プログラミングが苦手な私が、Gemini にコードを書かせてみたら何が起きたか

プログラミングが苦手だ。正確に言うと、「書けないわけではないが、自信がなくてすぐ詰まる」という状態が長く続いていた。Gemini にコードを書かせるようになったのは半年前。最初は「どうせ大したことはできない」と思っていた。でも実際に使い始めると、コードとの付き合い方が変わっていった。何が起きたのか、正直に記録する。

Gemini のコード生成とは。何ができるのかを整理する

Gemini はテキストの生成だけでなく、プログラムのコードを書いたり、既存のコードを読んで説明したり、バグを見つけて修正したりすることができる。Python・JavaScript・HTML・CSS・SQL など、主要なプログラミング言語に対応しており、「このような処理をするコードを書いて」という自然言語での指示からコードを生成できる。開発者向けの専門ツールとしての側面もあるが、「プログラミングが苦手な非エンジニア」にとっても実用的な使い方ができることが、使い始めてからわかってきた。コードを「読む・理解する・修正する」という点でも、Gemini との対話は役立つ。たとえばネット上で見つけたコードをコピーして「このコードは何をしているか説明して」と Gemini に聞くだけで、詳しい解説が返ってくる。コードを読む力がない人でも、Gemini を「コードの翻訳者」として活用できる。

プログラミング未経験者でも使えるのか

プログラミングの知識がゼロでも、Gemini を使ってある程度のことはできるようになる。ただし「Gemini が全部やってくれる」という感覚で使い始めると、生成されたコードが動かなかったときに詰まる。「Gemini が提案したコードを試して、エラーが出たらまた Gemini に聞く」というサイクルを繰り返せる人なら、プログラミング未経験でも実用的なレベルまで到達できる。逆に「エラーが出たらやめる」という使い方だと、Gemini のコード生成の価値を十分に引き出せない。最低限「エラーメッセージをそのまま Gemini に貼り付けて聞く」という習慣があれば、苦手意識があっても十分活用できる。プログラミング未経験者が諦めてきた小さな自動化が、Gemini との対話で現実になる体験は、想像以上に達成感が大きい。

使い始めたきっかけ。「これ、Gemini にできないかな」という小さな疑問から

最初のきっかけは、スプレッドシートの集計作業だった。毎月、複数のシートに散らばったデータをまとめて集計するのに30分かかっていた作業を、「Google Apps Script で自動化できないか」と思ったことだ。Apps Script の書き方を検索しても難しそうで諦めていたが、「Gemini に頼んでみよう」と試してみた。プログラミングの入門書を開いてもどこから手をつければいいかわからなかったが、Gemini なら「自分がやりたいこと」をそのまま日本語で伝えるだけで始められる。この「日本語で依頼できる」という点が、プログラミングへの苦手意識がある自分にとって決定的な違いだった。

「複数のシートのA列とB列をまとめて、別シートに転記するスクリプトを書いて」と日本語で伝えると、数十秒でコードが出てきた。コピーしてスクリプトエディタに貼り付けて実行したら、動いた。最初は「本当に動くの？」という半信半疑な気持ちだったが、実際に処理が走るのを見たときの感覚は「プログラミングって、こういうことか」という小さな発見だった。それ以来、「ちょっとした自動化」を思いついたとき、まず Gemini に聞いてみることが習慣になった。

実際にできたこと3つ。プログラミングが苦手な人間が Gemini でやれたこと

半年間でできるようになったことを3つ紹介する。どれも「本格的なエンジニアリング」ではなく、「業務の中の繰り返し作業を自動化する」という観点での活用だ。

Google スプレッドシートの定型作業を自動化

毎週・毎月発生する定型のデータ整理作業を、Google Apps Script で自動化できた。「このシートの〇〇という列のデータを、別のシートに条件ごとに振り分けて転記するスクリプト」という依頼をすると、そのまま動くコードが出てくることが多い。エラーが出た場合も「このエラーが出たけどどう直す？」と聞くと修正案が返ってくる。スクリプトの書き方を勉強しなくても、「やりたいことを日本語で説明してコードをもらい、エラーを修正してもらいながら動かす」というサイクルで作業の自動化が実現できた。以前は30分かかっていた集計作業が、スクリプト実行の数秒で終わるようになった。この体験を積み重ねるうちに、「自動化できそうな作業」を以前より敏感に察知するようになった。「またGeminiに聞いてみよう」という発想が自然に浮かぶようになったのは、成功体験が積み重なった結果だと感じている。

簡単な HTML ページを作る

社内向けの簡易なランディングページや、イベントの参加フォームのような HTML ページを Gemini に作ってもらえるようになった。「シンプルな背景に、タイトルと説明文と申し込みボタンがある1ページ。モバイルでも見やすいデザインで」という指示から、HTML と CSS のコードが生成される。デザインの細部は調整が必要だが、たたき台として使えるレベルのものが出てくる。HTML の書き方を知らなくても、「こういうページを作りたい」という言葉で依頼できるのは大きな変化だった。外注やエンジニアに頼む前に「Gemini で試してみる」という選択肢が生まれた。「できあがりがイメージと違う」と感じたときも、「もう少し余白を広くして」「フォントサイズを大きくして」と追加で伝えることで修正が可能で、デザインの調整も会話の延長で進められる。

Python でデータを整理・集計する

CSV ファイルのデータを集計・グラフ化する Python スクリプトを Gemini に作ってもらった。「このCSVの〇〇列を月別に集計して、棒グラフで表示するコードを書いて」という指示に対して、pandas と matplotlib を使ったコードが返ってくる。Python の知識がなくても、「このコードをどう実行すればいい？」と続けて聞けば実行方法まで教えてくれる。データ分析の専門知識がなくても、Gemini との対話を通じて「ひとまず見える形でデータを整理する」という体験ができるようになった。「どのライブラリをインストールすればいいか」「ターミナルの開き方」まで聞けば答えてくれるので、Python 環境を初めてセットアップする段階から Gemini が伴走してくれる感覚がある。データを使って何かを可視化したいと思いながら長く諦めていた人にとっては、特に大きな突破口になると思う。

Gemini にコードを書いてもらうときの、効果的な聞き方

Gemini へのコード生成依頼は、聞き方によって出てくるコードの質が大きく変わる。「コードを書いて」という漠然とした依頼より、「何をするコードか」「どのツールや言語を使うか」「どんな入力と出力を想定しているか」を具体的に伝えると、使いやすいコードが返ってきやすい。最初から完璧な依頼文を作ろうとしなくていい。まず大まかに伝えて、出てきたコードを見ながら「〇〇の部分を変えて」と追加で指示する形でも十分対応できる。

具体的な入出力を伝える

「このCSVを処理したい」という依頼より「A列に日付、B列に売上金額が入ったCSVを読み込んで、月ごとの合計をC列に出力するPythonコードを書いて」のように、入力データの形式と期待する出力を具体的に伝えると精度が上がる。実際のデータの一部（ヘッダー行や数行のサンプル）をそのまま貼り付けて「このデータに対して〇〇する処理を書いて」という聞き方も有効だ。Gemini はサンプルデータを見ることで、列の意味や型を正確に把握した上でコードを生成できる。「なんとなくうまくいかない」と感じたときは、入力と出力の説明が足りていないことが多い。

「ステップに分けて」と依頼する

複雑な処理を一度に依頼すると、生成されるコードが長くなって理解しにくくなったり、エラーが出たときに原因が特定しにくくなったりする。「まずCSVを読み込む部分だけ書いて」「次に集計する部分を追加して」というように、ステップごとに分けて依頼すると、各段階で動作確認ができる。特にプログラミングが苦手な人は、「一度に全部お願いする」より「小さく分けて確認しながら進む」方がトラブルが少ない。途中でエラーが出ても、どのステップで問題が起きたかが明確になるので、Gemini への修正依頼もしやすくなる。

コードが動かないとき。エラーとの向き合い方が変わった

Gemini が生成したコードが最初から動くとは限らない。エラーが出ることも多い。でも、エラーへの向き合い方が変わったことが、コードと付き合えるようになった理由の一つだ。

以前は「エラーが出たら詰まる」という感覚だった。今は「エラーが出たら Gemini に貼り付ける」という反射が身についている。エラーメッセージをそのままコピーして「このエラーが出た。どう直せばいい？」と聞くと、原因の説明と修正案が返ってくる。修正後にまたエラーが出たら、また貼り付けて聞く。このサイクルを繰り返すことで、大抵の場合は動くようになる。エラーが「壁」ではなく「次の質問のきっかけ」に変わった感覚だ。また、Gemini はエラーの原因を説明してくれるので、繰り返すうちに「この種類のエラーはこういう原因が多い」という感覚が自然と積み重なっていく。完全に理解しているわけではないが、「なんとなく分かってきた」という状態が、プログラミングへの抵抗感を下げていく。以前は一つのエラーで半日詰まることもあった。今は5分以内に次の手を打てることがほとんどだ。Gemini がいることで「詰まったままにしない」という習慣が身についてきた。

限界と注意点。Gemini のコード生成で気をつけること

Gemini のコード生成が便利だからといって、注意すべき点もある。使い始める前に知っておくと、期待のズレが少なくなる。

生成されたコードは必ず確認してから使う

Gemini が生成したコードは、意図通りに動く保証がない。特にデータを削除・上書きする処理が含まれるコードを実行するときは、まず「このコードは何をするのか」を Gemini に説明してもらい、理解した上で実行する習慣が大切だ。「とりあえず実行してみる」という使い方は、予期せぬデータ消失などのリスクがある。特に会社の共有データや本番環境での実行は、テスト環境で確認してから行う方が安全だ。「生成されたコードを何も考えずに実行する」という使い方は、どんな場面でも避けた方がいい。

複雑な処理ほど正確性が下がる

シンプルな処理のコードは精度が高いが、複雑な条件分岐や複数のシステムをまたぐ処理になると、生成されたコードの精度が下がる場合がある。「一度に全部書いて」という依頼より、「まずこの部分だけ書いて」という小さな単位での依頼の方が、精度が高いコードが出やすい。また、Gemini のコードが特定の環境（Python のバージョン、ライブラリのバージョンなど）に依存している場合、自分の環境では動かないこともある。こうした場合も「このバージョンのエラーが出た」と伝えると対応策を提案してくれる。

プログラミングへの向き合い方が変わった。Gemini を使い始めてからの変化

Gemini にコードを書いてもらうようになってから、「プログラミング」への意識が変わった部分を正直に書く。半年前の自分に教えてあげたいことがたくさんあるし、同じように苦手意識を持っている人にも届いてほしいと思う。

一番大きな変化は、「自動化できるかもしれない」という発想が日常に入り込んできたことだ。以前は「これを自動化したい」と思っても「自分にはコードが書けないから無理」で終わっていた。今は「Gemini に頼んでみようか」という選択肢がある。その選択肢があるだけで、「やってみる」と「諦める」の比率が変わった。実際に動いたときの達成感も、以前より大きく感じる。「自分がコードを書いたわけではないが、自分が問題を解決した」という感覚が、プログラミングへの苦手意識を少しずつ和らげてくれている。完全に克服したわけではないが、「詰まったら Gemini に聞けばいい」という安心感が、挑戦するハードルを下げてくれている。以前は「コードを書ける人」と「書けない人」の間に高い壁があると感じていた。今は「Gemini というパートナーと一緒に作る人」という第三の選択肢が増えたような感覚がある。この感覚の変化が、Gemini を使い続けている理由の核心だと思っている。

また、Gemini のコードを読みながら「このコードはこういう処理をしているのか」という理解が少しずつ積み重なってきた。生成されたコードを自分で読めるようになってきたことで、「完全に人任せ」から「ある程度理解した上で使う」という状態に近づいてきている。Gemini のコード生成は「プログラミングを教えてくれる先生」としての側面もある。コードを読んで理解しようとする習慣が自然にできてきたのは、Gemini を使い始めてからの予想外の変化だった。

プログラミングが苦手な人への、Gemini の始め方

「Gemini でコードを書いてみたい」という人への、無理なく始められるステップを紹介する。

最初は Google スプレッドシートから始める

プログラミングが苦手な人が Gemini のコード生成を試すのに最も敷居が低いのは、Google スプレッドシートの Apps Script だ。専用の開発環境が不要で、スプレッドシートのメニューから「拡張機能」を開いて「Apps Script」を選ぶだけでエディタが開く。Gemini に「このシートで〇〇したいスクリプトを書いて」と依頼してコードをコピーし、実行ボタンを押すだけで試せる。自分の日常業務で「この作業、自動化できたら楽なのに」と感じているスプレッドシート作業を一つ選んで、Gemini に頼んでみることから始めるのがおすすめだ。最初の成功体験が、次の挑戦への意欲につながる。実行の前に「このスクリプトは安全に実行できるか」「データが削除される処理は含まれているか」と確認する習慣をつけておけば、安心して使い続けられる。

「説明して」と「直して」を繰り返す

Gemini から受け取ったコードを使う際、「このコードは何をしているか、初心者向けに説明して」と追加で聞く習慣をつけると、理解度が上がる。理解が深まると、次の依頼がより具体的になり、生成されるコードの精度も上がる。「コードをもらって実行する」だけでなく「もらったコードを理解しようとする」というスタンスが、Gemini のコード生成を長く使い続けるためのコツだ。エラーが出たら「直して」、意味がわからなければ「説明して」という2つの言葉を使い続けるだけで、プログラミングへの苦手意識が少しずつ薄れていく。「理解できなくていい、動けばいい」から始めて、使いながら少しずつ理解が追いついてくる。その順番でまったく問題ない。

よくある質問

まとめ。「コードが書けない」から「Gemini に書いてもらえばいい」へ

Gemini にコードを書いてもらうようになってから、「プログラミングが苦手」という状態は変わっていない。でも「コードが書けないから自動化は無理」という諦めが、「Gemini に聞いてみよう」という行動に変わった。この変化が、実際の仕事の中で小さな改善を積み重ねることにつながっている。

プログラミングの苦手意識があっても、Gemini という「コードを書いてくれるパートナー」がいれば、自動化や効率化の扉を少し開けることができる。完全なコードの理解は後からついてくればいい。まず「動いた」という体験を積み重ねることが、プログラミングとの新しい付き合い方の始まりになる。Google スプレッドシートで繰り返し発生している面倒な作業があるなら、まず Gemini に「この作業を自動化するスクリプトを書いて」と聞いてみることから始めてほしい。その小さな一歩が、仕事の中の「詰まっていた壁」を一つ越えるきっかけになる。

「プログラミングができる人」と「できない人」の差は、知識の量だけではなく「試そうとするかどうか」にもある。Gemini があれば、試すコストが大幅に下がる。その事実が、半年間コードを Gemini と一緒に書き続けてきた中で、一番大きな気づきだった。

Gemini を使い始める前は、「プログラミングができる人たちの話」として遠くから眺めていた自動化やスクリプト活用が、今は自分の日常の中に入り込んでいる。完全な理解がなくても、「使いながら学ぶ」という体験ができているのが Gemini のコード生成の価値だと感じている。技術の進歩によって、「専門知識がないと入れない領域」が少しずつ広がってきている。プログラミングが苦手だと感じている人ほど、Gemini のコード生成を一度試してほしい。「自分にはできない」という思い込みが、思ったより早くほぐれていく体験が待っているかもしれない。