OpenAI 公式 GPT 5.5 プロンプトガイド：7つの重要な変化をまとめた

背景：旧プロンプトを書き直す理由

公式ドキュメントは明確です。旧プロンプトは手順を過剰に指定しがちで、これは以前のモデルが軌道から外れないよう支援するためでした。GPT-5.5 ではその詳細がノイズになり、探索空間を狭め、機械的な回答につながります。

Django 共同創設者の Simon Willison も、OpenAI が一から書き直すことを推奨しており、調整済みの旧プロンプトがそのまま使えると仮定しないよう指摘しています。GPT-5.5 に移行する（または LimaxAI で同様の能力を試す）場合は、モデル名の差し替えではなく、プロンプトを新製品として設計し直してください。

変化1：手順指定から結果記述へ

旧スタイル（プロセス重視）：

A を確認し、次に B を確認し、フィールドを一つずつ比較し、すべての例外を考慮し、どのツールを呼ぶか決め、完了後に全手順をユーザーに説明する。

新スタイル（結果重視）：

ユーザーの問題を完全に解決する。ポリシーとアカウントデータに基づき判断し、できることを先に実行してから報告し、実施内容と未解決事項を説明する。情報が足りない場合は、最も重要な質問を 1 つだけ行う。

要するに：目的地を書き、経路の全ステップは書かない。 GPT-5.5 は自ら経路を計画する。ルートを固定すると、より良い解が阻害されることがあります。

変化2：「必ず/禁止」は本当の赤線だけ

「常に JSON」「500 字を絶対に超えない」「回答前に必ず検索」などの制約が一般的でした。GPT-5.5 は絶対表現に非常に敏感で、矛盾する 2 つの「必ず」があると、両方を満たそうとして失敗しやすくなります。

場面	推奨
安全ルール、必須フィールド、厳格な禁止	always/never（常に/決して）
検索するか、ユーザーに聞くか	条件文

例：「回答前に必ず検索」を「質問受信後、既存コンテキストで答えられるか判断；答えられるなら検索せずに返答」に変更。

変化3：ロールは復活、ただし短く

「20 年の経験を持つトップアナリスト…」のような長いペルソナは GPT-5.5 では費用対効果が低い。公式の7 部構成では依然として Role と Personality から始まりますが、形式が変わりました：

• Role： 機能とコンテキストを 1～2 文で。
• Personality： 口調、温度感、協働スタイル——履歴書ではない。

ガイドの 2 つのペルソナ例：

• 安定型： 信頼できる協作者——落ち着いて直接的；ユーザーの意図は善意と仮定；不要な確認を避けて前進。
• 表現型： 会話的で好奇心旺盛、適宜ウィット；曖昧なら質問、コンテキストが足りれば果断に提案。

Personality は「どう話すか」、協働スタイル は「どう動くか」（曖昧時に推測か確認か）——分けて書く。

変化4：多段タスクは先に受領確認

複雑なタスクでは、しばらく内部推論のみで画面に出力がなく、ユーザーはフリーズしたと思いがちです。プロンプトに Preamble（前置き） ルールを追加：

多段タスクでは、ツール呼び出し前に、受領と最初のステップを示す短いユーザー向け更新を 1～2 文で送る。

Codex などは既に「コードベースを分析中、まずテストファイルから」といったパターンを使っており、API と長い ChatGPT タスクに有効です。

変化5：停止条件を必ず定義

「関連情報を検索してから回答」とだけ書き、停止条件がないと、検索がループしトークンが増える一方で回答が散漫になります。

2 つの一般的な戦略：

1. 検索予算： 通常の Q&A はデフォルト 1 ラウンド；1 ページ目の証拠で足りれば回答。2 ラウンド目は、答えがない・重要データ不足・ユーザーが網羅を求める場合のみ。
2. ループ停止： 各ツールラウンド後、既存証拠で核心質問に答えられるか自問；答えられるなら停止。

変化6：公式 7 部構成の骨格

部	目的
Role	機能とコンテキスト（1～2 文）
Personality	口調・スタイル・協働
Goal	ユーザーに見える成果物
Success	完了の定義
Constraints	安全・ビジネス・証拠・副作用の境界
Output	形式・長さ・トーン
Stop	再試行・エスカレーション・拒否・質問・停止のタイミング

注意：毎回 7 部すべては不要。単純な Q&A は Goal + Output で十分；マルチツール Agent は全套が必要。OpenAI 開発者コンソールの Optimize で既存プロンプトをこの構造に合わせて整形できます。

変化7：形式制御と簡潔さ

GPT-5.5 はデフォルトで簡潔・直接的。API では text.verbosity（デフォルト medium、短答は low を試す）；複雑な形式はプロンプト内の巨大 JSON ではなく Structured Outputs を優先。

文体はプロンプトで指定可能，例：

デフォルトは自然な段落；見出し・太字・リストは理解に役立つときだけ。

リライトでは何を残すかを先に、どう直すかを後に：

元の構造・長さ・文体を保ち、明瞭さのみ向上；ユーザーが求めない限り新論点や段落を追加しない。

残す項目を書かないと、モデルは拡張・再構成しがちです。

移行のヒント：reasoning は低めから

プロンプト以外に reasoning.effort も再評価。GPT-5.5 のデフォルトは medium；多くのタスクは low で十分。高くても必ずしも良くない——指示の矛盾や停止条件の曖昧さと高 effort は過剰検索や遠回りの原因。固定評価セットで A/B；low/medium から始め、品質向上が latency/cost を正当化するときだけ high/xhigh へ。

まとめ：覚えておく一言

何が欲しいかを書き、全手順は書かない。

観点	以前	GPT-5.5
手順	詳細なステップ	結果のみ
トーン	絶対表現が多い	赤線のみ絶対、他は条件
ロール	長い経歴	1～2 文 + ペルソナ
多段	即実行	先に確認
停止	しばしば省略	明示推奨
構造	自由	7 部構成（必要に応じて削減）
形式	デフォルト	API + プロンプト

書き直したら実タスクで比較テストを。GPT を試すには下のボタンから LimaxAI チャットへ。