ChatGPTでUnityコードをリファクタリングする手順と注意点【初心者向け】

Unityでゲームがちゃんと動いているのに、スクリプトを開いた瞬間に「うっ…」となった経験、ありませんか？
変数名が分かりづらい、処理が一つのメソッドに詰め込まれている、どこを直せばいいのか分からない。
そんな“ぐちゃぐちゃだけど動いているコード”は、放置するほど修正や機能追加が怖くなっていきます。

とはいえ、いざリファクタリングしようとしても、
「何から手を付ければいいのか分からない」
「下手に触って壊したらどうしよう」
と、不安が先に立ってしまう人も多いはずです。

そこで役に立つのが、ChatGPTを“コードを書き換える人”ではなく、“レビューしてくれる相棒”として使う方法です。
ChatGPTはUnityのプロジェクト全体を理解してくれる魔法のツールではありませんが、使い方を間違えなければ、可読性や構造を見直すための強力なサポート役になってくれます。

この記事では、
・ChatGPTを使ってUnityのC#スクリプトをリファクタリングする具体的な手順
・Unity特有の注意点と、任せすぎてはいけないポイント
・初心者でも「壊さずに改善」するための考え方
を、できるだけやさしく解説していきます。

「今のコードを少しでも読みやすくしたい」
「将来の自分が困らないように整理したい」
そんな人に向けて書いているので、安心して読み進めてくださいね。

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結論

結論からお伝えすると、ChatGPTはUnityのC#スクリプトをリファクタリングする際の「かなり優秀な相棒」になります。
ただし、それは正しい使い方をした場合に限る、という前提つきです。

ChatGPTにコードを丸投げして「全部きれいにして」と頼むのはおすすめしません。
Unity特有の設計意図やシーン構成、Inspector設定まで完全に理解することはできないため、思わぬ不具合を生む可能性があります。

一方で、

• 処理が詰め込みすぎているメソッド
• 役割が曖昧なクラス
• 命名が分かりづらい変数や関数

といった「読みづらさ」「構造の分かりにくさ」を見つけるレビュー役として使うと、ChatGPTは驚くほど力を発揮します。

特に効果的なのは、
「小さく切り出す → ChatGPTに見せる → 判断しながら直す」
という進め方です。

このやり方なら、
・動作を壊すリスクを最小限に抑えられる
・なぜその構造が良いのかを理解しながら進められる
・リファクタリングへの心理的ハードルが下がる
といったメリットがあります。

この記事では、ChatGPTを「考えずに任せる存在」ではなく、「一緒に考える相棒」として使う前提で、Unityコードを安全に整理していく方法を解説していきます。

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ChatGPTでUnityコードをリファクタリングする全体像

まず大前提として押さえておきたいのは、ChatGPTは「自動で正解コードを出してくれるツール」ではないという点です。
この認識を間違えると、リファクタリングが一気に危険な作業になってしまいます。

ChatGPTは「書き換える人」ではなく「レビュー役」

Unityのコードは、
・シーン構成
・Inspectorで設定している参照
・他スクリプトとの依存関係
など、コード外の情報と強く結びついています。

ChatGPTはこれらを完全に把握することができません。
そのため、プロジェクト全体を理解した上での最適解を出すことは基本的に不可能です。

一方で、ChatGPTが得意なのは次のようなポイントです。

• 処理の流れが分かりにくい部分を言語化する
• 役割が混ざっている箇所を指摘する
• 命名や構造の改善案を複数提示する

つまり、ChatGPTは「コードを直す人」ではなく「コードを一緒に眺めてくれる第三者」として使うのが正解です。

なぜリファクタリングと相性がいいのか

リファクタリングが難しい理由のひとつは、
「自分で書いたコードほど、どこが悪いのか分からなくなる」ことです。

ChatGPTにコードを見せると、
「このメソッドは責務が多すぎます」
「この変数名は役割が伝わりにくいです」
といったように、他人目線のツッコミを入れてくれます。

この「自分では気づきにくい違和感」を拾ってもらえる点が、リファクタリングとの相性が非常に良い理由です。

安全に進めるための基本スタンス

この記事全体を通しておすすめするスタンスは、次の3つです。

• コードは必ず小さく切り出してChatGPTに見せる
• 提案はそのまま採用せず、自分で判断する
• 動作確認を前提に、段階的に直す

この前提さえ守れば、ChatGPTはUnityコード整理の強力な味方になります。

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【実践】ChatGPTを使ったUnityリファクタリング手順

ここからは、実際にUnityのC#スクリプトをChatGPTでリファクタリングしていく手順を解説します。
ポイントは一貫して「安全第一」。壊さず、理解しながら進めることです。

ステップ①：リファクタリング対象を小さく切り出す

まず最初にやってほしいのが、対象を思いきって小さくすることです。

よくある失敗が、
「このクラス、全部汚いから丸ごと見てもらおう」
と、巨大なスクリプトをそのままChatGPTに貼り付けてしまうことです。

これはおすすめしません。理由はシンプルで、判断が雑になりやすく、壊れやすいからです。

最初は次のような単位で切り出しましょう。

• 1つのメソッド
• 明らかに長すぎる処理ブロック
• 役割が混ざっていそうな一部分

たとえば、

• 入力処理と移動処理が同じメソッドに入っている
• UI更新とゲームロジックが混ざっている
• if文が何重にもネストしている

こういった「ちょっと気持ち悪いな」と感じる場所が、最初の対象としてちょうどいいです。

対象を小さくすることで、
・ChatGPTの提案が具体的になる
・変更点を把握しやすい
・不具合が出ても戻しやすい
というメリットがあります。

リファクタリングは一気にやる作業ではありません。
「安全に一段ずつ階段を登る」感覚で進めていきましょう。

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ステップ②：ChatGPTへの正しい依頼文（プロンプト）

リファクタリングで結果を大きく左右するのが、ChatGPTへの依頼の仕方です。
ここを雑にすると、「それっぽいけど使えないコード」が返ってきやすくなります。

まず避けたいのが、次のような依頼です。

• 「このコードをきれいにして」
• 「もっとシンプルにして」
• 「最適化して」

これらは一見よさそうですが、何を優先すべきかが伝わっていません。
その結果、可読性が下がったり、処理の意図が変わってしまうことがあります。

おすすめなのは、次の3点を必ず含めることです。

• これはUnityのC#スクリプトであること
• 動作は変えずにリファクタリングしたいこと
• 改善したい観点（可読性、責務分離など）

たとえば、こんな依頼文になります。

このUnityのC#コードを、動作を変えずにリファクタリングしてください。
可読性と保守性の向上を目的としています。
処理の役割が分かるように整理した提案をお願いします。

ポイントは、「リファクタリングしてください」とはっきり言うことです。
これだけで、ChatGPTの回答の質がかなり安定します。

なお、リファクタリングそのものの考え方にまだ自信がない場合は、
先に基礎を押さえておくと判断しやすくなります。

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ステップ③：改善案の見方と取捨選択

ChatGPTからリファクタリング案が返ってくると、
「なるほど、全部良さそう！」
と、そのまま採用したくなるかもしれません。

ですが、ここで一度立ち止まるのがとても大切です。
ChatGPTの提案は“候補”であって、“正解”ではありません。

改善案を見るときは、次のポイントを意識してチェックしましょう。

① 命名が分かりやすくなっているか

変数名やメソッド名を見ただけで、
「何をしている処理なのか」が想像できるかを確認します。

もし、

• 短くなったけど意味が分かりにくい
• 英語的には正しいが、Unity文脈では違和感がある

と感じたら、無理に採用しなくてOKです。
“自分が理解しやすいか”が最優先です。

② メソッドの役割が明確になっているか

ChatGPTは、長いメソッドを分割する提案をよくしてきます。
ここでは、

• 1メソッド1役割になっているか
• 名前と処理内容が一致しているか

をチェックしましょう。

「分割されすぎて逆に追いづらい」と感じる場合は、
統合したり、分割単位を調整しても問題ありません。

③ 責務が増えていないか

リファクタリングのはずなのに、
新しい処理や判断が増えている場合は要注意です。

「動作を変えない」という前提が守られているかを、
必ず自分の目で確認してください。

特にUnityでは、
・Updateの実行タイミング
・Inspector参照の扱い
・SerializeFieldの有無
といった部分が変わると、挙動に影響が出やすくなります。

改善案は、
「全部採用」ではなく「必要なところだけ採用」が基本です。

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ステップ④：修正 → 再レビューのループ

リファクタリングは、一度で完璧に仕上げる作業ではありません。
むしろ、「少し直して、見直して、また少し直す」という繰り返しが前提になります。

ChatGPTを使う場合も同じで、
「提案 → 採用 → 完了」で終わらせないのがコツです。

小さく直して、すぐ確認する

改善案の中から、
「これは良さそう」「ここなら安全そう」
という部分だけをまず反映します。

その後は必ず、

• コンパイルエラーが出ていないか
• 想定どおり動作しているか

を確認しましょう。
この動作確認を挟む癖が、リファクタリング失敗を防いでくれます。

修正後のコードをもう一度ChatGPTに見せる

一部を直したら、その状態のコードを再度ChatGPTに見せます。

先ほどの提案を一部反映しました。
この状態で、さらに可読性を上げられる点があれば教えてください。
動作は変えない前提でお願いします。

こうすることで、

• 改善しすぎて分かりにくくなっている点
• まだ整理できそうな箇所

を、追加で指摘してもらえます。

「違和感」がなくなるところで止める

重要なのは、どこかで止めることです。

ChatGPTに聞けば聞くほど、
「もっと直せそう」「さらに分割できそう」
という提案は出てきます。

ですが、

• 自分が読んで理解できる
• 変更理由を説明できる
• 触るのが怖くなくなった

この状態になったら、十分に成功です。

リファクタリングの目的は、
「美しいコードを書くこと」ではなく「安心して触れるコードにすること」。
ChatGPTは、そのゴールまで一緒に伴走してくれる存在として使っていきましょう。

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Unity特有のリファクタリング観点（ChatGPTに任せすぎない）

ここからは、Unity開発ならではの注意点について解説します。
この部分は特に、ChatGPTに任せすぎると事故が起きやすいポイントでもあります。

C#としては「きれい」でも、
Unityの実行環境や設計思想を考えると微妙になるケースがあるため、要注意です。

GetComponent / Find の扱い

ChatGPTにUnityコードを見せると、かなり高い確率で次のような提案が出てきます。

• GetComponent を毎回呼ばず、StartやAwakeでキャッシュする
• Find系メソッドの使用を減らす

これ自体は正しい方向性です。
実行コストや可読性の面でも、多くのケースでメリットがあります。

ただし注意したいのは、

• 実行タイミング（Awake / Start）
• コンポーネントが必ず存在する前提になっていないか
• 参照がInspector設定に依存していないか

といったUnity特有の前提条件です。

「キャッシュすればOK」と機械的に適用すると、
シーン構成が変わったときにNullReferenceExceptionを生むことがあります。

なぜキャッシュするのか／本当に必要かを、自分の判断で確認するようにしましょう。

SerializeField を使った構造整理

ChatGPTは、
「Findで取得しているならSerializeFieldで参照を持たせましょう」
という提案もよくしてきます。

これも、可読性や保守性の面ではとても有効です。

一方で、

• Inspector設定が増えすぎる
• Prefab管理が煩雑になる

といった別の問題が出ることもあります。

SerializeField化するかどうかは、

• 実行時に動的に変わる参照か
• デザイナー調整が必要か

といった運用面も含めて判断するのが大切です。

コードの読みやすさそのものについては、次の記事も参考になります。

責務分離・クラス分割の考え方

ChatGPTは、責務分離が絡むとやや張り切りすぎる傾向があります。

・クラスを細かく分けすぎる
・ScriptableObject化を強く勧めてくる
といった提案が出ることも珍しくありません。

ここで大事なのは、
「今のプロジェクト規模に本当に必要か？」という視点です。

個人制作や小規模開発では、

• 1クラス1責務を意識する
• でも分けすぎない

このバランスがとても重要になります。

責務分離の考え方そのものがまだ曖昧な場合は、
次の記事を一度読んでおくと、ChatGPTの提案を判断しやすくなります。

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よくある失敗・注意点

ChatGPTを使ったリファクタリングはとても便利ですが、
やり方を間違えると逆にコードが壊れたり、分かりにくくなったりします。

ここでは、実際によく起きがちな失敗パターンを整理しておきます。
先に知っておくだけで、かなりの事故を防げます。

動作確認をせずにまとめて置き換える

一番多くて、一番危険なのがこのパターンです。

ChatGPTの提案コードをそのまま丸ごと貼り替えて、
「とりあえずあとで確認しよう」と思ったまま進めてしまう。

Unityでは、
・Inspector参照
・実行順（Awake / Start / Update）
・SerializeFieldの有無
などが少し変わるだけで挙動が崩れることがあります。

必ず「小さく変更 → すぐ再生して確認」をセットにしてください。

変更理由を理解しないまま採用する

ChatGPTの説明を読まず、
「プロっぽいから」「短くなったから」という理由で採用するのも危険です。

リファクタリング後のコードについて、

• なぜこのメソッドに分かれたのか
• なぜこの名前になったのか

を自分の言葉で説明できない場合は、まだ理解できていません。

その状態で進めると、
後から修正するときにさらに混乱する原因になります。

チャットを長く使い続けて精度が落ちる

同じチャットで長時間やり取りを続けると、
ChatGPTが過去の文脈を引きずってズレた提案をし始めることがあります。

・話が噛み合わなくなってきた
・前提を無視した回答が増えた
と感じたら、新しいチャットに切り替えるのがおすすめです。

「AIが言ったから正しい」と思ってしまう

これは技術的というより、思考の落とし穴です。

ChatGPTはとても自然に説明してくれるため、
つい「正解っぽく」見えてしまいます。

ですが、最終的にそのコードを保守するのは自分です。

ChatGPTの役割は、
判断を代わりにすることではなく、判断材料を増やすこと。
このスタンスを忘れないようにしましょう。

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ChatGPT初心者でも安心して使うために

ここまで読んで、
「やり方は分かったけど、そもそもChatGPTの使い方にまだ不安がある…」
と感じている人もいるかもしれません。

それはとても自然な感覚です。
ChatGPTは便利ですが、使い方を知らないまま触ると“何が正解なのか分からないツール”にもなりがちです。

特にUnityのコード整理のように、
「間違えると怖い作業」に使う場合は、
ChatGPTとの付き合い方そのものを一度整理しておくと安心感がかなり変わります。

ここで大切なのは、次の考え方です。

• ChatGPTは「万能な先生」ではない
• でも「何でも聞ける壁打ち相手」にはなる
• 分からないことをそのまま聞いていい

「このコード、何をしているか説明して」
「この書き方、初心者目線でどう見える？」
といった素朴な質問こそ、ChatGPTが一番力を発揮する場面です。

もし、ChatGPT自体の基本的な使い方や考え方にまだ自信がない場合は、
最初に一冊ざっと目を通しておくのもおすすめです。

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基礎が分かっていると、
・質問の仕方が分かる
・回答のどこを疑えばいいか分かる
・AIに振り回されにくくなる
といったメリットがあります。

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まとめ

この記事では、ChatGPTを使ってUnityのC#スクリプトを安全にリファクタリングする方法を解説してきました。

ポイントを振り返ると、次のとおりです。

• ChatGPTは「コードを書き換える存在」ではなくレビュー役として使う
• リファクタリング対象は必ず小さく切り出す
• 提案はそのまま採用せず、自分で判断する
• Unity特有の前提（Inspector・実行順・参照）を忘れない

ChatGPTを使うことで、
「どこが読みにくいのか」
「なぜこの構造が分かりづらいのか」
を言語化してもらえるのが、最大のメリットです。

一方で、AIに任せきりにしてしまうと、
・変更理由が分からないコード
・後から触るのが怖いコード
を生んでしまう可能性もあります。

大切なのは、ChatGPTの提案を通して自分が理解を深めること。
その積み重ねが、結果的に「書き直さなくていいコード」を作ってくれます。

今抱えている「ぐちゃぐちゃなコード」も、
一気に直そうとしなくて大丈夫です。

まずは気になるメソッドひとつから、
ChatGPTと一緒に整理してみてください。
きっと、「あ、これなら触れるかも」と感じられるはずです。

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参考文献

• ChatGPTでコードをリファクタリングしてみた話（note）
• 非エンジニアでもできる？ChatGPTを使ったリファクタリングの考え方
• ChatGPTによるコード改善はどこまで使えるのか
• How are people using ChatGPT with Unity in 2024?（Reddit / r/Unity3D）
• Visual Studioの「メソッドの抽出」機能を使ったリファクタリング手法

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よくある質問（FAQ）