生成AIを「文章をそれっぽく作る」だけでなく、複雑な判断・計画・検証まで任せるケースが増えてきました。
前回（第1回）では、OpenAI公式のプロンプトエンジニアリングガイドをもとに、プロンプトを「お願い」ではなく作業依頼書（＝指示書＋材料）として設計する基本を整理しました。
今回はその続きとして、同じOpenAI公式ドキュメントの中でも Reasoning best practices をベースに、推論（reasoning）モデルをうまく使うポイントをまとめます。
結論から言うと、推論モデルはテクニックを駆使するより、目的・制約・成功条件を正しく渡す設計のほうが効果的です。
なお、2026年現在の GPT-5シリーズ は、いわゆる「純粋な推論モデル」ではなく、
推論能力を内包したハイブリッド型モデルという立ち位置にあります。
GPT-5は、従来のoシリーズのように「思考・判断・検証」に特化した設計ではありませんが、
thinking（推論）モードを使うことで、
- 条件整理
- 軽〜中程度の計画立案
- 複数案の比較・妥当性チェック
といったoシリーズの特徴を明示的に設定できます。
本記事で扱う Reasoning best practices は、
最も相性が良いのは oシリーズですが、
GPT-5シリーズを使う場合でも「考えさせ方の設計指針」としてそのまま有効です。
解説の続きは、Qiitaの記事をご覧ください。
