GPT-5、正しく書く方法？ （以前とは異なるプロンプトエンジニアリングハニーチップ）
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GPTにはさまざまなモデルがあります。一般的にパフォーマンスによって区別されますが、それより先に大きく2つの部分に分かれていますが、日常生活で簡単かつ迅速に使えるモデルである一般モデルと数学とロジックにもっと重大なモデルである推論モデルに区分されます。
OpenAIでは、一般モデルの場合、GPT-3.5、GPT-4、GPT-4o、GPT-4.5のようにGPTの後ろに数字がつくように、推論モデルはo1、o3、o4のような方法で従来とは異なる形でネーミングしていました。
さて、 今回発売されたGPT-5は一般モデルと推論モデルを合わせたような形です。デフォルトで設定されている「Auto」モードで使用すると、ユーザーがどの質問をするかに応じて、ある時は推論を、あるときは即答をします。
새롭게 출시된 GPT-5 인터페이스
厳密に言えば、一般モデルと推論モデルは、それぞれ担当する役割が少しずつ異なります。そのため、以前に一般モデルだけを使っていた方なら、今回発売されたGPT-5について、むしろ性能が落ちたようだと思うかもしれません。
この記事は一般ユーザー向けです。開発パラメータ（例：Verbosity、reasoning設定）については扱いません。
GPT-5に合ったプロンプトの考え方は？
デフォルトでは、GPT-5は質問の難易度に応じて自分自身を深く考えるか、すばやく答えるかを制御します。ただし、ユーザーが「何を、どんな形式で、どんな基準で」ほしいと明確に書くほど、より安定的に合わせてくれます。
1）深さ調整は自動+ヒントで。 「考えるように指示」しよう
GPT-5は質問の難易度を表示し、自動的に迅速な答えと深い思考を行き来しながら調整します。しかし、ユーザーが望む方法とモデルの判断はいつも一致しません。だから簡単なヒントフレーズを付け加えると、GPT-5はより正確に方向付けられます。
GPT-5에 맞는 프롬프트 사고방식 -1: “생각할 것을 지시”하자
例えば、
•
精密検討が必要なとき： 「これは重要な決定だ。
•
速度が優先のとき： 「早い草案が先に必要だ。
また、ChatGPT画面でAuto/Fast/Thinkingモードを直接選択することも有効です。サイレントモードはほとんど適切ですが、複雑な問題であれば「Thinking」、軽い作業であれば「Fast」を選ぶ方が良いかもしれません。
2) 指示と資料は「分離」し、しないまで釘付けする
GPT-5は、指示と資料が混在していると混乱する可能性があります。そのため、必ず指示（Instruction）は一番前に、参考資料は後に別にしておくことをお勧めします。そして、「やらないこと」を一行で逮捕すると、無駄な答えを大幅に減らすことができます。
GPT-5에 맞는 프롬프트 사고방식 -2: 지시와 자료는 ‘분리’하고, 하지 않을 것까지 못박기
例：
# 지침
- 200자로 요약할 것
# 형식
핵심 요약, 표 1개 → 결론 1줄.
<자료>
"""
여기에 원문 텍스트 붙여넣기
"""
</자료>
# 하지 않을 것
- 제품 홍보·추측 금지
- 지나친 배경설명 금지ヒント：「しないこと」は、単に「〜しないでください」と短くするのに十分です。この制約があると、GPT-5ははるかに安定した結果を与えます。
3) 計画 まず、実行後 - ルーチンをつかむ
GPT-5は、段階を分けて考えると、最も強力な性能を発揮します。複雑な問題をすぐに「答えてほしい」というよりは、まず計画を要請し、その後にその計画に基づいて実行をさせる方法がはるかに安定しています。
GPT-5에 맞는 프롬프트 사고방식 -3: 계획 먼저, 실행 나중 - 루틴 잡아놓기
例えば、
•
計画段階の要求： 「まず、この問題を解決するための5段階計画のみを提示してください。」
•
実行指示後： 「いいね。もうステップ1から順番に実行してください。」
これにより、GPT-5は独自の段階的な根拠を確立してから順番に進むため、複雑な分析やプロジェクト設計におけるエラーが大幅に削減されます。
ヒント：「計画→実行」ルーチンは勉強するのにも役立ちます。 「ステップバイステップの説明」を最初に受け取り、理解してから次のステップに進むと、学習効率がはるかに高くなります。
4）送信前の10秒チェックリスト
プロンプトを書き終わった後、最後に10秒だけチェックしてみるのも良い方法です。以下はチェックすることです。
GPT-5에 맞는 프롬프트 사고방식 -4: 보내기 전 10초 체크
5つのチェックリスト：
1.
役割・目標・形式が一番前にはっきり入ったのか？
2.
しないことを一行で釘付けにしましたか？
3.
速度優先対正確な優先順位のどちらかを明らかにしましたか？
4.
数字基準（例：5つの文章、3つの根拠）を提示しましたか？
5.
曖昧な部分は「推定」や「質問先に」として処理しようとしたのか？
ヒント：これらの5つを習慣のように見れば、不要な材料を減らし、はるかに安定した結果を得ることができます。
5) 自分で検証させる
GPT-5に回答だけを頼むのではなく、自己検証をさせてください。回答の最後に「検証セクション」を付けるように指示すると、欠落やエラーを減らすのに役立ちます。
GPT-5에 맞는 프롬프트 사고방식 -5: 스스로 검증하게 시키기
例えば、
•
「最後に[検証]項目を追加します。その中に事実確認が必要な主張3個と抜けた部分2個、そして次に取る行動1個を書いてください。」
これにより、モデルは自分自身の結果を振り返り、欠けていることを見つけます。ユーザーはその部分に基づいて追加の確認や補完作業を行うことができます。
ヒント：特に重要な文書や意思決定草案には、必ず自己検証ステップを含めることをお勧めします。エラーを減らし、その後の質問をよりスマートにする効果があります。
結局のところ、GPT-5は自分自身の状況を読み、深さを調整するスマートなモデルですが、成否を分けるのは、依然としてユーザーが望む結果をどのくらい明らかにするかによって異なります。今日まとめた5つの蜂蜜チップだけを煮ても、ドラフトの完成度がすぐに上がり、修正にかかる時間も大きく減るでしょう。
そしてもう一つ - OpenAIは最近、GPT-5専用のプロンプト最適化ツールも公開しました。 GPT-5のパフォーマンスを向上させるために、私が以前に書いたプロンプトを自動的にトリミングする機能です。お楽しみください！
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