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ChatGPTは、エンジニアにとって単なる「コード生成ツール」ではありません。
特に設計・実装・テストといった実装工程を中心に、開発業務を強力にサポートする「頼れるパートナー」となります。
わからないことを聞いたり、面倒な作業を任せたりすることで、開発効率の上昇が見込まれます。
本記事では、エンジニアが実務でChatGPTを活用するための具体的な方法と、実際にプログラミング初心者の方でも真似できる「Pythonでのツール作成」の実践例をご紹介します。
開発業務の中には、コーディング以外にも多くのルーチンワークが存在します。
例えば、バグ報告のチケット化や、日報の作成、エラーログの監視などです。
これらの定型業務に時間を取られ、肝心の開発に集中できないことはありませんか？
Yoomを活用すれば、GitHubやSlack、Backlogなどのツールを連携させ、これらの業務をノーコードで自動化できます。
例えば、以下のようなフローボットテンプレートを使えば、すぐに自動化を始められます。
■概要
Slackでメッセージが投稿されたらGitHubでIssueを作成するフローです。
■このテンプレートをおすすめする方
1.業務でSlackを利用する方
・業務のやり取りをSlackで対応している方
・タスクの割り振りをSlackからメンバーに共有している方
2.タスク管理ツールとしてGithubを利用する方
・Githubでバージョン管理を効率化したいエンジニアの方
・開発業務のタスクをGithubで管理しているプロジェクトマネージャー
■このテンプレートを使うメリット
Githubは業務で発生した課題をIssueとして作成することができ、問題の可視化や共有に役立ちます。
しかし、GithubへのIssueの作成は手動で行う必要があり、Issueの作成漏れが発生するリスクがあります。
このテンプレートは、Slackに投稿されたメッセージを元にGithubでIssueを作成することができます。
業務のやり取りで発生したチャット内容を元にIssueを作成できるため、ツール間を行き来する必要がなくなり、タイムリーな対応が可能です。
■注意事項
・Slack、GitHubのそれぞれとYoomを連携してください。
・AIオペレーションはチームプラン・サクセスプランでのみご利用いただける機能となっております。フリープラン・ミニ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。
・チームプランやサクセス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AI機能（オペレーション）を使用することができます。
・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。
■概要
開発プロジェクトでGitHubとBacklogを併用している場合、Issueが作成されるたびに手動でBacklogにタスクを登録する作業は手間がかかり、登録漏れの原因にもなりかねません。特に複数のリポジトリを管理していると、その負担は大きくなります。このワークフローを活用すれば、GitHubでIssueが作成された際に、自動でBacklogにタスクを追加できるため、こうした課題をスムーズに解消できます。
■このテンプレートをおすすめする方
■このテンプレートを使うメリット
■フローボットの流れ
※「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
■注意事項
エンジニアは普段、どのような場面でChatGPTを使っているのでしょうか。明日からすぐに使える、主な活用法を5つ紹介します。
開発中にエラーが出たり、新しいライブラリの使い方がわからなかったりした時、Google検索であちこちのサイトを巡回していませんか？
ChatGPTなら、エラーメッセージを貼り付けるだけで、原因と解決策をピンポイントで教えてくれます。
また、英語で書かれた難解な技術ドキュメントも、「このドキュメントの概要を日本語でわかりやすく解説して」と頼めば、簡単に要点を把握できます。
「ゼロからコードを書くのは面倒だけど、何を書けばいいかはわかっている」という時こそ、ChatGPTの出番です。
「ユーザー一覧を表示するAPIの雛形を作って」や「メールアドレスの形式チェックを行う正規表現を書いて」と指示するだけで、土台となるコードを生成してくれます。
エンジニアは、生成されたコードを確認し、微調整するだけで済みます。
自分が書いたコードに自信がない時や、テストケースを網羅的に考えるのが大変な時もChatGPTが役立ちます。
「このコードのテストコードをJestで書いて。異常系も含めて」と依頼すれば、抜け漏れの少ないテストコードを作成してくれます。
また、 「このコードにセキュリティ上の脆弱性はない？」とレビューを依頼することで、自分では気づけなかったリスクを事前に潰すことも可能です。
※Jest=JavaScriptのテストフレームワークで、ユニットテストや統合テストを簡単に実行できるツール
プロジェクトの進行中に「どれだけ進んでいるか？」と確認したい時、ChatGPTにタスク進捗を簡単に整理してもらえます。
「今週の進捗をまとめて報告して」や「明日のタスクをリストアップして」と頼むと、進行中のタスクの一覧や必要なステップを短時間でまとめてくれるので、手間なく工数管理ができます。
また、チャットボットと連携することで、エンジニアのルーチンワーク（例えば、GitHubのプルリクエスト確認やチケット更新など）を自動化し、進捗管理にかかる工数を減らすことができます。
新しい機能を実装する際、ChatGPTを使えば、実装観点での仕様整理や文書化の手間を大幅に減らせます。
「この機能をどう実装すべきか？」と聞けば、機能の設計書や仕様書のドラフトを即座に提案してくれます。
また、複数の関係者から聞いた要件をまとめ、整然とした仕様書にするためのサポートや、特定の技術的制約や要件が曖昧な場合にも、適切な質問をしてクリアにする手助けをしてくれます。
今回は、ChatGPT 5.2を使用し、「Excelの売上データを読み込み、グラフ画像を作成するツール」の開発工程をどこまでAIで完結できるかを検証しました。
単にコードを出力させるだけでなく、「要件定義 → 実装 → エラー改修」という実務に近いフローでの活用を想定しています。
まず、「やりたいこと」を自然言語で伝えます。
プロンプト：「Pythonで、Excelファイル（sales.xlsx）を読み込んで、日付ごとの売上推移を折れ線グラフにするコードを書いてください。1行目は見出し、A列が日付、B列が売上です。」
プロンプト送信からわずか数秒で、PandasとMatplotlibを使用した実用的なコードが生成されました。
エンジニアは環境構築と実行ボタンを押すだけコーディング作業が完結します。
提示されたコードを実行すると、Excelデータが読み込まれ、想定通りの折れ線グラフが表示されました。
