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Claude ユーザーのための ChatGPT

初級

あなたはすでに Claude の発想で考えています。そんなとき、同僚が Custom GPT を共有してきたり、クライアントが ChatGPT で仕事をしていたりして、今日からそこで生産的に動く必要が出てきます——AI アシスタントの使い方を一から学び直すことなく。朗報です。あなたが知っていることのほぼすべてはそのまま通用します。このページは、あなたの Claude のメンタルモデルを ChatGPT に対応づけ、本当に動きが異なるわずかな点を指摘し、それぞれがどんな場面で輝きやすいかを伝えます。

What you'll learn
  • Claude の概念を ChatGPT の対応物に置き換える（Projects、Custom GPTs とそれを置き換える Plugins、カスタム指示／メモリ、canvas、モデルピッカー）
  • あなたの Claude のプロンプト習慣のうち、どれがそのまま通用するかを知る（ほとんどがそうです）
  • 本当に調整しなければならない数少ない点を見極める
  • ChatGPT に手を伸ばすべきときと、Claude にとどまるべきときを知る
Custom GPTs は廃止に向かっています——plugins が置き換えます

OpenAI は custom GPTs を plugins へ移行させており、custom GPTs は廃止時点で動かなくなります。同僚が今日あなたに Custom GPT を渡してきたとしても、それはまだ動きます。ただし新しいものを Custom GPT 上に作るのはやめてください——投資する前に、下記の Projects 対 Custom GPTs を読んでください。

60 秒の概念マップ​

ひとつだけ読むならここを読んでください。Claude で知っていることが ChatGPT でどう対応するかを示します。

Claude での呼び方…ChatGPT では…同じ考え方？
Claude Projects（ワークスペース＋ファイル＋プロジェクト指示）Projectsはい——ほぼ同じ概念
Custom Style／再利用する保存済みシステムプロンプトCustom GPTs——Plugins（skills ＋ apps）に置き換えられつつある近い、ただしひとひねりあり（下記参照）
アカウントレベルの設定／「どう応答してほしいか」Custom instructionsはい
過去のチャットに関する Claude のメモリMemoryはい——同じ考え方、頻繁に進化する
Artifacts（ドキュメント／コード用のサイドパネル）Canvasはい——同じ考え方
モデルセレクター（Opus／Sonnet／Haiku）モデルピッカー（速度 対 推論の階層）はい——同じ考え方、名前が違う
ツール使用／関数呼び出し（API）Function callingはい——同じ形、JSON の細部が違う

要点：新しく学ぶべき概念はほとんどありません。すでに理解しているものを名前を変えて置き場所を変えているだけです。

Projects 対 Custom GPTs ——正しく押さえておく価値のある唯一の区別​

Claude ユーザーが最も混乱しがちな唯一のポイントがこれです。なぜなら ChatGPT には「カスタマイズした Claude」のように感じられるものが2 つあり、それぞれ用途が異なるからです。

  • Projects は組織化のためのもの——ひとつの継続的な取り組みを中心に、多くのチャット、アップロードしたファイル、共有された指示をまとめるワークスペースです。複数の会話をまたぐ継続性が要点です。Claude Project を開くような場面——長い調査スレッド、進化していく文章、参照ドキュメントを伴うワークストリーム——では Project を使ってください。

  • Custom GPTs はパッケージ化されたアシスタント——保存された構成（システムプロンプト、任意のナレッジファイル、有効化したツール、ときには API アクション）で、固定されたペルソナを持つ新規チャットとして単体で呼び出します。再利用・共有を前提に作られているので、一人が専門知識を組み込み、多くの人がそれを実行します。そしてこれは廃止されつつあります。

  • Plugins が置き換えです。OpenAI の言葉では「skills、apps、あるいはその両方を含みうる、ワークフローのための再利用可能なパッケージ」（"a reusable package for a workflow that can include skills, apps, or both"）——skills が仕事のやり方の指示を担い、apps が ChatGPT を他のサービスにつなぎます。Custom GPT と同じ発想で、対象範囲がより広いものです。

メンタルショートカット：

  • 共有コンテキストを持つ多数のチャットをまたいだ継続性が必要？ → Project。
  • 毎回同じふるまいをする、再利用・共有可能な専門家が必要？ → Plugin（そしてすでに持っている Custom GPT は移行する）。

Claude ユーザーが見落としがちな落とし穴が 2 つあります：

  • Custom GPT や Plugin のチャットは毎回、あらかじめ設定された指示とそのときの会話だけを持ってまっさらな状態で始まる傾向があります——継続的な Project スレッドのように前回のセッションを覚えていると期待しないでください。
  • 移行はロスレスではありません。カスタムアクションは別途作り直す必要があり——サポートされているコネクタか、あなた自身の MCP サーバーに対して——そのため、それらに依存する GPT はワンクリック変換ではなく本当の作業を要します。あなたが作り直す側なら、Codex Agent Plugins がパッケージング層を解説しています。

Custom instructions とメモリ ——同じ考え方、層がわずかに違う​

Claude ではグローバル設定をして、文脈を覚えさせます。ChatGPT も同じことをしますが、指示を設定できる層がより明示的になっています。

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  1. あなたの恒常的な好み——トーン、詳しさのレベル、何に注目すべきか。すべてのチャットに適用され、Claude のアカウント設定に相当します。

Memory はそれ自体が進化し続けるシステムです。ChatGPT は別々のチャットをまたいで文脈を引き継げます。何を覚え、どれだけ覚え、どこで利用できるか（例：パッケージ化されたアシスタントの中かどうか）は変わりやすいものとして扱ってください——頻繁に変わるので、前提を置かず現在のふるまいを確認しましょう。

Canvas は ChatGPT の Artifacts​

ドキュメントやコードブロックがライブで編集可能なオブジェクトになるサイドパネル——Claude Artifacts が好きなら、canvas でもくつろげるはずです。執筆とコーディングのための専用編集サーフェスが開き、メッセージ全体を再生成するのではなく、その場でモデルと一緒に修正できます。同じ発想、違う名前です。

ひとつ注意点があります（具体的な仕様を決め打ちしない好例です）：どの編集サーフェスが得られるかは、あなたがどこにいるかによって決まります——求めたものだけでは決まりません。OpenAI の最新ドキュメントは、プレビューと編集のふるまいをサーフェスごとに異なるものとして説明しています——デスクトップアプリは生成されたドキュメントをチャットの横でプレビューし、CLI にはビジュアルプレビューがまったくなく、IDE 拡張はエディタ内でファイルをレビューします。選択中のモデルも影響し得ます。サイドパネルが出てこないなら、バグを疑う前に、あなたのサーフェスかモデルを疑いましょう。

モデルピッカー ——名前ではなく仕事で選ぶ​

Opus 対 Sonnet 対 Haiku を選ぶのと同じように、ChatGPT もモデルを選ばせます——おおむね速度 ↔ 推論のスペクトルに沿って（手早いやり取り向けの高速／即時オプション、難問向けの高推論オプション、最上位の階層は有料プランに限定）。名前や階層の数は頻繁に動きますが、長く通用するスキルは、あなたがすでに Claude で使っているものと同じです：タスクの難易度と、あなたのレイテンシ／コスト許容度にモデルを合わせること。

これはまさに モデルの選び方 と どの Claude を使うべきか？ のフレームワークです——プロバイダーに依存しません。モデル名を暗記するのではなく、「速い 対 深い」を読み取って選べるようになりましょう。

暗記するためではなく話を具体的にするために書くと、2026 年 10 月 7 日時点でピッカーに並んでいるのは Astra（最も高性能）、GPT-6.1 Sol（「Astra に近い性能を、Astra より低いコストで複雑な仕事に」——Plus、Pro、Business、Enterprise、Edu へ順次展開中）、そして GPT-6 Luna（焦点を絞った大量処理向けの効率的なモデル）です——一方で GPT-5.5 は 2026 年 10 月 14 日に ChatGPT、ChatGPT Work、Codex から廃止され、API では引き続き利用できます。この日付よりだいぶ後に読んでいるなら、この段落のすべての名前はおそらくもう動いています。それこそが要点です。

Pro tip
  • 定型的な下書き、整形、手早い Q&A には高速／即時の階層に手を伸ばす。
  • 多段階の論理、込み入ったコード、慎重な分析には高推論の階層に手を伸ばす。
  • canvas やツールのような機能が見当たらないときは、バグを疑う前に、自分のサーフェス（デスクトップ 対 Web 対 CLI 対 IDE）か選択中のモデルを疑う。

Function calling ——同じ形、違う JSON の細部​

Claude で ツール使用 をやったことがあるなら、OpenAI の function calling はすぐに馴染むはずです。なぜならループが同じだからです：

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  1. 各ツールを、名前・説明・パラメータの JSON スキーマ（どれが必須か、その型）で記述します。Claude のツール定義と同じ考え方です。

同一なもの：記述 → モデルが要求 → あなたが実行 → 結果を返す → 答える、というループ、複数／並列の呼び出し、そしてモデルが提案し、あなたのコードが決定するという原則。

異なるもので、コピー＆ペーストするとつまずくもの：正確な JSON フィールド名、ツール呼び出しと結果がメッセージリスト内でどう表現されるか、「strict」／構造化出力のオプション、そして具体的な API エンドポイントの形。プロバイダーをまたいだ経験則として、プロンプトとアーキテクチャは移行できるが、ワイヤーフォーマットの細部は移行できない——必ずプロバイダーごとのスキーマを再確認してください。

そのまま通用するもの（ネタバレ：ほぼ全部）​

苦労して身につけた Claude の習慣は無駄になりません。これらは本質的にそのまま引き継がれます：

  • プロンプトの構造 ——明確な役割、明示的なタスク、例、要求する出力フォーマット → プロンプトの基礎
  • 文脈を意図的に与える ——適切な材料を貼り、範囲を絞り、すべてを投げ込まない
  • 特定の出力フォーマットを要求する ——表、JSON、ステップ。同じように機能する
  • その場で反復する ——フォローアップで磨く（そして今は canvas でも）
  • ツール使用のループ ——ツールを記述し、モデルに呼ばせ、結果を返す → ツール使用
  • タスクの難易度でモデルを選ぶ ——速い 対 深い、同じ判断

プロバイダー中立のシステムプロンプト —— Custom GPT や Project の指示に貼り付ける

You are a {role}.
Goal: {one clear sentence}.
Rules:
- Use ONLY the context I provide; if the answer isn't there, say "I don't know".
- Be concise. No preamble.
- Output format: {exact format — e.g. a markdown table with columns X, Y, Z}.
When you need information you don't have, ask one focused question instead of guessing.

本当に調整すべきもの​

実際に異なる点の、短く正直なリスト：

  • 「カスタマイズ」オブジェクトが 1 つではなく 2 つ。 最初に決めましょう：継続的なワークスペース（Project）か、再利用可能なパッケージ化されたアシスタント（Plugin——あるいはそれになりつつある Custom GPT）か。間違ったほうを選ぶのが最もよくある初期のミスです。
  • Custom GPTs は移行の対象であって、落ち着き先ではありません。 OpenAI はそれらを Plugins へ移し、廃止しようとしています。引き継いだものは移行を計画し、新しく始めるのはやめましょう。
  • 機能 ↔ サーフェスの組み合わせ。 ChatGPT では、プレビュー／編集パネル（や特定のツール）が使えるかどうかが、どこで動かしているか——そしてときには選択中のモデル——に依存することがあります。何かが見当たらないときは、他の何よりも先にそれらを確認しましょう。
  • ツールのワイヤーフォーマット。 function calling の概念は同一ですが、JSON の細部は違います——Claude の正確なツール JSON をそのまま再利用しないでください。
  • 変わりやすい具体仕様。 モデル名、階層、上限、価格は速く動きます。Claude でもそうすべきように、出典で確認する習慣をつけましょう。

それぞれが輝きやすい場面​

どちらも優れた汎用アシスタントで、任意のタスクでの差はしばしば小さく、移ろいやすいものです——だからこれは法則ではなく傾向として扱い、最終的にはあなた自身のデータでの評価に判断させてください：

  • ChatGPT に手を伸ばすのは、その特有のエコシステムが必要なとき——チームがすでに保守している Custom GPT、共同作業者が設定した Project、あるいはそこで頼りにしている組み込みツール／連携。クライアントや同僚が ChatGPT で生活しているなら、彼らに合わせるほうが摩擦より勝ります。
  • Claude に手を伸ばすのは、このサイトが中心に据えている Claude ワークフロー——Projects、Artifacts、そして AILmanac 全体で文書化されているプロンプト／エージェントのパターン——にすでにいて、それを深掘りしたいとき。

たいていの場合の正直な答え：あなた（またはあなたのチーム）がすでにセットアップしているほう。スキルは持ち運べます。本当の乗り換えコストはセットアップのコストです。

ChatGPT から Claude への語彙対応
Enter キーまたはスペースキーでカードを裏返します。左右の矢印キーでカードを移動できます。用語を表示しました。
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理解度チェック

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  1. 継続的な調査の取り組みのために、関連する多数のチャット、参照ファイル、共有指示をまとめておくワークスペースが欲しい。ChatGPT では何を使う？
  2. Claude のツール使用を経験済み。OpenAI の function calling について正しいのは？
  3. 期待した場面でサイドパネルのプレビューが出てこない。まず確認すべき最も可能性が高いものは？
  4. 同僚が、チームが頼りにしている Custom GPT をあなたに渡してきた。正しい動きは？
Key takeaways
  • 新しい概念はほとんどない——Projects ≈ Claude Projects、Plugin ≈ パッケージ化された再利用可能なアシスタント、canvas ≈ Artifacts、function calling ≈ ツール使用。
  • 唯一の区別を正しく押さえる：Projects = 多数のチャットを組織化／Plugin = 再利用・共有可能な専門家。
  • Custom GPTs は Plugins へ移行されつつあり、やがて廃止される——引き継いだものは移行し、新しく始めず、カスタムアクションには本当の時間を見込む。
  • プロンプト、文脈、出力フォーマット、ツールループの習慣はそのまま移行できる——Opus／Sonnet／Haiku と同じく、タスクの難易度でモデルを選ぶ。
  • 調整するのはわずか：2 つのカスタマイズオブジェクト、機能↔サーフェスの組み合わせ、ツール呼び出しの JSON の細部。
  • 名前・階層・上限・価格はすぐ古くなる——Claude でもそうすべきように、具体仕様は OpenAI のドキュメントで確認する。

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