スキルとプラグインを使うと、ChatGPT と Codex は作業に合った指示、資料、ツールを使って定型業務を進められます。チャットのたびに同じプロンプトやテンプレート、要件、手順を貼り付ける手間が減ります。
- スキルは、特定のタスクやワークフローに必要な指示と関連リソースをまとめたものです。
- プラグインは、スキルや Model Context Protocol（MCP）サーバーを組み込める、インストール可能なパッケージです。MCP サーバーはツールを公開し、必要に応じて ChatGPT 用のカスタム UI も提供できます。プラグインには、ChatGPT Work や Codex で使われる Codex ランタイム向けのライフサイクルフックも組み込めます。
定型業務でのスキルの活用
スキルは、ChatGPT や Codex にタスク固有の手順を伝える、再利用可能なワークフローです。普段の作業手順をスキルにまとめておくと、どちらの製品に依頼しても、その作業を毎回同じ手順で進められます。
スキルには、次の要素を組み合わせられます。
- ChatGPT と Codex がスキルの使いどころを判断するための名前と説明
- 作業手順と期待する結果を示すワークフローの指示
- テンプレート、例、ブランドガイドライン、スキーマ、連携ツールなどの関連リソース
スキルは、決まった手順を踏むことで成果の質が安定する作業に特に適しています。たとえば、毎日の要点をまとめたレポートの作成、ドキュメントのレビュー、プレゼン資料の作成、チームの文章作成ルールの適用、同じ連携ツールを使った毎週の情報収集などに使えます。
スキルを使うと、作業のばらつきを減らし、チームのベストプラクティスを日々の手順に組み込めます。個人の暗黙知に頼っていた手順も、標準手順として共有できます。
依頼内容がスキルの用途に合う場合、ChatGPT と Codex はそのスキルを選択できます。自分でスキルを指定することもできます。ChatGPT では @ メンション、Codex では $ メンションを使います。
スキルの作成
まずは、普段繰り返している作業を一つ選び、ChatGPT と Codex が使える手順書にまとめます。初めてスキルを作るなら、週次報告、キャンペーンの概要資料の作成、会議後のフォローアップなど、手順や形式をそろえたい作業が適しています。
実用的なスキルは、次の手順で作成できます。
- 対象を一つのタスクに絞ります。 ファイル、リンク、メモなど、普段その作業を始めるときに使うものと、完成時にどのような成果物が必要かを書き出します。
- ワークフローを説明します。 ChatGPT では
@skill-creator、Codex では$skill-creatorを呼び出します。目的、作業手順、期待する形式に加え、必ず含めるものや避けるべきことを伝えます。テンプレートや参考になる例があれば追加します。 - 草案を確認し、試します。 指示を確認し、実際の業務に近い依頼でスキルを試します。手順が抜けていたり、成果物が希望の形式から外れていたりしたら、指示を調整します。
- インストールして繰り返し使います。 スキルを有効にすると、ChatGPT や Codex が該当する依頼にそのスキルを使えるようになります。自分で指定することもできます。ワークスペースの設定で共有が許可されていれば、チームメンバーにも共有できます。
スキルの作成方法について詳しくは、以下のガイドをご覧ください。
ChatGPT と Codex で、再利用可能なスキルを作成、テスト、共有する方法を紹介します。
プラグインを使ったツール連携とワークフローの共有
プラグインを使うと、繰り返し使う機能を簡単にインストールして共有できます。スキルと MCP サーバーを一つのプラグインにまとめることで、GitHub、Google ドライブ、Slack などのサービスが提供するツールやコンテキストを利用できます。
ChatGPT と Codex は共通のプラグインディレクトリを使います。ワークフローを自作せずに既存のものを追加したい場合は、このディレクトリで探せます。プラグインをインストールしたら、実行したいタスクをそのまま依頼できます。利用中の製品に応じた呼び出し方で、プラグインや同梱のスキルを明示的に選ぶこともできます。
スキルとプラグインの使い分け
特定のタスクに使う指示を繰り返し利用したい場合は、スキルを使います。指示と外部サービスやほかのツールを組み合わせて、インストール可能なパッケージにしたい場合は、プラグインを使います。
ChatGPT との対話を通じてプラグインを作成する方法は、プラグインの作成をご覧ください。
既存のカスタム GPT のワークフローを移行する場合は、カスタム GPT のプラグインへの移行をご覧ください。ワークスペースの準備から移行、テスト、共有までの手順を説明しています。
記録と再生を使うと、ワークフローを実演し、その記録を再利用可能なスキルに変換することもできます。独自のプラグインをパッケージ化して配布する方法は、プラグインの作成をご覧ください。
プラグインからサービスに接続する場合や MCP ツールを公開する場合は、MCP サーバーの作成をご覧ください。プラグインを一般公開に向けた審査に出す準備ができたら、プラグインの提出をご覧ください。
再利用可能なワークフローの例は、OpenAI Academy のスキル活用ガイドでも紹介しています。