目的別LLMモデル活用術

## 2. 導入 & Point (結論)

「さて、今日の結論からズバリ言います。

**『AI開発は、適材適所。モデルごとの”使い分け”こそが最強のワークフローである』** ということです。

最近、僕も公私ともにゴリゴリにAIにコードを書かせているんですが、一つのAIモデルだけに頼ると結構辛いんですよね。

でも、『このタスクにはこれ』『あのタスクにはあれ』って依頼する相手を変え始めた瞬間、生産性が爆上がりしたんです」

## 3. Reason (理由)

「なんで使い分けが必要かというと、人間と一緒で、AIモデルにも明確に『得意・不得意』があるからです。

人間でも、

『めちゃくちゃ手は早いけどミスが多い新人くん』とか

『時間をかけて慎重に設計するベテランさん』とか、

『とにかくクリエイティブな発想が得意な人』とかいますよね？

AIも全く同じなんです。

全部を一人（一つのモデル）にやらせようとするから、『なんか思ったのと違うな…』ってなるんです。

彼らの特性に合わせて、こっちが『上司』として適切なタスクを振ってあげる。これが今のAI開発のキモだと考えています」

## 4. Example (具体例)

「じゃあ実際に、わいへいがどういう基準でモデルを選んでいるか。僕の『AI使い分け術』を紹介します。

活用しているのは主に3つのモデル。**Codex**、**Gemini**、そして **Claude Sonnet** です」

### ① Codex：頼れるリードエンジニア

「まず一人目、**Codex** 先生。

彼の役割は**『リードエンジニア』**です。

めちゃくちゃ難しいロジックの実装とか、複雑な設計は彼にお願いしています。

特に『Plan Mode』っていう、実装前に計画を立てるモードが優秀で、困った時に『これどう思う？』って聞くと、技術的に深い回答を返してくれる、modeをxhighにするとほぼメンバーレベルの議論ができるんですよね。

### ② Gemini (モデルによる)：記憶力の化け物

「二人目、**Gemini**。特にProとかのコンテキストウィンドウが広いモデルですね。

彼の役割は**『文脈を把握するライター』兼『クリエイター』**です。

Geminiの強みはなんといっても『記憶力（入力できる文字数）』の多さ。

例えば、僕の過去のX（Twitter）の投稿データをCSVでドサッと渡して、『この文体を真似してブログ書いて』とか『このキャラの設定を過去のログから抽出して』みたいなことを頼みます。

文体模倣とか、大量の資料を読み込ませた上での創造的な作業は、彼が一番輝きますね」

あと、Geminiは画像生成が強いので、ドット絵描かせるのに重宝してます。

### ③ Claude Sonnet：実直な仕事人

「そして三人目、**Claude Sonnet** 君。

彼の役割は**『超優秀な実務担当者』**、あるいは**『QA担当』**です。

彼は理解度がそこそこで、ミスが少なく、かつ早い。

なので、『このユニットテストやっといて』とか、『Lintエラー直して』とか、『フォーマッタかけといて』みたいな、

カチッとしたタスクを投げると、めちゃくちゃ確実にこなしてくれます。

多分読めばわかるだろうな~系の軽い調査とかも彼に任せると安心ですね」

## 5. Point (まとめ)

「というわけで、

- 難しい設計やコアな実装は **Codex**

- 文脈理解やクリエイティブな作業は **Gemini**

- 速さを求める定型タスクのテストや雑務は **Claude Sonnet**

こんな感じで、それぞれの特技を活かして、目的ごとに使い分ける。

これが2026年現在の、僕の最適解です」