ChatGPTをSEの業務で使う方法【実務で試した10のユースケース】

「ChatGPTを活用しよう」とよく言われるが、実際に業務で使えているエンジニアはまだ少ない印象だ。

「使ってみたけど精度が微妙で諦めた」「何に使えばいいかわからない」という声をよく聞く。

この記事では、現役SEが実務で試して実際に効果があったユースケース10個を紹介する。使えなかったもの・注意が必要なものについても正直に書く。

ChatGPTをSE業務で使う前提

まず押さえておくべきことがある。

• 社内情報・個人情報は入力しない：プロンプトに書いた内容はOpenAIのサーバーに送られる。機密情報・顧客データは絶対に入力しない
• 出力はそのまま使わない：コードも文章も、必ず自分でレビューして使う
• 「間違う」前提で使う：AIは自信満々に間違える。ファクトチェックは自分でやる

これを踏まえた上で、使い方を紹介する。

ユースケース1：コードのデバッグ補助

効果：◎ 特に有用

エラーメッセージとコードをそのまま貼り付けて「このエラーの原因と対処法を教えて」と聞くだけで、大抵は原因を特定してくれる。

# プロンプト例
以下のPythonコードで次のエラーが出ています。原因と修正方法を教えてください。

エラー：AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'split'

コード：
[コードをここに貼る]

Stack Overflowで検索するより速いケースが多い。ただし、社内の固有ロジックが絡む複雑なバグには精度が落ちる。

ユースケース2：コードの解説

効果：◎

レガシーコードや他人が書いたコードの意味を聞くのに使える。

# プロンプト例
以下のSQLクエリが何をしているか、初心者にも分かるよう説明してください。

[SQLをここに貼る]

コードレビューの準備や、引き継ぎを受けたコードを読み解く作業で重宝する。

ユースケース3：テストコードの自動生成

効果：○

関数を渡して「ユニットテストを書いて」と頼むと、ベースになるテストコードを生成してくれる。

# プロンプト例
以下のPython関数に対して、pytestを使ったユニットテストを書いてください。
正常系・異常系・境界値を含めてください。

[関数コードをここに貼る]

生成されたテストはそのまま使えることもあるが、ビジネスロジックのエッジケースは自分で追加する必要がある。

ユースケース4：コードリファクタリングの提案

効果：○

「このコードをより読みやすく書き直して」と頼むと、変数名の改善・関数分割・不要な処理の削除などを提案してくれる。

レビュー前の自己チェックとして使うと、コードの品質を上げやすい。

ユースケース5：正規表現の生成

効果：◎ 特に有用

正規表現はいつも書くたびに調べてしまう。ChatGPTなら「〇〇にマッチする正規表現を書いて」と自然言語で頼めるため、書き方を調べる時間が大幅に減る。

# プロンプト例
日本の郵便番号（123-4567または1234567の形式）にマッチする
Pythonの正規表現を書いてください。

ただし、生成された正規表現は必ずテストして動作確認すること。

ユースケース6：技術ドキュメントの下書き作成

効果：◎

仕様書・設計書・READMEの下書きを作るのに使える。項目と概要を伝えると、構成を考えてMarkdown形式で出力してくれる。

# プロンプト例
以下の情報をもとに、GitHub READMEの下書きをMarkdown形式で書いてください。

- プロジェクト名：○○
- 概要：△△
- 使用技術：□□
- セットアップ手順：（ここに箇条書き）

下書きを自分で修正する前提なら、ゼロから書くより格段に速い。

ユースケース7：メール・報告書の文章校正

効果：○

書いた文章を「ビジネスメールとして自然な表現に直して」と頼むと、語尾や敬語を整えてくれる。

特に英語メールの校正に使えている。日本語で書いた内容を渡して「英語のビジネスメールに翻訳して」と頼むと、自分で書くより自然な英語になることが多い。

ユースケース8：SQL・クエリのチューニング案

効果：△

遅いSQLクエリを渡して「インデックスの候補を教えて」「なぜ遅いか分析して」と頼むことができる。

ただし、テーブル定義や実際のデータ量・分布を正確に把握していないため、提案はあくまで参考程度。EXPLAINの結果と組み合わせて使うのが正しい使い方。

ユースケース9：技術選定の比較表を作る

効果：○

「〇〇と△△の比較表を作って」と頼むと、特徴・メリット・デメリットを整理したMarkdown表を作ってくれる。

会議やドキュメントの叩き台として使いやすい。最新情報は学習データのカットオフ以降の変化が反映されないため、公式ドキュメントで補完する。

ユースケース10：学習・勉強のQ&A

効果：◎

新しい技術・フレームワーク・概念を学ぶときに、「〇〇をエンジニア歴3年の人向けに説明して」のように対象レベルを指定して質問できる。

書籍やドキュメントよりも対話形式で疑問を解消できるため、学習効率が上がった。「さらに詳しく教えて」「具体例を出して」と続けて聞けるのが強み。

使ってみて「微妙だった」もの

正直に書いておく。

まとめ：SEがChatGPTを使うコツ

1. 「調べる」コストを下げる用途に特化する：デバッグ・正規表現・ドキュメント下書きなど
2. 出力を鵜呑みにしない：必ずレビューして使う
3. 機密情報は入力しない：会社のルールを必ず確認する
4. 繰り返し使って精度を体感する：使い慣れると「これは聞ける・これは無理」の判断が速くなる

ChatGPTは「なんでもできる魔法」ではなく、「特定の作業を速くするアシスタント」だ。その認識で使えば、確実に業務効率は上がる。