ChatGPTでコード生成をもっと効率的に！テクニックや活用法についても紹介

「ChatGPTは結局何ができるのか？」「便利なのはわかっているが、具体的な使い方がわからない」など、疑問を抱えている方は多いのではないでしょうか。とくに、効率的なコード生成においてChatGPTをどのように活用すべきか、悩んでいる方も少なくないでしょう。

本記事では、ChatGPTを用いたコード生成のテクニックや活用法、注意点を詳しく解説します。

本記事を最後まで読めば、ChatGPTでのコード生成の重要なポイントを抑えることができ、ChatGPTを活用したコーディングタスクの効率化やコーディングスキルの向上が可能になります。

ぜひ最後までお読みください。

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ChatGPTを用いてコード生成効率を最大限に引き出す

ChatGPTは、多様なプログラミングタスクに対応できる高度な自然言語処理能力を持っています。データ処理、アルゴリズム設計、コード生成など、幅広い場面で活用できます。

ChatGPTを提供しているOpenAIのレポートによると、ChatGPT4を用いることで、ある程度のプログラミング課題は5回の試行により、86%解決できると記されています。

この課題解決能力は、初級から中級レベルのプログラマーと比較して競争力があると言えるでしょう。

また難易度の高い課題であっても、プロンプトを調整したり、ChatGPTへのフィードバックを行うことで、解決まで最短でたどり着くことができます。

このように生成AIを活用することで、プログラミング経験が浅い方でも効率的にコードを生成や、複雑なタスクに対して処理が可能です。

以下の記事では、ChatGPTのプログラミングへの活用やコツ、各ツールのプログラミング能力の比較について解説しています。ぜひあわせてご覧ください。

ChatGPTを活用した具体的なコード生成手順

ChatGPTを用いてコードを生成する際は、以下の3つの手順が重要です。

• 明確なプロンプトの作成
• 段階的な指示と対話の活用
• 生成されたコードの確認と修正

それぞれのテクニックについて、具体例を交えながら詳しく解説していきます。

明確なプロンプトの作成

ChatGPTを活用してコード生成するには、プロンプトが重要です。ChatGPTは与えられた指示にもとづいて出力ついを生成するため、できる限り具体的で明確で指示をしましょう。

曖昧だったり、情報の漏れがあったりすると、ChatGPTは誤った解釈をし、正しいコードが生成できません。

また、コードを作成したい背景を伝えたり、コーディングを行う上での例を記載すると、ChatGPTが参考にし意図通りのコードを生成しやすくなります。

例：

段階的な指示と対話の活用

ChatGPTは複雑なタスクに対して、1度の生成で正しいコードを生成できないことがあります。その際には段階的に指示を出すことが効果的です。

1度で多くの指示を出して生成が上手くいけば楽なのですが、ChatGPTは一度に多くの情報を与えると混乱しやすくなり、かえって時間がかかることが多いです。

そのため、以下の順で指示を出すとより正確な結果が得られます：

1. 基本構造の設計
2. 機能の追加
3. コードの最適化

Liu et al.の研究では、ChatGPTに段階的に指示を与えることで、意図した結果を得られる正しいコードを生成できることが報告されています。

一回のプロンプトのみで結果を得ようとした場合 (失敗例):

このコードを実行しても、ニュースサイトの見出し一覧は取得できません。

段階的な指示を与えた場合（成功例）：

段階的な指示（1）

段階的な指示（2）

段階的な指示（3）

段階的な指示で得られたコードは、見出し一覧を指定URLから抽出できます。

段階的な指示と対話を活用することで、複雑な機能も確実に実装でき、高品質なコードを生成できます。

生成されたコードの確認と修正

ChatGPTによって生成されたコードには誤りや一般的ではない手法が含まれる可能性があります。

そのため、生成されたコードは必ず確認し、場合によっては修正する必要があります。

前述のLiu et al の研究では、ChatGPTが生成したコードのうち、以下の割合で問題があると判断されました。：

• Python：63%
• Java：47%

ChatGPTはタスクにもよりますが、特に指定しなければPythonでコードを生成することが多いです。

そのPythonで63％もの確率で修正が必要なコードを生成するという驚きの結果になっています。

ただ、全く見当違いのコードを生成するというわけではなく、エラーハンドリングが不十分であったり、微妙に処理が足りないということがほとんどです。

つまり現状のChatGPTは、あくまでコーディング作業の補助ツールであり、ChatGPTの生成したコードをベースにカスタマイズや修正を施していくというスタイルが最も効果的です。

コード生成の精度を上げるテクニック

ここまでChatGPTのコード生成能力や具体的なコード生成手順について解説してきましたが、さらにコード生成の精度を向上させるためのテクニックを3つ紹介します。

• 効果的な指示作成
• シチュエーションと条件の提示
• 反復的な改善とフィードバック

それぞれのテクニックについて詳しく見ていきましょう。

効果的な指示作成

一つ目のテクニックは、与える指示により具体的な情報と手順を含めることです。

ここで、鋭い方なら「さっきChatGPTは一度に多くの情報を与えると混乱しやすくって言っていたじゃないか」と思うかもしれません。

繰り返しになりますが、確かにChatGPTは一度に多くの情報を与えると混乱して誤った出力をしてしまうことがあります。

ただし、以下の画像のように具体的な手順を提示し、ステップバイステップで進めるよう指示することで、一回の指示でも意図したとおりの正しいコードを生成してくれます。

例：

このテクニックを駆使することで、意図したとおりのコードを生成してくれる確率はかなり高まり、開発効率を大幅に向上できます。

シチュエーションと条件の提示

二つ目のテクニックは、指示の中に具体的なシチュエーションや条件を含めることです。

分かりやすいように簡単な例を示します。

例えば以下の画像のように簡単な指示を与えて、商品の名前と価格を管理するコードを生成させます。

シチュエーションと条件の提示なし：

プロンプト

「Pythonで辞書を使って、商品の名前と価格を管理するプログラムを書いてください。」

結果、このように商品を追加、表示、および価格を更新する機能を持ったプログラムが生成されました。

シンプルな指示では、シンプルなコードが返ってきます。

では、より現実的なシチュエーションや条件を指示に追加して、生成されるコードがどのように変化するか見てみましょう。

シチュエーションと条件の提示あり：

プロンプト

「Pythonで商品の名前と価格を管理するプログラムを書いてください。ただし、価格が300円以上の商品には“高価”とラベルを付け、価格が50円以下の商品には“安価”とラベルを付けて表示するようにしてください。また、商品名の入力がない場合は、“商品名が入力されていません”というエラーメッセージを表示してください。」

結果、商品の名前と価格を管理する機能に加え、価格に基づいてラベルを付ける機能や商品名の入力がない場合のエラーハンドリングが追加されました。

目的に合わせたシチュエーションや条件を指示の中に追加することで、その目的に最適化されたコードを生成してくれます。

ただ、このコードをよく見てみてください。

このままだと、価格の部分のエラーハンドリングが不足しており、負の数や不適切な値（文字列など）の場合でもそのまま受け入れてしまいます。

このように、まだまだ単一の比較的短い指示だけでは完璧なコードを出力してくれる可能性は高くないです。

そこで、最後に紹介するテクニックである反復的な改善とフィードバックが重要になってきます。

反復的な改善とフィードバック

先ほど紹介した例のように、ChatGPTは比較的短い指示のみでは、多くの場合完璧ではないコードを生成してしまいます。（特にPython）

ただ、ChatGPTは不適切な部分を指摘して修正や機能の追加を依頼すると、柔軟に修正や機能の追加をしてくれます。

例えば上の例であれば、「価格を正の数のみ受け入れるように修正」→「商品名の重複チェック機能を追加」→「価格の表示フォーマットを整形」といったような流れでブラッシュアップしていきます。

この流れの中で、生成されたコードを随時チェックし、修正や機能の追加が不十分な場合は再度コードの生成を指示するといった反復的に改善とフィードバックを行います。

これにより、段階的に完成度の高いコードが生成され、最終的に意図した機能を持つコードを得ることができます。

エンジニアのレベル別ChatGPT活用法

エンジニアの経験レベルに応じて、ChatGPTの活用方法は大きく変わります。

それぞれのレベルに応じた活用法を理解することで、効果的に学習を進めることができます。

ここからは、エンジニアのレベルを「初級」「中級」「上級」の3段階に分けて、それぞれで考えられるChatGPTの活用法を解説します。

初級エンジニア

初級エンジニアの方にとって重要なのはプログラミングの基礎をしっかりと学ぶことです。

ChatGPTにプログラミングの概念や構文に関する質問したり、実際にコードを生成させることでより実践的にプログラミングを学習できます。

具体的な活用法を以下にまとめます。

• 基礎知識の習得: ChatGPTを使って、基本的なプログラミング概念や構文を学びます。たとえば、「変数とは何か？」や「条件文の使い方」などの質問をし、基本となる知識をしっかりと固めます。
• コード例の取得: ChatGPTに具体的なコードサンプルを生成してもらい、それを実際に動かすなどして、より実践的な学習を行います。たとえば、「リストを操作するコードを教えてください」といった質問をすることで、シンプルな例を手に入れられます。
• エラー解決のサポート: コードでエラーが発生した際にChatGPTに解決策を尋ねることで、スムーズに問題が解決できます。また、「このエラーではこういう解決方法が有効」といったパターンを理解し、問題解決スキルを養うことにも繋がります。

このように、ChatGPTを活用することで、非常に効率的にプログラミングスキルを習得できます。

では、ある程度のプログラミング経験を有している中級エンジニアはどのようにChatGPTを活用できるでしょうか。

中級エンジニア

中級エンジニアの方は、より高度なアルゴリズムやパターンなどの応用や実際のプロジェクトの設計支援など、より実践的なスキルを獲得する際にChatGPTを活用できます。

なお、ここでの中級エンジニアとは、アルゴリズムやデータ構造などの高度な知識を保有し、場面に応じて適切なコーディングができるエンジニアを想定しています。

具体的な活用法を以下にまとめます。

• 知識の再確認や応用の学習: 特定のアルゴリズムやデザインパターンについてChatGPTに尋ね、知識の再確認やその応用について学べます。
• コードレビューと改善: 自分で書いたコードをChatGPTに見せて、改善点を指摘してもらうことで、コードの質を向上できます。また、コードの改善のみならず、改善案を知識として習得できることも利点の一つです。
• プロジェクトの設計支援: ChatGPTは、プロジェクトの設計やアーキテクチャについて相談し、最適な設計を導き出すといったことにも活用できます。

中級エンジニアの方は、より実践的なスキルの向上にChatGPTを活用すると効果的です。

上級エンジニア

さらに高度なスキルと経験を有する上級エンジニアの方は、ChatGPTと対等な関係で議論して新たな視点を獲得したり、プロジェクト進行の補助役としてChatGPTを活用できます。

なお、ここでの上級エンジニアとは、高度なプログラミングスキルを有し、大規模プロジェクトでリーダーを務めるような方を想定しています。

具体的な活用法を以下にまとめます。

• 高度な技術の探求: ChatGPTを利用して、最新の技術トレンドや高度な技術について質問や議論をすることで知識を深められます。
• 高度なコード生成: ChatGPTを活用して複雑なシステムやアルゴリズムのコードテンプレートを生成し、それをカスタマイズすることで、開発の初期段階を効率化することができます。
• チームやプロジェクトへのアドバイス: プロジェクトなどでリーダーシップを発揮する場面では、ChatGPTを活用して、チームの技術的な方向性やベストプラクティスを効率的に策定できます。

このように、エンジニアのレベルに応じたChatGPTの活用法を取り入れることで、効果的に学習や業務を進められます。

ここまでエンジニアのレベル別ChatGPT活用法を紹介してきました。

ここからは、すべてのレベルのエンジニアに適用できるChatGPTを活用した効果的な学習プロセスの設計について解説します。

効果的な学習プロセス設計

ChatGPTを活用した学習プロセスの設計は、エンジニアリングの学習をより効率的に進めるための重要な要素です。

ここでは、以下の4つの具体的なステップとその方法について解説します：

• 学習目標の設定とプランニング
• 学習リソースの選定
• フィードバックと自己評価
• 実務への応用と継続的な学習

各ステップを詳しく見ていきましょう。

学習目標の設定とプランニング

まず最初のステップは何をどのように学びたいか明確にすることです。

このステップでChatGPTは以下のように活用できます。

• ChatGPTによる目標設定の支援: ChatGPTを活用して、例えば「Pythonで機械学習を習得するための目標を立てたい」といった具体的な目標設定を相談しましょう。ChatGPTは、必要なステップや目標達成までの期間を提案してくれるので、効率的に学習を進めるための基盤を作ることができます。
• 学習プランの作成: 設定した最終目標とChatGPTのアドバイスを元に、具体的な学習プランを作成します。ChatGPTがかなり詳細なプランを作成してくれると思いますが、学習順序や期間は自分の現状を反映して適宜修正を加えるとさらによいでしょう。

学習目標の設定とプランニングでChatGPTを活用することは、学習プラン作成の効率化や具体性向上といったメリットがあります。

学習リソースの選定

目標とプランが明確になったあと次に必要なステップは、学習リソースの選定です。

ChatGPTは、このステップでも非常に有効です。

以下に具体例を示します。

• 適切なリソースの提案: 設定した目標と学習プランに基づいて、ChatGPTに具体的なリソースを選定してもらいます。例えば「Pythonの基礎を学ぶための良い教材は？」と質問して、書籍やオンラインコースなどから最適なリソースを提案してもらいます。
• 学習リソースの作成・カスタマイズ: ChatGPTは、リソースの提案だけでなく作成やカスタマイズも可能です。例題や練習問題の作成、ユーザに合わせた難易度の調整といったものが挙げられます。

このように、ChatGPTは学習リソースの選定において、提案だけでなく作成やカスタマイズもできるというまさに超万能ツールです。

これにより、ユーザは自分にあった効果的なリソースで学習を進められます。

フィードバックと自己評価（振り返り）

作成した学習プランと選定したリソースで学習を進める中で、重要なのがフィードバックと自己評価（振り返り）です。

ChatGPTを活用すると、以下のような振り返り（フィードバック）と自己評価が可能になります。

• ChatGPTによるフィードバック: ChatGPTに進捗を報告し、「次に何を改善すべきか？」と質問することで、学習の質を高められます。また、自分のコードについてのフィードバックを求めることで、実践的なスキルを向上できます。
• 進捗の記録と振り返り: 学習の進捗やChatGPTからのフィードバックを記録し、定期的に自己評価を行うことで、学習効果を最大化できます。また、ChatGPTに「効果的な学習記録の方法を教えて」と依頼してアドバイスをもらうことも可能です。

ChatGPTを活用することで、簡単に自分以外の視点からのフィードバックを得ることができ、自己評価と組み合わせることで、高い質の学習が進められます。

実務への応用と継続的な学習

ここまでで学んだことを、実際のプロジェクトで実践する際や最先端の技術をキャッチアップする際でも、ChatGPTはとても有効に活用できます。

• プロジェクトでの実践: 学んだ知識を実務に応用する際、ChatGPTに「このプロジェクトの設計に関するアドバイスをください」と相談することで、実務でのスキル応用をサポートしてくれます。
• 継続的な学習: 常に新しい技術やツールを学び続けることがエンジニアにとっては非常に重要です。ChatGPTにはインターネット検索機能もあるため、最新の情報を分かりやすく伝えてくれます。

ChatGPTを活用した効果的な学習プロセスの設計は、エンジニアが効率的にスキルを向上させる非常に有効な手段です。

目標設定からリソース選定、フィードバックと自己評価、プロジェクトでの実践、このすべてのプロセスがChatGPTで最適化でき、効果的なエンジニアリングの学習が行えます。

ChatGPTを用いたコード生成の3つの注意点

ChatGPTを用いてコードを生成する際は、以下の3つの点に注意が必要です。これらの注意点を理解し、適切に対処することで、より安全で効率的なコード生成が可能になります。

• 生成されたコードの品質と一貫性
• 著作権とライセンスへの配慮
• セキュリティリスクの考慮

それぞれの注意点について見ていきましょう。

生成されたコードの品質と一貫性

ChatGPTにより生成されたコードは、様々な理由で誤りや一般的ではない手法が含まれる可能性があります。

そのため、生成されたコードの確認は必須作業です。

生成されたコードの品質と一貫性を確保するための方法として、以下が効果的です：

• コードレビューの実施
• 静的解析ツール（Pylintなど）の使用
• テストカバレッジ（網羅率）の確認

著作権とライセンスへの配慮

ChatGPTは学習データにもとづいて回答を生成するため、著作権問題が生じる可能性があることに配慮する必要があります。

ChatGPTでは、パブリックドメインの作品や、適切なライセンスをもつコンテンツを学習に使用するなど、著作権違反のリスクを最小限に抑える対策を講じています。

ですが、以下のような場合、ChatGPTの利用で著作権を侵害してしまう可能性があります：

• 生成物（コードや画像等）が既存の著作物に類似している
• 既存の著作物を入力として与えた場合

特に注意が必要なのが、生成物がたまたま既存の著作物と同一または類似してしまった場合でも著作権侵害に当たってしまう可能性があることです。

ChatGPTの生成物が著作権違反になってしまうのを防ぐには、必ず人間の目で既存の著作物に依存していないかチェックをする必要があります。

チェックした結果、著作権違反の可能性が考えられる場合、手作業による修正や指示の変更等でそのリスクを下げられます。

法的リスクを最小限に抑えるために、特に商用利用する場合は慎重に確認しましょう。

セキュリティリスクの考慮

ChatGPTでコードを生成する際には、いくつかのセキュリティリスクについて考慮する必要があります。

例えば以下のようなリスクが挙げられます：

• セキュリティ設定が不十分
• 古い暗号化方式の使用
• エラーハンドリングが不適切
• 依存するライブラリの脆弱性

これら以外にもセキュリティリスクは存在し、そのままにして使用すると大きな問題になる可能性があります。

これらのセキュリティリスクを軽減するためのベストプラクティスとして、 Wang, J., et al.の研究では以下が推奨されています:

1. 手動によるコードレビューの実施
2. 静的解析ツールを使用したセキュリティスキャン
3. 生成されたコードの動的テスト
4. ChatGPTの生成したコードを本番環境に展開する前の慎重な評価
5. 開発者へのAI生成コードのセキュリティリスクに関する教育
6. 脆弱性を意識した情報や安全でないコードの説明を組み込むことによる、生成コードのセキュリティ向上

これらの施策を行うことで、セキュリティリスクを限りなく低くできます。

ChatGPTを活用してコーディングのスキル向上と効率化を目指そう！

ChatGPTは、多様なコーディングタスクに対応できる高度な能力を有しています。

本記事で紹介したようなテクニックや活用方法を実践することで、コーディングタスクやスキルアップのための学習が大幅に効率化されます。

ただし、生成されたコードのセキュリティや著作権侵害のリスクには十分注意が必要であり、必ず人間の目による確認、修正が必要です。

適切なレビューや対策を行いながら、ChatGPTを効果的に活用することで、スキルの向上とプロジェクトの成功を目指しましょう。

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