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

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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とりま使ってみたい人は「ブクマ」をポチ December 12, 2025

倭国語訳
GPT-5.2 ProとNotebookLMのスライド機能を組み合わせると、それ自体がコンサルティング会社になる。
2026年には大手コンサルティングファームの採用動向を注意深く見たほうがいい。
人々がこの事実に気づいた瞬間に、状況は一変するだろう。

例：GPT-5.2 ProにRFP（提案依頼書）と大量の関連コンテキストを与える。
それに基づいて回答を書かせる。
その回答をNotebookLMに入れる。
プレゼンテーションを作るよう依頼する。 December 12, 2025

📕OpenAIがGPT-5.2プロンプティングガイドを公開
「何が変わったか」そして「どう使えばいいか」整理しました

結論から言うと、GPT-5.2は『指示に忠実で、余計なことをしなくなった』モデルです

これまでのGPTって、聞いてないことまでベラベラ話したり、頼んでない機能を勝手に追加したりすること、ありませんでしたか？GPT-5.2はそこが大きく改善されています

公式ドキュメントには「より計画的な構造化ができる」「全体的に冗長さが減った」「指示への忠実度が上がった」と記載

要するに、『言われたことを、言われた通りに、簡潔にやる』ようになった

じゃあ具体的にどうプロンプトを書けばいいのか？

ガイドで特に強調されているのが『出力の長さと形式を明確に指定する』ことです。

例えば、こんな指示を入れておくと効果的だそうです

「通常の回答は3〜6文、または5つ以下の箇条書きで」
「はい/いいえで答えられる質問には2文以内で」

まず『答えは○文以内で』『箇条書きなら○個まで』と具体的な数字で指定してみてください。これだけでダラダラした回答がグッと減ります

もう一つ大事なのが『スコープドリフト（範囲の逸脱）を防ぐ』こと。

GPT-5.2は優秀なんですが、放っておくと「こうした方がいいかも」と親切心で余計なことをしがち。特にコード生成で顕著だそうです

対策として、ガイドではこう書くことを推奨しています

「ユーザーが要求したことだけを、正確に実装せよ」
「余計な機能、追加のコンポーネント、UXの装飾は一切不要」

私なりに倭国語で書くなら『頼んでいないことは絶対にやらないでください。シンプルが正義です』くらいでしょうか。

長い文章を読ませる時のコツも紹介されています

「1万トークンを超える長い入力の場合、まずユーザーの要求に関連する重要セクションの短い概要を作成せよ」

つまり『まず全体を把握してから回答してね』と伝えるだけで、「途中で話が迷子になる」問題が減る。

そして個人的に一番刺さったのが『ハルシネーション（嘘）対策』の部分

「不確かな時は、具体的な数字や行番号、外部参照を捏造するな」
「確信がない時は断定せず『提供された文脈に基づくと...』のように表現せよ」

AIが自信満々に嘘をつく問題、まだ完全には解決していません。でも『わからない時は「わからない」と言って』とプロンプトに書いておくだけで、だいぶマシになります

最後に、GPT-4oやGPT-4.1から移行する人へ。

ガイドによると「GPT-4oからGPT-5.2に移行する場合、reasoning_effortはnone（思考なし）から始めよ」が推奨されています。いきなり「深く考えて」モードにすると、コストも時間も跳ね上がるので注意とのこと

まずは今のプロンプトをそのまま試して、問題があれば調整する。「一度に一つずつ変更する」のが鉄則だそうです

まとめると、GPT-5.2を使いこなすコツは

『何文字で答えて』と具体的に指定する。『頼んでないことはやらないで』と明示する。『わからない時はわからないと言って』と伝える

たったこれだけで、AIの回答品質はかなり変わります

この忠実に守る思考ハックして、ChatGPTをさらにキレッキレにするコツはリプ欄へ　↓ December 12, 2025

Codex 0.72.0 は GPT-5.2 の実行知能を「常用前提」で磨き込みにきた更新🧐✨

0.72.0 は日常的に使い続けたときに露呈する摩擦を一つずつ削り取るフェーズに入った印象がある。

象徴的なのは Config API の整理。設定読み込みの流れがクリーンアップされ、新しい config API に統一されたことで、Codex 自体の状態管理がかなり素直になっている。これは一見すると地味だけれど、AI が長時間動き続ける運用や、設定を跨いだ再起動・再接続が前提になると効いてくる変更で、Codex を一時的な CLI ではなく、継続稼働する実行主体として扱う意図が透けて見える。

実行セッション周りでは、API キー利用時にも Remote compact が有効になった点が大きい。セッション履歴や内部状態をリモート側で整理できるようになり、長寿命セッションが肥大化しにくくなった。GPT-5.2 のように思考量と実行量が多いモデルを前提にすると、セッションの重さは無視できない問題になるため、かなり現場寄りの判断に映る。

TUI と MCP 周りの改善も、「見えなさ」への明確な対処として読める。MCP 起動時の進捗表示が復活し、サーバーステータスには最新のディスク使用量が反映されるようになった。AI が裏で何をしているのか分からない時間は、人間側の不安やストレスに直結する。Codex が実行を代行する存在である以上、その状態を翻訳して見せる責任を再び強く意識した調整に見える。

Sandbox 周りでは Elevated Sandbox 3 / 4 が導入・昇格され、安全コマンドのリストも拡張されている。単に制限を緩めたというより、「この範囲なら AI に任せても現実的に問題が起きにくい」というラインを、実務感覚に合わせて引き直した印象がある。GPT-5.2 を載せた状態で、縛りすぎれば生産性が落ち、緩めすぎれば事故につながる。そのバランスを一段更新した段階に近い。

Windows 周りの改善が手厚いのも 0.72.0 の特徴。PowerShell の検出と解析を PowerShell 自身で行うようにし、追加の実行ファイルに署名を入れ、WSL2 の通知まわりも修正している。「Windows でも本気で使わせる」という意思がはっきりしていて、Codex をクロスプラットフォームな業務ツールとして完成させにいく姿勢が感じられる。

モデルとプロンプト周りでは、gpt-5.2 向けのプロンプト更新や、xhigh reasoning に関する警告・ドキュメント整理が続いている。これは性能を誇示するためというより、「今どの推論レベルを使っているのか」「その挙動がどういう性質を持つのか」を誤解なく伝えるための調整で、強い知能をブラックボックス化させないための作業が淡々と積み重ねられている印象がある。

細部を見ても、レースコンディションの修正、TUI の破壊的バグ対応、deprecated API の明示、ドキュメント更新などが並び、「壊れやすい場所を一つずつ潰す」姿勢が一貫している。新機能を誇るよりも、安心して毎日使える状態を作ることに重心が置かれているように見える。

AI が考え、実行し、修正を重ねていく流れを、事故らせず、沈黙させず、人間が状況を把握したまま運用する。そのための制御層として、Codex が道具から基盤へ、もう一段寄ってきたタイミングという感じかの🧐✨ December 12, 2025

年間ベストニュース…
CLIやAIエージェントがきていたり、画像生成や動画生成の進化すごかった気がするなぁ
GPT-5、Sora2、nano banana proが良かった https://t.co/rZ6keK1ixP 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

ECI基准测试的分数出来了，Gemini 3 Pro得分最高154分；GPT-5.2排名第二，得分152；本质上其实没啥大的差异（图1）

但是各个模型在不同的领域还是有其优势

OpenAI的ChatGPT其实一直是以响应速度著称，它对实时语音的反馈速度在很早之前就已经突破320毫秒，接近人类的实时对话的水平；所以很多公司的会议系统会接入ChatGPT

而在超长上下文的处理，多模态的转化上面，Google的Gemini一直都是遥遥领先的
（图2是我今年8月21号给内部做培训的时候写的一页PPT） December 12, 2025

> GPT-5.2-proの問題は黙って失敗してる時が半分くらいある事
思考時間流れても実は何もしてない時がある
タスク始動するまで(余計な事して)非効率な時がある
けど残り半分の時の回答は凄い

plusからproに乗り換えるかまだ確信持てない🧐 https://t.co/tfzmzG6D5W 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。
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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

OpenAI公式がGPT-5.2の扱い方を発信しています。かなり参考になるので、特に重要な3つの要素に絞って解説します。

1. 最初から段取りを組んでくれるようになった

問題や課題を投げかけると、いきなり答えを出し始めるのではなく、まず「どういう順番で進めるか」「途中でどんな成果物を作るか」といった全体の構成を、AIが自分で考えて提示してくれるようになりました。
最初に道筋を敷いてから作業に入るので、進行の見通しが立てやすくなっています。

2. 文章が簡潔で読みやすくなった

同じ内容を説明させても、以前より無駄な言い回しが減り、文章の形式も整いやすくなりました（もちろん、指示の出し方によって変わる部分はあります）。
冗長な説明が減った分、出力がそのまま使いやすくなり、回答の読みやすさも向上しています。

3. 指示をきちんと守ってくれるようになった

こちらが出した指示に対して、忠実に従う力が向上しています。
以前は、頼んでもいない補足情報を勝手に付け加えたり、想定していない前提を独自に設定したりして、意図とずれた回答が返ってくることがありました。
そういった動きが改善され、より意図を汲んだ回答をするようになっています。

総合的に見ると
これらの変化によって、「調査→整理→結論」という流れを細かく誘導しなくても、AIが自然とそれらしい形でまとめてくれるようになりました。

特に効果を感じるのは、仕様書の整理、文章の要約、レビューコメントの作成など、出力の形式や構成が重要になるタスクかなと思います。

今回の進化は、「AIの頭が良くなった」というだけでなく、「出力をそのまま実務で使いやすくなった」という方向の変化もあり、5.1と比べあらゆる面で改善されている印象です。
https://t.co/h7biJrtGbZ December 12, 2025

GPT-5.2 Prompting Guideを読んで、現場で再現性が出るプロンプト設計について整理してみます📝

GPT-5.2が出てから「モデルが賢くなったのにむしろ思った通りに動かない」という相談が増えました。これ能力不足ではなく“依頼の仕方”の問題。

GPT-5.2は①計画立てが上手くなり（デフォで足場を組む） ②基本は前より簡潔で③指示順守が強く④正確さ寄りに保守的で⑤ツールを多めに叩きがち、という性格が見えてきます。

つまりプロンプトは「お願い文」ではなく「仕様＋制約＋検証ルール」の塊にしないと、賢さが“余計な仕事”に変換されます。現場で効く勘所を8つに圧縮します。

①出力の形を最初に固定する。3〜6文、箇条書きは最大5つ、複雑タスクは“概要→What changed/Where/Risks/Next steps/Open questions”など、長さと型を具体的に書くとブレが激減します。たとえば「結論→理由→次の一手」まで固定し、最後に「ユーザーの依頼を言い換えない」まで入れるだけでも、無駄な前置きが消えます。

②スコープドリフトを禁止する。特にフロントエンドは「要求されたものだけ。追加機能・勝手な装飾は禁止。色やトークンを発明するな」を明文化した方が、レビュー工数が一気に落ちます。AIは“親切”で盛るので、親切を止めるのがPMの仕事です。

③曖昧さは質問でなく“選択肢”で潰す。要件が足りない時に質問攻めにすると会話コストが上がります。代わりに「解釈A/B/Cと前提」を提示し、どれで進めるかを選ばせる（または最小解釈で進める）と、要求整理と同じノリで回ります。ここで重要なのは“都合の良い決め打ち”をしないことです。

④長文コンテキストは“再接地”が鉄則。1万トークン級の資料や複数PDFは、まず関連セクションの短いアウトライン→制約の再掲→回答で、スクロール迷子を防げます。さらに回答は「どの章に基づくか」を紐づけると、後で検証しやすくなります。『どこを読んでそう言ったか』が追えるだけで、社内の信頼が段違いです。

⑤ハルシネーション対策は“禁止文”より“手順化”。『捏造するな』だけだと弱いので、「不確かな点は不確かと明示」「最近変わり得る事実は一般論で答える」「数字や根拠は出典に紐づかないなら出さない」までルール化します。法律・金融など高リスクは、最後に“自分の回答を再点検する”工程を入れるのが効きます（未記載の前提、根拠のない断言、怪しい数値の3点検）。

⑥エージェント運用は“報告の粒度”を締める。GPT-5.2は段取りが良い分、逐一実況しがちです。更新は1〜2文、フェーズが変わる時だけ、しかも『何が分かったか』を必ず含める、という縛りがあると、人間の集中が切れません。逆に実況を許すと、エージェントが“説明”にトークンを使い切ります。

⑦ツールは“いつ使うか”を明記し、並列を許可する。新しい情報やユーザー固有データは内部知識で補完しない、ID/URLを扱う時はツール優先、独立な読み取りは並列、書き込み後は「何をどこに変えたか＋検証」を短く復唱、まで書くと事故率が下がります。さらにPDFや表の抽出は、最初からJSONスキーマを渡し「無い項目はnull、推測禁止、返す前に取りこぼし再走査」と指示すると精度が上がります。

⑧長期ワークフローは“会話の圧縮”を前提にする。ガイドでは/Responses/compactで会話状態を損失を抑えて圧縮し、トークン上限を越える作業を継続できると説明されています。ここが地味に重要で、長い案件ほど『節目で圧縮して、同じプロンプトで再開する』運用が安定します。

加えて移行時は、モデルだけ先に切り替えてプロンプトは変えず、reasoning_effortを明示的に固定してからEvalsで基準を取り、回帰が出たら“型・制約・スコープ”の順に小さく直す、が王道です。なおガイドではGPT-5のデフォルト推論がmedium、GPT-5.1/5.2はnoneなので、ここを固定しないと『勝手に深く考えて遅い』や『急に浅くなって品質が落ちた』が起きます。PlaygroundのPrompt Optimizerで既存プロンプトを最小変更で最適化するのも有効です。

要するに、GPT-5.2時代のプロンプトは会話ではなく要件定義です。誰が読んでも同じ動きになる“制約の文章”を書ける人がこれからの仕事で無双します。
https://t.co/ipjYIqniZ2 December 12, 2025

あと、まさにChatGPTのGPT-5.2とかもそうだけど、もう各社のサービスが昔みたいにLLM単体が剥き出しになってるんじゃなくて、多機能なエージェント化しているから、それぞれが裏で全然違う能力を具備してることもあって、プロンプトなんて揃えても結果は全然違うよっていう。
アップデートでも変わるしね。
人間と同じで、常に相手と丁寧にコミュニケーションしたらええ。

『欲しいものをちゃんと伝える』
それだけ。 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

【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

俺もちょっと
流行りに乗っかろうかな…

んんっ！(咳払い)

OpenAIから
「GPT-5.2」が発表されたが

GPT-5.2は、

・表や資料を作る
・プレゼンを考える
・プログラムを書く
・画像を見て理解する
・長い文章の流れを覚える
・いくつもの作業を順番にこなす

といったことが、
より正確で速くできるようになった。

NotionやShopify、
Zoomなどの有名な会社も

「長く考える力」や
「自分で動く力（エージェント）」
が高いと評価している。

OpenAIはこのAIを
「テストで強いAI」ではなく、
「本当の仕事で役立つAI」
として作ったと発言。

その効果として、
これまで1日に40〜60分
節約できていた仕事時間が
さらに短くなるとかならないとか。

また、
「むずかしい試験で何点取れるか」
ではなく、
どれだけ社会や経済の
役に立つかを測る
新しい評価方法（GDPVal）
も使われている。

使った人たちからは、

・考えがまとまっている
・話がブレない
・結論が現実的

という声が出ている。

ある研究者が試しに
「海の中の不思議な世界を描いて」
と頼んだところ
1回で非常に完成度の高い
結果を出したそうだ。

まだ公開されたばかりなので、
これからさらに
興味深い使い方が出てくるだろう。

もう正直言うと、
「賢いAIが出た」
という話ではもうない。

GPT-5.2で一番やばいのは、
「知識量」ではなく
「仕事の代行精度」が
一段上がった点だと思う。

テストで強いAI
↓
実務で金を生むAI
↓
人間の「考える役割」が
静かに置き換わる

この流れが、
かなり現実味を帯びてきた。

しかも評価基準が
「難問を解けるか」から
「現実の仕事をどれだけ前に進められるか」
に完全にシフトしている。

言い換えれば、AIを作る側が
「賢さ」ではなく
「金と時間にどれだけ直結するか」
を評価軸に据え直したということだ。

これはつまり、
【勉強ができる人 vs AI】
ではなく、AIを使って
【成果を出せる人 vs 使わない人】
の戦いが
本格的に始まったということ。

GPT-5.2は
もうただの
「頭のいいツール」ではない。

人間の思考の一部を
肩代わりする存在になり始めている。

使う側に回るか、
気づいたときには置いていかれるか。
もうその段階だと俺は思ってる。 December 12, 2025