ChatGPTを仕事で使っていて、こんなことはありませんか。

「前にも直したのに、また同じ注意をしている」

文章の長さ、言葉遣い、構成、確認方法。一度直したはずなのに、別の作業になるとまた同じ説明をしている。私自身、AIを使った制作で何度も経験しました。

こうしたとき、「ChatGPTの精度を上げたい」と考えることがあります。ただ、ここでは2つを分けた方が扱いやすくなります。

• 事実の正確性・正答率を上げること
• 自分の仕事や判断基準に合う出力を増やすこと

この記事で扱うのは主に後者です。カスタマイズしたからといって、事実確認が不要になったり、回答が必ず正しくなったりするわけではありません。

仕事向けのカスタマイズは、私は次の3段階で考えると整理しやすいと思っています。

1. どの仕事でも共通する希望は、カスタム指示やメモリへ
2. 特定の案件で使う資料・前提は、Projectsなど案件単位の場所へ
3. 実際に直して分かった判断基準は、NG→OK→理由→次回のルールとして残す

3つ目が、私が一番重要だと感じた部分です。

ChatGPTのカスタマイズを3種類に分ける

ChatGPTには、回答を自分向けに調整する仕組みがあります。OpenAIも、カスタム指示やメモリを使って、役割や好みなど繰り返し使う情報を反映する方法を案内しています。

また、長く続く案件ならProjectsを使い、チャット、ファイル、指示などを1か所にまとめる方法があります。

ただ、仕事で使っていると、それだけでは拾い切れないものが出てきます。

例えば、

• 同じ内容を別表現で繰り返さない
• 1つの章には1つの役割を持たせる
• 数字だけで問題と断定しない
• 公開前に実物を確認する

といった、実際の失敗や修正から生まれた判断基準です。

私は次のように分けています。

種類	入れるもの	向いている場所
全体共通	回答の好み、役割、常に守ってほしい条件	カスタム指示・メモリ
案件固有	資料、案件の目的、その案件だけの前提	Projectsなど案件単位の環境
修正から生まれたルール	NG、OK、理由、次回も守る判断基準	ガイドライン・実例集など再利用できる正本

全部を1か所へ詰め込むのではなく、適用範囲で分けます。

私は同じ説明の繰り返しで、資料が最終版の約3倍まで膨らんだ

ある商品の説明資料をAIと一緒に作っていたときのことです。

内容を追加するうちに、別の章でも同じ説明が繰り返されるようになりました。見出しや表現は違っても、言っていることはほぼ同じです。

途中の原稿は31ページまで増えていました。

31ページあること自体が問題なのではありません。必要な内容が31ページあるなら、それで構いません。

問題だったのは、重複を整理した最終版が10ページ前後だったことです。途中稿は、同じ説明の繰り返しなどによって、最終版の約3倍まで膨らんでいました。

このとき、

• 同じ内容を別表現で繰り返さない
• 1つの章には1つの役割を持たせる
• 削って意味が変わらない説明は削る

という修正をしました。

ただ、この資料だけ直して終わると、次の制作でも同じことが起こり得ます。そこで、完成品だけでなく「なぜそう直したのか」という判断も残す運用へ変えました。

修正は「NG・OK・理由・次回のルール」で残す

AIに重要な修正をしたときは、次の4項目で残します。

例えば今回なら、

という形です。

単に「短くして」とだけ残すより、次の仕事で何を守らせたいのかが明確になります。

次の作業を始める前に、前回の修正を渡す

修正履歴を保存しただけでは、次の仕事で必ず使われるとは限りません。

そこで私は、作業を始める前に、関連する判断基準や過去のNG→OK例を先に参照させる運用にしています。

このとき残した「同じ内容を別表現で繰り返さない」「1章1役割」という判断は、文章作成のガイドラインにも反映しました。その後の記事制作では、そのガイドラインを最初に参照してから原稿を作る運用にしています。

「修正回数が何回減った」という数値までは計測していません。ただ、前回決めた基準を毎回ゼロから説明するのではなく、最初から条件として渡す運用には変わりました。

カスタム指示・Projects・外部のガイドラインを使い分ける

どこに残すかは、そのルールを使う範囲で決めます。

どのチャットでも共通して守ってほしい希望なら、カスタム指示の候補です。自分の役割や繰り返し使う背景情報なら、メモリが役立つ場合があります。

特定の案件だけで使う資料や前提なら、Projectsのように案件単位でまとめる方が整理しやすくなります。

一方で、複数のAIや複数の制作工程でも共通して使う判断基準は、私はNotionなどにガイドラインとして置いています。

例えば、ChatGPTの記事作成だけでなく、別のAIや公開工程でも同じ判断を使うなら、1つのチャット内だけに置いておくと管理しにくくなります。

どの機能を使うかより、まず「このルールはどの範囲で使うものか」を決めた方が整理しやすくなります。

ChatGPTの精度を上げたいなら、何を改善したいかを先に決める

検索では「ChatGPTの精度を上げる方法」を探すこともありますが、精度という言葉は広すぎます。

事実関係の正確さが問題なら、根拠や最新情報を確認する工程が必要です。

一方で、「前にも伝えた条件をまた説明している」「案件ごとの前提を毎回説明したくない」「同じ修正を繰り返している」という問題なら、カスタマイズとルール再利用の方が直接効きます。

「ChatGPTの精度を上げる」と一括りにせず、事実精度なのか、自分の仕事への適合なのかを先に分けると、使う機能も決めやすくなります。

すべての修正をルール化しない

修正したことを何でも残すと、今度はルールが増えすぎます。

ルールとして残す候補は、

• また起きそうな問題
• 別の仕事にも使えそうな判断
• 成果物の品質へ大きく影響する判断
• 自分なりの好みや判断基準

です。

一度しか使わなそうなものは「実例」として残し、何度も使えそうなものだけを「ルール」にします。

ここで重要なのは、ChatGPTへ同じ注意をするたびにプロンプトを長くすることではありません。再利用する価値がある判断だけを、次の作業でも使える形へ変えることです。

まずは、次にChatGPTへ重要な修正をしたとき、1件だけでも NG → OK → 理由 → 次回のルール で残してみてください。

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