エモクロアのココフォリア用jsonを入れるとカッコいいキャラクターシート画像を出力してくれるツール作ったから見て
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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。

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世界最強頭脳GPT-5.2 Proが考える「ChatGPTの性能を極限まで引き出すプロンプト」
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結局これよね。プロンプトっていろんな型があるんやが、GPT 5.2が考えても↓が一番重要なんよね。長々と書きたくなければ4枚目の短縮版だけでもいいかも
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性能を最大化するには
❶ 目的の 明確化
❷ 前提・制約の固定
❸ 出力形式の指定
❹ 不足情報の質問
❺ 自己検証
をプロンプトに組み込むのが重要やね。

具体的には下記

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### 背景・文脈
- 対象読者／利用者：【誰が使う？】
- 現状：【今どうなっている？】
- 理想状態：【どうなれば成功？】
- 関連資料（あれば貼る）：【URL/文章/要点】

### 要件（必須）
- 出力言語：倭国語
- トーン：【丁寧／フランク／ビジネス／学術的】
- 制約：
- 文字数：【例）800〜1200字】
- 禁止事項：【例）専門用語は最小、断定しすぎない】
- 必須事項：【例）具体例を3つ、手順は番号付き】
- 判断基準（品質）：【例）実行可能／網羅的／誤りが少ない／再現性】

### 進め方（重要）
1) まず「不足している情報」を最大【3】個まで質問してください（重要度順）。
- ただし、質問しなくても合理的に進められる場合は、仮定を置いて先に進めてください。
- 仮定は「仮定」と明記してください。
2) 次に、解決の方針を箇条書きで提示してください（5〜8行）。
3) その後に成果物を作成してください。

### 出力フォーマット（厳守）
次の見出しで出力してください：
1. 要約（3行）
2. 成果物（本編）
3. 追加提案（任意）
4. 検証（セルフチェック）
- 事実/推測の区別
- 抜け漏れ
- 反例/リスク
- 改善余地（次に聞くべきこと）

### 追加の注意
- わからないことは「わからない」と言い、確度を上げるための情報を提示してください。
- 必要なら、複数案（A/B）を出し、用途別に推奨を示してください。

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追加で「極限”に近づく上級オプション」
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A. 自己改善ループ（品質が一段上がる）
- 最後に「改善版」をもう1回だけ生成してください。
- 改善版では、(1)冗長さ削減 (2)曖昧さ削減 (3)実行手順の具体化 を必ず行ってください。

B. 評価者ロールを追加（ミスが減る）
- あなたは「作成者」と「査読者」を兼ねます。
- まず作成者として出し、その後 査読者として“厳しめに”欠点を3つ指摘し、修正版を出してください。

C. 出力を“機械可読”にする（後で使いやすい）
- 成果物は Markdown で、見出し・表・チェックリストを活用してください。
可能なら最後にJSONでも要点を出してください（キー：summary, steps, risks, next_questions）。

D. 不確実性の扱いを明示（ハルシネーション対策）
- 断定が必要な箇所には「確度：高/中/低」を付けてください。
- 根拠が必要な箇所は「根拠が必要」と明記し、確認方法も提案してください。
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