生成AIの使い分け方｜ChatGPT・Claude・Geminiの活用実例

執筆：シャイニー錦糸町 スタッフK／元開発エンジニア

ChatGPTで文章を書き、調べ物をして、ときには仕事の相談もする。でも、思いどおりの答えが出ないと「自分の聞き方が悪いのかな」と感じることはありませんか。

そんなときに見直したいのは、プロンプトだけではありません。どの作業を、どのAIに任せるかという役割分担です。

私はシャイニー錦糸町のスタッフKです。以前は開発エンジニアとして働いており、現在も仕事の空き時間や休日に、日常業務で使えそうなアプリや小さなツールを作っています。その中で、ChatGPT・Claude・Geminiを作業に応じて使い分けています。初めての方は、まず一つのAIで身近な作業を試すところからで大丈夫です。この記事では、実際の開発例を通して、自分に合った生成AIの活用方法を紹介します。

生成AIの使い分けは「何を任せたいか」から考える

結論からいうと、生成AIはサービス名だけで選ぶのではなく、作業の目的と、結果を確認しやすいかどうかで選ぶのがおすすめです。文章を整えたいのか、画面を図解したいのか、既存のプログラムを修正したいのかで、使いやすい環境は変わります。

ChatGPT・Claude・Geminiのほかにも、出典をたどりながら調べ物を進めるPerplexityや、Webやアプリで利用できる対話型AIサービスDeepSeekなど、選択肢は広がっています。ただし、名前をたくさん知ることより、自分の仕事で使える場面を一つ見つけることが先です。

また、「モデル」と「アプリ・ツール」は区別しておきましょう。回答を考えるAIモデルに加え、画像作成、ファイル操作、検索などの機能が、実際の使い勝手に関わります。

スタッフKはChatGPT・Claude・Geminiをこう使い分けている

私の現在の役割分担を整理すると、次のようになります。これは性能ランキングではなく、私の開発作業との相性に基づく使い方です。

※この表はスタッフKの活用例です。回答傾向はモデル、設定、質問内容、更新によって変わります。

メインはClaude Code。開発を進める仕組みが使いやすい

私がClaude Codeをメインにしている大きな理由は、「ハーネス」が優れていて、開発作業を進めやすいと感じているからです。ハーネスとは、AIがファイルや開発ツールを使いながら、作業と確認を繰り返すための仕組みのことです。

Claude Codeは、コードを読み、ファイルを編集し、コマンドを実行する開発ツールとして案内されています。私が特に評価しているのは、既存のアプリを理解して、修正を進める一連の使い勝手です。こうしたハーネスの使いやすさが、Claude Codeを選ぶ理由になっています。Claude Codeの公式説明

一方で、先日発表されたGPT-6 Astraも試してみたところ感触がよく、メインの開発環境を切り替えるか、使いながら検討しているところです。

Geminiには、要件や仕様を別の視点で確認してもらう

私は、何を作るか決める「要件定義」や、内部の動きを考える段階で、Geminiに確認を頼むことがあります。自分が気に入っている案ほど、問題点を見落としやすいからです。

個人的には、ChatGPTは私の考えを受け止める方向、Geminiは問題点を比較的はっきり指摘する方向の回答になると感じる場面があります。ただし、これは私が使った範囲の印象です。「ChatGPTは必ず同意する」「Geminiの否定は正しい」という意味ではありません。どちらにも長所と短所、反証、判断に足りない情報を尋ね、根拠を確認します。

ChatGPTには、頭の中のイメージを見える形にしてもらう

「このボタンの近くに詳細を開くアイコンがほしい」「メモは画面の下に表示したい」。機能を追加するとき、頭の中では見えていても、文章だけでは配置や見え方を説明しきれないことがあります。

そこで、ChatGPTに相談して画面イメージを作り、Claude Codeへ渡す資料にしています。開発の言葉でいえば、外部設計、つまり利用者から見た画面や動作の設計を補助してもらう使い方です。画像だけで仕様が完成するわけではありませんが、認識をそろえる手がかりになります。

実例：ChatGPTの図解をClaude Codeに渡してTODOアプリを修正

具体例が、TODOアプリに「タスクごとの詳細メモ」を追加する設計です。単に「メモ機能を作って」と頼むと、別画面にするのか、ポップアップにするのか、一覧の下に出すのかが曖昧になります。

今回のUI提案では、各タスクのステータスの左側に詳細アイコンを置き、選択したタスクのメモを画面下部に表示するイメージを整理しています。どこを押すと、どこに何が出るかを図解すると、伝えたいことが具体的になります。

このように、機能を拡張するときは、アイコンをどこに配置するか、押したときに何を表示するかといった見た目と動きを、ChatGPTで図解にまとめています。今回の画像では、各タスクに詳細アイコンを追加し、クリックすると選択したタスクの詳細メモが画面下部に表示される流れを示しました。

その図解に「この位置にアイコンを追加したい」「押すと、この場所に詳細メモを表示したい」といった言葉での説明を添え、Claude Codeへ渡して修正を依頼しています。図解と言葉を組み合わせることで、文章だけでは伝えにくい配置や操作のイメージを共有しやすくなると感じています。

これはアプリ開発だけの話ではありません。資料の構成を一つのAIと考え、別のAIに説明の抜けを確認してもらうなど、日常の仕事にも応用できる考え方です。

生成AIを使い分けるポイントは「役割分担」と「情報の整理」

同じ作業を繰り返すより、工程を分ける

私が複数のAIを使うのは、すべてに同じ質問を投げて多数決を取るためではありません。イメージを整理する役、実装する役、疑問点を指摘する役を分けると、自分の作業を進めやすいと考えているからです。

役割分担は、一つのAIでも取り入れられます。たとえば「まずアイデアを整理する」「次に問題点を確認する」と、作業を段階に分けて頼む方法です。別のAIを試すのは、今の使い方では伝えにくいことや、違う視点で確かめたいことが出てきてからで構いません。

コンテキストへ不要な情報を持ち込まない

「コンテキスト」とは、AIが回答や作業のために参照する情報のことです。会話履歴、渡した資料、指示などが含まれます。同じチャットで別の話題を続けたり、取り消した仕様を残したりすると、古い方針が紛れ込むことがあります。

そこで、開発担当のAIへは相談の全履歴ではなく、目的・確定仕様・制約・未決定事項を整理して渡します。ただし、分けすぎると必要な背景まで失われます。別サービスへ移すだけで精度が上がるのではなく、受け渡す情報を選ぶことが要点です。同じAIでも、作業ごとに会話を分ける方法は使えます。

Claude Codeの/resumeで過去の会話は再開できますが、会話やファイルを以前の状態へ戻す「ロールバック」ではありません。私は、あとから整理し直す手間を減らすためにも、作業に不要な情報を入れることは極力避けたいと考えています。

複数のAIが同意しても、正解とは限らない

別のAIに聞くと、違う視点が得られることがあります。しかし、複数のAIが同じ誤りを返す可能性もあります。調べ物なら元の資料へ戻る、開発なら実際に動かすなど、AI同士の確認だけで終わらせないようにしています。

初心者が生成AIを仕事に活かすための3つのコツ

1．まずは小さな作業を一つ選ぶ

最初からアプリを作る必要はありません。「箇条書きをメールの下書きにする」「作業手順の抜けを確認する」など、自分で良し悪しを判断できる作業から始めましょう。まず一つのAIに慣れ、困る場面が見えてきたら別のAIを試す順番で十分です。

2．目的と制約をセットで伝える

「いい感じに直して」だけでなく、誰が使うのか、何を変えたいのか、何は変えたくないのかを伝えます。言葉にしにくい見た目は画像で補い、保存方法や個人情報の扱いなどは文章で補足すると、確認すべき点も整理しやすくなります。

3．入力する情報と、出てきた答えを確認する

仕事で使う場合は、職場の利用ルールを確認し、顧客情報、利用者の個人情報、非公開の資料を安易に入力しないようにしましょう。別のAIへ引き継ぐときも同じです。出力については、数字、固有名詞、出典、プログラムの動作などを確認します。

医療・法律・お金に関わる重要な判断は、AIの回答だけで決めず、公的情報や専門家に確認してください。

シャイニー錦糸町では、生成AIを初めて使う方にも基礎からお伝えします

ここまで読むと、「エンジニア経験がないと難しそう」と感じるかもしれません。けれど、AIに目的を伝えること、結果を確認することは、文章作成や日々の調べ物からも練習できます。

シャイニー錦糸町では、生成AIを初めて使う方にも、基礎から使い方をお伝えしています。「何を質問すればいいかわからない」「仕事でどんな場面に使えるか知りたい」という段階でも、まずは見学でお話しください。

私自身も、新しいAIを試しながら使い分けを見直しています。大切なのは、特定のAIを使い続けることではなく、自分の目的に合わせて任せ方を工夫し、結果を確認すること。今使っているAIにも、違う役割を任せてみると新しい使い道が見つかるかもしれません。