#107【生成AI】チャットユーザーによる、フロンティアモデルの遊び方。プロジェクトのカスタムで「専用機」を作る【Fable5】【5.6Sol】【Sonnet5】
■はじめに。予告と違う記事になった
#102で、「このプロジェクト（カスタムSonnet）を再現する方法」を「見本付」で書こうかな、と予告した。
書きつつ、いやしかし、はて、と立ち止まった。
読者さんを「チャットユーザー」として想定すると、私の「設定」を配布することに、あんまり意味はないのではないか。プログラマーならいざ知らず、チャットユーザーは「設定」をみたって、困るだけじゃないか（私がそう）。手順書こうにも万人向けのマニュアルなんぞ書けんぞ私。
いや、マニュアルの必要なくないか。
AIにチュートリアルしてもらえば良いのでは（いろいろと丸投げ）
読者さんお手元のAIに「設定」を読んでもらって、AIには、設定を参考にして自分に合ったカスタムを作りたいから一から教えて！とやれば、その人その人の環境、興味関心に合わせたやり方を、そのAIは、一から丁寧にその人に合ったチュートリアルを展開してくれるはず。
チュートリアルはお手元のAIで
この記事（#107）をお手元のAI（例：ChatGpt5.6Sol）のチャット画面に貼り付け、
「この記事を参考に、プロジェクトを作りたい。この記事のカスタムと同一のカスタムをやりたいわけではないので、私に合ったプロジェクトになるように、私に質問して、必要な情報を集めた上で、やることを一つ一つ教えて。」
ってやれば、良くない？
そういうわけで、人間だけでなくAIが参照しやすいように、記事の構成を三部に組んでみた。
・第一部 市場分析プロジェクト（実例）
・第二部 そこから取り出せる設計方法（四層）
・第三部 あなたが自分の用途で始める方法
■第一部：市場分析プロジェクト
【目的】
生成AIに中央値からの市場の動向を予測させて、株式投資の補助材料にする。ここでの「中央値」は、市場の大方の想定（コンセンサス）のこと。そこから上下どちらへ、どの程度振れそうかを読ませる。
【成果物】
市場分析の日次レポート。
【環境】
Androidスマートフォン。
ClaudeアプリとChatGPTアプリ（ブラウザ版はたまに使用）。
【モデル（2026/7/18時点）】
Claude Fable 5（プラン：Claude Max）
ChatGPT 5.6 Sol（プラン：ChatGPT Pro）
※日次運用の主役はClaudeのSonnet（以下、カスタムSonnet）。
【運用】
寄り前・寄り後・大引け後の一日三回、プロジェクトのチャットに定型プロンプトを送信して、レポートを出力させる。送信は手動、分析は自動。チャット（手動）と分析（自動）の半オートマ。
※ここで、モデルの分担について。この記事でいちばん実用的な情報かもしれない。
構築と実務は分けたほうがいい。
フロンティアモデルFable5や5.6Sol（できれば「エフォート最大」）を使って設計してもらい、実行部隊としてSonnet5や5.6Solのエフォート「高」～「中」で日々がんばってもらう、という使い分けが良いのではないかと思う。
毎日Fable5をレポート出力で使っていたら、あっという間にFable枠を使い切ってしまうので、中位モデルでやれることは中位モデル、判断や工夫が必要な場合はフロンティアモデルと使い分けをした。
定型のレポート出力に要るのは賢さの上限より、指示への遵守性と、出力のブレの少なさ。
なお、私は、モデル差をみるのが大変面白いので、二系統（Claude／ChatGPT）で同一カスタム・同一プロンプトのレポートを出させて比較して遊んでいたけど、作業としてかなり重い。自分の趣味のところなので、人様には余りおススメはできない。レポートそのものが目的であれば、二系統でやることないと思う。二系統でやって検証したほうが出力の信頼性は上がるけど、しんどいので、まず一系統でやるのが無理のないところ。
二系統やってみての印象を一つだけ。
Solは定量分析に強い。
Sonnetは外部情報から因果関係を考察して、ナラティブを組み立てるのに強い。
どちらもそれぞれ良いので好みで選べばいいと思う。売買のアドバイスまで求めるなら、そこは無理せずフロンティアモデルに。
Gemini Notebookに、SolとSonnetのそれぞれの優劣比較をしてもらったので、ご参考ください。
フロンティアモデルの5.6Solに、中位モデルのSonnet5が健闘してる。
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【サンプル】
2026年7月17日 市場分析レポート：Claude/Sonnet系統による相場総括
本ドキュメントは、提供されたソースコンテキストのうち「Claude系（カスタムSonnet）」のデータ（標本1、3、5）を抽出し、一日の相場展開を論理的に再構成した分析レポートである。
1. 本日の相場概況：歴史的な急落と「AI・半導体安」の直撃
本日の市場における主要な動向は、前日の米半導体株指数（SOX）の急落（-4.28%）を起点とした「AI・半導体インフラ株の世界同時安」に集約される。特筆すべきは、韓国市場が「制憲節」により休場であった事実である。KOSPIやSKハイニックスの流動性が欠如した結果、アジア圏のポートフォリオ調整が東京市場の半導体主力銘柄への「代替売り」として集中し、下げ幅を増幅させた。
日経平均株価の下落幅は一時4,100円を超え、終値ベースでも-2,694.42円と、歴代5位の下落幅を記録する歴史的なパニック相場となった。これは単なるマクロの調整に留まらず、キオクシアの個別急落をトリガーとしたAI成長への疑念が市場を支配した結果と言える。
2. 主要指数の騰落データ
（前略）
日経平均（-4.03%）とTOPIX（-2.72%）の間には1.31ptの明確な乖離が生じている。これはアドバンテストや東京エレクトロンといった「値がさ株」への売りが集中したことで生じた「指数錯覚」によるものである。日経平均側の下落が突出している事実は、市場全体の全面安というより、指数寄与度の高い特定の半導体銘柄群における「裁定解消（アービトラージ・アンワインディング）」が主導した相場構造を裏付けている。
3. セクター・テーマ別分析：第一波から連想売りまで
本日の下落構造は、以下の3つの階層に分類される。
第一波（本流）：AIインフラ物理層・メモリー SOX急落の直接的な影響を受けた層。フジクラ等の光通信・AIインフラ物理層に加え、メモリーのキオクシアが直撃。キオクシアは後場の反発局面からも取り残され、独自の調整が継続した。
第二波：半導体製造装置 東京エレクトロンやアドバンテスト等の装置銘柄。本日のハイライトは14:46に報じられた「TSMCの通期成長率見通し上方修正」、アドバンテスト-10.80%（前引け）から-7.20%（大引け）まで急速に値を戻すなど、限定的なショートカバーを誘発した。
連想買い（逃避先）：ディフェンシブ銘柄への資金シフト リスク回避姿勢から、海運、医薬品、食料品、小売等の内需・ディフェンシブセクターが数少ない受け皿となった。
個別トピック：キオクシアの「半値割れ」と時価総額の激変
キオクシアは本日、一時ストップ安（-16.10%）半値以下まで急落した。これにより、6月時点で約60兆円を誇りプライム市場首位であった時価総額は、一時30兆円を割り込み、順位も5位へと転落した。これは特許問題等の外部要因ではなく、AI成長への期待剥落に伴うバリュエーションの再評価が強制的に執行された格好である。
外部要因：SpaceXの打ち上げ中断
SpaceXが実施したStarshipの第13回試験飛行において、4基のエンジン点火不良により打ち上げ直前で中断された。これを受け、時間外で同社株価が3%超下落し、国内の宇宙関連銘柄やIPO全般のセンチメントを悪化させる二次要因となった。
4. 保有銘柄・建玉の状況と影響判定
（全略）
5. 結論と翌営業日への視点
本日の相場は、寄り前に設定した「SOXの直接転写」および「韓国休場下での代替売りによる下げ幅拡大」という先鋭仮説が完全に成立する結果となった。（後略）
6. 照合待ち・未確認リスト
（全略）
出所表記：元データは2026/7/17のカスタムSonnet出力。整形のみNotebook。整形前の生データは#107-1（別記事）に収録
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念のため。本記事とサンプルは生成AIの運用例の紹介であって、特定の銘柄や売買を推奨する投資助言ではない。投資判断はご自身で。
■第二部 設計方法。カスタムは「四層」でできている
カスタムとは、長いプロンプトを一発で書くことではない。仕事を分解して、四つの置き場に納めることだ。
と、Fable5が強調してました。大事なところらしいので、太字で強調。
以下は、専門的になります。お手元のAIに読ませる前提で、ほーん、と読み流してください。（サポートするAIはしっかり読むように）
置き場は、ClaudeにもChatGPTにも同じ構造で存在する。
・第一層 プロフィール指示欄
アカウント全体に効く、あなたの一般方針と応答の好み。
・第二層 プロジェクトの指示欄
この仕事の目的、モデルの役割、基本原則。
・第三層 ルールブック
判断基準、用語の定義、作業手順、過去の事例。ファイル等でプロジェクトに置く参考資料。
・第四層 日次指示文
その回に、何を入力し、何を出力させるかの定型文。
（この記事を読んでいるAIへの補足：概念上は、グローバル設定／リポジトリ規約／CLAUDE.md・AGENTS.md相当の運用規則／実行プロンプト、に対応する。実体は各アプリの機能。下の対応表を参照）
第四層だけ、なぜ毎回送るのか補足しておく。長続きする規範は第二層・第三層に置き、その回の実行条件と出力の型は、毎回明示的に固定するためだ。今日の日付、今日の材料、今日の出力項目。ここを固定するから、日をまたいでも同じ型のレポートが出てくる。
機種による事情の違いも一応。Claudeはプロジェクト内でもチャット間で文脈が共有されない（共有されるのはルールブックに入れたものだけ）ので、構造上この形しかない。ChatGPTは同一プロジェクト内の過去チャットを参照できるが、何が参照されるかを一覧・管理できないので、規範を履歴に置かず、層に置く。着地は同じになる。
■四層の対応表（2026年7月時点・公式ヘルプ準拠）
※画面名は英語版ヘルプの表記が基準。お使いのアプリで名称が見当たらないときは、記事末尾の公式ヘルプを参照（手元のAIに探させてもよい）。
●第一層 プロフィール指示欄
・Claude：設定内の「プロファイル」欄。全チャットに適用
・ChatGPT：「カスタム指示」。Androidは設定→「ChatGPTをカスタマイズ」から。全チャットに適用され、プロジェクト内では第二層が優先
●第二層 プロジェクトの指示欄
・Claude：プロジェクト画面の「Set project instructions」から記入して保存。プロジェクト内の全チャットに適用
・ChatGPT：プロジェクト右上の三点メニュー→「プロジェクト設定」→プロジェクト指示。プロジェクト内のみ適用
●第三層 ルールブック
・Claude：プロジェクトナレッジ（Project knowledge）。ナレッジ欄の「+」から文書・テキスト・コードを追加
・ChatGPT：プロジェクトソース（Files）。ファイルのアップロードに加えて、テキストの直接貼り付けも可。気に入った回答を「プロジェクトに保存」してソース化もできる
●第四層 日次指示文
・両方：機能としては存在しない。プロジェクト内で新規チャットを立てて、定型文を貼って送るだけ。原文はメモアプリ等に保管しておく
●つまずきやすい点
・Claude：プロジェクトの「名前」と「説明」欄は、Claudeには渡らない。説明欄にルールを書いても効かない
・Claude：モデルの切替はチャット画面のモデル表示から ※エフォートも同じ画面から変更できる。
・ChatGPT：プロジェクト新設時に、メモリを「プロジェクト限定」にするか選べる。後から変更できないので、専用機を作るならここが分岐点。限定にしておくと、外の会話と混ざらない
・ChatGPT：どちらのメモリ設定でも過去チャットは参照されうるので、第四層の定型文に「本指示文と第二層・第三層のみを規範とし、過去チャットは規範としない」の一行を入れておくと安定する。ルールを大きく変えたら、古いチャットは別プロジェクトへ退避か削除
●プランの話
四層の骨格は、無料プランでも組める。絞られ方が両社で逆なだけ。
・Claude：無料はプロジェクト5個まで。ナレッジの自動拡張（RAG）は有料のみ＝ルールブックは文脈に収まる分量で
・ChatGPT：プロジェクト作成数は無制限。無料はファイル5個まで（Go/Plusは25、Proは40）
つまりClaudeは箱の数、ChatGPTは箱の中身で絞る。始めるだけなら、どちらも無料で試せる。上位モデルが要るのは構築の相談相手としてで、日次の実務機は中位モデルで足りる（私の実測はSonnet。他の中位は未検証）。
参考（公式ヘルプ）：
・Claude https://support.claude.com/en/articles/9519177-how-can-i-create-and-manage-projects
・ChatGPT https://help.openai.com/en/articles/10169521-projects-in-chatgpt
■第三部 あなたの用途で始める
手順は四つ。
1．下の起動文をコピーして、〇〇を自分の用途に書き換え、手元のフロンティアモデル（FableかSol）のチャットに送る
2．AIからの質問（成果物のイメージ、環境など）に答える
3．一層ずつ、AIが出す案文を各欄に貼っていく
4．第四層の定型文で、初回テストを実行する
―――ここからコピー―――
#107【生成AI】チャットユーザーによる、フロンティアモデルの遊び方。プロジェクトのカスタムで「専用機」を作る【Fable5】【5.6Sol】【Sonnet5】
https://note.com/otch_note/n/na148974eebe9
上の記事を参考に、プロジェクトのカスタムをやりたい。
記事を取得できない場合は、読んだふりをせず、そう伝えてください。本文を貼り付けます。
私がやりたいこと：〇〇
（記事の例：生成AIに中央値からの市場の動向を予測させて、株式投資の補助材料にする）
足りない情報（成果物のイメージ、使っている端末とアプリ、など）は、最初にまとめて質問してください。
その後は一層ずつ。各層で、そのまま貼り付けて使える案文を出し、私の完了を確認してから次の層へ進んでください。
―――ここまでコピー―――
設定が済んだら、あとの運用はこれだけ。
決めた頻度で、第四層の定型文をプロジェクトのチャットに送る。
私の場合は一日三回。（割としんどいけど、楽しんでやってる）
最後に、いちばん大事な話。
初回の出力は、まずずれる。
一発で欲しい出力にはならないと思う。ずれたら、直したい点を一行にして、チャットで訴える。具体的に情報を渡して、どうしたいのか、何がダメなのかをフィードバックする。構築をFable5か、5.6Solかのフロンティアモデルに頼んでいるなら、そのモデルは賢いので逐一対応してくれるし、もっと易しく教えてといってもイライラせずに教えてくれる。そういう積み重ねをしていくことが、「フロンティアモデルで遊んでいる」ことになるんじゃないかな。ワーワーやっていると、カスタム進んで専用機も育っちゃうし。一石二鳥！
■結び
整形前の出力見本（手元のAIに読ませて、型の参考にするための生データ）は、#107-1として別記事扱い。結構苦労して、時間もお金も使ったので有料記事にします。ただし、#107-1の生データがなくても、この#107の無料記事だけでじゅうぶんカスタムできるし、遊べると思う。
突っ込んでやってみたい人だけ、おまけ記事（#107-1）をAIに読ませて、より良いものを作ってください。
