ChatGPTによるプログラミング活用法は？何ができる？効率アップ4つのコツと注意事項徹底解説！

ChatGPTをはじめとする生成AI (人工知能) は、技術の発展に伴い、様々なビジネスシーンでの活用が期待されています。ChatGPTが学習しているデータセットには、世に存在するあらゆる優れたソースデータも含まれます。ということは、ChatGPTを巧みに使えば世界中の天才プログラマーの技術や思考を引き出して、自分が抱えるコーディングが必要なプロジェクトに応用できるのです。

ほとんどプログラム経験がなくても、日々の作業を効率化できる高度なPythonのスクリプトをあっという間に組むことも可能です。

この記事では、ChatGPTをプログラミングにどのように活用できるか、そのメリット、また活用時のポイントや注意事項について詳しく解説していきます。

ChatGPTの仕組み、使い方事例をこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

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ChatGPTによるプログラミング活用法

ChatGPTをプログラミングに活用する方法は多岐にわたります。エンジニアが直面する様々な課題を解決する手助けとなります。ここでは、特に注目すべき5つの活用法を紹介します。

コードの生成

ChatGPTは、自然言語での問いかけに基づいてコードを生成する能力を持っています。

例えば、「Pythonでリスト内の最大値を見つける関数を書いて」といったリクエストに対して、適切なコードスニペットを提供できます。これにより、プログラミング初心者はもちろん、経験豊富な開発者もコーディングの効率を大幅に向上させることが可能です。

また、Pythonを使用した簡単なウェブスクレイピングスクリプトを作成することも可能です。ChatGPTに具体的な要件を伝えるだけで、必要なコードを迅速に生成してくれます。

例えば、「Pythonで特定のウェブサイトから記事のタイトルを抽出するスクリプトを書いて」と依頼すると、ChatGPTは実行可能なコードサンプルを提供してくれます。

デバッグのサポート

ChatGPTは、コードのエラーを特定し、修正案を提案するのにも役立ちます。複雑なバグや理解しにくいエラーメッセージに対しても、ChatGPTに問いかけることで、解決策やデバッグのヒントを得ることができます。

不明なエラーメッセージが出力された時でも、そのエラーが何を意味しているのか、そしてどのように修正すれば良いのかをChatGPTに尋ねることで、明確な説明と解決策を得ることが可能です。例えば、Pythonで「IndexError: list index out of range」というエラーが出た場合、ChatGPTはエラーの原因となる一般的なシナリオと、それを解決するためのアプローチを提示してくれます。

ドキュメントやチュートリアルの生成

特定のプログラミング言語やフレームワークに関するドキュメントやチュートリアルを瞬時に生成することもChatGPTでは可能です。これにより、新しい技術を学ぶ際の時間を節約し、よりスムーズに知識を習得することができます。

たとえば、「ReactでToDoリストアプリを作るチュートリアルを作って」とリクエストすると、基本的なコンポーネントの作成から状態管理まで、段階的に学べるガイドを提供してくれます。日々、知見のアップデートとその共有が求められる開発者にとっては強い味方です。

ソフトウェアテストの効率化

ChatGPTを活用して、テストケースの作成やテストスクリプトの作成を効率よくできます。これは、ソフトウェア開発の品質保証プロセスを強化し、手動でのテスト作業の負担を軽減します。特に、以下のようなをコードを作成する際に役立つでしょう。

• 繰り返し行うテストシナリオ
• 境界条件をチェックするテストケース

たとえば、ウェブアプリケーション開発において、フォームの入力値検証をテストする必要がある場合、ChatGPTに特定の入力条件（正しい形式のメールアドレス、不正な形式のメールアドレス、空の入力フィールドなど）に基づくテストケースを生成できます。ChatGPTはこれらのシナリオに対応する具体的なテストコードを提案します。

自然言語処理によるアプリケーション開発

ChatGPTの自然言語処理能力を活用して、ユーザーからの自然言語の入力を理解し、適切なアクションを実行するアプリケーションの開発が可能です。これにより、チャットボットや音声認識システムなど、ユーザーフレンドリーなアプリケーションの開発が実現できます。以下のような応用が可能でしょう。

• 自動応答サービスの強化
• カスタマーサポートの自動化
• コンサルティングサービスの拡充

VBA for Excelのマクロ作成

ChatGPTは、Excelでの作業を効率化するVBAで書かれたマクロのソースコードを自動生成できます。また、すでに作成したソースコードの修正も可能です。

プログラミングの知識があまりなくても、ChatGPTの力を借りて具体的な内容を入力すれば、誰でも手軽にマクロを作成できます。

これら以外にも様々なプログラミング作業でChatGPTは活用できます。ぜひ、タスクを棚卸しし、ChatGPTを活用できないかをチームや個人で検討してみてはいかがでしょうか？

尚、ChatGPTによるコード生成の類似サービスとして、GitHub Copilotというサービスがあります。GitHub Copilotは、ChatGPTと同じようにGPTモデルを利用してコード生成・コード補完を行ってくれるサービスです。

GitHub Copilotは開発者向けコーディング支援サービスのため、開発者の方はこちらの検討をしてみるのも良いかもしれません。

ChatGPTによるプログラミングがおすすめの理由

コーディング初心者はもちろん、実は、ベテランプログラマーにこそ、ChatGPTをプログラミングに活用することに多くのメリットがあります。もちろん、GitHub Copilotのようにテキストエディタに組み込まれていて直接的にコードを補完してくれるわけではありませんが、日常的にちょっとコードが分からないシーンでは十分でしょう。

ここでは、ChatGPTをプログラミングで使うメリットを3つに絞って紹介します。

時間の節約と効率性の向上

ChatGPTを使用することで、コードの生成、デバッグ、ドキュメント作成など、開発プロセスの多くの段階で時間を節約することができます。例えば、一般的なプログラミングタスクやエラーの解決策を瞬時に提供してもらうことで、開発者はより複雑で創造的な問題解決に集中することが可能になります。

これは、特にスタートアップや小規模チームでリソースが限られている場合に大きな利点となります。

すぐに幅広いアドバイスを得ることができる

ChatGPTは、幅広いプログラミング言語やフレームワークに関する知識を持っています。このため、新たなプログラミング言語や技術を学ぶ際や、特定の問題に対する専門的なアドバイスが必要な場合に、迅速かつ簡単に頼れるアシスタントとして機能します。

開発者が遭遇する可能性のあるあらゆる種類の問題に対して、ChatGPTは有効な手段となり得ます。

創造性とイノベーションの促進

ChatGPTを活用することで、従来の方法では考えられなかったような新しいアプローチやソリューションを探求することが可能になります。自然言語での問いかけによってコードを生成したり、複雑な問題の解決策を提示したりすることで、開発者は新しいアイデアを素早く試すことができます。

これにより、イノベーションのスピードが加速し、より創造的なプロダクトやサービスの開発が促進されます。

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ChatGPTでプログラミングの効率を上げる4つのコツ

ChatGPTをプログラミングでうまく活用するには、いくつかのコツがあります。ここでは3つのコツを解説します。

明確かつ具体的な指示（プロンプト）をだす

ChatGPTに対して提出する質問やリクエスト（プロンプト）は、できるだけ明確かつ具体的であるべきです。あいまいな質問では、望んでいる情報やコードスニペットを得ることが難しくなります。

例えば、「ウェブサイトからデータをスクレイピングする方法」と質問するよりも、「Pythonを使って特定のウェブサイトから表データを抽出し、CSVファイルに保存するコードの例を教えて」とリクエストした方が、より有用な結果を得ることができます。

フィードバックを活用する

ChatGPTから必ずしも、一発で完璧な回答や提案が得られるわけではありません。提供された解決策を試し、その結果に基づいてさらに質問を重ねることで、より適切な答えに近づけます。

このフィードバックループを通じて、ChatGPTの応答を継続的に改善し、より具体的かつ実用的な解決策を得ることができます。

正確性を確かめる

ChatGPTが提供する情報やコードは非常に有用ですが、正確性は人間の目で確認が必要です。特に、セキュリティやパフォーマンスに関わる重要なプログラミング作業においては、提案されたコードを自分自身で検証し、必要に応じて専門的な意見を求めることが重要です。

ChatGPTはあくまでツールの一つであり、最終的な判断は開発者自身が行うことを推奨します。これらのコツを活用することで、ChatGPTをプログラミングにおいてより効果的に使いこなし、開発プロセスの質と効率を高めることが可能になります。

Advanced Data Analysisで一歩先行く活用

ChatGPTをプログラミングに活用する際、Advanced Data Analysis（旧：Code Interpreter）は高度なデータ分析を手軽に実行できる強力なツールです。この機能は、機械学習モデルや自然言語処理を利用して、膨大なデータセットから洞察を抽出するプロセスを簡略化します。ChatGPT Plus（有料版）の導入によって使用可能になります。

「Advanced Data Analysis」機能の利点は、プログラミングとデータサイエンスの専門知識を必要とせずに、高度な分析を行える点にあります。

例えば、企業が顧客データを分析して購買パターンを特定したい場合が挙げられます。従来ならば統計学的手法を駆使して行うべきこのタスクも、Advanced Data Analysisを使えば、「特定期間内で最も反響が良かったキャンペーンは？」といった形で直接問いかけることができます。ChatGPTは背後で複雑なデータ操作を行い、人が理解しやすい形で結果を返します。

時系列分析や予測モデリングなど、専門的なデータ分析手法を活用することも可能です。これにより、未来のトレンド予測やリスク評価など、より高度な分析が必要とされる場面でも強力なサポートを提供します。

ChatGPTのAdvanced Data Analysisとは？こちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

ChatGPTをプログラミングで使用する際の注意点

ChatGPTのようなAI技術をプログラミングプロセスに取り入れる際には、多くのメリットがありますが、同時に注意すべき点も存在します。

ここでは、ChatGPTをプログラミングで使用する上で抑えたい注意事項についても説明します。

データのプライバシーとセキュリティ

ChatGPTに問い合わせを行う際は、機密性の高い情報やプライベートなデータを共有（投稿）しないように注意が必要です。AIモデルは、提供された情報をもとに回答を生成するため、機密情報が外部に漏れるリスクを避けるためにも、具体的なデータや秘密鍵などの情報は伏せるか、ダミーデータを使用することが推奨されます。

コードの可読性とメンテナンス性の確保

ChatGPTによって生成されるコードは、時に非常に高度かつ複雑な形で提供されることがあります。これらのコードは一見効率的で強力に見えるかもしれませんが、可読性や後のメンテナンス性を損なう可能性があります。

生成されたコードをプロジェクトに組み込む前に、他の開発者が理解しやすい形にリファクタリングすることが重要です。可読性を高め、将来的なメンテナンスや拡張が容易になるよう、チーム内のガイドラインに従い、適切なコメントやドキュメントを加えることを忘れないでください。

法的な制約とライセンスの確認

ChatGPTが提案するコードスニペットやソリューションには、オープンソースのコードが含まれている場合があります。これらのコードを商用プロジェクトに使用する前に、関連するライセンス条件を確認し、プロジェクトのライセンス要件と矛盾しないことを確かめることが必要です。

オープンソースライセンスには様々な種類があり、一部には使用にあたっての制限が設けられているため、法的な問題を避けるためにも注意が必要です。

ChatGPTのプログラミング活用についてよくある質問まとめ

まとめ

今回は、ChatGPTをプログラミングに活用する方法をいくつかご紹介しました。また活用メリット、活用時のポイントや注意事項についても詳しく解説していきました。

今回お伝えした活用方法はほんの一部です。ぜひ、プログラミング作業やウェブアプリ開発などをより効率化し、精度をあげるためにも様々な活用法を模索してみてください。

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