ChatGPTの登場により、AIを活用したプログラミングが当たり前になってきていますが、一部ではChatGPTを「使えないツール」だと感じている方もいるようです。
しかし、「使えない」と感じる原因の多くは、ChatGPTの特性や限界を理解しないまま、過度な期待を寄せている点にあります。
そこで本記事では、ChatGPTがプログラミングで「使えない」と言われる具体的な理由や、ChatGPTをはじめとしたAIを「使えるツール」に変えるための方法などについて、詳しく解説していきます。
AIの活用に戸惑っている方は、是非参考にしてください。
【本記事の信頼性】
- 執筆者は元エンジニア
- 大手プログラミングスクールのWebディレクター兼ライターを経験
- 自らも地元密着型のプログラミングスクールを運営
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ChatGPTがプログラミングで「使えない」「不要」と言われる理由
ChatGPTがプログラミングの際に否定的な評価を受ける背景には、いくつかの理由があります。
AIの特性上、万能ではなく、特定の状況下で期待された性能を発揮できないケースがあるからです。
では、どのような点が「使えない」という印象を与えているのでしょうか？
この項目で詳しく解説していきます。
コードの正確性に欠けることがある
ChatGPTは、膨大なテキストデータから、統計的に「それらしい」回答を生成する大規模言語モデルです。
プログラミングにおいても、文法的には正しいように見えても、論理的に破綻しているコードや、開発者の意図した動作とは異なるコードを出力する場合があります。
特に、学習データが不足しているマイナーなプログラミング言語や、リリースされたばかりの最新フレームワークの仕様変更には、迅速に対応できないことがあります。
その結果、古い情報や誤った構文に基づいたコードを提案してしまう可能性も指摘されています。
簡単なアルゴリズムや定型的な処理では高い精度を示す一方で、複雑なロジックを含むコードでは、細かなミスが潜んでいることも少なくありません。
利用者は、AIが生成したコードが常に完璧であるとは期待せず、検証作業が不可欠であることを認識する必要があるでしょう。
複雑なバグや環境依存の問題の解決に向いていない
プログラミングにおける問題解決は、コードの記述ミスだけでなく、実行環境、インストールされているライブラリのバージョン、ネットワーク設定、特定のハードウェア構成など、多様な要因が複雑に絡み合います。
ChatGPTは、提供されたコードやエラーメッセージのみに基づいて一般的な回答をしてくれますが、開発者のローカル環境や特定のサーバー設定といった、実行時の状況のすべてを把握しているわけではありません。
そのため、「特定のPCでのみ再現するバグ」や「特定のライブラリバージョン間でのみ発生する競合」といった、環境依存性の高い問題のデバッグは苦手とする傾向が強いです。
AIは、原因の可能性を推測したり、一般的な解決策を提示したりすることはできますが、根本的な原因特定には至らないケースも多く見られます。
公式ドキュメントに基づかない解説をすることがある
ChatGPTの学習ソースは、インターネット上に公開されている非常に広範なテキストデータです。
その中には、信頼性の高い公式ドキュメントだけでなく、個人のブログ記事、フォーラムでの古い議論、あるいは不正確な情報も含まれています。
AIが回答を生成する際、常に最新の公式ドキュメントを最優先で参照するとは限りません。
結果として、現在は推奨されていない古い関数の使用を提案したり、APIの仕様について公式ドキュメントとは異なる解説、いわゆる「ハルシネーション（嘘）」を生成してしまったりする場合があります。
特に、セキュリティに関わる重要な実装や、APIの正確なパラメータを必要とする場面では、AIの回答を鵜呑みにするのは危険です。
AIからの情報をヒントとしつつも、必ず一次情報である公式ドキュメントで裏付けを取る習慣が、開発者には不可欠です。
ChatGPTは「何でもできる」わけではない
ChatGPTは、プログラミング学習や実際の開発プロセスにおいて、強力なサポートツールとなります。
しかし、決して「万能の解決策」ではありません。
AIがすべてのプログラミング問題を自動で解決し、人間のエンジニアを不要にするわけではないのです。
前述したように、生成されるコードの正確性や、複雑な問題への対応力には限界があります。
重要なのは、ChatGPTの能力と限界を正しく理解し、「使い方」を工夫することにあります。
例えば、コーディングの初期段階でのアイデア出し、基本的な構文の確認、あるいはエラーメッセージの初期的な解釈といった特定のタスクに限定して利用する、といった方法が考えられます。
適切な役割を与え、あくまで「アシスタント」として活用すれば、ChatGPTは開発効率を大幅に向上させる非常に役立つツールとなります。
したがって、「使えない」「不要」という一方的な評価は、AIの特性を見誤った判断であると言えるでしょう。
プログラミングの際にChatGPTを「使えるツール」にする方法
ChatGPTの限界を理解した上で、その能力を最大限に引き出すには、利用者側の「問いかけ方」が鍵となります。
AIを優秀なプログラミング・アシスタントとして活用するために、実践すべき具体的なテクニックを紹介します。
プロンプトを明確に入力する
ChatGPTから精度の高い回答を得るための基本は、プロンプト（指示）の具体性です。
単に「〇〇のコードを書いて」と抽象的に依頼するのではなく、できるだけ詳しく情報を提供する必要があります。
プロンプトを入力する際は、以下の要素について明確に伝えるよう心がけてください。
- 使用するプログラミング言語（例：Python、JavaScript）
- 使用したいフレームワークやライブラリ（例：React、Django、NumPy）
- 実装したい機能の具体的な要件
- 期待する入力と出力の例
- 制約条件（例：「forループを使わずに実装して」「再帰関数を用いて」など）
- 現在発生しているエラーメッセージ（もしあれば全文）
例えば、
[{'name': 'Alice', 'age': 30}, {'name': 'Bob', 'age': 25}] という辞書のリストを、’age’ キーの値に基づいて昇順にソートするコードを教えてください」と指示する方が、意図したコードが得られやすくなります。
段階的に質問する
一度のプロンプトで、アプリケーション全体の設計や、複数の機能が絡み合う複雑なロジックの実装すべてを任せようとすると、AIは情報を処理しきれず、曖昧または不正確な回答を返しがちです。
大きなタスクは、より小さな機能単位やステップに分解し、段階的に質問していくアプローチが非常に有効です。
例えば、「ECサイトのカート機能を実装したい」と一度に聞くのではなく、以下のように対話を分割します。
- 「PythonのFlaskフレームワークで、セッションを使ったカート機能の基本的なデータ構造（商品の追加、削除、数量変更）を提案してください」
- 「次に、商品をカートに追加するための
/add_to_cartルートのサンプルコードを作成してください」 - 「カート内の合計金額を計算するヘルパー関数のロジックを教えてください」
このように、対話を続けながら一つひとつの要素をクリアにしていくことで、AIも文脈を継続して理解しやすくなり、結果としてコード全体の品質向上につながるでしょう。
生成されたコードはあくまで「参考例」だと認識する
ChatGPTが生成するコードは、そのままコピー＆ペーストして本番環境のシステムで使用できる「完成品」とは限りません。
AIが提示するコードは、あくまで「実装の一例」あるいは「たたき台」として捉えるべきです。
コードには、前述の通り論理的な誤りや、プロジェクト固有の要件（例えば、社内のコーディング規約や設計思想）を考慮していない部分が含まれている可能性があります。
また、セキュリティ上の脆弱性や、非効率な処理を含んでいる場合もゼロではありません。
生成されたコードをヒントにしつつ、自身のプロジェクトに合わせて修正・最適化するプロセスが必須となります。
全面的に頼るのではなく相談相手だと捉える
ChatGPTを「コーディングをすべて代行してくれる存在」と捉えてしまうと、期待とのギャップから「使えない」という結論に至りがちです。
そうではなく、「知識豊富なペアプログラミングの相手」や「技術的なアイデアの壁打ち相手」として活用する意識が重要です。
例えば、アルゴリズムの実装方法で悩んだ際、「A案とB案のどちらがメモリ効率の観点で優れているか」と尋ねたり、エラーの原因が特定できない時に「このエラーメッセージの原因として考えられる可能性を5つ挙げてください」と複数の視点を求めたりする使い方が適しています。
AIからの提案や視点を参考にしながら、最終的な技術的判断は開発者自身が行うというスタンスが、AIとの上手な付き合い方です。
生成されたコードは必ず自分でもチェックする
ChatGPTを活用する上で、最も重要なルールのひとつが「生成されたコードの徹底的なレビュー」です。
AIが生成したコードを、開発者自身が一切チェックせずにシステムに組み込む行為は、重大なバグや深刻なセキュリティインシデントを引き起こす原因となり得ます。
AIは便利ですが、コードの品質と安全性に対する最終的な責任は、AIではなく開発者にあります。
最低限、以下の点については開発者自身の目で厳しく確認する必要があります。
- コードが意図した通りのロジックで正確に動作するか
- セキュリティ上の脆弱性が混入していないか
- プロジェクトのコーディング規約や既存の設計パターンに準拠しているか
- パフォーマンスに深刻な悪影響を与える非効率な処理はないか
- 依存するライブラリやAPIの使い方が正しいか
AIを信頼しすぎず、常に懐疑的な視点を持ってコードを精査してください。
ChatGPTでプログラミングをする際のよくある質問
ChatGPTをプログラミングに利用する際、多くの方が抱く疑問や懸念があります。
ここでは、特に頻繁に寄せられる質問と回答について紹介していきます。
ChatGPTでプログラミングをすると「AIを使った」とバレる？
生成されたコードを見て、それがAIによって生成されたものか、人間によって書かれたものかを100%正確に見抜くことは非常に困難です。
特に、一般的なアルゴリズムや定型的な処理の場合、人間が書くコードとAIが生成するコードに、明確な差異は生じにくい傾向があります。
ただし、AIが特有のコーディングスタイル（例えば、特定の変数名の付け方、コメントの記述パターンなど）を学習している場合、その「癖」がコードに表れる可能性はあります。
また、学習データに含まれる古い構文や、現在は非推奨とされるライブラリの使い方をそのままコードに反映した場合、経験豊富な開発者が見れば「不自然だ」「古い書き方だ」と感じるかもしれません。
重要なのは「バレるかどうか」ではなく、そのコードの品質、保守性、そしてセキュリティが担保されているか否かです。
ChatGPTで生成されるプログラムはすごい？
ChatGPTが生成するプログラムの「すごさ」は、要求されるタスクの種類によって大きく異なります。
例えば、特定のアルゴリズムの実装、データ構造の操作、あるいは定型的なAPI連携のボイラープレートコード（雛形）など、明確なパターンが存在する領域では、人間よりも高速かつ正確なコードを生成することができ、この点は「すごい」と言えます。
開発者の面倒な作業を大幅に削減してくれるでしょう。
一方で、世の中にまだ存在しない全く新しい概念のアーキテクチャ設計や、複数の複雑なビジネス要件が絡み合う大規模システムの全体設計、あるいは極めて高度なチューニングが求められるパフォーマンス最適化などは、まだAIが苦手とする領域です。
ChatGPTで生成したコードは漏洩する可能性がある？
これは、利用するChatGPTのサービスプランや設定に強く依存します。
OpenAIが提供する無料版や個人向けプラン（ChatGPT Plusなど）では、入力された情報（プロンプト）が、原則としてAIの品質向上のための学習データとして利用される可能性があります。
「AIが学習することへの拒否」という設定をすることも可能ですが、注意は必要です。
もしプロンプトに、自社の機密情報を含めてしまうと、それらの情報が意図せずモデルの学習に使われ、将来的に他のユーザーへの回答の一部として出力されてしまうリスクはゼロではありません。
対策として、多くの企業が導入している「ChatGPT Enterprise」や、Microsoftが提供する「Azure OpenAI Service」などの法人向けプランでは、入力データがAIの学習に利用されないことが契約上保証されています。
業務で利用する際は、必ず自社のセキュリティポリシーと利用規約を確認し、機密情報を入力しない、あるいは学習が明示的にオフに設定された安全な環境を利用してください。
まとめ
ChatGPTがプログラミングにおいて「使えない」「不要」といった見解は、多くの場合、AIの特性や限界を考慮せず、万能ツールとして過度な期待を寄せた結果生じる誤解です。
確かに、生成されるコードの正確性にムラがあったり、複雑なバグや環境依存の問題への対応が難しかったりする側面は存在します。
しかし、ChatGPTを「万能の解決者」ではなく、「優秀なプログラミング・アシスタント」または「知識豊富な相談相手」として正しく位置づけ、適切な使い方を実践すれば、開発効率を大幅に向上させることが可能となります。
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