AIで旅行計画を立てる方法｜ChatGPTで行程・予算・持ち物リストまで自動生成するプロンプト術

「ChatGPTは便利だけど、他のツールとつながらないのが不便」「もっと業務を自動化したい」——ChatGPTの真の力は、外部ツールとの連携で発揮されます。

2024年にChatGPTプラグインは廃止され、現在はGPTs Actions・MCP（Model Context Protocol）・Zapier/Makeが外部連携の3本柱になっています。この記事では、それぞれの仕組み・使い方・使い分けを具体的な設定手順とコード例つきで解説します。

この記事を読めば、ChatGPTを単なるチャットツールから業務全体を動かすプラットフォームに進化させる方法がわかります。

筆者がスタートアップ企業でGPTs Actions＋Zapierの連携を構築したところ、情報収集→分析→報告のワークフローが完全自動化され、週10時間以上の工数が削減されました。

✨ ツール連携のプロンプトを自動生成

API設計・ワークフロー構築——ツール連携に使えるプロンプトをフォーム入力で自動生成できます。

プラグイン廃止から現在までの変遷

ChatGPTの外部連携は、2023〜2026年で大きく変化しました。

時期	出来事	影響
2023年3月	ChatGPTプラグイン（β版）公開	外部ツール連携の始まり
2024年4月	プラグイン廃止	GPTs＋Actionsに完全移行
2024年11月	Anthropic MCP発表	AI外部連携の新標準として急速普及
2025年〜	ChatGPT＋MCP対応開始	GPTs Actions・MCP・Zapierの3本柱体制に

重要：「ChatGPTプラグイン」は2024年に完全廃止されています。旧プラグインに関する情報は古い記事です。現在の連携方法は以下の4つです。

4つの連携方法の全体像と比較

ChatGPTの外部ツール連携は、用途・スキルレベルに応じて4つの方法があります。

項目	ビルトイン機能	GPTs Actions	MCP	Zapier / Make
概要	ChatGPT標準搭載	GPTsからAPI呼び出し	AIとツールの標準規格	ノーコード自動化
技術レベル	不要	API基礎知識	中〜上級	不要
カスタマイズ性	低	高	非常に高	中
リアルタイム性	○	○	◎	△（遅延あり）
対応ツール数	5種類	API公開なら無制限	対応サーバー依存	7,000以上
コスト	Plus以上	Plus以上＋API費用	サーバー構築費用	無料〜月$20+
セキュリティ	OpenAI管理	自己管理	自己管理	Zapier管理
おすすめ用途	日常利用	特定業務の自動化	社内システム連携	ツール間の橋渡し

方法1：ビルトイン機能を使いこなす

ChatGPTに標準搭載されている外部連携機能です。追加設定なしで使えます。

利用可能なビルトイン機能

• Code Interpreter（Advanced Data Analysis）：Python実行環境。CSV分析・グラフ作成・ファイル変換が可能
• DALL-E 3：テキストから画像生成。ロゴ・イラスト・図解を作成
• Browse（Web検索）：リアルタイムのWeb情報を取得。最新ニュース・価格調査に対応
• ファイルアップロード：PDF・Excel・画像・音声をアップロードして分析
• Canvas：文章やコードをリアルタイムで共同編集

ビルトイン機能の活用例

Code Interpreter × データ分析：

CSVファイルをアップロードし「このデータを分析して、売上トレンドと異常値を可視化してください」と指示するだけで、Pythonコードが自動実行され、グラフ付きのレポートが生成されます。

Browse × 競合調査：

「〇〇業界の最新トレンドを調査し、主要プレイヤー5社の動向をまとめてください」と指示すれば、リアルタイムのWeb情報をもとにレポートが作成されます。

方法2：GPTs Actionsで外部APIと連携

GPTs Actions は、カスタムGPTs から外部のAPIを呼び出す機能です。旧プラグインの後継として最も広く使われています。

GPTs Actionsの仕組み

GPTs Actionsは以下の流れで動作します。

1. ユーザーがGPTsに指示を出す
2. GPTsがActions（OpenAPI Schema）に基づいてAPIリクエストを構築
3. 外部APIにリクエストを送信
4. レスポンスを受け取り、自然言語で回答を生成

GPTs Actions設定の完全手順

ステップ1：GPTsの作成画面を開く

ChatGPT → 「GPTを作成」→「構成」タブを開きます。

ステップ2：Instructionsを設定

GPTsの役割と振る舞いを定義します。

ステップ3：Actionsを追加

「新しいアクションを作成」→ OpenAPI Schemaを入力します。

ステップ4：OpenAPI Schemaの記述

以下は天気APIと連携するSchemaの例です。

openapi: 3.1.0
info:
  title: Weather API
  description: 指定した都市の天気情報を取得するAPI
  version: 1.0.0
servers:
  - url: https://api.weatherapi.com/v1
paths:
  /current.json:
    get:
      operationId: getCurrentWeather
      summary: 現在の天気を取得
      parameters:
        - name: key
          in: query
          required: true
          schema:
            type: string
          description: APIキー
        - name: q
          in: query
          required: true
          schema:
            type: string
          description: 都市名（例：Tokyo）
        - name: lang
          in: query
          schema:
            type: string
            default: ja
          description: 言語コード
      responses:
        '200':
          description: 天気情報の取得成功

ステップ5：認証を設定

APIキーが必要な場合は「認証」セクションで設定します。

• APIキー認証：Header または Query パラメータでキーを送信
• OAuth：Google・Slackなど、ユーザー認証が必要なサービスに使用

ステップ6：テスト実行

プレビュー画面で「東京の天気を教えて」と入力し、APIが正しく呼ばれることを確認します。

GPTs Actionsの実用例

用途	連携API	できること
CRM連携	HubSpot / Salesforce API	顧客情報の検索・更新・活動記録
プロジェクト管理	Notion / Asana API	タスク作成・進捗更新・レポート生成
データ分析	Google Sheets API	スプレッドシートの読み書き・分析
メール自動化	Gmail / SendGrid API	メール送信・テンプレート適用
コード管理	GitHub API	Issue作成・PR確認・コードレビュー支援

方法3：MCP（Model Context Protocol）で高度な連携

MCP は Anthropic が2024年11月に発表した、AIと外部ツールをつなぐオープンな標準プロトコルです。2025年以降、ChatGPTを含む主要AIが対応を開始し、急速に普及しています。

MCPのアーキテクチャ

MCPは3つの要素で構成されます。

• MCPホスト：AIアプリケーション本体（ChatGPT、Claude Desktop等）
• MCPクライアント：ホストとサーバー間の通信を仲介
• MCPサーバー：外部ツール・データソースへの接続を提供

主要なMCPサーバー一覧

MCPサーバー	接続先	できること
filesystem	ローカルファイル	ファイルの読み書き・検索
github	GitHub	リポジトリ操作・Issue/PR管理
slack	Slack	メッセージ送受信・チャンネル管理
google-drive	Google Drive	ファイル検索・ダウンロード
postgres / sqlite	データベース	SQL実行・データ取得
notion	Notion	ページ・データベース操作
brave-search	Brave Search	Web検索
puppeteer	Webブラウザ	スクレイピング・UI操作
memory	長期記憶	会話をまたいだ情報保持
sequential-thinking	推論エンジン	段階的な思考プロセス

MCPサーバーの接続設定例

Claude Desktopの設定ファイル（claude_desktop_config.json）の例です。

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "/Users/username/Documents"
      ]
    },
    "github": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
      "env": {
        "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "ghp_xxxxxxxxxxxx"
      }
    },
    "slack": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-slack"],
      "env": {
        "SLACK_BOT_TOKEN": "xoxb-xxxxxxxxxxxx"
      }
    }
  }
}

GPTs Actions vs MCP の使い分け

判断基準	GPTs Actions	MCP
手軽さ	◎ ブラウザだけで設定	△ ローカル環境構築が必要
リアルタイム性	○ API呼び出し都度	◎ 常時接続
複数ツール連携	△ 1GPTsあたり制限あり	◎ 複数サーバー同時接続
社内システム	△ 公開APIが必要	◎ ローカルDB直接接続可能
共有のしやすさ	◎ URLで共有可能	△ 各端末で設定が必要

方法4：Zapier / Make でノーコード自動化

プログラミング不要で ChatGPT と7,000以上のアプリを連携できるのが Zapier と Make（旧Integromat）です。

Zapier × ChatGPT の3つの連携方法

1. Zapier Central（AI自動化）：自然言語で指示するだけで自動化ワークフローを構築
2. GPTs + Zapier Actions：GPTsからZapierのアクションを呼び出し（5,000以上のアプリに対応）
3. Zap内のChatGPTステップ：Zapのワークフロー内でChatGPTに処理を依頼

Zapier vs Make 比較

項目	Zapier	Make
対応アプリ数	7,000+	1,800+
無料プラン	月100タスク	月1,000オペレーション
有料プラン	$19.99/月〜	$9/月〜
操作性	シンプル・直感的	柔軟だが複雑
AI機能	Zapier Central（AI）	AI Module
向いている人	非エンジニア・手軽に始めたい	複雑なフロー・コスト重視

Zapier連携の具体的ワークフロー例

例1：メール→要約→Slack通知

1. Gmail で新着メールを受信（トリガー）
2. ChatGPT で件名・本文を3行に要約
3. Slack の指定チャンネルに要約を投稿

例2：フォーム回答→分析→スプレッドシート

1. Google Forms で回答を受信（トリガー）
2. ChatGPT で回答内容を「ポジティブ/ネガティブ/中立」に分類
3. Google Sheets にカテゴリ付きで記録

例3：SNS監視→レポート→メール

1. Twitter/X で特定キーワードのツイートを検出（トリガー）
2. ChatGPT で内容を分析・要約
3. 1日の終わりにまとめレポートをメールで送信

Google Workspace連携の具体的な方法

Gmail連携

• GPTs Actions：Gmail APIでメール検索・送信を自動化
• Zapier経由：新着メールをトリガーにChatGPTで処理
• GAS（Google Apps Script）：ChatGPT APIをGASから呼び出してメール自動返信

Googleスプレッドシート連携

• GPT for Sheets（拡張機能）：セル内でGPT関数を使用（=GPT(“要約して”, A1)）
• GPTs Actions：Sheets APIで読み書き
• GAS＋ChatGPT API：大量データの一括処理

Googleカレンダー連携

• Zapier：予定の自動作成・リマインダー
• GPTs Actions：Calendar APIで予定の確認・追加

Slack連携の具体的な方法

方法1：ChatGPT for Slack（公式アプリ）

Slack App Directoryからインストールするだけで使えます。

• チャンネルの会話を要約
• スレッド内でChatGPTに質問
• メッセージの翻訳・校正

方法2：カスタムSlack Bot + OpenAI API

Slack Bolt + OpenAI APIで独自のボットを構築。社内データを参照した回答が可能です。

方法3：MCP Slackサーバー

MCPのSlackサーバーを使えば、AIがSlackのメッセージを直接読み書きできます。

Notion連携の具体的な方法

• Notion AI（標準搭載）：ページ内でAI要約・翻訳・文章改善（追加料金$10/月）
• GPTs + Notion API：GPTsからNotionのデータベースを検索・更新
• MCP Notionサーバー：AIからNotionをリアルタイム操作

ツール連携のプロンプトテンプレート

1. GPTs Actions設計プロンプト

【プロンプト】

「以下の外部APIと連携するGPTsを設計してください。

【連携したいツール】
・ツール名：（記入）
・やりたいこと：（記入）
・利用するAPI：（記入、不明なら「調べて提案して」でOK）

【出力形式】
・GPTsのInstructions全文
・OpenAPI Schema（Actions定義用のYAML）完全版
・認証方法の設定手順
・テスト用のプロンプト例5つ
・よくあるエラーと対処法」

2. Zapierワークフロー設計プロンプト

【プロンプト】

「以下の業務フローをChatGPT＋Zapierで自動化するワークフローを設計してください。

【現在の業務フロー】
（ステップごとに記入）

【使用中のツール】
（Gmail / Slack / スプレッドシート / Notion 等）

【出力形式】
・Zapのトリガーとアクションの構成
・ChatGPTステップで使うプロンプト
・フィルター条件の設定
・エラーハンドリングの方法
・想定コスト（月間タスク数とプラン）」

3. MCP構成設計プロンプト

【プロンプト】

「以下のデータソースにMCPで接続する構成を設計してください。

【接続したいデータソース】
（社内データベース / ファイルサーバー / API / SaaS 等）

【利用するAI】
（Claude Desktop / ChatGPT / 自社アプリ）

【出力形式】
・MCPサーバーの選定と理由
・接続設定ファイル（JSON）の完全版
・必要な環境構築手順
・セキュリティ設定のチェックリスト
・動作確認テストの手順」

4. セキュリティ監査プロンプト

【プロンプト】

「以下のChatGPTツール連携構成のセキュリティ監査を行ってください。

【連携構成】
（現在の連携方法・接続先・認証方式を記入）

【出力形式】
・リスク評価（高/中/低）の一覧
・各リスクの具体的な脅威シナリオ
・改善推奨事項（優先度順）
・APIキー管理のベストプラクティス
・アクセス権限の最小化チェックリスト」

5. トラブルシューティングプロンプト

【プロンプト】

「以下のChatGPT外部連携で発生しているエラーの原因と解決策を教えてください。

【エラーの状況】
・連携方法：（GPTs Actions / Zapier / MCP）
・接続先：（記入）
・エラーメッセージ：（記入）
・発生タイミング：（記入）

【出力形式】
・考えられる原因（可能性の高い順）
・各原因の確認方法
・具体的な解決手順
・再発防止策」

✨ 連携設計のプロンプトも自動生成

API設計・ワークフロー構築——あらゆるAI活用のプロンプトをフォーム入力で自動生成できます。

セキュリティとデータプライバシー

APIキー管理の鉄則

• 環境変数で管理：コードにAPIキーを直書きしない
• 定期的なローテーション：90日ごとにキーを更新
• 最小権限の原則：必要最小限のスコープだけ付与
• 使用量の監視：APIダッシュボードで異常利用を検知

データプライバシーの注意点

• 機密データは送信しない：個人情報・機密情報はChatGPTに送らない
• データ保持ポリシーを確認：OpenAIのデータ利用規約を確認
• 社内ガイドラインの策定：どのデータをAIに渡してよいかルールを明確化
• オプトアウト設定：ChatGPTの設定で学習データへの利用をオフにする

組織でのガバナンス

対策	内容	優先度
利用ルール策定	AI連携で扱えるデータの範囲を明文化	高
アクセス制御	API接続できる人・ツールを限定	高
ログ監視	API呼び出しログを記録・定期レビュー	中
インシデント対応	APIキー漏洩時の対応手順を整備	中
定期監査	四半期ごとに連携設定のセキュリティレビュー	低

ツール連携を成功させる7つのコツ

コツ1：ビルトイン機能→GPTs→Zapier→MCPの順で試す

最もシンプルな方法から始めましょう。多くの用途はビルトイン機能だけで解決します。

コツ2：1つの連携から始める

一度に複数のツールを連携しようとすると複雑になります。まず1つ成功させてから拡張しましょう。

コツ3：エラーハンドリングを必ず設定

APIは必ず失敗します。Zapierのエラー通知、GPTs Actionsのフォールバック応答を設定しておきましょう。

コツ4：テスト環境で検証してから本番へ

特にメール送信や顧客データの更新など、取り消しが困難な操作は必ずテスト環境で動作確認しましょう。

コツ5：レート制限を意識する

APIにはリクエスト数の上限があります。大量処理する場合はバッチ処理やキューイングを検討しましょう。

コツ6：定期的にメンテナンスする

APIの仕様変更やトークン期限切れで連携が壊れることがあります。月1回の動作確認を習慣にしましょう。

コツ7：ドキュメントを残す

連携の構成・設定内容・APIキーの管理場所を文書化しておけば、担当者が変わっても運用できます。

よくある質問（FAQ）

Q. ChatGPTプラグインはまだ使えますか？

いいえ、2024年4月に完全廃止されました。プラグインの機能はGPTs Actionsに引き継がれています。旧プラグインの情報は古い記事ですのでご注意ください。

Q. 外部連携にかかるコストは？

GPTs Actionsの利用にはChatGPT Plus（月額$20）が必要です。Zapierは無料プランで月100タスク、有料は$19.99/月〜。MCP自体は無料ですが、接続先のAPIに費用がかかる場合があります。

Q. MCPはChatGPTでも使えますか？

2025年以降、ChatGPTもMCPへの対応を進めています。現時点ではClaude Desktopが最も対応が進んでおり、ChatGPTは段階的にサポートを拡大中です。

Q. プログラミングなしでAPI連携できますか？

はい。GPTs Actionsの設定画面でAPIのURLと認証情報を入力するだけで連携可能です。またZapierを使えばドラッグ＆ドロップで自動化フローを構築できます。

Q. 社内のオンプレミスシステムとも連携できますか？

MCPなら可能です。ローカル環境のデータベースやファイルシステムに直接接続できます。GPTs ActionsやZapierは、インターネットからアクセスできるAPIが必要です。

Q. セキュリティが心配です。安全に使えますか？

APIキーの管理、最小権限の原則、データプライバシーの3点を守れば安全に運用できます。社内ガイドラインを策定し、機密データはAIに送信しないルールを徹底しましょう。

Q. どの連携方法を最初に試すべきですか？

まずはChatGPTのビルトイン機能（Browse、Code Interpreter）を使いこなしましょう。次にGPTs + Actionsで特定のAPIと連携し、必要に応じてZapierやMCPに拡張するのがおすすめです。

まとめ

この記事では、ChatGPTの外部ツール連携方法を完全ガイドとして解説しました。ポイントを整理します。

• 旧プラグインは2024年に廃止。現在はGPTs Actions・MCP・Zapierが3本柱
• GPTs ActionsはノーコードでAPI連携可能。OpenAPI Schemaで設定
• MCPは社内システムとのリアルタイム連携に最適な最新標準
• Zapierなら7,000以上のアプリとドラッグ＆ドロップで連携
• ビルトイン→GPTs→Zapier→MCPの順で段階的に拡張
• セキュリティはAPIキー管理・最小権限・データプライバシーの3点を徹底

ChatGPTを単体で使うのはもったいない。外部ツールとの連携で、AIを業務プラットフォームに進化させましょう。

GPTs活用はGPTsの作り方ガイド、API連携はChatGPT API入門、AIエージェントはAIエージェント活用法もあわせてご覧ください。その他のAIツール情報はAIプロンプト活用ブログでもご紹介しています。

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