【コピペで使える】ChatGPTプログラミング用プロンプト例37選!

ChatGPTを使ったプログラミングの効率化に注目が集まっています。特にプロンプトエンジニアリングを活用することで、Python、JavaScript、HTMLなど様々な言語のコード生成やレビューを効率的に行えるようになりました。本記事では、プログラミング初心者から上級者まで活用できる実践的なプロンプトテンプレートと、コード生成における制約条件の設定方法、さらには条件分岐を含む複雑なプログラムの作成方法まで、具体的な例を交えて解説します。ChatGPTを「対話型プログラミング支援ツール」として最大限に活用し、開発効率を大幅に向上させる方法を学んでいきましょう。

この記事でわかること

・ChatGPTを使った効率的なコード生成方法と、各プログラミング言語別の具体的なプロンプトテンプレート

・プログラミング学習を加速させる段階的なプロンプトの作り方と、初心者でも実践できる具体的な例

・コードレビューやセキュリティチェックに活用できる実践的なプロンプトテクニック

・大規模プロジェクトでのChatGPT活用方法と、効率的な開発プロセスの実現方法

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目次

ChatGPTプロンプトの基礎と重要性

プロンプトエンジニアリングとは

プロンプトエンジニアリングとは、生成AIから望ましい出力を得るために、AIへの指示や命令を最適化する技術や手法です。この技術は、AIとの効果的なコミュニケーションを実現し、より質の高い出力を得るためのスキルとして注目されています。

プロンプトエンジニアリングの重要性は、AIとの効果的なコミュニケーションを実現できる点にあります。適切なプロンプトを作成することで、ChatGPTは私たちの意図を正確に理解し、より質の高いコードやアドバイスを提供できるようになります。

プロンプトエンジニアリングの主要な要素
  • 明確な目的設定
  • 具体的な制約条件の提示
  • 期待される出力形式の指定
  • コンテキストの適切な提供

効果的なプロンプト作成のポイント

効果的なプロンプトを作成するには、明確な構造と具体的な指示が不可欠です。以下に、プログラミングに特化した効果的なプロンプト作成の基本テンプレートを紹介します。

point
目的の明確化
Pythonを使用して、ユーザー入力を受け取り、入力された数値の平方根を計算するプログラムを作成してください。エラーハンドリングも含めてください。
point
制約条件の設定
以下の条件を満たすJavaScriptコードを生成してください: - ES6の構文を使用すること - 外部ライブラリは使用しないこと - コードにはコメントを含めること - テストケースも含めること
point
コンテキストの提供
既存のWebアプリケーションに新機能を追加したいと考えています。 現在の環境: - フロントエンド: React - バックエンド: Node.js - データベース: MongoDB 新機能の要件:
ユーザー認証システムの実装をお願いします。

ChatGPTを活用したコード生成テクニック

各プログラミング言語別のコード生成プロンプト例

プログラミング言語ごとに最適化されたプロンプトを使用することで、より精度の高いコード生成が可能になります。以下に、主要なプログラミング言語別のプロンプト例を紹介します。

Python用プロンプト
以下の要件を満たすPythonクラスを作成してください:

クラス名:DataProcessor
機能:
- CSVファイルの読み込み
- データの前処理(欠損値の処理、正規化)
- 基本的な統計情報の計算
- 処理済みデータの保存

Pandasを使用し、型ヒントを含めてください。
JavaScript用プロンプト
モダンなJavaScriptを使用して、以下の機能を持つユーティリティ関数を作成してください:

- 配列の深いコピーを作成する関数
- オブジェクトの特定のプロパティを抽出する関数
- 非同期処理を簡単にハンドリングするためのラッパー関数

Promise、async/await、およびモダンなES6+の機能を活用してください。
Java用プロンプト
Spring Bootを使用して、RESTful APIのエンドポイントを実装してください:

要件:
- ユーザー情報のCRUD操作
- JWTを使用した認証
- 入力バリデーション
- 例外処理
- ユニットテスト

デザインパターンとベストプラクティスに従ってください。

制約条件と期待される動作の明確化

効果的なコード生成には、明確な制約条件と期待される動作を指定することが重要です。以下に、制約条件と動作を明確化するためのテンプレートを示します。

制約条件の指定例

技術要件:
1. 使用可能なライブラリ:[ライブラリ名]
2. パフォーマンス要件:[具体的な数値]
3. メモリ使用制限:[制限値]
4. コーディング規約:[規約名]
5. 対応するブラウザ/環境:[環境リスト]

期待される動作:
1. 入力値の範囲:[範囲指定]
2. エラー処理方法:[処理方法]
3. 出力フォーマット:[フォーマット指定]
4. 応答時間:[時間指定]
5. セキュリティ要件:[要件リスト]

これらのテンプレートを基に、具体的なプロジェクトの要件に合わせてカスタマイズすることで、より精度の高いコード生成が可能になります。

ChatGPTによるコードレビューと改善

コードレビューのプロンプト作成方法

効果的なコードレビューを行うためには、具体的な観点を指定したプロンプトを作成することが重要です。以下に、様々な状況に応じたコードレビュープロンプトのテンプレートを紹介します。

一般的なコードレビュー
以下のコードをレビューし、以下の観点から改善点を指摘してください:

1. コードの可読性
2. パフォーマンスの最適化
3. ベストプラクティスの適用
4. エラーハンドリング
5. 命名規則の一貫性

[コードをここに貼り付け]
パフォーマンス最適化レビュー
以下のコードのパフォーマンスを分析し、最適化の提案をお願いします:

重点項目:
- 時間計算量の改善
- メモリ使用量の削減
- アルゴリズムの効率化
- データ構造の最適化
- キャッシュの活用

[コードをここに貼り付け]
リファクタリング提案
以下のコードのリファクタリング案を提示してください:

確認項目:
- デザインパターンの適用
- コードの重複除去
- 責務の分離
- テスタビリティの向上
- モジュール性の改善

[コードをここに貼り付け]

セキュリティ脆弱性チェックのプロンプト

セキュリティ脆弱性の検出には、包括的なチェックリストを含むプロンプトが効果的です。以下に、セキュリティ観点でのコードレビューのためのプロンプトテンプレートを紹介します。

Webアプリケーションセキュリティレビュー
以下のコードをセキュリティの観点から分析し、OWASP Top 10に基づく脆弱性の有無を確認してください:

チェック項目:
1. SQLインジェクション
2. クロスサイトスクリプティング(XSS)
3. 認証・認可の問題
4. セッション管理の脆弱性
5. クロスサイトリクエストフォージェリ(CSRF)

[コードをここに貼り付け]
APIセキュリティレビュー
以下のAPIエンドポイントのセキュリティレビューを実施してください:

確認ポイント:
1. 入力値のバリデーション
2. レート制限の実装
3. 認証トークンの処理
4. エラーメッセージの適切な処理
5. センシティブデータの扱い

[コードをここに貼り付け]
データ保護レビュー
以下のコードにおけるデータ保護とプライバシーの観点からレビューを行ってください:

チェックリスト:
1. 個人情報の適切な暗号化
2. セキュアなデータ転送
3. アクセス制御の実装
4. ログ記録の適切性
5. データの保持期間管理

[コードをここに貼り付け]

プログラミング用ChatGPTプロンプトテンプレート

汎用プロンプトテンプレートの活用法

効率的なコード開発のために、状況に応じた汎用プロンプトテンプレートを活用することが重要です。以下に、様々な開発シーンで使える基本的なテンプレートを紹介します。

テンプレート
機能実装テンプレート
以下の機能を実装するためのコードを生成してください:

機能概要:
[具体的な機能の説明]

技術要件:
- 使用言語:[プログラミング言語]
- フレームワーク:[フレームワーク名]
- 対応環境:[実行環境]

期待される動作:
1. [具体的な動作1]
2. [具体的な動作2]
3. [具体的な動作3]

追加要件:
- エラーハンドリング
- ログ出力
- ユニットテスト
テンプレート
バグ修正テンプレート
以下のバグの修正案を提示してください:

バグの症状:
[具体的な症状の説明]

発生条件:
1. [条件1]
2. [条件2]
3. [条件3]

現在のコード:
[問題のあるコード]

環境情報:
- OS:[OS名]
- バージョン:[バージョン情報]
- 関連ライブラリ:[ライブラリ情報]
テンプレート
最適化テンプレート
以下のコードの最適化を行ってください:

現在のコード:
[最適化したいコード]

最適化の目的:
- パフォーマンス改善
- メモリ使用量削減
- 可読性向上

制約条件:
- 既存の機能を維持すること
- 互換性を保つこと
- テスト可能であること

言語別カスタマイズテンプレート

各プログラミング言語の特性に合わせたカスタマイズテンプレートを使用することで、より効果的なコード生成が可能になります。以下に主要な言語別のテンプレートを紹介します。

言語別
Python用テンプレート
以下の要件に基づいてPythonコードを生成してください:

必要な機能:
[機能の詳細]

使用するライブラリ:
- pandas
- numpy
- scikit-learn
など

コーディング規約:
- PEP 8準拠
- Type Hints使用
- Docstring必須

出力形式:
- クラスベース
- ユニットテスト付き
言語別
JavaScript用テンプレート
以下の仕様に基づいてJavaScriptコードを生成してください:

機能要件:
[具体的な要件]

技術スタック:
- ES6+
- React/Vue.js
- TypeScript

コーディング要件:
- ESLint規約準拠
- モジュール化
- 非同期処理の適切な処理

テスト要件:
- Jest使用
- E2Eテスト
- カバレッジ要件
言語別
Java用テンプレート
以下の要件に基づいてJavaコードを生成してください:

アプリケーション要件:
[具体的な要件]

フレームワーク:
- Spring Boot
- Hibernate
- JUnit

設計要件:
- クリーンアーキテクチャ
- デザインパターン適用
- DI/IoC原則準拠

品質要件:
- Sonar規約準拠
- ユニットテストカバレッジ80%以上
- JavaDoc必須

ChatGPTを使った効率的な開発プロセス

繰り返し作業の自動化

ChatGPTを活用することで、開発における反復的なタスクを効率的に自動化することができます。以下に、主要な自動化シナリオとそのプロンプトテンプレートを紹介します。

自動化
ボイラープレートコード生成
以下の仕様に基づくボイラープレートコードを生成してください:

プロジェクト構造:
- src/
  - components/
  - services/
  - utils/
  - tests/

必要なファイル:
1. コンポーネントテンプレート
2. サービスクラス
3. インターフェース定義
4. テストファイル

追加要件:
- TypeScript定義
- ESLint設定
- 単体テストの雛形
自動化
APIエンドポイント実装
以下のAPIエンドポイントの実装コードを生成してください:

エンドポイント仕様:
- メソッド:POST
- パス:/api/v1/users
- 認証:Bearer token

リクエスト/レスポンス:
- リクエストボディの検証
- エラーハンドリング
- レスポンス形式の統一

実装要件:
- OpenAPI仕様準拠
- レート制限実装
- ログ出力
自動化
データベースCRUD操作
以下のエンティティに対するCRUD操作コードを生成してください:

エンティティ定義:
- ユーザー情報
- 注文履歴
- 商品データ

必要な操作:
1. データの作成
2. 一覧取得
3. 詳細取得
4. 更新処理
5. 削除処理

実装要件:
- トランザクション制御
- バリデーション
- エラーハンドリング

新技術学習へのChatGPT活用法

ChatGPTは教育支援ツールとして、プログラミング学習において特定の効果が確認されています。具体的には、コンピュテーショナル思考力の向上、プログラミング能力の向上、そしてアルゴリズム的思考、批判的思考、問題解決能力の育成に有効性が示されています。ただし、その効果は学習者のAIリテラシーや既存のプログラミング知識基盤によって異なることが研究で明らかになっています。以下に、効果的な学習のためのプロンプトテンプレートを紹介します。

学習
フレームワーク学習支援
以下のフレームワークの基本概念と実装例を説明してください:

フレームワーク:[名称]
バージョン:[バージョン番号]

学習項目:
1. 基本アーキテクチャ
2. 主要コンポーネント
3. データフロー
4. ベストプラクティス

実装例として必要な要素:
- 基本的なCRUD操作
- 認証/認可
- API連携
- テスト実装
学習
デザインパターン学習
以下のデザインパターンについて、実践的な例を示してください:

デザインパターン:[パターン名]

必要な情報:
1. パターンの目的と使用場面
2. クラス図とコンポーネント関係
3. 実装上の注意点
4. メリット・デメリット

実装例:
- シンプルな例
- 実践的なユースケース
- アンチパターンとの比較
学習
新機能・API学習
以下の新機能/APIの使用方法と実装例を説明してください:

対象機能/API:[名称]
バージョン:[バージョン番号]

説明してほしい内容:
1. 基本的な使用方法
2. 主要なメソッド/プロパティ
3. エラーハンドリング
4. パフォーマンス考慮点

実装例:
- 基本的な使用例
- 応用的な使用例
- トラブルシューティング

ChatGPTプロンプトによるプログラミング学習の加速

初心者向けコード生成プロンプト

プログラミング初心者がChatGPTを活用することで、効率的に基礎を学び、実践的なスキルを身につけることができます。以下に、学習段階に応じた効果的なプロンプトテンプレートを紹介します。

学習
基本概念理解プロンプト
以下の概念について、初心者にわかりやすく説明し、
具体的なコード例を示してください:

学習したい概念:
[変数/配列/関数など]

必要な情報:
1. 基本的な説明
2. 使用場面
3. シンプルな例
4. よくある間違い
5. 練習問題

補足:
- コメント付きのコード
- 段階的な説明
- 実践的なユースケース
学習
エラー解決支援プロンプト
以下のエラーについて、初心者向けに解説と解決方法を
提示してください:

エラー内容:
[エラーメッセージ]

現在のコード:
[問題のコード]

必要な情報:
1. エラーの原因
2. わかりやすい説明
3. 修正方法の提案
4. 類似エラーの防ぎ方
5. デバッグのコツ
学習
小規模プロジェクト作成プロンプト
初心者向けの小規模プロジェクトを作成するためのガイドを
提供してください:

プロジェクト:
[ToDoリスト/電卓/メモ帳など]

必要な情報:
1. 段階的な実装手順
2. 必要な基礎知識
3. コードの説明
4. テスト方法
5. 改善のヒント

補足:
- 基本機能の実装
- UIの作成方法
- データの保存方法

段階的な難易度上昇によるスキル向上

プログラミング学習において、学習者の現在の理解度と技術レベルに応じた課題設定が推奨されています。以下では、基礎、応用、実践の3段階に分けたプロンプトテンプレートを紹介します。これらのテンプレートは、各段階で必要とされる技術要件と学習目標に基づいて構成されています。

レベル
基礎レベル強化プロンプト
以下の基礎スキルを強化するための課題を提供してください:

対象スキル:
[配列操作/ループ処理/条件分岐など]

要望:
1. 基本的な課題(3問)
2. 少し応用的な課題(2問)
3. 実践的な課題(1問)

各課題について:
- 詳細な要件
- ヒント
- 解答例
- 説明コメント
レベル
中級者向け課題プロンプト
中級者向けの課題を提供してください:

テーマ:
[アルゴリズム/データ構造/設計パターンなど]

課題要件:
1. 実装する機能
2. 使用する技術
3. 制約条件
4. 評価基準

期待する学習効果:
- コード品質の向上
- 最適化の理解
- デザインパターンの活用
レベル
上級者向けチャレンジプロンプト
上級者向けの複雑な課題を提供してください:

プロジェクト要件:
[マイクロサービス/分散システム/最適化など]

技術要件:
1. アーキテクチャ設計
2. スケーラビリティ考慮
3. セキュリティ実装
4. パフォーマンス最適化

評価ポイント:
- システム設計の妥当性
- コードの品質
- 非機能要件の達成度

プログラミングプロンプトの応用と発展

複雑なアルゴリズム生成のプロンプト技術

複雑なアルゴリズムを効率的に生成するには、詳細な要件と制約条件を明確に指定したプロンプトが必要です。以下に、高度なアルゴリズム生成のためのプロンプトテンプレートを紹介します。

アルゴリズム
最適化アルゴリズム生成
以下の最適化問題のアルゴリズムを生成してください:

問題定義:
[具体的な最適化問題の説明]

制約条件:
1. 時間計算量の上限
2. 空間計算量の制限
3. 入力データの範囲
4. 出力フォーマット

要求される機能:
- エッジケースの処理
- パフォーマンス最適化
- メモリ効率の改善
- 並列処理の可能性
アルゴリズム
データ構造設計プロンプト
効率的なデータ構造の設計と実装を提案してください:

要件:
1. データの特性
2. 主要な操作
3. パフォーマンス要件
4. メモリ制約

必要な操作:
- 挿入/削除の効率
- 検索の最適化
- データの整合性維持
- スケーラビリティ

実装詳細:
- クラス構造
- メソッド定義
- 例外処理
アルゴリズム
機械学習アルゴリズム実装
以下の機械学習アルゴリズムの実装を生成してください:

アルゴリズム種類:
[分類/回帰/クラスタリングなど]

実装要件:
1. データの前処理
2. モデルの学習プロセス
3. 予測機能
4. 評価指標の計算

最適化要件:
- ハイパーパラメータ調整
- クロスバリデーション
- 早期停止
- モデル保存/読み込み

プロジェクト規模でのChatGPT活用戦略

大規模プロジェクトでChatGPTを効果的に活用するには、体系的なアプローチと適切なプロンプト戦略が必要です。以下に、プロジェクト規模での活用プロンプトを紹介します。

プロジェクト
アーキテクチャ設計支援
以下のプロジェクトのアーキテクチャ設計を支援してください:

プロジェクト概要:
[プロジェクトの説明]

要件:
1. スケーラビリティ
2. 保守性
3. セキュリティ
4. パフォーマンス

必要なドキュメント:
- アーキテクチャ図
- コンポーネント設計
- データフロー
- デプロイメント計画
プロジェクト
テスト戦略立案
プロジェクトのテスト戦略を策定してください:

プロジェクト特性:
[プロジェクトの説明]

テスト要件:
1. ユニットテスト計画
2. 統合テスト範囲
3. E2Eテストシナリオ
4. パフォーマンステスト

具体的な出力物:
- テストケース設計
- テスト自動化計画
- 品質メトリクス
- レポート形式
プロジェクト
CI/CD設定支援
CI/CDパイプラインの設定を支援してください:

環境要件:
[開発環境の説明]

必要な設定:
1. ビルドプロセス
2. テスト自動化
3. デプロイメントフロー
4. モニタリング

設定ファイル:
- GitHubActions/Jenkins
- Docker設定
- 環境変数管理
- セキュリティチェック

まとめ:ChatGPTプロンプトを活用したプログラミング革命

ChatGPTのプロンプトエンジニアリングを活用することで、プログラミング開発の効率と品質を大幅に向上させることができます。本記事で紹介した様々なプロンプトテンプレートを活用し、自身のプロジェクトや学習に最適化されたプロンプトを作成することで、より効果的な開発が可能になります。

ただし、ChatGPTはあくまでも開発を支援するツールであり、生成されたコードは必ず人間による適切なレビューと検証が必要です。ChatGPTの特性を理解し、適切に活用することで、より効率的で質の高い開発プロセスを実現できます。

今後もChatGPTの機能は進化し続けるため、常に最新の情報をキャッチアップし、プロンプトエンジニアリングのスキルを磨き続けることが重要です。

AIで業務の自動化・効率化をしたい!だけど何から始めていいのかわからない・・・

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