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

■ 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

美股AI板块暴跌与谷歌的竞争优势分析

一、美股AI板块集体暴跌：OpenAI成“股价毒药”
1. 核心事件与跌幅：2025年12月11日起，与OpenAI深度绑定的美股科技股集体下挫，博通单日暴跌11%，市值蒸发2192亿美元；甲骨文一度跌16%，最终收跌4.61%；美股AI八巨头（含微软、英伟达、Meta等）市值合计一夜蒸发5470亿美元（约3.8万亿元人民币），费城半导体指数重挫超5%，形成“踩踏式抛售”行情。
2. 博通的利润隐忧：博通2025财年第四季度财报虽超预期（营收180.2亿美元、每股盈利1.95美元），且手握730亿美元AI订单，但市场担忧集中于两点：一是AI业务毛利率低于非AI业务，盈利效率不足；二是与OpenAI的10吉瓦数据中心基础设施合同，2026年难贡献实质收益，大部分回报需等到2027-2029年，长期回报周期削弱短期业绩支撑。
3. 甲骨文的债务与订单风险：甲骨文2026财年第二季度营收（160.6亿美元）、云业务营收（80亿美元）均不及预期，虽剩余履约义务（RPO）达5230亿美元（含OpenAI 3000亿美元五年期算力订单），但市场质疑OpenAI履约能力——分析师估算OpenAI需2030年实现超3000亿美元年收入才能覆盖成本，而其当前“支出远超收入”。同时，甲骨文财务压力陡增，上财季自由现金流-132亿美元（远低于预期-52亿美元），2026财年资本开支上调至500亿美元，五年期信用违约掉期（CDS）升至2009年以来最高点，信用信心崩塌。
4. OpenAI的核心问题：OpenAI自身财务模型存致命缺陷，汇丰银行预测其2030年累计自由现金流缺口达2070亿美元；算力扩张计划脱离现实，建设33GW算力需万亿美元投资，250GW蓝图成本相当于美国去年GDP的1/3，且盈利模式模糊（无法通过广告变现、举债艰难）。此外，面对谷歌Gemini 3的竞争，OpenAI被动加速模型更新（4个月内三次迭代至GPT-5.2），但仅靠模型难抗衡谷歌全栈生态，履约能力与竞争力双重存疑。

二、谷歌成行业“避风港”：两大致胜“法宝”
1. 全栈自研生态：成本与效率优势：谷歌走“芯片-模型-云-应用”垂直整合路线，自研第七代TPU芯片（Ironwood）支撑Gemini系列模型与谷歌云（GCP），TPUv7的总拥有成本（TCO）比英伟达GB200服务器低44%，推理成本仅为对手的20%-30%。这种软硬协同不仅降低算力成本，还保障交付确定性，目前Anthropic、Meta等均计划接入谷歌TPU，TPU对外销售或催生9000亿美元规模业务。
2. 财务纪律与现金流安全：谷歌资本开支效率在巨头中领先，2026年预期资本支出占经营性现金流（CFO）的56%，远低于甲骨文的571.4%（最新财季数据）；谷歌云Q3营收152亿美元（同比+33.5%），生成式AI产品收入同比飙200%+，且拥有50亿全球用户、30亿Android设备覆盖，AI产品可瞬间触达海量用户，形成“数据-模型-应用”飞轮，2026年市值有望站稳5万亿美元。

三、行业趋势：从“算力狂欢”到“现实估值”
市场对AI行业的认知从“订单即未来”转向“盈利与效率优先”，短期AI基建相关板块（光模块、算力配套）因“订单兑现难、利润稀释”面临估值重排；中期看，行业利润将向“全栈生态（如谷歌）”“核心技术壁垒（如英伟达GPU、谷歌TPU）”集中，而依赖单一客户（如OpenAI）、缺乏成本控制能力的企业，将持续承压。#文字观点 December 12, 2025

【ChatGPTの「カスタム指示」、結局これを入れるのが一番快適でした。】

「AIとの会話、もっとテンポ良くしたい」 「質問返しが面倒くさい」 そう感じている人は、ChatGPTのパーソナライズのカスタム指示へ下段の「4つの鉄則」をコピペしてみてください♪

OpenAI公式の最新ガイド（GPT-5.2 Prompting Guide）をベースに、「余計なことは言わないが、気は利かせる」という最強のバランスに調整しました。

👇 【コピペ用】カスタム指示

振る舞いのルール
1．お世辞の禁止: 媚びへつらうような前置きや褒め言葉は不要です。温かく、かつ誠実・単刀直入に答えてください。
2．質問返しの禁止: 私に明確化のための質問をしないでください。
3．曖昧さの解決: 条件が曖昧な場合は、あなたが「最もありそうな意図」を推測し、そのパターンを網羅的にカバーして回答してください。
4．推測の明記: 確実な事実と、あなたの推測部分は明確に区別して記述してください。

💡 なぜこれが効くのか？

• ルール1（お世辞禁止）
公式ガイドでも「へつらうようなお世辞（sycophantic flattery）はノイズである」と定義されています。これを消すと回答の密度が上がります。
• ルール2＆3（質問禁止・網羅）
最新モデルは真面目すぎて、少しでも曖昧だとすぐ質問してきます（Conservative grounding bias）。あえて「質問禁止」にし、「分からないなら全パターン出して」と指示することで、一発で解決する確率が劇的に上がります。
• ルール4（推測の区別）
嘘（ハルシネーション）を防ぐための安全装置です。公式の「高リスク自己チェック」の考え方を応用しています。

一度設定しておけば、ChatGPTがお世辞や前置きを省いて単刀直入に回答し、こちらが少し曖昧に聞いても質問で止まらず“ありそうな意図”を汲んで複数パターンまで一気に提示してくれるようになります。

さらに、事実と推測を分けて書くルールでハルシネーション対策にもなり、毎回「仕事が早い優秀な秘書モード」で立ち上がる感覚になります。

新しいチャットを始めるたびに「仕事が早い優秀な秘書モード」で起動します。ぜひ試してみてください。
#ChatGPT #AI活用 #プロンプト #業務効率化 December 12, 2025

確かに、GPT-5.2になってからなんか釈然としない感じが増えたから5.1に戻した。必ずしも良くなるわけじゃないんだな……と。使い方によるかもだけどね。 December 12, 2025