概要
GPT-5特有の表現癖を矯正し、より自然で可読性の高い出力を生成するための詳細なカスタムインストラクションが公開され、実践的なチューニング手法を提示する。
詳細内容
本記事は、GPT-5が生成する文章にありがちな「情報圧縮が強すぎる」「箇条書きの多用」「動詞の名詞化」といった可読性を低下させる悪癖に対し、詳細なカスタムインストラクションを用いてその出力を矯正する実践的な方法を解説する。これは、プロンプトエンジニアリングによってAIの性能を最大限に引き出すという従来の役割から、AIの文体や個性を自分好みに「チューニング」する新たなアプローチを提示している点で、ウェブアプリケーションエンジニアにとって非常に重要だ。
開発者がAIを日常業務で活用する際、ドキュメント生成、コードコメント、コミットメッセージ、技術ブログの下書きなど、多岐にわたるテキスト生成にLLMを用いる。しかし、AIの出力が不自然だったり、読みにくかったりすると、結局手作業での修正が必要となり、AIの導入効果が半減してしまう。本カスタムインストラクションは、段落の論理的な流れを「トピック→根拠→含意→次への橋渡し」と固定し、日本語の「体言止めの連続」や「名詞3連続」といった機械的な表現を禁止することで、人間が読む上で自然で理解しやすい文章を生み出すことを目指す。これにより、AIが生成するコンテンツの品質を飛躍的に向上させ、コミュニケーション効率を高めることができる。
特に、エージェントベースのコーディングワークフローが普及する中で、AIエージェントの思考プロセスや出力ログがより明瞭になることは、システムのデバッグや理解を深める上で不可欠だ。また、プロダクトにおけるユーザー向けAI生成テキスト（エラーメッセージやツールチップなど）の一貫したトーン＆ボイスを維持する上でも、このスタイルのチューニングは極めて実用的である。さらに、カスタムインストラクションの修正方法として、AIに修正を依頼する具体的な手順も示されており、実務における反復的な改善サイクルが促される。最終的に、GPT-5でスタイルを矯正してもなお残る文体の個性を踏まえ、用途に応じて最適なAIツール（例えば、鋭い英語論文にはGPT-5、自然な日本語の文章にはGemini Pro）を選択するべきという著者の視点は、AIを賢く使いこなすための次のステップを示すものとして、エンジニアにとって示唆に富んでいる。