個人開発で4種のLLMを役割分担した話——ChatGPT・Claude Code・Grok・Gemini
個人開発サービス CheckMe を1人で運営しながら、LLMを役割分担して使うようになった記録。
使い分けの整理
| LLM | 役割 | 具体的な業務 |
|---|---|---|
| ChatGPT | 壁打ち・要件整理 | Claude Codeへの仕様書作成 |
| Claude Code | 実装 | main.py編集・テンプレート作成・デプロイ |
| Grok | SNS・リサーチ | 競合分析・ネット文化理解 |
| Gemini | 発想・企画 | ユーザーヒアリング・アイデア出し |
Claude Codeへの依頼品質を上げる方法
直接Claude Codeに「〇〇を実装して」と伝えるより、先にChatGPTで要件を整理してから渡す方が精度が上がる。
ChatGPT（要件整理）→ Claude Code（実装）
このフローを意識するようになってから、手戻りが減った。
Geminiのユーザーヒアリング活用
「非通塾層の中学生6ケースを深掘りインタビューして」とGeminiに依頼すると、UXリサーチャー・教育アナリスト・元受験生などのロールを担って20往復以上の会話を再現してくれる。
これをCLAUDE.mdとDBに記録して、実装の判断材料にしている。
まとめ
「どのLLMが最強か」より「誰に何を頼むか」で考えた方が成果が出る。
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