【第八回】2026年5月時点のAIコーディングエージェントまとめ

Last updated at 2026-05-26Posted at 2026-05-26

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＜📝本記事のターゲット層＞

開発工程ごとにAIを使い分けたいエンジニア
要件定義や設計にAIを使いたい人

はじめに

最近、交流会や勉強会で「AIコーディングエージェントの導入検討が始まりました」「AIコーディングエージェントの導入に向けて情報収集をしています」という声がかなり増えました。

そこで検討を始めた人向けに、2026年5月時点で自分が把握している情報をとりまとめることにしました。

全8回に渡ってお届けいたします。

🔷要件定義・設計・実装・UIテストでAIをどう使い分けるか

開発工程でAIを使う場合、1つのAIに全部任せるより、工程ごとに使い分ける方が現実的です。要件定義、基本設計、詳細設計、実装、UIテストでは必要な作業が違うためです。

🔹1. 開発工程ごとに向いているAIは変わる

要件定義では、曖昧な要望を整理する力が必要です。基本設計では、方針を比較して説明する力が必要です。詳細設計や実装では、既存コードに沿って具体化する力が必要です。UIテストでは、実際に動かして確認する力が必要です。

この流れを見ると、Claudeで考え、Codexで作るという分担が分かりやすくなります。

🔹2. 要件定義・基本設計はClaudeが使いやすい

Claudeは、長文や文脈整理に強いため、要件定義や基本設計と相性がよいです。関係者の要望、制約、目的、優先度を整理し、抜け漏れを見つける作業に向いています。

例えば、次のような依頼がしやすいです。

以下の要望をもとに、システム要件を機能要件・非機能要件・確認事項に分けて整理してください。

設計では、複数案を比較し、メリット・デメリットを整理してもらう使い方が便利です。

🔹3. 詳細設計・実装はCodexと組み合わせる

詳細設計から実装に近づくほど、既存コードとの整合性が重要になります。ここではCodexが使いやすいです。

Codexは、リポジトリを読み、ファイルを編集し、テストを実行しながら作業できます。フロントエンドの画面修正、バックエンドAPIの修正、DB周りの変更、テスト修正など、具体的な作業に向いています。

🔹4. WebデザインとUIテストの使い分け

Webデザインでは、Claudeが方向性の整理、ChatGPTが素材や説明、Codexが実装に向いています。例えば、Claudeで画面の目的や情報設計を整理し、CodexでCSSやコンポーネントを修正する流れです。Claudeのほうが美的センスがあるという声が上がっていることから、デザインセンスはClaudeが上であることが伺えます。

UIテストではCodexが特に便利です。ブラウザ操作、スクリーンショット確認、テスト実行、失敗箇所の修正という流れを進めやすいためです。

❓困ったときは：AIに全部任せてよい？

全部任せるより、工程を分けた方が安定します。Claudeで方針を整理し、Codexで実装し、人間がレビューする。この流れが実務では扱いやすいです。

なお、Issue解決ではCodexのほうが成果を出しているという声が多いようです。Issueは対応を開始する段階では情報が出揃っていないことが多く、自律思考が強いCodexのほうが力を発揮するということなのかもしれません。

✅5. まとめ

開発工程では、AIを役割で分けると使いやすくなります。

要件定義：Claude
基本設計：Claude / ChatGPT
詳細設計：Claudeで整理、Codexでコード反映
フロントエンド実装：Codex
バックエンド実装：Codex
UIテスト：Codex

「Claudeで設計し、Codexで実装・検証する」分担が実践的です。

参考URL:

この記事内の料金や仕様は、確認時点の公式情報をもとに整理しています。AIサービスは更新が速いため、実際に契約・導入する前には必ず公式ページを確認してください。

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