AI新聞

GPT‑6ファミリーを使いこなすための実践Tipsをまとめた記事。開発〜本番運用までの設計、プロンプトの書き方、長時間タスクの回し方が中心。

• 余計な文脈は削り、必要な証拠だけ残す。共通指示は「プロンプトキャッシュ」で再利用し、会話は「圧縮」で短く保つ。
• 成功率・待ち時間・1成功あたりのコストを計測し、監視とデータ扱いの方針を決めてから本番へ。
• 仕事に合わせてモデル・推論努力・速度を選ぶ。Astraは最難度、Solは高度なコーディングと調査、Lunaは大量の定型処理。
• 推論努力はタスクに応じてLow/Medium/High/Maxを切替。途中で上げ下げしてもキャッシュは維持できる。
• 速度はFast（レイテンシ重視）やUltrafast（生成高速化、Astra対応）を用途で使い分ける。
• プロンプトは「何を成果とみなすか」「どこまで自律で進めてよいか」を明記し、細かすぎる手順指定は避ける。
• スキル設計は短く用途を限定し、常時ロードせず必要時に読み込む。承認が要る判断の境界もはっきり書く。
• 長時間タスクを途切れさせず進める運用：ステアリング（途中指示）、非同期ツール（待ちながら別作業）、サブエージェントへの委任を活用。
• 「コンピュータ操作」でAPIがない画面操作も自動化。できる所はAPI、必要時は画面操作と使い分ける。

Chatham FinancialがOpenAIのCodexとGPT‑5.6を用いて、資本市場の業務をソフトウェア化し再設計。Process Zeroという進め方で、どこをAIに任せ、どこを人が判断するかを切り分け、取引検証を30分から4分未満に短縮するなど効率と精度を両立している。

社員が業務アプリを作れる社内基盤「Chatham Vibes」や、資産・負債・デリバティブを一つの履歴追跡可能なデータ基盤で扱う次世代OS「Chatham Onyx」を構築。用途に応じてGPT‑5.6/5.4/4.1を使い分け、ChatFINで市場データの要約や契約書リンク付けも自動化。専門家は情報集めに費やす時間を減らし、難案件の判断や顧客助言に集中できる。