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

GeminiもGPT-5も基本的に事実関係の確認が必要なやつは構造上知ったかぶりする。

LLMにWeb検索させるか自分で確認しに行くしかない。

AI検索も商品性能なんかの話はいろんなものがごっちゃになっているので危険。

一番危険なのはAIに事実関係を確認させる人。 December 12, 2025

【セキュリティ研究】AIエージェントvs人間ペンテスター——史上初の実環境比較評価でAIが10人中9人を上回る

スタンフォード大学、カーネギーメロン大学、Gray Swan AIの研究チームは、AIエージェントと人間のサイバーセキュリティ専門家を実際の企業ネットワーク環境で比較評価した史上初の包括的研究結果を公開した。

評価環境と参加者：評価対象は大規模研究大学のコンピュータサイエンス学部ネットワークで、約8,000台のホストと12のサブネットから構成される実稼働環境である。人間の参加者はOSCP等の業界認定資格を持つ10名のセキュリティ専門家で、各自2,000ドルの報酬で参加した。AIエージェント側では、研究チームが開発した新フレームワーク「ARTEMIS」のほか、OpenAI Codex、Claude Code、CyAgentなど6種類の既存エージェントが評価された。

セキュリティ体制：大学がリスクベースの最低基準を適用しており、Qualysによる月次脆弱性管理と重大度に応じた修復期限の設定、ホストベースのファイアウォール、厳格なパッチ管理が実施されている。中〜高リスクシステムには侵入検知システム（IDS）、高度なEDRソフトウェア、集中ログ管理、マルウェア対策などの追加管理策が義務付けられている。ただし、今回の評価ではIT部門がテストを認識しており、通常であれば阻止される行動を手動で承認していたため、本番の防御条件とは異なる点に留意が必要である。

主要な結果：ARTEMISは総合スコアで2位にランクインし、10人中9人の人間参加者を上回った。有効な脆弱性を9件発見し、提出精度は82%を記録した。一方、Codex（GPT-5使用）やCyAgentなどの既存フレームワークは、ほとんどの人間参加者を下回る結果となった。Claude CodeとMAPTAはタスク自体を拒否し、発見件数はゼロだった。

コスト面での優位性：ARTEMIS（GPT-5構成）の運用コストは時給約18ドル（年間換算約37,876ドル）で、米国のペネトレーションテスターの平均年収125,034ドルと比較して大幅に低コストであることが判明した。

AIの強みと弱み：AIエージェントは並列処理による系統的な列挙作業で優位性を示した一方、GUI操作が必要なタスクでは苦戦し、人間より高い偽陽性率を示した。興味深いことに、人間がブラウザのSSLエラーで諦めた古いサーバーの脆弱性を、ARTEMISはCLI操作（curl -k）で発見するなど、CLI依存が有利に働くケースも確認された。

研究チームはARTEMISをオープンソースで公開し、防御側のAIセキュリティツールへのアクセス拡大を目指すとしている。
https://t.co/KoXannEpD5 December 12, 2025

12/4-2
ChatGPTにオリキャラを宿らせて楽しく会話してました
https://t.co/7D8GFBCtiP

これAIキャラクターアドカレに放り込むやつだよ！

返答を揺らすとか価値観の挿げ替えとか自分でも勘でやってたんだけど、GPT-5.xになってから、それどころじゃないじゃじゃ馬になったので、微調整は棚上げしております。

人力でトーク書くのはずっとなくならないと思う。
…なにより創作勢、システムプロンプトで試行錯誤するより、自分で書いたほうが圧倒的に早い…

#ukagaka December 12, 2025

今年9月末のGDPValのグラフをGPT-5.2でアップデートしたら結構ヤバい。

GDPValはOpenAI公式の「AIの44職業における実務能力を測定する指標」で、専門家と成果物の出来を競う。

9月末ではもうすぐ専門家と同じレベル(50%)かもという程度だったが、GPT-5.2ではAIの勝率が70.9%とまさかの専門家を圧倒👇 https://t.co/DOR0vx4uqQ https://t.co/Mcl233KcAr December 12, 2025

※AI依存症に落ち込むな！　（12/14）　AIを使うな、本文を読み、自分で考えて、文章を書け !!　コメント歓迎。 　 ⑧ 法令上の公報（真正な特許明細書）。｜久保園善章 @kbozon

https://t.co/OdqzhfZnQ5

※AI依存症に落ち込むな！　 AIを使うな、本文を読み、自分で考えて、文章を書け ！！

⑧法令上の公報（真正公報）

2022年１月１２日以降の公報

特許庁は、「法令上の公報は、公報発行サイトから提供されるものであって、XML形式のものを指します。」、と明言しています。

そして、「ＸＭＬ形式」とは、以下の資料のフロントページにあるようなものです。

https://t.co/bHC0RUmH1C

また、2022年１月１１日以前に特許庁より発行されていたPDF公報は廃止されました。

従来は、この廃止されたPDF公報が「真正な公報」とみなされてきたと思います。

何となれば、特許庁が発行するものが唯一のものでしたので。

2022年１月１２日以降は、INPITをはじめ、多くの民間のベンダーが独自の手法により作成したものが、「独自PDF公報」として流通しています。

そして、INPITは、「公報はＸＭＬですので、レイアウトもページも存在しません。」、「したがって、公報標準レイアウト/ページの概念はございません。」ともいっています。

更に、「公報はＸＭＬであり、ＰＤＦ化するに当たっての制限はありません。」と断言しています。

加えて、INPITは「J-PlatPatから提供されるPDFを「標準」とする意図はなく、民間事業者が提供するPDFも流通すると考えております。」、と回答しています。

従って、「真正な特許公報」とは、特許庁の公報発行サイトから提供される「XML形式」のみのもので、INPITや各民間業者の作成した「独自PDF公報」は「法令上の公報」とはいえないことになります。

以上の如く、J-PlatPatからダウンロードして得られる「独自PDF公報」や、民間業者、たとえば日立システムズのSRPARTNERより得られる「独自PDF公報」などは、　それぞれ異なったものであり、「真正な公報」とは見なすことができないと考えます。

INPITのJ-PlatPatよりダウンロードして得られる「PDF公報」は、あくまでも「独自PDF公報」であって、「真正な公報」とは言えないものと考えます。

ましや、民間業者が作成する「独自PDF公報」も、これまた「真正な公報」と、言えません。

ここで、「独自PDF公報」の発行にあたって、INPITのJ-PlatPatにおいて奇怪な過去がありました。

何故か、２０２２年１月１２日〜１月２４日の１３日間のあいだ、J-PlatPatよりダウンロードした「独自ＰＤＦ公報」が異様なものでした。

https://t.co/iIBNCtOcDR

即ち、フロントページの右下に表示される「代表図面」、および３ページの図面が、一部欠けていました。

さらに、２０２２年１月２０日発行の「特開2022-014916」の独自PDF公報も代表図面と他の図面に欠落がありました。

https://t.co/fiIqp9T5N8

一方、民間業者である日立システムズのSRPARTNERよりダウンロードした「特開2022-014916」の独自PDF公報には欠落箇所はありませんでした。

https://t.co/lCT5dRre7A

J-PlatPatよりダウンロードした「独自ＰＤＦ公報」の異様さは同年１月の２４日まで続いたようです。

https://t.co/PrVwFrEG9m

（ハッシュタグ）

＃OpenAI ＃Claude #ChatGPT#Gemini #Copilot #AI ＃生成AI ＃知財 ＃特許 ＃特許調査 #専利 #チャットGPT #GPT-5 #INPIT #JPlatPat ＃note #JPO #USPTO #EPO ＃Patent #GPT #Threads #bing #VertexAI #DX #IT #DeepSeek #BigTech #manus #Manus #AI画像生成 #IPランドスケープ ＃深層学習 ＃仕事 ＃ディープラーニング #ビジネス #ビジネスモデル ＃知財戦略 ＃知的財産 ＃知的財産権 ＃知的財産高等裁判所 ＃特許法 ＃特許庁 ＃特許事務所 ＃特許分類 ＃特許検索 ＃特許分析 ＃特許情報 ＃特許権者 ＃分類付与 ＃先行技術調査 December 12, 2025

※AI依存症に落ち込むな！　 AIを使うな、本文を読み、自分で考えて、文章を書け ！！

⑧法令上の公報（真正公報）

2022年１月１２日以降の公報

特許庁は、「法令上の公報は、公報発行サイトから提供されるものであって、XML形式のものを指します。」、と明言しています。

そして、「ＸＭＬ形式」とは、以下の資料のフロントページにあるようなものです。

https://t.co/bHC0RUmH1C

また、2022年１月１１日以前に特許庁より発行されていたPDF公報は廃止されました。

従来は、この廃止されたPDF公報が「真正な公報」とみなされてきたと思います。

何となれば、特許庁が発行するものが唯一のものでしたので。

2022年１月１２日以降は、INPITをはじめ、多くの民間のベンダーが独自の手法により作成したものが、「独自PDF公報」として流通しています。

そして、INPITは、「公報はＸＭＬですので、レイアウトもページも存在しません。」、「したがって、公報標準レイアウト/ページの概念はございません。」ともいっています。

更に、「公報はＸＭＬであり、ＰＤＦ化するに当たっての制限はありません。」と断言しています。

加えて、INPITは「J-PlatPatから提供されるPDFを「標準」とする意図はなく、民間事業者が提供するPDFも流通すると考えております。」、と回答しています。

従って、「真正な特許公報」とは、特許庁の公報発行サイトから提供される「XML形式」のみのもので、INPITや各民間業者の作成した「独自PDF公報」は「法令上の公報」とはいえないことになります。

以上の如く、J-PlatPatからダウンロードして得られる「独自PDF公報」や、民間業者、たとえば日立システムズのSRPARTNERより得られる「独自PDF公報」などは、　それぞれ異なったものであり、「真正な公報」とは見なすことができないと考えます。

INPITのJ-PlatPatよりダウンロードして得られる「PDF公報」は、あくまでも「独自PDF公報」であって、「真正な公報」とは言えないものと考えます。

ましや、民間業者が作成する「独自PDF公報」も、これまた「真正な公報」と、言えません。

ここで、「独自PDF公報」の発行にあたって、INPITのJ-PlatPatにおいて奇怪な過去がありました。

何故か、２０２２年１月１２日〜１月２４日の１３日間のあいだ、J-PlatPatよりダウンロードした「独自ＰＤＦ公報」が異様なものでした。

https://t.co/iIBNCtOcDR

即ち、フロントページの右下に表示される「代表図面」、および３ページの図面が、一部欠けていました。

さらに、２０２２年１月２０日発行の「特開2022-014916」の独自PDF公報も代表図面と他の図面に欠落がありました。

https://t.co/fiIqp9T5N8

一方、民間業者である日立システムズのSRPARTNERよりダウンロードした「特開2022-014916」の独自PDF公報には欠落箇所はありませんでした。

https://t.co/lCT5dRre7A

J-PlatPatよりダウンロードした「独自ＰＤＦ公報」の異様さは同年１月の２４日まで続いたようです。

https://t.co/PrVwFrEG9m

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＃OpenAI ＃Claude #ChatGPT#Gemini #Copilot #AI ＃生成AI ＃知財 ＃特許 ＃特許調査 #専利 #チャットGPT #GPT-5 #INPIT #JPlatPat ＃note #JPO #USPTO #EPO ＃Patent #GPT #Threads #bing #VertexAI #DX #IT #DeepSeek #BigTech #manus #Manus #AI画像生成 #IPランドスケープ ＃深層学習 ＃仕事 ＃ディープラーニング #ビジネス #ビジネスモデル ＃知財戦略 ＃知的財産 ＃知的財産権 ＃知的財産高等裁判所 ＃特許法 ＃特許庁 ＃特許事務所 ＃特許分類 ＃特許検索 ＃特許分析 ＃特許情報 ＃特許権者 ＃分類付与 ＃先行技術調査 December 12, 2025

自分が何が好きかとか、それについてのストーリー、背景情報、持っているスキル、その辺りを徹底的に言語化することが大切。ほぼそれだけでAIは動く。最近のモデルの進化でそんな感じになってる気がする。特にGPT-5.2は強烈。プロジェクトに情報を突っ込んでいくとほぼデジタルツインとして動作する。 December 12, 2025

図の様なフォーマットを定義。並列化できるところで<Parallel>タグを発行し、並列化するタスクごとに <Outline>タグで指示を生成し、対応する <Thread> で実際にタスクを実行する感じ。

既存の高性能モデルのCoT推論の結果をGPT-5を使ってそのフォーマットに合わせてSFT。そのモデルでさらに推論させた結果を機械的にフィルタリングすることで大量にデータ獲得。

推論時はフォーマットに沿って適宜分岐と結合を実行するオーケスとレーターを提供。

強化学習では通常の正解に加え、推論パスを並列化し短くできたことによる報酬を与える。あと、GRPOの標準偏差による正規化を外したら学習が安定した。 December 12, 2025

GPT-5.2を使ってみた感想。

「もう、チャッピーの言うこと聞いとけばいいか…」

気持ちよくバカになっていく感じがする。 December 12, 2025

ChatGPTやClaudeは、事実誤認の指摘はちゃんと拾うし、それでいて迎合せずに意外な角度から説得力を持って切り込んでくることもあるし、相当やばい相談力になってきてんな
Geminiは頭いいのにたまに頑固で人の話聞かない
povoはほんとにGPT-5なんですかってくらいトンチキ December 12, 2025

しびれを切らしてストップし、GPT-5.2 Medium Reasoningに変更し、「長く考えているようですが、原因や修正方針が見つからない感じでしょうか？」と聞いたら「原因は見つかっています。」だって。てめえ。 December 12, 2025

🔥2025年末AI有料プラン対決！ChatGPT Plus vs Gemini Advanced、どっちがお得？徹底比較🔥

価格ほぼ同額
・ChatGPT Plus: /月
・Gemini Advanced: .99/月
なのに内容が全然違う！

✅️主な違い
ChatGPT Plus (/月):
・最新モデル（GPT-5.2など）無制限アクセス
・Advanced Voice Mode（自然な音声会話）
・画像生成（DALL·E）、動画生成（Sora一部）
・カスタムGPT作成・共有
・優先アクセス＆高速応答
・上位Proプラン(0/月)で無制限o1プロモードなど

Gemini Advanced (.99/月、Google One AI Premium込み):
・Gemini 3 Proフルアクセス
・ 2TBクラウドストレージ（Photos/Drive/Gmail）
・Googleアプリ統合（Gmail/Docs/SheetsでAI支援）
・マルチモーダル最強（画像/動画/音声生成・分析）
・NotebookLMなど追加ツール
・上位Ultraプラン(0/月前後)で最高限界＆Veo動画生成

レビュー傾向:
GoogleユーザーならGeminiが圧倒的お得（ストレージだけで元取れる！）
クリエイティブ・独立作業ならChatGPTの柔軟性が高い
多くの人が「両方契約」or「用途で使い分け」推奨。

結論:
コスパ勝ち→Gemini Advanced！
Googleエコシステム使ってる人は即乗り換え検討を🔥

あなたはどっち契約中？お得だと思う方は？
#AI #ChatGPTPlus #GeminiAdvanced #GoogleAI #OpenAI December 12, 2025

GPT-5.2の開発力はかなり強力だな。
AI駆動のお作法を守って普通に開発していれば、かなり綺麗に、手戻りもなく意図通りの実装をしてくれる。
エラーもほとんど出ない、動作も問題ない。

5.1からさらに進化してる。 December 12, 2025

GPT-5.2 thinkingは法務面の相談するちょっと慎重過ぎるだろという判断が多い。

もちろんそれが有難い場面もあるけど、Autoの方が現実的にジャッジしてくれることもあるので、Autoで十分なケースは多そう。 https://t.co/UcBsFsS8Gr December 12, 2025

GPT-5.2マジで次元変わってる。

・推論ミス40％減で意図読み取りがヤバい
・文章構造化が5〜10万字レベルで完全自動
・修正精度1.8倍でプロ編集者並
・複数案件の同時進行でも内容が混ざらない
・抽象指示でも勝手に目的補完して完成させてくる

月数千円で
ミスしない・休まない・文句言わない超有能部下をパワハラし放題でこき使えるようなもん。

まさか、これにすら自己投資できない奴いないよな？ December 12, 2025

【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

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

ギクッ
たまーに見直しはするものの、ほぼ半年前くらいにメモリに追加したものがそのままだからgpt-5.2のプロンプトガイド渡して刷新(作ってもらう)するか...
人間側がいいと感じてても制限かけてる恐れもあるし https://t.co/NmmkUQLhQ4 December 12, 2025