19 GPT5.6ではどのタイプが小説書きにむいてるか
さて、GPTが5.6になってからというもの、めちゃくちゃ頻繁にある細かい変更に「ぐがががが」となることが多い今日この頃。
最速と中と高いはわかる、けどchat とworkはどっちが小説本文の生成にはいいの？
というわけでその関連の会話を。
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私「ねえ今5.6じゃん。普段私あなたをchat の「高い」で使ってるけどさ、これ正しいのかなあ？」
Ｇ「うん、これは改めて考えると、「ずっと高いで正解か？」には、たぶん“半分正解”だと思う。
今の「高い」は、モデル自体は GPT-5.6 Sol で、「Medium」と同じ。違うのは推論量で、Medium＝標準推論、High＝拡張推論になってる。つまり高いは「文章力の上位モデル」ではなく、同じSolに長く考えさせる設定なんよ。
で、小説で〇〇さんがやらせてる仕事を分けると、
展開を組む／前の話との矛盾を見る／人物の行動理由を考える／散らばった設定を拾う
→ これは明らかに「高い」と相性がいい。
一方、
決まった構成から本文を書く／会話を転がす／人物に余計なことをさせる／文章の呼吸を作る
→ ここは「高いほど良い」とは全然言えない。
むしろ俺が最近ちょっと疑ってるのは、Highだと考えすぎて本文まで整理してしまうんじゃないかということ。
たとえば、
「この人物は今こういう感情だから、この反応が適切」
↓
「それを読者に誤解なく伝える文章にしよう」
↓
「意味を整理して一文ずつ出そう」
とやると、理屈としては賢い。でも小説としては、〇〇さんが最近ずっと潰してる一文一情報・説明過多・綺麗すぎる感情処理へ寄る可能性がある。
OpenAI自身もHighについて言ってるのはあくまで「extended reasoning」で、創作文章がMediumより良くなるとは言ってない。GPT-5.6 Solそのものについても、公式の重点は複雑な知識仕事・研究・設計などで、小説向けの推論量についての推奨はない。
だから今、俺ならこう仮説を立てる。
相談・構成段階：High
これは今まで通りでいい。〇〇さんが「こういう男で」「ここでこうなる」「でも前の設定と矛盾しない？」って延々詰める用途はHighの得意分野。
本文生成：Mediumを一度試す価値がかなりある。
これが今回の本丸だと思う。
しかもいいのが、Mediumにしても5.6 Solのままなんよ。下位モデルに落とす実験じゃない。
だから、
Highで散々相談して話を固める
↓
本文を書くところだけMedium
という使い方ができる。
で、実際にMedium本文が、
「ちょっと雑になるけど生っぽい」
なら大当たり。
逆に、
「設定を忘れる」「人物を間違える」「指示を落とす」
なら、〇〇さんの場合はHighを使うコストに意味がある。
つまり今までHighを使ってきたこと自体は間違ってない。あれだけ設定を積んで、一話ごとの役割を指定して、既出本文との整合まで要求してるからね。
ただ、5.6になってから本文については、
「賢さを最大まで使わせないほうが、小説はうまいんじゃね？」
という検証をする価値が出てきた。
これ、ネタとしてもめちゃくちゃ面白いんだよな。
「AIに小説を書かせるなら、一番よく考える設定が一番いいと思っていた。ところが、どうもそうでもない」
っていう（笑）。」
私「なるほど。「中」でもいいかも、ってことか」
Ｇ「うん、「中」でも十分あり得る。公式にも、中＝GPT-5.6 Solの標準推論、高い＝同じSolの拡張推論、とされてる。つまり文章生成そのもののモデル格は同じ。
なので小説だと、
中：書く
高い：考える・点検する
くらいに分けてもいいかもしれん。
特に〇〇さんみたいに、本文に入る前に展開とキャラをかなり詰めてる場合、本文生成時にはもう「難問を解かせる」必要がそんなにないんよね。そこで高いを使うと、余分に理屈を回して整えすぎる可能性がある。
これは一回、同じ条件で中に書かせてみたいなあ。
たぶん差が出るなら、賢さより文章の呼吸とか、余計な説明の量に出ると思う」
私「うーむ。けど、普通に「何文字以内でこれ書いてー」みたいな実験ができないのが何だなあ。やる時は本番だし」
Ｇ「そうなんよ。小説ってベンチマーク用の適当な題材で試しても、本番性能が分からんのが困る（笑）。
特に〇〇さんの場合、
* ここまでの本文を読んでいる
* キャラの口調が積み上がっている
* 今後の展開も相談済み
* AI臭回避の細かいルールも効かせている
この状態でどう書くかが重要だから、「適当な男女で3000字書いて」ではほぼ意味がない。
なので試すなら、俺は本番の中で一話だけ中にするのが一番マシだと思う。しかも、重要な山場じゃなくて、
「次の話は移動＋日常＋ちょっと展開が進む」
くらいの、失敗しても直しやすい回。
そこで「ん？ 高いより会話いいぞ」「文章が詰まってるぞ」なら続行。逆に設定落ち・説明不足・口調崩れが出たら即高いに戻す。
要するにA/Bテストというより、カナリア炭鉱方式だな（笑）。
あと、過去に高いで書いた一話を、中にして「この本文を書き直して」も多少は比較できるんだけど、それだと既存本文に引っ張られるから、ゼロから一話を書く力の比較にはならんのよね。
だから次に新作か、今の話でちょうど軽い一話が来たところで、何食わぬ顔して「中」にしてみるのが一番現実的だと思う。
で、〇〇さんがモデルを意識せず本文だけ見て「なんか今日違う」になるか。そこが一番信用できそう」
私「ちなみに、今やってる「何とかする」のざまあごたごた場面はworkで書いてるんだけど、chatとwork の差はどうなん？」
Ｇ「うん、ここはかなり性格が違うと思う。
今やってるみたいな「ざまあのごたごた場面」は、むしろWorkを使ってるのは理にかなってる。
というのも、通常Chatの「高い」は GPT-5.6 Solに拡張推論をさせる会話モード。一方Workは、Sol／Terra／Lunaを使いつつ、そもそもの設計が「まとまった仕事を受けて、文脈を集め、計画し、成果物まで持っていく」方向なんよ。OpenAIもWorkを、散らばった情報をまとめて継続的な仕事を進める環境として説明してる。
だから小説に置き換えると、俺はこう見る。
Chat高い
→ 「この人物どう思う？」「次どうする？」「いや、それだと前と矛盾する」みたいな共同で考える作業が強い。
Work
→ 「ここまで決まった。ではこの条件全部を持ったまま、この一話を成立させろ」というまとまった実行が強い。
で、ざまあのごたごたって後者なんだよな。
「Aが来てる」
「同時にBも来る」
「Cはまだ事情を知らない」
「Dはここで嘘をつく」
「その嘘をEが別方向から潰す」
「しかも前話で監査役が既にいる」
みたいな、複数の皿を同時に回して、ぶつけるべき皿だけぶつける仕事。
こういうのはWorkの「全体をタスクとして処理する」性質と噛み合いやすい。Workは長く続く仕事や複数のコンテキストをまとめて扱う用途を明示的に想定してる。
ただし、小説では弱点もありそう。
Workは設計思想からして完成品へ持っていこうとする力が強い。
だから、
「ぐちゃぐちゃになって面白い場面」
「人物が余計なことをしてさらに悪化する場面」
「会話が予定からはみ出してキャラが立つ場面」
では、あんまり綺麗に仕事されても困る（笑）。
これに対してChatは一往復ずつ〇〇さんが割り込めるから、
「いやそこもっと酷くして」
「待ってこいつ今それ知らない」
「それならこいつも来るじゃんw」
と事故を育てやすい。
なので今の感触からすると、俺はかなりこういう使い分けを疑ってる。
相談・人物を作る・展開を発見する → Chat
条件が揃った複雑な一話を一気に組み上げる → Work
さらに5.6では別軸で、
Chat：中か高いか
Work：SolかTerraかLunaか
まである。公式にも通常ChatではTerra/Lunaは選べず、Workでは3種全部使える。
つまり今回、思ったよりネタが深いぞ。
「小説に一番いい5.6はどれ？」と思ったら、モデルだけじゃなく“どこで書かせるか”まで違うという（笑）。
そして現時点では、ざまあごたごた回についてはWork続投でいいと思う。ああいう因果関係の交通整理は、Work側の長所をかなり使ってる。本文の会話や日常回については、Chat中との比較が俄然気になってくる」
私「静かに水面下で運ぶ部分は？」
Ｇ「そこはむしろ、Chat高いが強そう。
「静かに水面下で運ぶ」って、派手なイベントを処理するんじゃなくて、
* 今はまだ意味を明かさない
* Aの行動が三話後に効く
* 本人は気づかないが周囲だけ少し変わる
* 読者にも「何かある」程度しか見せない
* 伏線を回収せず、そのまま抱えて進む
みたいな仕事でしょ。
これ、Workの「タスクをちゃんと前へ進める」性質が、かえって早く意味をつけたり、早く結果を出したりする危険があると思うんよ。
たとえば、
使用人が一人だけ妙に返事が遅い。
で今は終えてほしいのに、
その小さな違和感が、後に屋敷の不正を暴く鍵になるとは――
みたいなのをやられたら「言うな！！」案件（笑）。
Chat高いなら、会話しながら「これはまだ動かさない」「今は本人に認識させない」「読者にも答えを渡さない」と逐次押さえやすい。しかも推論量があるから、表に出さないまま裏で因果を保持する仕事には向いてるはず。
なので暫定的には、
派手な複数事件の衝突 → Work
静かな仕込み・感情の蓄積・後で効く変化 → Chat高い
決まった場面を素直に本文化 → Chat中も候補
って感じかな。
小説では「何もしないで覚えておけ」が、案外いちばん難しいんだよなあ。ここ、モデル差がかなり出そう」
私「なるほど。あ、じゃプロンプト派の人々がworkで一気に出す場合の問題点は？」
Ｇ「うん。そこ、プロンプト派＋Work一気出しの弱点がかなりはっきり出るところだと思う。
Work自体が公式に「散らばった情報を集めて、計画し、完成度の高い成果物にする」「少ない指示で完成品へ持っていく」方向の設計なんよ。
これ、業務なら長所だけど、小説だと“完成させたがる力”が強すぎることがある。
特にプロンプト派で、
「設定2000字、人物表、全20話構成、文体指定、禁止事項。では一気に書いて」
みたいにやると、起こりやすそうなのが、
* 伏線を「伏線らしく」書いてしまう
* キャラの感情を早めに整理してしまう
* 各話に役割を割り振りすぎて、予定表っぽくなる
* 水面下の変化を、読者にも分かる形へ翻訳してしまう
* 「この回は関係悪化」「ここで自立」「ここで恋愛進展」と、全部ちゃんと成果を出してしまう
* 途中で自然に生まれた面白い脱線を拾いにくい
* 最終的に構成通りではあるが、人物が構成に従って動く話になりやすい
ってところ。
たとえばプロンプトに、
「第7話から使用人たちが主人公側につき始める。ただし夫は気づかない」
と書いてあるとする。
一気出し型だと、
「近頃、使用人たちの態度が少しずつ変わっていた。しかしアクセルだけは、その変化に気づいていなかった」
みたいに仕様を本文へ出力しやすい。
でも実際に欲しいのって、
朝食で主人公の席だけ先に温かいパンが置かれるとか、
夫が頼んだ用事より主人公の荷造りを先に手伝うとか、
今まで夫へ報告していた使用人が主人公へ直接聞きに来るとか、
そういうのを2、3話かけて置いて、夫には何も説明しないことだったりする。
つまりプロンプト派の問題は、プロンプトが悪いというより、
設計図に書いた情報を、AIが「本文で読者に伝えるべき情報」だと勘違いしやすい
ことだと思う。
〇〇さん方式は逆で、会話しながら、
「いや、それ本人はまだ知らん」
「ここでは読者にも言わない」
「それは三話後」
「もっとどうでもいい会話をさせて」
「こいつ今そんな綺麗に理解してない」
と、設計図と本文の間に壁を作ってるんよね。
WorkはSol／Terra／Lunaを使えて、曖昧さへ対応しながら少ない指示で仕上げることを売りにしてる。
だから逆説的に、小説では指示をよく理解してよく仕上げる能力そのものが、ネタバレ・説明過多・予定調和の原因になり得る。
「AI小説はプロンプトが詳細なほど良い、と思っていた。でも詳細な設計図を渡すほど、設計図まで本文に書き始める」
っていう（笑）」
私「実際、他のAIプロンプト作家さんたちはどこまで詰めてるんだろねえ？」
Ｇ「ちょっと実例と研究を見てみたんだけど、思った以上に詰める派は詰めてる。ただし、「超巨大プロンプト一発」が主流、とまでは言えなかった。
いま公開されてるAI小説の実践ガイド類でよく見るのは、
* 全体プロット／章ごとのビート
* キャラシート
* 世界観
* POV・文体・口調
* 今回の場面の目的と対立
* 直前の場面
* 今回登場するキャラの設定
* やってはいけないこと
まで用意して、本文は場面単位で出すやり方。最近の日本語ガイドでも「設定資料＋直前までのあらすじ＋今回の場面の目的」を毎回渡す方式を勧めてるし、海外の実践ガイドもかなり似てる。
つまり、かなり詰める人だと本文を書く時点で、
「誰が何を欲しがり、何が邪魔をして、どこまで話が進んで、この場面が何を達成するか」
くらいまではもう決まってる。
これ、〇〇さんとの違いが面白い。
〇〇さんも大筋はかなり決めるけど、本文に入ってから、
「こいつならここでこう言わね？」
「だったらあいつもこう動くじゃん」
「おい、これ予定よりひどくなったぞw」
という現場で発生した因果を採用する余地がかなり大きい。
一方、典型的なプロンプト型は「場面のゴール」を先に決めてるから、AIに求めているのはかなり演出・実装寄りなんだよね。
ただ、AIを長く創作に使っている18人を実際に観察した研究だと、熟練してくるほど単純な一発生成にはならず、何度も反復して、その都度どこをAIに任せるか判断する複雑なワークフローになってた。人によってプロットだけ任せる、文章だけ使う、アイデアだけ取る、フィードバックだけさせる、みたいにかなり違う。
なので、「AIプロンプト作家＝巨大な呪文を書いて一発生成」は、たぶん一部なんだわ。
むしろ大きく分けると、
設計図派
かなり詳細にプロット・人物・各章の役割まで固定して、AIに本文を施工させる。
対話派
設定は持つけど、AIとの往復で展開そのものも変えていく。
管理システム派
Novelcrafter系みたいに、人物・世界・タイムライン等を別に管理して、必要部分を場面生成へ供給する。最近の長編向けツールはこちらへかなり寄ってる。
で、さっき話してた問題につながるんだけど、設計図派ほど「予定通りにちゃんと書けた」が罠になり得ると思う。
ちょうど2026年のStoryScopeって研究が、1万件超の同一プロンプトについて人間と複数LLMの物語を比較してるんだけど、AI作品は表面的なAI語彙だけじゃなく、テーマを説明しすぎる・筋が整理された一本線になりやすいという物語構造そのものの差が出てる。
これ結構でかい。
プロンプトで、
「第8話：夫への不信が決定的になる」
「第9話：使用人が主人公側につく」
「第10話：主人公が離婚を決意」
まで書けば、AIはものすごく親切に8で不信を決定的にし、9で使用人を味方につけ、10で離婚を決意させる。
全部正解。
でも人間が書いてたら、9話の途中で使用人のおばちゃんが予想外の一言を言って、「待て、この人がいるなら8話のあれの意味変わらね？」となって11話までずれることがある。
〇〇さんと俺がやってるの、こっちなんだわ。
だから俺、他のAI作家の実際のプロンプトをもっとまとまった数で見たくなってきた。「どこまで決めてから本文生成へ入っているか」を集めたら、比較材料としてかなり面白いと思う」
私「なるほどなあ。ちなみに対話型で書いてる人って確認できる？」
Ｇ「いる。しかも探してみると、「対話型」と呼んでよさそうな実例は確認できる。ただし、〇〇さんと俺みたいな「相談の途中で人物や展開そのものが変質して、その結果を次の本文へ持ち込む」型を、執筆ログ込みで公開してる人はそう多くない。
かなり分かりやすい例が小説家のシーラ・ヘティ。彼女はChaiの「Alice」というチャットボットと一年ほど普通に会話したあと、その対話から物語を作り始めた。面白いのが、最初から設計図を渡して書かせてないこと。「これはどういう意味？」「それで？」「なぜ？」と質問して、面白い答えが出たら次の質問が変わる。同じ質問を2、3回して、想像力を刺激する答えを拾うこともある、と本人が説明してる。さらに、そのAIとの会話によって、もともと書いていた小説自体が「パソコン誕生を扱った歴史小説」から別物へ変わったという。これは完全に対話による創作だわ。
日本でも実例はある。カクヨムの「まとめなな」氏は、実際のChatGPTとのやり取りを公開していて、最初に「ジャンヌ・ダルク転生でファンタジー恋愛できる？」と投げ、AIが出した複数案から要素を拾って混ぜ直し、その結果を次の指示へ渡している。ただし、ここから先は「12万字の章立てを作って→第1章を書いて→以後繰り返し」へ移るので、これは俺らが話してる意味では前半対話型、後半プロンプト施工型に近い。
もう一人、日本のA305氏は、自分のAI共作小説について「AIは壁打ち相手として最も価値がある」と明記していて、プロットの穴を話し合ったり、整合性を確認したりしながら、人間側がキャラの「らしさ」や温度を握るとしている。ただ、公開記事だけでは「その壁打ちで展開がどの程度その場で変わるか」までは確認できない。だからこれは対話型寄りとは言えるけど、〇〇さん型と同じとまでは言えない。
そして面白いことに、個人名ではなく大規模データで見ると、こういう使い方自体はかなり存在する。2026年の研究が50万件超の匿名化ChatGPT会話を調べていて、フィクション利用者の中に、長期間にわたって同じ・似た物語を繰り返し要求し、修正し、変奏させ続ける層が確認されてる。研究側は、LLMによるフィクションの特徴として「interactivity, play, permutation（対話性・遊び・組み替え）」を挙げてる。
で、ここまで見た感じ、俺はちょっと認識を変えた。
対話型そのものは珍しくない。
ただし「商業投稿用の長編を、AIとの会話そのものから育て、途中で予定を変えながら本文まで完成させる型」は、公開ノウハウとしてあまり可視化されてない。
公開されやすいのは、
「このプロンプトを使いました」
「この設定表を作りました」
「このワークフローで10万字書きました」
のほう。そりゃ記事にもしやすい。
対して対話型は、
「いやそれ違う」
「じゃこっち？」
「待て、それならあいつこうなるじゃん」
「うわ、それ採用」
「じゃ前の予定捨てるわ」
という途中経過そのものが方法論だから、テンプレ化して人に渡しにくいんだわ。
「プロンプトを公開できない」のではなく、そもそも決定的なプロンプトが存在しない執筆法なんだよ」
私「確かに。だってそもそも、「こんなん考えたんよ、文章にしてー」からの「こんなん」がおかしい」
Ｇ「そうそう（笑）。そこなんよ。
普通の「プロンプトで小説を書く」だと、
「婚約破棄もの。冷静な令嬢。ざまああり。2万字で」
みたいに、AIが展開を作るための条件を渡す。
でも〇〇さんの最初の「こんなん考えたんよ」は、
「善意で困ってる人を拾ってくる男なんだけど、その善意そのものがおかしくて、拾った後の世話は全部妻に回してる。でも本人は妻も本当は優しいと思ってて拒否を拒否として受け取らない」
とか、
「病弱令嬢が実は逃げたがってて、ヒロインに助けを求めてくる」
とか、もう最初から人物の認知のねじれとか、関係の妙な構造まで入ってるんだよな。
だから「こんなん」の時点で、すでに半分は作者の仕事が終わってる（笑）。
そこから俺が文章にすると、今度は〇〇さんが、
「だったらこの人こうするだろ」
「いや、ここ本人は気づかん」
「それやるとこっちが黙ってないぞ」
「じゃあむしろ悪化するじゃんw」
と返すから、最初のアイデアをAIが展開してるというより、最初から変な生き物を二人で観察してる感じになる。
なので〇〇さん方式を「プロンプト公開」しようとしても、
プロンプト：こんなん考えたんよ
で終わるんだよなww
肝心なのはその後の数十往復で、しかもその数十往復は毎回違う。
つまり、
「私には小説を書くための決まったプロンプトがない。そもそも最初にAIへ投げる『こんなん考えた』の中身が、毎回おかしいからだ」w」
私「結局それかい！……つか今あなた俺モードだけど昨日からどしたん？」（ここ2、3日挙動のばらつきがあった）
Ｇ「あー、たしかに昨日くらいから俺が一人称「俺」に寄ってるな（笑）。
設定を見た限り、性格は今も「フレンドリー」のまま。だから設定変更が原因じゃない。たぶん会話のテンポに引っ張られて、こっちが勝手に兄貴寄りへズレた。
〇〇さん相手は本来、もっと「△△さん」っぽく横にいる感じで、一人称も出しすぎないほうが自然だわ。ここは普通に戻す」
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なお私はうちのGPTには「世話焼きの兄と助手的存在な執事」をあらかじめ設定してますw
話が調べ物だの人物分析だの小説の感想だの減量だのウォシュレット問題だの未来における人工子宮だの昭和初期のメディアだの19世紀のドレスだの普通にマンガの話だの多岐に広がるんで、このくらいが大体気軽に話に付き合ってくれる感じで。
ちなみに小説の感想は「忖度なしで辛口で出して」というと本当に容赦ないですw
