ChatGPTでコードを書く際のプロンプトを紹介！【プログラマー必見】

「プログラミングでコード生成を使えば作業が楽になるらしいけど、どうやって始めればいいの？」
「AIツールを試してみたものの、思うようなコードが生成されずに困っている…。」
このような悩みを抱えているエンジニアの方は多いのではないでしょうか？

本記事では、ChatGPTを活用してコード生成を簡単に行うためのプロンプトをご紹介します。開発効率を大幅に向上させるコツが満載ですので、最後までじっくりとお読みください。

プロンプトをご活用いただく前に

以下のプロンプトは、ChatGPTとより効果的なコミュニケーションを取るためのガイドラインとして作成しています。各プロンプトは汎用的な使用を想定していますが、必ずしもすべての状況で最適な結果を保証するものではありません。

より良い結果を得るために：

ご自身の具体的なニーズに合わせてカスタマイズしてください
実際の使用結果に基づいて適宜修正を加えてください
複数回の試行を重ねて、最適な表現を見つけてください

各プロンプトの説明項目

#ターゲット
このプロンプトが想定する主な利用者

#用途
プロンプトの使用目的と期待される効果

#アウトプットイメージ
生成される回答の形式や構成

ぜひこれらのプロンプトを出発点として、あなたに最適なプロンプトを作り上げてください。より良い結果が得られた場合は、そのプロンプトをぜひ保存しておくことをお勧めします。

コード生成のためのプロンプトガイド

基本フォーマット

#命令
[目的のコード]を生成するにあたり、以下の要件と条件に従ってコードを作成してください。

#意識すること
- コードの可読性を重視
- 適切なコメントの追加
- エラーハンドリングの実装
- セキュリティへの配慮
- パフォーマンスの最適化

#ターゲット
[対象となる利用者の詳細]

#用途
[コードの具体的な使用目的と背景]

こんな人におすすめ！

Webアプリケーション開発者：新規サービスの機能実装に悩む開発者
プログラミング学習者：基礎的なコード構造を理解したい学習者
システム保守担当者：レガシーコードの改修を行う担当者
スタートアップエンジニア：短期間での機能実装を求められる開発者
フリーランスプログラマー：クライアントの要望に応えるコードを作成する人

活用シーン例

1. API開発時

RESTful APIのエンドポイント実装
データベース操作の処理
認証・認可機能の実装

2. フロントエンド開発

UIコンポーネントの作成
フォームバリデーション
状態管理の実装

3. バッチ処理開発

データ集計処理
ファイル変換処理
定期実行タスク

プロンプト作成のポイント

具体的な要件の明記
期待する出力形式の指定
エラーケースの考慮
拡張性への配慮
実装環境の明確化

このフォーマットを基に、各開発シーンに応じて適切にカスタマイズすることで、より効率的なコード生成が可能となります。

プロンプトの実行例を3つ紹介！

# プロンプトの動作確認結果

以下の3つのケースでプロンプトの動作確認を行いました。

ケース1: シンプルなJavaScriptの関数

入力例:

JavaScriptで数値の配列を受け取って、その平均値を計算する関数を作成してください。

出力結果:

javascript

function calculateAverage(numbers) {
  if (numbers.length === 0) return 0;
  
  const sum = numbers.reduce((acc, curr) => acc + curr, 0);
  return sum / numbers.length;
}

✅ 評価: 期待通りの動作。エッジケースも考慮されている。

ケース2: Pythonのクラス定義

入力例:

Pythonで簡単な銀行口座のクラスを作成してください。

出力結果:

python

class BankAccount:
    def __init__(self, account_number, balance=0):
        self.account_number = account_number
        self.balance = balance
    
    def deposit(self, amount):
        if amount > 0:
            self.balance += amount
            return True
        return False
    
    def withdraw(self, amount):
        if amount > 0 and self.balance >= amount:
            self.balance -= amount
            return True
        return False
        
    def get_balance(self):
        return self.balance

✅ 評価: 基本的な機能が実装され、適切なメソッドが含まれている。

ケース3: HTMLとCSSの組み合わせ

入力例:

シンプルなナビゲーションバーのHTMLとCSSを作成してください。

出力結果:

html

<!-- HTML -->
<nav class="navbar">
  <div class="logo">Company</div>
  <ul class="nav-links">
    <li><a href="#">Home</a></li>
    <li><a href="#">About</a></li>
    <li><a href="#">Services</a></li>
    <li><a href="#">Contact</a></li>
  </ul>
</nav>

css

.navbar {
  display: flex;
  justify-content: space-between;
  align-items: center;
  padding: 1rem 2rem;
  background-color: #333;
  color: white;
}

.nav-links {
  display: flex;
  list-style: none;
  gap: 2rem;
}

.nav-links a {
  color: white;
  text-decoration: none;
}

.nav-links a:hover {
  color: #ddd;
}

✅ 評価: レスポンシブ対応ではないものの、基本的なナビゲーションバーの実装として適切。

総合評価

プロンプトは以下の点で適切に機能していることが確認できました：

要求された言語で正しくコードを生成
適切なコードフォーマットとインデント
基本的なエラーハンドリングの考慮
実用的なコード例の提供

ただし、より複雑なケースや特殊なケースについては、追加の指示が必要かもしれません。

ChatGPTでコード生成をする際のプロンプトのまとめ

プログラミングやシステム開発において、コード生成は重要なタスクの一つとなっています。しかし、適切なプロンプトの作成や効率的なコード生成の実現には、多くの試行錯誤が必要です。

Taskhubは、このようなコード生成における課題を解決する、画期的な生成AI活用プラットフォームです。200種類以上の実用的なAIタスクを搭載し、コード生成に特化したプロンプトテンプレートを提供することで、開発者の作業効率を大幅に向上させます。

特に以下の機能が注目されています：

コードレビューの自動化
バグの検出と修正提案
コメント生成
テストコードの自動生成

セキュリティ面でもAzure OpenAI Serviceを採用し、企業での利用に耐えうる堅牢な基盤を確立しています。

プロンプトエンジニアリングに悩む開発者の方々は、Taskhubの充実したプロンプトライブラリをぜひ活用してください。効率的なコード生成を実現する具体的な活用例や、詳細な機能については、サービス概要資料から確認いただけます。