OpenAIはGPT-5.6向けの新たなプロンプト指針を公開し、長いシステムプロンプトよりも、簡潔で明確な指示の方が有効だとの考え方を示した。求める成果物や完了基準、停止条件を先に定義し、細かな実行手順はモデルに委ねる設計を推奨している。

この指針は13日に、Decryptが報じた。中核となるのは「結果優先」の考え方で、最終成果と成功条件を先に示し、達成までの手順説明や重複するルールは最小限にとどめるよう求めている。

OpenAIはあわせて、社内のコーディングエージェントに関するテスト結果も公表した。システムプロンプトを簡素化したところ、評価スコアは約10〜15％改善し、総トークン使用量は41〜66％減少、コストも33〜67％下がったという。複数ページに及ぶシステムプロンプトを与える従来型の手法は、最新モデルでは性能向上につながるどころか、かえって妨げになる可能性があるとしている。

こうした方針は、2025年8月に公開されたGPT-5向けプロンプトガイドとは対照的だ。当時は、問題が解決するまで作業を続けるよう促す指示や、並列検索、段階的な文脈収集、ツール利用前の手順説明などを加える手法が推奨されていた。

一方でOpenAIは、GPT-5.6ではこうした作業の多くをモデルが自律的に処理できるため、重複したルールや不要な行動例、過度な文体指定は減らした方がよいと説明している。

新ガイドでは、「良いプロンプト」は抽象的な命令から始めるものではないと位置付けた。「徹底的に」「続けて」といった表現よりも、「顧客の問題を最初から最後まで解決せよ」のように、まず目標を明示することを促している。

そのうえで、どの時点で完了とみなすのか、回答前に終えておくべき作業は何か、根拠が不十分な場合にどう扱うのかを明確に書くことが有効だとしている。

リスク管理の考え方にも見直しが入った。OpenAIは、GPT-5.6はプロンプトで与えた条件を厳格に順守する傾向があり、指示不足よりも、互いに矛盾するルールの方が不安定さを招きやすいと警告した。

従来モデルは矛盾する指示があっても、どちらか一方を選んで処理する傾向があったが、GPT-5.6では両方を満たそうとして推論時のトークン消費が増え、速度やコストの面で非効率が拡大する可能性があるという。

とくに実運用の環境では、システムプロンプトに複数のルールが積み上がっているケースが多いとして、まずは指示同士の衝突がないか点検すべきだと強調した。「常に〜せよ」「決して〜するな」といった絶対的な表現を減らすことも推奨している。

モデルの挙動を強く縛ろうとしてこうした文言を繰り返すと、指示の衝突や過剰な補正を招きやすいためだ。

今回のガイドでは、従来のGPT-5向け案内にはなかった設定項目も追加した。代表例が「text.verbosity」パラメータで、GPT-5.6はGPT-5.5より標準で簡潔に回答する傾向があるため、「短く答えよ」といった指示を繰り返すと、必要以上に短い出力になる可能性があるとしている。

OpenAIは、回答全体の長さはtext.verbosityで調整し、個別タスクに必要な微調整だけをプロンプト側で行うよう案内した。

また、「Programmatic Tool Calling」のセクションも新設した。フィルタリングやバッチ処理、大規模な中間結果の集計といった範囲が明確な作業はコード側で処理し、モデルには圧縮した結果だけを渡す構成を推奨している。

モデルに中間プロセスのすべてを直接判断させるのではなく、ツール呼び出しとデータ処理をプログラムとして切り分け、効率を高めるアプローチだ。

Decryptは、新ガイドをベンチマーク用のタイピング・サバイバルホラーゲーム「TYPE OR DIE」のプロンプト最適化に適用した事例も紹介した。GPT-5.6を使った実装では、従来より自動照準ロジックを効率よく処理でき、視覚面の完成度や全体構成も改善したという。

ただし、すぐにコード生成に入るのではなく、問題全体を構造化し、各システムを先に設計してから実装を始めたため、開発時間は長くなったと説明している。

今回のガイドは、プロンプトエンジニアリングの基準が変わりつつあることを示している。これまでは長文の指示でモデルの挙動を細かく制御する手法が一般的だったが、現在は成功条件と制約だけを明確に示し、実行経路はモデルに任せる方向へ軸足が移りつつある。

このため、GPT-5.6を導入する企業や開発者にとっては、プロンプトへルールを追加し続けるよりも、衝突する指示の整理や、結果基準と停止条件の明確化、ツール分離を前提とした構成の見直しが優先課題になりそうだ。