数年前まで、「コーダーの仕事はAIに奪われる」と言われていました。
しかし2025年の今、現実は逆です。AIをうまく使えるコーダーこそが、圧倒的に成果を出しているのです。

AIは魔法ではありません。
ChatGPTのようなAIは「質問の仕方」と「意図の伝え方」によって精度が大きく変わります。

つまり、AIを扱うにはコーディングの基礎知識と、構造的な思考力が不可欠。
AIと協働できるコーダーこそが、最も生産性の高い人材になっているのです。

ここからは、筆者（現役Webコーダー）が実際にChatGPTを使っている4つのパターンを紹介します。

JavaScript・jQueryのたたき台を生成する

もっとも日常的に活用しているのが、ちょっとした動作を実現するためのスクリプト生成です。

たとえば、

• タブ切り替えアニメーション

• スクロール時のフェードイン

• 特定カテゴリーだけにクラス（active）を付与するPHP出力

などの、細かいUI演出や条件付き処理です。

ChatGPTに投げるプロンプト例

「WordPressでカテゴリごとに出力されるリストで、現在のカテゴリはactiveクラスをつけたい。PHPで実装例を出して。」

ChatGPTはすぐに、シンプルなPHPのサンプルを提示してくれます。
そのままでは完璧でなくても、「こういう構成で組めばいい」という出発点が手に入ります。

コーダーは、そこから最適化・軽量化・命名規則調整を加えて本番用コードに仕上げます。
つまり、AIは「初動の助走」を作る存在です。

PHPコードをAIでリファクタリングする

次に使うのが、自分が書いたコードの見直し（リファクタリング）。
ChatGPTに自分のPHPコードを貼り付けて、こう伝えます。

「このコードをより安全で読みやすく書き直して。WPの標準関数に沿って。」

すると、AIは

• 不要なグローバル変数の削除

• esc_html() や wp_kses_post() の適切な利用

• ネスト構造の整理

• 条件式の簡潔化

など、具体的で再利用しやすいコードにリライトしてくれます。

AIの提案をそのまま採用することはありません。
ただし、「この考え方はいいな」「ここを修正すれば完璧になる」といった第三者の視点を短時間で得られるのが最大の利点です。

AIを「レビューア」として使うことで、スピードと品質を両立できます。

複雑な仕様の要件定義を一緒に考える

案件によっては、「どう実装するか以前に、仕様が複雑すぎて整理が必要」なケースもあります。

たとえば、

• 投稿タイプとタクソノミーを組み合わせた条件出力

• ACFやSCFでの階層データ管理

• 管理画面からの更新をどう効率化するか
  といった、構造設計の段階です。

このときChatGPTに「こんな仕様を考えているけど、最適なデータ構造は？」と聞くと、
まるで技術設計の相棒のように提案を出してくれます。

また、要件を箇条書きで渡すと、

• ER図風の構造説明

• WPクエリ例

• 条件分岐のサンプル
  までセットで示してくれることも。

「コードを書かせる」ではなく、「考える土台をAIに出させる」という使い方が、現場では非常に有効です。

わからないことを『調べる』より『相談する』

従来、コーダーはエラーや不明点があると、Stack OverflowやQiitaで検索していました。
しかし今は違います。ChatGPTに直接こう尋ねます。

「この関数がnullになるのはどんなケース？」
「WP_Queryでmeta_queryをネストしたいけど、パフォーマンスはどう？」

AIは、検索よりも速く、背景知識も交えて答えてくれます。
もちろん、回答が100%正しいとは限りません。
でも、自分の理解を整理するための「思考パートナー」としては非常に優秀です。

この結果、問題発見から解決までのスピードが圧倒的に短縮されました。

AIを使えるコーダーの強みは、「早さ」だけではありません。
以下の3点が大きな差を生んでいます。

思考の幅が広がる

AIに質問を投げる過程で、自分でも整理しきれていなかった要素が明確になります。
つまり、AIに説明すること自体が設計トレーニングになるのです。

コードの品質が底上げされる

AIが常に最新のベストプラクティスを提示するため、
「自分の癖」を修正しながら品質を高めることができます。

特に、WordPressやShopify、GSAPなどのライブラリでは、
古い記法を自然にアップデートしてくれるのがありがたい点です。

思考の“壁打ち”ができる

ChatGPTは、エンジニアの愚痴も、悩みも受け止めてくれる相棒のような存在です。
「この仕様で詰んだ」「別案ある？」──
そんな相談ができるのも、人間のメンターにはないAIの強み。

孤独な個人開発でも、常に壁打ち相手がいる安心感があります。

AIを活用できるコーダーは、「自分の仕事をAIに任せる」のではなく、
「AIを通してクライアントの目的を最短で実現する」ことに長けています。

たとえば、

• 複雑な要件をAIと整理 → 提案スピードが速い

• コードレビューをAIに補助させる → 品質を担保

• バグ検証の自動化ツールを組み合わせる → リリースが迅速

つまり、AIを扱えるコーダーは納期にも、品質にも、対応力にも強い。

「AIを活用できるかどうか」は、
いまやコーダー選びの基準のひとつになりつつあります。

AIは「人間の代わり」ではなく、「人間の可能性を広げるツール」です。
ChatGPTを使うコーダーは、単なる“コード職人”ではありません。
要件定義から設計、提案、改善まで、クライアントと並走できる存在です。

あなたがWeb制作を依頼するときは、
「どのAIを使っているか」ではなく、
「AIをどう使いこなしているか」を見るのがポイントです。

AIを活用できるコーダーに依頼することで、
あなたのプロジェクトはより速く、より確実に前進します。

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