GPT-5.5向けプロンプトを書く方法

TL;DR

GPT-5.5向けには、細かな手順よりもゴール、成功条件、制約、出力物、停止条件を明示し、具体的な進め方はモデルの推論に委ねる。既存プロンプトはそのまま流用せず、推論レベルや詳細度を調整し、口調と働き方、事実と創作を分けて設計する。

Transcript

おそです。本日はですね、GPT5.5の プロンプトガイドが登場してますんで、 これについて解説していきたいと思います 。え、GPD5.4からね、結構変化が ありましたんで色々ですね、え、例えば 移行ガイドでやったりだとか、え、共有し てくれてますんで、ま、それも含めて、え 、ま、性質とかね、ま、そういうところも お話しできたらと思います。はい。ま、 いつも通りですね、ま、ちょっとスライド 作ってみたりだとか、ま、プロンプトなん でね、え、ちょっと概念的なところもある んで、ま、その辺りもね、ちょっと丁寧に お話しできたらなという風には思ってい ます。そんなところで私のチャンネルでは AIに関する最新情報や本質情報をできる 限り早くより深く、ほぼ毎日動画投稿して ます。よかったらチャンネル登録... Read More

Key Insights

• GPT-5.5向けの基本設計は、細かな実行手順ではなく、達成すべきゴールと評価基準を先に提示し、具体的な方法の選択をモデルに委ねる形である。
• 詳細なワークフロー指定は再現性を高める一方、モデルがより良い方法を選ぶ余地を狭め、推論能力の向上による恩恵を受けにくくする場合がある。
• 指示の抽象度は出力候補の範囲を制御するものであり、確実な再現が必要なら具体化し、探索や改善を期待するなら適度な余白を残すことが有効である。
• 成功条件はゴールとは別に定義すべき要素であり、合格と判断する基準や反復を終える条件を明記すると、処理が際限なく続く事態を防ぎやすい。
• 推論レベルは常に高くする必要はなく、GPT-5.4でhighが必要だった処理でも、GPT-5.5ではlowやmediumで対応できる可能性を動作結果から検討できる。
• パーソナリティと働き方は別々に短く記述するべきであり、話し方の指定とタスク遂行上の規則を分離すると、指示同士の矛盾を避けやすくなる。
• 事実を扱う処理と創作を扱う処理は、目的を明示したうえで別のコンテキストやサブエージェントに分けると、両者が混ざるリスクを抑えられる。
• 長時間の作業では短い前置きメッセージを先に返す方法が有効であり、処理が停止していないことを利用者に伝えて体感上の待ち時間を改善できる。
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Questions & Answers

Q: GPT-5.5向けプロンプトを書く方法は？

最初に達成したいゴールを示し、成功条件、制約、必要な出力物、停止条件を続けて記述する方法が基本である。具体的な手順は必要以上に固定せず、モデルが目的に合う方法を選べる余地を残す。ただし、必ず同じ工程を再現させたい作業では、必要な手順だけを明示する。

Q: GPT-5.4向けのプロンプトはそのまま使えますか？

そのまま持ち越すのではなく、GPT-5.5向けに内容を再評価することが勧められている。GPT-5.4まで細かく指定していたワークフローが、新しいモデルでは推論の余地を狭める可能性があるためである。ゴールと必須条件を残し、不要な手順指定を減らせるか確認する。

Q: ゴール先行型プロンプトとは何ですか？

ゴール先行型とは、作業方法を逐一指定する前に、最終的に何を達成すべきかを明確にする設計である。さらに、何をもって成功とするか、どの制約を守るか、何を出力するか、いつ処理を止めるかを定義し、実行方法の判断をモデルに委ねる。

Q: プロンプトに手順を書きすぎると何が問題ですか？

手順を書きすぎると、モデルが選べる方法の範囲が狭まり、指定された仕事の進め方を超える改善が難しくなる場合がある。確実な再現には細かな指定が役立つが、推論力を生かしてより良い結果を探したい場合は、目的と必須条件を中心にして裁量を残す必要がある。

Q: プロンプトの成功条件と停止条件はどう書けばよいですか？

成功条件には、どの状態や評価に達したら合格なのかを明記する。停止条件には、合格できない場合でも反復を終える回数や状況を定める。これにより、ゴールへ近づけるための検証ループを使いながら、改善処理が際限なく続いてトークンを消費する事態を抑えられる。

Q: GPT-5.5の推論レベルはどう選べばよいですか？

初期段階では必要に応じてhighやxhighを試し、実際の動作を見ながらlowやmediumで十分かを判断する。公式案内として紹介された内容では、GPT-5.4で高い推論レベルが必要だった処理も、GPT-5.5では低い設定で対応できる可能性があるため、コストとのバランスを調整する。

Q: verbosityはどのように使い分けますか？

簡潔で要点を絞った回答が必要ならlowを選び、詳しい説明が必要なら高い設定を検討する。動画で紹介された内容ではデフォルトはmediumとされている。verbosityは回答の詳細度を調整するフラグなので、推論レベルとは分けて、求める出力の長さや詳しさに合わせて設定する。

Q: パーソナリティと働き方を分ける理由は何ですか？

話し方や人物像と、質問方法や作業手順などの働き方は、同じ指示内で混ぜると矛盾する可能性があるためである。パーソナリティには応答の調子を、働き方にはタスク遂行上の規則を簡潔に記す。Codexでは、こうした指定をAGENTS.mdなどに分けて書く方法が紹介されている。

Q: 事実確認と創作を同じプロンプトで扱ってよいですか？

事実を扱う工程と創作工程は、目的を明示して分離することが勧められている。別のコンテキストやサブエージェントに分ければ、確認済みの情報とフィクションが混ざるリスクを抑えやすい。リライトでも元の内容を勝手に膨らませない条件を示し、必要な変更範囲を限定する。

Q: 長い処理のユーザー体験を改善する方法は？

処理を始める際に、これから行うことを示す短い前置きメッセージを先に返す方法がある。これにより、利用者は処理が停止していないことを把握しやすくなる。前置きは長い説明ではなく、作業の開始や次の段階を簡潔に伝える内容にし、その後で本体の処理を進める。

Summary & Key Takeaways

• 基本方針は、作業手順を順番に固定するワークフロー先行型から、達成したい成果を最初に示すゴール先行型へ移ることである。プロンプトにはゴール、成功条件、守るべき制約、必要な出力物を記し、反復処理では合格基準や終了条件も定める。手順をモデルに任せることで、その推論力を活用できる余地が広がる。

• 指示の具体性は、出力の確実性とモデルの裁量を調整する手段になる。再現性が最優先なら詳細な手順が有効だが、改善案や探索を求める場面では、過度な指定が選択肢を狭める可能性がある。重要でない規則に「always」や「never」を多用せず、絶対に守る事項だけを強く固定することが推奨される。

• 運用時は、推論レベルとverbosityを目的に合わせて調整し、長い作業では短い前置きで進行中だと伝える。パーソナリティと仕事の進め方は別々に簡潔に指定し、事実を扱う工程と創作工程も分離する。長期的な処理はフェーズとして管理でき、既存プロンプトはGPT-5.5向けに再評価する必要がある。