OpenAI 発表 GPT-5.5 Instant 全ユーザーに公開、高リスクシナリオでの幻覚率を52.5%削減、AIME 数学テストのスコアが65.4点から81.2点に向上。 (前提:OpenAI はネットセキュリティ専用モデル GPT-5.4-Cyber をリリース:3,000の高危険脆弱性を修正、Claude Mythos と競合) (補足:17歳の高校生が「神レベルのPrompt」を作成し、Claudeの推論能力をo1モデルに匹敵させる方法は?)GPT-5.5 Instant は正式に全ユーザーに公開され、公式発表によると GPT-5.5 Instant は医療、法律、金融などの高リスクシナリオでの虚構声明を52.5%削減、ユーザーによる事実誤認の会話中の誤った声明も37.3%減少。数学的推論も一段階進化。AIME 2025 は前世代の65.4点から81.2点へ向上。AIME は推論チェーンの完全性をテストするストレステストであり、モデルの多段階論理構造における改善を示す。公開範囲は5月5日から全ユーザーに拡大され、無料アカウントも利用可能に。個人化記憶機能(過去の会話引用、ファイルアップロード、Gmail連携)は引き続きPlusとPro限定で、ウェブ版のみ制限。### OpenAIが教えるプロンプトの書き方つい先日、OpenAIは公式の推奨プロンプト構造ガイドラインも公開した。公式は、多くの人が書くプロンプトの方法は論理的に逸脱していると指摘。OpenAIは開発者向けファイルに、推奨されるプロンプト構造を7つのセクションに分けて示している。順に:* Role(役割設定)* Personality(性格・語調)* Goal(目標説明)* Success criteria(成功基準)* Constraints(制約条件)* Output(出力フォーマット)* Stop rules(停止条件)最初の重要な変化は「結果優先」。従来の書き方は逐次指示型:AをやってからBをやり、最後にCを出力。新しい書き方は終点を定義し、成功基準を明確に記述して、モデル自身にどの道を進むかを決めさせる。OpenAIは、従来のプロンプトの最初の変更点として、プログラム的なステップを削除し、結果の記述に置き換えることを推奨。二つ目の変化は reasoning effort の使い方。reasoning effort はモデルが「どれだけ深く考えるか」のレベルで、レベルが高いほど回答前の思考に時間とコストがかかる。公式は、多くの生成シナリオでは low か medium で十分とし、高レベルは多段推論やフォーマット化、データ抽出に留めるべきと提案。高レベルはコスト増になるため。その他の具体的なアドバイスも参考になる:* Stop rules は「どの状態で続行不要か」を明示し、例えば最初に条件に合う結果を見つけたら停止* Retrieval Budgets(検索予算)はモデルの検索回数に上限を設け、無限展開を防止* 草稿作成のタスクでは、「何を望まないか」を先に定義するのが効果的 — 正の条件よりも負の制約の方がモデルにとって識別しやすい。
GPT-5.5 Instant が全ユーザーに公開されました、OpenAI がより賢く、効率的にプロンプトを書く方法を教えます
OpenAI 発表 GPT-5.5 Instant 全ユーザーに公開、高リスクシナリオでの幻覚率を52.5%削減、AIME 数学テストのスコアが65.4点から81.2点に向上。
(前提:OpenAI はネットセキュリティ専用モデル GPT-5.4-Cyber をリリース:3,000の高危険脆弱性を修正、Claude Mythos と競合)
(補足:17歳の高校生が「神レベルのPrompt」を作成し、Claudeの推論能力をo1モデルに匹敵させる方法は?)
GPT-5.5 Instant は正式に全ユーザーに公開され、公式発表によると GPT-5.5 Instant は医療、法律、金融などの高リスクシナリオでの虚構声明を52.5%削減、ユーザーによる事実誤認の会話中の誤った声明も37.3%減少。
数学的推論も一段階進化。AIME 2025 は前世代の65.4点から81.2点へ向上。AIME は推論チェーンの完全性をテストするストレステストであり、モデルの多段階論理構造における改善を示す。
公開範囲は5月5日から全ユーザーに拡大され、無料アカウントも利用可能に。個人化記憶機能(過去の会話引用、ファイルアップロード、Gmail連携)は引き続きPlusとPro限定で、ウェブ版のみ制限。
OpenAIが教えるプロンプトの書き方
つい先日、OpenAIは公式の推奨プロンプト構造ガイドラインも公開した。公式は、多くの人が書くプロンプトの方法は論理的に逸脱していると指摘。
OpenAIは開発者向けファイルに、推奨されるプロンプト構造を7つのセクションに分けて示している。順に:
最初の重要な変化は「結果優先」。従来の書き方は逐次指示型:AをやってからBをやり、最後にCを出力。
新しい書き方は終点を定義し、成功基準を明確に記述して、モデル自身にどの道を進むかを決めさせる。OpenAIは、従来のプロンプトの最初の変更点として、プログラム的なステップを削除し、結果の記述に置き換えることを推奨。
二つ目の変化は reasoning effort の使い方。reasoning effort はモデルが「どれだけ深く考えるか」のレベルで、レベルが高いほど回答前の思考に時間とコストがかかる。
公式は、多くの生成シナリオでは low か medium で十分とし、高レベルは多段推論やフォーマット化、データ抽出に留めるべきと提案。高レベルはコスト増になるため。
その他の具体的なアドバイスも参考になる: