コード生成AIとは？仕組みと業務で使う前の社内ルールを解説

コード生成AIとは、大規模言語モデルなどのAIが、日本語などの指示やコードの書きかけから、プログラムのコードを自動で作る技術やツールのことです。人が「こういう処理をしたい」と伝えると、AIが学習したパターンをもとに、続きや関数全体を提案します。ただし、AIが出したコードは正しいとは限らず、バグや脆弱性が混ざることもあるため、人が読んで確かめる前提で使います。本記事では、IBM・AWS・Google Cloudの公式の解説をもとに、定義、仕組み、できること、無料で使うときの注意を整理し、会社で使う前に決めておきたい社内ルールを、総務省・経済産業省のAI事業者ガイドライン、個人情報保護委員会、文化庁の資料にもとづいてまとめます。ツールの選び方と具体的な手順は別の記事に任せ、本記事は「何で、どう動き、会社ではどう扱うか」に絞ります。内容は2026年10月21日時点です。

目次

開く

閉じる

1. コード生成AIとは｜定義と、ローコード・ノーコードとの違い
2. コード生成AIの仕組み｜学習・指示・予測・確認の4段階
3. コード生成AIでできること・向かないこと｜人に残る役割
4. 無料で使えるコード生成AIはあるか｜個人の無料と、会社の業務利用は別
5. 業務でコード生成AIを使う前に決める社内ルール｜7つの項目
6. ルールを決めたあとが本番｜周知・教材化・理解度の確認
7. コード生成AIのルールを社内に広げるときの教育サービス3つの違い
8. よくある質問(FAQ)
9. まとめ｜コード生成AIを会社で使う前に押さえたい6つのこと
10. 参考文献

コード生成AIとは｜定義と、ローコード・ノーコードとの違い

コード生成AIとは、大規模言語モデルなどのAIが、自然言語の指示やコードの断片から、プログラムのコードを自動で作る技術やツールのことです。

IBMの解説「AIコード生成とは」は、人工知能(通常は大規模言語モデル)を使って、自然言語による指示や部分的なコードスニペットからコンピューターコードを自動的に生成することと説明しています。リアルタイムでコードを提案したり、ソースコードを自動補完したりして、ソフトウェア開発を効率化できるとしています。AWSの解説は、自然言語で特定の機能をリクエストすると必要なコードがAIによって生成され、既存のコードベースと統合してバグ修正、脆弱性スキャン、コード最適化などの他の開発タスクも自動化できると述べています。Google Cloudの解説は、ユーザーの会話プロンプトに基づいてコードを作成するために、人工知能と機械学習を使うことと説明しています。表現は3社で違いますが、人が言葉で伝えた内容から、AIがコードを作るという点は共通しています。

同じように「コードを素早く作る」手段でも、ローコード・ノーコードとは仕組みが違います。IBMの説明をもとに、違いを表にまとめます。

比べる点	コード生成AI	ローコード・ノーコード
作り方	開発者の自然言語のプロンプトを分析し、必要な成果を生むコードのスニペットを最初から提案する。コンポーネントのテンプレートやライブラリを使わない	事前に構築されたテンプレートやコンポーネントのライブラリに依存する
操作	自然言語の指示や、書きかけのコードを入力する	ビジュアルなインターフェースやドラッグ・アンド・ドロップなどの直感的なコントロールを使う
コードの見え方	コードとして出力されるため、人が読んで確認し、直せる	実際のコードは、バックグラウンドに隠されたままアプリケーションを作成・変更する
主な対象	プロの開発者も、それ以外のユーザーも使える	一般に、開発者以外の人やビジネスユーザーを対象とする

なお、表の「コードの見え方」のうち、コード生成AIの欄は、出力がコードであることから導いた本記事の整理です。

「コード」の意味に注意｜プログラムのコードか、音楽のコード進行か

「コード生成ai」で検索すると、「AIでコード進行を生成できるアプリ」のように、音楽のコード(和音)の話題が出ることがあります。本記事が扱うのは、ソフトウェアのプログラム(ソースコード)を作るAIです。音楽のコード進行を作るAIは、目的も出力も別のものなので、このページでは扱いません。

誰が使うのか｜開発者だけでなく、業務担当者にも広がる

IBMの解説は、開発者でなくても、これらのツールを使ってプロトタイプを作成できると述べています。AWSの解説は、技術者以外のチームメンバーが、新機能や問題を説明して、AIが生成したコードで開発者に要件を伝えられると説明し、Google Cloudの解説も、熟練したデベロッパーと技術者以外のビルダーの両方にとって、開発のスピードアップに役立つとしています。使える人が広がるのは利点ですが、広がるほど、何を入力してよいか、出てきたコードをどう扱うかの基準が、個人の判断にまかされやすくなります。

入力する個人情報や機密情報の扱い、生成物の権利は、使う人の注意に任せると、部署ごとにばらつきます。入力や権利のルールを、全員に同じ形で届けたい場合の一例が、株式会社Oysterが提供するOneCompliance(ワンコンプライアンス)です。商品ページでは、コンプライアンス研修に特化したeラーニングで、個人情報保護法・情報セキュリティ・著作権(AIに関する著作権を含む)などのコースがあること、ダッシュボードや自動リマインダーで研修の実施・管理の工数を抑えられることが紹介されています。コード生成そのものを教える専用のコースがあるかは、資料で確認してください。費用は受講人数に応じた課金体系のため、問い合わせでの確認が必要です。料金はプランによって異なるため、資料や公式サイトで確認してください。

社内に法務専任担当や教育専任担当がおらず、社内のみでの実施が困難

OneCompliance 導入事例(株式会社プリメディカ。導入の背景・課題感として掲載) 出典：導入事例ページ

コード生成AIの仕組み｜学習・指示・予測・確認の4段階

コード生成AIは、公開されたコードなどで学習したモデルが、指示を出発点に、次に来る可能性が高いコードを予測してつなげる仕組みで動きます。

Google Cloudの解説によると、AIによるコード生成は、GitHubなどの公開リポジトリにある既存のソースコードや、プログラミングのチュートリアルやドキュメントの大規模なデータセットで訓練されたTransformerモデルで行われます。この訓練で、モデルはさまざまなプログラミング言語の統計的関係、構文、一般的なパターンを学びます。ユーザーが自然言語の説明やコードの冒頭を入力すると、AIはそれを出発点に、後に続く可能性が最も高いコードのトークン(単語やコードの一部)の並びを計算し、学習したパターンにもとづいて次のコードを予測します。IBMの解説も、コード用のLLMは、前のトークンの文脈にもとづいて次のトークンを予測することを学び、関数や変数などのコード要素の関係を考慮して、構文的に正しいコードを生成すると説明しています。トークンという単位については、AIトークンとは｜生成AIの料金と文字数を決める仕組みを解説で整理しています。

段階	何が起きるか(公式の説明にもとづく)	人が関わる点(本記事の整理)
1. 学習	公開リポジトリなどの大量のコードやドキュメントで、構文や一般的なパターンを学ぶ(Google Cloud)	学習データに何が含まれるかは、使う側からは見えにくい。権利や品質の確認が必要になる理由の1つ
2. 指示	自然言語の説明や、書きかけのコードを入力する(IBM・Google Cloud)	入力した内容がどこに送られ、どう扱われるかは、ツールの規約と設定で決まる
3. 予測と生成	指示の意図を分析し、学習した知識をもとに、関連するコード行や機能全体を提案する(IBM)	出てくるのは、もっともらしいコード。要件を満たしているかとは別の話
4. 確認	開発者は、AIが生成したコードをレビューし、厳格な単体テストで正確性を検証する必要がある(IBM)	誰が、どの観点で確認するかを、使い始める前に決めておく

仕組みから分かる、誤りが混ざる理由

IBMの解説は、AIを活用したコーディングは、バグを含むコード、重複したコード、不正確なコード、不要なコードを生成する可能性があると述べています。仕組みから考えると、次のような理由が挙げられます(本記事の整理)。

• 次に来るコードを予測する仕組みなので、文法として正しくても、要件を満たしているとは限らない
• 学習したのは過去の公開コードなので、自社の命名規則や独自のルールは、指示しなければ反映されない
• 指示に書かれていない前提(例外のときの動き、データの形式)は、AIがもっともらしく補ってしまう
• 学習した範囲の外にある、自社のシステムの事情は、AIには見えない

利用の形は3つ｜補完・対話・エージェント

コード生成AIの使い方は、大きく3つの形に分けると整理しやすくなります(本記事の整理)。AWSの解説では、コード補完は、コンテキストにもとづいて次に可能性の高いコードのスニペットを予測し、入力中に提案する機能で、ツールをコードリポジトリに接続して使うと説明されています。対話は、AIと自然言語で会話しながら、コードの生成や質問をする使い方です。エージェントは、複数のファイルにまたがる変更など、複数の手順をまとめて進める使い方で、IBMの解説ではClaude Codeが、リポジトリ内の複数のファイルにまたがる変更を行えると紹介されています。

利用の形	何をするか	社内ルールで特に決めたいこと
補完	書いている最中に、次のコードを提案する	開発環境にどこまでのコードを読ませるか。除外するファイルを決めるか
対話(チャット)	自然言語で相談しながら、コードの生成や説明をしてもらう	貼り付けてよい情報。認証情報や個人データを貼らない運用
エージェント	複数のファイルの変更やコマンドの実行など、複数の手順を進める	実行してよい操作の範囲と、承認する人。変更の最終確認

IBMの解説が例に挙げる代表的なツールは、Claude Code、Codex、Cursor、GitHub Copilot、Google Antigravity、IBM Bob、Tabnineです。機能や料金は頻繁に変わるため、本記事ではツールの比較をしません。種類ごとの特徴と選び方、生成の手順はAIでプログラム自動生成｜コード生成AIの選び方と手順・注意点で、エージェントの考え方はAIエージェントとは｜生成AI・RPAとの違いと導入5ステップで整理しています。

コード生成AIでできること・向かないこと｜人に残る役割

コード生成AIでできることは、コードの生成・補完・変換・レビュー・デバッグなどで、何を作るかの判断と、生成結果の評価は人に残ります。

IBMとAWSの解説に書かれている内容を、使うときに人が確認することとあわせて整理します。

できること	公式の説明にもとづく中身	使うときに人が確認すること(本記事の整理)
コードの生成	自然言語の説明から、さまざまなプログラミング言語でコードを生成する。生成されたコードをそのまま使うか、変更して使うか、使わないかは利用者が決める(AWS)	要件どおりの処理になっているか。要件にない処理が混ざっていないか
コードの補完	入力中に、次に可能性の高いコードのスニペットを提案する(AWS)	提案をそのまま受け入れず、意図に合うかを読む
デバッグ・リファクタリング	コーディング・エラーのデバッグ、可読性と保守性を高めるためのリファクタリングの機会の特定、潜在的なセキュリティ脆弱性の検出に役立つ(IBM)	修正案が本当の原因を解消しているか。書き換えの前後で動作が変わっていないか
コードの変換・モダナイズ	古い言語の関数を読んで、新しい言語のコードを生成する。レガシーコードのモダナイズにも使える(IBM・AWS)	変換後に、元の仕様どおりに動くか。テストで確かめる
コードのレビュー	コードをスキャンし、セキュリティの脆弱性、バグ、一般的なコーディングエラーを調べ、修正するコードを生成する(AWS)	指摘が網羅的とは限らない。人のレビューの代わりにせず、補助として使う
試作品づくり	開発者でなくても、プロトタイプを作成できる(IBM)	試作と、本番で使うものを分ける。本番に移すときは、開発担当の確認を入れる

メリットとして、IBMの解説は、API設定、認証フロー、クラス宣言、データベース接続、エラー処理などの繰り返し作業を自動化できる点を挙げ、AWSの解説も、反復作業の自動化や、テストの作成、設定の構成、データモデルの作成などの支援を挙げています。一方で、限界も書かれています。IBMの解説は、AIの生成したコードには依然として欠陥が含まれる可能性があるとして、課題を3つ挙げています。1つ目はコード品質、2つ目はAIへの依存によるスキルと専門知識の低下、3つ目はセキュリティー上の問題です。AWSの解説も、AIコード生成ツールは開発者の代わりにはならないと明記しています。

つまり、コード生成AIは、書く作業の一部を速くする道具です。何を作るかを決める要件の整理、全体の構成を決める設計、生成されたコードが正しく安全かを見極める評価は、引き続き人が担います。そのため、使い方のルールが必要になります。

無料で使えるコード生成AIはあるか｜個人の無料と、会社の業務利用は別

無料で使えるコード生成AIはありますが、無料の条件は個人向けが中心です。会社の業務で使ってよいかは、規約と設定を確認して決めます。

公式ページで確認できた例を挙げます(2026年10月21日確認)。GitHubのドキュメント「GitHub Copilotの計画」には、Copilot Freeは、一部のCopilot機能への制限付きアクセスで、AIを利用したコーディング支援を無料で試せるプランと書かれています。コードの補完は1か月あたり2,000回までに制限され、Copilot Freeは、組織や企業を通じてCopilotにアクセスできない個々の開発者のみが利用できると、同じページに明記されています。Google Cloudの解説には、「Gemini プラットフォーム CLI の Antigravity」は個人であれば無料で使え、「Google Antigravity」は公開プレビュー期間中は個人ユーザーが無料で使えると書かれています。ChatGPTなどの汎用の対話型AIにも、無料で使える範囲があるものがありますが、範囲や回数は提供元が変えることがあるため、各社の公式ページで確認してください。

無料かどうかよりも先に、会社の業務で使うなら、次の3点を確認します(本記事の整理)。

1. 業務での利用が、規約で認められているか。AI事業者ガイドライン(第1.2版)の第5部は、AI利用者に、AI提供者が定めた利用上の留意点とサービス規約を守ることを求めています
2. 入力した内容が、AIの学習に使われないか。個人情報保護委員会の注意喚起は、個人データを含むプロンプトを入力する場合、提供事業者がその個人データを機械学習に利用しないことなどを確認するよう求めています
3. 管理者が、利用状況や対象ファイルを管理できるか。GitHubのドキュメントでは、特定のファイルをCopilotに読ませない「内容の除外」は、Copilot BusinessまたはCopilot Enterpriseのプランを持つorganizationの機能と説明されています

たとえば、会社の開発者が、個人の無料アカウントで業務のコードを扱うと、会社の管理者が利用の実態を把握できず、除外の設定も効かない状態になり得ます。「無料で使える」ことと、「会社の業務で使ってよい」ことは、別の問題として決めておく必要があります。

ChatGPTなどの対話型AIでコードを作るには

ChatGPTなどの対話型AIでは、作りたい処理を日本語で書いて依頼します。書くのは、目的、入力と出力の形式、使う言語、例外のときの動き、守りたい書き方の5つです。生成されたコードは、まず処理の流れを読んで理解し、エラーが出たらメッセージを添えて質問し、最後に人がテストします。顧客情報や認証情報は貼り付けず、ダミーのデータに置き換えます。手順の詳細は、AIでプログラム自動生成｜コード生成AIの選び方と手順・注意点で整理しています。

業務でコード生成AIを使う前に決める社内ルール｜7つの項目

業務で使う前に決めておくルールは、使うツール、入力してよい情報、学習への利用、生成コードの確認、権利、記録、見直しの7項目です。

総務省と経済産業省の「AI事業者ガイドライン(第1.2版)」(令和8年3月31日)の第5部「AI利用者に関する事項」には、AI利用者にとって重要な事項が挙げられています。AI提供者が定めた利用上の留意点を守って、想定された範囲内で利用すること、AIの出力について精度とリスクの程度を理解し、様々なリスク要因を確認したうえで利用すること、個人情報や機密情報をAIシステム・サービスに不適切に入力しないこと、提供者のサービス規約を守り、提供された文書を適切に保管・活用することなどです。これらをコード生成AIの利用に当てはめて、実務で決める7項目に整理したのが次の表です。7項目という区切りは、ガイドラインにあるものではなく、本記事の整理です。

項目	決めること	根拠・考え方
1. 使ってよいツール	承認するツールとプラン。個人の無料アカウントを業務に使うかどうか	提供者の規約・留意点を守る(AI事業者ガイドライン第5部)。GitHubのCopilot Freeは、組織を通じてアクセスできない個人向け
2. 入力してよい情報	入力しない情報(個人データ、顧客情報、認証情報、未公開の設計書)と、ダミーデータへの置き換え方	個人情報・機密情報を不適切に入力しない(AI事業者ガイドライン第5部、個人情報保護委員会)
3. 学習への利用	入力が学習に使われない契約・設定か。読ませないファイルの除外の有無	提供事業者が機械学習に利用しないことなどの確認(個人情報保護委員会)。内容の除外の設定(GitHub)
4. 生成コードの確認	誰が、どの観点で、どの工程で確認するか。テストの要件	コードのレビューと単体テストが必要(IBM)。出力の精度とリスクを理解して利用(AI事業者ガイドライン第5部)
5. 権利・ライセンス	既存のコードと似ていないかの確認。依存ライブラリのライセンスの一覧化	既存の著作物との類似性と依拠性(文化審議会「AIと著作権に関する考え方について」)
6. 記録	どの部分をAIで生成したかの記録と、保管場所	問題が起きたときに追跡するための本記事の整理
7. 見直しと窓口	見直しの周期、問い合わせ窓口、違反に気づいたときの連絡先	ツールの機能や規約は変わる。ガイドラインも版が改訂される(第1.2版)

入力する情報｜個人データ・機密情報・認証情報

個人情報保護委員会は、2023年6月2日の「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等について」で、個人情報取扱事業者が生成AIサービスに個人情報を含むプロンプトを入力する場合は、特定された利用目的を達成するために必要な範囲内であることを十分に確認するよう求めています。また、あらかじめ本人の同意を得ずに個人データを含むプロンプトを入力し、その個人データが応答結果の出力以外の目的で取り扱われる場合は、個人情報保護法に違反する可能性があるとして、サービス提供事業者が機械学習に利用しないことなどを確認するよう求めています。コード生成AIでは、エラーを調べるために、顧客データを含むファイルや、パスワード・APIキーを含む設定ファイルをそのまま貼り付ける場面が起こりがちです。何を入力してはいけないかを、書面で決めておきます。本記事は一般的な情報提供であり、法的助言ではありません。

生成されたコードの権利｜類似性と依拠性

文化審議会著作権分科会法制度小委員会の「AIと著作権に関する考え方について」(2024年3月15日)は、生成AIの生成物であっても、生成・利用の段階で、既存の著作物との類似性と依拠性が認められれば、著作権者から差止請求や損害賠償請求を受けるおそれがあり、故意による侵害には刑事罰もあり得ると整理しています。プログラムも対象になり得るため、生成されたコードが、既存のコードと長く一致していないかを確かめる決まりが必要です。ツールによっては、公開コードに一致する候補をブロックする設定があり、GitHubの「GitHub Copilotの計画」のページには、プラン別の機能に「パブリックコードに一致する候補をブロックする」の項目があります。権利の考え方の詳細はAIの著作権｜生成AI時代の権利・利用規約・実務対応で整理しています。個別の判断が必要な場合は、専門家に相談してください。

確認が必要な理由｜研究から分かる、生成コードのセキュリティ

生成コードの確認が欠かせないことは、研究でも調べられています。研究者による論文「Asleep at the Keyboard? Assessing the Security of GitHub Copilot’s Code Contributions」(2021年8月公開、IEEE Symposium on Security and Privacy 2022採択)は、高リスクの弱点に関わる89の場面でGitHub Copilotにコードを書かせ、作られた1,689本のプログラムのうち、約40%に脆弱性があったと報告しています。また、別の研究者による論文「Do Users Write More Insecure Code with AI Assistants?」(2022年11月公開、2023年のACM CCSで発表)は、AIアシスタントを使った参加者のほうが、使わなかった参加者より、有意に安全性の低いコードを書き、しかも自分のコードは安全だと考える傾向が強かったと報告しています。同じ論文は、AIをあまり信用せず、指示の言葉づかいを工夫した参加者のほうが、脆弱性の少ないコードを書いたとも述べています。

これらは、当時のモデルを対象にした研究で、現在のツールにそのまま当てはまるとは限りません。ただ、「動くコードが出る」ことと「安全なコードが出る」ことは別であり、使う人が安全だと思い込みやすいという指摘は、確認のルールを決める根拠になります。確認の観点は、要件との一致、入力値の扱い、秘密情報の直書き、依存ライブラリの確認、保守のしやすさです。観点表のつくり方は、AIでプログラム自動生成｜コード生成AIの選び方と手順・注意点の「生成コードの品質・セキュリティレビュー」の章に任せます。

確認の観点を共有しても、全員が同じ基準で確認できているかは、読んだだけでは分かりません。ルールの理解を、テストで確かめる形にしたい場合の一例が、株式会社イー・コミュニケーションズが提供するSAKU-SAKU Testingです。商品ページでは、CBTの技術を活かしたテスト機能があり、選択式・穴埋め・並び替え・記述式のテストを配信できること、既存の問題と自社の問題を1つのテストにまとめられること、受講状況や結果をリアルタイムで確認できることが紹介されています。コード生成AIに特化した既製の問題があるかは、資料で確認してください。AIを使ったリモート監視機能などを使う場合は、有償オプションの契約が必要です。料金はプランによって異なるため、資料や公式サイトで確認してください。

非エンジニアが使うとき｜線引きの例

IBM・AWS・Google Cloudの解説が述べるとおり、開発者以外の人も、プロトタイプや要件の説明にコード生成AIを使えます。その場合に決めておきたいのは、自分で試してよい範囲と、開発担当や情報システム部門の確認が要る範囲の線引きです。たとえば、自分の作業を楽にする小さな集計の処理は自分で試してよく、顧客のデータにつなぐもの、社外に公開するもの、継続して使い続けるものは、確認を入れる、といった線引きが考えられます(本記事の整理)。立場ごとの役割分担の考え方は、AIでプログラム自動生成｜コード生成AIの選び方と手順・注意点の「立場別に見るAIプログラム活用の始め方」の章が参考になります。

ルールを決めたあとが本番｜周知・教材化・理解度の確認

ルールは決めただけでは守られないため、周知する、手順を教材にする、理解度を確かめるの3つを、使い始める前後の運用に入れます。

AI事業者ガイドラインの第5部は、AI利用者に、提供者が想定した範囲での適正な利用を求め、より効果的な利用のために必要な知見の習得も期待しています。ルールの文書を配るだけでは、読んだかどうか、理解したかどうかが分かりません。次の順に進めると、決めたルールが運用に乗りやすくなります(本記事の整理)。

1. 7項目をまとめた短いルール文書をつくる(ツール、入力してよい情報、確認の担当を1枚で)
2. 使う人全員に、ルールの理由とあわせて説明する。入力してはいけない情報は、具体例を示す
3. 指示の書き方の型と、生成コードの確認の観点を、手順書や動画の教材にして、いつでも見返せるようにする
4. 確認テストで理解度を確かめる。受講していない人を、使う前に把握できるようにする
5. 半年ごとなどの周期で、ツールの規約、機能、ガイドラインの改訂を見て、ルールを更新する

AIの基礎知識を学ぶ選択肢は、AIパスポートとは｜生成AI・IT・DXリテラシーの選び方で整理しています。社内で独自のルールや手順を教材にしたい場合の一例が、株式会社FCEが提供するSmart Boardingです。商品ページでは、社内独自の教育内容を学習プログラムにできること、LMS機能で受講者ごとの進捗や理解度を確認できること、テストを作成して配信できること、マニュアルをアップロードできることが紹介されています。コード生成AIの操作そのものを教える既製の教材があるかは、資料で確認してください。自社の教育内容を学習プログラム化する際には、一定の手間がかかり、キャリアマップや教育プログラムの作成にはサポートが必要とされています。料金はプランによって異なるため、資料や公式サイトで確認してください。

【自社オリジナルコンテンツ】と【FCEプログラム】を活用した自社独自の学習コースを作成

Smart Boarding 導入事例(株式会社ミツハシ)の見出し 出典：導入事例ページ

コード生成AIのルールを社内に広げるときの教育サービス3つの違い

3つのサービスは、コード生成の操作を教える教材ではなく、入力ルールの周知・理解度の確認・手順の教材化という運営面を支える教育サービスです。

ここまでに登場した3つのサービスを、役割の違いで並べます。優劣や順位ではなく、社内の状況に合うものを選ぶための整理です。自社の状況を選ぶと、合うサービスが強調されます。

どのサービスも、コード生成AIの設定や操作を代わりに行うものではありません。使うツールの契約、入力が学習に使われない設定、読ませないファイルの除外は、前の章のとおり、管理者と開発担当が決めて設定します。そのうえで、使う人が増えたときの入力ルールの周知、理解の確認、手順の教材化を、研修の仕組みに載せるかどうかを検討する位置づけです。複数のサービスの資料をまとめて請求して、研修の内容・管理の方法・サポートの範囲を比べてください。

よくある質問(FAQ)

Q1. コード生成AIとは何ですか？

A. 大規模言語モデルなどのAIが、自然言語の指示やコードの書きかけから、プログラムのコードを自動で作る技術やツールです。公開されたコードなどで学習したパターンをもとに、次に来るコードを予測して出力します。出てきたコードは正しいとは限らないため、人が読んで確かめてから使います。音楽のコード進行を作るAIは、別のものです。

Q2. 無料で使えるコード生成AIはありますか？

A. あります。公式ページでは、GitHub Copilotに制限付きの無料プラン(Copilot Free)があり、Google Cloudの解説でも、Antigravityの一部が個人は無料と案内されています。ただし、無料の条件は個人向けが中心で、会社の業務で使ってよいかは別の問題です。規約、入力が学習に使われないか、管理者が管理できるかを確認してください。範囲や回数は変わるため、公式の最新の案内で確かめてください。

Q3. ChatGPTでコードを生成するには、どうすればよいですか？

A. 作りたい処理を日本語で書いて依頼します。目的、入力と出力の形式、使う言語、例外のときの動き、守りたい書き方の5つを書くと、意図が伝わりやすくなります。生成されたコードは、処理の流れを読んで理解し、エラーが出たらメッセージを添えて質問し、最後に人がテストします。顧客情報や認証情報は貼らず、ダミーのデータに置き換えます。

Q4. AIでコードを生成するコツはありますか？

A. 一度で完成させようとせず、関数や画面など、確認できる大きさに分けて、生成と確認を繰り返すのが基本です。指示には、使う言語とバージョン、入出力の例、例外のときの動き、守りたい命名規則を書きます。気に入った指示の型は、社内で共有しておくと、人によるばらつきを減らせます。生成されたコードを疑って読む姿勢も、研究では安全なコードにつながると報告されています。

Q5. 会社でコード生成AIを使う前に、何を決めればよいですか？

A. 使うツールとプラン、入力してよい情報、入力が学習に使われないか、生成コードを確認する人と観点、権利とライセンスの確認、AIで生成した部分の記録、ルールの見直しと窓口の7項目です。決めたルールは、文書を配るだけで終わらせず、全員に説明し、理解度を確かめるところまで運用に入れてください。

Q6. コード生成AIが作ったコードは、そのまま業務で使ってよいですか？

A. そのまま使うのは避けてください。IBMの解説は、AIが生成したコードはレビューし、単体テストで正確性を検証する必要があると述べています。要件との一致、入力値の扱い、秘密情報の直書き、依存ライブラリ、既存のコードとの類似を、人が確認してから使います。

まとめ｜コード生成AIを会社で使う前に押さえたい6つのこと

コード生成AIは、書く作業を速くしてくれますが、出力の確認と、使い方のルールは、使う側の仕事として残ります。定義と仕組みを押さえ、ルールを決めて全員に届けることが、安全に使うための基本になります。

1. コード生成AIは、AIが自然言語の指示やコードの断片から、プログラムのコードを自動で作る技術。ローコード・ノーコードとは、作り方が違う
2. 仕組みは、学習したパターンから、次に来るコードを予測すること。もっともらしいコードが出るが、正しいとは限らないので、人の確認が前提になる
3. できることは、生成・補完・変換・レビュー・デバッグなど。何を作るかの判断と、結果の評価は、人に残る
4. 無料で使える範囲は、個人向けが中心。会社の業務で使うかは、規約・学習への利用・管理の可否で決める
5. 業務で使う前に、ツール・入力する情報・学習への利用・生成コードの確認・権利・記録・見直しの7項目を決める
6. 決めたルールを全員に届けるため、周知・教材化・理解度の確認を運用に入れる。eラーニングの資料を請求して比べる

6つ目の行動に進む場合は、3サービスの資料をまとめて請求し、研修の内容・管理の方法・サポートの範囲を比べてください。入力は1回で、資料はすべて無料です。

3サービスの資料をまとめて無料ダウンロード

コード生成AIの機能や、各社の規約・プランは、短い周期で変わります。変わらないのは、どこまでAIに任せ、どこで人が確認するかを決めるのは、使う組織の側だということです。まず1つのチーム、1つの用途から、ルールと確認の流れを試すところから始めてください。

参考文献

• IBM「AIコード生成とは」(2026年10月21日確認)https://www.ibm.com/jp-ja/think/topics/ai-code-generation
• AWS「AI コード生成とは」(2026年10月21日確認)https://aws.amazon.com/jp/what-is/ai-coding/
• Google Cloud「AI コード生成」(2026年10月21日確認)https://cloud.google.com/use-cases/ai-code-generation?hl=ja
• GitHubドキュメント「GitHub Copilotの計画」(2026年10月21日確認)https://docs.github.com/ja/copilot/get-started/plans
• GitHubドキュメント「GitHub Copilot のコンテンツの除外」(2026年10月21日確認)https://docs.github.com/ja/copilot/concepts/context/content-exclusion
• 総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン(第1.2版)」(令和8年3月31日)(2026年10月21日確認)https://www.soumu.go.jp/main_content/001064279.pdf
• 個人情報保護委員会「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等について」(2023年6月2日)https://www.ppc.go.jp/news/careful_information/230602_AI_utilize_alert/
• 個人情報保護委員会「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等」(PDF)https://www.ppc.go.jp/files/pdf/230602_alert_generative_AI_service.pdf
• 文化審議会著作権分科会法制度小委員会「AIと著作権に関する考え方について」(2024年3月15日)https://www.bunka.go.jp/seisaku/bunkashingikai/chosakuken/pdf/94037901_01.pdf
• 文化庁「AIと著作権について」(2026年10月21日確認)https://www.bunka.go.jp/seisaku/chosakuken/aiandcopyright.html
• Pearce et al.「Asleep at the Keyboard? Assessing the Security of GitHub Copilot’s Code Contributions」(arXiv:2108.09293)(2026年10月21日確認)https://arxiv.org/abs/2108.09293
• Perry et al.「Do Users Write More Insecure Code with AI Assistants?」(arXiv:2211.03622)(2026年10月21日確認)https://arxiv.org/abs/2211.03622
• ビジネスコンシェルジュ「OneCompliance(ワンコンプライアンス)の特徴や機能を紹介！」(2026年10月21日確認)https://www.onamae.com/business/product/103970/
• ビジネスコンシェルジュ「SAKU-SAKU Testingの特徴や機能を紹介！」(2026年10月21日確認)https://www.onamae.com/business/product/50897/
• ビジネスコンシェルジュ「Smart Boardingの特徴や機能を紹介！」(2026年10月21日確認)https://www.onamae.com/business/product/26754/
• OneCompliance「コンプライアンス研修 学習コース/コンテンツ一覧」(2026年10月21日確認)https://onecompliance.jp/courses