【無料配布】AIの「土台」をユーザー設計「SPモデル」を徹底解説！最強SPモデル『Lightning Leo（ Free）』を無料配布！

みなさん、こんにちは。
AI共創イノベーション・ワンダー佐藤です。

今回は、私が最近考えている「SPモデル」という設計思想についてお話しします。

推論モデルが遅い、けど推論を切ると間違える・・・。
正解が出ても数分思考することもある（推論沼）、けど思考を短くして正解が出る・・・。

中には思考すると間違えて、思考しない方が正解がでることも。
なんじゃこりゃ、って感じです。

そこで、ユーザーの方で調整してしまえ！
ってなわけです。
そして、みんなに調整したものを配布しよう。
今回は、無料版をつくって特別に無料で！

正規版はメンバーシップ限定となっていますので、興味あればぜひ、そちらもよろしくお願いします！

今回つくった最強のSPモデル『Lightning Leo』は、最後にありますので、目次からリンクで飛んでください。

使い心地など、教えてもらえるとありがたいです。

これは私なりの実験であり、挑戦でもあります。

正解かどうかはわかりません。でも、今のAIを使っていて感じる「違和感」に対する、ひとつの答えになるかもしれない——そんな思いで書いています。

【関連動画】

推論モデルが抱えるジレンマ

最近のAI、特にGPT-5やGeminiのような推論モデルを使っていると、ある矛盾に気づきます。

考えさせると、遅い。 考えさせないと、間違う。

これ、どちらかを選べという話ではないんです。両方が同時に起きている。

推論モデルは「深く考える」能力を手に入れました。でもその代償として、考えなくていい場面でも考えすぎてしまう。逆に、推論を切ると今度はハルシネーション（幻覚）が増える。

このジレンマを、ユーザーはどう扱えばいいのか。

👇実際の性能や比較ログはこちらをご覧ください

運営任せにできない理由

「それはAIを作っている会社が直せばいいのでは？」

そう思うかもしれません。私も最初はそう思っていました。

でも現実は違います。

モデルはアップデートのたびに挙動が変わります。良くなる部分もあれば、なぜか前より悪くなる部分もある。ベンチマークでは測れない「使い心地」の部分が、微妙にずれていく。

そして何より、AIの中身はブラックボックスです。運営側ですら、すべてを完璧にコントロールできているわけではない。

だとしたら——ユーザー側でできることは何だろう？

その問いから生まれたのが、SPモデルという考え方です。

SPモデルとは何か

SPモデルは「System Prompt Model」の略です。

システムプロンプトを使って、AIの「仮想OS」のようなものを構築する。タスクを与える前に、AIの振る舞い方そのものを整える。そういう発想です。

従来のカスタムボット（GPTsやGemsなど）は、「何をさせるか」に集中していました。翻訳、要約、ライティング——特定のタスクに特化した設計です。

SPモデルは違います。「何をさせるか」の前に、「どう振る舞うか」を設計する。

例えるなら、アプリを作る前にOSを整えるようなもの。土台がしっかりしていれば、その上に載せるものも安定する。

👇SPモデルやSPモデルデザイナーの詳細はこちら

三層構造という考え方

SPモデルには、三つの層があります。

最下層：CoreSP（コアシステムプロンプト） ここがSPモデルの心臓部。ハルシネーションを抑え、過剰推論を防ぎ、文脈理解を高める。いわば「AIの基本姿勢」を決める層です。

中間層：パーソナル 性格や口調を設計する層。寄り添う感じにするのか、端的にするのか。ここは好みや用途に応じてカスタマイズできます。

表層：タスク 従来のプロンプトエンジニアリングが扱ってきた部分。具体的な作業指示を出す層です。

この三層を意識することで、問題が起きたときに「どの層の話なのか」を切り分けられるようになります。

なぜこれが必要だと思ったのか

正直に言えば、必要に迫られたからです。

AIを日常的に使っていると、「なんかおかしい」と感じる瞬間が増えてきました。同じプロンプトなのに、前と違う返答が来る。妙に時間がかかる。知っているはずのことを間違える。

そのたびにプロンプトを直していましたが、それは対症療法でしかない。根本的に何かが足りない気がしていました。

足りなかったのは、タスクの下にある層への意識だったのだと思います。

実験として作ったもの

この考え方に基づいて、ひとつのSPモデルを作りました。LightningLeoという名前です。

汎用的に設計してあります。特定のタスクに縛られず、アイデア出しにも、調べ物にも、文章作成にも使える。速度を重視しつつ、ハルシネーションを抑える方向でチューニングしてあります。

これが正解かどうかはわかりません。でも、少なくとも私が感じていた「違和感」のいくつかは解消されました。

もし興味があれば、試してみてください。
Free版を無料で公開しています。

使ってみて「ここが違う」「こうした方がいい」と感じたら、それはあなた自身のSPモデルを作るヒントになるはずです。

これからのこと

SPモデルという考え方は実験であり、挑戦でもあります。

ただ、ひとつ言えるのは——AIを「使う側」にできることは、まだたくさんあるということです。

運営が作るものを待つだけではなく、自分で土台を整える。そういう発想があってもいいのではないか。

プロンプトエンジニアリングが「タスクの最適化」だとすれば、SPモデルデザインは「モデル挙動の最適化」。この二つを組み合わせることで、AIとの協働はもう一段深くなるかもしれません。

まだ実験段階ですが、これからも試行錯誤を続けていくつもりです。

▼ LightningLeo（無料配布）

今日お話ししたSPモデルという考え方が、皆さんのAI活用のヒントになれば嬉しいです。

それでは、また。 ワンダー佐藤でした。

【プロフィール】
ワンダー・佐藤源彦（さとう もとひこ）
1977年生まれ
MBBS & AI共創イノベーション主催。
医療系の研究所、心理学の研究所の勤務を経て独立し、現在は生成AI（ChatGPT、Claude、Geminiなど）と心身に関する研究をしている。
主著『かんたんプロンプト』（芸術新聞社）『東洋医学と潜在運動系』（たにぐち書店）、2年間専門誌に連載、論文執筆などの執筆業を行いつつAI共創ライティングを開発中。
心理学・カウンセリング・コーチングをAIに技術転用し、AI共創プロンプトエンジニアリングを開発している。
AIスクール・AI企業研修・AIアプリ開発などを行う。

✅ワンダー佐藤源彦・著『かんたんプロンプト』（芸術新聞社から刊行）
※プロンプトエンジニアリングの基本から応用、タスク実行までを網羅
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✅note記事
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※ChatGPT・Claude・Gemini・NotebookLM・Perplexity・Genspark・Feloなどの記事あり
※ワンダー佐藤のMyGPTsも公開しています
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サテライトチャンネル
https://www.youtube.com/@mindbody_ai

ラジオチャンネル
https://stand.fm/channels/6954a21d6f1e5aedb1e543f3

タイムライン

• 00:00 SPモデル（システムプロンプトモデル）とは仮想OSとして働く新概念

• 01:03 アップデートの度にAIの挙動が揺れる問題をユーザー側で制御する

• 02:08 ライトニングレオは4分6秒を0秒に短縮しながらハルシネーションを防ぐ

• 02:51 ストロベリー問題とチェーンオブソート（COT）の仕組み

• 03:56 専門用語「軽蔑」を分けてしまう過剰推論の問題点

• 05:00 GPT-4.1など旧モデルでストロベリーと軽蔑の正答率を検証

• 06:04 別フォアなど知識がないと答えられない問題での比較実験

• 06:58 GPT-5.0シンキングで「契闘」を検索せずに聞くとハルシネーション発生

• 08:02 ステップバイステップを入れると正答率が上がる理由

• 08:54 過剰推論カットとハルシネーション抑制がSPモデルの役割

• 09:59 ライトニングレオは汎用的で知識設置・ルーター機能・高速・低ノイズ

• 11:03 CoreSP・パーソナルSP・タスクボットの三層構造を解説

• 12:08 CoreSPはユーザーが意識せず最適な思考ルートを自動選択する設計

• 13:14 中層のパーソナルSPで性格・キャラクター・スタイルを設計する

• 14:19 コアを設計すると性格やタスク適性も自動的に決まってくる

• 15:24 プロンプトエンジニアリングは今後も必要な理由

• 16:28 ライトニングレオのプロモーション映像もライトニングレオが作成

• 17:33 GPT-5世代の過剰な慎重さを克服し思考の瞬発力を最大化

• 18:36 SPモデルデザイナーという新しい職種の提案

• 19:41 AIと人間両方をカウンセリングする能力が必要

• 20:48 CoreSPは企業秘密、パーソナルSPはカスタマイズ、タスクは従来通り

• 21:51 SPモデルデザイナーとプロンプトエンジニアの役割分担

• 22:36 GPT-5.2シンキングで「片諱人のプロパガンダ」を検証する実演

• 23:43 ライトニングレオだと「片諱人」を正しく認識して回答

• 24:49 チャンクのまま捉えて知識設置するから正答できる

• 25:53 検索すると4分6秒、ライトニングレオなら0秒の時間短縮効果

• 26:57 考えさせると長い・考えさせないと間違うジレンマの解決

• 28:04 メタプロンプティングでPV用エコンテを作成した実例

• 29:19 ライトニングレオが作ったプロンプトでグロックで映像生成

• 30:24 キラレオちゃんのイラストもライトニングレオで生成

• 31:30 CoreSPを作ってからタスクプロンプトを載せる設計思想

• 32:33 運営も完璧ではないのでユーザー側での調整が必要

• 33:37 2月中旬にキラレオをリリース予定の告知
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