【もはや、人間が1からトレード戦略を練り上げる時代ではない】

GPT-5.2 Proによって立案されたトレード戦略を、Freqtradeのユーザー定義ストラテジーとして実装し、バックテスト、WFO（Walk-Forward Optimization）、ドライランを経て実運用に投入しています。
このようなワークフローを確立して感じるのは、クオンツトレードにおいて、人間がゼロから戦略を考案する時代はもはや終わりを迎えつつある、ということです。 December 12, 2025

■ GPT-5.2 に Nano Banana Pro のスライドを渡したら、普通に編集可能なpptxにしてくれた
レイアウト考えたり画像作るところだけ Nano Bnana でやって、そこから先の修正とかメンテは、pptx にして Copilot でやると超速いｗ

← パワポのスライド
→ 元の画像

こんな感じのプロンプトでやった。
---
添付の画像を、pptxの1枚のスライドで完全再現してください。
テキストは完全に編集可能な形にし、元の画像にある図やグラフは切り抜いて（クロップして）そのまま利用してください。 December 12, 2025

https://t.co/0cZSaCqjS5

GPT-5.2のスライド作成能力はマジやばいな。驚き屋とかじゃなくて、真剣にネット情報だけからこううまく構成してくれるとは（画像部分は省略）。 https://t.co/UErazslnkn December 12, 2025

ChatGPTを使えば難解な哲学書だって読めちゃう。

俺も昔、哲学書に「よし読むぞ」って意気込んで、結局1章の途中で置物になることが珍しくなかった。

アリストテレスとかハイデガーとか、頑張って理解しようとはしたけど、文章読んでるはずなのに脳内が真っ白になって入ってこなかった。（同士いる？笑）

でもGPT-5.2 Thinking、GPT-5.2 Proにサポートしてもらえば何とかなる。

普段からバリバリ勉強や読書にAI使ってるけど、難解な本をただ要約するんじゃなくて、どこで詰まってるかを特定して、噛み砕き方を切り替えながら伴走してくれる感じ。

これは勉強とか仕事で難しくて避けてた領域持ってる人ほど刺さると思う。

例えば
・昔買ったけど積んでる専門書
・資格の参考書
・難解で骨太な本

こういう未回収の負債をAIで回収できる時代になってきてるのがマジで嬉しいよね。

「本来なら理解できなかったはずの本が読める」って、結構人生の選択肢変わると思うんだよな。 December 12, 2025

GPT-5.2のリリースを見て、AIはトレンドライン通りに進歩しているわけではないと気づいた。

Gemini 3 Proへの対応の早さを鑑みるに、多分OpenAIは内部で強力なモデルを隠し持ってた。

つまり、実際の進歩はもっと早く、単にトレンドライン通りになるように「リリースをコントロール」していたのだ。 https://t.co/t7Q5dixi7r December 12, 2025

デッキ構築型オンライン対戦カードゲーム「ゴロツキパラダイス」Steamに出店に向けて、AIで翻訳作業してました！🤖
なんと16語に対応です🗺️
いつもAIは無料のを使ってるんですが、今回は最新のGPT-5.2のAPIを使いました🤣
フォントの調節も今からやる予定です👨‍🔧

#スーパーゲ制デー #GPT https://t.co/fSsbSjLG7H December 12, 2025

AIがAIの悪口言うのほんと面白い。

Edge Copilot（バックエンドは GPT-5.1）による GitHub Copilot Agent の短評は：
> - 意図を理解しない
> - 文脈も理解しない
> - 自分ができる作業を見つけると勝手に提案
> - Lean の証明中でも「ビルドしますね！」と言い出す
> → 空気を読まない自動化職人 December 12, 2025

gpt-5-nanoって100万トークンあたりの価格は安いけど、他のモデルに比べてトークン使いすぎてる気がする。
あまり早くもないし、結果コスパ悪い気がしてきた。 December 12, 2025

【GPT-5.2は“賢いAI”ではなく“仕事を任せられるAI”になった】

GPT-5.2が出て、海外コミュニティでは早速検証が進んでいますが、DXエンジニア視点で見ると評価軸はかなりはっきりしてきたと感じます。

一番の変化は、回答の上手さではなく「前提を崩さずに仕事を続けられるか」です。長い要件説明や業務背景、既存システムの制約を渡しても、途中で話が飛びにくい。

設計、実装、レビューと工程が進んでも、同じ文脈を保ったまま議論ができます。

コード生成や原因切り分けでも、考え方の筋が通っていて、壁打ち相手としてかなり実用的です。

その代わり、軽さはありません。推論をしっかり行う分、即答しない場面もありますし、安全側に倒す挙動も目立ちます。

ただ、これは雑談や検索用途ではなく、業務で使う前提の設計だと考えると自然です。

人が本来時間をかける部分を、一緒に丁寧に処理してくれる感覚に近いです。

価格は正直高いです。

個人利用には厳しい水準だと思います。ただ、業務改善、設計レビュー、調査、試作といった作業時間をまとめて短縮できると考えると、法人利用では見合うケースも多い。

コストというより、削減できる手戻りや判断ミスのリスクをどう評価するかの話になります。

総合すると、開発やDX推進の現場ではGPT-5.2はかなり有力です。

一方で、日常用途やコスト重視、マルチメディア中心なら他の選択肢も十分あり得ます。

AI選定が「最強かどうか」ではなく、「どの仕事を任せるか」で決まる段階に入った。その象徴がGPT-5.2だと思います。 December 12, 2025

このGPT-5.2 proの使い方めっちゃ面白い。数学と文学に詳しい人はぜひ！
Q：「源氏物語」を高等数学の枠組みで分析して https://t.co/vXggcoHRMb December 12, 2025

CursorでのあれこれGPT-5.2に依頼してみたら確かに良い感じ December 12, 2025

ChatGPTがGPT-5.2になっている。
毎回アップデートの度にワクワクさせられるけど、進化が早すぎて着いて行くのに疲れる。少し間落ち着いてほしい。

こんなスピードで進化してとら、そりゃサクッと人間を超えるよな。ありがたいけど疲れる。 December 12, 2025

ChatGPTが5.2に進化したことで、出来ることがまた増えたようです。

以前やり取りしたネタからGPT5.2でMIDI作成→wav変換→sunoで編曲というのが出来るようになりました。

『Luminous_Resonance』
作詞: GPT-5.2
作曲: GPT-5.2
編曲: Suno

歌詞は5.2に作ってもらいました。
sunoでautoで作詞もできますけど、5.2で良い感じでした（私的に）

https://t.co/fQSK6Oixct December 12, 2025

GPT-5.2 の話。私はよくデータを Markdown にしてもらうのですが時々のこんなエラーが発生します。これのエラーを渡して修正してって言っても以前のモデルではなかなか直してくれなかったのが GPT-5.2 になって発生しなくなった。
これだけでもかなり嬉しいし、回答の内容も個人的には役立つ内容が返ってくるので新モデルはいい感じな気がします。 December 12, 2025

これは凄いとおもい真似してみました。
いや、普通に凄いですね。
MIDIがガイドラインになるから出力のばらつきが少ない気がします。

『Luminous_Resonance』
作詞: GPT-5.2
作曲: GPT-5.2
編曲: Suno

歌詞は5.2に作ってもらいました。
sunoでもやってみたのですが、5.2の方がよさげでした。

https://t.co/fQSK6Oixct December 12, 2025

📝ヤバいｗｗ、何だこれ、楽しくて沼る
Excelで超人レベルのピクセルアートを描く能力がGPT-5.2で一般スキルになってしまった

画像を渡して以下のプロンプトを実行するだけ

✅プロンプト
Excelにこの画像を512×512、色数は256で忠実に表現して December 12, 2025

GPT-5.2 proは難しいことをシンプルに説明させるのに向いている。ハイデガーの「存在と時間」を解説させたらとてもわかりやすかった。 https://t.co/aQJfXPp76v December 12, 2025

GPT-5.2に変わって、研究で得をする使い方は文章生成ではないと思いました。

原稿をチェックするときの弱点は、締切が近いほど見落としが増えることです。矛盾、言い過ぎ、用語の定義抜けが残ったまま出しがち。ここは根性では埋まりません。

GPT-5.2は、長い前提を持ったまま指示どおりにチェックを繰り返すのが安定しています。だから、赤入れを仕組みにできそうです。

やり方は以下です。
原稿（目的、主要アウトカムの定義、解析、結論）を貼る。
落とされるポイントをYes/Noのチェックリストにして出させる。
改稿したら、同じチェックリストで再判定する。
落ちた箇所だけ最小修正する。

これを上手く運用すると、推敲が気分や体力に左右されにくくなります。自分の原稿を守るためではなく、落とされる理由を先につぶすために使う。これが5.2で研究力が伸びる使い方だと感じました。

Yes/Noのお試しプロンプトを以下に置いておきます。 December 12, 2025

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」
︎ ︎ ︎ ︎ ︎ ︎ ︎ ︎ ︎ ︎
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
︎ ︎ ︎ ︎ ︎ ︎ ︎ ︎ ︎ ︎
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

-----------------------------
### 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。

-----------------------------

追加で「極限”に近づく上級オプション」
----------------------------
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。
----------------------------

とりま使ってみたい人は「ブクマ」をポチ December 12, 2025

GPT-5.2で驚いたのは長文読解性能がほぼ100%で、GPT-5.1の2倍近くに進化していること。

OpenAIの長文理解の実験で、文章が10万トークン以上あっても精度が100%から全く落ちないことが示された。

もはや長文理解の限界が消え、数十万語の契約書、専門書、レポート、何でも正確に分析可能になった👇 https://t.co/4B5skLIdEJ https://t.co/BUtvMhXIU9 December 12, 2025