• 作成日 : 2026年2月26日

ChatGPTでコード生成するには？手順やプロンプト例、精度を上げるコツも紹介

ChatGPTのコード生成は、自然言語の指示だけでプログラムを作成できる便利な機能です。PythonやVBAなどのコード作成からバグ修正まで、エンジニアの業務を幅広く支援します。しかし、意図どおりのコードを得るには、適切なプロンプト入力やセキュリティへの配慮が欠かせません。

この記事では、ChatGPTでのコード生成の具体的な手順や精度を高めるコツ、実践的なプロンプト例をわかりやすく解説します。

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具体的な活用方法もご紹介しておりますので、まずは簡単に使ってみたい、そんな方におすすめの一冊です。

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ChatGPTでコード生成する手順は？

ChatGPTでのコード生成手順は、指示文を入力してコピーするだけのシンプルな操作で完了します。プログラミングの専門知識がなくても、直感的なUI（ユーザーインターフェース）で誰でも簡単にコードを作成できるからです。アカウント作成から実行までは、わずかなステップで進められます。

ここでは、アカウント作成から実際にコードを実行するまでの基本的な流れを、4つのステップで解説します。

アカウントを作成してチャット画面を開く

手順の第一歩は、OpenAIの公式サイトからアカウントを作成し、ログインしてチャット画面を開くことです。

GoogleやMicrosoftアカウントとの連携が可能で、すぐに利用を開始できます。ログイン後に画面左上の「New Chat」をクリックすれば準備は完了です。このチャット欄に対話形式で指示を送ることで、AIが応答を開始します。まずはこの画面にアクセスすることが、コード生成を始めるためのスタートラインとなります。

作りたい機能や要件をプロンプトに入力する

次のステップは、作成したいプログラムの内容をチャット欄に具体的な日本語で入力することです。

たとえば「PythonでWebサイトのタイトルを取得するコードを書いて」のように明確に伝えます。このプロンプトが具体的であるほど、AIは意図を正確に汲み取ります。使用する言語やライブラリの指定も含めることで、より精度の高いコードが出力されるでしょう。

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生成されたコードをコピーして実行環境で試す

コードが出力されたら、画面上の「コードをコピーする」ボタンを押して自身の開発環境に貼り付けます。

VS CodeなどのエディタやExcelのVBAエディタにペーストし、実際に動作するか確認しましょう。コードだけでなく、AIによる解説もあわせて読むことで、コードの意味を理解しながら実装作業を進められます。解説を読みながら試行錯誤することで、スキルアップにもつながります。

無料版でも回数制限付きで利用できる

ChatGPTのコード生成は、無料プランのユーザーでも最新モデルのGPT-5.2miniを回数制限付きで利用できます。

かつては高性能なモデルを利用するには有料プランへの加入が必須でしたが、現在は無料版でも高度な機能を体験可能です。

ChatGPTのコード生成で何ができる？

ChatGPTのコード生成機能は、新規作成だけでなく既存コードの修正や学習サポートまで幅広く対応します。単にコードを書く機能にとどまらず、エンジニアの業務を多角的に支援するアシスタントとして役立つからです。

ここでは、具体的にどのような作業が可能かについて解説します。

日本語の指示だけでプログラムを作成できる

最大の特徴は、プログラミング言語の構文を覚えていなくても、やりたいことを日本語で伝えるだけでコードが生成される点です。

「ExcelのA列とB列を足してC列に入れるマクロを作って」といった自然な文章から、AIが適切なコードを推論して記述します。これにより、構文エラーに悩まされる時間が大幅に減り、アイデアを形にするスピードが向上します。非エンジニアでも業務ツールを自作できる点が大きなメリットです。

既存コードの解説やバグ修正・リファクタリングも可能

ChatGPTは、自分が書いたコードの解説やエラーの修正案提示、さらにはリファクタリングも実行可能です。

「このコードが動かない原因を教えて」と質問すれば、修正箇所と理由をセットで回答します。また、冗長なコードを短く読みやすく書き直すことも得意なため、コードレビューの相手として活用することで、品質の向上と個人のスキルアップの両方に貢献するでしょう。

PythonやJavaScriptなど主要な言語に対応している

対応言語は幅広く、Web開発で使われるJavaScriptやデータ分析に強いPythonなど、主要なプログラミング言語のほとんどをカバーしています。

Java、C++、Rubyはもちろん、SQLやシェルスクリプト、HTML/CSSの記述も可能です。マイナーな言語であっても、学習データに含まれていれば生成できる場合があり、複数の言語をまたぐような処理や、言語間の書き換えもスムーズに行えるのが強みです。

最新モデル（GPT-5.2Pro／OpenAI o3）ほど複雑なコードが書ける

2026年2月現在の最新モデルであるGPT-5.2ProやOpenAI o3や5.2は、従来のモデルよりも論理的思考力が高く、複雑な要件に対応します。

とくにOpenAI o3は推論能力に優れており、難解なアルゴリズムの実装や、複数のファイルにまたがるような大規模な設計の理解が得意です。精度の高いコードを求める場合は、モデルの選択も重要になります。用途に合わせて使い分けることで、作業効率がさらに高まります。

実践に使えるコード生成のプロンプト例は？

実践ですぐに使える具体的なプロンプトを知っていれば、試行錯誤する時間を大幅に短縮できます。言語や目的ごとに最適な指示の出し方にはパターンがあり、これをテンプレートとして活用するのが効果的だからです。

ここでは、ビジネスや開発現場で頻出する5つのシーン別に、コピペで使えるプロンプト例を紹介します。

【Python】データ集計やスクレイピングを自動化

Pythonを使ってWebサイトから情報を収集したり、CSVデータを集計したりする際は、対象と処理手順を明確にしたプロンプトが有効です。

プロンプト例：「PythonでBeautifulSoupを使用して、指定したURLのH2タグのテキストをすべて取得し、CSVファイルに保存するコードを書いてください。エラー処理も含めて記述してください。」

このようにライブラリ名や保存形式を指定すると、手直しの少ない実用的なコードが得られます。

【Excel VBA】マクロを作成して業務を効率化

手作業で行っているExcel業務を自動化するマクロ作成では、具体的なセル範囲や処理条件を詳しく伝えることがポイントです。

プロンプト例：「Excel VBAで、シート『Data』のA列にデータが入っている最終行までループし、B列の値が100以上の行だけを背景色を赤にするマクロを作成してください。」

シート名や条件を具体的に盛り込むことで、生成されたコードをそのまま貼り付けるだけで動く可能性が高まります。

【HTML/CSS】Webサイトのパーツを作成

Webページのデザインパーツを作成したい場合は、見た目の特徴やレスポンシブ対応の有無を指定しましょう。

プロンプト例：「HTMLとCSSを使用して、マウスを乗せると色がふわっと変わる青色のボタンを作成してください。スマホでも崩れないようにレスポンシブ対応とし、CSSはFlexboxを使用してください。」

技術的な指定を加えることで、モダンで保守性の高いコードが出力されやすくなります。

【GAS】Googleスプレッドシート等の連携ツールを作成

Google Apps ScriptでスプレッドシートやGmailを連携させる際は、実行トリガーや連携先を明示する必要があります。

プロンプト例：「GASを使用して、スプレッドシートのA列に新しい行が追加されたら、その内容を特定のメールアドレスに送信するスクリプトを書いてください。」

どのようなタイミングで実行するかを指示に含めると、自動化の仕組みが正確に構築されます。

【SQL】データベースからデータを抽出するクエリを作成

データベースから必要な情報を引き出すSQLクエリを書く際は、テーブル構造と抽出条件をセットで伝えることが重要です。

プロンプト例：「usersテーブル（id, name, created_at）から、2025年に登録されたユーザーの数を月別に集計するSQLクエリを書いてください。」

カラム名を正確に伝えることで、架空のカラムを使った誤ったクエリが生成されるのを防ぎ、精度の高い回答が得られます。

生成コードがエラーで動かない時は？

生成されたコードが一度で完璧に動作しない場合でも、適切な対応を行えば問題を解決できます。エラーは修正のヒントであり、AIに対話形式で修正を依頼することでゴールにたどり着けるからです。

ここでは、コードが動かなかった場合にChatGPTを使って問題を解決するための、具体的な対処法について解説します。

エラーメッセージをそのまま貼り付けて修正を依頼する

最も簡単な解決策は、実行時に表示されたエラーメッセージ全文をコピーし、そのままChatGPTのチャット欄に貼り付けることです。

「以下のエラーが出ました。原因と修正後のコードを教えてください」と追記するだけで、AIがエラーログを解析し、どこが間違っていたのかを特定します。自分で原因を調査するよりも圧倒的に早く解決策が見つかるため、トラブルシューティングの基本として覚えておきましょう。

コードの該当箇所を指定して修正範囲を限定する

コード全体ではなく、特定の関数や行に問題があることがわかっている場合は、その部分だけを指摘して修正させるとスムーズです。

「この関数部分だけロジックがおかしいので、〇〇という挙動になるように書き直して」と指示し、修正範囲を限定します。これにより、関係のない部分が勝手に書き換えられるリスクを減らせます。長いコードの一部だけを修正したい場合に有効な手段です。

「ステップ・バイ・ステップで考えて」と思考を促す

複雑な処理で論理的な間違いが起きているなら、「ステップ・バイ・ステップで考えてください」という言葉を追加しましょう。

この指示を加えると、AIは答えを急がずに手順を追って推論を行うようになります。思考プロセスが丁寧になるため、単純な計算ミスやロジックの飛躍が減り、正しいコードが生成される確率が格段に上がります。

要件定義を見直して条件を箇条書きで再入力する

何度修正させても意図どおりにならない場合は、最初のプロンプトを見直し、条件を箇条書きで再入力すべきです。

処理の手順、入力データの形式、期待する出力結果などがあいまいだった可能性があります。AIにとっては条件が明確であるほどタスクを遂行しやすくなるため、プロンプトの質を上げることが急がば回れで解決への近道になります。

コード生成の精度を上げるコツは？

高品質なコードを一発で出力させるには、AIに対する指示の出し方、いわゆるプロンプトエンジニアリングの工夫が必要です。AIは優秀ですが、文脈をすべて察してくれるわけではないため、前提条件を詳しく伝える必要があります。

ここでは、誰でも実践できる、生成精度を劇的に向上させる3つのテクニックについて解説します。

AIに役割を定義してエンジニアになりきらせる

精度を上げるための有効な手段は、プロンプトの冒頭で「あなたは経験豊富なPythonエンジニアです」と役割を与えることです。

役割を定義することで、AIはその専門家の視点で回答を作成しようとします。これにより、初心者向けの簡易的なコードではなく、エラー処理や保守性が考慮されたプロ仕様のコードが生成されやすくなります。専門性を高めたい場合に非常に有効な手法です。

入力データと出力コードの形式を明確に指定する

期待どおりの成果物を得るには、プログラムに入力されるデータのサンプルと、最終的にどのような形式で出力してほしいかを具体的に提示することです。

「入力はCSVファイル（カラム：日付, 売上）で、出力はJSON形式にしてください」のように指定します。入出力のイメージを具体例として見せることで、AIの認識ズレを防ぎ、修正の手間を大幅に減らせるでしょう。

一度に作らず機能ごとに分割して段階的に生成する

長大なプログラムを作る際は、一度にすべて指示しようとせず、機能ごとに分割して段階的に生成させるのがコツです。

まずは「データを読み込む部分」、次に「データを加工する部分」のように、順番に生成させます。ひとつひとつのパーツを確実に動作確認しながら組み立てていくことで、結果的に大きなシステムを完成させることができます。

コード生成における注意点は？

ChatGPTのコード生成は便利ですが、業務で利用する際にはセキュリティや品質面でのリスク管理が必須となります。何も知らずに利用すると、情報漏えいや重大なシステム障害につながるおそれがあるからです。

ここでは、安全にツールを活用するために必ず守るべき3つの注意点について解説します。

機密情報や個人情報はセキュリティ上入力しない

最も重要な注意点は、社内の顧客リスト、APIキー、パスワードなどの機密情報を絶対にプロンプトに入力しないことです。

入力されたデータはAIの学習に利用される可能性があり、意図せず他者の回答として出力されてしまうリスクがあります。コード生成時はダミーデータに置き換えるか、機密部分を伏せ字にするなどして、情報の安全性を確保するよう徹底しましょう。

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バグや脆弱性が含まれる前提で必ず動作検証する

AIが書いたコードは一見正しそうに見えても、セキュリティホールや計算ミスを含んでいる可能性があります。

生成されたコードを鵜呑みにせず、必ずテスト環境で動作確認を行い、コードレビューを実施してください。AIはあくまで支援ツールであり、最終的な品質責任は人間が負う必要があります。重要なシステムに組み込む際はとくに慎重な検証が求められます。

学習データに使われないようオプトアウト設定を行う

企業で導入する場合や、少しでも情報漏えいのリスクを減らしたい場合は、学習データへの利用を拒否するオプトアウト設定を行うのが賢明です。

ChatGPTの設定画面にある「データコントロール」から「すべての人のためにモデルを改善する」をオフにするか、法人向けの「ChatGPT Enterprise」などを利用します。これにより、入力データがAIのトレーニングに使用されることを防げます。

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ChatGPTのコード生成で開発効率を上げましょう

ChatGPTによるコード生成は、適切に活用すれば開発スピードを劇的に向上させる強力な武器になります。

手順はシンプルですが、プロンプトの工夫やエラー時の対応を知っているかどうかで、その効果は大きく変わります。まずは無料版で簡単なスクリプト作成から試し、徐々に業務の自動化や複雑なアプリ開発へと範囲を広げてみてはいかがでしょうか。AIを良きパートナーとして、より創造的な開発業務に時間を使いましょう。

• 監修：マネーフォワード クラウド

  マネーフォワード クラウドが監修する「AIの基礎知識」です。ビジネスや生活に役立つAIの基本と最新情報を分かりやすく解説。AIを身につけ、新しい一歩を踏み出すのを応援します。