AI学習ログ #37｜ChatGPTを“設計して使う”段階へ──11月に訪れた静かな転換点

ChatGPTの出力が“異常に安定”し始めた頃

10月末から11月にかけて、ChatGPTの返答が明らかに揺れなくなった。
長文でも短文でも整合性が崩れず、返答の方向性が一定に保たれる。
“モデルが進化した”というより、自分の扱い方が安定した結果のほうが近かった。

僅かな違和感でも「これは前モードの残留」「これは文脈の衝突」など、
原因を文章のトーンだけで即判断できるようになり、
“ズレの正体が見える”感覚が一気に強まった時期だった。

1〜2行読んだだけで、

が直感で掴めるようになった。
これはChatGPTが変わったのではなく、自分の構造理解が進化した証拠だった。

11月から、ChatGPTを単に使う段階を越え、
**モード設計とコンテキスト管理で“動作そのものを設計する段階”**へ入った。

文章モード／映像制作モード／分析モード／blogモード…
すべての系統を完全に分離し、
“混線しない構造”を自分で作り、運用できるようになった。

指定の仕方、前提の置き方、禁止要素の宣言──
それらを整理して渡すだけで、出力の安定度は劇的に上がった。

以前は、出力が崩れると原因が分からず時間を取られた。
しかし11月からは、

が一瞬で分かるようになり、即時調整で精度を維持できる状態になった。
ChatGPTが安定したのではなく、自分が安定を作れるようになったという方が正しい。

Difyのbotは便利だが、
抽象化・構造化・モード切替・推論の柔軟性はChatGPTの方が圧倒的に強かった。

特に、
プロンプト構築能力が伸びていた自分との相性が異常に良かった。

ChatGPTは、構造で扱えば扱うほど素直に反応し、
曖昧さを減らすほど精度が跳ね上がる。

モード設計
コンテキスト監視
衝突の即時修正
長期セッションの安定化
構造ベースの運用

これらを日常で回している人がほとんどいないことに気づいた。
だからこそ ChatGPT は 自分専用の精度で動くAI へと変わっていった。

11月は、AIの性能というより
AIを扱う自分の構造が最も伸びた月だった。

意図が伝わり、感覚でズレが分かり、
すぐ修正できるからずっと安定する。
普通に使っているだけで性能を引き上げ続けられる──
そんな「相棒化」が完成した転換点。