「結局どれが一番賢いの？」この質問をしてる時点でAIの使い方を間違えてる。
どれか1つじゃなくて適材適所で使う。
考えさせるならClaude Code
手を動かすならCodex
日本語を整えるならGemini
得意な仕事はここまではっきり分かれてる。
用途を間違えると同じ指示を出しても返ってくるアウトプットの質が落ちてしまう。逆にここを合わせるだけで3体とも一番いい力を発揮してくれる。
今回は3体それぞれの得意分野と僕の振り分け方を解説する。
①Claude Code ②Codex ③Gemini ④1つの仕事を3体で回す流れという4つだ。あなたがそのまま真似できる振り分けまで書いたから。ブクマして使い倒してほしい。
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それでは本題です。
①Claude Code Fable 考えて計画を立てる
考える仕事は全部Claude Codeに任せてる。動かすモデルはFableだ。
何を作るかを決める。完成形を定める。そこに至る手順を組み立てる。サブエージェントが迷わず動けるところまでタスクを切り分けて渡す。このあたりがFableの一番得意なところだ。
真価が出るのはゼロから立ち上げる時
Fableが一番力を発揮するのはまだ答えが決まっていない仕事だ。
やることが決まっている作業ならどのモデルに投げても結果はそこまで変わらない。差が出るのはその手前だ。何が課題なのかを設定するところから始める仕事やゼロベースで要件定義から計画まで引く仕事。ここでFableは圧倒的に強い。
たとえば「毎朝のリサーチを自動化するツールが欲しい」とだけ指示を投げてみる。この段階では何を作るかも決まっていない。
するとFableは今の作業のどこに時間が取られているかを洗い出してくれる。どこをAIに任せてどこを人間が担当するかを切り分ける。そのうえで作るものの一覧と着手する順番まで提示してくる。ここまで揃えば実装は別のモデルに渡せばいい。
全体を俯瞰できるからオーケストレーターに向いてる
もう1つ仕事を切り分けて他のAIに割り振るのが抜群にうまい。
仕事を渡すと全体を見渡しながら進めてくれる。今どこまで終わっていて次に何が必要か。この判断は合っているか。どのタスクをどこまで噛み砕いてサブエージェントに渡すか。これらを常に把握しながら動いてくれる。だから複数の作業が同時に走る仕事ほど大きな差が出る。
だから僕は司令塔をClaude Codeに固定している。計画を立てて作業を割り振るのがClaude Codeの役割だ。
Claude Codeに投げる仕事
実装系
- 新規ツールの要件定義（何を作るかと完成形を決める）
- 実装方針の決定（どこから手を付けてどこを後回しにするか）
- 詰まったバグの原因切り分け
- サブエージェントに渡すタスクの切り分けと指示出し
制作系
- X記事・note・メルマガの企画（テーマと切り口の決定）
- LPの訴求ポイントの決定
- ドラフト本文の執筆
②Codex Astra 実装と画面操作
手を動かす仕事はCodexに全部任せてる。動かすモデルはAstraだ。
コードを書く、ツールを組む、ブラウザを開いて操作する、画像を作る。Claude Codeが決めた計画を形にする作業はまるごとCodexが引き受けてくれる。
決まった仕様をそのまま形にする
Astraの本業はなんといっても実装だ。
仕様が決まっている状態で渡すととにかく速い。ツールを1本作る既存のコードに機能を追加する動かなくなった部分を修正する。このあたりはClaude Codeであれこれ考えるよりCodexへ流したほうが圧倒的に早く終わる。
長時間の作業に強いのもCodexの魅力だ。複数ファイルにまたがる修正でも途中で目的を見失わずに最後まで書き切ってくれる。だから僕は要件が固まった時点でまるごと渡して出来上がりだけを受け取る形にしている。
画面をそのまま触れる
実装と並ぶもう1つの柱がコンピュータユースだ。
コンピュータユースは画面を直接操作できる機能のこと。人間がマウスやキーボードでやっている作業をAstraが代わりにやってくれる。
画面を見るのも操作するのもどちらもお手の物だ。作ったページを自分で開いて表示崩れを見つける。フォームに入力して送信し正常に通ったかを確かめる。エラーが出たらその画面を読み取って原因の修正に戻る。管理画面にログインして設定を変える。申請フォームの入力を最後まで完了させる。
これまで人間が手作業でやるしかなかった作業がそのまま丸ごとなくなる。ただコードを書かせること以上に作業が劇的に減ったと実感できるはずだ。
その進化は数字にもはっきり出ている。OpenAIが出しているPC操作の指標OSWorld 2.0でAstraは72.6%、前のモデルは65.7%だった。1タスクにかかる時間も約75分から約40分に縮んでいる。ブラウザ操作のMind2Webでは1.9倍速くなった。
画像生成もCodexに任せる
画像がその場で作れるのもかなり強い。
記事の図解もサムネイルもスライド素材もすべて同じ会話の流れの中で作れる。別の画像生成ツールを開いて作ってから戻ってくるという無駄な往復が一切なくなる。
コツは1枚ずつ単発で頼まないことだ。先に全体の構成と各ページで何を見せるかを決めておく。そのうえでまとめて生成させる。バラバラに作らせるとどうしても絵柄やトーンが揃わなくなってしまう。
Codexに投げる仕事
- コードの記述ツールの構築Webサイトの制作
- ブラウザ操作（各種申請・フォーム入力・管理画面の更新）
- 図解・サムネイル・スライド用素材の生成
- 作成した成果物の表示確認とエラー修正
任せる時のコツ
Codexは1人で最後まで走り切れる。だからこそ頼み方に少し工夫がいる。
1つ目は完了条件を先に書くこと。「どこまでやったら終わりか」を明確にしておかないと途中で止まってしまったり余計なところまで勝手に進めてしまったりする。
2つ目は作業の途中で口を出さないこと。Claude Codeには考えさせながら進めるのが向いているけれどCodexは最後まで任せ切ったほうが圧倒的に速い。途中で進捗を確認したくなるのは完了条件が曖昧な証拠だ。不安な要素は作業を始める前にしっかり解消しておこう。
③Gemini 3.8 Flash 日本語の仕上げ
最後に文章を通すのがGemini 3.8 Flashだ。日本語の自然さに関しては正直このモデルが頭一つ抜けている。
AIが書いた文章の硬さが抜ける
AIが書いた文章って読めば意味は分かる。だけどどこか人間が書いたものには見えない。
言い回しが回りくどかったり同じことを2回言っていたりする。1文に要素を3つも詰め込んでいて息が続かなかったり文末がすべて同じ語尾で単調だったりする。こうした違和感が積み重なってあの独特な「AIっぽさ」になってしまう。
でもGemini 3.8 Flashを通すとこの違和感がすっきり抜ける。長すぎる文が適切に切れてリズムが整いスッと頭に入ってくる自然な日本語に仕上がる。
だから僕は「書く係」と「直す係」を完全に分けている。中身の構成や文章はFableとAstraに考えさせて書かせて最後の仕上げだけを3.8 Flashに任せる。自分で書いた文章を自分で手直ししても自分の癖には気づけないからだ。
直していい範囲は先に決める
ただし何も指示せずに丸投げすると文章の意味まで勝手に変わってしまうことがある。
たとえば「対応できる可能性がある」が「対応できる」に直されたら約束の強さが変わってしまう。数字や固有名詞を勝手に言い換えられても困る。
だからこそ触っていい範囲をあらかじめ明確に指定しておく。硬い言い回しや冗長な重複表現文の長さはどんどん直させる。一方で文章の意味や数字固有名詞章の並び順には絶対に手を触れさせない。あわせて変更した箇所を一覧で出力させる。この変更一覧をClaudeに渡して突き合わせれば意味が変わってしまった行だけを確実に拾い出せる。
API料金なしで呼べる
Gemini 3.8 FlashはAntigravity CLIやCursor CLIから呼び出せる。
この2つのツールから使う分には追加のAPI料金がかからない。月額サブスクの料金内だけで回せる。
④1つの仕事を3体で回す
実際の作業フローを2つ紹介しよう。
X記事を1本書く
- Claude Code: テーマと切り口を決める。使う素材を選ぶ
- Claude Code: 構成を組み立てる。どの順番で読ませるかを決める
- Claude Code: 本文を執筆する。事実関係の裏取りをする
- Gemini: 日本語を自然に仕上げる。変更した箇所を一覧で出力する
- Claude Code: 原文と変更箇所を突き合わせて意味が変わっていないか確認する
- Codex: 記事の図解とサムネイル画像を生成する
構成と執筆はClaude Code。推敲はGemini。画像作成はCodex。あなた（人間）が確認するのは最初のテーマを決める時と公開前のチェックという2箇所だけで済む。
LPを1本作る
- Claude Code: 訴求ポイントと要件を決める。ページ全体の流れを組み立てる
- Claude Code: セールスコピーを執筆する
- Gemini: コピーの日本語を自然に仕上げる
- Codex: Webページをコーディングする。ブラウザで表示を確認しフォーム送信のテストまで行う
- Claude Code: 公開前に全体の整合性をチェックする
実装する作業と検証する作業をCodexが1体だけで完結できるのが最大のポイントだ。ページの表示崩れもフォームの不具合もCodex自身がブラウザ画面を見て自動で修正してくれる。
3体で回すと何が変わるか
改めて3体の得意分野を整理しておこう。
- Claude Code: 考える。計画を立てる。作業を割り振る
- Codex: 実装する。画面を操作する。画像を生成する
- Gemini: 日本語を自然に仕上げる
どれか1つのモデルが圧倒的に優れているわけじゃない。それぞれの仕事の性質にぴったり合うモデルを適材適所で当てはめるだけ。
1体のAIにすべてをやらせようとすると真価を発揮できない。それぞれの得意分野に合わせて適材適所で振り分けるだけで同じ時間で出せるアウトプットの密度が劇的に変わるはずだ。
最後に、僕は普段AIの最新情報やAIを活用したマネタイズ方法について発信しています。役に立ったらぜひフォローしてくれると嬉しいです。
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