開発者はかつてないほど多くのコードを書いていますが、その全てを人間が手で書いているわけではありません。ChatGPTのようなAIチャットボットやコーディングアシスタントが、ソフトウェア開発のスタンダードになりつつあります。高速なコード生成、即時デバッグ、最適化ソリューションなど、その可能性は計り知れません。

一部では「ChatGPTは開発の効率を飛躍的に向上させる存在」と称えられていますが、実際にはユーザーの入力や監視がなければ動きません。AIによって完全自律で複雑な開発を担えるわけではなく、まだ補助的なツールの域を出ていないのが実状です。

本記事では、ChatGPTのコーディング能力を徹底検証し、「便利なオートコンプリートなのか？　それとも2025年に実務で使える本格ツールなのか？」を問い直します。

ChatGPTでできるコーディング

ChatGPTはC++、Java、Pythonなど複数言語のコードを生成可能なAIツールです。自然言語による指示から、具体的なコードを生成します。

• 定型コードの自動生成
• エラーの原因解析・デバッグ
• 複雑なロジックの説明
• 効率化したコードの最適化

特に定型的な繰り返し作業から人間を解放し、ボイラープレートの自動生成には非常に有効です。

Canvas（2024年10月実装）による高度なリファクタリング

2024年10月に登場したCanvas機能は、コードの再構築やロジックの改善をインタラクティブに支援します。

これにより効率的で読みやすいコードに仕上げるサポートがさらに充実しました。

ChatGPT生成コードは信頼できるか？

• 単純なコード：迅速な生成が可能で、開発者の作業時間を大幅に削減。
• 複雑な処理：苦手で、誤りや非効率なコードを提案することも。

よって、人間の確認・修正が必須であり、完全自動化の道のりはまだ遠いと言えます。

ChatGPTは複雑な問題を解けるのか？

• 最新技術・ライブラリへの未対応（知識カットオフあり）
• 複数ファイル・依存関係の管理が苦手
• 文脈の継続保持が弱い
• 実行やバリデーションができない
• 高度な論理設計や複雑アルゴリズム設計には限界

つまり、単純な問題には便利だが、複雑領域では人の判断が必要というのが現状です。

ChatGPTを活かすためのベストプラクティス

1. 指示は具体的に：
   例：「bcryptとJWTを使ったPythonの安全なログイン関数を書いて」
2. 説明付きで依頼：
   例：「ここの処理を行ごとに解説してください」
3. 繰り返し改善を依頼：
   例：「この関数をもっと効率的に」「Pythonらしくリファクタリング」
4. デバッグ時の使い方：
5. • エラーメッセージをそのまま提示
   • ステップを分けて原因と解決策を追う
   • 修正案を自身で検証
5. 繰り返し処理の自動化：
6. • BashやSQL、テストコードの自動生成も可能
6. セキュリティ強化の相談：
7. • 脆弱性チェック、OAuth2実装、入力サニタイズなど
7. 学習補助として：
8. • クロージャやREST APIなど設計パターンの学習に便利

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