コードおよび自動化のためのプロンプト
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AIをコード関連のタスクに活用するために、開発者である必要はありません。また、もし開発者であれば、AIは日々のワークフローにおいて、オートコンプリートをはるかに超える新たな可能性をもたらします。
本章では、実務で役立つプロンプト手法を3つのグループ向けに解説します。数式や簡単なスクリプトを必要とする非技術系の専門職、ワークフローを加速させたい技術系ユーザー、自分が書いていないコードを理解する必要があるすべての人が対象です。
非技術系ユーザー向け：数式と簡単なスクリプト
コードとの関わりがExcelの数式や時折使うスクリプト程度であれば、AIは特に有用です。これらのタスクは明確な正解があり、AIモデルが得意とする分野だからです。
Excelやスプレッドシートの数式：
Excelの数式を作成してください。[計算または抽出したい内容を平易な言葉で記述]
データの構造は次のとおりです：[列の説明、それぞれの内容、ヘッダーがある行を記述]
数式はセル[セル参照]に入力します。
コード不要のシンプルな自動化：
次のタスクを自動化したい：[手動プロセスをステップごとに説明 — 何がトリガーとなるか、どのようなデータが関与するか、出力はどうあるべきか]
使用ツール：[Excel / Google Sheets / Zapier / Make / Notion / その他]。カスタムコードを書かずに自動化する最も簡単な方法を提案してください。
重要な注意点： どのような数式や自動化の出力も、実際のデータに適用する前に必ずサンプルデータでテストすること。AIが生成した数式は通常正しいですが、特に財務計算やデータ変換を伴う場合は必ず検証してください。
開発者向け：ワークフローの加速
プロとしてコードを書く場合、AIは時間がかかるが複雑ではないワークフローの部分を処理。
説明からコードを生成：
[language]の関数を作成してください。[その関数が何をするかを平易な英語で説明]
Input: [入力内容 — データ型、形式、例]
Output: [期待される出力内容]
Constraints: [パフォーマンス要件、使用・非使用ライブラリ、考慮すべきエッジケース]
主要なステップを説明するコメントを含めてください。
見慣れないコードの説明：
次の [language] コードが何をしているのか、ステップごとに説明してください。問題領域については理解していますが、この特定の構文やライブラリには詳しくありません。
[paste code here]
デバッグ：
次の[language]コードはこのエラーを発生させます： [paste error message]
コードはこちらです：[paste code]
考えられる主な原因を特定し、修正案を提案してください。 複数の原因が考えられる場合は、可能性の高い順に列挙してください。
テストの作成：
次の関数に対して[testing framework]を使用し、ユニットテストを作成してください。 正常系、少なくとも2つの境界値ケース、およびエラーが発生するケースを1つカバーしてください。
[paste function here]
AI生成コードで常に行うべきこと
AIは正しく見えるコードを生成しますが、必ずしも正しいとは限りません。 AI生成コードを本番環境で使用する前に:
- 内容の確認 — 各行の動作を説明できない場合は、デプロイしないこと;
- テストの実施 — サンプル入力や境界値、予期しない値で実行すること;
- セキュリティの確認 — AI生成コードは、特に認証、入力処理、データアクセスで脆弱性を生む可能性あり;
- 依存関係の確認 — AIが提案するライブラリは、古いものや非推奨、未承認の場合がある。
重視すべきはスピードではなく、動作し、安全で保守可能なコードです。
1. 非技術者がAI生成コードを本番環境で使用する際、推奨されない行動はどれですか？
2. 非技術者にとって、AIが特に得意とするタスクはどのようなものですか？
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