つづき。
はじめに
雑学動画自動生成ツールを自作し、改良を重ねていく中で、ChatGPTに設計やコーディングを任せてみた結果、得られた知見のお話です。
試したこと
自作した雑学動画自動生成ツールで機能追加する際、新機能の設計やコーディングを任せてみました。
PythonのDjangoフレームワークで管理画面をカスタマイズして開発しているので、そのコードを共有する等して任せました。
試した結果
試した結果、想定していた機能を開発することができましたが、想定以上に労力が必要でした。
実際に発生した問題
- 勝手な憶測で存在しないモデルフィールドや列挙型を使い始める。
- 無駄なエラーチェックを実装するように提案してくる。
- 例：存在しないモデルフィールドの存在チェックなど。
- 古い情報をもとにした実装を提案してくる。
- 似たような処理を色々な場所に散乱させる。
- これは、コードの規模が大きいと処理の関連性が把握できなくなるからかも？
- 上記を注意しても、改善しない（メモリに記憶させてもダメ）。
- これは、正しい情報を持っていないからかも？
- 教えれば直してくれる。
- チャット内の文脈を考慮してくれない場合がある（使用モデルやモードによる？メモリに記憶させてもダメ）。
- 例：直前で渡したコードの情報をふまえてくれないなど。
感じたこと
- 伝えた要件をいい具合に調整して、最適したコードを返してくれるような、そんな便利なツールではなさそう。
- 規模のあるコードは、全体像を把握できなさそう。
- 全体的な設計は自分で行い、小さい規模のコードを提案してもらうような使い方が良いのかもしれない。
- 保守を考えると、任せられない。
- 使ったことのない技術を使うとき、コードを提案してもらうと実装の雰囲気が分かるので良いかもしれない。
- とりあえず動けばいいコードなら、十分かもしれない。
- ChatGPTへの指示（プロンプト）を細かくすれば、もっと品質の高いコードを提案してくれる可能性はありそう。
- 情報の整理やコードの整形は優秀かも。
今後のこと
- 大前提、鵜呑みにしないこと（自分で情報の裏取りをすること）。
- 設計時、相談役として使う。
- 実装時、コードは提案してもらいつつも、そのまま使うことは避ける。
- テスト時、ダブルチェッカーとして使う。
おわりに
かなりざっくりとですが、数ヶ月ほど ChatGPT で Python コーディングを試してみた感想でした。
保守をする予定がなく、とりあえず動けばいいような使い捨てコードが欲しい場合は、かなり使えそうです。
ただ、人力で保守をして長く使い続けるコードを書く場合は、ちゃんと自分の頭を使って考えて判断した方が、長い目を見て効率的かもしれないと思いました。
ということで、次は、ChatGPT以外のAIコーディングツールを試しに使っていこうと思います。
次は「Claude Code」を本格的に使ってみようと思います。
今回の記事も、同じように副業に悩んでいる人、手探りで取り組んでいる人にとって、何かの参考になれば嬉しいです。
これからも記録を続けていく予定なので、よければフォローしてもらえると嬉しいです。
つづき。
