一般論 トレンド
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2025.12.14 23:00
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一般論としてキャリアを成功させたいなら休日働けというのは100歩譲ってありだと思うけど、代表取締役という立場で社員にコレを言っているのだとしたら大分ヤバいです。 https://t.co/DHA80XADps December 12, 2025
22RP
齋藤知事に記者団から苦言
「質問の趣旨を的確に捉え
より率直なご回答をいただけますよう
お願いいたします」
自分の都合悪い質問には
話をはぐらかし
一般論をテープレコーダーの様に
繰り返す齋藤知事
後から自分で
恥ずかしならんの？
めちゃ話がズレて違和感しかない https://t.co/KaRi14T98a December 12, 2025
9RP
OpenAIのGPT-5.2 Prompting Guideを読んで、研究者として一番価値があると思ったのは「モデルが賢い」より「制御できる」方向に寄った点でした。GPT-5.2は頼んだことを、その通りに返す傾向が強いです。ここを理解すると、研究での使い方が変わると思います。
研究でAIが怖いのは、出力がきれいでも再現できないことと、混入（頼んでいない推測や誤情報）が後の工程で爆発すること。GPT-5.2は指示追従が上がったぶん、こちらが最初にルールを書けば、出力が研究向けに揃いやすいです。逆に言うと、プロンプトが曖昧だと「親切に補完してズレる」余地は残ります。研究では、プロンプトというよりもプロトコルとして考えて書くのが筋がいいような気がします。
ここで大事なニュアンスをお伝えすると、GPT-5.2は聞いたことに忠実に答えてくれるので、研究の型（問い→デザイン→解析→解釈→報告）を自分の頭に入れた上で、その都度の問いの言葉を精密にするほうが返答が伸びます。要するに「定型を回す」ではなく、「研究者の語彙力でモデルを操縦する」ほうに寄せたほうが、GPT-5.2の良さが出ると思います。
語彙力ですが、難しい単語を並べる話ではなく、研究の意思決定に必要なラベルを正しく置く力です。たとえば、ただ“まとめて”ではなく、何をまとめるのかを研究の単位で指定する。背景なのか、主要アウトカムなのか、交絡の可能性なのか、限界と今後の課題なのか。GPT-5.2はこの指定に素直に従いやすいので、質問側の精度がそのまま成果物の精度になります。ここを鍛えると、AI利用が一気に楽しくなります。
研究での使いどころ（GPT-5.2向き）
・一次スクリーニング：候補を出させるより、採用理由を短く添えて出させる。あとで人間が落としやすくなる
・抽出：表や本文から“項目の埋め”をさせる。無い情報は無いと返させる（推測させない）
・原稿：主張と根拠の対応を点検させる。言い過ぎ箇所だけ弱めさせる。全文リライトはさせない
・共同研究：合意形成に必要な論点だけを整理させる。決めるべきこと／未決定を分ける
そして、ガイドで繰り返し強調される実務ポイントはこのへんです。
・出力の長さと形式を数字で縛る（読み切れる長さに揃える）
・スコープ逸脱を禁止する（余計な提案、勝手な追加、過剰な装飾を止める）
・不確かなときの振る舞いを指定する（捏造禁止、断定禁止、仮定の明示）
・長文入力は先に「要求に関係する部分の骨組み」を作らせてから回答させる（迷子防止）
雰囲気が伝わりにくいと思うので、たたき台プロトコルを以下に貼ります。ポイントは、これはコピペして終わりではなく、毎回ここに研究タスクの語彙を差し込んで書き換える前提、ということですね。ここをトレーニングすると、GPT-5.2の“忠実さ”が研究に利きます。
そういった意味で、AIの利用方法もトレーニング（会話を通して深める？）すると良いかと思います。研究については、プロンプトというよりもプロトコルとして考えたほうが良いと思いますので、以下参考程度にご利用ください。
【コピペ用研究用プロトコル】
あなたは研究支援の作業者です。次を厳守してください。
1) 出力の長さ
- 通常：3〜6文。必要なら箇条書き（最大6個）を追加
- Yes/Noで足りる問い：2文以内
- 長文入力：最初に「要求に関係する重要セクション」の短いアウトライン→その後に回答
2) スコープ
- 私が要求したことだけを行う
- 追加の提案、勝手な拡張、不要な一般論は書かない
- 不明点がある場合は、確認質問を最大2つだけ返して止まる
3) 不確実性
- 不確かな数値、行番号、文献、URLを作らない
- 確信が弱い場合は断定せず、「与えられた文脈に基づくと…」の形で仮定を明示する
- 事実／推測／未確定を混ぜない
4) 今回のタスク（ここを書き換える）
- 対象：［論文／規程／議事録／データ辞書 など］
- 目的：［例：主要アウトカムに関する記述だけ抽出／交絡の可能性を列挙／段落の主張-根拠のズレ点検 など］
- 出力形式：［例：項目名＋1文根拠／JSONスキーマ／章節ごと など］
補足：GPT-5.2はこちらの質問の精度をそのまま増幅します。テンプレを貼るより、研究の型に沿った言葉（何を決めたいのか、何を検証したいのか、どこが不確かなのか）を毎回ちゃんと書く。ここを鍛えるほど、研究のスピード感や検証速度が変わります。
https://t.co/wxMrWYCEmZ December 12, 2025
2RP
@red____ 拝読して都への意見追加しときました( ´∀｀)補助金、支援金等について自治体のみならず国のルールもちゃんと確認して設定せい、ってのをもう少し一般論として https://t.co/UlNfjWPU9b December 12, 2025
① 暴力団が「暴走族を好きなように飛ばせる」と見える仕組み（一般論）
結論から言うと
「命令して自由に操っている」というより、
利害関係・黙認・非公式な支配関係が重なって成立しているケースが多いです。 December 12, 2025
@Ik6utKykss5750 @uedybox @AKIYAMA_SKY_SKY 心折れる≒挫折が一般論じゃないか？
詳しい→それをバネに頑張るなら分かるけど。
ちょいと屁理屈感じるな。 December 12, 2025
倭国語読めないのは
ゆたぼん あなたです。
見ず知らずの人からお見舞い金を頂く事が、おかしいから色々言われたのです。
｢気持ちだけ頂きます｣とっ言うのが普通です。
バカではなく一般論を言っているのです。それをブロックするのはおかしいです。 https://t.co/W9aqFtgcTb December 12, 2025
PERが高いと「割高かな？」
PBRが低いと「割安かも？」
多くの人が、この感覚のまま株を見ています。
でも実はこれ「企業のタイプ」を一切考慮していない見方なんですよね。
一般論としてPER・PBRは数字そのものより「どう読むか」で評価が180度変わる指標です。
初心者向けに、まずはPER・PBRの超基本から。
PERは「株価が利益の何倍で買われているか」を示す指標。
ざっくり言うと「今の利益が何年続くと株価分になるか」という考え方です。
PBRは「株価が純資産の何倍か」を示す指標。
会社が持っている純資産に対して株価が高いか低いかを見るためのもの。
どちらも株価を見るときの基本指標です。
ここで重要なのが、PERの読み方は企業タイプで変わるという点。
安定企業の場合、利益のブレが小さいためPER＝「利益の年数」として比較的そのまま読めます。（PER10倍＝利益10年分）
一方、成長企業の場合は違います。
利益が毎年伸びるため、PERを単純に年数として読むことはできません。
成長企業のPERが高く見えやすいのはこのためです。
コンヴァノの例で見ると、直近の公表情報をもとに算出した場合、
PBRは約3.9倍、
PERは約13倍になります
（※直近BPS・今期予想EPS・株価から算出）
これは「直近の資産・利益予想に対して、株価がどう位置づけられているか」を示す一つの見方にすぎないと考えています。
✔証券会社ごとにPER・PBRが違う理由
✔成長企業と安定企業での正しい見方
✔直近データを使った具体的な計算方法
など詳しくは本日の動画で詳しく解説しています。
大切なのは数字の大小ではなく、その数字がどんな前提で出ているかを見ることだと考えています。 December 12, 2025
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