Claude Code × Codex CLI で『Planner / Executor 分業』を実践する — 1日の生産性が2倍になった運用パターン

はじめに

Claude Code と Codex CLI、両方を実務で使い倒している現役CTO（ベンチャー10年）です。

最近、社内・チームの開発フローで 「Planner と Executor を別エージェントに分ける」 運用が定着し、体感の生産性が2倍近くまで伸びました。

この記事では、その分業設計と、実装パターンを紹介します。

なぜ「1つのエージェントに全部やらせる」のは限界があるか

Claude Code 単体に大きなタスクをまるごと投げると、

• 計画フェーズと実装フェーズで思考の粒度が混ざる
• 「ここまで計画」「ここから実装」の境界が曖昧になり、途中で方針が揺れる
• レビュー・差し戻しの時に、計画の意図が分からなくなる

という問題が出てきます。

これは AI モデルの問題というより、ロール（役割）が分離されていない ことに起因します。
人間のチームでも、PM・実装者・レビュアーは別の人がやった方が品質が安定するのと同じです。

3層分業: Planner / Executor / Reviewer

実務で安定してきた構成は、次の3層です。

Planner   = Claude Code（タスク理解 → 設計 → タスク分解）
Executor  = Codex CLI（分解されたタスクの実装）
Reviewer  = Claude Code（別セッション、コードレビューと差し戻し）

ポイント: Reviewer は Planner と別セッションで走らせる。文脈が共有されないことで、客観的なレビューが効きます。

実装パターン1: Planner の出力を「実行可能な仕様」にする

Planner（Claude Code）には、最終的に Executor に渡せる粒度まで分解させます。

あなたは Planner です。以下の要件を読んで、Executor に渡せる粒度のタスクリストに分解してください。

【要件】
ユーザー認証付きの ToDo アプリを Next.js 14 + Supabase で実装する。

【出力フォーマット】
各タスクは次の YAML 形式で書く：

- id: T1
  title: Supabase プロジェクト初期化
  inputs: なし
  outputs: supabase/config.toml, .env.local
  acceptance: supabase status が起動済みになる
  dependencies: なし

「inputs / outputs / acceptance / dependencies」を必ず書かせると、Executor が迷わずに実装できます。

実装パターン2: Executor は「1タスクだけ」を渡す

Executor（Codex CLI）には、Planner が出した1タスクだけを渡します。

codex exec "
タスク: T3
title: Supabase 認証の実装
inputs: T1, T2 完了
outputs: app/auth/login/page.tsx, lib/supabase/client.ts
acceptance: メール+パスワードでサインインしてダッシュボードに遷移できる
"

Codex CLI は単一タスクの実装が速く、Planner が分解したタスクを順番に処理させると、Claude Code 単体より早く回ります。

実装パターン3: Reviewer は「別セッション・別観点」で走らせる

Reviewer は Claude Code の別セッション（または別タブ）で起動し、観点を明示してレビューさせます。

あなたは Reviewer です。以下のPRをレビューしてください。
（Plannerが立てた acceptance を満たしているか、別観点で検証する）

【観点】
- セキュリティ（認証ロジック、SQL Injection、XSS）
- 例外系（外部API失敗、null安全）
- アクセプタンスクライテリア（acceptance: メール+パスワードでサインインしてダッシュボードに遷移できる）

各観点ごとに「OK / 要修正 / 検討事項」で出してください。

ポイントは Plannerと同じ文脈を渡さないこと。文脈が共有されているとレビューが甘くなります。

ワークフロー全体図

[要件] → Planner(Claude Code) → タスクリスト(YAML)
                                  ↓
                              Executor(Codex CLI)
                                  ↓
                              実装コード
                                  ↓
                              Reviewer(Claude Code 別セッション)
                                  ↓
                              レビュー結果
                                  ↓
                          [必要なら Executor に戻す]
                                  ↓
                              完了

このループを回すと、

• 1つのエージェントに丸投げしていた時より 実装速度1.5〜2倍
• レビューの質が上がり、後戻りが減る
• 各エージェントのコンテキストが軽くなり、トークン効率も良くなる

という効果が出ました。

注意点: 過剰分業はかえって遅い

3層に分けると、当然ながら オーバーヘッド も発生します。
小さいタスク（10行程度の修正、CSS 微調整等）には逆効果です。

目安：

• タスクが1ファイル / 1関数完結 → 1エージェントで OK
• タスクが3ファイル以上 / 認証や決済を含む → 3層分業の効果が出る
• タスクが10ファイル以上 / 設計判断が複数回必要 → 3層分業ほぼ必須

まとめ

ロール	エージェント	役割
Planner	Claude Code	要件理解・タスク分解
Executor	Codex CLI	1タスクずつ実装
Reviewer	Claude Code（別セッション）	観点明示でレビュー

「1つのエージェントに全部やらせる」から脱却するだけで、AI 駆動開発のレベルがもう一段上がります。

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