ChatGPTとCodexで開発ループを自動化する手法

このツールでできること

本記事では、AIを活用して開発ループを効率化する手法について解説します。具体的には、ChatGPTを「Planner」として、Codexを「Executor」として利用し、開発プロセスを自動化します。この手法により、人間が目的や優先順位を決定し、ChatGPTがそれを実装可能な計画に落とし込み、Codexが実際のコード修正とテストを担当するという役割分担を実現します。これにより、単にAIにコードを書いてもらうのではなく、開発の進め方そのものにAIを組み込むことが可能になります。

料金プラン

本手法の採用において、ChatGPTとCodexの間はAPIで直接接続せず、ChatGPT Plus上で計画を作成し、Markdownファイルを介してローカルのCodexへ渡す構成をとっています。これにより、ChatGPT Plusの利用枠の範囲内であれば、開発ループを回すことができます。ただし、ChatGPT Plusの月額料金は必要であり、利用上限も存在します。OpenAI APIや外部のレビューAPIを追加する場合は別途料金が発生する可能性があります。料金や提供条件は将来変更される可能性があります。

使い方の概要

開発ループの全体的な流れは以下の通りです。

• 人間が目的や要望を伝えます。
• ChatGPTが現在の開発状況を整理し、具体的な実装計画を作成します。
• 作成された実装計画はlast_plan.mdというファイルに保存されます。
• Codexがlast_plan.mdの内容を読み取り、実際のコード修正とテストを行います。
• 自動テスト後、Unity上で実際の動作を評価します。
• 評価結果を次の実装計画に反映させ、問題があれば再度修正を行います。

このプロセスでは、人間が開発の目的と最終的な判断を担当し、ChatGPTが要望を実装可能な計画へ落とし込み、Codexが実装とテストを担当するという役割分担が明確にされています。

どんな人に向いているか

この開発手法は、以下のような状況にある開発者に向いています。

• Unity上でAIが自律的に動作・発話する3Dアバターのような、複雑な仕組みを段階的に実装していく必要がある場合。
• 実装そのものだけでなく、開発の進め方にもAIを活用して効率化を図りたい場合。
• 開発コストを予測しやすく、APIの従量課金を抑えたい場合。

競合ツールとの位置づけ

AIコーディング環境にはCodex以外にも有力な選択肢が存在しますが、本手法ではChatGPTとCodexの組み合わせを採用しています。その最大の理由は、個人開発における費用予測のしやすさにあります。ChatGPT Plusの利用枠内で開発ループを回すことで、APIの従量課金を最小限に抑えることが可能です。この構成は、APIを介してPlanner、Executor、Reviewerを完全に自動連携させる場合と比較して、コスト管理の観点からメリットがあります。

まとめ

本記事で紹介した、ChatGPTをPlanner、CodexをExecutorとして活用する開発ループは、AIを単なるコード生成ツールとしてではなく、開発プロセス全体を支援するパートナーとして位置づけるアプローチです。人間が最終的な判断と目的設定を行い、AIが計画作成、実装、テスト、評価を分担することで、効率的かつ段階的な開発が可能になります。特に、コスト管理の観点から、APIの従量課金を抑えたい個人開発者にとって有効な手法と言えるでしょう。

出典: https://zenn.dev/horimon/articles/chatgpt-codex-last-plan-development-loop