📜 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 Cookbook: GPT-5 prompting guide](https://cookbook.openai.com/examples/gpt-5/gpt-5_prompting_guide)。
### 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）
1. 目的を1文で定義し、成功基準（定量/定性）を設定する。
2. 出力形式（例：見出し→箇条→コード差分）と長さ（verbosity）を明示する。
3. reasoning_effort（思考深度）を用途ごとに決める（例：コード=high、短報=low）。
4. 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）。
5. 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）
```mermaid
flowchart LR
A["要求の一文化"] --> B["出力形式と制約の明示"]
B --> C["reasoning_effort/verbosity/ツール予算設定"]
C --> D["初回実行（tool preambleを出力させる）"]
D --> E["評価（定量・定性）"]
E --> F["メタプロンプトで改善→再試行"]
```
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。
1) 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。」
2) 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。」
3) 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。」
4) 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。」
5) 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。」
6) 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}'''。」
7) 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。」
8) 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。」
9) 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。」
10) 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。」
11) 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。」
12) 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。」
13) 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。」
14) 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:」
15) 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）
1. 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。
2. 各ワークフローでA/Bテスト（reasoning_effort と verbosity を変える）を実施。
3. 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。
4. 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 Cookbook: GPT-5 prompting guide](https://cookbook.openai.com/examples/gpt-5/gpt-5_prompting_guide)
### 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。
🔍 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）[0](https://cookbook.openai.com/examples/gpt-5/gpt-5_prompting_guide)。
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[0](https://cookbook.openai.com/examples/gpt-5/gpt-5_prompting_guide)。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[0](https://cookbook.openai.com/examples/gpt-5/gpt-5_prompting_guide)。
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[0](https://cookbook.openai.com/examples/gpt-5/gpt-5_prompting_guide)。
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](https://cookbook.openai.com/examples/gpt-5/gpt-5_prompting_)。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[0](https://cookbook.openai.com/examples/gpt-5/gpt-5_prompting_guide)。
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[0](https://cookbook.openai.com/examples/gpt-5/gpt-5_prompting_guide)。
- 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[0](https://cookbook.openai.com/examples/gpt-5/gpt-5_prompting_guide)。
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）[0](https://cookbook.openai.com/examples/gpt-5/gpt-5_prompting_guide)。
1) 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](https://cookbook.openai.com/examples/g-5/gpt-5_prompting_guide)
2) 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。
```
[0](https://cookbook.openai.com/examples/gpt-5/gpt-5_promptingguide)
3) 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。
```
[0](https://cookbook.openai.com/examples/gpt-5/gpt-5_prompting_guide)
4) 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) [0](https://cookbook.openai.com/examples/gpt-5/gpt-5_prompting_guide)
5) 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。
```
[0](https://cookbook.openai.com/examples/gpt-5/gpt-5_prompting_guide)
6) 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) [0](https://cookbook.openai.com/examples/gpt-5/gpt-5_prompting_guide)
7) 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](https://cookbook.openai.com/examples/gpt-5/g-5_prompting_guide)
8) 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](https://cookbook.openai.com/examples/gpt-5/g-5_prompting_guide)
9) 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](https://cookbook.openai/examples/gpt-5/gpt-5_prompting_guide)
10) 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) [0](https://cookbook.openai.com/examples/gpt-5/gpt-5_prompting_guide)
) 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) [0](https://cookbook.openai.com/examples/gpt-5/gpt-5_prompting_guide)
13) 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) [0](https://cookbook.openai.com/examples/gpt-5/gpt-5_prompting_guide)
14) 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) [0](https://cookbook.openai.com/examples/gpt-5/gpt-5_prompting_guide)
15) 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) [0](https://cookbook.openai.com/examples/gpt-5/gpt-5_prompting_guide)
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 Cookbook: GPT-5 prompting guide](https://cookbook.openai.com/examples/gpt-5/gpt-5_prompting_guide) [0](https://cookbook.openai.com/examples/gpt-5/gpt-5_prompting_guide)
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](://cook.openai.com/examples/gpt-5/gpt-5_prompting_guide)。
- 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[0](https://cookbook.openai.com/examples/gpt-5/gpt-5_prompting_guide)。
- 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。
🖍 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: [OpenAI Cookbook: GPT‑5 prompting guide](https://cookbook.openai.com/examples/gpt-5/gpt-5_prompting_guide)）。
### 分析と発見事項
1. 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。
2. 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）。
3. 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
1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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
1. 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}'''
```
2. 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。
4. 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。
6. 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
```mermaid
flowchart LR
A["目的定義・成功基準"] --> B["プロンプト設計（tool_preamble/constraints）"]
B --> C["パラメータ設定 (reasoning_effort/verbosity/tool_budget)"]
C --> D["実行（ログ化・ツール呼出し記録）"]
D --> E["評価（定量KPI + 定性レビュー）"]
E --> F["改良（メタプロンプトで最小修正）"]
F --> B
```
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。
- 2) 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。
- 3) 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。
- 4) 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。
- 5) 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。
- 6) 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）。
- 7) 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。
- 8) 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。
- 9) 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 — [OpenAI Cookbook: GPT‑5 prompting guide](https://cookbook.openai.com/examples/gpt-5/gpt-5_prompting_guide)
📚 参考文献
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