ChatGPTでPythonコードを書く方法｜初心者向けの使い方と実例5選

2026年10月26日 最終更新日時 : 2026年10月26日 kaita0316

「Pythonを勉強しているけれど、コードの書き方が分からない」
「エラーが出たとき、何が原因なのか分からない」
「毎回手作業で行っている仕事を自動化したい」

このようなときに役立つのがChatGPTです。

ChatGPTを使えば、やりたいことを日本語で説明してPythonコードを作成したり、エラーの原因を調べたり、既存のプログラムを改善したりできます。

ただし、生成されたコードが必ず正しく動くとは限りません。実行環境や入力データによっては、修正が必要になることもあります。

この記事では、ChatGPTでPythonコードを書く基本的な方法から、実際に試せるコード例、エラーの直し方まで初心者向けに解説します。

ChatGPTを使うとPython学習はどう変わる？

通常、プログラムを書くときは、文法を調べ、コードを書き、実行して、エラーが出たら原因を調べるという流れを繰り返します。

ChatGPTを活用すると、この途中で分からないことを質問しながら進められます。

例えば、次のような使い方ができます。

  • 日本語で説明した処理をPythonコードにする
  • コードの意味を一行ずつ説明してもらう
  • エラーメッセージから原因の候補を探す
  • 既存コードを読みやすく修正する
  • 繰り返し作業を自動化する方法を考える

特に初心者にとって便利なのは、コードを出してもらうだけでなく、なぜそのコードになるのかを質問できることです。

コードをそのままコピーするだけでは、少し条件が変わったときに対応できないことがあります。説明も一緒に確認しながら学習するのがおすすめです。

ChatGPTでPythonコードを作成する基本手順

1. やりたいことを日本語で説明する

最初から専門用語を使う必要はありません。

例えば、「リストの中にある数字を全部足して、合計を表示したい」と説明するだけでも、コードを作成してもらえます。

2. 実行できるコードを提示してもらう

初心者の場合は、コードの一部だけではなく、最初から最後まで実行できる形で依頼すると分かりやすくなります。

3. 自分の環境で実行する

Pythonがインストールされたパソコンや、利用可能なPython実行環境でコードを実行します。

ChatGPTの回答にコードが表示されただけでは、あなたのパソコン上で実行されたことにはなりません。

4. エラーが出たら、内容を伝えて修正する

エラーが発生した場合は、エラーメッセージと実行したコードをChatGPTに伝えます。

ただし、修正後のコードも必ず実行して、期待した結果になるか確認してください。

ChatGPTでPythonを使う実例5選

ここからは、初心者が試しやすい実例を紹介します。

実例1：数字の合計と平均を計算する

最初は、簡単な計算から試してみましょう。

ChatGPTへの指示例

「Python初心者向けに、リストに入った数字の合計と平均を計算するコードを作ってください。コード全体と、一行ずつの説明をお願いします。」

Pythonコード

numbers = [10, 20, 30, 40, 50]

total = sum(numbers)
average = total / len(numbers)

print("合計:", total)
print("平均:", average)

実行結果：

合計: 150
平均: 30.0

この例では、sum()で数字の合計を計算し、len()でリストに含まれる数字の個数を取得しています。

平均は、合計を個数で割って求めます。

なお、リストが空の場合はゼロで割ることになるため、実際のプログラムでは空データへの対応も必要です。

実例2：ファイルの中身を読み込む

Pythonでは、テキストファイルを読み込んで内容を処理することもできます。

例えば、memo.txtというファイルを読み込む場合は、次のように書けます。

from pathlib import Path

file_path = Path("memo.txt")

if file_path.exists():
    text = file_path.read_text(encoding="utf-8")
    print(text)
else:
    print("ファイルが見つかりません")

このコードは、実行時の作業ディレクトリにmemo.txtが存在するか確認し、あればUTF-8で読み込みます。

ファイルが見つからない場合は、エラーメッセージの代わりに案内を表示します。

試すときのポイント： Pythonのコードと同じフォルダにmemo.txtを用意し、好きな文章を書き込んで実行してみましょう。文字コードやファイルの場所が違う場合は、調整が必要になることがあります。

実例3：複数のファイル名を一覧表示する

フォルダにどのようなファイルがあるのかを確認したい場合にも、Pythonが役立ちます。

ChatGPTへの指示例

「指定したフォルダにあるファイル名を一覧表示するPythonコードを作ってください。フォルダが存在しない場合の処理も追加してください。」

Pythonコード

from pathlib import Path

folder = Path("data")

if folder.is_dir():
    for file_path in folder.iterdir():
        if file_path.is_file():
            print(file_path.name)
else:
    print("フォルダが見つかりません")

この例では、dataというフォルダにあるファイルの名前を表示します。

Path("data")の部分を変更すれば、対象のフォルダを指定できます。絶対パスを使う場合は、Windowsのパスの書き方にも注意しましょう。

このようなコードは、ファイル整理やデータ処理の最初の一歩になります。

実例4：CSVファイルを読み込んで集計する

仕事では、CSV形式のデータを扱うことがあります。

例えば、売上データを読み込み、金額の合計を計算したい場合です。

ChatGPTへの指示例

「Pythonのpandasを使ってCSVファイルを読み込み、売上金額の合計を計算するコードを作ってください。必要なライブラリの説明と、実行方法も教えてください。」

Pythonコード

import pandas as pd

df = pd.read_csv("sales.csv")

print(df.head())

total = df["売上"].sum()

print("売上合計:", total)

このコードでは、sales.csvに「売上」という列が存在することを前提にしています。

実際のCSVファイルで列名が異なる場合は、df["売上"]の部分を実際の列名に合わせて変更します。

また、CSVの文字コードや数値の形式によっては、読み込み方法を調整する必要があります。

実例5：エラーの原因を調べて修正する

Python初心者がつまずきやすいのがエラーです。

例えば、次のコードを実行したとします。

numbers = [10, 20, 30]

print(number[0])

このコードでは、リストをnumbersという名前で定義しているのに、numberという別の名前を使っています。

そのため、NameErrorが発生します。

正しくは次のとおりです。

numbers = [10, 20, 30]

print(numbers[0])

実行結果：

10

このように、変数名の違いがエラーの原因になることがあります。

実際にエラーが出たときは、次の情報をChatGPTに伝えてみましょう。

  • 実行したコード
  • エラーメッセージ全文
  • 期待していた結果
  • Pythonのバージョンや実行環境

エラー修正用プロンプト

「以下のPythonコードでエラーが発生しました。エラーの原因を初心者向けに説明し、最小限の修正で動くコードを提示してください。修正した箇所と理由も説明してください。原因が特定できない場合は、断定せず追加で必要な情報を教えてください。」

【コードとエラーメッセージを貼り付ける】

エラーの説明を読むだけでなく、修正したコードを実際に実行することが重要です。

うまく動かないときに試したい指示の工夫

ChatGPTが作ったコードがうまく動かない場合、単に「動きません」と伝えるだけでは、原因を特定できないことがあります。

例えば、次のように伝える情報を増やしてみましょう。

情報が少ない指示

このPythonコードを直してください。

改善した指示

WindowsのPython 3.12で実行しています。以下のコードを実行すると、指定したファイルが見つからないというエラーが出ます。

実行したコード、エラーメッセージ、ファイルの保存場所をもとに、考えられる原因を順番に説明してください。修正する場合は、コード全体を提示してください。

【コード】

【エラー全文】

【ファイルの保存場所】

このように、環境やエラーの情報を具体的に伝えると、原因を絞り込みやすくなります。

もちろん、毎回必ず一度で解決するわけではありません。必要に応じて、追加の情報を伝えながら調べていきましょう。

ChatGPTでPythonを学ぶときの注意点

1. コードを理解せずに実行しない

生成されたコードには、ファイルを削除したり、データを書き換えたり、外部と通信したりする処理が含まれる可能性があります。

特に、ファイル操作やシステム設定に関わるコードは、内容を理解してから実行してください。

2. 個人情報や機密情報を入力しない

仕事で使うデータには、顧客情報や社内の未公開情報が含まれている場合があります。

会社のルールを確認し、許可されていないデータをChatGPTに入力しないようにしましょう。

3. テストデータで動作を確認する

いきなり本番データを使うのではなく、少量のテストデータで動作を確認しましょう。

期待する結果と実際の結果を比較すると、間違いに気づきやすくなります。

4. 公式ドキュメントも確認する

Pythonの基本的な仕様については、Python公式ドキュメントも参考になります。

ChatGPTの説明と公式ドキュメントを組み合わせて学習すると、理解を深めやすくなります。

まとめ：ChatGPTをPython学習の相棒にしよう

ChatGPTを使えば、Pythonコードの作成、エラーの原因調査、コードの説明、データ処理の方法などを相談できます。

まずは、数字の計算やテキストファイルの読み込みなど、小さなプログラムから試してみましょう。

慣れてきたら、CSVの集計や日々の繰り返し作業の自動化にも挑戦できます。

大切なのは、生成されたコードをそのまま使うのではなく、内容を理解し、実際に動かして、結果を確認することです。

ChatGPTをうまく活用して、Pythonを学びながら少しずつできることを増やしていきましょう。

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