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AI駆動開発で複数AIを使い分ける実践術｜Claude Code・Codex CLI・Gemini CLIの役割分担

この記事で分かること

2026年4月現在、僕（大森翔吾）は AI 駆動開発において Claude Code・Codex CLI・Gemini CLI の3つを同時に使い分けて います。どれか一つに絞るのではなく、役割を分けて併用 するのが今の最適解だと考えているからです。

  • なぜ「最強の1つ」ではなく「3つ併用」が正解なのか
  • それぞれのAIの得意分野と実運用での役割分担
  • 3つを連携させるための Skill と自動化パイプライン
  • 個人開発者がAIチーム3名分のスループットを出す具体的フロー

この記事は、すでに AI 駆動開発をやっていて「もう一段スケールしたい」「PRレビューまで含めて自動化したい」中級者向けに書きました。初心者の方は先に AI駆動開発の爆速フロー全公開 をどうぞ。

2025年 → 2026年：メインツールの「出戻り」

以前の記事 AI駆動開発の爆速フロー全公開 で、僕は「2025年9月に Claude Code から OpenAI Codex に乗り換えた」と書きました。これは当時の事実です。

ただ、半年経った2026年4月現在、Claude Code が僕の主軸に戻っています。理由は3つあります。

  1. Skill・Plugin の成熟：Markdown でエージェントの手順を定義する Skill、機能追加する Plugin が整い、定型作業が圧倒的に回るようになった
  2. 1M コンテキスト：Claude Opus 4.7 の 1M トークンモードで、大規模リポジトリを丸ごと読ませた調査が現実的になった
  3. Plan モード：実装前に方針をすり合わせる仕様駆動のワークフロー（詳細）が組み込まれた

一方で Codex CLI を捨てたわけではありません。「Claude Code を指揮官にして、Codex CLI を実装役として呼び出す」という使い分けが定着しました。

3つのAIの得意分野と役割分担

僕が実際に役割を振っている現状はこうです。

AI強み僕の用途
Claude Code（Opus 4.7 / 1M）コンテキスト理解・Skill・Plugin・MCP 連携メインドライバー。調査・設計・Skill呼び出し・PR作成まで
Codex CLI（GPT-5.4 high）指示への忠実度、堅実な実装、余計なリファクタをしない重めの実装本体、Claude が苦戦したタスクのリカバリー
Gemini CLI広文脈での読み取り・設計レビューコードレビュー、セカンドオピニオン、文言検討

モデル名は2026年4月時点の表記です。後継モデルが出たら随時アップデートしますが、役割分担の発想自体は今後も変わらない と見ています。AI は「賢さの総合力」で比較するより、振る舞いの癖の違い で使い分ける方が再現性が高いからです。

使い分けの具体パターン

パターン1：Claude Code 主導、実装の重い部分だけ Codex に投げる

Claude Code で設計・調査・ファイル特定まで進め、実装の重い部分だけ Codex CLI に回します。僕は Claude Code 内に /codex という自作 Skill を仕込んであって、マスター（＝僕）が「これは Codex に投げて」と言えば、コンテキストごと Codex CLI に渡して GPT-5.4 の推論ティア high で実装させる仕組みになっています。

Claude Code は監督、Codex CLI は熟練の実装者。このロール分担が、一人開発者の実質的な「チーム化」です。

パターン2：PRレビューを2AIで回す

PR を作った後のレビューも、AI を複数使います。

  • CodeRabbit / Codex：自動でPRにレビューコメントを残す
  • Gemini：重要なPRだけセカンドオピニオンを取る（/second-opinion-gemini Skill）
  • Claude Code：2つのレビューを見比べ、妥当な指摘だけコミットして push

同じモデルに2回聞くより、別モデルに聞いた方が盲点が減ります。AI のアンサンブル学習を、開発プロセスに持ち込んでいるイメージ です。

パターン3：Discord から呼び出す

もう一段ラディカルな工夫として、iPhone から Discord 経由で Claude Code を動かす Bot を自作しています（claude-agent-bot）。

  • Mac mini を自宅で常時稼働
  • Discord の特定チャンネル → Mac mini の Claude Code にコマンドを転送
  • 「このPR見ておいて」「このバグ調査して」を出先から送れる

AI 駆動開発は、デスクの前にいなくてもコードが進む 段階に入りました。

実際のフロー例：機能追加1本を最後まで回す

最近書いた機能追加を時系列で辿るとこうなります。

  1. Claude Code で現状把握＋実装方針を Plan モードで詰める（10〜20分）
  2. 「/codex で gpt-5.4 high にこの方針で実装を投げて」と指示（Claude → Codex CLI 起動）
  3. Codex CLI が実装・テスト・コミット・PR作成まで完了
  4. PR に CodeRabbit / Codex の自動レビューが付く
  5. 重要なPRは /second-opinion-gemini で Gemini に別角度レビューを依頼
  6. Claude Code で妥当な指摘を取捨選択 → 修正 → 再プッシュ
  7. CI が通ったらマージ

人間のやることは 方針の判断と最終承認 だけです。コードを書く作業は3つのAIが分担します。

なぜ「最強の1つ」ではなく「3つ併用」なのか

よく聞かれる質問に答えておきます。

理由1：得意分野の質が違う

AI は「賢さ」で比較されがちですが、実運用では 振る舞いの癖 の違いのほうが効きます。Claude Code は文脈把握が強い、Codex CLI は指示に忠実、Gemini CLI は広文脈でざっくり俯瞰が得意。能力ベクトルの違う3人を雇う 感覚です。

理由2：セカンドオピニオンの精度

同じAIに2回聞いても、同じバイアスで同じミスをします。違うAIに投げると、別の切り口で別の指摘が出ます。重要な判断ほど、別モデルに当てる価値があります。

理由3：単一障害点の回避

AI 駆動開発は AI サービスに完全依存します。どこか一社の障害・レート制限・規約変更で開発が止まるリスクを、複数AIの併用で分散できます。

理由4：コスト配分

フルパワーのモデルを全てのタスクに使うと、お金も時間も浪費します。タスクごとに適切なモデルを選べば、コスト最適化と速度の両立 が可能です（2026年4月時点の各社サブスクで数万円規模、為替・料金改定で変動）。

落とし穴と注意点

  • プロンプトは AI ごとに最適化する：同じ指示文でも、AI によって解釈が変わります。Skill に「どの AI を呼ぶか」「どういう口調で渡すか」まで組み込むのがコツ
  • 並走させすぎない：同じコードに3つのAIが同時に手を入れると、マージで地獄を見ます。1タスク1AI が原則
  • 判断コストそのものを仕組み化する：「今回はどのAIを使うか」を毎回考えると疲弊します。パターン化して Skill にすると、判断コストが消えます
  • AIの出力を丸呑みしない：複数AIを併用しても、最終判断は人間。特にセキュリティ・課金・外部APIに触れる変更は、必ず自分の目でレビューしてください

この仕組みが生む価値

一人法人の僕が、正社員エンジニアチーム並みの開発速度を出せているのは、複数AIを「チームメンバー」として扱っているから です。

  • Claude Code ＝ PdM 兼 テックリード
  • Codex CLI ＝ シニアエンジニア
  • Gemini CLI ＝ コードレビュアー

人を採用しなくても、月数万円で3職種のAI同僚が常に動いている。これが2026年の AI 駆動開発の現実的な到達点です。

この記事を読んで「うちもこの仕組み入れたい」と思ったら、後半のCTAから相談してください。環境構築まで伴走します。

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株式会社CAEN（代表：大森翔吾）では、Claude Code・Codex CLI・Gemini CLI を組み合わせた AI 駆動開発環境の構築支援、社内開発チームのマルチAI併用ワークフローへの移行、PR自動レビューパイプラインの設計・実装を承ります。

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