。

社内データを入れるときの情報漏洩・機密の判断フロー

KnowledgeやChatに社内データを入れる前に、機密判定が必須です。判断を飛ばすと情報漏洩や規約違反につながります。

確認すべき一次情報は以下です。

• OpenAI Privacy Policy
• OpenAI Terms of Use
• OpenAI Help CenterのData Controls関連ページ
• ChatGPT Enterprise / Teamのデータ利用説明ページ
• 自社の情報セキュリティ規程
• 取引先とのNDA

データ別の判断を示します。

一つでも不明があれば、その資料は入れないのが原則です。ダミーデータで検証し、本番データは権限管理下でのみ扱います。

組織で複数人が使う場合は、判断基準とNG事例を先に共有すると事故を防げます。運用ルールをチームに定着させたい場合は法人向けの生成AI研修で導入設計から整えられます。

作ったGPTsを職務経歴書・ポートフォリオで市場価値に変える書き方

GPTsの実績は「作った」ではなく「解いた課題」で書きます。採用側が見るのは操作能力ではなく業務インパクトです。

評価される書き方は、課題→施策→数値成果の順です。悪い例と良い例を比べます。

数字と再現性がない実績は、面接で深掘りされて崩れます。工数は作成時に必ず計測しておいてください。言語化の型は生成AI職務経歴書の書き方｜評価される言語化ワードと例文にまとめています。

スキルを第三者へ客観的に示す段階なら、設計範囲を体系で確認できるPEP検定の出題範囲・受検方法を見るのが近道です。

GPTsとSkillsの使い分け｜品質を落とさない設計判断

GPTsだけで全業務を処理しようとすると、Knowledgeに資料を詰め込みすぎる問題が出ます。資料が多い業務では、「全部入れる」より「必要な資料だけを選んで読ませる」設計が有効です。

なお、Claude Skillsのようにタスクごとに必要な手順・資料を呼び出す仕組みもあります。GPTsと同じものではありませんが、業務設計では比較対象になります。

近い機能を持つ他ツールとの違いも整理します。考え方の比較に絞ります。

「全部読ませれば賢くなる」は誤解で、資料過多は品質低下の原因になります。※機能名、対応プラン、利用条件はOpenAI・Anthropic・Googleの公式情報で変更される可能性があります。

よくある質問

GPTsは無料で作れますか？

作成可否はプランとOpenAI側の仕様で変わります。既存GPTの利用はFreeでも一部可能ですが、自作GPTのCreate機能はPlus以上が前提です(2026年9月確認時点)。契約前にOpenAI公式料金ページで確認してください。

GPT Storeに公開すれば稼げますか？

公開だけで日本在住者が安定収益を得られる制度は、2026年9月時点の公式情報で一般公開されていません。対象・条件は変更され得ます。収益は業務納品や工数削減で作るのが現実的です。

初心者はどれくらいで作れますか？

操作自体は1時間ほどで覚えられます。業務で使える品質にはInstructions設計の練習が要ります。まず自業務のGPTsを1つ作り、工数を計測してください。

社内データを入れても大丈夫ですか？

機密判定を通してからにしてください。個人情報や営業秘密、NDA対象は原則入れません。OpenAI Privacy PolicyやData Controls関連ページで取り扱いを確認し、公開範囲を社内限定に絞る運用が安全です。

転職で評価されるのはどんな作例ですか？

課題を数値で解いた作例です。「返信時間を15分から4分に短縮」のように、削減時間や件数で語れるものが評価されます。作った機能の説明だけでは不十分です。