ChatGPT×コード解説！複雑なPythonコードはどこまで読み解けるかを検証

プログラミングの学習中や実務において、他人の書いた複雑なコードや解決できないエラーに直面し、頭を抱えてしまうことは少なくありません。
ChatGPTを活用すれば、まるで専属のメンターが隣にいるかのように、コードの意図を汲み取り、分かりやすい日本語で解説してもらうことが可能です。
この記事では、ChatGPTを使って効率的にコード解説をさせる基本的な手順や、回答の精度を高めるプロンプトのコツ、さらにはデバッグへの活用法や実機での検証結果まで詳しくご紹介します。

📝ChatGPTでコード解説を依頼するメリット

ChatGPTをコード解説のパートナーとして迎えることで、開発プロセスや学習効率は向上します。
人間が数時間かけて行うソースコードの読み解きを、AIは数秒で完了させるため、作業のボトルネックを解消する強力な武器となります。

具体的には以下のようなメリットがあります。

プログラミング学習のスピードアップ

プログラミング初学者にとって、新しい言語やライブラリの習得は非常に高いハードルです。

ChatGPTにコードを読み込ませれば、専門書を調べる手間を省きながら、自分のレベルに合わせた解説を得られます。

メリットは以下の通りです。

• 個別最適化された解説： 自分の知識レベルに合わせて、専門用語の解説付きでコードを読み解いてくれます。
• インタラクティブな質問： 分からない箇所があれば「なぜこの関数を使うの？」とその場で追加質問が可能です。
• サンプルコードの生成： 解説された内容を理解するために、別の似たような具体例を提示してもらうこともできます。

難解な既存コードの解読時間を短縮

実務では、過去の担当者が残した「ドキュメントのないレガシーコード」や、複雑なロジックを読み解かなければならない場面が多々あります。

ChatGPTはこうした難解なコードの全体像を把握し、要点を整理するのに長けています。

特徴的な機能は以下の通りです。

• ロジックの要約： 長大なソースコードから、メインの処理フローを抽出して要約してくれます。
• データフローの可視化： 変数がどのように変化し、最終的にどこへ渡されるのかという流れを説明してくれます。
• 依存関係の整理： どのモジュールがどのライブラリに依存しているかを瞬時にリストアップします。

デバッグ作業の効率化とエラー原因の特定

コードを書いていて最もストレスがかかるのが、解決方法が分からないエラーとの格闘です。
ChatGPTは膨大な学習データからエラーパターンを熟知しているため、エラーメッセージとコードを渡すだけで解決策を提示してくれる可能性があります。

具体的には以下の活用が可能です。

• 根本原因の特定： 表面上のエラーだけでなく、メモリリークや型不一致などの潜在的な原因を指摘します。
• 修正案の提示： エラーを解消するために、どの行をどのように書き換えるべきか具体的なコードを示します。
• 再発防止策のアドバイス： 同様のエラーを出さないためのベストプラクティスまで教えてくれます。

🤖Yoomは開発周辺業務の自動化で実装に集中できる環境を作ります

AI開発ツールによって実装作業の効率化が進む一方で、技術ドキュメントの作成やテストシナリオの作成といった周辺業務には、依然として多くの時間がかかります。

こうした作業は開発品質を支える重要な業務ですが、できれば自動化して実装や設計に集中したいと考える方も多いのではないでしょうか。

Yoomを活用すれば、GitHubとAIを連携し、こうした開発周辺業務を自動化できます。[Yoomとは] 

たとえば、Issueの内容から技術ドキュメントを自動生成したり、プルリクエストの内容をもとにテスト自動化シナリオを作成したりすることが可能です。
こうした定型業務を自動化することで、開発者は実装や設計といった本来注力すべき業務に集中しやすくなります。

GitHubでプルリクエストが更新されたら、AIワーカーでテスト自動化シナリオを自律生成する

試してみる

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■概要

GitHubでプルリクエストが更新されるたびに、手動でテストシナリオを作成・更新する作業は、開発サイクルのボトルネックになりがちです。 このワークフローを活用することで、プルリクエストの変更内容をAIが自動で解析し、最適なテストシナリオを自律的に生成します。まるで専属のAIエージェントがいるかのように、テスト自動化のプロセスを効率化し、開発スピードの向上に貢献します。

■このテンプレートをおすすめする方

• GitHubでの開発プロセスにおける、テストシナリオ作成の工数を削減したい開発チームの方
• AIエージェントの技術を活用して、テスト自動化の仕組みを構築したいと考えているQAエンジニアの方
• 手動でのテスト項目作成によるヒューマンエラーや、レビュー工数を削減したいプロジェクトマネージャーの方

■このテンプレートを使うメリット

• プルリクエストの更新をトリガーにAIがシナリオを自動生成するため、これまで手作業に費やしていた時間を短縮し、コア業務に集中できます。
• AIがコードの変更点に基づいたテストシナリオを生成するため、担当者による品質のばらつきを防ぎ、テストプロセスの標準化を実現します。

■フローボットの流れ

1. はじめに、GitHub、Slack、Google スプレッドシートをYoomと連携します。
2. 次に、トリガーでGitHubを選択し、「プルリクエストは作成または更新されたら」というアクションを設定します。
3. 次に、オペレーションで「分岐」を設定し、更新時のみ後続の処理が行われるようにします。
4. 最後に、オペレーションでAIワーカーを設定し、GitHubのプルリクエストからコードの変更内容を解析し、最適なテスト自動化シナリオを生成・提案するためのマニュアル（指示）を作成します。

※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント

• AIワーカーへの指示（プロンプト）は、ユーザーの環境に合わせて自由にカスタムが可能です。例えば、特定のテストフレームワークを指定したり、トリガーで取得したプルリクエストのタイトルや本文を変数として埋め込んだりすることで、より精度の高いテストシナリオを生成できます。

■注意事項

• GitHub、Slack、Google スプレッドシートのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
• トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
• プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
• 分岐はミニプラン以上のプランでご利用いただける機能（オペレーション）となっております。フリープランの場合は設定しているフローボットのオペレーションはエラーとなりますので、ご注意ください。
• ミニプランなどの有料プランは、2週間の無料トライアルを行うことが可能です。無料トライアル中には制限対象のアプリや機能（オペレーション）を使用することができます。
• AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。 
• AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
• AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
• AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。 
• AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。 

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GitHubのプルリクエストをもとにAIワーカーでテストシナリオを作成する

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■概要

GitHubで新しいプルリクエストが作成されるたび、手動でテストシナリオを作成する作業に手間を感じていませんか？このワークフローを活用すれば、プルリクエストの内容を基にAIエージェント（AIワーカー）がテストシナリオを自動で作成し、Notionへ保存する一連のプロセスを自動化できます。AIによるテストシナリオ作成を自動化することで、開発サイクルの短縮とテスト品質の安定化に貢献します。

■このテンプレートをおすすめする方

• GitHubでの開発プロセスにおけるテストシナリオ作成を効率化したい開発者の方
• AIエージェントを活用したテストシナリオの自動作成に関心をお持ちのQAエンジニアの方
• 開発プロセス全体の属人化を防ぎ、品質管理を標準化したいプロジェクトマネージャーの方

■このテンプレートを使うメリット

• GitHubでプルリクエストが作成されると自動でテストシナリオが生成されるため、これまで手作業で行っていた時間を短縮できます
• AIによるテストシナリオ作成を自動化することで、担当者による品質のばらつきを防ぎ、テストの属人化解消に繋がります

■フローボットの流れ

1. はじめに、GitHubとNotionをYoomと連携します
2. 次に、トリガーでGitHubを選択し、「プルリクエストが作成されたら」というアクションを設定します
3. 最後に、オペレーションでAIワーカーを設定し、プルリクエストの内容をもとにテストシナリオを作成しNotionに記録するためのマニュアル（指示）を作成します

※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント

• GitHubのトリガー設定では、連携するアカウントに応じて、監視対象としたいリポジトリの所有者やリポジトリ名を任意で設定してください
• AIワーカーのオペレーションでは、生成したいテストシナリオの形式や観点など、指示内容を任意で設定してください

■注意事項

• GitHub、NotionのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
• AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
• AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
• AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
• AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
• AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
• トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
• プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。

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🛠️ChatGPTにコード解説を正しく依頼する手順

ChatGPTから質の高い回答を得るためには、適切な手順で情報を伝えることが重要です。
情報の渡し方が不十分だと、AIが文脈を読み違えてしまい、期待外れの回答が返ってくる可能性があるため注意しましょう。

基本的な操作フローは以下のステップで行います。

ステップ1：ソースコードをコピーして貼り付ける

まずは解説してほしいコードをエディタからコピーし、ChatGPTのチャット欄に貼り付けます。

この際、単にコードを貼るだけでなく、バッククォート3つ（```）で囲むことで、AIが「ここからここがプログラムコードである」と正しく認識しやすくなります。

ステップ2：解説の範囲と言語を指定するプロンプトを入力

コードを貼り付けたら、次に「何を、どの程度解説してほしいか」を文章で指示します。

ChatGPTから文脈に沿った正確な回答を引き出すために、以下のポイントをプロンプト（指示文）に盛り込むのがコツです。

• プログラミング言語とフレームワークの明記：
  記述が同じでも言語や環境によって意味が異なる場合があるため、「Java」「Python（Pandas使用）」などの情報を最初に伝えてハルシネーション（AIの嘘）を防ぎます。
• 解説の粒度の指定：
  処理のロジックを詳細まで把握したい場合は「1行ずつステップバイステップで」、全体の流れをサクッと知りたい場合は「専門用語を抑えて概要を簡潔に」など、求める細かさを指示します。
• 意図や役割の深掘り：
  複雑なアルゴリズムや、意図の不透明な変数名（tmp_dataなど）について「なぜこの処理が必要なのか」「どのような性質のデータが格納されると推測されるか」といった意図を重点的に聞くように指定します。
• ターゲット層（自身のスキルレベル）の指定：
  初心者なのに難解な用語ばかり並べられては意味がありません。
  「プログラミング未経験者向けに比喩を使って」「実務経験のあるエンジニア向けに保守性の観点から」など、自分に合った解説レベルを指定します。

ステップ3：出力された解説内容を確認し、深掘り質問を行う

ChatGPTからの回答が出力されたら内容を精査します。

もし説明の中で腑に落ちない専門用語や、特定の処理の理由がわからない場合は、「〇行目の処理をもっと詳しく」「この変数が選ばれた理由は？」といった形で深掘りの質問を重ねて理解を深めます。

🚀エラー解消とレビューも効率化！ChatGPTによるデバッグコード解説の活用法

デバッグ作業において、ChatGPTは非常に強力なアシスタントになります。
単にエラーを直すだけでなく、「なぜエラーが出たのか」という論理的な背景まで解説してくれるため、自身のスキル向上にも繋がります。

主な活用方法は以下の通りです。

• エラーメッセージをそのまま貼り付けてそのまま原因を聞く：
  コンソールに出力された赤いエラーメッセージを、発生箇所のコードと一緒にChatGPTへ渡します。
  AIはエラーの種類（SyntaxError, TypeErrorなど）を判別し、コードの何行目に問題があるかを指摘してくれます。
• セキュリティ脆弱性やコードの改善点（リファクタリング）を提案させる：
  「動くコード」が必ずしも「良いコード」とは限りません。
  ChatGPTにコードをレビューしてもらうことで、セキュリティ上の欠陥（SQLインジェクションの可能性など）や、冗長な記述をスッキリさせる改善案を得られます。
• ユニットテストのコード作成を依頼して品質を高める：
  コードの品質を担保するためのテストコード作成も、ChatGPTが得意とする分野です。
  「この関数をテストするためのJest（またはPytestなど）のコードを書いてください」と頼むだけで、境界値テストなどを含めた網羅的なテストケースを生成してくれます。

🏢実務で役立つ！ChatGPTに特定のシーンのコード解説を依頼する手法

ChatGPTによるコード解説は、単に「きれいなコードの意味を調べる」だけでなく、トラブルシューティングやソースコードの安全性を確かめる場面でこそ真価を発揮します。

実務で直面しやすいシーン別に、そのまま使えるプロンプト例と併せて解説します。

エラー発生時の「原因の解説」を求める

コンソールに出力されたエラーメッセージとコードを一緒にChatGPTへ渡すことで、なぜそのエラーが発生したのかという「論理的な背景」の解説と、修正案を得ることができます。

• プロンプト例：
  以下のプログラムを実行したところ、エラーが発生してしまいました。
  このエラーが発生している原因を特定し、どの部分に問題があるのかを日本語で分かりやすく解説してください。
  また、エラーを解消するための修正案も提示してください。

既存コードの「改善点（リファクタリング要素）の解説」を求める

「動くけれども可読性が低いコード」や「セキュリティに不安があるコード」を読み解く際、ChatGPTにコードレビューを依頼することで、冗長な部分や潜在的なリスクを解説してもらえます。

• プロンプト例：
  以下のコードは期待通りに動作していますが、コードの品質を高めたいと考えています。
  可読性、実行効率、セキュリティ（脆弱性の有無など）の観点から、修正すべきポイントがあれば指摘し、その理由を解説してください。
  あわせて、リファクタリング後の具体的なコード例も提示してください。

難解なアルゴリズムの「1行ずつの詳細な解説」を求める

他人が書いた複雑なロジックや、パッと見では意図が理解できない処理を完璧にキャッチアップしたい場合に有効な指示の出し方です。

• プロンプト例：
  以下のコードについて、全体の処理の流れと、各行で行われている処理の意図を完璧に把握したいです。
  上から順番に1行ずつ、どのような処理が行われているかを日本語で詳細に解説してください。
  特に複雑な条件分岐やループ処理がある場合は、なぜその記述が必要なのか理由も含めて教えてください。 

💻ChatGPTで実際にコード解説を試してみた

Windows環境にて、ChatGPTの無料プランを用いて、どの程度の精度でコード解説ができるのかを検証しました。
検証には実際に開発現場や学習中に遭遇しそうなシナリオを用意しています。

検証目的は以下の通りです。

• 複雑なロジックの要約能力：長いコードの意図を正確に日本語化できるか。
• エラー検知の正確性：コードに潜むバグを論理的に指摘できるか。
• 解説の分かりやすさ：理由を含めて納得感のある説明が得られるか。

無料プランで検証1：100行超のPythonコードを解説させてみた

データ解析を行うための複数のクラスを含むPythonスクリプトを読み込ませました。 

• 指示文（プロンプト）：
  以下のPythonコードについて、全体の処理の流れと、class DataAnalyzer内で行われている処理の意図を把握したいです。
  プログラミング未経験者でも理解できるように、専門用語を抑えて分かりやすく日本語で解説してください。
  言語・環境： Python 3.11（Pandas、NumPyを使用）

ChatGPTにコードを読み込ませたところ、今回の検証では、テキストベースでも理解しやすい解説が得られました。

まず冒頭で、プログラム全体の流れを「データを作る担当」と「データを分析する担当」という親しみやすい比喩を使って役割分担を説明してくれます。

その後、文字だけでは理解しにくい「空欄の穴埋め（欠損値処理）」や「グループ化（groupby）」の仕組みについて、具体的な数値（年齢や売上金額など）を用いた「処理前・処理後」のイメージを交えて1ステップずつ丁寧に解説してくれました。

無料プランで検証2：意図的にエラーを混ぜたコードのデバッグ精度をチェック

JavaScriptの非同期処理において、async/awaitの不備を含むコードで検証しました。

• 指示文（プロンプト）：
  以下のプログラムを実行したところ、期待通りに動作せずエラー（または意図しない挙動）が発生してしまいました。
  このコードに潜む論理的なエラーの原因を特定し、どこに問題があるのかを初心者にも分かりやすく日本語で解説してください。
  また、修正後のコードも提示してください。
  言語・環境：JavaScript (Node.js)
  発生している問題：非同期でデータを取得する前に次の処理が進んでしまい、データが空（undefined）になってしまう。

試してみた結果、バグを混ぜたプログラムを読み込ませたところ、ChatGPTはスムーズに「非同期処理の待ち忘れ（awaitの欠如）」と「変数の有効範囲（スコープのミス）」という2つの論理エラーを見抜きました。

解説では、プログラムが実際にどう動いてしまっているのかを時系列のフロー図で示してくれたほか、初心者には概念が掴みにくい「Promise」の本質を「料理の予約券と配膳のタイミング」という身近な例え話で解説してくれました。

さらに、バグを修正したコードだけでなく、「変数を減らしてよりシンプルに書く方法」まで自発的に提案してくれました。

検証結果のまとめ：無料プランにおける実用性の検証

2つの検証を通じて、ChatGPTの無料プランが持つコード解説・デバッグ能力について、以下の結果が得られました。

1. 複雑なロジックの要約能力（検証1より）

100行を超える複数クラスのコードであっても、プログラム全体の構造を整理し、階層構造で言語化できることが分かりました。

「データを作る担当」「分析する担当」といった比喩を用いるなど、初見のコードの全体像をスムーズに把握したいときのサポート役として、無料プランでも十分に実用的なレベルにあります。

2. エラー検知とデバッグの正確性（検証2より）

記述の不備によって発生する「論理的なバグ（非同期処理の待ち忘れやスコープのミス）」を指摘する精度を持っています。

また、単に動く修正コードを提示するだけでなく、「なぜエラーが起きたのか」という背景まで論理的に解説しているため、エラー解消だけでなくプログラミングの基礎を学ぶための学習効果も期待できます。

3. 解説の分かりやすさ（検証1・2共通）

専門用語（NaN、groupby、Promiseなど）が登場するたびに、「空欄」「グループにまとめる」「料理の予約券」といった身近な言葉や比喩に置き換えて解説する点が特徴的です。

テキストベースの図解や、処理前・処理後の具体的な数値イメージを交えることで、読者が理解しやすい説明が得られます。

このように、ChatGPTの無料プランは、指示の出し方を工夫することで日々の学習や開発のサポート役として十分に機能する能力を備えていると言えます。

⚡ChatGPTでコード解説を行う際の注意点

ChatGPTをコード解説やデバッグに活用する際は、求める精度の回答を引き出すための「プロンプトの工夫」と、安全に利用するための「リスク管理」の双方に留意する必要があります。
今回の検証結果や一般的な利用上の注意点を踏まえ、意識すべきポイントをまとめました。

1. 求める回答を引き出すためのプロンプトの工夫

無料プランの性能を活かし、意図に沿った解説を得るためには、プロンプトの作成時に以下の2点を意識することが重要です。

• 「解説の対象読者」をはじめに指定する：
  単に解説を求めるのではなく、「プログラミング未経験者でも理解できるように」といったターゲットを事前に指定しておくことで、AIが専門用語を並べただけの解説を避け、比着や図解を用いた噛み砕いた表現を選択するようになります。
• 「現状の挙動やエラーの状況」を明確に書き添える：
  ソースコードだけを渡すのではなく、「データが空（undefined）になってしまう」といった実際の困りごとを人間の言葉で補足します。
  これによって、AIが単純な文法チェックにとどまらず、その裏にある論理的なバグの探索に集中できるようになり、結果として原因の解説を得やすくなります。

2. 機密情報の取り扱いと学習利用の違いを理解する

ChatGPTに入力した情報の取り扱いは、利用しているプランや設定によって異なるため、セキュリティ上の注意が必要です。

• 個人向けサービスでの注意点：
  個人向けChatGPTでは、データコントロール内の「すべてのユーザー向けにモデルを改善する」設定がオンの場合、会話内容がモデル改善に使われることがあります。
  機密性の高いコードを扱う場合は、この設定や一時チャットの利用可否、社内ルールを確認したうえで慎重に判断する必要があります。
• ビジネス向けサービスでの対応：
  ChatGPT Business、Enterprise、Edu、Healthcare、APIプラットフォームなどでは、入力内容はデフォルトではモデル学習に使用されないとOpenAIが案内しています。
  ただし、利用者が明示的にデータ共有へオプトインした場合はこの限りではありません。
• 社内ポリシーの遵守：
  どのプランを利用する場合であっても、業務で用いる際は所属組織の利用ガイドラインを必ず確認してください。

3. 回答を鵜呑みにしないための検証

AIは時として、事実とは異なるもっともらしい情報（ハルシネーション）を出力することがあります。

提示された解説結果をそのまま受け入れず、以下の確認を行うことが推奨されます。

• 公式ドキュメントとの照合：
  AIの解説が、対象言語やライブラリの最新仕様と合致しているかを確認します。
• 自身の環境での実行確認：
  提案された修正案が実際に意図した通りに動作するか、テスト環境等で実際に動かして検証します。
• セキュリティ面の確認：
  提案されたコードに、新たな脆弱性（パスワードのハードコードなど）が含まれていないかを客観的にチェックします。

📈まとめ

ChatGPTを「コード解説のパートナー」として活用することは、プログラミング学習の効率化や、実務におけるデバッグ作業の負担軽減において有効なアプローチの一つです。

難解なロジックを身近な比喩に置き換えて記述を噛み砕く能力や、エラーの背景にある論理的な原因を整理して提示する能力は、日々の開発周辺業務において確かなサポート能力を発揮します。
無料プランであっても、プロンプトの記述（対象読者の指定やエラー状況の補足）を工夫することで、実用性の高い解説を引き出すことが可能です。

ただし、情報の取り扱いに関するセキュリティ面の管理や、出力された内容（ハルシネーションの有無）を公式ドキュメントや実環境で検証するステップは欠かせません。

AIの得意とする「情報の整理・要約・言語化」の特性を理解し、適切なリスク管理のもとでプロンプトを最適化していくことで、限られた時間の中でより実装や設計といった核心的な業務に集中できる環境を整えていくことができるでしょう。

⭐Yoomでできること

AIツールの普及によりコードの実装スピードが上がっても、それに伴って発生するタスク管理ツールへの転記や、チームへの進捗報告といった「周辺の管理業務」が手間に感じられる場面は少なくありません。

Yoomを活用し、普段使用している開発ツールやコミュニケーションツールを連携させることで、こうした「手作業によるタイムラグ」や「報告漏れのリスク」を減らし、開発チーム全体の心理的負担を軽減させることが可能になります。

Slackでメッセージが投稿されたらJira Softwareにバグを追加する

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■概要

開発プロジェクトにおいてJira SoftwareとSlackの連携は欠かせませんが、Slack上のバグ報告などを都度Jira Softwareに手動で起票する作業に手間を感じていませんか。この作業は報告漏れや転記ミスの原因にもなり得ます。このワークフローを活用すれば、Slackの特定チャンネルへの投稿をきっかけに、自動でJira Softwareにバグの課題を追加できるため、こうした課題を円滑に解消し、開発の生産性を高めることが可能です。

■このテンプレートをおすすめする方

• Jira SoftwareとSlackを連携させ、バグ報告のフローを効率化したい開発担当者の方
• Slackでの報告内容をJira Softwareへ手作業で転記する手間を省きたいチームリーダーの方
• バグ報告の起票漏れを防ぎ、プロジェクト管理の精度を向上させたいと考えている方

■このテンプレートを使うメリット

• Slackに投稿されたバグ報告が自動でJira Softwareに課題として追加されるため、手動での起票作業にかかる時間を短縮できます。
• 手作業による情報の転記がなくなることで、報告内容の入力ミスや起票漏れといったヒューマンエラーの防止に繋がります。

■フローボットの流れ

1. はじめに、SlackとJira SoftwareをYoomと連携します。
2. 次に、トリガーでSlackを選択し、「メッセージがチャンネルに投稿されたら」というアクションを設定します。
3. 次に、オペレーションでAI機能を選択し、「テキストからデータを抽出する」アクションを設定し、投稿されたメッセージから必要な情報を抽出します。
4. 最後に、オペレーションでJira Softwareの「バグを追加」アクションを設定し、抽出したデータをもとにバグを起票します。

※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション

■このワークフローのカスタムポイント

• AI機能の「テキストからデータを抽出する」アクションでは、Slackのメッセージ本文から抽出したい項目（例：バグのタイトル、再現手順など）を任意で設定できます。
• Jira Softwareへバグを追加する際、課題のタイトルや詳細欄に固定のテキストを設定したり、前段のAI機能で抽出した内容を変数として動的に埋め込むことが可能です。

■注意事項

• Slack、Jira SoftwareのそれぞれとYoomを連携してください。
• トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
• プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
• Jira Sofrwareのマイアプリ連携方法はこちらをご参照ください。

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Slackでバグ報告のメッセージが投稿されたら、GitHubでIssueを作成しプロジェクト管理のチャンネルに通知する

試してみる

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■概要

Slackで受信したバグ報告を、手作業でGitHubのIssueに転記する作業は手間がかかるだけでなく、対応漏れや転記ミスが発生する原因にもなります。
このワークフローを活用すれば、Slackの特定メッセージをきっかけに、GitHubのIssue作成から関係者への通知までを自動化することが可能です。GitHubのAPIをどのように活用すれば業務を効率化できるかを模索している方にとって、最適な解決策となり、開発プロセスの効率化と品質向上に貢献します。

■このテンプレートをおすすめする方

• SlackとGitHubを用いて開発管理を行っており、Issueの起票作業を効率化したいエンジニアやPMの方
• GitHubのAPIの具体的な活用方法を探しており、バグ報告のフローを自動化したい方
• 手作業による情報転記をなくし、ヒューマンエラーの防止と開発業務への集中を実現したい開発チームの方

■このテンプレートを使うメリット

• Slackへのバグ報告投稿をトリガーに、GitHubのIssue作成が自動で実行されるため、手作業に費やしていた時間を削減できます
• 報告内容の転記漏れや入力ミスといったヒューマンエラーを防ぎ、常に正確な情報に基づいたIssue管理を実現します

■フローボットの流れ

1. はじめに、SlackとGitHubをYoomと連携します
2. 次に、トリガーでSlackを選択し、「指定のテキストを含むメッセージがチャンネルに投稿されたら」というアクションを設定します
3. 次に、オペレーションでAI機能を設定し、Slackのメッセージ本文からIssueのタイトルや詳細といった必要なデータを抽出します
4. 続いて、オペレーションでGitHubの「Issueを作成」アクションを設定し、AI機能で抽出した情報を各項目にマッピングします
5. 最後に、オペレーションでSlackの「チャンネルにメッセージを送る」アクションを設定し、Issueが作成された旨を指定のチャンネルに通知します

※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション

■このワークフローのカスタムポイント

• Slackのトリガー設定では、バグ報告を検知するチャンネルや、「#bug」などの特定のキーワードを任意に設定できます
• AI機能によるテキスト抽出では、SlackのメッセージからIssueのタイトル、担当者、ラベルといった項目を自由に定義して抽出することが可能です
• GitHubでIssueを作成する際、タイトルや本文などの各項目に、前段のオペレーションで取得した情報や固定のテキストを自由に割り当てられます
• Slackへの通知設定では、通知先のチャンネルを任意で指定できるほか、作成されたIssueのURLなど、動的な情報を含めたメッセージ本文を自由にカスタマイズできます

■注意事項

• Slack、GitHubのそれぞれとYoomを連携してください。
• トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
• プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。

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事務的な手続きをシステムに委ねることで、チーム本来の生産性を発揮するための時間的な余裕を生み出してみてはいかがでしょうか。

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