ChatGPTによるコード生成の基礎知識
ChatGPTでコード生成を行う際に押さえておくべきポイントは、「ChatGPTはコードを“理解して書いている”わけではなく、指示内容にもとづいて最適そうなコードを生成しているツールだと認識すること」です。
まずはChatGPTの仕組みや基本、特徴から見ていきましょう。
【関連】
生成AI超入門 プロンプトエンジニアリングの基礎 ChatGPT編
ChatGPTがコード生成できる仕組み
ChatGPTは、LLM（大規模言語モデル）と呼ばれる仕組みをもとに動いています。LLMとは、人が書いた文章やプログラムコードなどの大量のテキストデータを学習し、文脈に合った言葉や記号の並びを予測できるモデルのことです。
プログラムコードも、記号や単語が一定のルールに従って並んでいる「文章の一種」として扱われます。
ChatGPTは、過去に学習したコードの構造や書き方のパターンをもとに「この指示に対して、次にどのようなコードが続きそうか」を予測しながらコードを生成しています。
そのため、ChatGPTはコードの意味を人間のように理解しているわけではありません。あくまで、自然言語で書かれた指示と、コードのパターンの対応関係をもとに出力している点が特徴です。
この仕組みを理解しておくと、なぜ曖昧な指示では意図しないコードが生成されやすいのか、また生成されたコードを必ず確認・検証する必要がある理由が見えてきます。
対応プログラミング言語の基本
ChatGPTはPythonをはじめ、JavaScriptやJava、SQLなど、多くのプログラミング言語のコード生成に対応しています。中でもPythonは学習データが豊富で文法もシンプルなため、ChatGPTと特に相性が良い言語です。
Pythonでは基本的な構文の生成だけでなく、データ処理やライブラリの利用例、簡単な自動化スクリプトなど、さまざまな用途でコード生成を活用できます。同様にJavaScriptやSQLも定型的な処理が多く、自然言語による指示からコードを生成しやすい分野です。
一方で、動作環境や細かい設定に強く依存するプログラムでは、ChatGPTが生成したコードをそのまま使えない場合もあります。そのようなケースでは、コードの内容を確認し、自分の環境に合わせて修正する必要があります。初心者には、ややおすすめできない分野です。
ChatGPTの対応言語を理解したうえで「どの言語・用途なら活用しやすいか」を把握しておきましょう。
ChatGPTモデルの特徴
ChatGPTには、複数のモデルが存在しており、モデルの種類によってコード生成の精度や得意分野に違いがあります。一般的には、モデルサイズが大きいほど複雑な指示や文脈を理解しやすく、より自然で正確なコードを生成しやすい傾向です。
例えば、簡単な構文や短い処理であれば、どのモデルでも差はさほどありません。ただし、処理の流れが長いコードや条件が多いプログラムでは、モデルによって出力の安定性や説明のわかりやすさに差が出ることがあります。
同じ指示を出しても、モデルの違いによってコードの書き方や細かな実装が変わる場合があります。
以上のように、生成されたコードは「どのモデルでも必ず同じ結果になる」とは限らない点を理解しておきましょう。
プロンプト設計とコード生成のコツ
ChatGPTでコード生成を行う際は、プロンプト（指示文）を書きます。プロンプトとは、「どのようなコードを、どの条件で生成してほしいか」をChatGPTに伝えるための文章を指します。
コード生成の精度を高めるコツは、目的・前提条件・出力形式をできるだけ具体的に伝えることです。
具体的には以下の4点を意識するとうまくいくため、1つずつ解説していきます。
なお、以下の記事でもプロンプトエンジニアリングについて詳しく解説しています。あわせてご覧ください。
【関連】プロンプトエンジニアリングを徹底解説！生成AIを操るコツや関連資格、仕事の年収などを紹介
コード生成の基本プロンプト
ChatGPTでコード生成を依頼する際は、プロンプトに「何をしたいか」「どんな条件か」「どの形で出力してほしいか」を端的に伝えることが基本です。
例えば「Pythonで、2つの数値を受け取り合計を返す関数を作成してください」と指定すれば、言語・目的・出力形式が明確なため、意図に近いコードが生成されやすくなります。
しかし、「計算するコードを書いて」といった曖昧な指示では、期待と異なる結果になりがちです。
基本的なプロンプト設計では、言語・目的・前提条件・出力形式を意識し、必要な情報を過不足なく伝えることが、コード生成の精度を高めるポイントになります。
精度を高める依頼のコツ
コード生成の精度を高めるには、プロンプトの要素をただ並べるだけでなく、曖昧さを減らす書き方を意識します。
例えば「データを処理するコードを書いてください」といった指示では、処理内容の解釈が分かれやすく、意図と異なるコードが生成されることがあります。
精度を高めるためには「何を処理するのか」「どのような条件で動かすのか」「使ってよい手法や制約は何か」を具体的に伝えましょう。
特に、使用する言語やライブラリ、例外時の挙動などを明示すると、生成結果が安定しやすくなります。
サンプルプロンプトのテンプレート
ここまでで紹介した内容をふまえて、実際にプロンプトを作ってみましょう。
基本的なコード生成を行う場合：
Pythonで、【やりたい処理】を行うコードを書いてください。
入力は【入力内容】、出力は【出力内容】とします。
コードのみを出力してください。関数として生成したい場合：
Pythonで、【処理内容】を行う関数を作成してください。
引数は【引数の内容】、戻り値は【戻り値の内容】とします。
簡単なコメントも付けてください。条件・制約を含める場合：
Pythonで、【処理内容】を行うコードを書いてください。
以下の条件を満たすようにしてください。
・【条件①】
・【条件②】
ライブラリは【使用可／使用不可】とします。エラー対処も含める場合：
Pythonで、【処理内容】を行う関数を作成してください。
エラーが発生する可能性がある箇所については、例外処理も含めてください。
コードのみを出力してください。これらのテンプレートをもとに、【】部分を書き換えるだけでも、ChatGPTによるコード生成をスムーズに進められます。
誤解を防ぐ指示の書き方
誤解を防ぐ指示の書き方とは、「ChatGPTが判断に迷わないよう、前提条件と制約を明示して伝えること」です。
ChatGPTがコード生成で迷いやすいのは、必要な情報が不足している場合や、指示があいまいな場合です。
例えば「データを処理するコードを書いてください」といった依頼では、どのデータ形式を想定しているのか、どのような処理を行うのかが判断できず、意図と異なるコードが生成されやすくなります。
また、ChatGPTは「環境」や「前提条件」を人間のように補完できません。
使用する言語のバージョン、ライブラリの可否、入力データの形式などが明示されていない場合、複数の可能性の中から無難で一般的な選択をする傾向があります。
誤解を防ぐためには、「何をしたいか」だけでなく、「何を前提とし、何をしないか」までプロンプトに含めてみましょう。
Pythonで学ぶChatGPTコード生成の使い方
この章では、Pythonを中心に、ChatGPTを使った実際のコード生成例を通して、必要な要件の伝え方や活用方法を解説します。基本的な構文生成から処理の改善・応用まで、コード生成を実践的に使うためのポイントを見ていきましょう。
なお、以下の記事でもAIでのコード生成について解説しています。あわせてご覧ください。
【関連】AIでコード生成するには？LLMを使った実践手法・比較・活用事例
基本的な構文生成の依頼例
ChatGPTにコード生成を依頼する際の基本的なプロンプト例を紹介します。
よく使われる構文を以下にまとめました。
if文の生成例
プロンプト例：Pythonで、数値が10以上かどうかを判定するif文を書いてください。
生成されるコード例：
number = 12
if number >= 10:
print("10以上です")
else:
print("10未満です")- 「Pythonで」と言語を最初に指示する
- 「何を判定したいか」を一文で伝える
関数の生成例
プロンプト例：Pythonで2つの数値を受け取り、合計を返す関数を作成してください。
生成されるコード例：
def add_numbers(a, b):
return a + b- 入力（2つの数値）、出力（合計を返す）を簡潔に指定する
クラスの生成例
プロンプト例：Pythonで名前と年齢を持つPersonクラスを作成してください。
生成されるコード例：
class Person:
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
def introduce(self):
print(f"私の名前は{self.name}で、年齢は{self.age}歳です")- クラス名と持たせたい情報、簡単なメソッドを指定する
実際には、生成されたコードの内容は必ず動作確認しましょう。
ライブラリ活用コードの生成例
ChatGPTでライブラリを使ったコードを生成する場合は、使用したいライブラリ名を明示して依頼します。
ライブラリを指定しないと、標準ライブラリのみを使ったコードや、想定と異なる実装が生成されることがあるため注意しておきましょう。
例えば、Web APIからデータを取得したい場合は、次のように依頼します。
プロンプト例：
Pythonで、requestsライブラリを使って指定したURLにGETリクエストを送り、レスポンスを取得するコードを書いてください。
このようにライブラリ名と目的をセットで伝えると、ChatGPTは適切な使い方を前提としたコードを生成しやすくなります。
同様に表形式データを扱う場合は、pandasを指定すると便利です。プロンプト例：
Pythonで、pandasを使ってCSVファイルを読み込み、数値列の平均を計算するコードを書いてください。
ライブラリを使う際は、「どのライブラリを使うか」「何をしたいか」を明確に伝えることで、実用的なコードが得られます。
なお、生成されたコードは、自分の環境でライブラリがインストールされているかも含めて確認しましょう。処理改善やリファクタリング依頼
ChatGPTは新しくコードを生成するために使われることが多いのですが、既存コードの改善や書き直し（リファクタリング）にも活用できます。
ここでは「何を改善したいのか」を明確にしたうえで、対象となるコードをそのまま提示すると精度が期待できます。
可読性を改善したい場合
プロンプト例：
以下のPythonコードを、処理内容は変えずに読みやすく書き直してください。
コメントも追加してください。
total=0
for i in range(len(numbers)):
total+=numbers[i]
print(total)- 目的（読みやすくしたい）を明示する
- 既存コードを省略せずにペーストする
- 変更条件（処理内容は変えず）を指定する
処理を効率化したい場合：
プロンプト例：
以下のPythonコードについて、処理を効率化できる点があれば改善案を提示してください。
result = []
for i in range(len(data)):
if data[i] % 2 == 0:
result.append(data[i])- 「効率化したい」と目的を具体化する
- 改善案を求めていることを明示する
依頼時には、「既存コード＋改善したいポイント」をセットで伝えることが大切です。また、変更範囲も明確にし、改善したい観点（可読性・性能・保守性など）も言語化しておきましょう。
Python初心者がつまずきやすい点
ChatGPTを使ってコード生成を行う際、最初から目的どおりのコードが出力されないことは珍しくありません。ここで、すぐに書き直そうとするのではなく、ChatGPTに「なぜその出力になったのか」を確認するのがおすすめです。
例えば「このコードになった理由を教えてください」や「目的に合わなかった原因は何ですか」と質問すると、前提条件や情報不足のポイントを言語化してくれることがあります。
これにより「どの情報が足りなかったのか」「どこを明確にすべきか」が見えやすくなります。
目的に合わない出力が出た場合は、コードそのものだけでなく、プロンプトの改善点を相談するという使い方もChatGPTの活用法の一つです。
コード生成時のエラー対処と検証方法
ChatGPTによるコード生成では、構文ミスや前提条件の不足などにより、エラーが発生することがあります。
この場合、コードを捨てるのではなく「原因を切り分けて修正・検証する」ことが重要です。
ここからはよくあるエラー例や修正依頼の出し方、生成コードの検証方法を解説します。
生成コードで発生しやすいエラー
ChatGPTで生成したコードでは、いくつかの典型的なエラーが発生しやすくなります。以下によく見られるエラーをまとめました。
- 依存関係の不足
- 変数名や関数名のミス
- 前提条件の違い
これらのエラーは、ChatGPTの出力が誤っているというよりも、実行環境や前提条件が共有されていないことが原因で発生するケースが多いです。
エラーが出た場合は、まず使用しているライブラリが正しくインストールされているか、変数名や関数名に誤りがないか、入力データや実行条件が想定と合っているかを確認しましょう。
ChatGPTにエラー改善を依頼する方法
エラー修正を依頼する際は、エラー内容と実行環境をできるだけ具体的に伝えます。
エラーが出たコードだけを貼るよりも、「どんなエラーが、どの環境で発生したのか」を一緒に伝えるとより目的に合った出力になるでしょう。
エラーメッセージを伝える場合
プロンプト例：
以下のPythonコードを実行したところ、エラーが発生しました。
エラーメッセージは次のとおりです。
NameError: name 'total' is not defined
原因と修正方法を教えてください。
（ここにコードを貼り付け）実行環境を伝える場合
プロンプト例：
以下のPythonコードを実行するとエラーになります。
Pythonのバージョンは3.10です。
pandasはインストール済みです。
エラーの原因と、修正したコードを提示してください。
（ここにコードを貼り付け）想定と異なる動作をした場合
以下のコードはエラーは出ませんが、期待した動作になりません。
本来は【期待する動作】をしたいです。
どこを修正すべきか教えてください。
（ここにコードを貼り付け）ChatGPTは「環境の予測」はできないため、Pythonのバージョンや使用ライブラリの有無、前提条件と実際のコードを全部貼り付けるといった工夫が有効です。
実行結果を共有して追加改善
コードの追加改善では、実行時のログや結果をそのまま共有してみましょう。
エラーメッセージだけでなく、実行時に表示された出力やログを伝えることで、ChatGPTは「どこまで処理が進んだのか」「どの部分で問題が起きているのか」を判断しやすくなります。
ただし、ログを共有する際は、必要な情報だけを抜き出して伝えることが重要です。
大量のログをそのまま貼り付けると、プロンプトが長文化するため問題点が分かりにくくなり、修正提案の精度が下がることがあります。
再依頼する際は、「実行結果」「期待する動作」「改善したい点」をあわせて伝えると、より具体的な修正案を得やすくなります。
以下のプロンプト例も参考にしてください。
実行ログ付きで再依頼する場合
以下のPythonコードを実行した結果、次のログが出力されました。
（ここに実行ログ）
本来は【期待する動作】をしたいです。
どこを修正すればよいか教えてください。
（ここにコードを貼り付け）コード検証の基本手順
コードを検証する場合、生成されたコードをそのまま使うのではなく、切り分けて小さく実行して確認することがポイントです。一度にすべてを動かそうとすると、どこで問題が起きているのか分かりにくくなります。
まずは関数単位や処理の一部だけを実行し、想定どおりの結果が得られるかを確認しましょう。
少しずつ処理を追加していくことで、エラーや不具合の原因を特定しやすくなります。
ChatGPTが生成したコードは、あくまで「たたき台」として扱い、実行結果を確認しながら段階的に検証することが、安全かつ効率的な使い方です。
この基本姿勢を意識することでコード生成の失敗を減らし、安心してChatGPTを活用できるようになります。
コード生成と著作権の考え方
ChatGPTは「著作権的に問題はないのか」「そのまま使ってよいのか」と不安に感じる方もいるでしょう。
生成したコードは原則として自由に利用できますが、使い方によっては注意が必要です。
そこで、ChatGPTが生成したコードの著作権、トラブルを割けるためのポイントや安全に利用するために意識したいことを、以下にまとめました。
生成物の著作権の基本
一般的にChatGPTが生成したコードそのものには、特定の著作権者が存在しないと考えられています。
これは、AIが人間のように創作意図を持ってコードを書いているわけではないためです。
したがって、ChatGPTが生成したコードは、学習用途や業務用途などで自由に利用されるケースが多く見られます。
ただし生成されたコードが既存のコードと酷似する場合や、特定のライブラリやフレームワークの利用規約に依存する場合には注意が必要です。
重要なのは「AIが生成したから必ず安全」と考えるのではなく、最終的な利用責任は使用者にあるという点です。
この前提を理解しておけば、ChatGPTのコード生成を安心して活用しやすくなります。
既存コードに似る可能性
先ほどもお伝えしたように、ChatGPT生成コードは単純な処理や定型的なロジックほど、既存のコードと似た形になりやすい傾向があります。
これは、条件分岐やループ処理、データの集計など、多くのプログラムで共通する書き方が存在するためです。
例えば、数値の判定や配列の処理といった基本的なコードは、誰が書いても似た構造になりやすく、ChatGPTが生成したコードも結果的に既存の例と近くなることがあります。
これはAI特有の問題というより、プログラミング自体の性質によるものです。
単に表記の一部を少し変えるだけでは十分とは言えません。コードの意図や処理の流れを理解し、自分の用途に合わせて設計を見直すことが求められます。
著作権トラブルを避ける方法
著作権トラブルを避けるためには「オリジナル性をどこで担保するかを意識」してみましょう。
表記や変数名を変更しただけでは、十分なオリジナル性があるとはいえないこともあります。
基本となる考え方は、生成されたコードの処理内容を理解したうえで、自分の目的に合わせて設計やロジックを調整することです。
処理の流れを組み替えたり、不要な部分を削除・追加したりすることで、「自分が設計したコード」としての性格が明確になります。
また、特定のWeb記事や既存コードをそのまま参照させて生成した場合は、その参照元のライセンスや利用条件にも注意が必要です。
ChatGPTは「絶対安全」だと思いこまず、最終的な利用責任は使用者であることを今一度認識しておきましょう。
ChatGPTコード生成の活用シナリオ
ChatGPTによるコード生成は、学習から業務、既存コードの改善まで、さまざまな場面で活用できます。
ここでは、これまで解説したChatGPTの使用ポイントを踏まえ、すぐ活用できるシナリオを、「学習効率化」「業務自動化」「コード改善・保守」の3つの視点から紹介します。
学習効率化としての利用例
まずは、プログラミング学習を効率化する補助ツールとしての活用です。
例えば、分からないコードがあった場合に「このコードが何をしているのか説明してください」と依頼すると、処理の流れを文章で整理してくれます。
また「同じ処理を別の書き方で実装してください」と依頼すれば、複数の実装例を比較しながら学ぶことも可能です。
このように、コードを一方的に読むだけでなく、意味を言語化したり書き方を比較したりすることで、理解が深まりやすくなります。特に独学でプログラミング学習を進める方にとっては、心強い味方になるでしょう。
自分で考えたコードとChatGPTの生成結果を見比べる使い方も、学習段階では有効です。
業務自動化としての利用例
ChatGPTは、日常業務で発生する簡単な処理の自動化にも活用できます。
例えば、ファイル名の一括変更、CSVデータの整形、ログの抽出といった定型作業は、Pythonスクリプトとしてまとめることで効率化しやすくなります。
その際は「Pythonで指定フォルダ内のCSVファイルを読み込み、特定の列だけを抽出するスクリプトを書いてください」といったように、目的と条件を具体的に伝えるのがポイントです。
「業務自動化」というと複雑な仕組みのイメージがありますが、まずは小規模な自動化から試すことで、気軽に業務に取り入れやすくなります。
既存コードの改善・保守
最後に既存コードの改善や保守作業です。特にポートフォリオ作成やコード提出の場面では「含めたい項目」の一つで、このフェーズをChatGPTで効率化すると、よりコードを高性能に改善できます。
例えば「このコードを読みやすく書き直してください」「処理内容を変えずにリファクタリングしてください」と依頼することで、可読性の高いコード例を得られます。
また、コメントの追加や処理内容の説明を依頼すれば、後から見返しやすいコードに整えることも可能です。
ただし、生成結果をそのまま使うのではなく、処理内容を理解したうえで調整することが重要です。
よくある質問（Q&A）
Q. ChatGPTはどの言語のコードが得意？
A.ChatGPTはPython、JavaScript、Java、C/C++など主要なプログラミング言語に幅広く対応しています。中でもPythonは文法がシンプルで生成精度も安定しやすく、初心者がコード生成を試す言語として特に扱いやすいでしょう。
Q.曖昧なプロンプトでもコードは生成できる？
A.生成は可能ですがおすすめできません。プロンプトが曖昧な場合は意図と異なるコードになりやすく、精度も大きく下がります。AIそのものの扱い方に「このツールは使えない」とバイアスがかかることもあるため、期待に近いコードを出すためには、具体的に伝えましょう。
Q. 生成されたコードはそのまま使っても大丈夫？
A.そのまま使用するのは避け、必ず動作確認と検証を行いましょう。ライブラリの未インストールや実行環境の違いによるエラーが発生することもあります。生成コードはあくまで「たたき台」として扱うのが安全です。
まとめ
ChatGPTのコード生成は、正しく使えばプログラミング学習や業務の効率を大きく高められる一方、使い方を誤ると「思った通りに動かない」「不安が残る」と感じやすいツールでもあります。
ここまで解説してきたポイントを、あらためて整理しておきましょう。
- ChatGPTはコードを理解して書いているわけではなく、指示内容にもとづいて最適そうなコードを生成している
- ChatGPTは「曖昧さ」「予測や推察」に弱点があり、コード生成の精度はプロンプトの具体性で大きく変わる
- ChatGPTで留意しておきたい著作権やオリジナル性は「理解して調整する」ことで担保する
ChatGPTのコード生成は、あくまで「考える作業を補助するツール」です。仕組みを理解して検証と修正を前提に使えば、学習や実務の強い味方になります。
paizaラーニングでは、PythonやAIの基礎を学べる講座も公開されています。ChatGPTを活用しながら、基礎から着実にスキルを身につけたい方、ChatGPTの活用がうまくいかないと悩む方は、あわせてチェックしてみてください。