ChatGPTの「Plugins」とは？―― Apps・Skills・App templatesの違いと企業活用を徹底解説【2026年最新版】。AI導入は「ツールを接続する」段階から、「業務フローを丸ごと実装する」段階へ

2026年7月9日、OpenAIはChatGPTのApp DirectoryをPlugin Directoryへ移行しました。一見すると、単に「AppsをPluginsへ名称変更しただけ」に見えるかもしれません。しかし、今回の変更は単なる呼び方の変更ではありません。

従来のAppsは、GmailやSlack、Google Drive、CRMなどをChatGPTへ接続する仕組みでした。一方、新しいPluginsは、外部サービスへの接続だけでなく、業務手順、指示、必要なアプリ、企業ごとの接続設定までをまとめた業務実行パッケージです。

本記事では、2026年7月に再編されたChatGPTのPluginsについて、Apps、Skills、App templatesとの違い、企業での活用例、設定方法、管理者が注意すべきセキュリティ、導入ロードマップまで詳しく解説します。

※ 本記事は2026年7月12日時点で公開されているOpenAIの公式情報を基に作成しています。機能の提供状況は、契約プラン、地域、ワークスペース設定、ユーザーのロール、段階的なロールアウトによって異なる場合があります。

2026年7月9日、App DirectoryがPlugin Directoryへ移行

OpenAIは2026年7月9日、従来のApp DirectoryをPlugin Directoryへ移行しました。Plugin Directoryは、ChatGPTとCodexで利用できる業務機能を探すための主要な場所になります。既存のAppsもPluginとして整理されますが、これまで接続していたAppが突然使えなくなるわけではなく、既存の接続や認証は原則として維持されます。

Plugin Directoryは、ChatGPTのWeb版とデスクトップ版に加えて、ChatGPT WorkやCodexでも利用できると説明されています。ただし、Plugin Directoryが表示されていても、すべてのPluginを自由に利用できるとは限りません。利用可否は、契約プラン、地域、ワークスペースの設定、ユーザーのロール、利用画面、Pluginに含まれるAppの対応状況などによって変わります。

ChatGPTのPluginとは何か

ChatGPTのPluginは、特定の仕事を繰り返し実行するために必要な機能を、ひとまとまりにしたパッケージです。Pluginには、主に次の3つを含められます。

構成要素	役割	人間の仕事に例えると
Skills	業務手順、指示、判断基準、出力形式	業務マニュアル・ノウハウ・チェックリスト
Apps	Gmail、Slack、Google Drive、CRMなどとの接続	仕事で使うシステムや道具
App templates	企業固有の環境へ接続するための設定ひな型	社内システムを使える状態にする初期設定
Plugin	上記をまとめた業務実行パッケージ	マニュアルと道具をまとめて渡された担当者セット

すべてのPluginが3つを必ず含むわけではありません。Skillsだけで構成されるPluginもあれば、複数のAppsとSkillsを組み合わせたPlugin、企業固有のApp templateを必要とするPluginもあります。

Pluginは、外部サービスとつなぐだけの機能ではありません。ChatGPTに対して、どの情報を使い、どの手順で考え、どのシステムを操作し、どの形式で成果物を出すかをまとめて提供する仕組みです。

AppsとPluginsは何が違うのか

AppsとPluginsは同じものではありません。Appsは、ChatGPTと外部のシステム、データ、アクションを接続する役割を持っています。一方、Pluginsは、そのAppsやSkillsを組み合わせ、特定の仕事を実行しやすくする上位のパッケージです。OpenAIも、Appsは外部データやアクションへの接続であり、Pluginsはワークフローを有効化しやすくするものと説明しています。

たとえば、Slack Appを接続しただけでは、ChatGPTはSlackの情報を検索できるようになりますが、それだけで営業会議資料の作り方まで理解するわけではありません。営業会議資料を作るには、「今週更新された案件を抽出する」「停滞期間が14日以上の案件を要注意とする」「商談金額と受注確度を確認する」「前週との差分を整理する」「次回アクションが未設定の案件を一覧化する」「経営会議用のフォーマットで出力する」といった指示も必要です。

この業務手順をSkillsとして定義し、Slack、CRM、Google DriveなどのAppsと組み合わせてPlugin化すると、営業会議資料作成という仕事を再利用可能な形で実行できます。

Skillsとは何か

Skillsは、ChatGPTに特定の仕事をどのように進めるかを教える、再利用可能な業務フローです。Skillsには、業務の目的、実行するタイミング、参照すべき情報、作業手順、判断基準、出力フォーマット、良い出力例、注意事項、補助ファイル、必要に応じたコードなどを含められます。作成・インストールされたSkillは、関連する仕事を依頼された際にChatGPTが自動的に利用でき、複数のSkillsを状況に応じて組み合わせることも想定されています。

Skillsが解決する問題

生成AIを企業へ導入すると、「人によってプロンプトが違う」「担当者ごとに出力品質が変わる」「優秀な社員のノウハウが共有されない」「毎回、長い指示を書く必要がある」「過去に成功した手順が再利用されない」「ChatGPTの利用が個人技になる」といった問題が起こりがちです。Skillsを利用すると、優秀な担当者が実施している手順を、ChatGPTが繰り返し使える形で保存できます。

たとえば営業提案書を作るSkillには、次のような内容を持たせられます。

項目	Skillに定義する内容の例
目的	顧客の経営課題と業務課題を整理し、意思決定者が導入を判断できる提案書を作成する
手順	①商談議事録から顧客の発言を抽出 ②顕在課題と潜在課題を分ける ③原因を分析 ④解決後の状態を定義 ⑤具体的な施策へ落とし込む ⑥導入ステップと評価指標を設定 ⑦指定のPowerPoint構成で出力
必須条件	一般論だけで終わらせない／顧客固有の情報を反映する／効果は可能な限り数値化する／根拠がない数値は断定しない

Skillsは組織の「標準業務プロセス」になる

Skillsの本質は、便利なプロンプト集ではありません。企業の業務手順をAIが実行可能な形へ変換したものです。これまで企業の業務ノウハウは、担当者の経験、マニュアル、Excel、Word、社内Wiki、チャット履歴、過去の成果物、上司のレビューコメントなどに分散していました。Skillsを整備することで、これらをChatGPTが実行できる標準業務プロセスに変えられます。

Appsとは何か

Appsは、ChatGPTを外部のツール、データ、業務アクションへ接続する機能です。Appsによって、ChatGPTは外部サービスの情報を検索する、接続されたデータを会話内で参照する、複数ソースを横断して調査する、事前にコンテンツを同期する、チャット内にカードやUIを表示する、許可された操作を外部サービス上で実行する、といった処理を行えます。利用できる機能はAppごとに異なり、検索だけを提供するAppもあれば、データの作成・更新などのアクションに対応するAppもあります。

Appsでできることの4段階

企業で特に注意が必要なのが、検索・参照とアクションの違いです。情報を読む権限と、データを書き換える権限は、分けて管理する必要があります。

App templatesとは何か

App templatesは、企業固有の環境へChatGPTを接続するための設定ひな型です。一般公開されたクラウドサービスであれば、ユーザーがログインしてOAuth認証するだけで接続できる場合があります。しかし、企業向けシステムでは、企業専用のテナント名、独自のホスト名、OAuthクライアントID／シークレット、コールバックURL、Webhook、利用スコープ、MCPサーバーURL、データベース名、利用するロール、接続対象のワークスペースといった固有設定が必要になることがあります。

App templatesは、こうした企業固有の情報を管理者が設定し、組織専用のAppを作るためのガイド付きセットアップです。現在、GitHub Enterprise、Snowflake、Databricksなどに対する企業固有Appの作成方法が案内されています。

App templateは完成したAppではない

ここは特に誤解しやすいポイントです。App templateを選択しただけでは、ユーザーはまだ利用できません。一般的には次の流れで設定します。

1. 管理者がApp templateを選ぶ
2. 企業固有の接続情報を入力する
3. ChatGPTがワークスペース専用の下書きAppを作る
4. 管理者が内容と権限を確認する
5. 管理者がAppを公開する
6. 対象ロールへアクセス権を付与する
7. ユーザーが認証して利用する

PluginにApp templateが含まれていても、管理者がワークスペース専用Appを作成・公開しなければ、その機能は利用できません。多くの企業は同じ名前のサービスを利用していても環境が異なるため、App templatesを使うことで、共通部分はOpenAIが用意しながら、企業固有部分だけを管理者が設定できます。

なぜAppsからPluginsへ再編されたのか

今回の再編で重要なのは、AI導入の単位が「サービス」から「業務」へ変わることです。従来は「GmailをChatGPTへ接続する」「SlackをChatGPTへ接続する」といったツール単位の考え方が中心で、接続後に何をするかはユーザーがプロンプトで指示する必要がありました。

今後は、商談準備、営業フォロー、失注リスク分析、月次経営レポート、データ分析、新入社員向けガイド作成、クリエイティブ制作、商品企画、投資調査、社内問い合わせ対応といった業務単位で導入できます。ユーザーは、どのシステムを使うかを細かく指定するよりも、「何を終わらせたいか」を依頼できるようになります。

Pluginで仕事はどう変わるのか

変化1．毎回長いプロンプトを書かなくてよくなる

業務手順をSkillへ登録すれば、ユーザーが毎回詳細な指示を書く必要が減ります。以前は「SlackからA社の過去30日間の会話を探し、Google Driveから過去提案書も探し、CRMから商談履歴を取得し、直近の課題・意思決定者・予算・導入時期・競合・次回アクションを整理してください」といった長い指示が必要でした。商談準備の手順がPluginとして定義されていれば、「A社との明日の商談準備をしてください」という短い指示で実行できます。

変化2．優秀な社員の進め方を全社員で再利用できる

成果を上げている営業担当者の商談準備、優秀なコンサルタントの分析方法、経営者のレビュー観点などをSkillsにできます。これにより、属人的だったノウハウを組織の共通資産へ変えられます。

変化3．複数システムを切り替える時間が減る

営業担当者はCRM、メール、Slack、Google Drive、PowerPoint、カレンダー、営業支援ツールなどを使います。Pluginは複数のAppsを一つの業務フローにまとめられるため、ユーザーが各ツールを行き来して情報を集める作業を減らせます。

変化4．AI活用を職種ごとに展開できる

Pluginは、営業、データ分析、社内業務など、特定の部門・職種向けに設計できます。OpenAIは、Codex向けの初期のロール別Pluginとして、Sales、Data Analytics、Product Design、Creative Production、Investment Banking、Public Equity Investingなどを発表しており、これらはApps、Skills、指示、業務フローをまとめたものです。

部門別のPlugin活用例

営業Plugin

含めるSkills：商談準備／顧客課題の仮説作成／商談議事録の整理／提案書構成作成／フォローメール作成／案件リスク評価／Close Plan作成。接続するApps：Salesforce、HubSpot、Gmail、Slack、Google Drive、カレンダー、営業支援ツール。

データ分析Plugin

含めるSkills：KPI分析／前月比・前年比分析／異常値検出／要因分解／仮説作成／経営レポート作成／ダッシュボード設計。接続するApps：Snowflake、Databricks、Tableau、Hex、BIツール、スプレッドシート、社内データベース。実行例は「今月、解約率が上昇した原因を分析し、経営会議用のレポートを作ってください」。OpenAIが発表したData Analytics Pluginでは、Snowflake、Databricks Genie、Hex、Tableauなどを利用し、指標変動の分析やレポート、ダッシュボード作成を支援する例が示されています。

マーケティングPlugin

含めるSkills：競合調査／ペルソナ分析／SEO記事作成／広告クリエイティブ作成／SNS展開／キャンペーン企画／ブランドチェック。接続するApps：Google Drive、Slack、Canva、Figma、分析ツール、SNS管理ツール、CMS。実行例は「新サービスの資料を基に、SEO記事、メルマガ、X投稿、営業資料の原稿を作ってください」。一つの情報源から複数チャネル向けのコンテンツを生成し、ブランドルールに沿って調整するSkillを組み込めます。

社内問い合わせ対応Plugin

含めるSkills：質問分類／参照資料の優先順位／回答文作成／根拠表示／回答不能時のエスカレーション／FAQ改善案の作成。接続するApps：Google Drive、SharePoint、Notion、Slack、Teams、チケット管理システム。実行例は「社員から届いた経費精算に関する質問へ、社内規程を根拠として回答してください」。文書検索だけでなく、回答基準やエスカレーション条件までSkillに含めることで、問い合わせ対応品質を統一できます。

「@Gmail」「@Slack」のように接続先を指定できる

PluginやAppを接続した後は、チャット内で@メンションを使って参照するAppを明示できます。また、入力欄の「＋」から「More」を選び、利用するAppを追加する方法も案内されています。

複数のAppを利用できるPluginであれば、ChatGPTが必要な接続先を判断することも可能ですが、情報源を限定したい場合は@メンションで明示すると管理しやすくなります。

Pluginを利用するまでの流れ

一般ユーザーの場合

Plugin Directoryを開く → 利用したいPluginを探す → 詳細と必須Appsを確認する → Connectを選択する → OAuthなどの認証を完了する → 必要に応じて同期を有効化する → チャットで@メンションし業務を依頼する、という流れです。接続ボタンが無効になっている場合は、管理者設定、契約プラン、地域制限などが影響している可能性があります。

管理者の場合

Workspace settingsを開く → Pluginsを選択する → 対象Pluginと、含まれるSkills・必須Apps・任意Apps・App templatesを確認する → 必要なAppsを設定する → ロールごとの利用可否を設定する → Appの読み取り・操作権限を設定する → 承認ルールを設定する → 対象部門へ公開する → 利用状況を確認する、という流れです。Pluginsの設定画面はPlugin全体の利用可否を管理し、Appsの設定画面は個別Appのアクセス、同期、操作、承認などを管理します。両者は役割が異なるため、企業では双方を確認する必要があります。

EnterpriseとEduでは、PluginsとAppsは原則として管理者が有効化し、RBACでどのロールが利用できるかを分けて設定できます。Businessでは初期状態で有効になっている場合がありますが、管理者はWorkspace settingsから無効化・制限できます。

セキュリティとガバナンスで確認すべきポイント

OpenAIの管理機能では、Appsが実行可能なアクションや、実行前にユーザー確認を求める設定を管理できます。情報を読む権限と、データを書き換える権限を分けて管理することが、企業導入の要となります。

Plugin導入で失敗しやすいパターン

• Appsをつないだだけで終わる：GmailやSlackを接続しても、業務フローが定義されていなければ利用方法は社員任せになります。接続後に、どの仕事を、どの手順で、どの形式まで完成させるかをSkillsとして設計する必要があります。
• 何でもできる巨大Pluginを作る：営業、マーケ、人事、経理を一つに詰め込むと目的が不明確になります。最初は「商談準備資料を作る」「月次レポートを作る」など、一つの成果物へ絞る方が成功しやすくなります。
• 人間の承認を外しすぎる：高リスクな操作まで完全自動化すると、誤送信や誤更新につながる可能性があります。導入初期は、情報収集と下書きをAIへ任せ、最終承認は人間が行う設計が適しています。
• 現場の業務を理解せずに設計する：管理部門やIT部門だけでPluginを作ると、実際の業務に合わない可能性があります。成果を出している現場担当者の手順をヒアリングし、Skillsへ反映することが重要です。

企業向けPlugin導入ロードマップ

フェーズ1：対象業務を決める

毎週・毎月繰り返している／情報収集に時間がかかる／複数ツールを横断している／出力フォーマットが決まっている／担当者によって品質差がある／効果を時間で測定できる——これらに当てはまる業務を選びます。

フェーズ2：業務を4つに分解する

フェーズ3：Skillsを作る

優秀な担当者の進め方を手順として言語化します。特に、目的、対象、実行条件、必須データ、作業手順、判断基準、禁止事項、出力形式、チェック項目を明確にします。

フェーズ4：Appsを接続する

必要なデータと操作を確認し、Appsを選定します。最初から書き込み権限を付与せず、読み取り中心で検証する方法も有効です。

フェーズ5：小規模なPoCを行う

3〜5名程度の利用者に絞り、2〜4週間程度で試します。測定項目の例は、作業時間、情報収集時間、成果物の修正回数、入力ミス、処理件数、利用頻度、利用者満足度、上司のレビュー時間です。

フェーズ6：部門へ展開する

効果が確認できたら、Skillを改善し、Pluginとして部門へ配布します。この段階で、ロール、権限、承認ルール、問い合わせ窓口、更新責任者も設定します。

Pluginsが企業のDXに与える本当のインパクト

これまでのDXでは、業務ごとにシステムを導入し、システム間をAPIやRPAで接続してきました。しかし、多くの業務は完全に定型化されておらず、人間が情報を読み、状況を判断し、複数のツールを使い分けています。Pluginsは、この「人間が間をつないでいた部分」を、SkillsとAppsの組み合わせで実行可能にします。

今回のAppsからPluginsへの再編は、ChatGPTが便利なチャットツールから、企業の業務基盤へ進む大きな転換点と考えられます。

まとめ｜Pluginsは「AIに仕事の進め方をインストールする」仕組み

2026年7月の再編によって、ChatGPTの拡張機能はApps中心からPlugins中心へ移行しました。整理すると、次のようになります。

企業にとっての価値は、単にChatGPTが多くのサービスと連携できることではありません。優秀な社員のノウハウ、社内データ、業務システムを組み合わせ、誰でも同じ品質で仕事を進められる仕組みを作れることです。今後のAI導入では、「社員にChatGPTを配布する」だけでは大きな成果を得にくくなります。重要になるのは、どの業務をPlugin化するか、どのノウハウをSkillsにするか、どのAppsへ接続するか、どこまでAIに操作させるか、どの時点で人間が承認するかを設計することです。

AppsからPluginsへの移行は、ChatGPTが「情報を探すAI」から、企業独自の仕事の進め方を理解し、業務を実行するAIへ進化する象徴的な変化だといえるでしょう。まずは自社で毎週繰り返している一つの業務を選び、SkillsとAppsに分解してPlugin化できるかを検証することから始めてみてください。

※ 本記事に登場するChatGPT、Codex、Gmail、Slack、Google Drive、Salesforce、HubSpot、Snowflake、Databricks、Tableau、Hex、GitHub Enterprise、Notion、SharePoint、Teams、Canva、Figmaなどのサービス名・製品名は各社の商標または登録商標です。各種仕様・提供形態・提供プランは変更される可能性があるため、導入前に各提供元の最新の公式情報をご確認ください。