はじめに
「AIって全部同じでしょ、ChatGPTだけでいいか」
え、まだAIを1種類しか使ってないんですか？用途を使い分けると作業速度が体感で2〜3倍変わります
この記事で解決すること
動画「【AI】Claude/GPT/Geminiの使い分けを知らない損」の補足記事です。
動画では時間の都合で触れられなかった詳細を解説します。
問題：なぜこれが危険なのか
え、まだAIを1種類しか使ってないんですか？用途を使い分けると作業速度が体感で2〜3倍変わります
解決策：明日から使えるベストプラクティス
仕様書分析はGemini、複雑なロジックはClaude、コーディングはGitHub Copilotと使い分ける
危険な例：AIを1種類だけで全てこなそうとする
例えば、「仕様書からECサイトの注文機能を実装して」とChatGPTやClaudeなど1つのAIだけに依頼するとします。
仕様書
・会員登録済みユーザーのみ注文可能
・在庫がある商品のみ購入可能
・1人5個まで購入可能
・注文完了後、在庫を減らす
・注文履歴を保存する
AIへそのまま依頼
この仕様書から注文処理を実装してください。
AIが生成したコード（例）
async function order(userId: number, productId: number, quantity: number) {
const product = await db.product.findUnique({
where: { id: productId }
});
if (product.stock < quantity) {
throw new Error("在庫不足");
}
await db.order.create({
data: {
userId,
productId,
quantity
}
});
await db.product.update({
where: { id: productId },
data: {
stock: product.stock - quantity
}
});
}
問題点
一見動きそうですが、実は重要な処理が抜けています。
❌ 会員チェックなし
❌ 購入上限5個チェックなし
❌ トランザクションなし
❌ 同時購入時の在庫競合対策なし
❌ 注文履歴の保存が不完全
仕様理解・設計・実装・レビューを1つのAIだけに任せると、このような見落としが発生しやすくなります。
ベストプラクティス：AIを役割ごとに使い分ける
① Gemini：仕様書の分析
以下の仕様書を分析してください。
・曖昧な仕様
・考慮漏れ
・例外ケース
・テストケース
を一覧化してください。
出力例
✓ 会員未登録の場合は？
✓ 在庫0の場合は？
✓ 同時注文時は？
✓ キャンセル時の在庫は？
✓ 購入上限超過は？
② Claude：設計・ロジック整理
上記仕様を満たす注文処理を
SOLID原則を意識して設計してください。
必要なクラス構成も示してください。
出力例
OrderService
├─ UserValidator
├─ StockValidator
├─ PurchaseLimitValidator
├─ InventoryService
└─ OrderRepository
ロジックの分離や責務の整理がしやすくなります。
③ GitHub Copilot：実装
設計を元にVS Codeで実装します。
await prisma.$transaction(async (tx) => {
await validateUser(userId);
await validatePurchaseLimit(userId, quantity);
const product = await tx.product.findUnique({
where: { id: productId }
});
if (product.stock < quantity) {
throw new Error("在庫不足");
}
await tx.order.create({
data: {
userId,
productId,
quantity
}
});
await tx.product.update({
where: { id: productId },
data: {
stock: {
decrement: quantity
}
}
});
});
Copilotなら、設計に沿ったコード補完やリファクタリングを効率よく進められます。
④ 最後は別のAIでレビュー
実装後は、別のAIにレビューを依頼します。
このコードをレビューしてください。
・セキュリティ
・競合処理
・保守性
・例外処理
・パフォーマンス
の観点で問題点を指摘してください。
レビュー担当を実装担当とは別のAIにすることで、異なる視点から見落としを見つけやすくなります。
明日から使えるベストプラクティス
① Gemini
↓
仕様書分析・要件整理
② Claude
↓
設計・複雑なロジック整理
③ GitHub Copilot
↓
コーディング・リファクタリング
④ 別のAI
↓
コードレビュー・セキュリティチェック
ポイント: AIごとに得意分野は異なります。仕様分析・設計・実装・レビューを役割分担させることで、品質向上と作業効率アップが期待できます。ただし、どのAIの出力もそのまま信用せず、最終的には人間による動作確認・テスト・レビューを行うことが重要です。
まとめ
1ツール思考を卒業して、AIを使い分けて最速エンジニアになりましょう！
#まだやってるんですか #コードの女神はみた #プログラミングスキル
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