「ChatGPTにコードを作ってもらったけれど、このまま使ってよいか不安」と感じていませんか。
ChatGPTは、コードの読みやすさ、想定外の入力、エラー処理、セキュリティ上の注意を洗い出す補助に使えます。ただし、指摘も修正版も必ず正しいとは限りません。大切なのは、目的と環境を伝える→問題を再現する→指摘を分類する→小さく直す→テストするの順に進めることです。
コードを一から作る段階なら、先にChatGPTでプログラミングする方法を確認してください。
コードレビューとは
コードレビューは、作成したプログラムを別の視点で読み、バグ、危険な処理、読みづらさ、要件とのずれを見つける作業です。ChatGPTへ依頼するときも、「正しいですか」だけではなく確認範囲を分けます。
| 観点 | 確認すること | 初心者向けの例 |
|---|---|---|
| 動作 | 要件どおりに結果が出るか | 空欄や0でも動くか |
| 安全性 | 危険な入力や情報漏えいがないか | パスワードを表示していないか |
| 保守性 | 後から読み直せるか | 変数名と処理が一致するか |
| 影響範囲 | 修正で別機能が壊れないか | 呼び出し元も変える必要があるか |
| 検証 | 指摘を確かめる方法があるか | 再現手順とテスト例があるか |
OpenAIの案内でも、AIのコードレビューは人の最終判断を置き換えるものではなく、出荷前の追加確認として使う考え方が示されています。
送る前に用意する4点
1. コードの目的
「フォームの入力を受け取り、合計金額を表示する」のように、期待する動作を一文で書きます。目的が曖昧だと、動いている処理まで別物へ書き換えられることがあります。
2. 実行環境
言語、バージョン、OS、フレームワーク、ブラウザなど、分かる範囲を添えます。分からない項目は「不明」と明記し、推測で決めさせません。
3. 起きている問題と再現手順
エラーメッセージ、入力した値、期待した結果、実際の結果を分けます。秘密鍵、APIキー、パスワード、顧客情報、社外秘のURLは削除してください。
4. 今回見てほしい範囲
「まず実行時エラーだけ」「安全性を優先」「構造の大幅変更はしない」のように範囲を絞ります。全体を一度に直すより、変更理由を理解しやすくなります。
ChatGPTでコードレビューする5ステップ

1. 元の状態を保存する
修正前のファイルをコピーするか、Gitを使っている場合は変更前の状態を確認します。戻せる状態がないまま修正を重ねると、どこで壊れたか分からなくなります。
2. 目的・環境・症状とコードを渡す
コードだけでなく、期待する動作と実際の症状を添えます。長いプロジェクトは関連ファイルだけに絞り、どのファイルのどの部分かを説明します。
3. 指摘を4項目で返してもらう
指摘は「重大度・根拠・確認方法・最小修正」に分けます。根拠や再現方法がない断定は、すぐ反映せず「要確認」にします。
4. 一つずつ最小修正する
重大度が高く、再現できた問題から一つずつ直します。全ファイルの書き換えではなく、変更箇所と理由を先に示してもらいます。
5. テストし、人が差分を確認する
正常な入力だけでなく、空欄、上限、誤った形式も試します。最後に元のコードとの差分を読み、意図していない削除や新しい外部通信がないか確認します。
そのまま使える基本プロンプト
あなたはコードレビューの補助者です。
次の情報とコードだけを使って確認してください。
目的:(ここに期待する動作を書く)
実行環境:(言語・バージョン・OSなどを書く)
問題:(期待した結果と実際の結果を書く)
再現手順:(ここに操作手順を書く)
優先する観点:(動作・安全性・読みやすさなどを書く)
変更したくない部分:(ここに範囲を書く)
コード:(秘密情報を削除して貼り付ける)
指摘を次の表で返してください。
1. 重大度(高・中・低)
2. 問題箇所
3. 根拠
4. 確認方法
5. 最小の修正案
分からない前提は推測で補わず「要確認」としてください。
コード全体を書き換える前に、変更箇所と理由を説明してください。
続けて、次のように依頼します。
重大度が高く、こちらで再現できた問題を一つだけ修正してください。
変更前と変更後の差分、影響する可能性がある箇所、確認用のテスト例を示してください。
指摘の読み方
| 分類 | 対応 | 判断の目安 |
|---|---|---|
| 高 | 利用・公開前に確認 | 情報漏えい、データ破損、主要機能停止 |
| 中 | 再現して順に修正 | 特定条件の誤動作、エラー処理不足 |
| 低 | 目的と工数で判断 | 名前、コメント、重複処理の整理 |
| 要確認 | 情報を追加する | 環境や要件が不足し断定できない |
重大度はAIの表現だけで決めません。実際に再現するか、利用者への影響、元に戻せるかを人が確認します。

よくある失敗と直し方
コードだけを貼り付ける
目的がないと「好みの書き換え」が増えます。期待する動作、症状、見てほしい範囲を先に書いてください。
AIの修正版を丸ごと置き換える
問題と無関係な部分まで変わると、別の不具合が入り込みます。一つの問題に対する最小差分を求めます。
エラーが消えたら完了にする
表示されないだけで、データや他の機能が壊れている可能性があります。正常・異常・境界値のテストを分けます。
秘密情報を貼る
APIキーや個人情報を伏せ字にし、必要なら変数名とダミー値へ置き換えます。ChatGPTを安全に使う注意点も確認してください。
ChatGPTとCodexの操作を混同する
短いコードを会話内で確認する方法と、リポジトリの差分を扱うCodexのレビュー機能は別です。ChatGPTのコードブロックではコピー、編集、対応する内容のプレビューや実行が利用できますが、利用可能な操作はプラン・端末・設定で異なります。プロジェクト全体の変更では、対象ブランチやファイル、レビュー基準を明示し、最終判断は人が行います。
Webページの表示まで確認したい場合は、ChatGPTでWebサイトを作る方法も参考になります。
公開・共有前チェックリスト
- 元のコードへ戻せる
- 目的、環境、期待値、実際の結果を説明できる
- 秘密情報と個人情報を削除した
- 指摘に根拠と確認方法がある
- 再現できた問題だけを優先した
- 修正を一つずつ反映した
- 正常値、異常値、境界値をテストした
- 元との差分を人が読んだ
- 不要な外部通信、ライブラリ、権限追加がない
まとめ
ChatGPTのコードレビューは、見落としを探し、確認項目を整理する補助として役立ちます。しかし、自然な説明や動くように見える修正版が、安全性まで保証するわけではありません。
目的と環境を伝え、問題を再現し、重大度・根拠・確認方法・最小修正で指摘を整理し、一つずつテストする。 この流れなら、初心者でも修正理由を見失わずに確認できます。
参考:OpenAI「コードレビュー」、OpenAI「ChatGPTでのライティングブロックとコードブロックの使用」、OpenAI「Introducing upgrades to Codex」


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