生成AIパスポート 用語解説
GPTsとは
2023年11月にOpenAIが発表した、コーディング不要で目的に応じたChatGPTのカスタム版を作成できる機能。作成したGPTsは「GPT Store」で公開・共有できる。
まず押さえる結論
GPTsは、生成AIパスポートの「第2章 生成AI（ジェネレーティブAI）」で確認しておきたい用語です。定義だけでなく、どの場面で使う言葉か、何と混同しやすいか、問題文のどの表現で判断するかまで確認します。
情報源と編集区分
公式範囲を確認し、具体例・誤答例・判断手順は当サイトが編集。 一次情報確認日: 2026-08-31。
公式シラバス（PDF）（公式）試験での問われ方
定義の言い換え
用語そのものではなく、説明文の一部を言い換えて出されることがあります。
似た概念との比較
同じ章の用語と入れ替えた選択肢に注意します。対象、目的、使う場面を分けます。
具体例からの判断
問題文の事例が、定義のどの部分に対応しているかを先に確認します。
誤答しやすいポイント
×ハルシネーション・アライメント・ファインチューニングの取り違え。事実と異なるもっともらしい出力＝ハルシネーション、人間の意図に沿わせること＝アライメント、追加学習で調整＝ファインチューニング。
×GANとVAEの混同。GANは生成器と識別器を競わせる方式、VAEはエンコーダ・デコーダと潜在ベクトルを使う方式。
×Transformerの中核を畳み込みや位置エンコーディングと取り違える。中核は自己注意（Self-Attention）。
関連する確認問題
第2章 生成AI（ジェネレーティブAI） / ChatGPT
ChatGPT上で、利用者が用途に合わせて独自にカスタマイズした対話AIを作成・公開できる機能を何というか。
正解は「GPTs」である。利用者が用途に合わせて独自にカスタマイズした対話AIを作成・公開できる機能がGPTs。Code Interpreterはコードの実行などを行う機能、InstructGPTは指示に沿うよう改良されたモデル、RLHFは人間のフィードバックによる強化学習の手法で、いずれも『独自の対話AIを作成・公開する機能』ではない。この問題では、利用者が行うことが「コード実行」や「モデルの学習」ではなく、「用途に合わせた対話AIの作成・公開」である点を拾う。製品上の作成機能、モデル、学習手法、実行機能を同じ階層の語として扱わないことが見分け方になる。
第2章 生成AI（ジェネレーティブAI） / ChatGPT
ChatGPT上で、アップロードしたファイルのデータを解析したり、プログラムを実行してグラフを作成したりできる機能はどれか。
正解は「Code Interpreter」である。ChatGPT上でプログラムを実行し、アップロードしたファイルのデータ分析やグラフ作成などを行える機能がCode Interpreterである。GPTsは利用者が独自にカスタマイズした対話AIを作成・公開する機能、ファインチューニングは学習済みモデルを特定用途向けに追加学習して調整すること、マルチモーダルはテキストや画像など複数種類のデータを扱えることを指し、いずれもプログラムを実行してファイルを解析する機能ではない。GPTs・ファインチューニング・マルチモーダルは、それぞれ対話AIの作成機能、モデルの追加学習、データ種類の性質という異なる役割を持つ点で、プログラムを実行するCode Interpreterとは機能が異なる。
第2章 生成AI（ジェネレーティブAI） / ChatGPT
人がWebブラウザの画面を見て入力やクリックを行うように操作し、Web上のタスクを自律的に代行するものはどれか。
正解は「Operator」である。人がWebブラウザの画面を見て入力やクリックを行うように操作し、Web上のタスクを自律的に代行するものがOperatorである。Code Interpreterはコードを実行してデータ分析を行う機能、GPTsは独自にカスタマイズした対話AIを作成・公開する機能、Soraは動画を生成するモデルで、いずれもブラウザを操作してタスクを代行するものではない。Code Interpreter・Sora・GPTsは、それぞれコード実行によるデータ分析、動画生成、対話AIの作成・公開という異なる機能を持つ点で、ブラウザ操作を代行するOperatorとは機能が異なる。
同じ章で確認したい用語
到達チェック
- GPTsを一文で説明できる
- 同じ章の似た用語と違いを説明できる
- 問題文の具体例から、GPTsに関係する論点を拾える
- 関連問題を解き、誤答した選択肢の理由を確認できる
執筆: ミナト編集部（運営者情報を見る）