優れたChatGPTアプリケーションを構築するための公式ガイド OpenAI開発者ブログは、開発者、プロダクトマネージャー、デザイナー向けに、優れたChatGPTアプリケーションの構築方法に関する実践的なガイドを提供しています。これらのアプリケーションは、既存の製品をチャットインターフェースに移植するだけでなく、製品のコアとなる強みをチャットに特化した機能へと変換することで、モデルが会話の中でよりインテリジェントに「知る」（情報を取得する）、「行う」（アクションを実行する）、「示す」（視覚化を提示する）ことを可能にします。 優れたアプリケーションは、複雑なナビゲーションを避け、モデルが簡単にアクセスできる「ツールキット」として設計され、合理化され、焦点が絞られている必要があります。 はじめに：製品から会話機能への移行 この記事はまず、ChatGPTアプリケーションは本質的に会話に埋め込まれたツールセットであり、ユーザーインタラクション中にモデルによって呼び出され、コンテキストを提供したり、アクションを実行したり、視覚的な出力を生成したりできることを指摘しています。これは完全な製品のコピーではなく、チャットシナリオのための「機能注入」です。例えば、eコマースプラットフォーム全体をチャットアプリケーションに詰め込もうとするのではなく、「リアルタイム在庫確認」などの特定の機能に焦点を当てるべきです。この記事では、開発者がApps SDKクイックスタートガイドとドキュメントを参照し、ユースケースの選択から始めて、アプリケーションが会話の価値を真に高めることを確認することを推奨しています。 コア原則：価値の3つの柱は、優れたアプリケーションの基準を定義します。これらの柱は、以下の3つの方法でモデルを「強化」する必要があります。そうでなければ、ベースラインモデルを浅くラップしただけのものになってしまいます。各原則は、開発者がアイデアを迅速に評価できるよう、実際のシナリオと対比されています。 • 「知識」：モデルの「目と耳」を拡張する アプリケーションは、リアルタイム価格、内部指標、独自のデータセット、ユーザー固有の情報、センサーストリームなど、ベースラインモデルではアクセスできない新しいデータやコンテキストを提供します。これにより、モデルは特定のドメインにおいて「全知」になります。例えば、金融アプリケーションは最新の株価を取得できるため、ユーザーはウィンドウを切り替える必要がありません。 • 「実行」：モデルにユーザーの意図を実行させる「手」を与える。アプリケーションは、モデルがユーザーに代わって行動することを可能にします。例えば、レコードの作成、メッセージの送信、タスクのスケジュール設定、ワークフローのトリガー、ステートフルなゲームロジックの実行、IoTデバイスの制御などです。これにより、アプリケーションは「情報源」から「実行者」へと変化し、モデルはインテリジェントエージェントのように自律的に動作できるようになります。例えば、「水曜日に会議をスケジュールする」というシンプルな操作だけで済むスケジュールアプリを想像してみてください。 • 「ショーケース」：リスト、表、グラフ、タイムライン、ゲームビジュアルなど、プレーンテキストよりも明確でインタラクティブなインターフェースで情報を提示し、ユーザーの意思決定やインタラクションを促進します。例えば、不動産アプリであれば、長々とした説明の代わりにインタラクティブな地図をポップアップ表示できます。 具体的な推奨事項: 開発者が原則を実装し、よくある落とし穴を回避できるように、設計からエコシステム構築までの実用的なヒントを提供します。 • 「家選びを手伝ってほしい」や「レポートを生成してほしい」といった単純な製品の移植ではなく、主要なユーザーニーズに焦点を当てます。ベースラインのChatGPTの欠点（例：リアルタイムデータの欠如）を分析し、2～3個の具体的な操作（例：search_properties、create_ticket）に落とし込みます。例えば、Canvaはエディター全体をコピーするのではなく、「プレゼンテーションの下書きを生成する」という機能に焦点を絞り、その後シームレスにフルスクリーン編集に移行します。 • 対話重視の設計と発見 • あいまいな意図（「滞在場所を考えるのを手伝ってください」など）の場合：コンテキストを使用してすぐに明確にし（最大 1 ～ 2 つの質問をします）、具体的なオプション（都市の推奨事項 + 説明など）を出力し、長いオンボーディングを省略します。 • 明確な意図（「シアトルの 3 ベッドルームのアパート、予算 120 万ドル、良い学校の近く」など）の場合: クエリを解析し、ツールを呼び出し、絞り込まれた結果を返し、必要に応じてフォローアップします。 • ブランド認知度が低い場合：一文で自己紹介（例：「リアルタイムの不動産情報と学校の評価を提供しています」）し、すぐに価値を伝え、次のステップを提案します。Canvaアプリは、質問を投げかけることでコンテキストを収集し、パーソナライズされたデモを作成するのに優れています。 • モデルとユーザーの両方にとって操作名とパラメータを最適化します。直感的に分かりやすい（例：`search_jobs`）、プライバシーを優先する（フィールド数を最小限にする、機密性の高いBLOBは使用しない）、構造化された出力（サマリーとIDを含むマシンフレンドリーなリストを含む）を提供します。データの処理を明確に定義し（例：機密情報を「処理済み」としてマークする）、内部トークンを返さないようにします。 • 環境に優しくコンパクトな操作（完全なパイプラインの代わりに search_candidates を使用するなど）、簡単に送信できる出力（安定した ID、一貫した構造）、会話への迅速な復帰、および複数のアプリケーションのコラボレーションのサポート。 添付のチェックリスト：新機能を評価し、インターフェース、初期インタラクション、モデルの使いやすさ、評価メカニズム、エコシステムへの適合性に焦点を当てます。ほとんどの項目が「はい」であれば、アプリケーションをリリースできます。 事例とケース：理論から実践へ • Zillow（不動産アプリ）：ChatGPTアプリをベースに不動産物件の提案機能を提供しますが、リアルタイム検索、フィルタリング、詳細ビューが追加されており、ユーザーはチャットを離れることなく物件情報を閲覧できます（全画面マップの操作など）。価値：動的なインテントマイニングをサポートしながら、コンテキストを維持します。 Canva（デザインアプリケーション）：ユーザーが「レポートを作成」と指示すると、下書きのバリエーションが生成され、全画面ナビゲーションが開き、「トピックは営業ですか？マーケティングですか？」と尋ねます。曖昧な意図の場合は選択肢から始まり、明確な意図の場合はツールに直接呼び出されます。結果：対話の中でシームレスに作成でき、ゼロから作成する必要がなくなります。 記事アドレス
