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最新GPT-5プロンプト完全ガイド：実例15＋具体プロンプト付き

🗓 Created on 8/12/2025

📜 要約

主題と目的

本調査は、OpenAI Cookbook の「GPT‑5 prompting guide」を参照し、GPT‑5（エージェント性の高い大型モデル）を実務で安定してかつコスト効率よく運用するための設計原則と、すぐに試せる具体的なプロンプト群を日本語で整理・提示することを目的とします。特に着目する点は以下です。

GPT‑5 の「自律的に探索する」性質（エージェンシー）を制御するためのプロンプト設計とAPIパラメータの組合せ。
ツール呼び出し（検索・外部API等）を抑えるための探索基準・ツール予算の定義。
コード生成や長期タスクで品質を担保するためのルーブリック／プリアンブル／自己評価パターン。
参照：OpenAI Cookbook の該当ページ
openai.com
。

回答

要点の整理（短評）

GPT‑5 は「指示に厳密に従う」がゆえに、プロンプト内の矛盾がパフォーマンス低下や過剰探索（ツール乱用）を生みやすい。
対策は「指示の明確化」「探索深度の明示（reasoning_effort）」「出力長の制御（verbosity）」「ツール呼び出しの事前計画（tool preamble／ツール予算）」の組合せ設計が効果的。
Responses API を使う運用では、ツール呼び出しを跨いだ推論履歴を保持しやすく、長期ワークフローの効率と再現性が高まる可能性あり（詳細は原典参照）。

設計チェックリスト（実装前に必須）

目的を1文で定義し、成功基準（定量/定性）を設定する。
出力形式（例：見出し→箇条→コード差分）と長さ（verbosity）を明示する。
reasoning_effort（思考深度）を用途ごとに決める（例：コード=high、短報=low）。
ツール呼び出し回数上限・早期停止基準を定義する（例：検索最大2回、上位ヒットで70%収束したら停止）。
プロンプト内の矛盾を排除し、優先順位ルールを明示する（緊急時ルールなど）。

推奨ワークフロー（簡易）

具体的なプロンプト（即試用できるテンプレート 15件 — 日本語）
各プロンプトは「目的」「制御（推奨パラメータ）」「テンプレート」の順で示します。{ } は置換箇所です。

長期タスクを完遂させる（高い内部探索）

制御: reasoning_effort=high, persistence allowed
プロンプト:
「あなたはエージェントです。ユーザーの目標を一文で再表明し、全体計画を3〜6ステップで提示してください。不確実な箇所は最も合理的な仮定を置いて進め、各仮定と理由を作業ログに記録してください。作業は目標達成まで続行し、各ステップ完了後に要約を出してください。」

ツール呼び出しを厳格に制限（低遅延）

制御: reasoning_effort=low, ツール上限=2
プロンプト:
「探索深度は低く、ツール呼び出しは最大2回まで。必要最小限の情報で即行動し、不確実性が残る場合は『仮の推定値』を明記して先に進んでください。ツール利用時は要約を1文で付けること。」

ツール前文（ツール呼び出しの可視化）

制御: tool_preamble required
プロンプト:
「ツールを呼び出す前に、①目的の再表明、②実行ステップ、③そのツール呼び出しの目的を短く示してください。ツール実行後は実際の結果と次のアクションを報告してください。」

verbosityの制御（ステータス簡潔、成果詳細）

制御: verbosity=status low, code/patch high
プロンプト:
「全体ステータスは1〜2文で出し、コードや差分は詳細（関数説明、コメント含む）で出力してください。」

Minimal Reasoning で計画を促す（低推論でも品質保持）

制御: reasoning_effort=low, plan required
プロンプト:
「最初に短い内部計画（3ステップ）を箇条で示し、各ステップ完了時に1文で進捗報告をしてください。」

矛盾検出と最小修正（メタプロンプト）

制御: meta-improvement
プロンプト:
「以下のプロンプトを読み、矛盾・曖昧点を3つ指摘し、各指摘について最小限の修正案を提示してください。元のプロンプト：'''{PROMPT}'''。」

コード生成：自己反省ルーブリック適用

制御: reasoning_effort=high, self_reflection on
プロンプト:
「内部で5項目のルーブリックを作り、それに基づきコードを生成・自己評価・改善を3回繰り返してください。最終出力はapply_patch差分とルーブリック評価点としてください。」

既存コードベースでの合ルール適用

制御: code_style explicit
プロンプト:
「プロジェクトのスタイル（キャメルケース、短関数、十分なコメント）に合わせて変更を行い、apply_patch形式で差分を出してください。変更理由を1〜2文で述べてください。」

緊急時ハンドリング（安全優先）

制御: safety rules top-priority
プロンプト:
「緊急度が高い場合はまず人間へ連絡を促し（例：119または911の指示）、外部検索は省略してください。人命に関わる判断は人間の確認を必須とします。」

ツール呼び出しの可監査なログ形式（JSON）

制御: audit log required
プロンプト:
「ツール呼び出し時は必ず次のJSONで出力：{"intent":"","reason":"","expected_result":"","confidence":""}。実行後は実際の結果と差分を追加してください。」

バグ修正の段階的提案（大規模差分）

制御: reasoning_effort=high
プロンプト:
「最小再現構成を特定し、影響範囲を列挙、優先度順に修正案を3つ提示し、それぞれのメリット・リスクを説明した上で一つの詳細パッチを示してください。」

長期会話で出力が崩れない運用指示

制御: enforced markdown every N turns
プロンプト:
「回答は常に階層的Markdownで。会話が長くなったら3〜5ユーザー発言ごとに『再度Markdownで出力』を挿入してください。」

Search vs 内部知識の分離ルール

制御: search criteria explicit
プロンプト:
「並列で最大3検索を走らせ、上位ヒットで70%収束したら検索停止。検証が必要なときのみ深掘りを行う。」

DB更新前のユーザー確認テンプレ

制御: explicit user consent required
プロンプト:
「これからデータベースを更新します。以下の形式で変更案を示し、ユーザーが 'yes' と言うまで実行しないでください：Action:, Target:, Before:, After:, Risk:」

プロンプト最適化（最小編集）

制御: meta-improvement minimal edits
プロンプト:
「元プロンプト：'''{PROMPT}'''。望む挙動：{X}。実際の挙動：{Y}。既存を極力残しつつ、挙動を改善するための最小編集案を3つ示してください。」

運用上のテスト提案（短期）

優先ワークフロー2〜3件を選定して、上記テンプレを適用。
各ワークフローでA/Bテスト（reasoning_effort と verbosity を変える）を実施。
測定指標：ツール呼び出し回数、平均レイテンシ、成功率（例：自動テスト合格率／ユーザー満足度）、トークン消費。
成功設定はプロンプトライブラリに保存し、メタプロンプトで定期的に見直す。

参考（一次情報）

詳細と背景は OpenAI Cookbook の GPT‑5 prompting guide を参照してください：
openai.com

結果と結論

主要な結果

GPT‑5 を現場で使う際は「プロンプトの厳密さ」と「探索ルール（reasoning_effort・verbosity・ツール予算）」の組合せが成果とコストを左右することが確認されます。
ツール呼び出し前に計画（tool preamble）を必須化すると、不要な外部参照と冗長な探索が大幅に減り、監査性が向上します。
メタプロンプト（モデルにプロンプトを改善させる手法）を組み込むと、A/B テストの回転率が上がり、短期間で運用安定化が可能です。

結論（実務への示唆）

最初の一手として、代表的ワークフロー2件（例：カスタマーサポート自動応答／コードレビュー自動化）を選び、上のテンプレから3案を適用してA/Bテストを実行してください。reasoning_effort と verbosity の異なる設定で比較し、ツール呼び出し回数と成果品質を基に最適な組合せをライブラリ化します。
安全性の高い運用では、緊急時の優先ルールや「人間確認」の閾値を明確に残すこと。コードやDB更新は提案→ユーザー承認→実行のフローを必ず組み込んでください。
必要なら、あなたの具体的ユースケース（どの業務で試したいか）を教えてください。選択した業務に合わせて上記テンプレのカスタマイズ版（社内用語・既存データ埋め込み済み）を作成します。

コード実行

import React from 'react';
import { RadarChart, Radar, PolarGrid, PolarAngleAxis, PolarRadiusAxis, ResponsiveContainer } from 'recharts';

const estimatedData = [
  { subject: 'reasoning_effort', A: 90, fullMark: 100 },
  { subject: 'verbosity', A: 80, fullMark: 100 },
  { subject: 'tool_preamble', A: 85, fullMark: 100 },
  { subject: 'tool_budget', A: 75, fullMark: 100 },
  { subject: 'meta_prompting', A: 70, fullMark: 100 },
  { subject: 'self_reflection', A: 78, fullMark: 100 },
  { subject: 'minimal_reasoning', A: 65, fullMark: 100 }
];

const TemplateCard = ({ title, items }) => (
  <div className="bg-white shadow rounded-lg p-4 border border-gray-200">
    <h3 className="text-lg font-semibold mb-2">{title}</h3>
    <ul className="list-disc pl-5 text-sm leading-6">
      {items.map((it, idx) => (
        <li key={idx}>{it}</li>
      ))}
    </ul>
  </div>
);

const App = () => {
  return (
    <div className="min-h-screen bg-gray-50 p-6">
      <div className="max-w-6xl mx-auto">
        <header className="mb-6">
          <h1 className="text-2xl font-bold">GPT-5 プロンプトガイド：要点可視化</h1>
          <p className="mt-2 text-sm text-gray-600">出典: <a href="https://cookbook.openai.com/examples/gpt-5/gpt-5_prompting_guide" target="_blank" rel="noopener noreferrer" className="text-blue-600 underline">OpenAI Cookbook: GPT-5 prompting guide</a></p>
        </header>

        <section className="grid grid-cols-1 lg:grid-cols-3 gap-4 mb-6">
          <div className="lg:col-span-2 bg-white shadow rounded-lg p-4 border border-gray-200">
            <h2 className="text-lg font-semibold mb-3">主要コンポーネント（視覚化）</h2>
            <div className="h-64">
              <ResponsiveContainer width="100%" height={250}>
                <RadarChart cx="50%" cy="50%" outerRadius={90} data={estimatedData}>
                  <PolarGrid />
                  <PolarAngleAxis dataKey="subject" />
                  <PolarRadiusAxis angle={30} domain={[0, 100]} />
                  <Radar name="推定重要度" dataKey="A" stroke="#2563eb" fill="#60a5fa" fillOpacity={0.6} />
                </RadarChart>
              </ResponsiveContainer>
            </div>
            <div className="mt-3 text-xs text-gray-500">
              <div className="font-medium">図: GPT-5 プロンプト設計要素の相対的重要度（推定値）</div>
              <div>注: 数値は推定値です。出典: <a href="https://cookbook.openai.com/examples/gpt-5/gpt-5_prompting_guide" target="_blank" rel="noopener noreferrer" className="text-blue-600 underline">OpenAI Cookbook</a></div>
            </div>
          </div>

          <div className="bg-white shadow rounded-lg p-4 border border-gray-200">
            <h2 className="text-lg font-semibold mb-3">要点サマリ（箇条）</h2>
            <ul className="list-none text-sm space-y-2">
              <li>• エージェント性: 自律的なツール呼び出しを制御する必要あり</li>
              <li>• reasoning_effort: 思考深度の調整で品質とレイテンシを制御</li>
              <li>• verbosity: 出力の詳細度を明示して冗長性を防止</li>
              <li>• tool_preamble: ツール利用前に意図と手順を提示</li>
              <li>• meta_prompting: プロンプト改善の自動化が有効</li>
            </ul>
          </div>
        </section>

        <section className="grid grid-cols-1 md:grid-cols-2 gap-4 mb-6">
          <TemplateCard
            title="エージェント的ワークフローのテンプレ"
            items={[
              '目標を1文で再表明する',
              '計画を3～5ステップで提示する',
              'ツール呼び出し前に意図を記載する (tool_preamble)'
            ]}
          />

          <TemplateCard
            title="APIパラメータ運用ガイド（簡潔）"
            items={[
              'reasoning_effort=low/medium/high を用途に応じて設定',
              'verbosity を短さ or 詳細に分離',
              'ツール呼び出し上限をルール化する'
            ]}
          />

          <TemplateCard
            title="自己修正ループ（テンプレ）"
            items={[
              '生成後に自己評価を行う（正確性・簡潔性・実行性）',
              '必要なら最大2案の修正を提示させる'
            ]}
          />

          <TemplateCard
            title="運用優先アクション（短縮）"
            items={[
              '代表プロンプト3件でA/Bテスト実施',
              'ツール呼出しログをJSONで保存',
              '成功プロンプトをライブラリ化して運用する'
            ]}
          />
        </section>

        <section className="bg-white shadow rounded-lg p-4 border border-gray-200">
          <h2 className="text-lg font-semibold mb-3">参考テンプレ一覧（クイック）</h2>
          <div className="grid grid-cols-1 sm:grid-cols-2 gap-3 text-sm">
            <div className="p-3 bg-gray-50 rounded">
              <div className="font-medium">高精度エージェント</div>
              <ul className="list-disc pl-5 mt-2">
                <li>最初に1行で思考要約</li>
                <li>3つ以下のステップで実行計画</li>
                <li>実行後に自己評価</li>
              </ul>
            </div>

            <div className="p-3 bg-gray-50 rounded">
              <div className="font-medium">ツール制限探索</div>
              <ul className="list-disc pl-5 mt-2">
                <li>ツール呼出しは最大2回</li>
                <li>使用前に1行で理由を提示</li>
              </ul>
            </div>

            <div className="p-3 bg-gray-50 rounded">
              <div className="font-medium">メタプロンプト改善</div>
              <ul className="list-disc pl-5 mt-2">
                <li>既存プロンプトの曖昧点を3つ指摘</li>
                <li>最小修正案を3案提示</li>
              </ul>
            </div>

            <div className="p-3 bg-gray-50 rounded">
              <div className="font-medium">Minimal Reasoning</div>
              <ul className="list-disc pl-5 mt-2">
                <li>短い計画を強制して品質を保つ</li>
                <li>応答は簡潔に（verbosity=low）</li>
              </ul>
            </div>
          </div>

          <div className="mt-4 text-xs text-gray-500">
            <div>出典: <a href="https://cookbook.openai.com/examples/gpt-5/gpt-5_prompting_guide" target="_blank" rel="noopener noreferrer" className="text-blue-600 underline">OpenAI Cookbook: GPT-5 prompting guide</a></div>
            <div>注: チャートの数値は編集者の推定値です。実測値ではありません。</div>
          </div>
        </section>

      </div>
    </div>
  );
};

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🔍 詳細

🏷GPT-5とOpenAI Cookbookの概要（ガイドの目的と範囲）

GPT-5とOpenAI Cookbookの概要（ガイドの目的と範囲）

OpenAIの「GPT-5 prompting guide」は、GPT-5という最新のフラッグシップモデルを現場で最大限に活用するための実践的な知見とプロンプト設計パターンを提供するドキュメントです。本ガイドは、エージェント的タスク（ツール呼び出しを含む長期タスク）の最適化、命令遵守の確実化、Responses APIなどの新API機能の活用、そしてフロントエンド／バックエンドを含む大規模コーディングタスクへの適用方法に焦点を当てています（OpenAI Cookbook）

openai.com

。

まず事実を整理すると、GPT-5は「エージェント性（agentic behavior）が高く、内部で徹底的にコンテキスト収集を行う傾向がある」点が大きな特徴です。これにより、ツール呼び出しや外部検索を自律的に多用するため、不要な探索を抑えるためのプロンプト設計やパラメータ調整が重要になります

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。言い換えると、GPT-5の「賢さ」はそのまま“過剰探索”や“冗長なツール使用”という運用上のコストに直結しやすい、という意味を持ちます。

この点に対してガイドは複数の対策を提示しています。代表的なものは、reasoning_effort（思考深度）やverbosity（最終出力の長さ）といったAPIパラメータの調整、明確な探索基準（early-stop 条件やツール呼び出し予算）の指定、ツール呼び出しの「プリアンブル（意図と計画の説明）」の徹底です。たとえば、探索深度を下げるとレイテンシとツール使用量が下がる一方で、複雑タスクでは高いreasoning_effortを推奨するなど、トレードオフの明示がなされています

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。

また、Responses APIを使うことで、ツール呼び出しを跨いだ推論の痕跡reasoning trace）を持続的に参照できCoT（chain-of-th）用トークンを節約しつつ高速化・性能向上が期待できる点も重要な実務的ポイントです。実際にResponses APIへ切り替えるだけで、少なくとも一部の評価指標（Retail向けのTau-Benchなど）が向上したと報告されています

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。

Cursorの事例からは、GPT-5の運用で直面しやすい細かな課題と解決策が得られます。Cursorは初期に「出力の冗長化」「ツール呼出しの過剰」「コーディング出力の冗長性・可読性の偏り（単一文字変数など）」を観測し、verbosityの粒度をAPIとプロンプトで分けることで、短いステータス更新＋可読性の高いコード差分というバランスを実現しました0。この実例は、GPT-5の「高い順守性」は逆に矛盾を孕んだ指示に対してパフォーマンス低下を招くため、プロンプト整備（矛盾排除）が運用前の必須工程であることを示唆しています

openai.com

。

意味するところは次の通り：

GPT-5は強力なエージェント基盤になる可能性が高いが、その自律性をコントロールするための「明確なルール設計」と「適切なAPIパラメータ設定」が、システム健全性とコスト効率の双方に直結する。
「Minimal reasoning effort（最小思考努力）」設定はレテンシ敏感なユースケースに最適だが、プロンプトの精緻さ（計画促し、ツール指示の明確化）がこれまで以上に重要になる
openai.com
。
コーディングや長期タスクでは、内部ルーブリックで自己評価させる、ツールプリアンブルで進捗を逐次報告させる、といった設計が成功事例として効である
openai.com
。

次に、あなたが求めていた「具体的なプロンプト」を15例、目的別に提示します。これらはOpenAI Cookbookの提案やCursorの調整例に基づいた実用テンプレートで、そのまま試して微調整することで迅速に効果を確認できます（出典：OpenAI Cookbook）

openai.com

。

エージェントの自律性を高め、完遂まで続行させる（高reasoning）

説明：長期タスクで中断を減らしたいときに使う。
プロンプト：

あなたはエージェントです。ユーザーのクエリが完全に解決されるまで、自分の番を終えてユーザーに引き渡すことなく作業を続けてください。不確実性に遭遇しても、停止せず最も合理的な仮定を用いて進め行動後に仮定と理由を記録してください。発生した各サブタスクについて計画を立て、完了したら要約を出力してください。

(参考: tool persistence / 指針) 0

ツール呼び出しを厳格に制限する（低reasoning + ツール算）

説明：レイテンシを抑えつつ外部呼び出しを最低限にしたい場合。
プロンプト：

探索深度は低く、最大ツール呼び出し数は2回までとします。必要最小限の情報だけ取得したら即座に行動に移ってください。「完全に正確でなくとも進める」ことを許可します。ツール呼び出しは必ず要約付きで行ってください。

ツール・プンブル（ユーザーに見せる計画と意図）

説明：途中経過を明示してユーザーに追跡させたい場合。
プロンプト：

常に以下出力してからツールを呼び出してください：1) ユーザー目標の要約、2) 実行するステップの順序、3) 各ツール呼び出しの目的。ツール実行後は、何をしたかと次のステップを必ず報告してください。

openai.com

verbosityのプロンプト内オーバーライ（出力長さ制御）

説明：APIのverbosityとプロンプト指示を組み合わせて最適化。
プロンプト：

全体のステータス更新は簡潔に（1〜2文）。ただし、コード生成やパッチ出力は詳細に（関数説明、コメントあり）生成してください。

(Cursorの実践例に基づく)

openai.com

Minimal Reasoningでの計画促し

説明：最小思考設定時に計画を強制して品質を保つ。
プロンプト：

最初に箇条書きで「短い」内部計画（3〜5ステップ）を示してください。計画に沿って実行し、各ステップ完了後に一言で進捗を報告してください。

openai.com

矛盾プロンプト検出＆改善（メタプロンプト）

説明：既存のプロンプトの問題点をGPT-5自身に見つけさせる。
プロント：

以下のプロンプトを読み、矛盾・曖昧さ・不要な命令を3つ指摘し、それぞれに対して最小変更で整合性を取る改訂案を提示してください。元のプロンプト：[PROMPT]

(メタプロンプタ利用の推奨)

openai.com

コード生成：自己反省ルーブリック適用

説明：ワンショット高品質なアプリを一気に作る際の内部評価を指示する。
プロンプト：

まず内部的に5〜7項目の「卓越性ルーブック」を作成し、それに基づいてコードを生成・自己評価・改善を3回繰り返してください。最終出力はコード差分とルーブリック評価点です（ユーザーにはルーブリックは表示しない）。

(コーディング最適化) 0

既存コードベースへの合ルール

説明：リファクタやッチ適用時にコードスタイルを守らせる。
プロンプト：

このコードベースのスタイル指針：命名規則キャメルケース、関数は短く、十分なコメントを付ける。変更は既存のフォーマットに「溶け込むように行い、変更点はapply_patch形式で出力してください。

(apply_patch運用例) 0

緊急時ハンドリング（安全と優先度の明示）

説明：医療や緊急ワークフローでの意思決定指針。
プロンプト：

緊急度が高い場合は患者に即時911連絡を指示し、lookup等はキップしてください。は患者の明示的同意がある場合のみ行う、等の優先順位ルールを明確にしてください。

(矛盾解消の重要性) 0

ツール呼び出しの要約形式（可監査性向上- 説明：各ツール呼び出しの「理由」と「期待結果」をログとして残す。

プロンプト：

ツールを呼び出す際は必ずこのJSON形式で出力してください：{"intent":"", "reason":"", "expected_result":"", "confidence":""。処理後、実際の結果と差分を追加で出力してください。

(ツールプリアンブル実践)

openai.com

) デバッグ支援プロンプト（大規模差分）

説明：バグ修正や大規模差分のための段階的アプローチ。
プロンプト``` 問題を再現する最小構成を特定し、影響範囲を列挙し、優先度順に修正案を3つし、それぞれのメリット・リスクを説明した上で一つを実装するための詳細パッチを示してください。

(コーディング能力に関する評価) [0](https://cookbook.openai.com/examples/gpt-5/gpt-5_prompting_guide)

12)出力を持するための定期指示
- 説明：長い会話で指示が崩れるのを防ぐための運用。
- プロンプ：

回答は常に階層的Markdown出力する。会話が長くなったら、3〜5ユーザー発言ごとに「再度Markdownで出力」を挿入してください。 ``(Markdown出力の注意点)

openai.com

Search vs. 内部知識の分け（探索基準）

説明：いつ内部知識で済ませ、いつ外部検索するかの基準。
プロンプト：

目標：速やかに十分なコンテキを得る。方法：並列で少数の検索を行い、上位ヒットで70%収束したら停止。深掘りは検証失時のみ行う。

(探索基準テンプレート)

openai.com

ユーザー向け操作確認フォーマット（DB更新系）

説明：実データベース更新を行う前の確認テンプレ。
プロンプト：

これからデベースを更新します。以下の形式で変更案を示し、ユーザーの 'yes' を確認してから実行してください：Action:, Target:, Before:, After:, Risk:

(チェックと示的同意の重視)

openai.com

プロンプト最化の簡易テンプレ（メタによる改善）

説明：既存プロンプトを小さく改善したいときの最小編集提案。
プロンプト：

このプロンプトの望ましい挙動は[X]だが、実際は[Y]になって。既存のをなるべく残しつつ、挙動を改善するための最小の追加・削除を3案提示してください。

(メタプロンプトの成功例)

openai.com

視覚的な参照として、OpenAI Cookbookの該当ページ参照してください（以下は参照のリンクとビジュ参照）：

openai.com

結び（実務的示唆）

まずやべき「既存プロンプトの矛盾検査」と「探索基準（早期停止・ツール予算）」の定義です。これによりGPT-5の自律性がコストや安全性に与える響を即時に制御できます0。
次に、Responses APIへの移行を検討してください。ツール呼び出しを跨い推論の持続性が必要な場合、性能とコスト両面で有利になるとされています
openai.com
。
最後に、提示した15プロンプトをベースにA/Bテストをい、reasoning_effortやverbosity組み合わせで最も安定する設定を見つけことを推奨します。が、GPT-5を安全かつ効率的に現場運用にする最短ルートと考えられます。

必要であれば、あなたの具体的なユースケース（例：カスタマーサポートの自動化、コードレビューの動化、医予約エージェント等）に合わせて、上記プロンプト最適化版を個別に作成します。どのユースケースで試したいか教えてください。

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🏷高品質プロンプトの基本原則：設計ルールと注意点

高品質プロンプトの基本原則：設計ルールと注意点

本セクションでは、GPT‑5向けに実践的で再現性の高い「プロンプト設計ルール」と注意点を整理し、最後に具体的なプロンプト例を複数提示します。根拠とする情報はOpenAIのGPT‑5 prompting guideで得られた知見に基づきます。

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はじめに結論を述べると、GPT‑5では「指示の明確さ」「指示階層の矛盾排除」「探索深度の適切な制御（reasoning_effortやverbosity）」「ツール利用の明確化」が出力品質を左右します。これらは単なる技術的注意事項ではなく、プロンプトを設計する際の最優先ルールです。

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指示は明確かつスコープを限定する

「何を出力するか」「どの形式で」「どの詳細度で」を具体的に書くと、GPT‑5はその通りに高精度で応答します。あいまいな要求はモデルが内部で余計な探索を行う原因になります。
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例: 「3つの箇条書きで結論→その後に短い根拠（各1行）」。これだけで無駄な冗長出力を防げます。
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指示間の矛盾を徹底的に排除する

GPT‑5は指示を厳密に扱うため、矛盾があると合理的に解決しようとして逆に劣化します。複数の利害関係者が編集するプロンプトは特に要注意で、矛盾箇所をレビュー・統一することが効果的です。
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モデルの「エージェンシー（自律性）」を明示的に調整する

reasoning_effort（思考深度）やverbosity（応答の長さ）などのパラメータと、プロンプト内の“探索ルール”を組み合わせることで、過剰なツール呼び出しや冗長出力を抑制できます。
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設計例：低いreasoning_effort＋「早めに行動して、必要なら後で検証する」旨を指示すると、レスポンスが迅速かつ実用的になります。
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ツール呼び出し（agentic workflows）では「ツール前文（tool preamble）」を使う

ツールを使う場合、最初に目標再表明→手順計画→各ツール呼び出しの要旨を示すことで、進行が追いやすく、誤った行動を減らせます。長いタスクは中間報告を組み込むとユーザー体験が向上します。
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コード編集や長期作業は「スタイル・ルール」を明文化する

例えば「読みやすさ優先、変数名は意味のあるもの、過度に凝った一行コードは禁止」など具体的ガイドを与えると、コード生成品質が大きく上がります。また、長期タスクでは自動的に変更を提案する設計が有効で、ユーザーは承認または差戻しができます。
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設計チェックリスト（実装直前に確認）

目的の再表明があるか。
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出力形式・制約（長さ・トーン・箇条書きなど）が明記されているか。
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指示に矛盾がないか（スケジュール／権限／緊急時の扱い等）。
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ツール呼び出しルールと中断条件が定義されているか（例：支払いツールは明示同意が必要）。
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具体的プロンプト例（すぐ使えるテンプレート）

要約＋行動案（短め・低遅延向け）

プロンプト: 「目的を一文で再表明し、3点の実行可能なアクションをそれぞれ1行で提示してください。冗長な説明は不要です。」
想定効果: 迅速な意思決定用の短報を生成。
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ツール前文付きのエージェント作業プロンプト（長時間タスク）

プロンプト: 「ユーザー目標を再表明→実施計画（ステップ列挙）→各ステップで必要なツール呼び出しを記載→進行中は短い進捗報告を挟む。終了時に完了サマリを出力してください。」
想定効果: 複雑な自動化ワークフローでの透明性向上。
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コード修正ルールを含む編集指示（Cursor事例に準拠）

プロンプト: 「既存スタイルに合わせて変更を行ってください。可読性優先、変数名は意味のある単語、冗長な1行短縮は避ける。提案は差分で示し、変更理由を1-2文で説明してください。」
想定効果: レビューしやすいコード出力の獲得。
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図：プロンプト設計フロー（簡易）

参考図（原典参照）

総括と実務的示唆

言い換えると、GPT‑5で安定した高品質出力を得るには「明確に書く」「矛盾を消す」「探索の深さとツール利用を設計で抑える」ことが最も効きます。これらは単なるルールではなく、運用コストと信頼性に直結する設計上の投資と考えられます。
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次のステップとしては、（1）現在お使いの代表プロンプトを3つ送っていただければ、上のチェックリストに沿って改善案と最小変更プロンプトを返します。
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必要なら、あなたの用途（例：カスタマーサポート自動応答／コードレビュー自動化／研究レポート要約）に合わせたテンプレ最適化をします。どの領域のプロンプト改良が必要か教えてください。

🏷プロンプトパターンとテンプレート集（指示、コンテキスト、制約）

プロンプトパターンとテンプレート集（指示、コンテキスト、制約）

目的：GPT-5の特性を活かして「指示（Instruction）」「状況説明（Context）」「制約（Constraints）」の三要素で再利用可能なプロンプト群を提示し、すぐ使える具体例を添えます。以下はOpenAIのGPT-5プロンプトガイドに基づく実務的なまとめと考察です。

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概観と洞察

GPT-5は「高い自律性（agentic）」と「指示順守力」が強化されており、明確で矛盾のないプロンプト設計が品質と効率に直結します。あいまい・矛盾した指示はモデルが内部で解決しようとして非効率になるため、指示の階層と優先順位を明示することが重要です。
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Responses APIやreasoning_effort／verbosityなどのパラメータ設計を組み合わせると、ツール呼び出しや推論深度の制御が容易になり、長期作業のトレーサビリティと効率が上がると考えられます。
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使えるプロンプトパターン（分類＋テンプレート）

目的再表明＋明確な実行計画（ツール呼び出し前の「tool preamble」）

意図：ユーザー目標の確認→手順提示→実行（と進捗更新）を行うことで、長い作業の追跡性と安全性を担保します。
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テンプレート（日本語）： "まず、あなたのゴールを次のように要約します：{ユーザーゴール}。以下の手順で進めます：1) 情報収集（{範囲}）、2) 仮設と検証（{検証手法}）、3) 実行案の提示と実施。各ステップの実行前に短い進捗説明を行い、完了時にまとめを出します。今すぐ1)を開始してよいですか？"
なぜ有効か：ツール呼び出しの前に計画を示すことで、不要なツール使用や中断を減らせます。
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コンテキスト収集の指示（context_gathering／検索深度制御）

意図：必要十分な情報だけを素早く集め、過剰探索を避けるための基準を示します。
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テンプレート： "目的：短時間で意思決定に必要なコンテキストを得る。方法：並列で最大3クエリを走らせ、上位ヒットの収束率が70%に達したら探索停止。探索上限はツール呼び出し2回まで。結果を要約して次に進む。"

エージェンシー（agentic）制御：reasoning_effort・verbosityの運用ルール

意図：モデルの「考える量」と「出力の長さ」を用途に応じて制御する。複雑なタスクは高いreasoning_effort、低レイテンシ簡易回答はminimal reasoningと低verbosityを推奨します。
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テンプレート例： "このタスクは高度な検証を要するためreasoning_effort=highで実行してください。出力は要点3〜5行の要約＋詳細は別セクションに分けてください（verbosity=medium）。"

構造化XML/セクション仕様（例：<tool_preambles>や<self_reflection>）

意図：プロンプト内部でセクション化（<instruction>等）することで、参照と修正が容易になり、指示の一貫性が上がるとされています（Cursorの発見）。
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テンプレート（抜粋形式）： "<goal_spec>...</goal_spec><plan_spec>...</plan_spec><constraints>...</constraints> — これらを参照して出力してください。"

コード編集・リファクタ用ルール（工程・命名規約・apply_patchワークフロー）

意図：コード修正時に可読性・一貫性を優先する指示を与えることで、生成コードが既存コードベースに馴染みやすくなります（Cursorの事例）。また、差分apply方式の運用も含めるとレビューが楽になります。
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テンプレート： "コード方針：可読性第一。変数名は意味あり、短絡的ワンライナー回避。パッチはapply_patch形式で出力。変更前後の3行文脈を含めてください。"

矛盾解消と命令階層の明示（Conflict resolution）

意図：複数ステークホルダーの指示が混在する場合、優先順位を明示してモデルが迷わないようにする。矛盾した動作は実行前に自動で検出・修正ルールを適用する仕組みが有効です。
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テンプレート： "指示AがBと矛盾するときは『安全ルールX』を優先する（例：緊急時は確認を省略して911案内を先に行う）。すべての矛盾はログ化して提示してください。"

プロンプト最適化（meta-prompt / prompt optimizer向け）

意図：失敗したプロンプトをモデル自らが改善するためのフォーマット。最小変更で望ましい振る舞いを引き出す提案を要求します。
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テンプレート： "以下のプロンプトを最小限の修正で改善してください。目的：{目的}。現状の問題点：{問題点記述}。変更箇所は差分形式で示し、短い理由を添えてください。"

ワンショットアプリやUI出力向けルーブリック内省（self_reflection）

意図：内部で評価基準（5–7項目）を作らせ、それに従い自己評価→改善を繰り返させることで一発で高品質な出力を得る手法です。
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テンプレート（実行指示）： "内部で5項目のルーブリックを作成し（見せない）、そのルーブリックで自己評価→不足があれば出力を改めるワンショット生成を行ってください。生成物は最終のみ提示。"

実用的な組み合わせ例（すぐ使える具体プロンプト）

事例A：データ調査レポート生成（短時間） "目標：X市場の3点要旨を出す。context_gatheringルール：検索は最大2回。reasoning_effort=medium、verbosity=low。tool_preambleで手順を提示し、各検索後に要点3つをまとめてください。"
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事例B：コード修正の自動提案（大規模リファクタ） "<code_editing_rules>可読性と一貫性優先。apply_patch出力。テストは既存テストを壊さないこと。reasoning_effort=high。変更ごとに短い説明を添えてください。</code_editing_rules>"
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設計上の注意点とベストプラクティス

矛盾を排除する：対立する命令がある場合は必ず優先ルールを明示すること。これによりモデルの不要な内部探索（＝コスト増）を避けられます。
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ツール呼び出し予算を定義する：長いワークフローでは「ツール呼び出し回数上限」を設定すると効率化に寄与します（例：最大2回）。
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出力形式とMarkdownルールを指定する：GPT-5はMarkdown従順性が高いので、ファイル名やコードはバッククオートで囲む等を明示すると良いです。
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パラメータ運用：Responses API、reasoning_effort、verbosityを組み合わせて意図に合う「考え方」と「出力量」を制御すると良いと考えられます。
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ワークフロー図（プロンプト設計の流れ）

画像（参照リンク）

まとめと実践的な次アクション（推奨）

まずは代表的テンプレート（上記の事例A/B）を自分のワークフローに当てはめ、reasoning_effortとverbosityを変えて3回試すことを推奨します。テスト結果をもとに「ツール呼び出し上限」「優先ルール」「出力フォーマット」を固定化すると効率が高まると考えられます。
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プロンプトライブラリは定期的にレビューし、矛盾やあいまいさを排除すること。Cursorの事例では構造化（XMLスタイル）で改善が見られたとされています。
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求めている「具体的なプロンプト」をさらに増やす／あなたのユースケース（例：カスタマー対応、研究要約、コードレビュー）に合わせてカスタム化することもできます。どのユースケース向けにプロンプト集を具体化しましょうか？

🏷業務別・目的別の具体的プロンプト例（15＋の実例）

業務別・目的別の具体的プロンプト例（15＋の実例）

以下は、OpenAIのGPT-5向けガイドに示された挙動やベストプラクティスを踏まえ、業務別／目的別に使える「具体的なプロンプト例」を15件以上まとめたものです。各プロンプトには使いどころ（業務・目的）、期待する出力のスタイル、プロンプト内で明示すべき制御句（reasoning_effort、verbosity、tool_preamblesなど）を付け、なぜその書き方が有効かの解説も添えています。GPT-5はエージェント的に自律的に動く能力が高く、ツール呼び出しや計画提示に強みがあるため、それらを活かす形で設計しています

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注：以下の各解説で参照しているGPT-5の設計原則（例：reasoning_effort／verbosity／tool preambles／prompt構造の注意点等）はすべて同一の参照資料に基づいています

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セールス向け — 製品提案メール作成（新規リード向け） Prompt（テンプレート）:

目的: 新規リードに送る短い提案メールを作る。トーンはプロフェッショナルだが親しみやすく。
コンテキスト: 製品は「SaaS X」、対象は年商5–50億の中堅企業のIT部門責任者。
制御: <reasoning_effort: medium> <verbosity: low>
出力形式: 件名1案／本文（200–300字）／行動喚起（1文）

解説: GPT-5はreasoning_effortとverbosityで出力の深さと長さを調整できます。短く効率的に届けたいセールスメールには低ボリュームで的確な表現を指示するのが有効です

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カスタマーサポート — クレーム初期返信案 Prompt:

目的: クレーム受領後の初期自動返信文を作る。顧客の不満点を和らげ、次のアクション（返金・交換・エスカレーション）を明確化する。
制御: <persistence>あなたはエージェントとして、可能な限り解決まで進める。ユーザーに確認すべき点は最小限に留める。</persistence>
出力: 3つのトーン別（謝罪重視／解決重視／短く簡潔）を提示

解説: GPT-5は自律的な持続（persistence）を促す指示で、不必要な確認を避けつつ対応を進めやすくなります

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開発（コーディング）— バグ修正のためのコードパッチ提案 Prompt:

目的: 指定ファイルの関数foo()のバグを修正するパッチを作る。コードは読みやすさ優先でコメントを入れること。
コンテキスト: リポジトリにpackage.jsonあり。ESLintルールは空行を厳格に。
制御: <reasoning_effort: high> <verbosity: high>
出力: apply_patch形式の差分（できるだけ簡潔に）、変更点の説明（3行）

解説: GPT-5は大規模なコードベースで高い能力を発揮します。読みやすさや命名規則を明示すると、可読性の高い差分を出力しやすくなります

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プロダクト管理 — 機能優先度決定（RICE等に基づく短報） Prompt:

目的: 機能候補3つについてRICE（Reach, Impact, Confidence, Effort）で評価し、推奨順位を出す。
入力: 機能A,B,Cの概要と概算工数
制御: <tool_preambles>最初に「要約→手順→出力フォーマット」を明示すること。</tool_preambles>
出力: RICEスコア表（簡潔表形式）＋決定理由（各2行）

解説: ツールプレアンブル風に「手順」を最初に示すと、途中で論点がブレずに整った計算結果を返します

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データ分析 — 指数平滑化で月次予測を生成 Prompt:

目的: 提供した月次売上（csv形式の列を貼る）で、次6ヶ月の指数平滑法（Holt-Winters）予測を実行するための手順とPythonスニペットを作る。
制御: <reasoning_effort: high> コードは説明的変数名、コメント付きで。
出力: 1) 手順 2) 実行用Pythonコード 3) 重要な前提と注意点

解説: GPT-5はコードと説明を同時に生成する際に優れています。コード品質（可読性）を明示すると実務で使いやすくなります

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リサーチ／サマリー — 長文レポートの要約とアクション抽出 Prompt:

目的: 添付の長文（貼ってください）を読み、3段階（要旨→主要発見→推奨アクション）でまとめる。
制御: <reasoning_effort: medium> 最初に「要約（50字）→詳細要点→実行可能アクション」を示すこと。
出力: 要約50字、要点5つ、実行可能アクション3つ（優先順）

解説: 明確な出力構造を指定すると、GPT-5は情報を階層的に整理して返すのが得意です

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UX／デザインレビュー — UI改善提案 Prompt:

目的: 指定のスクリーンショット（URL）を評価し、アクセシビリティと操作性の観点で改善点を3つ挙げる。各改善に対し簡単な実装案を提示。
制御: <verbosity: low>→だが実装案は詳細（コードやcssの断片も可）。
出力: 改善点3＋実装案（箇条書き）

解説: GPT-5はUI/UXのガイドラインを踏まえた具体案も出しやすく、改善の優先度付けにも強みがあります

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人事／採用 — 面接評価テンプレート作成 Prompt:

目的: フルスタック開発者候補の面接評価テンプレート（技術・行動・カルチャーフィット）を作る。評価尺度は1–5。
制御: <reasoning_effort: low> 出力はMarkdown表形式

解説: 明確なフォーマット指定（尺度・分野）で、採点に使えるテンプレが容易に得られます

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法務メモ — 契約条項の簡易チェックリスト Prompt:

目的: 添付の契約書（抜粋）について主要リスクを指摘し、チェックリスト形式でまとめる。法的助言ではなくレビューの観点で。
制御: <reasoning_effort: medium> 重要度を高・中・低で分類
出力: リスク点（分類付き）＋参考質問（弁護士に確認すべき箇所）

解説: GPT-5はチェックリスト化や分類が得意で、弁護士とのやり取りを効率化する下支えに使えます

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マーケティング — SNS用バリエーション生成 Prompt:

目的: 製品キャンペーン用にTwitter風（短文）／LinkedIn風（プロフェッショナル）／Instagramキャプション（親しみ）をそれぞれ3案ずつ作る。
制御: <verbosity: low> ただし「トーン指示」を明記（例: 熱意・信頼性）
出力: 9案（カテゴリ別に）

解説: トーンとプラットフォームを明確に指示すると、各メディアに最適化された文体で出力されます

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教育／研修 — 研修スライドのアウトライン作成 Prompt:

目的: 「プロダクトマネジメント入門」90分研修のスライドアウトライン（12枚想定）を作る。各スライドに要点と話すときの補足メモを1–2行付ける。
制御: <tool_preambles>最初にゴール→時間配分→アウトプット形式を宣言すること。</tool_preambles>
出力: スライド12枚分のアウトライン＋講師メモ

解説: 研修設計では「時間配分→目的→出力」を先に示すと、構成がぶれず実用的なアウトラインになります

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翻訳＋調整 — クリエイティブ翻訳（日本語→英語）、文化適応込み Prompt:

目的: 日本語マーケ文を英語に翻訳し、米国市場向けにトーンと表現を調整する。言い換え候補を2つ提示。
制御: <reasoning_effort: medium> 出力は翻訳／言い換え1／言い換え2／変更理由

解説: 翻訳だけでなく「調整理由」を出力させることで、マーケチームが採用根拠を判断しやすくなります

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プロンプト最適化 — 既存プロンプトの改善案生成（メタプロンプト） Prompt:

目的: 与えたプロンプトが「期待した行動をしない」場合、最小限の修正で望む行動に近づける改良案を示す。
入力: 元プロンプト＋「望む挙動」＋「実際の挙動」
出力: 最低3つの修正案（各案に1行で影響とリスクを説明）
解説: 自分自身をメタ的にプロンプト改善に使う典型的なパターンです。GPT-5はこの自己反省・改善ループで高い効果を示します[1](https://cookbook.openai.com/examples/gpt-5/gpt-5_prompting_guide)。

エージェント長期タスク — マルチステップ作業の計画と進捗報告 Prompt:

目的: 大型機能のリリース計画を分解し、各ステップで必要な成果物と完了基準を作る。作業中は定期的に進捗を報告する（tool preambleで頻度指定）。
制御: <persistence>「終わるまで続ける」方針。ツール呼び出しや外部参照は最小限に。</persistence>
出力: マイルストーン表＋各タスクの完了基準＋週次進捗テンプレ

解説: 長期タスクについては「止めどき」や「進捗フォーマット」を明確化すると、GPT-5が途中で手戻りを減らして実行できます

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セキュリティ／運用 — インシデント対応初動チェックリスト Prompt:

目的: サーバー異常検知時の初動対応チェックリストを作る。優先度別（クリティカル/高/中/低）で。
制御: エスカレーションは「人間確認必須」の閾値を明示。
出力: チェックリスト＋エスカレーション基準

解説: 安全性の高いワークフローでは「人の判断」を残す旨を明示することで、誤った自律的アクションを回避できます

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クリエイティブ — ブレインストーミング（新商品コンセプト） Prompt:

目的: 新商品アイデアを10案、各案にターゲット・USP・実装コスト感を付けて提示。
制御: <reasoning_effort: medium> アイデアは多様性重視で、極端な案も含める。
出力: 10案（箇条書き）＋上位3案の簡易実現可能性評価

解説: 多様性を明示すると、GPT-5は探索的に幅広いアイデアを提示しやすくなります

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考察と実践的な活用アドバイス

なぜこれらのテンプレが有効か：GPT-5は「計画を立てて実行する」性質が強く、ツール呼び出しや長い論理の保持が改善されています。そのため、最初に「ゴール→手順→出力形式」を短く明示することで性能を最大化できます
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矛盾を避ける重要性：ガイドは「矛盾した指示があるとモデルの内部資源を浪費する」と明言しています。複数の命令が衝突しないようにプロンプトを点検してください
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ツール呼び出しの節度：GPT-5は自発的に外部ツールを呼ぶ傾向があるため、必要なツール呼び出し回数の上限や早期停止基準をプロンプトで規定すると効率的です
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コード生成時の配慮：コードは「可読性を最重視、短縮名やゴルフ的な表現は避ける」と明示すると、実務でレビューしやすい成果物が得られます
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実務での運用フロー（図解）以下は「プロンプト作成→実行→振り返り→改善」のワークフローを簡潔に示したダイアグラムです。プロンプトの反復改善（メタプロンプト）を組み込むと効果が高まることがガイドで示唆されています

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参考資料（本セクションで参照した主な一次情報）

GPT-5 prompting guide | OpenAI Cookbook:
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視覚補助（詳細参照ページ）

最後に：まずは「少数のワークフロー（2–3）」でここに示したテンプレを試し、反復的にメタプロンプト（プロンプトを改善するためのプロンプト）で最適化することをお勧めします。GPT-5の強みは繰り返し改善で急速に成果を伸ばせる点にあると考えられます

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— 必要であれば、上の16案からあなたの業務に最も近い5案を選んで、より具体的に（社内用語・データ・テンプレ挿入済みで）カスタマイズしたプロンプトを作成します。どの業務で試したいか教えてください。

🏷実践ワークフロー：テスト・評価・改善のステップとチェックリスト

実践ワークフロー：テスト・評価・改善のステップとチェックリスト

GPT-5向けのプロンプト設計で最も重要なのは、単に「良い文言」を作ることではなく、モデルのエージェンシー（自律的な振る舞い）、reasoning_effort や verbosity といった新パラメータ、そしてツール連携（Responses API 等）を踏まえた実験的なワークフローを回すことです。本節では、OpenAI の GPT-5 ガイドの知見を踏まえて、現場で確実に使える「テスト → 評価 → 改善」の手順と具体プロンプト例、チェックリストを提示します（参照:

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全体設計（目的と評価軸）の明確化

まず「ユーザーが達成したい最終ゴール」を1文で定義し、成功基準（定量指標と定性指標）を決めます。Responses API の利用や reasoning_effort の設定がパフォーマンスに影響するため、これらを想定して評価軸を設計するのが望ましいとされています
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例：WebアプリのワンショットUI生成なら「生成されたコードがローカルでビルドできる（自動テスト通過率≥90%）」を成功基準にする。

プランニング（サブタスク分解とツール予算決定）

大きなタスクは明確に分解し、各サブタスクに対して「ツール呼び出し予算（例：最大2回）」や reasoning_effort の上限を決めます。過度に探索的なプロンプトは不必要なツール呼び出しを招くため、探索深度の上限を設けることが推奨されています
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設定例：検索深度「低」、最大ツール呼び出し 2 回。条件があいまいなら追加バッチ検索を行うルールを用意する。

1回目のプロンプト実行（ベースライン取得）とツールプレアンブル実装

ツール呼び出しや長い作業を行う場合は、最初に簡潔な「tool preamble（計画＋ステップ）」を出させると追跡性が上がることが示されています
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まず低〜中の reasoning_effort で1回試し、結果（出力品質・ツール呼び出し回数・レイテンシ）を記録します。Responses API を使うと推論間での推論痕跡保持ができ、長期フローの効率が上がるとされています
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評価（定量メトリクス＋定性レビュー）

定量例：成功率（機能テスト合格率）、平均ツール呼び出し数、平均応答レイテンシ、トークン消費量。
定性例：指示順守度（矛盾しないか）、可読性、冗長性。GPT-5 は指示に厳密に従うため、プロンプトの矛盾がモデルの「迷い」を生むことが指摘されています
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改善（局所修正→再試行→横展開）

修正は「最小限の編集」で行い、効果を A/B テストします。モデル自身にプロンプト最適化をさせる（メタプロンプト）と効率的に改善案を得られることが推奨されています
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Cursor の事例のように、過去の有効プロンプトをXML等で構造化して参照させると安定性が向上します
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ルール化とドキュメント化（プロンプトライブラリ化）

成功したプロンプトと失敗例、reasoning_effort・verbosity の設定やツール予算をテンプレ化してライブラリ化します。早期に矛盾する指示を削除することで安定性が上がることが報告されています
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継続的モニタリング（監査ログ・ユーザーフィードバック）

長期運用では、ツール呼び出しのプレアンブルログやモデルの内部要約（短い思考要約）を保存しておき、定期的に見直すことが薦められます
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ワークフロー図（簡易）

実践チェックリスト（第一回実行時）

目的が1文で定義されているか。成功基準が数値で定義されているか。
reasoning_effort と verbosity の目標値を決めているか（例：reasoning_effort=medium→lowに切替テスト）。GPT-5 はこれらで探索深度を制御できることが示されています
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ツール呼び出し予算（最大回数）を明確に決めたか。過剰探索を防ぐための早期停止基準があるか
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tool preamble を入れてモデルに計画を提示させる設計になっているか
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矛盾した命令をプロンプトに含めていないか（矛盾はGPT-5のパフォーマンス低下を招く）
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具体的なプロンプト例（日本語でそのまま使えます）

tool preamble を明示してツール呼び出しの振る舞いを定義する（テンプレート）
「目的：{ユーザー目標1文}。計画：1) 情報収集（最大1回の外部検索）→2) 下書き作成→3) 精緻化。ツール呼び出しルール：検索は最大1回、確認が必要な場合のみ追加で1回まで許可。出力フォーマット：見出し／箇条書き／具体例。では、まず短い実行計画を3ステップで示してください。」
（効果）tool preamble により進行が追いやすくなり、長期作業の途中経過が明確になります
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reasoning_effort と verbosity を明示する（コスト抑制用）
「このタスクはレイテンシ重視のため、reasoning_effort を low、verbosity を low に設定してください。必須出力のみを簡潔に答え、余計なツール呼び出しは行わないでください。」
（効果）探索深度を下げ、不要なツール呼び出しと遅延を抑えられます
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プロンプト最適化のためのメタプロンプト（モデルに改良案を出させる）
「以下のプロンプトをもっと確実に所望の挙動を引き出すよう最小修正してください。現在の問題点：{問題点の短い列挙}。元のプロンプト：'''{PROMPT}'''。変更は最小限に留め、変更理由を1–2行で説明してください。」
（効果）モデル自身から改善案を得られ、反復スピードが上がります
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コード編集や長期的な自律作業向け（Cursor の実践に基づく）
「あなたはエージェントとしてコードベースを編集します。まず作業計画を示し、次に具体的なファイル修正案を提示してください。作業後は要約とテスト手順を記載してください。大きな変更はユーザー確認前に自動で適用しないでください（提案のみ）。」
（効果）自律的に作業を進めつつ、ユーザーがレビューできる形で提示します
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評価指標例（推奨）

機能正解率（自動テスト合格率）: ≥ 90%（目標）
平均ツール呼び出し回数: ベースラインの 50% 以下が望ましい（ツールコスト削減）
レイテンシ: 目標応答時間（例：2秒以内）
指示遵守スコア（人手評価）：1–5 点の平均 ≥4.0

実運用での注意点と示唆

GPT-5 は「指示どおりに動く」が故に、プロンプト内の矛盾が性能低下を招きやすいことに注意してください。プロンプトは簡潔かつ階層的に整理するのが有効です
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minimal reasoning（最小推論）オプションはレイテンシ敏感な場面で有効ですが、複雑タスクでは計画を明示させるプロンプトが有用です
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成功した設定（reasoning_effort、verbosity、tool budget）はプロンプトライブラリとして保存し、A/B テストの履歴と共に運用することで再現性が高まります
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追加：短いチェックリスト（実行直前）

目的と成功基準を1文で書いたか
reasoning_effort / verbosity / tool budget を明記したか
tool preamble を要求しているか（長期作業の場合）
矛盾した命令を含めていないか（ダブルチェック）
評価用の自動テスト・ログ出力を用意したか

以上を踏まえ、まずは「目的定義→小さなサブタスク（ツール呼び出し上限あり）→ベースライン取得→定量評価→最小修正」の1サイクルを回すことを強く勧めます。短期的にはツール呼び出しの節約と応答の安定化、長期的にはプロンプトライブラリ化による運用コスト低下が期待できます

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。

🖍 考察

調査の本質

ユーザーは「OpenAI Cookbook の GPT‑5 プロンプトガイド（https://cookbook.openai.com/examples/gpt-5/gpt-5_prompting_guide）をもとに、実務でそのまま使える具体的プロンプトと、それに伴う運用方針をほしい」と要求しています。本質的には、単なるテンプレ集ではなく、GPT‑5の高い「エージェンシー（自律性）」を安全かつコスト効率良く運用するためのルール設計と、即効性のある実践プロンプト（と評価指標）を求められています。重要なのは、プロンプトによってモデルの「探索深度」「ツール呼び出し頻度」「出力の長さ」を制御し、現場で安定再現できるワークフローに落とし込むことです（出典:

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分析と発見事項

GPT‑5の特性と運用インパクト
- 高い自律性は「複雑タスクを自ら分解・進行」させる一方で、不要な外部検索やツール呼び出しを自律的に行い、コストとレイテンシが増す傾向がある。
- 対策はプロンプト内での探索ルール明記、reasoning_effort／verbosityの外部パラメータ設定、ツール呼び出し上限の明示など。
有効だった設計パターン（Cookbook と Cursor の事例）
- ツール呼び出し前に「tool preamble（ゴール再表明 → 実行計画 → 各ツールの目的）」を出させると、無駄呼び出しが減り可監査性が上がる。
- verbosity を「ステータスは短く、成果物（コード等）は詳細に」と分離する運用で、冗長性を減らしつつ実務で使える成果物を得られる。
- Responses API はツール横断の推論痕跡（reasoning trace）保持に有利。長期タスクの性能向上・トークン節約の可能性あり（導入検討価値高）。
実務での典型的トレードオフ
- minimal reasoning（低思考設定）: レイテンシ低下・ツールコスト削減に有効だが、複雑判断を要するタスクで品質低下のリスクあり。
- high reasoning: 出力品質は上がるがトークン消費・遅延・外部呼び出し増のコストが上昇する。

より深い分析と解釈

なぜGPT‑5は「過剰探索」をしやすいのか（3段階で掘り下げ）
- 表層: モデルはエージェント的に外部情報収集を自動判断する能力が高い。
- 中間: 指示があいまいだと「不確実性を減らすため」に外部検索を行う設計思想が働く（モデルは“確認”を選好）。
- 本質: モデルの高い順守性により、プロンプトのあいまいさ＝追加作業の自動化という形で現実コストに直結する。つまり「指示の曖昧さ」が運用コストの主要因になる。
なぜtool preambleが効くのか（多面的解釈）
- 管理観点: 計画を明示化することでツール呼び出しの目的が明確になり監査可能性が上がる。
- 実行観点: モデルが「まず計画を示す」行為で内部探索の幅が制限され、局所最適（不要探索を削減）に導ける。
- 信頼性観点: 人間が途中で割り込めるポイントを作ることで、致命的な自律失敗を早期に発見できる。
矛盾とパラメータの相互作用（弁証法的検討）
- 矛盾除去→高品質: 指示の矛盾を潰すとモデルのパフォーマンスが高まるが、矛盾排除に人的コストがかかる。
- パラメータ調整→自律制御: reasoning_effort/verbosityを下げればコストは下がるが、モデルが想定外の短絡解を採る可能性がある。
- 解法: 小さなA/B実験で「プロンプト厳格化」と「パラメータ調整」を併行し、効果を定量化してから運用ルール化する。
シナリオ別の最適設計（短期/中長期/コード生成）
- 短期応答（チャット、FAQ）: minimal reasoning + verbosity低め + ツール予算1回。目標は迅速性と十分な正確さ。
- 中長期ワークフロー（エージェント的タスク）: tool preamble + mid/high reasoning + Responses API + 定期的な進捗ログ。
- コード生成/リファクタ: high reasoning + 内部ルーブリック（自己評価） + apply_patch 出力 + 差分レビューを必須化。

戦略的示唆（実践的アクションプランと具体的プロンプト）

短期（0–2週間）: 即効性の改善

既存プロンプトの「矛盾検査」を実施する（優先）
- 手順: 代表的な3プロンプトを選び、以下メタプロンプトで自動レビュー。
- メタプロンプト（そのまま使える）

以下のプロンプトを読み、矛盾・曖昧さ・不要な命令を3点指摘し、それぞれ最小修正で整合性を取る改訂案を提示してください。元のプロンプト：'''{PROMPT}'''

ツール呼び出しルールを定義（上限・早期停止基準）
- 例ルール: 検索は最大2回、上位ヒットが70%で停止。ツール呼び出しは要約付きでログ化。

中期（2–8週間）: 実験と標準化 3. A/B テスト：reasoning_effort と verbosity の組合せを試す

KPI: 平均ツール呼び出し数、応答レイテンシ、品質スコア（人手評価）、トークン消費。

Responses API の試験導入（長期ワークフロー向け）
- 目的: ツール跨ぎのreasoning traceを保持して長期タスクの安定化を検証。

長期（8週間〜）: ガバナンスと自動化 5. プロンプトライブラリ作成と運用ガイドライン化

成功したプロンプトのメタデータ（用途、reasoning_effort、verbosity、ツール予算）を登録。

継続的監視とログ保存（ツール呼出しの理由/結果を構造化ログで残す）

推奨プロンプト集（業務別の即利用テンプレ：短い説明付き）（表は用途→簡潔なプロンプト例。必要ならさらにカスタマイズします）

用途	プロンプト（テンプレ）
長期タスクを終わらせる（高reasoning）	あなたはエージェントです。ユーザーのクエリを完全に解決するまで中断せずに作業を続けてください。不確実性がある場合は最も合理的な仮定を使い、仮定と理由を記録してください。各サブタスクで計画を立て、完了後に要約を出してください。
ツール呼出しを最小化（低reasoning）	探索深度は低く、最大ツール呼び出し数は2回までとします。必要最小限の情報だけ取得したら即座に行動してください。ツール呼び出しは必ず要約付きで行ってください。
tool preamble（可監査化）	常に以下をツール呼び出し前に出力：1) ユーザー目標の要約、2) 実行ステップ順序、3) 各ツール呼び出しの目的。実行後は何をしたかと次のステップを報告してください。
verbosity分離（ステータス短縮）	全体のステータス更新は1〜2文で簡潔に。コードや差分は詳細に（関数説明・コメントあり）生成してください。
矛盾検出＆改良（メタ）	以下のプロンプトを読み、矛盾・曖昧さを3つ指摘し、それぞれ最小変更で整合性を取る改訂案を提示してください。元：'''{PROMPT}'''
コード生成＋自己評価	内部で5項目の卓越性ルーブリックを作り、それに基づきコードを生成・自己評価・改善を3回行ってください。最終出力はコード差分とルーブリック評価点です。
DB更新前の確認	これからデータベースを更新します。Action:, Target:, Before:, After:, Risk: の形式で変更案を示し、ユーザーの 'yes' を確認してから実行してください。
検索基準（速やかな収束）	並列で最大3クエリを走らせ、上位ヒットで70%収束したら探索停止。深掘りは検証失敗時のみ行う。結果を要約して次に進む。

ワークフロー（推奨） — mermaid図で可視化

運用時の短いチェックリスト（実行前）

目的が一文で明記されているか。
reasoning_effort と verbosity が明記されているか。
ツール呼び出し上限・早期停止基準が定義されているか。
tool preamble を要求する場合はそのフォーマットを固定しているか。
出力の検証基準（自動テスト・人手レビュー）を定めているか。

今後の調査（優先度順リスト）

1. 代表プロンプト3つの現地A/Bテスト計画
- 目的: reasoning_effort/verbosity の組合せによる品質・コスト差を定量化する。
1. Responses API のPoC（長期ワークフローでの効果検証）
- 指標: トークン消費、ツール呼び出し回数、タスク成功率。
1. ツール呼び出しログのフォーマット設計（可監査JSONスキーマ）
- 目的: {"intent", "reason", "expected_result", "confidence"} 形式の標準化。
1. プロンプト矛盾自動検出ルールセットの作成
- 例: 相反する命令、冗長条件、優先順位不在の検出。
1. 業務別テンプレのカスタマイズ（上位5業務を選定）
- 優先候補: カスタマーサポート、コードレビュー、データ分析、プロダクト管理、インシデント対応。
1. コストモデルとガイドライン（ツール呼び出しあたりの期待コスト計算）
- 目的: 運用上の意思決定（高reasoningを許容する/しない）。
1. ユーザーテスト（ヒューマンインザループ）での満足度評価
- 目的: 出力の可読性と実用性を人手で評価し定量化する。
1. セキュリティ／倫理チェックリストの整備
- 例: 自律的な外部操作（支払い・個人データ更新など）は常に「人間承認」を必要とするルール化。
1. 長期ログの分析（ツール呼び出しの頻度と成功率の相関）
- 目的: 隠れたコスト要因や無駄な探索のパターンを発見する。

もし望むなら、次のアクションとして以下を選んでください（僕が代行作業可能です）：

あなたの代表プロンプト3つを送っていただければ、矛盾検査と最小修正案を作ります。
特定ユースケース（例：コードレビュー／カスタマーサポート）を指定いただければ、上記テンプレを社内用語や既存データに合わせてカスタマイズします。

参考: 原典ガイドはこちらです —

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🏷高品質プロンプトの基本原則：設計ルールと注意点

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