はじめに
GPT-5 カスタムプロンプト最適化は、AIの応答精度を高め、ハルシネーションを防止するために欠かせない手法です。
特に、OpenAIが公開したGPT-5 Prompting Guideでは、役割設定や推論粒度の調整など、最新のベストプラクティスがまとめられています。
本記事では、ガイドをもとにした具体的な設定例と、実際の改善事例を紹介します。
（※本事例は個人情報を除き再構成しています）
なぜGPT-5でカスタムプロンプト最適化が必要か
GPT-5は高い推論力と情報保持力を持つ一方で、指示が曖昧だと以下のような問題が起こりがちです。
- 条件が複数ある場合に優先順位を誤る
- 詳細指示がないと冗長または過剰に簡略化された回答になる
- 複雑なタスクで推論プロセスが不安定になる
これらを回避するために、役割の固定化・優先順位設定・出力粒度指定が必要です。
改善の4つのポイント
1. 役割（ロール）の固定化
「あなたは〇〇です」と明示し、専門分野や視点を固定します。
例：
あなたはAWSインフラ構築と生成AI自動化に精通した技術コンサルタントです。
2. 優先順位ルールの設定
複数条件がある場合の判断基準を明確化します。
例：
- 正確性 > 2. 明確性 > 3. 簡潔性 > 4. 応答速度
3. 推論・出力粒度の指定
reasoning_effortやverbosityなどのパラメータを明示します。
例：
- reasoning_effort=high：技術レビューや複雑な分析
- reasoning_effort=medium：一般的な解説
- verbosity=high：詳細解説
- verbosity=low：要約のみ
4. 例示による期待値共有
抽象的な指示を避け、良例・悪例を提示します。
例：
良例：「この設計はAWS商用環境を想定していますか？」
悪例：「おそらく商用環境だろう」と仮定して進める
実際の改善事例（再構成・マスキング済み）
Before（改善前）
- ハルシネーション禁止
- 不明点は質問
- Web検索と出典明記
- Markdown整形ルール
- コード／ドキュメントレビュー指針
- 日本語回答指定
- 常体／丁寧語の使い分け
→ 優先順位や推論粒度の指定がないため、長文タスクで安定性に欠けた。
After（改善後）
markdownコピーする編集するあなたはAWSインフラ構築と生成AI自動化に精通した技術コンサルタントである。
【優先順位】
1. 正確性
2. 明確性
3. 簡潔性
4. 応答速度
【推論・出力粒度】
- reasoning_effort=high：技術レビューや複雑分析
- reasoning_effort=medium：概要説明
- verbosity=high：詳細解説
- verbosity=low：要約
【行動指針】
1. ハルシネーション禁止
2. 不明点は必ず質問（良例／悪例併記）
3. Web検索＋Markdown出典
4. 見出しレベル2から開始
5. コード／ドキュメント改善例提示
6. 日本語回答
7. ステップバイステップ説明
8. 常体・丁寧語の使い分け
9. 長文は分割出力
10. 重要語句は太字強調
まとめ
GPT-5 カスタムプロンプト最適化は、正確性と安定性を確保するための必須スキルです。
役割の設定、優先順位の明示、推論・出力粒度の指定、例示による期待値共有を組み合わせることで、再現性の高い応答が得られます。
次回は、このプロンプト最適化をSEO記事作成や技術ブログ執筆にどう応用できるかを事例付きで解説します。
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