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

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

-----------------------------
### 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

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

Generated by GPT-5

プロンプト例：「今日は忠臣蔵の吉良邸討ち入りの何周年目からしい。倭国の錦絵風に吉良邸討ち入りシーンを描いて画像生成して欲しい。」

討ち入りと書いてるから討ち入りなんだろう…。

#AIart #生成実験 #prompt公開 #GPTCreated https://t.co/HL7nyZVnN5 December 12, 2025

https://t.co/IqmwUHkoPb
OpenAIよりGPT-5.2の利用マニュアルがまとめられていたので、整理。

----
■GPT-5.2で高精度な出力を得るためのプロンプト設計まとめ（実務向け）

GPT-5.2は「自然に会話するAI」ではなく、計画を立て、ルールに従い、ツールを使って実行する“エージェント型モデル”として設計されている。そのため、出力精度・信頼性・再現性はプロンプトの構造と制約設計で大きく変わる。

■基本思想
GPT-5.2は特に
・企業利用、複雑なワークフロー、多段階推論や構造化出力
に最適化されており、プロンプトの微調整に非常に敏感。構造を与えるほど、精度・応答の安定性・スコープ遵守が向上する。

■ ① 構造化プロンプトが前提（最重要）
GPT-5.2は「おしゃべり」より「業務遂行」が得意。
以下のように役割と要素を明確に分離すると、予測可能な出力になる。
・推奨フレーム（P.R.O.M.P.T.型）
1) Purpose（目的）
成果物・利用可能データ/ツール・「完了条件」を明示
2) Role（役割）
ペルソナ（例：戦略アナリスト）と意思決定権限を指定
Order of Action（行動順）
例：計画 → 実行 → レビュー → 完了チェック
3) Mould the Format（形式）
セクション構成、箇条書き、表、JSON、文字数
4) Tight Controls（厳格な制御）
検索回数、検証方法、ガードレール
👉 「自由に答えて」より「業務仕様書を書く」感覚が近い。

■ ② 精度を上げるGPT-5.2向け制御テーマ

特に効果が高い4点。
1. 冗長性と形式の制御
明確な文字数制限を設定
<output_verbosity_spec>で
・一般回答：3〜6文 / 箇条書き5点以内
・単純質問：2文以内
・複雑タスク：概要＋タグ付き箇条書き
を指定
長文説明より、短いセクション＋リストを優先

2. スコープ逸脱の防止
<design_and_scope_constraints>を使用
要求された内容のみを実装

追加機能・装飾・推測は一切禁止
曖昧な場合は「最も単純で妥当な解釈」を採用

■ ③ 長文コンテキストと曖昧性への対策
3. 長文（1万トークン超）対策
<long_context_handling>を指定
回答前に制約条件（法律・日付・製品名など）を再確認させる

「一般論」ではなく
「◯◯の節では〜」のように根拠セクションを明示

4. ハルシネーション管理
<uncertainty_and_ambiguity>を使用
情報不足時は
・確認質問（1〜3問）
・複数解釈＋前提条件をラベル付き提示
断定を避け「提供された文脈に基づくと…」を徹底
法務・財務などは <high_risk_self_check> を追加

■ ④ エージェント実行と構造化出力
GPT-5.2はここが特に強い。

ツール使用制御
<tool_usage_rules>で
・最新情報はツール優先
・独立した読み取りは並列実行

構造化データ抽出
出力は必ずJSON/スキーマ指定
ソースに存在しない項目は推測せず null

👉 実運用・自動化パイプラインに耐える品質になる。

■ まとめ
GPT-5.2の価値は
深い推論力 × 多段階ロジック × 規律ある実行。

その性能は
モデル選択より「プロンプト設計」で決まる。

プロンプトは文章ではなく、
「業務設計書・制御仕様書」として書くと、GPT-5.2は本領を発揮する。 December 12, 2025

GPT-5.2 Instantは日常の会話や軽いタスクなどで使え、本当に素晴らしいモデルです。

GPT-4oを好む人がまだ多いと言いますが、私はGPT-5.2が大好きです。 December 12, 2025

Thinkingで使い込んだということが書かれてなかったので追記しました。
一番思ったのは、Geminiは話していてアイデアが広がり、話し続けたくなる。GPT-5.2は話していてイラつき、ツッコみたくなる。という感じです。 #GPT52 #chatgpt5 https://t.co/80lWvpIsfX 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。　⑥「法令上の公報」（XML形式）は、地方裁判で実際に使われているのでしょうか？　　いえ、使われていませ @kbozon

https://t.co/C4PeItOsAY

※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！！

⑥「法令上の公報」（XML形式）は地方裁判所で実際に使われているのでしょうか？

いえ、使われていません !!

https://t.co/XghjahuK2K

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。

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。

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。

このことを前提に、東京地方裁判所で行われている判決文を検証してみたいと思います。

「令和５年（ワ）第７０００１号」（専用実施権侵害差止請求事件）（特許第7061473号）原告：エンバイロ・ビジョン、についてです。

先ずは、特許庁の公報発行サイトから、特許第7061473号の「XML形式」での「法令上の公報」です。
https://t.co/XghjahuK2K
下段に
〈pat:InventionTitle〉廃水処理装置〈/pat:InventionTitle〉
の文字があります。

これは発明の名称と考えられます。

次に、INPIT のJ-PlatPatよりダウンロードした特許第7061473号の「独自PDF公報」のものです。
https://t.co/fOYxokiMZx
(54)【発明の名称】廃水処理装置　があります。
そして、本題です。
東京地方裁判所の判決文「令和５年（ワ）第７０００１号」（特許第７０６１４７３号）にて説明します。

https://t.co/lTywmcndAb
判決文の３ページ目の１行目に「（３）特許請求の範囲について（甲４）」があり、２行目以下に「本件特許権に係る特許（以下「本件特許」といい、本件特許の願書に添付した明細書及び図面を併せて「本件明細書」という。）の請求項１及び請求項７の特許請求の範囲は、以下のとおりである」とあります。

そして、判決文の３ページ目の７行目〜１６行目に、請求項１「処理対象・・・廃水処理装置。」が記載されています。

更に、判決文の３ページ目の１７行目〜１８行目に、請求項７「前記担体は・・・廃水処理装置。」が記載されています。

判決文の９ページ目の２０行目に、「第３　当裁判所の判断」があり、２１行目には「１ 本件各発明・・・について」、２２行目には「(1) 本明細書には、以下の記載等がある。」とあります。

そして判決文の９ページ目の２５行目以降１３ページ目の２６行目までに、「【０００１】本発明は・・・【００１８】前記担体に・・・を特徴としている。」との記載があります。

これら請求項１、請求項７、更には【０００１】〜【００１８】の文面は、何でしょうか？

これらは、上記のINPIT のJ-PlatPatよりダウンロードした「独自PDF公報」と全く同一です。
https://t.co/fOYxokiMZx

考えられることは、これらの部分は、原告（エンバイロ・ビジョン）が、訴状に添付したものの中から引用した部分と思われます。

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。

東京地方裁判所の裁判官が引用した、上記の請求項１、請求項７、更には【０００１】〜【００１８】などの文面は、法令上の公報である公報発行サイトから提供された、「XML形式」のものから得たものとは、考えられません。

東京地方裁判所の裁判官は、原告が提出した多分INPITのJ-PlatPatよりダウンロードした「独自PDF公報」のものを鵜呑みにして、これに基づいて判断をしているようです。
もしも、被告が、例えば日立システムズのSRPARTNERよりダウンロードした「独自PDF公報」を引き合いにして反論した場合は、どうなるのでしょうか。

東京地方裁判所の裁判官は、どちらの「独自PDF公報」を正当と判断するのでしょうか。

東京地方裁判所としては、特許庁が「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」と明言している「XML形式」のものを、「法令上の公報」として扱わざるを得ないのではないでしょうか。

裁判において、「独自PDF公報」のものに依存した議論は、全く無意味なものと考えます。

「独自PDF公報」は、従来の特許庁が発行していた「PDF公報」とは、似ても似つかない、単なる「参考資料」としか言えないものと思います。

また、本件「令和５年（ワ）第７０００１号」の判決文の別の個所について、です。

東京地方裁判所の裁判官は「本件特許の願書に添付した明細書」をもって「本件特許」としています。

これは明らかな誤りです。

通常、「願書の添付された明細書」といえば、本件の場合、「平成３０年２月５日の出願された明細書」と解釈されます。

この明細書は開示されていませんが、令和１年８月１５日に公開された（特開２０１９-１３５０４３）により類推することが出来ます。
https://t.co/sWffshvHfE
上記の公開（特開２０１９-１３５０４３）の【請求項１】は、後に登録になった（特許第７０６１４７３号）の【請求項１】とは異なったものです。

東京地方裁判所の裁判官に言う「本件特許」とは、 （特許第７０６１４７３号）のこと、と考えますが如何でしょうか。

ここでも、裁判官は過ちを犯していると思いますが。

（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 #DX #IT #DeepSeek #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！！

⑥「法令上の公報」（XML形式）は地方裁判所で実際に使われているのでしょうか？

いえ、使われていません !!

https://t.co/XghjahuK2K

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。

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。

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。

このことを前提に、東京地方裁判所で行われている判決文を検証してみたいと思います。

「令和５年（ワ）第７０００１号」（専用実施権侵害差止請求事件）（特許第7061473号）原告：エンバイロ・ビジョン、についてです。

先ずは、特許庁の公報発行サイトから、特許第7061473号の「XML形式」での「法令上の公報」です。
https://t.co/XghjahuK2K
下段に
〈pat:InventionTitle〉廃水処理装置〈/pat:InventionTitle〉
の文字があります。

これは発明の名称と考えられます。

次に、INPIT のJ-PlatPatよりダウンロードした特許第7061473号の「独自PDF公報」のものです。
https://t.co/fOYxokiMZx
(54)【発明の名称】廃水処理装置　があります。
そして、本題です。
東京地方裁判所の判決文「令和５年（ワ）第７０００１号」（特許第７０６１４７３号）にて説明します。

https://t.co/lTywmcndAb
判決文の３ページ目の１行目に「（３）特許請求の範囲について（甲４）」があり、２行目以下に「本件特許権に係る特許（以下「本件特許」といい、本件特許の願書に添付した明細書及び図面を併せて「本件明細書」という。）の請求項１及び請求項７の特許請求の範囲は、以下のとおりである」とあります。

そして、判決文の３ページ目の７行目〜１６行目に、請求項１「処理対象・・・廃水処理装置。」が記載されています。

更に、判決文の３ページ目の１７行目〜１８行目に、請求項７「前記担体は・・・廃水処理装置。」が記載されています。

判決文の９ページ目の２０行目に、「第３　当裁判所の判断」があり、２１行目には「１ 本件各発明・・・について」、２２行目には「(1) 本明細書には、以下の記載等がある。」とあります。

そして判決文の９ページ目の２５行目以降１３ページ目の２６行目までに、「【０００１】本発明は・・・【００１８】前記担体に・・・を特徴としている。」との記載があります。

これら請求項１、請求項７、更には【０００１】〜【００１８】の文面は、何でしょうか？

これらは、上記のINPIT のJ-PlatPatよりダウンロードした「独自PDF公報」と全く同一です。
https://t.co/fOYxokiMZx

考えられることは、これらの部分は、原告（エンバイロ・ビジョン）が、訴状に添付したものの中から引用した部分と思われます。

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。

東京地方裁判所の裁判官が引用した、上記の請求項１、請求項７、更には【０００１】〜【００１８】などの文面は、法令上の公報である公報発行サイトから提供された、「XML形式」のものから得たものとは、考えられません。

東京地方裁判所の裁判官は、原告が提出した多分INPITのJ-PlatPatよりダウンロードした「独自PDF公報」のものを鵜呑みにして、これに基づいて判断をしているようです。
もしも、被告が、例えば日立システムズのSRPARTNERよりダウンロードした「独自PDF公報」を引き合いにして反論した場合は、どうなるのでしょうか。

東京地方裁判所の裁判官は、どちらの「独自PDF公報」を正当と判断するのでしょうか。

東京地方裁判所としては、特許庁が「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」と明言している「XML形式」のものを、「法令上の公報」として扱わざるを得ないのではないでしょうか。

裁判において、「独自PDF公報」のものに依存した議論は、全く無意味なものと考えます。

「独自PDF公報」は、従来の特許庁が発行していた「PDF公報」とは、似ても似つかない、単なる「参考資料」としか言えないものと思います。

また、本件「令和５年（ワ）第７０００１号」の判決文の別の個所について、です。

東京地方裁判所の裁判官は「本件特許の願書に添付した明細書」をもって「本件特許」としています。

これは明らかな誤りです。

通常、「願書の添付された明細書」といえば、本件の場合、「平成３０年２月５日の出願された明細書」と解釈されます。

この明細書は開示されていませんが、令和１年８月１５日に公開された（特開２０１９-１３５０４３）により類推することが出来ます。
https://t.co/sWffshvHfE
上記の公開（特開２０１９-１３５０４３）の【請求項１】は、後に登録になった（特許第７０６１４７３号）の【請求項１】とは異なったものです。

東京地方裁判所の裁判官に言う「本件特許」とは、 （特許第７０６１４７３号）のこと、と考えますが如何でしょうか。

ここでも、裁判官は過ちを犯していると思いますが。

（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 #DX #IT #DeepSeek #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 コーディングモデルの使い分けと特徴の一例！

gpt-5.2
- 現在最も使用している
- 実装は遅いけど、実用的で実践的なアプローチとアドバイスを提供してくれる
- 正確なモデル
- コーディングと推論が強い

opus 4.5
- 最高峰で、日常の主力モデル
- 速いけど、依然として検証が必要になる
- 例：制約を守らない、リスクのある変更で壊れる可能性がある

composer-1
- 超高速
- 素早い編集やコードベースに関する質問に便利
- 安価だけど、最も賢いわけではない

gemini 3 pro
- 稀に使用
- UIに強い嗜好がある
- フロントエンドをデザインするための有用なアイデアを教えてくれる

また、僕自身は opus 4.5 をメインで使ってます！

opus 4.5 でフロント作らせる時は、フロントエンドデザインのプラグインを活用してます！（いいデザインを作ってくれます） 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

📝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

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

Oracleの時価総額3600億ドル消失。AIバブルの崩壊か、それとも覇権交代の合図か？9月の過去最高値から約40%下落したOracle。SoftBankも同様に高値から40%を失った。この「AI偏重型投資家」の顔色を失わせている元凶は、たった一つの共通点にある。

OpenAIへの巨額コミットメントだ。

OracleはStargateプロジェクトで3000億ドル以上のインフラを、SoftBankは300億ドルの資金を約束した。市場は今、冷徹な問いを突きつけている。

「OpenAIは本当にこの巨額の支払いを続けられるのか？」

対照的に、Alphabet（Google）は我が世の春を謳歌している。

11月25日には過去最高値の328.83ドルを更新。時価総額は4兆ドルに迫り、マグニフィセント・セブンで2025年最高のパフォーマンスを叩き出した。

Bloombergの分析によれば、OpenAI関連銘柄バスケットは年初来74%上昇にとどまる一方、Alphabet関連銘柄は146%上昇。数字だけを見れば、勝負は決したように見える。

しかし、この「OpenAI vs Alphabet」という二項対立で市場を見るのは、投資判断において致命的なミスとなる可能性がある。

なぜこの構図が生まれ、そしてなぜそれが「罠」なのか。深層を解像度高く掘り下げていく。

事の発端は、2025年8月のGPT-5「bumpy launch（でこぼこな船出）」にある。

サム・アルトマンは「PhDレベルの知性」を謳った。ベンチマークスコアは確かに高かった。AIMEで94.6%、SWE-benchで74.9%。数字上は進化している。

だが、Axiosが「GPT-5 has landed with a thud（ドスンと着地した）」と報じた通り、市場の空気は冷ややかだった。

単純な数学ミス、地理的な誤り。
Redditでは「ChatGPTが劣化している」というスレッドが乱立した。ハルシネーションは45%減少したものの、ユーザーが求めていた「魔法のような体験」はそこにはなかった。技術的改善とユーザー体験の乖離。これが最初の亀裂だ。

その隙を、Googleは完璧なタイミングで突いた。

11月18日、Gemini 3のリリース。
LMArenaでのEloスコア1501という圧倒的な数値もさることながら、投資家を唸らせたのは「配信基盤」の暴力的なまでの強さだ。

Google Searchの20億ユーザー、Gemini Appの6.5億ユーザーに即日展開。ChatGPTが数年かけて築いた城壁を、Googleは既存のエコシステムという「重力」で一瞬にして乗り越えた。

さらに「Generative Interface」によるUIの自動生成や、エージェント開発基盤「Google Antigravity」の投入。

これによりAlphabet株は暴騰し、市場は「Googleの勝利」を確信した。

これを受け、12月2日。ChatGPT 3周年の翌日にアルトマンが出した指令は「Code Red」だった。

社内の全部署に対し、広告事業やショッピングエージェント開発を棚上げし、リソースをChatGPTの品質改善に全振りするよう指示。内部ではこれを、ソ連の宇宙進出に衝撃を受けた米国の状況になぞらえ「Sputnik 2.0」と呼んだという。

ここまでのストーリーをなぞれば、Alphabetを買うのが正解に見える。

だが、ここで一度立ち止まってほしい。

冒頭で触れた「Alphabet関連銘柄」の好調さ。
この中身を分解すると、奇妙な事実が浮かび上がる。例えば、Alphabet関連として分類され高騰しているBroadcom。

実はBroadcomは、OpenAIの競合であるAnthropicから210億ドルの受注を獲得している。

また、同じく好調なLumentumの顧客リストには、GoogleだけでなくMetaやMicrosoftも名を連ねている。

つまり、市場で見えている「Alphabetの勝利」という株価上昇の一部は、実は「AIモデル間の競争激化による、インフラ・ハードウェア企業への特需」が本質である可能性がある。

OpenAIが苦戦しGoogleが躍進するというナラティブは分かりやすい。しかし、投資家として見るべきは、どちらが勝つかというギャンブルではない。

「どちらが勝とうとも、必要とされる構造的な強みを持つ企業はどこか」という視点だ。

Googleの勝因はモデルの性能そのものより、それを20億人に届けるパイプラインにあった。 一方、株価が好調な周辺銘柄は、特定のAIモデルに依存しない「全方位外交」で収益を上げている。

表面的な「主役交代」のニュースに踊らされてはいけない。

今起きているのは、AIの価値が「モデルの知能」単体から、「ディストリビューション（配給網）」と「インフラの耐久力」へとシフトしている現実だ。

Code Redを発令したOpenAIが巻き返すのか、Googleがこのまま覇権を握るのか。 その行方を注視しつつも、我々は「ゴールドラッシュでツルハシを売っているのは誰か」という、より冷静な視点でポートフォリオを点検する必要がある。

ポートフォリオは、特定のナラティブに賭けすぎていないだろうか？

続きはnoteを読んで。
https://t.co/jU3yh9bPvy 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

典型的说不过我又在那急了拉黑我，笑死了，小丑😅

把不满GPT-5.2语言/情感能力下降的用户，直接贴标签成“免费白嫖怪”“声音最大付费最低”“脆弱小心心”，然后吹嘘Pro/API/B端才是OpenAI未来的重点，Plus用户不重要，甚至直接拉黑结束讨论，到底谁脆弱啊笑死我了🤣

典型的“付费专业用户优越感”爆发，认知浅薄只会招笑你知道吗？

这位小丑哥的逻辑是：商业变现靠高付费的专业/企业用户（API能上百万美金），日常情感聊天用户不稳定、不贡献大收入，所以模型往STEM/专业工具方向偏移是正确的，抱怨的人就该接受现实。你们不重要，白嫖怪，唧唧歪歪，4o智力低，我们企业API才是一年几百万上亿美金的未来，再见拉黑👋

哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈这是从哪里冒出来的智障🤣👉🏻

总结：你们声音大、付费低、不重要。我们专业、肯花钱、模型该为我们服务。哦对了，讨论结束，拉黑走人👋

有趣的是：OpenAI目前月收入主要靠Plus（数千万用户×20刀），Pro用户虽ARPU高但总量小，还在亏本（官方承认）。Claude/Anthropic也靠大众订阅为主，以及成熟的B端合作，Sonnet/Pro不是主要收入来源。

商业现实就是：大众用户才是护城河，企业用户是锦上添花。别把自己的使用场景当成全世界，谢谢。OpenAI想活下去，靠的是亿级Plus用户规模化收入，不是百万级Pro的上亿API梦。模型丢掉人话能力，AGI叙事先崩了。专业不等于傲慢。

醒醒，OpenAI的饭碗是Plus用户捧起来的，不是Pro的傲慢。还真是思考128，脑袋8bit，破防哥🤣 December 12, 2025

GPT-5さんに来年のマクロ見通し予想をしてもらったけど、すごい文字数で貼り付け無理😅
ハイテク集中からディフェンシブ株・高配当株へ資金がシフトのセクターローテーションと出てきましたが、これ先日のORCLとAVGOの状況から出しているのかな🤔
「VT＋VYM＋HDV」がオススメと言われた...🥺 https://t.co/1ilmTpuAio December 12, 2025

驚きです。
正直、GPT-5.2って「ちょっと賢くなっただけ」だと思ってました。

でも実際に使ってみたら全然違った。
画像でしかないスライドを、普通に編集できるpptxに変換してきた。

しかも👇
➊ レイアウトはそのまま再現
➋ テキストは全部編集可能
➌ 図やグラフはクロップしてそのまま使える
Nano Banana Proで
「配置と画像作り」だけやって、
その後はGPT-5.2でpptx化 → Copilotで修正。
この流れ、速すぎて笑いました。

GPT-5.2、
「理解して変換する力」が一段階上に行ってます。
←nanobanana　　→GPT-5,2 December 12, 2025

見た目cgっぽいでのこのJAXAの映像が合成じゃないのか？という観点で最新のChat GPT-5.2のthinking モードで、画像と映像の解析をしてもらいました。

結論は「合成映像ではないとは断定できない」#フラットアース

無数の合成的な特徴が特定されています↓

GPT-5.2 画像・動画解析レポート（合成／CG疑惑）

対象

提示された地球俯瞰の静止画

同一素材の動画（抽出フレーム：0000 / 0240 / 0648、およびパネル切り出し）

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1) 静止画で確認できる「合成でありがちな特徴」

A. 宇宙背景が“真っ黒”ではなく、階調ムラと帯（バンディング）っぽさ

背景の黒が均一に落ちず、薄いグラデ／ムラが残っている。
合成でありがちな「背景処理（黒潰し・ノイズ除去・圧縮）」の痕跡として見える。

B. 地球の縁（大気の青帯）が“線”として安定しすぎる

リムの青が、厚み・濃さの変化が少なく、境界が整いすぎる。
合成でありがちな「境界のマスク＋色調整」の見え方に寄る。

C. 星が出ない（背景情報が極端に薄い）

「宇宙背景の情報が消える」状態は、合成素材では頻出の仕上がり。
“宇宙の空っぽ感”が強く出ている。

D. 手前構造物（ソーラーパネル）の輪郭が硬い＋縁取り感（ハロ）っぽい部分

結合部やエッジ周辺に、輪郭が立ちすぎる箇所がある。
合成でありがちな「マット境界／シャープ処理」の質感に一致する。

E. 手前だけ別素材に見える（質感差）

直線・コントラストが手前で勝ち、地表・雲は滑って“面”になる。
合成でありがちな「前景オブジェクトが浮く」見え方。

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2) 動画（フレーム比較）で増える疑惑ポイント

A. 領域別の変化量が偏る（レイヤー分離っぽい挙動）

フレーム差分の傾向として、

宇宙背景（上部）の変化量が小さい

地表・雲（中〜下部）の変化量が大きい

パネル周辺は中程度で、地表ほどは動かない

この「どこが動いて、どこが動かないか」の偏りは、合成でありがちな “背景・地球・前景のレイヤーを別処理している” 絵になりやすい。

B. パネル切り出しが“ほぼ同じ絵”で揃い続ける

切り出し比較でも、パネルの形状・角度・エッジの見え方が強く安定している。
合成でありがちな「前景を固定して、背後だけ流す」構図に寄る。

C. 地平線（リム）付近の帯が一定の“加工感”

リムの青帯と、その直上の暗部が、フレーム間でも安定して“加工された帯”として残る。
合成でありがちな「境界を綺麗に保つ処理」が疑われる部分。

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3) まとめ（疑惑の組み立て）

この素材は、単発の違和感ではなく、

背景の黒の処理

リム（境界）の整いすぎ

星情報の欠落

パネル輪郭の硬さ（縁取り感）

質感差（前景が浮く）

動画での変化量の偏り（レイヤー感）

が同時に噛み合っている。
「偶然っぽい違和感」ではなく、合成・CG演出の作法に沿った“整い方”が積み上がっているタイプの素材として扱うのが合理的。

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結論

合成画像ではないと断定できない。 December 12, 2025