ChatGPTを活用したソフトウェア開発の進め方

ソフトウェア開発の現場では、生成AIを活用してコーディングやテスト、デバッグなどの作業を効率化する方法が注目されています。

その中でも、自然な文章で質問や指示ができるChatGPTは、プログラミングの補助ツールとして活用しやすいAIの一つです。

例えば、

• 「このコードのエラー原因を教えてください」
• 「この処理をPythonで実装してください」
• 「このプログラムに必要なテストケースを考えてください」

といった指示ができます。

ただし、ChatGPTに開発を丸投げすればよいわけではありません。

重要なのは、人間が開発の目的や要件を決め、ChatGPTを開発工程の一部に組み込むことです。

この記事では、ChatGPTを活用したソフトウェア開発の基本的な進め方から、具体的な活用方法、プロンプトの作り方、注意点、企業で導入する際のポイントまで初心者向けに解説します。

ChatGPTを活用したソフトウェア開発とは？

ChatGPTでソフトウェア開発を支援できる理由

ChatGPTは、自然言語で質問や指示を出せるため、ソフトウェア開発のさまざまな場面で活用できます。

例えば、

• 「PythonでCSVファイルを読み込むプログラムを作ってください」
• 「このJavaScriptのコードを説明してください」
• 「このエラーメッセージの原因を考えてください」

などの依頼ができます。

コードを一から書く作業だけでなく、既存コードの理解やエラー調査、テストケースの作成などにも利用できます。

つまり、ChatGPTは開発者の作業を補助するAIアシスタントとして活用できます。

ChatGPTでできること・できないこと

ChatGPTをソフトウェア開発で利用する場合、得意なことと注意が必要なことを理解しておくことが重要です。

できること

• コードの生成
• コードの説明
• コードの改善案作成
• エラー原因の分析
• テストケースの提案
• ドキュメント作成
• 仕様の整理
• 開発アイデアの整理

一方で、ChatGPTの回答が常に正しいとは限りません。

生成されたコードが実際の環境で動作するか、要件を満たしているか、セキュリティ上問題がないかなどは、人間が確認する必要があります。

従来の開発とChatGPTを活用した開発の違い

従来のソフトウェア開発では、開発者がコードを作成し、テストやデバッグを行います。

ChatGPTを活用すると、これらの作業の一部をAIに支援してもらえます。

従来の開発	ChatGPTを活用した開発
コードを一から作成	コードのたたき台を生成
自分でコードを調査	コードの説明を依頼
エラーを自分で調査	原因候補を質問
テストケースを考える	AIに案を出してもらう
文書を一から作成	AIにたたき台を作ってもらう

ただし、ChatGPTが開発者に取って代わるというより、開発者の作業を効率化するために利用するという考え方が重要です。

ChatGPTだけでソフトウェアを開発できる？

簡単なプログラムやプロトタイプであれば、ChatGPTを使ってコードを作成しながら開発を進めることもできます。

しかし、本格的なソフトウェア開発では、

• 要件定義
• システム設計
• セキュリティ
• データ設計
• テスト
• 運用
• 保守

など、さまざまな判断が必要です。

そのため、ChatGPTだけに開発を任せるのではなく、人間が全体を管理し、ChatGPTを各工程の補助として利用する方法が基本になります。

ChatGPTをソフトウェア開発で活用できる工程

要件定義・仕様整理

ChatGPTは、顧客や社内から集めた要望を整理する際に利用できます。

例えば、

「以下の要望から必要な機能を整理してください」

と指示すれば、機能の候補を整理できます。

ただし、ChatGPTが整理した内容をそのまま正式な仕様にするのではなく、関係者との確認が必要です。

システム設計

システム構成や機能の設計について、複数の案を出してもらうこともできます。

例えば、

「この要件を実現するシステム構成を3案提案してください。それぞれのメリットとデメリットも説明してください」

と依頼できます。

AIから出された案を比較し、最終的な設計を人間が決定します。

プログラムコードの生成

ChatGPTの代表的な活用方法です。

例えば、

「Pythonでユーザーが入力した数値の平均を計算するプログラムを作成してください」

といった指示ができます。

複雑な処理を一度に作らせるのではなく、機能ごとに分割して生成してもらうと確認しやすくなります。

コードレビュー・改善

既存コードをChatGPTに提示して、

• 「このコードの問題点を指摘してください」
• 「可読性を高める改善案を出してください」

などと依頼できます。

人間によるコードレビューを補助するツールとして利用できます。

テストコードの作成

ChatGPTにコードを提示し、

「この関数について正常系・異常系・境界値のテストケースを作ってください」

と依頼できます。

テストの観点を整理する際にも役立ちます。

エラー・バグの原因調査

エラーメッセージやコードをChatGPTに提示して、原因候補を整理してもらうこともできます。

例えば、

「このエラーが発生する可能性のある原因を5つ挙げ、それぞれの確認方法を説明してください」

という使い方です。

ただし、AIが提示した原因が正しいとは限らないため、実際の環境で検証することが重要です。

ドキュメント作成

ChatGPTは文章作成にも利用できます。

例えば、

• README
• APIドキュメント
• 操作マニュアル
• コードコメント
• 技術文書

などのたたき台を作成できます。

開発者が文章を一から作成する負担を減らせる可能性があります。

保守・運用

既存システムの保守にもChatGPTを活用できます。

例えば、複雑なコードについて、

「このプログラムがどのような処理をしているのか説明してください」

と質問できます。

古いコードを理解するための補助として利用する方法もあります。

ChatGPTを活用したソフトウェア開発の基本的な進め方

ChatGPTを使って開発する場合、最初からコードを作らせるのではなく、段階的に進めることがポイントです。

開発するソフトウェアの目的を整理する

最初に、

「何のためにソフトウェアを作るのか」

を明確にします。

例えば、

「社内の経費精算にかかる作業を効率化する」

といった目的です。

目的が曖昧なままChatGPTにコードを作らせると、必要のない機能まで作ってしまう可能性があります。

必要な機能を洗い出す

次に、必要な機能を整理します。

例えば経費精算システムなら、

• ログイン
• 経費入力
• 領収書登録
• 承認
• 検索
• 集計

などが考えられます。

ChatGPTに機能候補を出してもらうこともできます。

ChatGPTに要件を整理してもらう

必要な機能が決まったら、ChatGPTに整理してもらいます。

例えば、

「以下の情報をもとに、システムの機能要件を整理してください」

という形です。

この段階では、まだコードを書く必要はありません。

システム構成や設計案を作る

次に、どのような構成でソフトウェアを作るのかを検討します。

ChatGPTに複数の設計案を出してもらい、それぞれを比較する方法もあります。

ChatGPTにコードを生成してもらう

設計が決まったら、機能ごとにコードを生成します。

例えば、

• 「ログイン機能だけを実装してください」
• 「データベースへの登録処理を作ってください」

というように、機能を分割して依頼します。

生成されたコードを確認する

ここが非常に重要です。

ChatGPTが生成したコードについて、

• 要件を満たしているか
• 正しく動作するか
• セキュリティ上問題がないか
• 保守しやすいか

などを確認します。

テスト・デバッグを行う

コードが完成したら、実際にテストします。

エラーが発生した場合は、ChatGPTに原因調査を支援してもらうこともできます。

改善を繰り返して完成度を高める

一度で完璧なソフトウェアを作るのではなく、

生成 ＝ 確認 ＝ テスト ＝ 修正

を繰り返して完成度を高めていきます。

ChatGPTでコードを生成するときのポイント

使用するプログラミング言語を指定する

「プログラムを作ってください」だけではなく、

• 「Pythonで作ってください」
• 「JavaScriptを使用してください」

など、使用する言語を明確にしましょう。

目的と処理内容を具体的に伝える

例えば、

「顧客情報を管理するプログラムを作ってください」

よりも、

「顧客名、メールアドレス、電話番号を登録・検索できる簡単なWebアプリを作ってください」

のように具体的に伝えた方が、目的に合ったコードを生成しやすくなります。

入力と出力を明確にする

AIにコードを生成してもらうときは、

• 「何が入力されるのか」
• 「何を出力するのか」

を明確にしましょう。

コードの制約条件を指定する

例えば、

• 使用する言語
• 使用するライブラリ
• 対応する環境
• セキュリティ要件
• コーディング規約

などを伝えます。

条件が明確になるほど、確認しやすいコードを生成しやすくなります。

一度にすべてを作らせない

大規模なシステムを一度の指示で作らせるのではなく、機能を分割することがおすすめです。

例えば、

• データベース設計
• ログイン機能
• データ登録機能
• 検索機能
• テスト
• 改善

というように段階的に進めます。

生成されたコードを段階的に確認する

コードを大量に生成した後でまとめて確認するより、機能ごとに確認した方が問題を発見しやすくなります。

ChatGPTへのプロンプトの作り方

悪いプロンプトと良いプロンプトの違い

例えば、

悪い例

「Webアプリを作ってください」

これだけでは、AIが判断しなければならない情報が多すぎます。

一方、

良い例

「Pythonを使用して、社内の経費データを管理する簡単なWebアプリを作成してください。経費の登録・検索・一覧表示ができるようにしてください。初心者でも理解できるよう、コードの説明も付けてください。」

のように、目的や条件を具体的に伝えます。

役割を指定する

「あなたは経験豊富なPythonエンジニアです」

など、AIに役割を設定する方法があります。

目的を明確にする

「何を作るのか」だけではなく、「何のために作るのか」を伝えましょう。

前提条件を伝える

使用言語や開発環境、対象ユーザーなどを伝えます。

出力形式を指定する

例えば、

「コードの後に処理内容を箇条書きで説明してください」

と指定できます。

必要に応じてコードを分割して依頼する

一度に大量のコードを生成するのではなく、

「まずデータベース部分だけ作ってください」

のように分割することで、内容を確認しやすくなります。

ChatGPTを活用した開発のメリット

コーディング時間を短縮できる

コードのたたき台をChatGPTに作ってもらうことで、コーディング作業を効率化できます。

エラー調査を効率化できる

エラーの原因候補をChatGPTに整理してもらうことで、デバッグのヒントを得られます。

プログラムの理解を助けてもらえる

既存コードの説明をChatGPTに依頼することで、複雑な処理を理解するための補助として利用できます。

テストケースを考えやすくなる

自分だけでは思いつかなかったテストケースをAIに提案してもらうことができます。

ドキュメント作成を効率化できる

READMEやマニュアルなどの文章をAIに作成してもらうことで、文書作成の負担を軽減できます。

アイデアを素早くプロトタイプにできる

ChatGPTを利用してコードのたたき台を作れば、アイデアを早い段階で形にできます。

ChatGPTを活用したソフトウェア開発の具体例

業務効率化ツールを作る

例えば、

「毎日Excelで行っているデータ整理を自動化したい」

という場合、ChatGPTに処理方法やコードの作成を相談できます。

社内Webシステムを開発する

社内の申請やデータ管理などを行うWebシステムのプロトタイプを作成する際にも活用できます。

データ処理プログラムを作る

CSVやExcelなどのデータを整理するプログラムを作成する際に、ChatGPTをコード生成の補助として利用できます。

APIを利用したアプリケーションを作る

外部サービスのAPIを利用するアプリケーションを作る際に、APIの利用方法やコード例を質問することもできます。

既存プログラムを改善する

既存コードをChatGPTに提示し、可読性や処理方法について改善案を出してもらう方法があります。

簡単なプロトタイプを作成する

新しいサービスのアイデアを検証するときに、ChatGPTで簡単な試作品を作り、実際に動かしてみる方法があります。

ChatGPTをソフトウェア開発で使うときの注意点

ChatGPTの回答が常に正しいとは限らない

ChatGPTは非常に便利ですが、回答や生成コードに誤りが含まれる可能性があります。

そのため、重要な処理ほど人間による確認が必要です。

生成されたコードをそのまま利用しない

生成されたコードが動作したとしても、それだけで安全とは限りません。

コードの内容を確認し、必要なテストを行いましょう。

セキュリティ上の問題を確認する

生成AIが作成したコードに脆弱性が含まれる可能性もあります。

企業のシステムでは、セキュリティレビューなどを行うことが重要です。

機密情報や個人情報を入力しない

ChatGPTに入力する情報については、企業のルールや利用するサービスのデータ取り扱いを確認する必要があります。

特に、

• 顧客情報
• 個人情報
• パスワード
• APIキー
• 機密性の高いソースコード

などは慎重に扱いましょう。

著作権・ライセンスを確認する

AIを利用して生成したコードを製品やサービスに利用する場合は、利用するAIサービスの規約や関連するライセンスについて確認しておくことが重要です。

ChatGPTに依存しすぎない

AIにすべてを任せてしまうと、開発者自身がコードの仕組みを理解できなくなる可能性があります。

ChatGPTを使いながらも、なぜそのコードが必要なのか、どのように動作しているのかを理解することが重要です。

企業でChatGPTを活用したソフトウェア開発を進める方法

AIを活用する開発業務を決める

まずは現在の開発工程を整理します。

その中から、

• 「時間がかかっている作業」
• 「繰り返しが多い作業」
• 「AIで支援できそうな作業」

を洗い出しましょう。

小規模なプロジェクトから始める

最初から大規模システムにChatGPTを導入するのではなく、小さな業務から試す方法がおすすめです。

例えば、ドキュメント作成やテストコード作成などから始めることができます。

ChatGPTの利用ルールを整備する

企業で利用する場合、

• 何を入力してよいか
• 何を入力してはいけないか
• どのAIサービスを利用するか
• 生成コードをどう確認するか

などを明確にしておきましょう。

セキュリティ対策を確認する

AIを開発に利用する場合は、情報管理やアクセス管理などのセキュリティについても検討する必要があります。

開発チームで活用方法を共有する

一部のエンジニアだけがChatGPTを使う状態ではなく、チームとして活用方法を共有することが重要です。

導入効果を測定する

ChatGPT導入後は、

• コーディング時間
• テスト時間
• デバッグ時間
• ドキュメント作成時間
• 開発期間

などを確認し、導入効果を測定しましょう。

ChatGPTを使いこなすために必要なスキル

プログラミングの基礎知識

ChatGPTがコードを生成してくれても、そのコードが正しいか判断するためには基礎知識が必要です。

要件定義・設計の知識

何を作るべきかを決めるためには、要件定義やシステム設計に関する知識が重要です。

プロンプト作成力

ChatGPTに具体的な指示を出す能力も重要です。

生成されたコードを評価する力

コードが要件を満たしているか、安全なのか、保守しやすいのかを判断する能力が求められます。

デバッグ・テストのスキル

AIが生成したコードを実際に検証するためには、テストやデバッグに関する知識も必要です。

AI活用に関するセキュリティ知識

企業でChatGPTを利用するなら、機密情報や個人情報の取り扱いについて理解しておくことも重要です。

ChatGPT活用でよくある失敗

ChatGPTに開発を丸投げする

「全部作って」とAIに任せるだけでは、要件とのズレや品質上の問題が発生する可能性があります。

人間が開発全体を管理しましょう。

生成されたコードを検証しない

AIが生成したコードをそのまま利用するのは避けましょう。

動作確認とコードレビューを行うことが重要です。

曖昧な指示を出してしまう

「アプリを作ってください」だけでは、AIが判断する項目が多くなります。

目的や条件を具体的に伝えましょう。

一度に大規模なシステムを作ろうとする

大規模なコードを一度に生成すると、問題が発生したときに原因を特定しにくくなります。

機能ごとに分割して進める方が管理しやすくなります。

セキュリティルールを決めずに利用する

企業では、ChatGPTに入力する情報について事前にルールを決めておくことが重要です。

AIを使うこと自体が目的になる

AI導入の目的は「AIを使うこと」ではありません。

開発を効率化することや、より良いソフトウェアを作ることが目的です。

ChatGPTを活用した開発にAI研修が必要な理由

ChatGPTの使い方だけでは実務に活かしにくい

ChatGPTの基本操作を覚えただけでは、開発業務の効率化につながらない場合があります。

実際の開発工程のどこで使うのかを考えることが重要です。

開発者のAI活用スキルを統一できる

社員ごとにChatGPTの使い方が異なると、AI活用の成果にも差が出る可能性があります。

研修によって基本的な活用方法を共有できます。

効果的なプロンプト作成を学べる

開発業務では、AIに目的や条件を正確に伝えることが重要です。

実務を想定したプロンプト作成を学ぶことで、AI活用を進めやすくなります。

安全なAI活用方法を身につけられる

ChatGPTを便利に使うだけでなく、機密情報や個人情報の取り扱いなど、安全面について理解することも重要です。

実際の開発業務での活用方法を学べる

「ChatGPTとは何か」だけではなく、

「自社の開発工程のどこで使えるのか」

まで考えることが、実務での活用につながります。

AIスキルズ・ラボのAI×ソフトウェア開発研修

企業でChatGPTをソフトウェア開発に活用する場合、単にツールの操作方法を学ぶだけではなく、実際の開発業務にAIを組み込む方法を学ぶことが重要です。

AIスキルズ・ラボでは、企業のAI人材育成やAI活用を支援する研修という観点から、ソフトウェア開発におけるAI活用について学ぶ機会を提供できます。

例えば、

• ChatGPTによるコード生成
• コードレビュー
• テストコード作成
• エラー・デバッグ支援
• ドキュメント作成
• 開発業務の効率化
• AI活用時のセキュリティ

などをテーマに、自社の開発課題に合わせてAI活用を検討できます。

「ChatGPTを導入したものの、開発現場で十分に活用できていない」という企業では、ツール導入だけではなく、AIを実務で使いこなせる人材を育成することも検討してみましょう。

ChatGPTを活用したソフトウェア開発のよくある質問

ChatGPTだけでソフトウェアを開発できますか？

簡単なプログラムやプロトタイプであれば、ChatGPTを使ってコードを生成しながら開発できます。

ただし、本格的なソフトウェア開発では設計、セキュリティ、テスト、運用などの判断が必要です。

ChatGPTだけにすべてを任せるのではなく、人間が開発全体を管理することが重要です。

プログラミング初心者でもChatGPTを使えますか？

利用できます。

コードの生成だけでなく、プログラムの説明やエラーの解説などにも使えるため、学習の補助としても活用できます。

ただし、生成されたコードを正しく評価するには、プログラミングの基礎知識を身につけることが重要です。

ChatGPTでコードを書くと開発時間を短縮できますか？

コード生成やコード修正、テスト、エラー調査などをAIに支援してもらうことで、開発時間を短縮できる可能性があります。

ただし、導入効果は開発内容やAIの使い方によって異なります。

ChatGPTが生成したコードはそのまま使えますか？

そのまま利用するのではなく、コードを確認し、テストすることが重要です。

特に企業システムでは、品質やセキュリティについて十分に確認しましょう。

企業の開発現場でChatGPTを使うときの注意点は？

特に重要なのは、

• 機密情報の取り扱い
• 個人情報の管理
• セキュリティ
• 生成コードのレビュー
• AIサービスの利用規約
• 社内利用ルール

などです。

ChatGPTを使いこなすにはどんなスキルが必要ですか？

ChatGPTの操作方法だけでなく、

• プログラミング
• 要件定義
• システム設計
• プロンプト作成
• コードレビュー
• テスト
• セキュリティ

などの知識が重要です。

まとめ｜ChatGPTを活用してソフトウェア開発を効率化しよう

ChatGPTは、ソフトウェア開発のさまざまな工程で活用できるAIです。

特に、

• 要件整理
• 設計支援
• コード生成
• コードレビュー
• テスト
• デバッグ
• ドキュメント作成
• 保守

などで活用できます。

ただし、ChatGPTに開発を丸投げするのではなく、

人間が目的や要件を決める ＝ ChatGPTに作業を支援してもらう ＝ 人間が確認する ＝ テストする

という流れを作ることが重要です。

また、企業でChatGPTを活用する場合には、機密情報の取り扱いやセキュリティ、利用ルールについても事前に整備する必要があります。

これからのソフトウェア開発では、単にプログラミングができるだけでなく、AIを活用して開発工程を効率化する能力が重要になっていくでしょう。

ChatGPTを便利なチャットツールとして使うだけではなく、要件定義からコーディング、テスト、保守までの開発プロセスに組み込むことで、より大きな業務効率化につなげられます。

まずは小さな開発業務からChatGPTを試し、効果を確認しながら活用範囲を広げていくことがおすすめです。

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