ChatGPT コーディング用: 例付きユーザーガイド

ChatGPT は、コードの記述方法を変革できる、AI を活用した高度なツールです。OpenAIによって開発されたChatGPT は、人間の言語プロンプトを理解し、入力に基づいてコード スニペットを生成することで作業を高速化します。

ChatGPT は、次のようなコーディングのあらゆる側面で使用できます。

• コードスニペットの作成

• 定型コードの生成

• コードのデバッグ

• ドキュメントの追加

• 単体テストの生成

この記事では、これらの各タスクの具体的な例などを示します。

ChatGPT は開発者としての仕事に代わるものではないことに注意してください。代わりに、IntelliSense、オートコンプリート、その他の開発者ツールと同様に、ツールキット内の追加ツールとして機能します。

目次

• ChatGPT を使用してコード スニペットを記述する方法
• コード補完に ChatGPT を使用する方法
• ChatGPT を使用してボイラープレート コードを生成する方法
• ChatGPT を使用して既存のコードをリファクタリングして改善する方法
• ChatGPT を使用してコードをデバッグする方法
• ChatGPT を使用して単体テストを作成する方法
• ChatGPT を使用してある言語から別の言語に移植する方法
  • コード変換の制限
• ChatGPT を使用してコードを文書化する方法
  • 1. インラインコメント
  • 2. 外部ドキュメント
• ChatGPT の 4 つの追加の使用例
  • 1. プレーンテキストを CSV 形式にフォーマットする
  • 2. フィラーテキストの生成
  • 3. SQL クエリの作成
  • 4. Power Automate を使用した ChatGPT の統合
• ChatGPT をコーディングに使用するデメリット
  • 制限を軽減するための 3 つのヒント
• 最終的な考え

ChatGPT を使用してコード スニペットを記述する方法

AI ツールの概要を知りたい場合は、次の記事から始めてください。

• ChatGPT について知っておくべきことすべて

• ChatGPTの使い方

ここでは、これをコーディングに使用した実際の例に直接進みます。コードスニペットから始めましょう。

ChatGPT は、リクエストに基づいて特定の例を生成することで、コード スニペットを作成するのに役立ちます。好みのプログラミング言語で特定のアルゴリズムまたは関数のコードを書くように依頼するだけです。

AI モデルは明示的な指示によって最適に機能するため、プロンプトではできるだけ具体的かつ明確にすることが重要です。

たとえば、2 つの数値を加算する Python 関数を生成する場合は、次のようなプロンプトを使用できます。

「2 つの整数を入力として受け取り、その合計を返す Python 関数を作成してください。」

ChatGTP は、完全な機能とその使用方法の例を提供することで応答します。プロンプトとともに受け取ったコード スニペットは次のとおりです。

コード補完に ChatGPT を使用する方法

ChatGPT は、部分的なコード スニペットを完成させるのにも役立ちます。コードを書き始めたものの、正しい構文がわからない場合、AI ツールはコードの構文と構造の理解に基づいて提案を提供します。

たとえば、リストを並べ替えるために Python 関数を書き始めたが行き詰まった場合は、不完全なコードを入力して ChatGPT に助けを求めることができます。

プロンプトのサンプルを次に示します。

この Python コードを完成させます。

def sort_list(my_list):

    # リストを昇順に並べ替えます

ChatGPT は、提供されたコードの説明を含む完全なバージョンを提案します。

ChatGPT を使用してボイラープレート コードを生成する方法

定型コードとは、ほとんど、またはまったく変更せずに多くの場所に含める必要があるコードのセクションを指します。例としては次のようなものがあります。

• Python での Flask Web サーバーのセットアップ

• Javaアプリケーションでのmainメソッド宣言

• HTML ファイル内の初期セットアップ コード

コードの構造は、プロジェクトが異なっても同じになる傾向があります。ChatGPT を使用すると、新しいプロジェクトや機能のセットアップ プロセスを高速化できます。

定型コードには、必須の構造、必要な依存関係、および基本的な機能が含まれています。これにより、アプリケーションのコア機能の構築に集中できるようになります。

プロンプトの例を次に示します。

Python で Flask Web サーバーをセットアップするための定型コードを提供します。

ChatGPT を使用して既存のコードをリファクタリングして改善する方法

AI ツールを使用して、既存のコードを強化および最適化できます。このツールは、繰り返しコードを関数に抽出したり、複雑なブール式を簡略化するなどの改善を提案できます。

また、より効率化できるコードの部分を特定するのにも役立ちます。これは、より適切なデータ構造を推奨したり、削除できる冗長コードを特定したりすることである可能性があります。

コードの一部を ChatGPT に提供するときは、 「この Python 関数をリファクタリングします: … 」などのフレーズでコードをリファクタリングすることをツールに伝えます。

ChatGPT を使用してコードをデバッグする方法

コードに問題がある場合は、ChatGPT に問題のあるコードと問題の説明を提供できます。AI ツールは問題の特定と修正を試みます。

たとえば、リストを降順に並べ替える必要があるのに、代わりにエラー メッセージを生成する Python スクリプトがあるとします。次のようなプロンプトで詳細を指定できます。

この Python スクリプトはリストを作成し、降順に並べ替える必要があります。

my_list = [5、2、3、1、4]

my_list.sort_descending()

次のエラーが発生します。

属性エラー: 'list' オブジェクトには属性 'sort_descending' がありません

スクリプトをデバッグしてください。

ChatGPT では、よりわかりやすい言葉でエラーの説明が提供されます。次に、次の図に示すように、修正されたサンプル スクリプトが提供されます。

ChatGPT を使用して単体テストを作成する方法

ChatGPT は、ソフトウェアテストプロセスで貴重なツールとして利用できます。コードを理解して生成する機能は、開発者がテスト ケースや単体テストを作成するのを支援するのに特に適しており、ソフトウェアの堅牢性と信頼性を確保しながら時間を節約できます。

ChatGPT を使用した単体テストの作成は、テストしている動作の説明を提供するだけで簡単に行うことができます。あなたの説明に基づいて、ChatGPT はトレーニング データとコーディング実践の知識を使用して、適切な単体テストを生成します。

Python に長方形の面積を計算する関数があり、それに対するテストを生成するとします。プロンプトのサンプルを次に示します。

幅と高さの 2 つのパラメーターを取る、calculate_area という Python 関数の単体テストを作成します。テストでは、関数が長方形の面積を正しく計算していることを検証する必要があります。

ChatGPT は詳細な単体テストを提供します。アプリケーション用の単体テストのスイートを要求することもできます。

ChatGPT を使用してある言語から別の言語に移植する方法

コードの移植とは、ソフトウェアをある環境から別の環境に適応させることを意味します。これには、多くの場合、あるプログラミング言語から別のプログラミング言語へのコードの変換が含まれます。残念ながら、この作業は時間がかかり、エラーが発生しやすい可能性があります。

ChatGPT は、このプロセス中に役立つツールです。たとえば、JavaScript に変換する必要がある Python 関数がある場合、その関数を ChatGPT に提供し、変換を実行するように依頼できます。

プロンプトのサンプルを次に示します。

この Python コードを JavaScript に翻訳します。

def add_two_numbers(a, b):

    a + bを返す

この図は、生成された JavaScript 関数を示しています。

コード変換の制限

この記事の後半では、コーディング タスクを支援する際の ChatGPT の一般的な制限について説明します。

コードの変換には、いくつかの特有の問題が伴います。プログラミング言語にはさまざまな機能があり、すべてが互いにうまく翻訳できるわけではありません。

たとえば、Python の動的型付けとリスト内包表記を JavaScript に変換すると、より冗長で慣用的でないコードが作成される可能性があります。

同様に、クラスベースのオブジェクト指向機能を JavaScript に変換するには、大幅な再構築が必要になる場合があります。

ChatGPT を使用してコードを文書化する方法

多くのプログラマーは、ドキュメントを書くことが仕事の中で最も楽しくない部分だと感じています。

ここで ChatGPT が役に立ちます。コメントと外部ドキュメントを自動生成することで、コードを文書化できます。

1. インラインコメント

コードの一部とその動作の説明を提供すると、ChatGPT はコードのさまざまなセクションの目的や全体的な機能を説明するコメントを生成できます。

前のセクションで生成された関数を確認しましたが、インライン コメントはありませんでした。これを修正するためのサンプル プロンプトは次のとおりです。

この Python コードにコメントを追加します。

def add_two_numbers(a, b):

    a + bを返す

AI ツールは、コメントが追加された同じスクリプトまたはコードを返します。

2. 外部ドキュメント

ChatGPT は、次のような外部ドキュメントの作成にも役立ちます。

• READMEファイル

• チュートリアル

• APIドキュメント

ソフトウェアまたはその個々のコンポーネントの説明を提供すると、人間が読める詳細な説明と手順を生成できます。

ChatGPT の 4 つの追加の使用例

ChatGPT を開発タスクに組み込む作業を開始するのに役立つように、4 つの具体的な使用例を次に示します。

1. プレーンテキストをCSVに変換する

2. フィラーテキストの生成

3. SQLクエリの作成

4. Power Automate を使用した ChatGPT の統合

1. プレーンテキストを CSV 形式にフォーマットする

ChatGPT は、正規表現 (regex) を使用してプレーン テキスト データを CSV 形式に変換するのに役立ちます。これは、データ分析や機械学習タスクのために変換する必要がある生のテキスト データまたは非構造化テキスト データを扱う場合に特に役立ちます。

まず、正規表現を使用してキャプチャできるプレーン テキスト データのパターンを特定する必要があります。ChatGPT は、テキスト データの形式に基づいて適切な正規表現パターンを提案できます。

パターンが特定されたら、ChatGPT を使用して、これらの正規表現パターンをデータに適用するために必要なコードの生成に役立てることができます。このコードはテキスト内のパターンを照合し、それに応じてデータをグループ化できます。

正規表現が適用された後、ChatGPT は、グループ化されたデータを CSV ファイルにフォーマットするコードの作成を支援します。これには、CSV ファイルを作成し、抽出したデータをそこに書き込むことが含まれます。

2. フィラーテキストの生成

ChatGPT は、プレースホルダーまたはフィラー コンテンツを生成するための非常に貴重なツールです。Web デザイン、アプリ開発、ドキュメントの書式設定のいずれの場合でも、ChatGPT は状況に応じて適切な人間のようなテキストを提供できます。

一般的な Lorem Ipsum とは異なり、ChatGPT は特定の主題に関するテキストを生成できるため、現実的なモックアップやプロトタイプに最適です。

データテストの場合、ChatGPT は指定された形式に従って構造化データを生成できます。これは、データベース クエリやデータ処理パイプラインをテストする場合に役立ちます。

プロンプトのサンプルを次に示します。

4 匹の動物の 5 行のカンマ区切りリストのテスト データを生成します。

このプロンプトで生成される内容は次のとおりです。

3. SQL クエリの作成

ChatGPT を使用して SQL を支援すると、複雑なレポートの設計など、より高度なタスクにより多くの時間を集中できます。

ChatGPT を使用して SQL クエリを作成するチュートリアルを読むと、すぐに理解できるようになります。

4. Power Automate を使用した ChatGPT の統合

このビデオでは、Power Automate を使用して ChatGPT を Microsoft Outlook と統合する方法を説明します。

ChatGPT をコーディングに使用するデメリット

AI ツールが役立つ広範な方法を学習したので、次は疑問に思っているかもしれません。ChatGPT はプログラマーに取って代わることができるのでしょうか?

ChatGPT は優れた機能を備えていますが、絶対確実というわけではありません。生成されるコードは、運用環境で使用する前にレビューおよびテストする必要があります。

たとえば、既存の知識や入力プロンプトの品質に依存しているため、エラーやバグのあるコードが生成される可能性があります。

さらに発見するのが難しいのは、生成されたコードが正常に実行されても、間違った結果が生成される場合です。生成されるコードの精度は、要件の複雑さと説明の明確さに依存します。

ChatGPT のコーディング機能の品質と範囲は、ChatGPT が公開されたトレーニング データにも大きく依存します。モデルがトレーニング中に遭遇しなかったタスクに遭遇すると、不適切なコードまたは不正確なコードが生成される可能性があります。

制限を軽減するための 3 つのヒント

これらの制限を軽減するための 3 つのヒントを次に示します。

• 希望するプログラミング言語、フレームワーク、またはライブラリについて具体的に指定してください。

• ChatGPT の既知の機能と制限事項をよく理解してください。

• ChatGPT の出力をコーディングに関する独自の専門知識と組み合わせます。

最終的な考え

ChatGPT を使用して日常のプログラミング タスクを支援する方法を学習しました。プロンプトを理解し、意味のあるコンテキスト認識型コードを生成する AI ツールの機能により、AI ツールは開発者にとって優れたアシスタントとなっています。

AI が進化し続けるにつれて、より高度な機能が期待できるようになります。経験豊富な開発者であっても、新しいプログラミング言語を学習している初心者であっても、ChatGPT を活用して生産性とコードの品質を向上させる必要があります。