ChatGPTでコーディングを効率化！活用事例やAI導入のサポートサービスを紹介

最終更新日:2026/09/25

ChatGPTでコーディングを効率化

ChatGPTは、大規模言語モデルをもとに開発され2022年11月に公開された生成AIサービスです。対話形式で回答が得られる手軽さなどが受け、爆発的に利用が広がりました。開発現場でもコーディングの効率化や品質向上などを目的として活用されています。

ChatGPTをコーディングに使用するメリット

ChatGPTやCodexをコーディングへ利用することで、コード生成だけでなく、コード理解、リファクタリング、テスト、レビューなど開発工程全体を支援できます。

コード生成・調査・レビューなどの作業をAIが補助し、開発者が設計や判断に充てる時間を確保しやすくなる点がメリットです。

コーディングを効率化できる

新規機能の実装・定型コードの作成・既存コードの変更などをChatGPTに支援させることで、手作業のコーディング時間を削減できます。

指示の例は次のとおりです。

これだけで、すぐに使えるコードが得られます。

一度の指示で完成コードを求めるだけでなく、実装・確認・修正を繰り返すことで、開発作業をさらに効率化できます。

開発者の負担を軽減できる

コード調査・定型的な修正・テスト作成・レビューなどをChatGPTへ任せることで、開発者が設計や複雑な判断に集中しやすくなります。

テスト作成を任せる場合は、次のように依頼します。

テストコードの作成をAIに委ね、調査や反復作業にかかる時間を削減することで、より付加価値の高い業務に集中できます。

複数のプログラミング言語に対応できる

ChatGPTは、C・C++・Python・Java・JavaScript・PHP・Goなど、幅広いプログラミング言語に関する知識を持っています。

MATLABやLispといった情報が少ない言語についても知識を保有しており、マイナー言語を調べたい場面で役立ちます。

なお、使用する言語・バージョン・フレームワークは、プロンプト内で明示しましょう。これにより、環境に合ったコードが生成されやすくなります。

コード品質の改善に活用できる

コードレビュー・リファクタリング・テスト生成などにChatGPTを利用することで、人による確認と組み合わせながら品質改善を支援できます。

レビューを頼むなら、次のような書き方が有効です。

自分では気づかなかった問題点の発見につながります。

エラー解析・修正を支援できる

コード・エラーメッセージ・実行環境・期待する動作をChatGPTへ与えることで、原因の候補と修正案を整理した回答が得られます。

具体的には、次のように伝えます。

具体的な修正コードまで取得できます。

提示された修正案はそのまま適用せず、再現・テストによって問題が解消したかを確かめてください。

初学者や非エンジニアの試作を支援できる

ChatGPTは自然言語で回答を得られるため、エンジニアでなくても使いこなせます。HTMLや基本的なPythonコードなどを自然言語から生成し、動作を確認しながら小規模な試作や学習に活用できます。

ただし、本番環境へ投入するコードについては、専門知識を持つ人によるレビューが必要です。ChatGPTが出力するコードが正しいとは限らないため、必ず追加のチェックを行いましょう。

プログラミング学習に活用できる

コードの意味・処理の流れ・エラー原因などを質問しながら学習できます。

答えだけを取得するのではなく、「なぜこの処理になるのか」「別の書き方との違い」まで説明させることで、理解を深める学習につながります。

次のように質問すると、書き方の違いまで学べます。

ChatGPTでソースコードを生成するコツ

ChatGPTでは、プロンプトの内容によって出力される回答が変わります。

コード生成では目的だけでなく、言語・バージョン・フレームワーク・実行環境・入力・期待する出力・制約条件などのコンテキストを具体的に与えるのがポイントです。

一度に完成品を作らせるより、実装単位を小さくしてテストと修正を繰り返すことで、品質の高いコードを得やすくなります。

目的・要件を具体的に指定する

何を作るのか・入力と出力・必要な機能・使用言語・禁止事項などを具体的に示すことで、期待するコードに近づけられます。

たとえば、次のように目的・言語・バージョン・制約を一度に伝えましょう。

抽象的な表現で指示を与えると、期待する品質のコードが出力されない可能性があります。

開発環境・制約条件を共有する

言語やランタイムのバージョン・フレームワーク・OS・依存関係・既存のコーディング規約などを共有することで、環境に合わないコードが生成されるリスクを抑えられます。

毎回前提条件を伝えるのは非効率なため、最初に以下のように指示したうえで、前提条件を箇条書きでまとめて伝えると効率的です。

開発環境の共有は、特にフレームワークのバージョンに依存する処理を依頼する際に重要です。

小さな単位で生成・検証を繰り返す

大規模なアプリケーションを一度に作らせず、関数・コンポーネント・テストなど小さな単位に分割して生成・実行・修正することで、品質を確認しながら開発を進められます。

このように小さな単位で依頼し、動作を確認してから次のステップへ進むことが有効です。

同一スレッド上で制約条件を追加しながら対話を続けると、期待する回答が得られる可能性が高まります。

テスト・レビューまで依頼する

コード生成だけで終わらせず、テストケース・境界値・想定エラー・コードレビューまでChatGPTに依頼することで、人が確認できる材料を増やせます。

コードを生成した後に、以下のように続けて依頼できます。

検証材料をまとめて入手できます。

生成したテストコードは必ず実行し、期待どおりに動作するかを確認しましょう。

ChatGPTのCodexとは？通常のチャットとの使い分け

通常のChatGPTでは、対話しながらコードの生成・説明・修正を依頼できます。

一方、Codexはコードベースを扱いながら、複数ファイルの変更やテスト、コードレビューなどの開発タスクを進められるAIコーディングエージェントです。作業範囲に応じて使い分けましょう。

関連記事：https://aismiley.co.jp/ai_news/openai-codex-software-engineering-agent/

参考：Codex｜OpenAI

ChatGPTからCodexを利用する

ChatGPTのサイドバーからCodexにアクセスし、実装・レビューなどのタスクを自然言語で依頼できます。

作業内容は、次のようにそのまま伝えられます。

Codexがコードベースを参照しながら実装を進めます。

コードベースについて確認したい場合は「質問する」を選ぶことで、チャット形式での調査も行えます。

CodexはFree・Goを含むすべてのChatGPTプランで利用できます。利用上限はプランごとに異なるため、用途に合わせてプランを選びましょう。

参考：ChatGPT プランで Codex を使う｜OpenAI／Codexアプリのご紹介｜OpenAI

VS CodeでCodexを利用する

Codex IDE拡張機能を導入すると、VS Code上でコードを開いたままCodexへ指示できます。拡張機能はCursorやWindsurfなどVS Code互換のエディターでも使え、JetBrains IDEやXcodeからもCodexを利用できます。エディターを切り替える手間がなく、修正結果をその場で確認しながら作業を進められる点がメリットです。

なお、OpenAI公式のCodex IDE拡張機能と非公式のVS Code拡張機能は別物です。ツール名が似ていて混同しやすいため、導入前にOpenAI公式の提供形態を必ず確認しましょう。

CLIでCodexを利用する

ターミナルからCodex CLIを起動すると、リポジトリ全体を対象にコード調査・編集・テストを自然言語で指示できます。

エディターを起動せずにコマンドライン上で開発を完結させたい場合や、CIパイプラインと組み合わせて使いたい場合に向いています。

IDEとCLIのどちらが合うかは、普段のワークフロー次第です。まず両方を試したうえで、自分の開発スタイルに合う方を選ぶとよいでしょう。

ChatGPTでコーディングを行う場合の注意点

AI生成コードは動作・安全性・依存関係などを保証するものではないため、テスト・レビュー・公式ドキュメントとの照合を前提に利用しましょう。

またソースコードや設定ファイルに含まれる機密情報を入力する場合は、利用するChatGPTプランや会社のルール・データコントロールを事前に確認する必要があります。

生成コードをテストして正確性を確認する

ChatGPTが生成するコードには、存在しないAPI・ライブラリ・誤った仕様・セキュリティ上の問題などが含まれる可能性があります。

これは「ハルシネーション」と呼ばれる生成AI特有の現象で、どれほど流暢なコードに見えても発生する可能性があります。

生成コードはテスト・静的解析・コードレビューを経てから使用することを前提にしましょう。

重要な技術仕様は、ChatGPTの説明だけを頼りにせず、使用している言語・ライブラリの公式ドキュメントでも確認が欠かせません。

機密情報・個人情報の入力可否を確認する

ソースコードに含まれるAPIキー・認証情報・顧客情報・社外秘のロジックなどは、プロンプトへの入力前に自社ルールと利用環境を必ず確認しましょう。

Free・Go・Plus・Proといった個人向けプランでは、設定でオプトアウトしない限り、入力内容がモデルの学習に利用される場合があります。有料プランでも同様のため、業務で使う前にデータ管理設定を確認しましょう。なお、一時チャットの会話は学習に利用されません。

一方、ChatGPT Business・Enterprise・Edu・APIといった法人向けサービスのデータは、デフォルトではモデルの学習に利用されません。

ライブラリや仕様の最新情報を確認する

ChatGPTの学習データには知識の期限があります。ライブラリ・フレームワーク・APIは頻繁に更新されるため、生成コードが現在の利用バージョンに適合するかどうかは、公式ドキュメントで必ず照合するようにしましょう。

FastAPIやNext.jsのようにアップデートが多いフレームワークでは、生成コードが古いバージョンの書き方になっているケースが特に起きやすいです。

ChatGPTのモデル名や知識期限だけを確認するのではなく、実際の開発環境・依存関係を基準に判断する必要があります。

ChatGPTの具体的な活用例

ChatGPTを活用して、コードの新規生成だけでなく、理解・修正・レビュー・テスト・既存コードへの機能追加まで、さまざまな実務に役立てられます。

各例では依頼するだけで終わらせず、入力する情報と生成後に確認するポイントも押さえておきたいところです。

関数の記述

入力値・返り値・例外処理・型・使用言語とバージョンを指定して、独立した関数を生成できます。他との依存関係がなく単体で動作する関数は、ChatGPTが最も得意とする用途のひとつです。

以下のように具体的に指定するほど、すぐに使えるコードを得やすくなります。

コードのリファクタリング

挙動を維持したまま可読性・保守性を改善したい場合に活用できます。

変数名の改善案や処理の整理案を、まとめて提案してもらえます。

複数ファイルにまたがる変更が必要な場合はCodexへ依頼するとより効率的です。変更後は必ずテストを実行し、挙動が変わっていないことを確認しましょう。

プログラミング言語の変換

元コードの仕様・依存関係・変換先の言語とバージョンを明示して依頼することで、言語間のコード変換を効率化できます。

変換先言語の慣習やライブラリに合わせた修正案も提案してもらえるため、単純なコピーペースト変換よりも実用的なコードを得やすい点が利点です。

変換後は構文エラーの確認にとどまらず、変換先言語らしい書き方になっているか・依存ライブラリが利用可能かをあわせて確認しましょう。

エラー解析と修正

実務では、メリットの章で紹介した依頼に、スタックトレースと再現手順を加えるのがポイントです。「どの環境で・何をしたときに・どんなエラーが出たか」を漏れなく伝えると、原因を絞り込みやすくなります。

修正案を適用した後は、同じ条件で必ず再実行しましょう。エラーが解消されたように見えても、別の問題が潜んでいるケースがあるため、テストコードを使った確認が重要です。

コードの解析・説明

引き継いだコードや長期間放置されていたコードを読む際は、ChatGPTへコードを貼り付けて以下のように依頼できます。

コードを読み解くための解析時間を短縮できます。

チームへのオンボーディング資料を作る際にも活用でき、以下のように指示を加えることで説明の粒度を調整できます。

コードのレビュー

観点を指定して、以下のように依頼できます。

見落としがちな問題点を洗い出す際に役立ちます。

ただし、AIのレビューはあくまで補助です。指摘内容をそのまま修正するのではなく、なぜ問題なのかを理解したうえで対応しましょう。人によるレビューや自動テストと組み合わせることで、より確かな品質確認につながります。

テストデータの生成

正常値・境界値・異常値などの条件を指定することで、テストに必要なダミーデータを短時間で用意できます。

条件を指定するだけで、すぐに使えるデータが手に入ります。

実際の個人情報や機密データはプロンプトへ入力しないよう、テスト専用のダミーデータのみ利用するようにしましょう。

テストコードの記述

このように依頼することで、テストコードの記述にかかる手間を削減できます。

さらに、以下のように続けることで、テストの網羅性を確認する材料も入手できます。

生成されたテストコードは必ず実行し、全件パスすることと、テスト自体の意図が正しいことをあわせて確認しましょう。

HTML・CSSのコーディング

作りたいページの目的・レイアウト・必要な要素・レスポンシブ対応などを指示することで、HTML・CSSのコードを生成できます。

ChatGPTの対応コードブロックではHTMLページのプレビューが可能なため、生成 → 表示確認 → 修正というサイクルをチャット上で完結できる点が便利です。

たとえば、以下のように要素を細かく指定するほど、修正回数を減らせます。

既存コードベースの機能追加

変更対象・受け入れ条件・変更してはいけない範囲・必要なテストを、依頼時に明示しておきましょう。情報が不足していると、既存の処理に影響を与える変更が加えられるリスクがあります。

Codexを利用する場合は、コードベース全体を参照しながら複数ファイルにまたがる変更をまとめて実行できます。依頼前にブランチを切るなど、変更を切り戻せる状態にしておくことも忘れないようにしましょう。

コーディングを支援するAIツール4選

ChatGPTとあわせて検討したい、コーディングを支援する主要な4つのAIツールを紹介します。

関連記事：https://aismiley.co.jp/ai_news/claude-chatgpt-compare/

OpenAI Codex

OpenAI Codexは、コードの作成・レビュー・リリースを支援し、ChatGPT・IDE・CLIなどから利用できるAIコーディングエージェントです。

機能の構築や複雑なリファクタリング・移行といったタスクを、エンドツーエンドで完了できる点が特徴です。ChatGPT・エディター・ターミナルのいずれからも、同じChatGPTアカウントで利用できます。

CodexはChatGPT各プランに含まれますが利用上限が異なるため、料金・上限は公開時点の公式ページでご確認ください。

OpenAI Codex

GitHub Copilot

GitHub CopilotはGitHub・IDE・CLIなどで利用でき、コード補完・チャット・コードレビュー・エージェント型開発ワークフローを一体化した開発者向けAIプラットフォームです。

GitHubとの連携が深く、プルリクエストへのレビューや提案もエディター内で完結できます。

個人向けにFree・Pro・Pro+・Max、法人向けにBusiness・Enterpriseのプランがあります。2026年6月1日からは従来のプレミアムリクエスト制に代わり、トークン消費量に応じて「GitHub AI Credits」を消費する従量課金制に移行しました。各プランには毎月のクレジットが含まれ、コード補完はクレジットを消費しません。最新の料金は公式料金ページをご確認ください。

GitHub Copilot

Claude Code

Claude Codeは、コード補完にとどまらず、コードベースを理解しながら複数ステップの開発タスクを自律的に進めるエージェント型コーディングツールです。

ターミナルに加え、VS Code・JetBrainsなどのIDE、デスクトップアプリ、Webブラウザ、Slackからも利用できます。ファイル操作・コマンド実行・テストまで一貫して対応できる点が特徴です。

「タスクを丸ごと委ねて走り切らせる」というスタイルが合う開発者に向いており、対話しながら詰めていきたい場合はChatGPTのCodexと使い分けると効果的です。

利用できる機能・上限はClaudeのプランによって異なるため、料金は公式料金ページで最新状態をご確認ください。

Claude Code

Cursor

CursorはAI機能を統合したコードエディターで、VS Codeの拡張機能がそのまま使えるため、既存の開発環境を大きく変えずに導入できる点が魅力です。

コードベース全体を参照しながらエージェントへ実装・修正を依頼でき、複数ファイルにまたがる編集も効率的に行えます。

無料枠と個人・チーム向け有料プランがあります。利用可能な機能や料金は公開時点の公式料金ページをご確認ください。

Cursor

まとめ

ChatGPTはコード生成だけでなく、コード理解・リファクタリング・エラー解析・テスト・レビューなど、幅広いコーディング業務に活用できます。現在はCodexを通じてIDEやCLIを含む開発環境にも組み込めるようになっており、活用の幅が大きく広がっています。

生成コードはそのまま本番で利用せず、開発環境・要件を具体的に指定したうえで、テスト・レビュー・セキュリティ確認を行うことが重要です。

ChatGPTやCodexを上手に活用しながら、開発現場の効率化と品質向上を進めていきましょう。

アイスマイリーでは、生成AI のサービス比較と企業一覧を無料配布しています。課題や目的に応じたサービスを比較検討できますので、ぜひこの機会にお問い合わせください。

AIsmiley編集部

株式会社アイスマイリーが運営するAIポータルメディア「AIsmiley」は、AIの専門家によるコンテンツ配信とプロダクト紹介を行うWebメディアです。AI資格を保有した編集部がDX推進の事例や人工知能ソリューションの活用方法、ニュース、トレンド情報を発信しています。

・Facebookでも発信しています @AIsmiley.inc
・Xもフォローください @AIsmiley_inc
・Youtubeのチャンネル登録もお願いいたします@aismiley
メルマガに登録する