ここ数年、世間から隔絶された生活をしていたのでなければ、ChatGPTをはじめとする生成AIツールについて聞いたことがあるはずです。ChatGPTは、2022年11月にOpenAIによって世界に公開された人工知能（AI）チャットボットです。「ChatGPT」という名前は、「Chat」（複雑で長文の質問に応答する能力を指す）と「GPT」（大規模言語モデル（LLM）の一種である「Generative Pre-trained Transformer（生成的事前学習済みトランスフォーマー）」の略）を組み合わせたものです。
ChatGPTは登場からまだ間もないですが、映画制作からデータベース管理まで、既に多くの業界に革命をもたらしています。一部のIT専門家はChatGPTに仕事を奪われるのではないかと懸念していますが、これまでの実績を見れば、恐れる必要はありません。むしろ、ChatGPTは開発者の仕事の進め方を永遠に変える可能性の方がはるかに高いと言えるでしょう。実際、ChatGPTはコードの分析やデバッグから、問題ステートメントに基づいたコード生成まで、様々な一般的な開発タスクの支援に既に活用されています。
このチュートリアルでは、ChatGPT を使用して開発者の生産性を最大化する方法のいくつかと、ChatGPT の落とし穴を回避しながらその可能性を最大限に活用する方法について説明します。
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コード生成
ChatGPTが開発者を支援する最もエキサイティングな方法の一つは、コードの作成です。ChatGPTは、プログラミングコードを作成する際に、ユーザーのコーディングスタイルと自然言語を考慮するパーソナルコーディングアシスタントとして機能します。
ChatGPTは基本的な機能だけでなく、クラスやモジュールの構築といったタスクのための複雑なコードも生成できます。これにより、初心者開発者やプログラミング言語やフレームワークに馴染みのない開発者でも、基礎に多くの時間を費やすことなく、すぐに使いこなせるようになります。
ChatGPTはコードのフォーマットをサポートし、可読性を向上させます。プログラマーは、組織のスタイルガイドラインに基づいてコードをフォーマットするように指示するだけで済みます。これにより、開発者が多くの時間を費やす必要がなくなるのです。
デバッグ
正直に言うと、デバッグが好きな開発者はいません。数秒で発生したバグの修正に数日かかることもあります。ChatGPTのおかげで、そんな苦労はもうすぐ過去のものになるかもしれません。ChatGPTは、コードやエラーメッセージに基づいて数千行ものコードを素早くスキャンし、エラーを特定します。そして、開発者が問題を修正するために実行できる具体的なアクションを提案します。
さらに、ChatGPTはソースコードを評価し、効率性、セキュリティ、可読性に関する改善点を推奨することで、コーディングにおけるベストプラクティスを実装できます。開発者はこれらの推奨事項に従うことで、より効率的で安全かつ保守性の高いコードを作成できます。
テストケースの作成
ChatGPTは、開発者が様々な方法でテストを作成するのに役立ちます。例えば、ChatGPTに無効な入力に対するテストケースを作成させることができます。その場合、ChatGPTは特殊文字、空文字列、範囲外の値など、無効な入力を生成する可能性があります。
ChatGPTはコードの背後にあるロジックと構造を識別する能力により、様々なコードパスやエッジケースをカバーするテストケースを作成できます。例えば、ビッグデータセットに特化したテストを生成することも可能です。
ChatGPTはテスト自体に加えて、テストケースのドキュメントも生成できます。テスト入力、予測結果、テストケースが成功または失敗となる条件など、テストケースの簡潔で分かりやすい説明を生成できます。これにより、開発者はテストへの理解を大幅に深めることができ、失敗したテストで明らかになる可能性のある問題に適切に対処できるようになります。
参照: ChatGPT AI OpenAIトレーニングバンドルの完全版
ドキュメント
チームで開発・保守されるアプリケーションにとって、徹底的かつ最新のドキュメント作成は不可欠です。しかし残念ながら、この作業は最も見落とされやすく、結果として役に立たないドキュメントになってしまうことがよくあります。しかし、今日では、もはやそのような状況は避けられます。ChatGPTは複雑なコードを分析し、そのロジックを文脈化し、コードの機能について適切な説明を作成します。さらに重要なのは、ドキュメントで使用される言語を、読む人のスキルと理解度に合わせて調整できることです。
さらに、ChatGPT は Markdown、HTML、JSDoc などの複数の形式でドキュメントを生成できるため、開発者はコード エディターと簡単に統合できます。
情報収集と調査
特定の問題の解決方法や構文に関する質問など、プログラミングに関する質問がありますか？ChatGPTに聞いてみてください。複雑なプログラミングの概念を理解し、それに応じた適切な情報を提供します。検索エンジンやStack OverflowのようなQ&Aサイトと同様に、ChatGPTは学習データに基づいて適切な回答を返すことができます。これは、複数の情報源を一度に調べるのに匹敵します。
ChatGPTは、関連するコードサンプルやスニペットも提供できます。例えば、開発者が特定の問題を解決するためのコードをChatGPTに尋ねると、モデルは開発者の要求に一致する関連するコードスニペットを応答します。開発者が特定の機能を構築したり、問題を迅速に解決したりする必要がある場合、インターネットでコードスニペットやサンプルを検索するよりも、はるかに時間と労力を削減できます。
注意点
ChatGPTは複雑な問題を扱う際に優れた性能を発揮しますが、絶対的な誤りを犯さないわけではありません。ChatGPTは、一見もっともらしく聞こえても、正しくない、あるいは意味不明な答えを出すことが知られています。基本的な計算を間違えたり、単純な論理を理解できなかったり、根拠として全く誤った事実を提示することさえあります。また、出力を指示した言語とは異なる言語で生成することもあります。そのため、開発者はChatGPTの言うことを鵜呑みにすべきではありません。出力が正しいかどうか、時間をかけて再確認しましょう。
開発者にとってのChatGPTの利点についての最終的な考察
このチュートリアルでは、ChatGPT を使用して開発者の生産性を最大化する方法のいくつかと、ChatGPT の落とし穴を回避しながらその可能性を最大限に活用する方法について説明しました。
ChatGPTの次のフェーズはChatGPT 4です。よりインテリジェントになり、より多くの機能を備え、現在のChatGPTにはない様々な新しいスキルが搭載されます。現在のChatGPTは1750億個のパラメータにアクセスして質問を理解し、それに応じて応答できますが、バージョン4ではパラメータが100兆個を超えます！これにより、学習能力と応用の可能性は飛躍的に向上するでしょう。
参照: AI を活用したソフトウェアの構築方法を学ぶ
