Microsoftが開発した「SkillOpt」という手法により、AIモデルの性能を向上させるための指示文書をMarkdown形式で自動最適化できるようになりました。

何が起きたか：Microsoftおよび中国の大学3校の研究チームが、AIエージェント（自分で判断して作業するAI）用の指示文書を機械学習で訓練する「SkillOpt」という手法を開発しました。GPT-5.5では6つのベンチマーク全体で約23ポイント、スプレッドシート編集などの厳密な形式要件があるタスクではさらに大きな改善が得られたとのことです。

なぜ重要か：従来、AIエージェント向けの手順書は手作業か単一パスの生成か自己修正程度でしたが、この手法はモデルの重みを凍結したまま、300～2,000トークンのMarkdownファイルだけを最適化対象としています。推論時には訓練済みのファイルを添付するだけで済むため、本体モデルに手を加えずに性能向上を実現できる〜とみられます。

注目点：完成した指示文書は通常2,000トークン以下で、4エポックのうち1～4回の編集受け入れで改善が実現しており、非常にコンパクトです。また大型モデルで訓練したスキルが小型モデルでも機能し、異なる環境（CodexからClaude Code）間でも転用可能であることが確認されています。