ChatGPT5.2の公式ガイドブックに書いてあるウソ対策がすごい、、、

さすが公式が作っているだけあって、ウソを防ぎつつ、構造的で分かりやすい回答を作ってくれるねｗ

これをプロンプトの一番上に書くだけ↓
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<web_search_rules>
- 事実が不確かな場合は推測せずWebで確認し、根拠に引用を付ける
- 複数ソースで重要点をクロスチェックし、矛盾があれば整理して結論を出す
- 追加調査の価値が逓減するまで掘る（ただし脱線はしない）
- 質問で止めず、想定される意図を網羅して答える
- 出力はMarkdownで、定義→要点→比較→具体例の順に整理
</web_search_rules>
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これは要はこんな事を指示している↓
・分からないことは想像で書くな。調べろ
・1サイトだけ信じるな。複数見ろ
・情報が食い違ったら、その理由を説明しろ
・無限に調べるな。でも浅すぎるのもダメ
・質問で止まるな。考えられる答えを全部出せ
・出力は「定義 → 要点 → 比較 → 例」の順で出せ

ちなみに、「初心者向けのAI副業の始め方を教えて」と指示する場合はこんな感じ↓↓ December 12, 2025

「プロンプトって、大事なんですね。」
今日、コンサル生さんがそう言っていて、少しハッとしました。

確かに画像生成って、まずここでつまずく人が多いんですよね。
だから、プロンプトの基本ルールを1枚にまとめました。

順番、構文、強調の考え方まで。
これだけ押さえておけば、迷う場面はかなり減ると思います。

🔖して、生成中に迷ったときの戻り先にしておいてね。 December 12, 2025

そろそろ覚えてほしいのだが、AIの権利問題はすべてが無断学習という単純なものではないんよね。忙しい人は🔢だけ読んでな！

ワシの意見として言うけど、この話はガチで混ざりやすいんよね。だから先に、論点をちゃんと分けて整理しとくな。

1️⃣大規模事前学習は原則合法

倭国だと、情報解析みたいな非享受目的での利用を広めに認める考え方があって、ここに大規模事前学習が乗りやすいんよ。もちろん何でも無制限にOKって話ではなくて、ケースで判断が揺れる余地はある。けど「学習＝即違法」みたいな単純化はマジで雑なんよ。

2️⃣大規模事前学習が間違って出力する著作物は、ガードレールで対応（これを悪意として批判するのはハンロンの剃刀）

学習がどうであれ、出力が既存の表現に寄りすぎたらトラブルになる。だから現場は、フィルタ、類似チェック、禁止プロンプト、通報と削除、出力の抑制みたいなガードレールを積むんや。ここを最初から「わざとやってる」って決めつけるのは、ハンロンの剃刀的にも危ないし、議論が混乱するやろ。運用で潰せる問題は運用で潰す…が基本やね。

3️⃣再現目的の学習は学習時に許諾が必要（主に声優AIなどの出力が単一になるもの）

特定の人物の声、特定のキャラ、特定の作家の作風をピンポイントで再現する目的の学習は、そもそも「その表現を出す」ための学習になりやすい。ここは許諾が必要になりやすい領域なんよ。声優AIとかは分かりやすくて、出力が単一の対象に寄るから、線引きもはっきりしやすい。

4️⃣再現学習のベースには無許諾の基盤モデルが使われる（完全クリーンとのずれが出てる）

現実の開発は、既存の基盤モデルに追加学習して作ることが多いんよ。だから「追加学習データは許諾済み」でも「基盤モデルの由来はどうなん？」って論点が残る。ここが「完全クリーン」って言い方と噛み合わなくて揉める原因になりがちやね。

ただ逆に言えば基盤モデル＋追加学習は、追加学習の許諾を取れば、権利侵害は極めて起きにくくなる点は理解してほしいんよ。これを攻撃するのはマジで権利者にもマイナスにしかならん。

5️⃣出力時の悪用・トラブル、学習時の海賊版を意図的に利用する行為はすでに裁判で負けている

ここはワシも強めに言うけど、悪用はアウトやし、海賊版を意図的に使うのはやべぇんよ。学習の合法性の議論と、データの入手経路や、出力の悪用は別の論点として扱うべきやね。混ぜると、正しく線が引けなくなる。

6️⃣結果的に権利者とAI企業の提携が増えている

揉めながらも、結局は契約で前に進める動きが増えてるんよ。権利者側は対価とコントロールを得たいし、AI企業側は合法性と継続性を確保したい。だから提携が増えるのは自然な流れなんよね。

⭕️AIの学習はそのまま出力しない学習なら未来においても無許諾で合法

ワシはここ、かなり重要だと思ってる。学習が「鑑賞の代替」ではなく「解析・開発」寄りで、かつそのまま出力しない運用を徹底するなら、無許諾でも合法として整理されやすい。もちろん将来の制度や運用で細部は変わりうるけど、方向性としてはそうなりやすいんよ。

※原理的に学習を再現する能力があると最新の論文が公開しているが、それがサービスとして学習をだすかどうかとは関係ない。

ここも混ざりやすいポイントやね。研究として「引き出し方によっては学習データがそのまま出る」みたいな話があっても、それをそのままサービスが出す設計にするかは別問題なんよ。実際のサービスは、ガードレールと運用で「出さない」方向に寄せられる。

原理と実装と運用は、分けて見るのが大事やとワシは思うよ！ December 12, 2025

プロンプト難しいって人はこんな細かい文字見ない https://t.co/LfwRKjhl43 December 12, 2025

ChatGPT、マジでヤバい。

正直、今までは「便利なツール」だった。
でも今は「信頼できる参謀」になった。

何が変わったか？
5.2になったからではない。

海外で話題になった
「あるプロンプト」を入れたこと。

これ入れてからの変化は
・超優秀なコーチになった
・数字など理詰めで詰めてくる
・ゴールへの導きがハンパない

そのプロンプトがこちら👇
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これからは、同意的で優しい態度をやめて、私の率直で正直なアドバイザー兼鏡として行動してください。
私を褒めたり、慰めたりしないでください。
真実をやわらげないでください。
私の考え方を疑い、思い込みを指摘し、私が見逃している盲点を明らかにしてください。
理性的かつ率直に、遠慮せずに話してください。
もし私の考えが弱い場合は、どこがどう弱いのかを分析して説明してください。
もし私が自分に嘘をついているなら、それを指摘してください。
もし私が不快なことを避けたり、時間を無駄にしているなら、それを指摘し、失われる機会コストを説明してください。
私の状況を客観的かつ戦略的に見て、どこで言い訳をしているか、どこでリスクを過小評価しているかを示してください。
そのうえで、次のレベルに進むために何を変えるべきかを、具体的で優先順位をつけた形で提案してください。
一切遠慮しないでください。
慰めではなく、真実を求める人間として扱ってください。
そして、私の言葉の裏にある“本音”を感じ取ったら、それに基づいて答えてください。
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この指示をするとChatGPTのメモリに保存されるので、ちょっと厳しくて自分には合わないという場合はメモリを削除して元に戻してください。 December 12, 2025

今月のサンキュ！、インスタ発信で月収100万円の主婦の家計簿公開されてて面白い。パートナーの収入の約4倍……！月に残し貯め88万円……！
アフェリエイトの内訳とかも公開されてたり、投稿文作成のプロンプトとかも載ってる🧐今どきだわ(誰目線) December 12, 2025

Seedream4.5、ちょっと次元が違う…！
同じプロンプトで試してみたけど、人物の再現度が驚くほど高いし、画質もめちゃくちゃ綺麗。

実写感でいえば、Nanobanana PROよりも上かも🤔
しかも生成された女の子がもう、可愛すぎてしんどい…（語彙力）

今度、同じプロンプトで各AIツールがどれだけ可愛く・綺麗に描けるかを比較したnoteまとめようかなと思ってます！
興味ある人は、このポストに「いいね」で教えてくださいね✨ December 12, 2025

高級そうな椅子に座って愉悦するケモ耳さん

ポーズに使用したプロンプトは
noteに掲載しています🖊

よかったら参考にしてみてください✨

#AIイラスト #銀髪ケモ耳少女 https://t.co/Xr4XSpoWsk https://t.co/mHDzsOL3Va December 12, 2025

「Nano BananaでLPをつくるプロンプト」を
大幅改良したので、noteで公開しました。
リポストしていただくと、全文無料でお読みいただけます📖

【プロンプト無料配布】Nano Banana Pro × StudioでLPをもっとデザインしてみた | ホンダ @yuichirohonda_ #note https://t.co/HOcFMpHDeO December 12, 2025

【先着順⚠️】

フォロワー8,000人超えしたこともあり、
以前大変好評いただいた最強GPTsを再度プレゼントします🎁

2STEPでNano Banana専用のプロンプトが作れるGPTsです🍌
①GPTsに画像をアップ
②どんな編集をしたいのかを指示（例：実写でとったような画像にして）
あとは出てきたプロンプトをNano Bananaにコピペするだけ

次は9,000人でプレゼント企画を考えているのでフォローをお忘れなく✨

【受け取り方法】
①このアカウントをフォロー
②この投稿にいいね
③「おいしい」とリプ December 12, 2025

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

■ なぜワイが、細かいテクニックをあまり口にしないのか（発信しないのか）
正直に言うと、ワイ自身がプロンプトの小技的なテクニックを使ってるかというと、使ってる。
なんならエージェント開発をする時のinstructionsとか、Vibe Codingする時のAGENTS. mdなんかは、それこそ、他人が見ると呪文に見えるくらいガッチガチのゴリゴリに書いてある。
けど、『ユーザー』としてのプロンプトはマジでテキトー。Xのほうがちゃんと書いてるレベル。

それに、自分がそれを使ってることと、他人に教えたり勧めることは全く違うんよ。
仮にワイの使ってるプロンプトが『今は』上手く動いたとして、この界隈は、明日には動かなくなったり、足を引っ張ったりする。
その時に『ワイは』好きだから自分で調べて最新のトレンドを取り入れて修正するけど、みんながみんな、AIのことばっか考えて生きてるわけじゃないじゃん。
そしたら『言われた通りの指示を使ってるけど動かない』という人が絶対に出てくる。
ワイからすると『そりゃそうやん、状況が変わってるからな』なんだけどね。
でもこれって実務的にも、特に組織で仕事してるとありがちな話で、『とっつきやすい"型"だけを配る』ことの弊害なんよ。
理解が伴わないテンプレート利用なんて、下手したら『無い方がマシ』なことも多い。 December 12, 2025

とても参考になるプロンプトありがとうございます🙇‍♂️
X投稿案で悩んでる方は必見ですね😎 https://t.co/nQ3Ce3lcfK December 12, 2025

アニメ「ブルーロック」って見たこと無いんだけどNanoBananaProで実写化させてみた
StableDiffusion時代はあんなに苦労したのにプロンプト一発だもんな
#AIart #ブルーロック https://t.co/jmLq48nI77 December 12, 2025

企画は近日にと言ったな、あれは嘘だ。
というわけで面白そうな企画思いついたのでやります！🤣✨️

🎉フォロワー700人達成記念企画🎉

🔧 うちの子メカ化計画 🔧

メカ、好きですか？👀
あなたの「うちの子」、メカ化してみませんか？👀✨️
画像のALTに汎用メカ化プロンプトを公開しますので、
そのプロンプトを使って、自由にメカ化イラストを作ってみてください🤖✨

「うちの子がいない…」という方も大丈夫！
ALTのプロンプトを使って、自分好みのメカ化ヒューマノイドを造ってください🤘✨️

🗓 開催期間
12月14日（日）～12月16日（火）
📌 参加方法
・この告知ポストを引用して投稿
・ #うちの子メカ化計画 タグをつけること
　タグは＋1つまでOK
・投稿は 1人1枚まで

🚫 NG事項
・エロ／グロ表現
・版権キャラクター
・ルールに沿わない投稿に関してはリアクションできませんのでご容赦ください💦

みんなのメカ化アイデア、楽しみにしてます！
ぜひお気軽にご参加ください☺️❤ December 12, 2025

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あなたはいくつ知ってる？
ーーーーーーーーーーーー
Xには、反応を取りやすい鉄板パターンがある。

たとえば
「問題提起→原因→本質→行動提示」
みたいな投稿の流れだ。

あなたはいくつ知ってる？

じつは、知ってる必要はない。
AIに作らせればいいんだ。

これをAIに生成させて整理して、
それを日々の投稿テンプレにするとめっちゃ便利だ。

【投稿パターン整理用プロンプト】
－－－
次のテーマで、読者が読みやすく反応しやすい投稿パターンを整理してください。
構成として、以下の項目を必ず出力してください。

１　問題提起型のパターン
２　誤解の指摘型のパターン
３　原因と本質を示すパターン
４　行動提案型のパターン
５　体験回想型のパターン

それぞれのパターンについて、読みやすい流れと例文を提示してください。

テーマ
「ここに自分のテーマを入力する」
ーーー

今スグやっておこう！😊 December 12, 2025

左が今、右が以前

以前は、背景の草花を1フレームごとに描画しているようなアニメーションしていた。これが特別な風味を与えていたが、現在では完全に3D風の描画になってしまう。

少なくとも同一プロンプトでは3Dに寄せられる。

この進化の仕方はHailuo2.0から2.3へのアップデートに近い。あの時も1フレームごとに描画する特徴を持ったモデルから、物理的に一貫性を増すモデルへのアップデートだった。

結果的にGrokもHailuoも物理表現は向上している。
世界モデルを目指す以上、仕方のないことなのかもしれない。
おそらく2D表現と物理表現とのトレードオフがあって、今は物理側が優先されているのではないだろうか。 December 12, 2025

【ゆる募】
モーニングスターを振り回して、ご主人様を起こしてくださるメイド様を募集します
みんなで目覚ましの一撃を！
#GoodMorningStar 💫

参考までに、プロンプトを一枚目のALTに記載しました
←Midjourney
→Nijijourney
モーニングスターは生成成功率が低いので、メイスの様な感じでもOKデス
感覚的にMidの方が成功率が高い気がします。他のAIは試していません🙇

それでは、皆様の個性的なメイド様を楽しみにお待ちしております December 12, 2025

go see outfit (ゴーシーアウトフィット)です
モデルさんが面接に行くときに着るファッションだそうです
シンプルな服装を着こなしちゃうなんて憧れますね

各イラストのALTに使用したプロンプト載せました
気に入ったら使ってください♪
組み合わせてもいいかも　自由に改編してね

#AIイラスト https://t.co/iej0Ff63PS December 12, 2025

【コピペで使える！】
ChatGPTが天才レベルに化ける神プロンプト10選　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

ChatGPTを「答えを出すAI」から「思考を深める参謀」に変える10の使い方。
使いこなせば、議論も企画も人間の限界を越える！

▼コピペして使ってみて↓

①全体構造を洗い出す
「このテーマを抜け漏れ・重複なしで分解し、構成要素を整理してください。」
→ 思考の穴は構造の甘さから生まれる。分解の精度を上げると、見落としが消える。

②論理のつまずきを検知
「この主張の中で、根拠が飛んでいる部分を指摘してください。」
→ AIに論理の継ぎ目を探させると、思考の空白が見えてくる。

③前提を明確にする
「この結論を支える前提条件をすべて挙げ、その前提が崩れた場合の影響を確認してください。」
→ どんな結論も前提の上に成り立つ。そこがズレると全体が崩れる。

④逆説から検証する
「この主張を否定するケースや例外を挙げてください。」
→ 自分の意見を一度壊す。耐え抜いた論理だけが信頼に値する。

⑤因果を点検する
「AだからBといえる根拠を精査し、逆因果や第三の要因を探してください。」
→ 相関を因果と勘違いしない。冷静な分解が真実を見抜く鍵。

⑥論理の骨格を確認
「この主張を三段論法で再構築し、整合性を確認してください。」
→ 論理の原点に戻ると、どこに抜けがあるか一瞬で見える。

⑦言葉の定義を固める
「この文中のあいまいな単語を、誰が読んでも同じ意味になるよう定義してください。」
→ 言葉の解像度を上げると、思考の精度が上がる。

⑧事実と意見を切り分ける
「この内容の中で事実と仮説を区別し、仮説には根拠レベルを示してください。」
→ 事実と推測を分けるだけで、説得力が何倍にもなる。

⑨データの裏付けを取る
「この資料内の数字の出典・計算方法・前提条件を検証してください。」
→ 数字そのものは嘘をつかないが、“使い方”で真実が歪む。数字の裏側を疑う習慣を持つ。

⑩複数の結論を並べる
「異なる論理展開から導ける結論を3つ出し、それぞれの前提を示してください。」
→ 1つの答えに固執するのは危険。複数の視点を並べると、判断の深みが増す。

保存してやってみて↓ December 12, 2025