AIコーディング入門｜非エンジニアでも始められるコード生成AIの使い方

AIコーディングとは？（コード生成AIの概要）

AIコーディングは、目的と条件を日本語で指定してコードの叩き台を作り、検証と修正を反復して完成度を上げる進め方です。

AIコーディングは、自然言語（日本語）で目的や条件を伝え、コードの叩き台・修正案・テスト観点などを生成してもらう開発スタイルです。「ゼロから書く」よりも、仕様を言語化して、反復で精度を上げることに強みがあります。

• 従来のプログラミング: 文法と設計を理解し、手で実装を進める
• AIコーディング: 目的・前提・出力形式を言語で固定し、AIに叩き台を作らせて検証/改善する

まずはChatGPT・Claude初心者ガイドで「質問の型」を押さえておくと、コード生成も安定しやすくなります。

代表的なAIコーディングツール（ChatGPT/Claude/Copilot/Cursor/Windsurf/Replit）

初心者はまず「チャット型」で理解と方針を固め、次に「エディタ統合」で速度を上げる順序が取り組みやすいです。

各ツールの機能やプランは変わるため、必要に応じて公式情報も確認してください。

非エンジニアがAIコーディングで実現できること

非エンジニアは「影響範囲が小さく、成果が見えやすい作業」をAIで自動化すると、学びが実務につながりやすいです。

ポイントは「影響範囲が小さく、成果が見えやすい作業」から始めることです。最初に作るテーマ選びは、生成AI学習ロードマップの学習フェーズ設計とも相性がよいです。

取り組みの目的が「仕事の成果」や「キャリアの選択肢拡大」に繋がるか不安な方は、キャリアチェンジ事例集も参考になります。

AIコーディングの始め方5ステップ

5ステップで「小さく作る→動かす→テスト/レビューで固定」を回すと、最短で実務に乗ります。

初心者がつまずきやすいのは「最初から大きく作る」「ツールを先に固定する」「レビューなしで本番に当てる」です。以下の順序で、検証しながら段階的に広げましょう。

すぐ試せるプロンプト例（Python / Excel VBA / GAS / HTML）

プロンプトは「目的/前提/要件/出力形式」を先に固定すると、コードのブレが減ります。

仕事向けのテンプレはプロンプトテンプレート集も合わせて使うと再現性が上がります。

あなたはPythonの実務アシスタントです。
目的: CSVを読み込み、指定列の空行を除外し、重複を削除して保存したい。
入力: input.csv（カンマ区切り、UTF-8）
要件:
- 例として「email」列が空の行を除外
- 「email」列で重複削除（先頭を残す）
- 出力: output.csv
- 初心者でも実行できるように、手順（インストール/実行コマンド）も書いて
出力形式:
1) 手順
2) 完成コード（1ファイル）
3) よくあるエラーと対処

あなたはExcel VBAのアシスタントです。
目的: シート「一覧」のA列にある値をキーに、重複行を削除したい。
前提:
- 1行目はヘッダー
- データはA列〜H列
要件:
- A列が同じ行は最初の1行だけ残す
- 処理前に「元データ」シートへバックアップを作成
出力:
- VBAコード（標準モジュールに貼るだけで動く）
- 実行手順（マクロ有効化、実行方法）

あなたはGoogle Apps Script（GAS）のアシスタントです。
目的: Gmailの「未読」メールを検索し、件名・送信者・日時をスプレッドシートに追記したい。
要件:
- スプレッドシートの1行目にヘッダー（Subject, From, Date）
- 同じメールを二重で記録しない（messageIdで判定）
- 10件だけ取得
出力:
1) 完成コード（Apps Script）
2) セットアップ手順（権限付与、実行方法）

あなたはWeb制作アシスタントです。
目的: 1ページ完結のシンプルなLPを作りたい（HTML/CSSのみ）。
要件:
- ヒーロー（見出し/説明/CTAボタン）
- 特徴3つ（カード表示）
- よくある質問（アコーディオン風の見た目、JSなしでOK）
- スマホでも読みやすい余白と文字サイズ
出力:
- index.html（CSSは<style>内でOK）
- コピペでそのまま表示できる形

AIコーディングの限界と注意点（セキュリティ、レビュー）

生成コードはそのまま本番に入れず、機密/レビュー/権利の3点をルール化してから使うのが安全です。

AIは便利ですが「正しさ」を保証してくれるわけではありません。特に実務では、セキュリティと品質の観点を先に決めておくと事故を防げます。

• 機密情報: 顧客情報・社内情報・APIキーなどはプロンプトに入れない。必要なら匿名化/ダミーデータで検証する
• レビュー: 生成コードは必ず動作確認し、例外処理・入力チェック・ログ出力などの安全策を追加する
• 権利・ライセンス: 外部コードのコピペや依存ライブラリの利用条件を確認し、社外公開物は特に注意する

よくある質問（FAQ）

Q. AIコーディングはプログラミング未経験でも始められますか？

A. はい。まずは環境構築なしで使えるチャット型AI（ChatGPT/Claudeなど）で、短いスクリプトやHTMLの生成から試すのが始めやすいです。最初は「小さな自動化」を作り、動作確認と改善を繰り返すと習得が早くなります。

Q. ChatGPTとGitHub Copilot（Cursor/Windsurf等）の違いは何ですか？

A. ChatGPT/Claudeは「目的や仕様を文章で相談しながら」コードや手順を作りやすい一方、CopilotやCursor/Windsurfは「エディタ上で書きながら」補完・修正を高速化するのが得意です。初心者はまずチャットで理解を固め、慣れたらエディタ統合へ移行すると迷いにくくなります。

Q. どの言語から始めるのがよいですか？

A. 目的次第ですが、業務自動化ならPython、社内の表計算中心ならGAS（Google Apps Script）やExcel VBA、Webサイト作成ならHTML/CSSから始めると成果が出やすいです。最初は「必要なこと」を先に決め、言語は後から選ぶほうが失敗しづらいです。

Q. 生成されたコードはそのまま使っても大丈夫ですか？

A. そのまま利用せず、必ず動作確認とレビューを行うのが基本です。特に個人情報・顧客データ・社内機密に触れる処理や、外部公開するWebページは、安全性と権利面の確認を含めて人が最終判断してください。

Q. エラーが出たときはAIにどう聞けばよいですか？

A. エラーメッセージ全文、実行環境（OS/言語バージョン）、入力データ例、期待する結果をセットで伝えると解決が早くなります。また、すぐに丸投げせず「原因候補を3つ挙げて」「最小再現コードを作って」など、切り分けを依頼すると再発防止につながります。

Q. 社内で使う場合の注意点はありますか？

A. 社内のAI利用ルール（入力禁止情報、ログ保存、利用ツールの許可範囲）を先に確認してください。プロンプトに顧客情報や機密情報を含めない設計にし、必要なら匿名化・ダミーデータで検証してから実データに適用するのが安全です。