• 作成日 : 2026年2月26日

ChatGPTでコーディングする方法は？プロンプト例やVSCode連携も解説

ChatGPTを活用したコーディングは、実装スピードの向上や学習コストの削減に効果的です。ただし、適切なモデル選びやプロンプトの工夫、開発環境との連携がなければ、その真価は発揮できません。

この記事では、ChatGPTを用いたコーディングの具体的な手順、実践的なプロンプト例、VSCodeとの連携方法、リスク対策までをわかりやすく解説します。

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ChatGPTでコーディングする方法は？

ChatGPTでコーディングを行う方法には、Webブラウザ上で対話しながら進める形式と、VSCodeなどのエディタに連携させる形式の2種類があります。どちらを選ぶかは、ユーザーのスキルレベルや開発の規模によって判断するのがよいでしょう。

ブラウザ版は事前の環境構築が不要で、ログインするだけですぐにコード生成や修正依頼ができる手軽さが魅力です。一方、VSCode連携版はエディタ上で直接コードを補完・生成できるため、ウィンドウを切り替える手間がなく、実務での開発効率を大きく高められます。それぞれの特徴を理解し、目的や環境に合わせて最適な手段を使い分けることが重要です。

ChatGPTでのコーディングに最適なモデルは？

ChatGPTのモデル選びは、コーディングの成果を左右する極めて重要な要素です。用途に合わないモデルを使うと、期待する精度が出なかったり、無駄なコストがかかったりしてしまうためです。作業の難易度や予算に応じて、最適なモデルを正しく選択することが成功への近道といえるでしょう。

ここでは、コーディングにおける各モデルの使い分けについて解説します。

無料版の「GPT-5.2 mini」で対応する

無料版で利用できるGPT-5.2miniは、前バージョンのモデルより論理的推論能力が向上しています。そのため、プログラミングコードの生成においてエラーとなる確率が大幅に低下し、コーディングがしやすくなりました。ただし、精度は向上したものの、まだ100％ではありません。よって、人間による最終確認は必須です。

また、無料版の場合には回数制限があるため、実際にコーディングをする際には注意が必要です。

参考：ChatGPTの価格とプラン｜OpenAI

本格的な実装なら「GPT-5.2Pro」で精度を確保する

GPT-5.2Proは、現在最もバランスの取れた高性能モデルであり、本格的なアプリケーション開発やバグ修正を行うなら欠かせない選択肢です。高い文脈理解能力を備えているため、複雑な要件定義書をもとにしたコード生成でも、開発者の意図を正確にくみ取った出力を期待できます。

利用には有料プランであるChatGPT Proへの加入が必要ですが、業務効率を最優先するならば投資する価値は十分にあります。画像認識機能も搭載されており、Webサイトのデザインカンプ（画像）を読み込ませて、直接HTMLコードを生成させるといった高度な活用も可能です。

また、利用回数制限がない点も、有料プランのメリットの一つです。

複雑な論理構築ならOpenAI o3 」を活用する

OpenAI o3は、高度な推論能力を持った特殊なモデルで、難解なアルゴリズムの実装や大規模なリファクタリングなど、深い思考を要するタスクに特化しています。従来のモデルでは解決できなかった複雑なエラーの原因特定や、最適なシステムアーキテクチャの設計提案などにも強力な力を発揮します。

応答までに「思考時間」として少し待ち時間は発生しますが、その分、論理的な整合性が極めて高いコードを生成します。GPT-5.2でも解決できない高度な技術的課題に直面した際は、このモデルに切り替えて突破口を開くのが有効な戦略です。

ChatGPTのコーディング用プロンプト実例は？

ChatGPTに意図どおりのコードを書かせるためには、具体的かつ明確な指示（プロンプト）を与えることが不可欠です。あいまいな指示では、AIが解釈に迷い、期待とは異なる実装やエラーを含むコードが生成されてしまうリスクが高まるからです。

ここでは、実際の開発現場ですぐに使える具体的なプロンプトのパターンについて解説します。

HTML・CSSでWebサイトのコードを生成する

Webサイト制作のコードを生成させる際は、完成イメージや使用するフレームワークを具体的に指定することで、実用的な出力を得られます。「レスポンシブ対応のランディングページを作成してください」といった指示に加え、配色のルールやセクション構成まで詳細に伝えることがポイントです。

たとえば、「ヘッダーにはロゴとナビゲーションを配置し、メインビジュアルは画面いっぱいに表示。CSSはFlexboxを使用し、モバイル時は縦並びにする」と指示します。具体的な条件が増えるほどAIの迷いが減り、修正の手間が少ない高品質なコードが生成されるようになります。

Pythonで業務効率化ツールを作成する

業務ツールを作成させる際は、入力データの形式と出力結果の仕様を明確に定義することが重要です。たとえば、「指定したフォルダ内のExcelファイルを読み込み、特定の列を集計してCSVで出力するPythonスクリプト」を作りたい場合、処理の流れをステップごとに箇条書きで伝えます。

あわせて「ライブラリはpandasを使用」「エラー時はログファイルに記録する」といった技術的な制約も指示に含めましょう。プログラミング初学者の場合は、コードの解説を求める一文を加えておくと、後からメンテナンスもしやすくなります。

既存コードのバグ修正や解説を依頼する

バグ修正を依頼する際は、該当するコードだけでなく、発生しているエラーメッセージ全文を省略せずにそのまま貼り付けるのが鉄則です。「以下のコードで〇〇というエラーが出ます。原因と修正後のコードを提示してください」と具体的に指示を出します。

このとき、単に修正されたコードをもらうだけでなく、「なぜそのエラーが起きたのか」という理由もあわせて聞くようにしましょう。原因を深く理解することで、同様のミスを防げるようになり、自身のプログラミングスキル向上という学習効果も得られます。

品質担保のためのテストコードを書かせる

テストコードの作成は手間がかかる作業ですが、ChatGPTに任せることで開発プロセスを大幅に効率化できます。実装した関数やクラスを貼り付け、「このコードの単体テストケースを書いてください。正常系だけでなく、異常系や境界値のテストケースも含めてください」と指示します。

使用するテストフレームワーク（JestやPytestなど）を指定することも忘れてはいけません。網羅的なテストコードを自動生成させることで、手動テストでは見落としがちなバグを早期に発見でき、プロダクトの品質を高い水準で保てるようになります。

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ChatGPTとVSCodeを連携させるには？

VSCodeとChatGPTを連携させると、ブラウザとエディタを行き来する必要がなくなり、開発フローが劇的にスムーズになります。コードを見ながら即座に質問や修正ができるため、思考を中断することなく集中力を維持しやすい環境が整うからです。

ここでは、拡張機能を使った連携手順と、実務での効果的な使い分けについて解説します。

拡張機能をインストールする

VSCodeとの連携は、専用の拡張機能をエディタにインストールすることから始めます。Windows環境の場合は、「Microsoft　Store」で「ChatGPT」や「CodeGPT」などのキーワードで検索し、評価が高く定期的にメンテナンスされている拡張機能を選んで導入してください。

導入後は、OpenAIのAPIキーを設定する必要があります。APIキーはOpenAIの公式サイトから取得し、拡張機能の設定画面に入力します。API利用には従量課金が発生する場合があるため、利用前に必ず料金体系を確認し、予算内で安全に使えるよう準備を整えておきましょう。

エディタ上で直接コード生成や修正を行う

連携が完了すると、エディタ内のサイドバーやコマンドパレットから直接ChatGPTを呼び出せるようになります。コード範囲を選択して右クリックし、「リファクタリング」や「バグの解説」といったメニューを選ぶだけで、即座に回答が得られるため非常に便利です。

また、エディタ上にコメントアウトで指示を書き、その直下にコードを生成させるという使い方も可能です。現在のコードの文脈を維持したまま修正ができるため、変数名の不一致などの些細なミスを減らすことにもつながり、作業の確実性が増します。

補完はCopilot、相談はChatGPTと使い分ける

GitHub Copilotなどのコード補完AIとChatGPTは、それぞれの得意分野に合わせて役割を分担して使うのが効果的です。Copilotはリアルタイムでのコード入力補完や数行程度の予測に優れており、実装スピードを加速させるのに適しているからです。

一方、ChatGPTは「なぜ動かないのか」「より良い設計はないか」といった対話的な相談や、大規模なコード生成に向いています。瞬発力が必要な場面ではCopilot、思考力が必要な場面ではChatGPTと使い分けることで、開発効率は最大化されるでしょう。

ChatGPTのコーディングで失敗しないコツは？

AIによるコーディングは強力ですが、決して万能ではないため、丸投げすると動かないコードが生成されたり、修正のループに陥ったりすることがあります。AIの特性を正しく理解し、人間側が適切にコントロールすることで、初めて品質の高い成果物を引き出せるようになります。

ここでは、失敗を避けてスムーズに実装するためのコツについて解説します。

AIへの役割と要件定義を明確に伝える

プロンプトの冒頭で「あなたは熟練したフロントエンドエンジニアです」といった役割を与えると、回答の質が安定しやすくなります。その上で、これから作りたいものの要件をできるだけ詳しく定義し、AIにコンテキストを理解させることが重要です。

プログラミング言語のバージョン、使用するライブラリ、パフォーマンス要件などを明確に伝えます。前提条件があいまいなままだと、AIは一般的な回答しかできず、現場の環境で動かないコードが出力される原因になるため、情報は過不足なく提供しましょう。

長いコードは分割して少しずつ生成させる

複雑なアプリケーションを一度にすべて作らせようとすると、途中でコード生成が途切れたり、論理的な矛盾が生じたりしがちです。機能ごとに細かく分割し、ステップバイステップで生成させるのが、結果として最も確実で手戻りの少ない方法です。

「まずはデータベース接続部分を作成してください」と指示し、それが動くことを確認してから「次にユーザー認証機能を追加してください」と段階を踏みます。小さな成功を積み重ねることで、最終的なエラーのリスクを最小限に抑えられます。

エラー文をそのまま貼り付けて修正依頼する

エラーが発生した際、自分で原因を推測して要約して伝えると、重要な情報が欠落してしまう可能性があります。エラーログやスタックトレースは、自分なりの解釈を加えず、省略せずにそのままコピーしてChatGPTに提示するのが正解です。

あわせて、エラーが発生した前後のコードや、どのような操作をしたときにエラーが出たのかという状況説明も加えます。情報量が多ければ多いほど、AIは正確な原因特定が可能になり、的確な修正案を提示してくれるようになります。

ChatGPTにコーディングさせるメリットは？

ChatGPTを導入することで、エンジニアの開発業務には大きな変革がもたらされ、生産性が飛躍的に向上します。単なる作業時間の短縮だけでなく、新しいスキルの習得支援やコード品質の底上げにも大きく寄与するためです。

ここでは、実際にどのようなメリットが得られるのか、具体的なシーンについて解説します。

実装スピードを格段に向上できる

ChatGPTを活用する最大の利点は、定型的なコード記述や、よく使われる関数の実装にかかる時間を大幅に削減できることです。これまで検索エンジンで調べてサンプルコードを探し、自分の環境に合わせて書き直していた作業が、わずか数秒で完了するようになります。

空いた時間は、仕様の検討やユーザー体験の設計など、人間が本来注力すべき創造的な業務に充てられます。とくに開発初期のプロトタイプ作成においては、圧倒的なスピード感を実現でき、ビジネスの加速に貢献できるでしょう。

バグ修正やリファクタリングを効率化できる

既存のコードに含まれるバグの発見や、可読性を高めるための内部構造の改善は、エンジニアにとって精神的にも負担の大きい作業です。ChatGPTを使えば、コードレビューのような感覚で客観的な改善点の指摘を瞬時に受けられます。

「このコードをより簡潔に書き直してください」や「セキュリティ上の懸念点はありますか」と問いかけることで、自分では気づけなかった視点からの修正案が得られます。コード品質を一定に保つための、強力なアシスタントとなってくれるはずです。

未経験言語の学習・実装コストを下げられる

新しいプログラミング言語やフレームワークを学ぶ際、ChatGPTは24時間いつでも質問できる優秀なメンターの役割を果たします。文法の解説や、すでに知っている言語との違いを対話形式で教えてくれるため、学習のハードルが下がり理解が深まります。

実務で急に未経験の言語を触る必要が出た場合でも、「Javaのこの処理をPythonで書くとどうなりますか」と聞けば、即座に変換コードが得られます。学習コストを抑えながら、エンジニアとして対応できる技術領域を広げることが可能です。

ChatGPTコーディングの注意点は？

ChatGPTは非常に便利なツールである反面、業務利用においては重大なリスクも潜んでおり、慎重な運用が求められます。仕組みを正しく理解せずに使うと、情報漏洩や法的トラブルにつながる恐れがあるため、対策は必須です。

ここでは、組織として安全に活用するために必ず押さえておくべき注意点について解説します。

機密情報や個人情報は絶対に入力しない

ChatGPTに入力したデータは、デフォルトの設定ではAIの学習データとして利用される可能性があるため、機密情報の取り扱いには細心の注意が必要です。顧客の個人情報、パスワード、APIキー、未公開の社内コードなどを入力することは絶対に避けなければなりません。

業務で利用する場合は、設定で学習をオプトアウトするか、データの機密性が保証される法人向けプラン（ChatGPT Enterpriseなど）の利用を検討すべきです。入力前に、データに機密性が含まれていないかを都度確認する習慣をつけましょう。

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生成コードに脆弱性がないか必ず確認する

AIが生成したコードは、機能的には正しくても、必ずしもセキュリティ的に安全とは限りません。SQLインジェクションやクロスサイトスクリプティング（XSS）などの脆弱性を含んだコードが出力されるリスクは常に潜んでいます。

生成されたコードはそのまま本番環境にデプロイせず、エンジニアが必ず内容を精査し、セキュリティチェックを行うプロセスが不可欠です。あくまで「下書き」として扱い、最終的な品質と安全性の責任は人間が負うという意識を持ちましょう。

著作権侵害のリスクと各社の規約を把握する

生成されたコードが、既存のオープンソースソフトウェアなどの著作権を侵害している可能性もゼロではありません。AIは大量の公開コードを学習しているため、意図せず学習元のコードと酷似したものが出力されるケースがあるからです。

所属する組織の利用ガイドラインを確認することはもちろん、生成コードの著作権の所在に関する最新の法規制や、ツールの利用規約を定期的にチェックしましょう。トラブルを未然に防ぐための法的なリテラシーも、現代のエンジニアには求められます。

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ChatGPTでコーディングして業務効率化につなげましょう

ChatGPTを使ったコーディングは、開発手法を根本から変え、エンジニアの業務効率を劇的に改善する可能性を秘めています。モデルの特性を深く理解し、適切なプロンプトと環境連携を駆使することで、実装スピードと品質の両方を高次元で両立できるからです。

一方で、セキュリティや著作権への配慮など、人間が判断すべき領域も確かに残されています。AIを単なる道具として使うだけでなく、頼れるパートナーとして共に成長していく意識が大切です。まずは小さな機能の実装から試し、新しい開発スタイルを取り入れてみてはいかがでしょうか。

• 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。