最近、多くの会社がChatGPTを使って、システム開発をもっと効率よく進めています。ChatGPTは、プログラムのコードを作ったり、テストを自動で考えたりしてくれるAIです。この記事では、高校で情報の授業を受けたことのある人なら理解しやすいように、ChatGPTが開発のどんなところで使われているかをわかりやすく紹介します。実際に現場で働いている人の話も交えて説明します。
企画段階でのアイデア出しに便利
開発プロジェクトは、まず何を作るかを考える「要件定義」というところから始まります。ある会社では、新しいWebサービスを作ろうとしたときに、なかなか良いアイデアが出ずに困っていました。そこでChatGPTに「このテーマで考えられるユーザーのニーズを教えて」と聞いてみたら、今まで気づかなかった視点が出てきたそうです。
その結果、サービスの内容がはっきりして、関係者との打ち合わせもスムーズに進んだとのことです。以前は40時間かかっていた資料作りも、ChatGPTを使えばたったの4時間で終わったという声もあります。
設計段階ではミスのチェック役に
システムの設計をするときは、いろいろな要素が絡み合って複雑になりがちです。ある金融会社では、ChatGPTを使って設計書のチェックをしているそうです。人間では気づきにくいミスや抜けがないかを、AIが確認してくれます。
この方法で、後から起きがちな「やり直し」の手間がぐっと減ったといいます。複数のシステムをつなげるような大きな開発では、AIのチェックがとても助けになると聞きました。
プログラミング作業の効率アップ
コードを書くときにもChatGPTは大活躍です。LINEグループのある会社では、エンジニアがChatGPTとGitHub Copilotというツールを一緒に使っていて、毎日2時間ほど時間短縮できているそうです。
ChatGPTは、コードの意味を説明してくれたり、エラーを修正する方法を教えてくれたりします。特に、新人メンバーにコードの内容を説明するのが楽になったと好評です。
あるチームでは、ChatGPTの提案でコードを改善した結果、処理のスピードが30％アップしたという話もありました。ちょっとした改善でも、大きな効果が出ることがあるのですね。
テスト作業もAIにまかせられる
作ったシステムが正しく動くかどうかをチェックする「テスト」も、ChatGPTが助けてくれます。たとえば、ログイン画面のテストをどうするかを自動で考えてくれたり、テスト用のデータを作ってくれたりします。
あるQA（品質チェック担当）の人によると、テストケースを考える時間が10分の1になったそうです。また、画面のちょっとした見た目の違いにも気づけるようになり、ミスを見逃しにくくなりました。
開発とQAチームが一緒にChatGPTで作ったテストを見ながら話し合うことで、作業のスピードも2倍くらい早くなったという例もあります。
保守やマニュアル作成もスムーズに
システムが完成したあとも、使い続けるための保守作業があります。このとき、古いコードの意味を知るのは大変です。そこでChatGPTに「このコードは何をしているの？」と聞くと、わかりやすく説明してくれます。
ある中規模の会社では、社内チャットにChatGPTをつなぎ、質問すると自動で説明が返ってくる仕組みを導入しています。これがあると、新人でもすぐに仕事を理解しやすくなり、教育コストも減るそうです。
また、手順書やマニュアルを自動で作るのにも使われていて、全体の仕事のスピードアップや情報の整理にもつながっています。
安全に使うためのルールづくりが大事
便利なChatGPTですが、使い方を間違えるとトラブルの元にもなります。たとえば、「間違ったコードをそのまま使ってしまった」「社外に出してはいけない情報を入力してしまった」というミスもあるそうです。
そこで、あるプロジェクトでは以下のルールを決めてからChatGPTを使っています。
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安全なAPI版だけを使う
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入力していい情報とダメな情報を決めておく
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ChatGPTの出力は人間が必ず確認する
さらに、自社のデータと連携させたChatGPTを作ることで、もっと安心して使えるようにしている企業も増えています。便利さと安全のバランスを大切にすることが、これからますます重要になっていきます。
まとめ ChatGPTは頼れるパートナー
ChatGPTは、ただの「自動で答えるロボット」ではなく、開発者のアイデアを引き出したり、作業を助けてくれたりする「頼れるパートナー」のような存在です。
作業時間の短縮だけでなく、チーム内での話し合いや情報共有にも良い影響があると感じている人がたくさんいます。AIと一緒に働くことを前提に、仕事のやり方を変えていくことが、これからのシステム開発には欠かせないと思います。
最後に、私自身が印象に残っているのは「開発作業が一人じゃないと感じられるようになった」という話です。夜遅くまでエラーと格闘しているときでも、AIが相手をしてくれる安心感があり、心強かったという感想がありました。これは今までのツールにはなかった新しい価値だと感じています。
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