はじめに
AIツールの進化により、フリーランスエンジニアの開発スタイルは大きく変わりつつあります。
特に GitHub Copilot と ChatGPT は、コードを書くスピードと品質を劇的に上げてくれる強力なコンビです。
- Copilot：エディタ内でリアルタイムにコード補完してくれるペアプログラマー
- ChatGPT：設計、リファクタリング、ドキュメント作成、エラー解析などの相談役
この記事では、両者をうまく組み合わせて 開発スピードを2倍以上に引き上げるための使い方 を紹介します。
1. GitHub Copilotの特徴と得意分野
1-1. リアルタイムコード補完
- 関数やクラスを途中まで書くと、続きのコードを提案
- コメントを書くと、その意図を理解してコードを生成
- テストコードや定型処理の自動化が得意
# ファイルからJSONを読み込む関数
def load_json(path):
# Copilotが自動的に読み込みコードを提案
1-2. コンテキスト理解力
- 同じファイル内や直前のコードを参照して提案を変える
- 型ヒントやdocstringをつけると、より正確な補完が可能
1-3. シームレスな開発体験
- VS CodeやJetBrains製IDEに統合され、エディタ内で完結できる
- コマンドを書かずとも次のコードを自動提案してくれる
2. ChatGPTの特徴と得意分野
2-1. 設計・仕様策定の相談役
- 「こういうAPIを作りたいが、どの構成がよいか？」
- 「データベース設計を簡単にしたい」など、抽象的な相談に強い
2-2. リファクタリング・コードレビュー
- コードを貼り付けて「もっと効率的に書ける？」と聞ける
- バグの原因を一緒に調査できる
2-3. ドキュメント作成
- READMEやAPI仕様書、関数コメントを自然言語から生成
2-4. ライブラリやフレームワークの使い方学習
- 新しい技術のサンプルコードやベストプラクティスをすぐ教えてくれる
3. 両者を組み合わせると最強な理由
| シーン | Copilotの役割 | ChatGPTの役割 |
|---|---|---|
| 新機能実装の初期設計 | – | 要件整理・設計案の提案 |
| コードを書く | 定型処理・テスト・API呼び出し補完 | 難しいロジックやアルゴリズムの相談 |
| エラー対応 | 一部解決提案 | 詳細な原因分析と修正方法の提案 |
| リファクタリング | 簡単なコード修正提案 | 大規模な構造改善のアドバイス |
| ドキュメント作成 | – | README・docstring生成 |
Copilotは「今書いているコードの延長」を得意とし、ChatGPTは「全体像を理解して最適な解決策を示す」ことが得意です。
両方を併用することで、思考〜実装〜改善までを高速化できます。
4. 実践的な活用法
4-1. 新規プロジェクトの初動をChatGPTで加速
- プロジェクトの概要をChatGPTに伝えて、設計・ディレクトリ構成・必要なライブラリを提案してもらう
- 例： 「FlaskでAPIサーバーを作りたい。ユーザー認証とDB接続が必要。おすすめの構成と依存パッケージを教えて」
→ ChatGPTが FastAPI の選択肢や、SQLAlchemy の設定例を提示してくれます。
4-2. コーディングはCopilotで自動補完
- コメントドリブンで開発するのがおすすめ
# TODO: ユーザーをDBから取得し、存在しなければ404を返す
→ このコメントを書くと、Copilotが関数全体を提案してくれます。
4-3. 複雑なロジックや最適化はChatGPTへ相談
- Copilotが提案するコードが動かない／非効率なときは、ChatGPTにコードを貼り付けてレビューしてもらう
「このコード、O(n^2)になってしまう。もっと効率化できる？」
→ ChatGPTがアルゴリズム改善やデータ構造の提案をしてくれます。
4-4. テストコード生成
- Copilotはdocstringや型ヒントを元にテストコードも補完してくれます
- 複雑なテスト戦略やモック化はChatGPTに相談すると効率的
4-5. デプロイ・CI/CD周りはChatGPTで情報収集
- DockerfileやGitHub Actionsの設定を相談すると、すぐにテンプレートを提示してくれます
- Copilotだけでは情報不足になりがちな、環境構築やインフラ周りの最適化をChatGPTで補う
5. 効率化のためのコツ
5-1. Copilotを活かす書き方
- 関数名や変数名をわかりやすく書く
- コメントを英語で書くと提案の精度が上がりやすい
- docstringをつけるとより正確なコードが出る
5-2. ChatGPTへのプロンプトの工夫
- 背景・目的・制約条件をセットで伝える 「FlaskでAPIを作っている。SQLAlchemyを使ってユーザーを管理している。効率的な更新処理を教えて」
- コードの一部を抜粋して、どこで困っているかを明示する
5-3. セキュリティやライセンスに注意
- Copilotが提案するコードはGPLなどのライセンスが付与されている場合があるため、重要な商用コードはレビュー必須
- ChatGPTも万能ではないため、提示コードを鵜呑みにせずテストを実施する
6. フリーランス案件での活用例
6-1. MVP開発を短納期で
スタートアップの「まず動くプロトタイプが欲しい」という案件では、
- 設計相談→ChatGPT
- コーディング→Copilot
- デプロイ相談→ChatGPT
の流れで、通常1か月かかる開発を2週間で終わらせたケースもあります。
6-2. レガシーコード改善
既存システムをリファクタリングする案件では、
- Copilotで既存コードの意図を補完
- ChatGPTでリファクタリング方針を相談
→ 大量の古いコードを理解するスピードが格段に上がります。
7. 単価アップへの影響
AIツールを活用できるエンジニアは、短納期・高品質な成果物を提供できるため単価交渉に有利です。
- 従来：週5稼働で月60〜70万円
- AI活用：週3〜4稼働でも同等の成果を出せる → 週単価の高い案件が狙いやすい
- 特にスタートアップやPoC案件では、スピードを武器に高単価を実現できます。
まとめ
GitHub Copilot と ChatGPT は、役割が異なるからこそ組み合わせると最強です。
- Copilot：実装のスピードを加速する「エディタ内ペアプロ」
- ChatGPT：設計・最適化・デバッグ・ドキュメントを助ける「知識アシスタント」
効率化のポイントは以下の通りです。
- 設計や要件整理はChatGPTに相談して方向性を決める
- 実装中はCopilotの補完を最大限活用する
- 難所や最適化、デプロイ、テスト戦略はChatGPTで調べる
- コメント・関数名を工夫してCopilotの精度を上げる
AIツールを使いこなせれば、開発スピードを大幅に上げつつ単価アップも狙えるようになります。
今後のフリーランス市場では「AIを活用して成果を最大化できるエンジニア」が確実に評価されるでしょう。
✅ 結論：Copilotで実装を高速化し、ChatGPTで設計・最適化を支援させるのが最も効率的なコーディング術。
