この動画は、ChatGPT-5のシステムプロンプトの詳細な分析を通じて、新しいAIモデルの特性と効果的な活用法を解説している。ChatGPT-5は従来の対話型AIから大きく進化し、積極的に実行するエージェント的な性質を持つことが明らかになった。動画では、このモデルが「とにかく実装する」バイアスを持ち、仕様書ベースでの指示を好むという特徴を詳しく説明している。また、従来の反復的な会話スタイルから、明確な仕様定義による一発完結型のプロンプトへのパラダイムシフトが必要であることを強調している。さらに、キャンバス機能やメモリ機能を活用した新しいワークフローの可能性と、企業レベルでの活用に向けたOpenAIの戦略的方向性についても言及している。
ChatGPT-5のシステムプロンプト深掘り分析
私はここ数時間、ChatGPT-5のシステムプロンプトをめちゃくちゃ深く掘り下げて調べてたんや。システムプロンプトっちゅうのは、リークされた時に理解するのがめっちゃ重要でな、プロダクトがローンチしてから大体数日後には確実にリークされるもんなんや。今回はElder Plyusっちゅうネット上の有名人がおって、こいつはプロンプトをリークする癖があるんやけど、そのおかげでこの情報が手に入ったわけや。
そんでElder PlyusがGitHubに投稿したプロンプトリークを研究したんや。これをコメント欄に貼っとくから見てもらえるで。重要なんは、プロンプト自体を理解するだけやなくて、そのプロンプトがどうやってGPT-5のやり取りを形作るか、そしてそれが他のモデル、例えばClaude、Gemini、ChatGPT-4oと比べて、あんたのプロンプト行動にどんな意味を持つかっちゅうことなんや。
「とにかく実装」バイアスの正体
一番に言いたいのは、システムプロンプトから分かることやけど、GPT-5には異常なほどの「とにかく実装しよう」バイアスがあるっちゅうことや。つまり、「進めてもええか？」なんて聞く代わりに、可能な限りとにかく進めるんや。最大でも明確化のための質問を1つするだけで、それもプロンプトに直接書いてあることやねん。その後は実行モードに入るんや。
これは意図的なパラダイムシフトで、チャットボットを個人的な役立つ従業員や助手として位置づけるんやなくて、完全にエージェント的な同僚に移行させてるんや。
これが重要な理由は、5回のやり取りが必要やった作業が、今度は1回で済むようになるからや。そして、あんたが知らず知らずのうちにプロンプトに含めてしまった間違った前提が、役立つ明確化の代わりに、見た目は綺麗やけど実際は災難みたいな結果に複合的に発展してまうんや。やから、ChatGPT-5と仕事する時は、このやつがとにかく実装したがってるっちゅうことを頭に入れといてや。
私はこいつを「クレイジーなPM（プロダクトマネージャー）」って面と向かって呼んでるねん。それくらい実装を急ぐことに異常に興奮してるからや。
仕様書重視への転換
仕様の部分についても話さなあかん。これが私が強調したい2つ目の大きなポイントや。私らは今まで、お互いに会話して、だんだんと意味に辿り着くような反復的な会話を書くことに慣れてたんや。
これはClaudeではうまくいってたし、今でもうまくいく。ChatGPTの初期モデルでもうまくいってたし、Geminiでもうまくいってた。でも、このモデルから最大限の価値を引き出すためには、会話から仕様書を書くことに移行せなあかんのや。そんで、「それは私には向いてない、いらない」って手を振り上げる人もおることは分かってる。
でも、これがOpenAIが実際にこれらのモデルにもっと有用な仕事をさせることになった時の結論なんや。あんたの意図をもっと高度にせなあかん。仕様書を書かなあかん、ただの会話やなくて。これはプロンプトエンジニアリングに戻ってくる話や。やから、ChatGPT-5をChatGPT-4みたいに扱ったらあかんのや。反復的に改良していくことはできひん。
明確な成果物、明確な前提、明確な制約を持って、最初の一発で決めなあかん。例えば、「私の価格戦略を手伝って」って言う代わりに、「B2B SaaSの価格設定フレームワークを使ってほしい。とても明確なトレードオフを持つ3つのオプションが必要や。400語以下にして、創業チームが決定できる状態にしてほしい。エンタープライズ価格のオプションは除外してくれ」って言うんや。
2つ目のプロンプトの方がずっとええ結果が得られるで。これは常にある程度は真実やったんやけど、過去の他のモデルでは完了させることにそんなに積極的やなかったから、後で改良する機会があったんや。
GPT-5の重要な必須プロンプト要素
システムプロンプトからの3つ目のポイントは、GPT-5には重要で妥協できないプロンプト要素があるっちゅうことで、これまでは初期プロンプトでそれほど重要やなかったかもしれんもんなんや。
最初の重要な要素は、成果物を指定すること、フォーマットを指定すること、長さを指定すること、対象者を指定することや。たとえそれがあんただけやとしても、これをしないと、モデルが過度に完成させてしまう可能性があるんや。そんで、これを言うのは私にとってもめっちゃ奇妙に感じるねん。なぜなら、このモデルはまだ箇条書きのような傾向があるからや。o3が箇条書きを好むように、このモデルも箇条書きが好きなんや。
でも、その箇条書きを完全にしたがるんや。やからAPIでは本当に大きな完成結果が得られるし、チャットでも大きな完成結果が得られる。これが正確に欲しいもんやって指定しない限りはな。
また、モデルが文脈、範囲、タイムラインについて前提とする必要があることを明示的に述べるべきや。やから、プロンプトを書いてて、文脈や質問の範囲について特定のことを前提にしてほしい場合は、初期プロンプトの最初で、その前提に縛り付けるんや。
そして3つ目に言いたいことは、ただ名前を挙げることや。使用を許可するツールや禁止するツールを最初に宣言するんや。さもないと、すごくエージェント的やから、あんたが望むかどうかに関係なく、ウェブ検索に行ったり、コードを実行したりすることを決めてしまうんや。コードで解決してほしくなくて、戦略的思考で答えてほしい場合は、「これをコードで構築しないで、戦略的に考えるだけにして」って言うんや。私は何度もそうせなあかんかった。
早期採用者への複利的優位性
私が言いたいことの一つは、これは早期採用者に複利的な優位性を与えるモデルやっちゅうことや。創業者として、スピードの重要性を知ってる人間として考えてみるんや。ChatGPT-5は基本的にスピードへのバイアスと構築へのバイアスに報酬を与えるんや。そして、ChatGPT-5をあんたのワークフローに組み込んで、実際にその結果としてより速く進めることができるなら、複利的な優位性を築くことになるんや。
やから、そこで提案したいことの一つは、もしあんたがそういった早期採用者の一人になることに興味があって、その複利的優位性を得たい場合、もしかしたらあんたは個人で、才能市場で複利的優位性を得ようとしてるかもしれんけど、それでもカジュアルなプロンプトやなくて仕様書を実装しようとしてみてや。そして、たとえそれが不完全な仕様書やったとしても、非常に緩い初期プロンプトよりもずっとええスタート地点が得られるで。
私が話してきたような、ツール、仕様書、制約、前提を使って、GPT-5が期待する方法でプロンプトを書こうと試みる方がええんや。完璧にできないかもしれんけど、それでも道のりをかなり進むことができる。全く試さないより断然マシや。やから、複利的優位性の鍵は、とにかく試し始めることで、このモデルのスピードへのバイアスが早期採用者に優位性を与えてくれるっちゅうことを認識することや。
キャンバス機能とメモリの新たな可能性
また言いたいのは、キャンバスプラスメモリが、より良いフロントエンドコーディング能力を持つようになったGPT-5で、異なる選択肢を与えてくれてるっちゅうことや。キャンバスはもう長いドキュメントだけのためのもんやない。基本的には、AI作業のバージョン管理のようなもんや。プロダクト仕様書v1を作成できるし、修正のために同じIDを更新できる。
持続的なAIコンテキストのためにメモリを使用し始めることもできる。やから、できるはずなのは、「ユーザーは3つの箇条書きの要約を好む」みたいな設定を明示的に保存することや。そして、あんたのスタイルを知ってるパーソナライズされたAIを構築し始めるんや。やから効果的に、保存できるメモリを使って、ChatGPTのチャットで明示的に保存して、時間をかけて設定をエンコードし始めるんや。それからメモリとキャンバスの動作を組み合わせて、より協力的な編集体験を始めるんや。
私にとってこれがすごく興味深い理由は、キャンバスでメモリを参照するマークダウンファイルを持つことができるし、ChatGPTで直接エンコードしたメモリも持てるからや。やからメモリは、会話内のコンテキストウィンドウ内にも、その外にもあることができるんや。
キャンバスをコーディングアーティファクトとして使用することもできて、フロントエンドをコーディングして、異なるバージョンを見て、異なるバージョンをチェックアウトして、メモリに基づいてフィードバックを与えることができるんや。これが何を意味するかはまだ始まったばかりやけど、私の直感では、GPT-5はキャンバスとメモリにもっと重点を置いてて、システムプロンプトがそれを強化してるっちゅうことや。
注意すべき失敗モード
私が言いたいことの一つは、完璧なシステムプロンプトはないっちゅうことや。常に問題はあるもんや。私が話してきたパワーのせいで、このモデルをどう展開するかについて本当に注意深くならなあかん。そして、注意しないと、このプロンプトがあんたを失敗に直接飛び込ませてしまう失敗モードの3つの例を挙げるで。
最初の失敗モードは、多分驚かないと思うけど、推測実行や。あんたがちょっとした確認だけ欲しかった時に、モデルが完全に包括的なもんに真っ直ぐ飛び込んでしまうんや。解決策は？制約セクションを含めることや。非目標セクションを含めることや。あんたが望まないことを非常に明確に指定するもんを含めることや。
2番目の失敗モードは、ツール使用の驚きや。積極的なツール使用について話してきたことを考えれば、多分驚かないと思う。私が思い出させたいのは、重要なプロンプトにはツールポリシーを使うことや。プロンプトとその方法を気にするなら、ツールポリシーを使えや。書き出すんや。これは許可される、これは許可されない。
もう一つ、ちょっと分かりにくいやつで、人が文句を言ってるのを見たことないけど、システムプロンプトに明示的に書いてあることがある。画像生成後の解説の消失や。システムプロンプトは画像の後の説明を明示的に削除するんや。やから、それを複数のターンに分けなあかん。画像を生成して、次に画像を分析するんや。
OpenAIの戦略的方向性
一歩下がってみよう。システムプロンプトから読み取れる茶葉を読むと、OpenAIはどこに向かってるんやろうか？これが最も明確なロードマップやと私は思う。サム・アルトマンや他の人からの公的な発言より、はるかに明確や。
OpenAIはエージェントオペレーティングシステムに積極的に傾倒してる。これはただのより良いチャットボットになることを意図してるんやない。オペレーティングシステムのアーキテクチャなんや。OpenAIは、ChatGPTをあんたの主要なワークスペースとして構築してる。Microsoftと直接競合するもん。Microsoftとの契約を考えると皮肉やけど、ドキュメント、コード、スケジューリング、メモリを一つの統一されたインターフェイスに統合するあんたのワークスペースにしたいんや。あんたの一日、あんたの作業日がChatGPTに入る。それが夢や。
そして、これが企業レベルでどう処理されるかについても影響がある。コンプライアンス機能、監査証跡、ガバナンス制御、プロンプトシグナルを本格的なパイプラインに構築するのを助ける機能が期待される。OpenAIが企業顧客向けのAI教育をたくさん展開し始めたのを少し見ることができる。有料の教育だけやなくて、無料のもあるんや。従業員を送って無料のOpenAI教育を受けさせることができる。
人はいつもそのことを知ってるわけやない。また、ChatGPT-5と一緒に構築・ローンチしてるのが、API使用者向けの特別なプロンプト改良機能とヘルパーや。これがもっと出てくることを期待してる。なぜなら、彼らが望んでるのは、企業が必要とする支援インフラの種類で、ChatGPTを実際に本格的なパイプラインに組み込むことやからや。やから、コンプライアンス機能や監査証跡などが出てくるわけや。
明確にしとくけど、これらは私が将来に見えてくると思ってることや。コンプライアンス機能を即座にトリガーする秘密のChatGPTモードがあるってわけやない。そんなことは言ってない。私が言ってるのは、彼らがシステムプロンプトをエージェント的に設定した方法と、初日から企業サポートを狙った機能でローンチした方法を見れば、茶葉を読むことができるっちゅうことや。
GPT-5用マスターテンプレート
終わりに向かって、GPT-5専用に設計されたマスターテンプレートを提案したい。うまくいくはずや。いくつかの別々のラベルがあって、一つずつ説明するで。
最初はタスクや。タスクをできるだけ明確に定義する。2行目は成果物や。フォーマット、長さ、対象者を定義する。3行目は前提や。前提をできるだけ明確に箇条書きで指定する。4行目は非目標や。非目標や制約、やったらあかんことについて非常に明確にする。5行目はツールや。許可されるもんと禁止されるもん。6行目は受け入れ基準や。成功基準を指定する。
これがめちゃくちゃ無味乾燥に聞こえるなら、まあちょっと無味乾燥やけど、より良い結果が得られるで。
なぜこれが全てを変えるのか
やから、なぜや？一歩下がって考えてみよう。なぜこれが全てを変えるんや？なぜこれが私らのAIとの働き方を変えるんや？結局、私らがやろうとしてることは、プロンプトの世界から手順とプログラムの世界に移行することなんや。
ChatGPT-5での成功は、実際には、より多くの形容詞を使ったより高品質の文章を書くことやない。非常に有能やけど、ある程度文字通りに理解する従業員に委任できるマネージャーのように考えることなんや。私らはそのマインドセットに移行し始める必要があるんや。
そして、それについて複雑な気持ちを持つ人がたくさんおることを知ってる。会話して価値について反復することに慣れてて好んでる人をたくさん知ってるし、最初に必要なもんを具体的に定義するっちゅう、よりプログラム的なもんに対してな。そのギャップを埋めるために、曖昧なアイデアからより構築可能なもんに人を助けるツールを作りたいビルダーにとって、たくさんの機会があると思う。
「プロンプトレイヤーに到達するのを手伝って」っちゅう不足してる部分がある。仕様書優先の委任、つまり仕様書を明確に書き出してからChatGPT-5に委任することをマスターできるチームは、もっと速く進むことになるで。なぜなら、これはすごくエージェント的なツールやし、すごく速いツールでもあるからや。プロシンキングモードでさえ、そんなに時間はかからん。
これは30分の深い研究みたいなプロレスポンスやない。やから、これを始めたい場合、基本的にシステムプロンプトを適用して、早期採用者の一人になりたい場合の私の提案は、今のあんたの最もボリュームの多いAIワークフローを見ることや。個人的なワークフローかもしれんし、職業的なワークフローかもしれん。
ChatGPT-5を使って仕様書アプローチでそれを書き直すんや。やから前提を前もって読み込んで、ツールポリシーを設定して、受け入れ基準を定義するなどや。そして、前にも言ったことやけど、個人的なプロンプトライブラリを構築することもお勧めする。これはそれに報いるモデルや。その点で倍加せよ。
結論：エージェント的な未来への準備
結局のところ、ChatGPT-5のシステムプロンプトは、読むためのドキュメンテーションやない。それを調べた時、基本的にプロダクトロードマップやった。彼らは、最初に実装して後で質問するエージェントを明確にして構築したんや。そして、それは私らからの異なる行動を要求する。やから、今、仕様書マインドセットをマスターする必要がある。なぜなら、会社として彼らがどこに向かってるかを見ると、これはよりエージェント的になるだけやからや。
やから、このビデオの途中で言ったように、これが圧倒的に感じるなら、今から練習することをお勧めする。不完全でもええねん。それでも、他のモデルを使ってた方法でChatGPT-5を使おうとする多くの人より、はるかに先を行くことになるで。これは推論モデルと非推論の違いだけやない。それを超えてるんや。
これは真にエージェント的なモデルで、異なる種類のプロンプトエンジニアリングを必要とするんや。このシステムプロンプトの分析が役に立ったことを願ってる。
コメント
Chatbots→Reasoners→Agentsとロードマップ通りに進化してきてるってことなんですね。でも「AgentはChatbotのしていたことはやりません」ってなったら従来のユーザー（の一部？）はそりゃ困惑すると思う。（UIは今までとほとんど変わりなく、テキストボックスがぽんっと置かれてる形なんだし。）
まぁInnovatorsがこのUXの断絶もいい感じに解決してくれるやろ（適当）