Custom GPT が自分らしく書いてくれない：その理由と、実際に効く対処法

要約： Custom GPT が自分らしく書いてくれないのは、あなたに関する情報が何ひとつ届いていないからです。Custom GPT は4つの入力（指示、ナレッジファイル、会話のきっかけ、モデルの選択）を受け取りますが、モデルが実行できる形で入れない限り、どれもあなたの声を運びません。トーンを表す形容詞は汎用的なレジスターを指し示すだけです。ナレッジファイルは検索されるものであって、吸収されるものではありません。新しいモデルは曖昧な指示をより忠実に実行するため、同じ平均値をより整えたものが出てくるだけです。AI はあなたのトーンを知りません。トーンを説明する言葉を知っているだけです。解決策は、指示欄の説明文を、あなた自身の文章から得た計測値に置き換えることです。文の長さ、ぼかし表現の位置、接続表現、句読点です。

ある晩、あなたはクライアント向けメール用の Custom GPT を作るのに時間を費やしました。名前を付け、自分のスタイルについて一段落書き、自信作のメールを5通アップロードし、最良のモデルを選びました。最初に生成された下書きは、同じ建物のどのノートパソコンのどのアシスタントが書いたものでもおかしくない内容でした。

GPT は頼まれたとおりのことをしました。頼んだ内容の中に、あなたが含まれていなかったのです。

なぜ Custom GPT は自分らしく書いてくれないのか？

GPT が受け取ったのは、あなたが望む効果の説明と、その効果の例が数点だけで、その仕組みは自力で考え出さなければならないからです。そしてモデルは、学習したすべての平均から、誰に対しても同じやり方でそれを考え出します。読者が見分けられる部分であるあなたの声は、一度も手渡されていません。

多くの人がビルダーに入力する内容を追ってみましょう。指示欄には「Priya のように書いてください：温かみがありつつ率直、簡潔、自信があり、企業的な埋め草表現なし」といった段落が入ります。ナレッジ欄には過去のメールが数通。モデルのドロップダウンは最新のもの。どのステップも、GPT にあなたが誰かを教えているように感じられます。しかし、どのステップでも、入る途中であなたの声が漏れ出しています。

漏れは4か所あり、それらは積み重なります。

1. 指示欄には形容詞が入っている。 形容詞は、モデルがすでに知っているレジスターを指すポインターです。「簡潔」は、モデル自身が考える「短さ」を指します。
2. ナレッジファイルは検索されるだけで、吸収されない。 モデルは重要だと判断したときにファイルを調べ、見つけた内容を言い換えます。
3. モデルの層は設計上、汎用的である。 新しいモデルのリリースは、すべての Custom GPT の指示への追従性を高めますが、あなたに関する情報は何も加えません。
4. 長い会話は流されていく。 指示はコンテキストの先頭にあり、その下にモデル自身の出力が積み重なっていくため、10ターン目には既定値が下書きを取り戻しています。

この記事の残りでは、それぞれの漏れを順に取り上げ、その後、GPT があなたのものとして扱える材料を指示欄に何を入れるべきかを示します。

Custom GPT は実際にあなたから何を受け取っているのか？

入力は4つあり、あなたの声を運べるのはそのうちの1つだけです。OpenAI 自身の GPT の作成 ガイドには、指示、ナレッジ、会話のきっかけ、そしてブラウジングやコード実行などの機能が挙げられています。振る舞いを設定するのは指示欄です。それ以外はすべて、参照資料か機能の切り替えスイッチにすぎません。

多くの人は4つすべてに労力を分散させ、最も重要な1つに最も具体性のない内容を入れています。指示欄にはトーンの段落。ナレッジ欄には本物の証拠が入りますが、そこにモデルが届くのは検索によってだけです。

「温かみがありつつ率直、簡潔、自信がある」がモデルに与える材料を見てみましょう。学習中、モデルはそうした言葉で説明される膨大な量のテキストを見てきました。人事のお知らせ、カスタマーサポートの返信、LinkedIn の投稿、営業のフォローアップ。このフレーズは今や、それらすべての統計的な中心を指しています。入力すれば、その中心が返ってきます。同じフレーズを入力した同僚にも、同じ中心が返ってきます。あなたたち二人の書き方はまったく似ていませんが、GPT にはそれを知るすべがありません。二人が提供したのはラベルだけだったからです。この議論は トーンの形容詞はあなたの声ではない理由 で詳しく分解しました。Custom GPT 版の問題は、アイコンがきれいになっただけの同じ問題です。

なぜナレッジファイルでは解決しないのか？

ナレッジは検索であり、声はすべての文に適用されなければならない制約の集合だからです。メールをアップロードすれば、GPT には参照できる資料庫が与えられます。しかし、資料庫を参照していないとき、つまり大半の時間における GPT の書き方は変わりません。

仕組みを考えてみましょう。GPT にフォローアップメールを依頼すると、モデルはアップロードされたファイルのいずれかがそのリクエストに関連するかどうかを判断します。関連すると判断すれば、該当する箇所をコンテキストに取り込み、参照として使います。関連しないと判断すれば、ファイルは会話に一切入りません。どちらの場合でも、ファイルは回答の内容には影響します。しかし、文章のリズムを設定することはありません。

ファイルが取り込まれた場合でさえ、モデルは5つのサンプルからでは解けない推論の問題に直面します。

• 習慣か、気分か？ あるメールが個人的な一文で始まっている。それはあなたのパターンだったのか、その火曜日だけのことだったのか。5つのサンプルでは両者を区別できません。
• どのレジスターか？ 同じフォルダにあるクライアントへの謝罪と社内の進捗報告は、モデルを正反対の方向に引っ張り、モデルはそれらを平均します。
• 何を再現するか？ モデルは短い文と早い段階での依頼を見て、それらを再現するかもしれません。しかし、あなたが「しかしながら」を決して使わないことには気づきません。サンプルの中では、不在は見えないからです。

指示欄にも上限があります。完全なメールを3通貼り付ければ、実際のルールを書くスペースはなくなります。それらをナレッジに移せば、検索に逆戻りです。ChatGPT Project の中で Custom GPT を使う ためのガイドでは、指示、Projects、メモリ、GPT のどれに何を持たせるべきかという容れ物の問題を詳しく扱っています。要点を言えば、サンプルは証拠であり、結論を導くのは依然としてモデルの仕事だということです。結論は自分で導き、その結論を手渡してください。

より優れたモデルにすれば Custom GPT は直るのか？

いいえ。その理由は次のリリースを待てば済むという話ではなく、構造的なものです。モデルの能力と、ユーザーデータによる条件付けは別の層です。開発元はバージョンごとに前者を改善しますが、後者を供給することはできません。後者はあなたの文章でできており、開発元はそれを一度も見たことがないからです。

より高性能なモデルは、微妙なニュアンスを含む指示により忠実に従います。アップグレードが Custom GPT にもたらすのは、それがすべてです。「温かみがありつつ率直」を与えれば、汎用的な「温かみがありつつ率直」レジスターを、より洗練され、より一貫し、より流暢に描き出したものが返ってきます。下書きの読みやすさは上がりますが、以前のモデルのときと比べて、あなたらしさは少しも増しません。モデルを切り替えたら GPT が悪くなったという読者の声を何件かいただきましたが、原因はおそらく同じです。新しいモデルは形容詞をより徹底して実行するため、平均はさらに平均的になるのです。

指示に精密な内容が含まれるようになれば、同じ性質があなたに有利に働きます。「文の平均は13語、範囲は5語から26語、依頼は1行目に、ぼかし表現は提案の前だけ、『しかしながら』は使わない」というプロフィールは、弱いモデルよりも強いモデルの方が正確に達成できる指示の集合です。モデルが微妙な指示に従うのがうまくなるほど、あなたのプロフィールをよりよく実行します。この点の根拠は より優れた AI モデルでもあなたの声を知らない理由 で示しました。世代が進むごとに指示と実行の間の隔たりは狭まりますが、モデルとあなたの間の隔たりを狭めるものはひとつもありません。それができるのは、あなたのデータだけです。

つまり、モデルのドロップダウンは最初にいじるものではなく、最後に変えるものです。まずモデルが実行を求められている内容を直し、そのうえで今後のすべてのリリースにそれをよりよく実行させてください。

指示欄には代わりに何を入れるべきか？

あなた自身の文章から得た計測値を、モデルが解釈なしに従えるルールとして記述したものです。声は、文の長さ、ぼかし表現の位置、接続表現、句読点の中にあり、そのどれもが、すでに送ったメールから数えることができます。

それぞれを形容詞ではなく指示として書くと、次のようになります。

文の長さ。 「簡潔」ではなく分布で示します。「典型的な文は12語から14語。決定事項を述べるときは4語から6語まで落とす。文脈を示すときは、1段落につき25語を超える文を1つまで許容する」。「簡潔」を与えられたモデルは、14語の均一な文を延々と書き続けます。範囲を与えられたモデルは、あなたと同じようにギアを切り替えます。

ぼかし表現の位置。 「提案の前にはぼかしを入れる（『〜をお勧めします』『おそらく〜する価値があります』）。決定を述べた後には決してぼかしを入れない。1行目に『〜と思います』を使わない」。語彙がまったく同じ2人の書き手でも、この点はどの段落でも異なり、読者はそれを言語化しないまま感じ取っています。

接続表現。 「前の文が流れを作っているときは、『それで』や『そして』で文を始める。『しかしながら』『さらに』『とはいえ』は決して使わない。段落は結論から始める」。モデルの既定の接続表現は、最も多く目にしたものであり、それこそが下書きを AI 臭くする張本人です。

句読点。 「1通のメールにコロンは最大1つ。補足は括弧に入れ、別の文にはしない。クライアント向けメールに感嘆符は使わない。セミコロンは使わない」。句読点の習慣は、ほとんどの人の文章において最も安定した次元であり、トーンの形容詞ではまったく表現できない次元でもあります。

この4つの上に、語彙と回避表現が乗ります。つい手が伸びる言葉と、決して書かないフレーズです。どちらもリストであり、リストは指示になります。

手作業で行う場合、1時間ほどかかります。

1. その GPT が担当するレジスターで、自分が書いて満足のいった文章を10本から15本集めます。
2. それらすべてについて、1文あたりの語数を数えます。典型的な値、最短、最長を記録します。
3. すべてのぼかし表現と、それが節の中のどこにあったかをリストにします。
4. 使った接続表現と、それとは別に、一度も使わなかった接続表現をリストにします。
5. コロン、読点、括弧、感嘆符の習慣を記録します。
6. 得られた結果を、数値を含む指示として書きます。形容詞はすべて削除します。

このブロックは Custom GPT の指示欄に入れ、他の場所には入れません。ナレッジ欄は、本当に参照資料であるものだけに使います。製品名、価格、クライアントとの経緯などです。Custom GPT の指示に関する完全ガイド には、こうしたプロフィールがタスクの指示や出力形式に対してどこに位置するかを含め、欄ごとの構成をまとめています。

これはまさに、MyWritingTwin.com のスタイルプロフィールそのものです。一度アップロードしたサンプルから、上記の4つよりも多くの次元にわたって、計測ステップを代わりに行います。出力は、制約として表現されたライティングDNA分析であり、指示欄に貼り付けられるブロックとしてパッケージされています。ChatGPT、Claude、Gemini 向けのあなたのライティングツインとはこのブロックのことで、すでに料金を払っているツールの中にデプロイされます。そして、Custom GPT を直すこの同じブロックが、Claude Project や Gemini Gem も直します。スタイル抽出の仕組み の解説では、計測される項目の全リストを順に説明しています。

計測されたプロフィールには、ここで重要になる性質が2つあります。ひとつは検証できることです。「あれは十分に率直だったか？」には答えがありませんが、「文の平均長は範囲内だったか？」には答えがあります。だから下書きが流されたときは、数えて、外れた箇所を見つけ、ルールを1つ修正すればよいのです。もうひとつはモデルより長生きすることです。計測値はあなたを記述しているので、モデルが変わっても有効であり、より強いモデルはそれを前のモデルより忠実に実行します。

Custom GPT があなたを知っているか、どう確かめるか？

すでに送信済みのメールの要件を渡し、数えて比較します。5分で済み、ツールも不要で、結果は感覚ではなく数値として得られます。

先週うまくいったメールを1通選びます。2行の要件を書きます。誰宛てか、何が必要だったか、相手がすでに何を知っていたか。その要件を Custom GPT に貼り付け、メールを依頼します。生成された下書きを自分のものと並べて数えます。

• 1文あたりの語数：典型値、最短、最長
• 1段落あたりの文の数
• 依頼の位置（1行目、中盤、最後）
• ぼかし表現：数と、節の冒頭にあるか末尾にあるか
• 1文あたりの読点の数、1通あたりのコロンの数
• 書き出しの文と結びの文

数値が違えば、「私のスタイルを理解していますか？」と尋ねたときに何と答えようと、その GPT はあなたを知りません（「はい」と答えます。いつでも「はい」と答えます）。1通で一致したら、異なるレジスターでさらに3通試します。クライアントへの謝罪、社内向けの報告、初めての相手への紹介メールです。形容詞ベースの GPT はたいてい最初のテストに合格し、2番目で不合格になります。段落はひとつの気分のために書かれたものであり、あなたには複数の気分があるからです。

段落を計測値に置き換えた後、同じテストを実行してください。数値は収束し、個々のルールを引き締めるほど収束し続けます。この収束こそが、あなたの名前が付いているだけの GPT と、あなたが中に入っている GPT の違いのすべてです。

あなたの Custom GPT は、壊れていたのではありません。空だったのです。あなたの文章が実際にしていることで指示欄を満たせば、容れ物は本来の仕事を始めます。

Humanity Score テストで、今の GPT があなたの本当の文章からどれだけ離れているかを確かめてください。あるいは、自分のサンプルからスタイルプロフィールを作り、すでに作った GPT に貼り付けてください。