この動画は、ChatGPT-5の登場に向けて現在から準備できるプロンプティング技術について解説したものである。OpenAIをはじめとする主要なAIモデル開発企業の公開ガイドラインを基に、将来のAIとの効果的な対話方法を現在のモデルで実践しながら身につける方法を提案している。極度の具体性、豊富なコンテキストの活用、多段階ワークフローの設計、構造化された出力の要求など、次世代AIとのパートナーシップを構築するための実践的なアプローチが紹介されている。
ChatGPT-5への準備は今から可能
ChatGPT-5に向けて今から準備することは可能です。精神的な準備という意味ではありません。AGI（汎用人工知能）について大きな議論を交わすという意味でもありません。そういった議論は十分にありますし、今後も続いていくでしょう。
私が言いたいのは、偉大なウェイン・グレツキーの言葉にあるように、パックが向かう方向に向かってスケートすることが可能だということです。人工知能の現在のトレンドから、私たちのプロンプティングがどこに進化する必要があるかを実際に把握することができるのです。
これが私の焦点となっています。私はOpenAIから得られる公開ガイドライン、他の主要なモデル開発者から得られる公開ガイドラインを活用しようとしています。なぜなら、ネタバレになりますが、私たちはシングルトン世界と呼ばれるものには住んでいないからです。これは一つの人工知能しか存在しない世界ではありません。
魚が水を持つように、あなたは人工知能を持つことになります。それはあらゆる場所に存在することになります。あなたのデバイス上にローカルに、グローバルに、複数のモデル開発者から提供され、私たちはまだその世界に進化している最中です。それはあなたが望むほどクリーンでシンプルでシームレスではありません。あなたの冷蔵庫はまだあなたと議論しませんが、私としてはそれに感謝しています。しかし、その原理はそこにあり、兆候は明らかです。
GPT-5の動向から読み取れること
GPT-5を見るとき、すべてのモデルがトレンドしている方向に基づいて、プロンプティングがどこに向かっているかについて意見を持ち始めることができるほど十分に知っていると言うのは合理的だと思います。そして、私たちはそれに向けて書き始めることができます。今日のモデルの最良の部分を活用しつつ、ChatGPT-5に向けても準備するプロンプトを書くことができるのです。これが私が考えていることです。
アーキテクチャについて考える
まず第一に、アーキテクチャを見てみましょう。ChatGPT-5について、公開された声明から知っていることで、今日のモデル、Claude 4、Grok 3、Gemini 2.5 Pro、o3およびo3 Proモデルでも有用なプロンプトに推論できることは何でしょうか。いくつかのアイデアを提案させていただきます。
第一に、極度の具体性は集中メカニズムです。これらのモデルは非常に大きく、GPT-5はさらに複雑な制約を処理するでしょう。今、正確な仕様をマスターすれば、文字数を指定できるなら、フォーマットを指定できるなら、要件を番号で指定できるなら、場合によってはXMLタグを使用できるなら、その具体性はこれらのモデルを圧倒するのではありません。実際に、有用な方法でそれらを集中させるのに役立ちます。
第二に、テキストは通貨です。現在のモデルは10万トークン、20万トークンを処理します。GPT-5について、公開される仕様がどうなるかはわかりませんが、年末までに数百万トークンに向かう未来に向かっていると考えるのは非合理的ではありません。
豊富なコンテキストを前面に読み込む習慣を身につけ始めてください。2文の説明の代わりに、オペレーターであれば、チャットウィンドウでただチャットしているだけであれば、多くのコンテキスト読み込みを行う習慣を身につけてください。ドキュメントを投入し、あなたの完全な声明、完全な感情、完全な思考、完全な音声声明を投入してください。音声を使用している場合は、そのコンテキストを完全に読み込んでください。完全な状況、制約、履歴です。
オペレーターには完全なコンテキストと言いましたが、プロダクションプロンプトを実行している場合も同様に真実です。そのコンテキストウィンドウを最大限に活用できる立場に立ちたいのです。なぜなら、これらのモデルは実際に数十万トークンでの推論を処理するように、そして潜在的には近いうちに数百万トークンウィンドウまで処理するように、ますます構築されているからです。
そこに何を入れているかを考えてください。これについて全体のビデオがあり、コンテキストを舵として、そしてコンテキストが潜在空間を通るあなたの旅を形作るものとして話しました。そこであなたは決定論的コンテキストを提供し、それがあなたのLLMエージェントが発見する確率論的コンテキストを形作ることになります。これはまだ持つべきマインドセットです。
コンテキストの重要性と効率性
私が今焦点を当てているのは、決定論的コンテキストに多くを入れることができるというアイデアです。プロダクションプロンプトを実行していて、それを1日に数百万回実行している場合は、トークン効率を求め、できる限り節約したいでしょう。それは異なる使用ケースです。
非常に完全な答えを得ようとしていて、チャットスクリーンにいる場合や、Claude Codeを使用している場合は、そのコンテキストを読み込んでください。Claude Codeがコードベースの可能な限り多くを見ることができるように、それを指向させたいすべてのMCPサーバーに向けてください。多くのコンテキストを与えてください。
ただし、コンテキストは関連性を保ってください。おばあちゃんのチキンスープのレシピのようなもので読み込もうとしているわけではありません。実際に関連性のあるものにしたいのです。
つまり、具体性は集中装置、コンテキストは通貨です。
第三に、多段階ワークフローがますますネイティブになってきています。これらは回避策ではありません。もはや、プロンプトを旅に連れて行くことができないと仮定する必要はありません。ますます、単一のプロンプトの過程でプロンプトを旅に連れて行くことができるようになっています。
今日のモデルでは、それが可能な限り真実ではないという兆候がまだあることを最初に認めます。現在、モデルを複数の思考段階を通して連れて行く方が、各段階で別々のドキュメントである複数のドキュメント作成段階を通して連れて行くよりも簡単だと思います。これは、GPT-5で、または その直後に、非常に迅速になくなることを期待しています。
ですから、プロンプティングの際には、多段階ワークフローをAIにネイティブなものとして考え始めてほしいのです。全体のワークフローを求めてください。これは具体性に戻ります。
第四に、構造化された出力はベースラインです。ですから、ただ思考を求めるのをやめてください。スコアカードを要求し、マトリックスを求め、テーブルを求めてください。o3にいる場合、冗談ですが、とにかくテーブルを提供してくれます。段階的計画を求め、ドキュメント内で構造化された出力を求めてください。
出力でより多くの具体性を与えるほど、あなたが探しているものをより多く得ることができます。これは必ずしも新しいことではないと思います。しばらくの間、これについて話し始めていましたが、GPT-5の文脈に入れていませんでした。GPT-5は、これらのベストプラクティスのプロンプトアーキテクチャの価値を強化することになるでしょう。
プロンプトデザインの原則
プロンプトデザインを見てみましょう。質問的原則を持つ必要があります。最良のプロンプトは、モデルが質問をすることを期待します。GPT-5は、OpenAIがDeep Researchで実践したことの一部を取り入れ、質問をすると仮定します。モデルがより積極的になろうと努力するのを見ると、Anthropicは今これを行っていますが、あなたが求めているかどうかにかかわらず、時々モデルが質問をすることにより重点を置くのを見ることになるでしょう。しかし、それを奨励するのは常に良いことです。
第二に、プロンプトデザインにおいては、自己評価ループを組み込むことです。すべての主要なプロンプトには、作業をチェックし、作業を検証し、特にモデルがより広い世界にアクセスできるようになるにつれて、私が話す確率論的コンテキストを見るチェック機能が必要です。それを使用するよう求め、評価するよう求めてください。
第三に、トレードオフを強制し、優先順位付けを強制することです。AIにヘッジさせないでください。気づいたことがありますが、o3 Proでも、2つの選択肢を与えると、多くの場合、余地を与えれば、妥協的な決定で戻ってくることが多いのです。ヘッジさせないでください。選択させ、ランク付けさせ、カットさせてください。これは基本的に大規模言語モデルに批判的に考えることを教えているスキルであり、あなたが批判的思考を重視していることを示しています。それを押し進めてください。
最後の原則は、古い公式の一部がまだ機能することを覚えておくことです。コンテキストを与え、制約を与え、目標を与える場合、それらすべてについてより正確であるほど、よりスケールできるようになります。
人々は役割について尋ねます。見てください、トーンには役立つことがあります。初期のモデルではより役立ちました。重要なのは、役割を指定するかどうかではありません。重要なのは、モデルが何をする必要があるかの絵を明確に描くことができるかどうかです。そうすれば、それを実行しに行くことができます。
正確な言葉よりも、そのコンテキストの精度が重要です。LLMが非常に大きくなったため、言葉遣いのバリエーションを理解できるようになりました。マジックワードは、2023年のようなマジックワードではありません。そして、それが2025年の役割に関する議論の多くが生まれた場所だと思います。
「優秀なマーケティング担当者のふりをしてください」というのは、マジックワードとして普及しました。私たちは他の方法で潜在空間に入ることができます。私たちが望むマーケティング出力について話すことで、はるかに具体的に潜在空間に入ることができます。大規模言語モデルは成長し、私たちも成長することができます。
メタレッスンとプロンプティングの本質
これを考える際に、いくつかのメタレッスンを持ち帰ってほしいと思います。
プロンプトは思考ツールです。それらは、あなたが思考する機械に与える思考ツールです。実際には委任ツールではありません。それらは、AIと同じくらいあなたの思考を構造化します。ChatGPT-5は、あなたの思考を置き換えるべきではありません。それを増幅するべきです。これは私がこのチャンネルで何度も何度も強調していることです。
第二に、良いプロンプトは方向性によって教えることです。モデルがどう考えるかを学びながら、それにあなたがどう考えるかを教えます。これは実際に共生関係です。あなたはモデルとどう働くかを学び、モデルはあなたがどう考えるかを学んでいます。私たちが住む奇妙な新しい世界へようこそ。
第三に、具体性は解放的です。直感に反しますが、制約がきつければきついほど、出力について具体的であればあるほど、創造的ビジョンで望むものを得ることができるようになります。これらの画像拡散モデルの並外れた画像生成プロンプトがどれほど具体的かに、私は継続的に驚かされています。
それらを見て、「うわあ、誰がそんな具体的なプロンプトを思いついたんだ？」と思います。そして、それは機能し、輝かしく美しく創造的な何かを生み出します。私は都市の3Dアイソメトリックビューを制作して楽しんでいましたが、それは非常に具体的なプロンプトです。
ですから、具体性を、LLMのキャンバス上で描きたいものを描くための細い筆を持つことを学ぶこととして考えてください。規律を持つ価値があります。
第四に、複雑な作業をプロジェクトマネージャーであるかのように段階化することです。私は今、実行したい複数の複雑な研究パターンがあり、コンテキストウィンドウをクリーンに保ちたい場合、それらの複数の研究努力を4、5、6個のサブ出力に分割し、チャンクします。これらは、それ自体が7、8、10、12ページのドキュメントを生成し、その後、統合ステップとして、これらすべてをより大きな部分に、より大きな研究プロジェクトに引き込み始めます。
その複雑な作業を段階化する必要があります。GPT-5について興味深いことの一つは、GPT-5が展開されるにつれて、その段階化の習慣が少し緊張状態にあるかもしれないということです。
私は、GPT-5で、事実上幻覚がなく、プロジェクトが進化するにつれて誤解がない状態で完了することがわかっている巨大な多段階プロジェクトを与えることができる世界に到達するとは期待していません。その理由の一部は、LLMが研究を行う際に私たちが経験するのと同じ学習プロセスを経るからです。
ですから、ウォーターフォールソフトウェアスタイルのように、これがあなたがやろうとしているすべてのことで、何も変わらないと事前に指定するのは少し奇妙でしょう。ウォーターフォールソフトウェアを構築したことがある人なら、それは決してうまくいかないと言うでしょう。そんなことはありません。
代わりに、実際に価値を構築し、それが機能するかどうかを確認し、続けることができる場所に到達したいのです。私が機能すると思うプロンプティングアプローチは、アジャイルが機能するのと同じような理由で機能します。私たちは、モデルがどう考えているかを学ぶためにプロンプティングし、再びプロンプトするために戻ってきます。
このプロセスはGPTでもまだ機能すると思いますし、チャンクすることに価値があると思います。ですから、プロジェクトマネージャーのように考え、作業を委任し、チャンクする方法について考えることが重要になるでしょう。
AIとのパートナーシップの未来
続けることもできますが、GPT-5に興奮しています。最後に指摘したいことは、私たちはAIが助けるかもしれない、助けることができるから、AIとのパートナーシップをどう構造化するかに移行しているということです。
能力を仮定し、私たちを前進させるのに役立つアーキテクチャパートナーシップに焦点を当てる必要があります。私がプロンプティングについて話すのは、人々が今AIでプロンプティングを学び、理解し、検索し、取得するからですが、実際に一歩下がると、私はパートナーシップのアーキテクチャについて話しているのです。私たちの心がどう接続するかのアーキテクチャについて話しています。共有コンテキストを開発し始める方法について話しています。
これが役立つことを願っています。プロンプティングに関する私がまとめた巨大な139ページのドキュメントには、これについてもっと多くのことがあります。Substackのリンクでアクセスできます。まあ、139ページで、机に頭を打ち付けるような感じでしたが、主要なモデル開発者のプロンプティングガイドと相互参照でき、異なるモデル間で機能することを確認でき、私はオタクなので、書くのが楽しかったので、価値がありました。それでは、乾杯！
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