カテゴリ

AI

AIツールの使い方や活用メモ、運用時に気をつけたいことを整理して残していきます。

まず押さえたいこと

AIは便利な反面、入力情報、出力の確認、社内ルール、責任分界を決めないと事故につながります。

よくある入口

生成AIの社内利用、コード生成、RAG、MCP、LLMOなど、使い方と運用ルールの両方を見る記事から入ると安全です。

実務で見るポイント

AIに任せる部分と人が確認する部分を分け、機密情報、著作権、誤情報、ログの扱いを事前に決めます。

OpenAIのResponses APIとは?Chat Completionsからいつ移るべきか

OpenAIのResponses APIについて、Chat Completions APIとの違い、なぜ新規開発では推奨されているのか、どのタイミングで移行すべきかを公式ドキュメントベースで整理します。単なる新旧比較ではなく、ツール利用、会話状態、Structured Outputs、 reasoning モデルとの相性まで含めて判断できるようにまとめます。

GPT-5.5移行でプロンプトはそのままでいい?OpenAI公式ガイドで見る見直しポイント

GPT-5.5へ移行するとき、古いプロンプトをそのまま流用してよいのかを、OpenAI公式の最新モデルガイドと移行ガイドをもとに整理します。結論、単純流用よりも、 outcome-first、reasoning.effort、Structured Outputs、Prompt Caching まで含めて見直した方が安全です。

GPT-5.5移行でChatGPT向けプロンプトとAPI向けプロンプトは分けるべきか

GPT-5.5移行時に、ChatGPTでうまくいくプロンプトをAPIへそのまま流用してよいのかを、OpenAI公式情報ベースで整理します。ChatGPT側の補助機能とAPI側の責任分界、instructions と input の分け方、どこまで共通化してどこから分けるべきかまでまとめます。

GPT-5.5でツール利用精度を上げるには?system promptよりtool descriptionを見直す理由

GPT-5.5で tool use の精度を上げたいときに、なぜ system prompt より tool description の見直しが効くのかを、OpenAI公式ガイドベースで整理します。description に何を書くべきか、逆に system prompt に抱え込むと何が起きるか、複数ツールで迷わせない設計までまとめます。