こんにちわ、ゆうきです！

今日は、ビジネスの「生命線」である「メール配信」について、僕がたどり着いた一つの結論をお話しします。

結論から言うと、「既存のメール配信SaaSを卒業し、完全に自分専用の配信エンジンを構築しました」。

これ、やってみたらメリットが凄すぎて、正直もっと早くやっておけばよかったと後悔しているレベルです。

■ なぜ、今さら「自作」なのか？

メルマガを配信しようと思うと、普通は「まぐまぐ」や「エキスパ」、あるいは LINE 連携の「Lステップ」などを使うのが一般的ですよね。

もちろんそれらも素晴らしいツールですが、運用を続けるうちにいくつかの「壁」にぶつかりました。

1. 毎月の固定固定費: 読者が増えるほど、月額料金が数万円と膨らんでいく。
2. プラットフォーム依存: 規約一つで、明日から配信できなくなるかもしれないリスク。
3. デザインの限界: 「いかにもメルマガ」というデザインから脱却し、もっと VIBE らしい高級感を出したい。

「だったら、自分たちで最強のエンジンを作っちゃえばいいんじゃないか？」
そんな一言から、今回のプロジェクトは始まりました。

■ 世界標準の武器「Resend」との出会い

今回、僕がエンジンの核として選んだのは、シリコンバレーのトップ企業も採用している 「Resend」 というメール送信サービスです。

これの何が凄いかというと：

• 圧倒的な到達率: 迷惑メールに入りにくく、確実に読者の元へ届く。
• コストパフォーマンス: 月間3,000通まで「完全無料」。それを超えても使った分だけの従量課金。
• 開発者フレンドリー: VIBE OS の他のシステム（スクールやCMS）と、ガッチリ連携できる。

この Resend を、僕たちの VIBE OS に直接繋ぎ込みました。

■ 3001番ポートに誕生した「配信センター」

構築は、まさに「裏側のインフラ」を作る作業でした。
ポートの競合を避け、専用の入り口として「3001番ポート」を新設。

テスト送信ボタンを押して、自分の iPhone に「VIBE OS 配信テスト成功」という通知が来た瞬間。
それは、僕たちが「プラットフォームの奴隷」から解放され、独自の放送局を手に入れた瞬間でもありました。

■ これから僕たちが手にする「自由」

自分専用の配信システムを持ったことで、これからの VIBE OS はさらに加速します。

• AI が執筆・配信: 読者の属性に合わせて、AI が最適なタイミングで最適なメールを自動生成。
• コストほぼゼロ: 月数万円払っていた費用を、そのまま広告費や新しい開発に投資できる。
• データの完全掌握: 誰がいつ、どのメールに興味を持ったか。すべてのデータを自分の資産として蓄積。

■ 最後に：あなたも「マイ放送局」を持ちませんか？

「システムを作るなんて難しそう……」と思うかもしれません。
でも、AI 時代の今、そのハードルは劇的に下がっています。

大事なのは、技術そのものではなく、「自分のビジネスの主導権を自分の手に取り戻す」 という意志です。

もし、この自作システムに興味がある、自分のビジネスにも導入してみたい！という方がいれば、僕の公式 LINE で直接相談に乗っています。

現在、僕が提供している「AI ストラテジーパートナー」では、こうした AI 秘書の構築代行や、AI を武器にしたい方向けのコンサルティングも行っています。

「脱 SaaS を実現して、自分だけの放送局を作りたい」
「AI を導入して、24時間眠らない営業チームを構築したい」

そんな野望をお持ちの方は、ぜひ公式 LINE から「メール相談」とメッセージを送ってください。僕が構築した「裏側のノウハウ」、惜しみなくお伝えします。

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今日から、VIBE OS の新しい通信が始まります。
お楽しみに！

ゆうき
AI スクール「VIBE School」開発リーダー
「脱SaaS・完全自律型ビジネス」の実装ログを発信中。。

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こんにちは、ゆうきです。

僕は普段、AIを活用しながら
コンテンツ制作、情報発信、業務効率化、開発まわりの整理などを実践しています。

最近は特に、AIと対話しながら作業を進める
いわゆるバイブコーディングのような形で、

• 調査
• 要件定義
• 設計
• コード生成
• 記事構成
• 思考整理

といった作業を、複数のAIを使い分けながら進めることが増えてきました。

その中で強く感じたのが、
「AIは1つを極めるより、役割で分けた方が圧倒的に強い」
ということです。

この記事では、そんな実体験をもとに、
自分の記録も兼ねて「AIの使い分け」について整理していきます。

今日のトピック

今日のテーマは、

「バイブコーディングでの賢いAIの使い分け方」

です。

AIを使っていると、

• Claudeはコードに強いらしい
• Geminiは整理に向いているらしい
• ChatGPTは壁打ちに向いているらしい

といった話をよく聞きます。

ただ、実際に迷うのはそこから先です。

• どの作業でどのAIを使うのか
• どのモデルを選ぶのか
• どこで軽量モデル、どこで高性能モデルを使うのか

この記事では、そこをできるだけ実践ベースで整理していきます。

琥珀との会話から始まった

「結局、どのAIをどう使い分けるのが一番いいんだろう？」

最近、そんなことをよく考えていました。

AIはどんどん増えているし、
同じサービスの中にも複数のモデルがあります。

Claude、Gemini、ChatGPT。
さらにSonnet、Opus、Flash、Proと分かれていて、
正直、最初はかなりごちゃごちゃして見えました。

そこで、いつものように琥珀に話しかけました。

YUKI

「コードを書くならClaudeが強いってよく聞くけど、じゃあ設計は？ 調査は？ 軽い整理は？ 何でも強いモデルを使えばいいってわけでもないよね？」

琥珀

「そうですね。全部を1つのAIに任せるより、役割ごとに使い分けた方が効率はかなり上がります。」

YUKI

「やっぱりそうか。しかも、強いモデルをずっと使うとトークンももったいないよね。」

琥珀

「はい。重要なのは“どのAIを使うか”だけではなく、“どの作業にどのモデルを当てるか”です。」

YUKI

「なるほど。じゃあ、コードはClaude、設計はGemini、思考整理はChatGPTみたいに、AIをチームみたいに分けて考えた方がいいってことか。」

琥珀

「その考え方がかなり実践的です。」

このやり取りを通して、
頭の中でぼんやりしていたものが少しずつ整理されてきました。

AIは何でもできる万能ツールとして見るよりも、
役割を持ったチームとして捉えた方が分かりやすい。

そして実際、作業効率もその方がかなり良くなります。

この記事では、そんなふうに実際に使っていく中で見えてきた
AIの役割分担とモデルごとの使い分けをまとめていきます。

はじめに

最近AIを使っていると、こんな疑問が出てきませんか。

「結局どのAIを使えばいいの？」

ChatGPT、Claude、Gemini。
さらにその中にも複数のモデルがあり、正直なところ、どのAIをどう使い分ければいいのか分からないという人も多いと思います。

僕自身もAIを使い始めた頃は、とりあえず1つのAIに全部やらせようとしていました。

• 調査
• 要件定義
• コード生成
• 文章作成

こうした作業を、全部同じAIでやろうとしていたんです。

でも実際に使い込んでいくと、あることに気づきました。
それは、AIにはそれぞれ得意分野があるということです。

例えば、

• コードを書くのが得意なAI
• 設計を整理するのが得意なAI
• 情報整理が得意なAI
• 思考整理が得意なAI

というように、AIごとに向いている仕事が違います。

そして、AIを本格的に使っている人たちは、この特性を理解して、AIを会社のように分業させて使っています。

僕自身もAIを使って開発や調査を進める中で、少しずつこの使い分けが見えてきました。
そこで今回は、実際にAIを使って作業している中で分かってきた「AIの使い分け」についてまとめてみます。

この記事は、

• AIに質問して整理した内容
• 実際に使ってみた体験

をもとにした、自分の記録も兼ねたメモのような記事です。

もし、

• AIを仕事に活用したい人
• AIで開発をしてみたい人
• どのAIを使えばいいのか迷っている人

がいたら、きっと参考になると思います。

この記事のゴール

最初に、この記事のゴールを共有しておきます。

AIを使い始めると、多くの人が次の疑問にぶつかります。

• どのAIを使えばいいのか
• どのモデルを選べばいいのか
• どのタイミングで使い分ければいいのか

最近はAIの種類だけではなく、1つのAIの中にも複数のモデルがあります。

例えば、

• Claude（Sonnet / Opus）
• ChatGPT（GPT系 / Codex系）
• Gemini（Flash / Pro）

このように、AIごとにモデルがあり、それぞれ性能やコストが違います。

しかし実際には、多くの人が
「とりあえず一番強そうなモデルを使う」
という使い方をしてしまいがちです。

例えば、

• 何でもClaude Opusを使う
• 軽い調査でも高性能モデルを使う
• トークンコストを考えない

こうした使い方をしてしまうと、

• コストが無駄に増える
• 作業効率が下がる
• AIの強みを活かせない

という問題が起きます。

そこでこの記事では、
AIをどう使い分ければ一番効率がいいのか
を整理していきます。

具体的には、

• AntigravityのFlashはどんな作業に向いているのか
• Claude CodeのSonnetはどんな時に使うのか
• Opusはどんな場面で使うべきなのか
• ChatGPTはどんな用途に向いているのか

といったように、「どのAIを、どんな場面で使うのか」を分かりやすくまとめていきます。

この記事でわかること

この記事では、次のポイントを解説します。

• AIを1つで使うのが非効率な理由
• AIを「チーム」として使う考え方
• モデルごとの役割の違い
• コストを意識したAI運用

つまりこの記事のゴールは、
「どの作業の時に、どのAIモデルを使えばいいのか」
を理解できるようにすることです。

① 結論：AIは1つで全部やらない

まず結論からお伝えします。

AIを使って開発や作業をする時に、1つのAIにすべての作業を任せるのはあまり効率的ではありません。

AIにはそれぞれ得意な分野があり、用途によって向き・不向きがはっきりしています。
そのため、AIを使いこなしている人たちは、1つのAIだけに頼るのではなく、複数のAIを使い分けています。

これは人間の仕事と同じです。
会社でも、

• 設計をする人
• 開発をするエンジニア
• 調査をする人
• 戦略を考える人

のように役割が分かれています。

AIも同じで、役割ごとに担当を分けることで効率が大きく上がります。

AIごとに得意分野が違う

まず大きな理由の一つが、AIごとに得意分野が違うことです。

例えば、

• コード生成が得意なAI
• 文章整理が得意なAI
• 情報整理が得意なAI
• 思考整理が得意なAI

というように、AIにはそれぞれ特徴があります。
そのため、すべてを1つのAIに任せるよりも、得意分野に合わせて使い分けた方が効率的になります。

トークンコストが違う

もう一つの理由が、AIごとのコストの違いです。

AIモデルによっては、

• 高性能だけどコストが高いもの
• 少し性能は落ちるけれど安いもの

があります。

例えば、

• 軽い調査
• 情報整理
• 簡単な文章作成

などをすべて高性能AIで行うと、無駄にコストやトークンを消費してしまいます。

そのため実際の運用では、

• 軽い作業 → 軽量AI
• 重要な作業 → 高性能AI

というように使い分けるのが一般的です。

思考能力にも違いがある

AIはすべて同じように見えますが、思考の得意分野にも違いがあります。

例えば、

• 論理的な思考が得意なAI
• コード生成が得意なAI
• 文章構成が得意なAI

といったように、AIごとに強みがあります。

そのため、AIを1つのツールとして使うのではなく、「AIチーム」を作るイメージで使う方が効率的です。

AIを会社のように分業させる

実際にAIを使って開発をしている人たちは、AIを次のように使い分けています。

• 設計 → 設計が得意なAI
• コード生成 → コードが得意なAI
• 調査 → 情報整理が得意なAI
• 戦略 → 思考整理が得意なAI

このように、AIを会社のチームのように分業させて使うことで、作業効率は大きく上がります。

そしてこの考え方こそが、AI時代の新しい働き方の一つです。

② バイブコーディングとは？

最近AI界隈でよく聞く言葉に、「バイブコーディング（Vibe Coding）」があります。

これは簡単に言うと、
AIと対話しながら開発を進めていくスタイル
のことです。

従来の開発では、人間がすべての工程を考えながら進めていました。

従来の開発フロー

設計 → コードを書く → 修正する

まず人間が設計を考え、その設計をもとにコードを書き、問題があれば修正していくという流れです。

しかしAIの登場によって、この開発スタイルが大きく変わってきました。

AI時代の開発フロー

AIと会話 → AIがコードを生成 → 修正する

人間がすべてのコードを書くのではなく、AIに指示を出してコードを生成してもらい、それを確認しながら修正していく形です。

つまり開発者は、

• AIに要件を伝える
• AIがコードを生成する
• 必要に応じて修正する

という流れで作業を進めます。

このようにAIと対話しながら開発を進めるスタイルが、バイブコーディングと呼ばれています。

AIとペアプログラミングする時代

この開発スタイルは、よく「AIとのペアプログラミング」とも言われます。

従来の開発では人間がコードを書くことが中心でしたが、AI時代では、

• AIがコードを書く
• 人間が方向性を決める

という役割分担になりつつあります。

つまり開発者は、
「コードを書く人」から「AIに指示を出す人」へと役割が変わり始めているのです。

だからこそAIの使い分けが重要になる

ただしここで重要になるのが、AIの使い分けです。

AIにはそれぞれ得意分野があります。

• コード生成が得意なAI
• 設計が得意なAI
• 調査が得意なAI

そのため、バイブコーディングでは1つのAIだけで開発するのではなく、AIを役割ごとに使い分けることが重要になります。

③ AIの役割分担（まずは全体像）

実際にAIを使って作業をしていると、AIにはそれぞれ得意な役割があることが分かってきます。

AIは一見するとどれも同じように見えますが、実際には、

• コード生成が得意なAI
• 設計や構造整理が得意なAI
• 調査や情報整理が得意なAI
• 思考整理や戦略が得意なAI

というように、それぞれ強みが違います。

そのため、AIを使いこなしている人たちは、1つのAIにすべてを任せるのではなく、役割ごとに使い分けています。

AIの役割

このようにAIを分けて使うことで、それぞれのAIの強みを最大限に活かすことができます。

AIを会社に例えると

この役割分担は、会社のチーム構成に例えると分かりやすいです。

例えば、

• 設計を考える人
• 実際に開発をするエンジニア
• 情報を調べて整理する人
• 戦略を考える人

というように、会社では役割が分かれています。

AIも同じで、役割ごとに担当を分けることで作業効率が大きく上がります。

AIは「チーム」として使う

AIを1つのツールとして使うのではなく、
AIをチームとして使う
という考え方が重要です。

例えば、

• 調査 → Flash
• 要件定義 → Gemini
• コード生成 → Claude
• 思考整理 → ChatGPT

というように役割を分けることで、AIの能力を最大限に活かすことができます。

④ Claudeの役割（コードを書く）

AIを使って開発をする上で、コード生成の中心となるAIがClaudeです。

実際にAIを使って開発している人たちの間でも、
「コードを書くならClaude」
と言われることが多く、プログラミング用途では非常に評価が高いAIです。

Claudeが得意な分野

• Python
• React
• API開発
• バックエンド開発
• エラー修正やデバッグ

このような開発作業では、Claudeは非常に安定したコードを生成してくれます。

Claudeの強み

長文コードの理解

Claudeは長いコードを読み取り、全体の構造を理解するのが得意です。
そのため、大きなプロジェクトのコードでも文脈を崩さずに修正することができます。

コンテキスト理解

AIにコードを書かせるときは、
「どんなアプリを作るのか」「どんな仕様なのか」など、前提条件が多くなります。

Claudeはこのような文脈を理解しながら、コードを生成する能力が高いのが特徴です。

バグ修正・デバッグ能力

既存のコードを読み取り、エラーの原因を見つけて修正する能力も高く、デバッグ用途でも非常に役立ちます。

コードを書くならClaude

このような特徴があるため、AI開発の現場では
「コードを書くならClaude」
という使い分けがよくされています。

特に、

• コード生成
• コード修正
• バグ修正

といった開発作業では、Claudeは非常に頼れるAIです。

⑤ Geminiの役割（設計）

AIを使った開発では、いきなりコードを書くのではなく、まず設計を整理することがとても重要になります。

ここで活躍するのがGeminiです。

Geminiは、コードを書くというよりも、設計や構造を整理する作業に向いているAIです。

Geminiが得意な作業

• 要件定義
• システム設計
• ワークフロー設計
• ドキュメント作成
• 情報の整理

開発では、いきなりコードを書き始めると後から仕様が崩れてしまうことがあります。

そのため、

• 何を作るのか
• どんな構造にするのか
• どんな流れで動くのか

といった部分を先に整理しておく必要があります。

このような設計フェーズでは、Geminiがとても使いやすいAIです。

Geminiが設計に向いている理由

トークンコストが比較的安い

設計や要件定義では、長い文章や大量の情報を整理することが多くなります。
そのため、トークンコストが高いAIを使うと無駄にコストがかかってしまいます。

Geminiは比較的コストを抑えて使えるため、設計作業に向いています。

長文整理が得意

要件定義やシステム設計では、

• 仕様の整理
• 機能の整理
• フローの整理

など、長い文章を整理する作業が多くなります。

Geminiはこのような長文の整理や構造化が得意です。

設計フェーズはGeminiが効率的

AI開発では、

• 設計 → Gemini
• コード生成 → Claude

という流れにすることで、作業効率が大きく上がります。

つまり、設計フェーズはGeminiという使い分けがとても効率的です。

⑥ Flashの役割（調査・整理）

AIを使って作業をしていると、すべてが高度な思考を必要とするわけではありません。

例えば、

• 軽い調査
• 情報整理
• 文章の要約
• メモの整理

といった作業です。

このような比較的シンプルな作業に向いているのがFlashです。

Flashは、高度な推論をするAIというよりも、スピード重視の軽量AIとして使うと非常に便利です。

Flashが得意な作業

• 調査
• 情報整理
• 要約
• メモ整理
• ファイル整理

例えば、

• 記事の内容を要約する
• 情報をリストに整理する
• 調べた内容をまとめる

といった作業です。

このような軽い作業を高性能AIに任せてしまうと、トークンコストが無駄に増えてしまいます。

Flashの特徴

処理が速い

Flashは軽量モデルなので、レスポンスが非常に速いのが特徴です。
そのため、ちょっとした調査や整理をするときにテンポよく作業を進めることができます。

コストが安い

Flashは比較的コストが低いため、日常的な作業を任せるのに向いています。

例えば、

• 軽いリサーチ
• 情報整理
• 要約

などはFlashで十分なことが多いです。

Flashは「雑用AI」として使う

AIを効率よく使うためには、作業の重さに応じてAIを使い分けることが重要です。

例えば、

• 軽い作業 → Flash
• 設計 → Gemini
• コード生成 → Claude

というように役割を分けることで、AIの能力を最大限に活かすことができます。

その中でFlashは、調査や整理などの軽い作業を担当する「雑用AI」として非常に優秀な存在です。

⑦ ChatGPTの役割（思考整理）

AIを使った作業の中で、もう一つ重要な役割があります。
それが、思考を整理することです。

例えば、

• 何から始めればいいのか分からない
• アイデアがまとまらない
• 情報はあるけど整理できない

このような場面では、AIに考えを整理してもらうことで作業が一気に進むことがあります。

このような用途で特に使いやすいのがChatGPTです。

ChatGPTが得意な作業

• 戦略設計
• 記事構成の作成
• コンテンツのアイデア出し
• 思考の壁打ち
• 情報の整理

例えば、

「このテーマで記事を書きたい」
「ビジネスの戦略を整理したい」
「アイデアをまとめたい」

といった場面では、ChatGPTと対話しながら思考を整理することで方向性を見つけやすくなります。

思考の壁打ちに強いAI

ChatGPTの大きな特徴は、会話を通して思考を整理できることです。

人間が頭の中で考えていることをAIに言語化してもらうことで、

• アイデアが整理される
• 新しい視点が見つかる
• 考えが深まる

といった効果があります。

このような使い方は、よく「思考の壁打ち」とも呼ばれます。

人間の思考を整理するAI

AIにはそれぞれ得意な役割があります。

• Claude → コードを書く
• Gemini → 設計を整理する
• Flash → 調査や情報整理
• ChatGPT → 思考整理

AIを開発や仕事に活用する際は、このようにAIを役割ごとに使い分けることで、作業効率が大きく上がります。

⑧ 実際のAI開発フロー

ここまで、AIそれぞれの役割について説明してきました。
では実際にAIを使って開発を進めるときは、どのような流れでAIを使い分けるのでしょうか。

AIを使った開発では、次のようなステップで作業を進めると効率的です。

AI開発の基本フロー

① 調査

Gemini Flash

最初の段階では、作りたいものに関する情報を集めたり、参考になる資料を調べたりすることが多くなります。
このような軽い調査作業には、高速でコストも低いFlashモデルが向いています。

② 要件定義

Gemini Pro

ここでは、

• どんなシステムを作るのか
• どんな機能が必要なのか
• どんな構造にするのか

といった設計部分を整理します。
このような長文の整理や構造設計は、Gemini Proが得意とする分野です。

③ コード生成

Claude Sonnet

設計が整理できたら、いよいよコード生成に進みます。

通常の開発では、Claude Sonnetでコードを生成するのが効率的です。
Sonnetは性能とコストのバランスが良く、日常的な開発作業に向いています。

④ 難しい処理

Claude Opus

さらに複雑な処理や難しいロジックが必要な場合は、より高性能なモデルを使います。

OpusはClaudeの中でも最も高性能なモデルです。
そのため、

• 複雑なロジック
• 難しいアルゴリズム
• 大規模コードの理解

といった場面で力を発揮します。

⑤ 思考整理

ChatGPT

最後に、全体の方向性や戦略を整理します。

ここでは、

• 設計の見直し
• 改善アイデアの検討
• 戦略の整理

などを行います。

ChatGPTは対話形式で思考を整理できるため、全体の方向性を考えるときに非常に便利です。

これがAI分業システム

このようにAIを使い分けることで、

• 調査
• 設計
• 開発
• 思考整理

それぞれの作業を、最も得意なAIに任せることができます。

この仕組みを、
「AI分業システム」
と考えると分かりやすいでしょう。

⑨ AIモデルの使い分け（実践編）

ここがこの記事の中で、一番重要なポイントです。

AIを使うときに多くの人がやってしまいがちなのが、「AIサービス単位」で使い分けることです。

例えば、

• ChatGPTを使う
• Claudeを使う
• Geminiを使う

というような考え方です。

しかし実際には、AIを効率よく使うためには、
サービス単位ではなく、モデル単位で使い分けること
がとても重要になります。

AIの中には、それぞれ性能やコストの違う複数のモデルが存在しています。

例えば、

• Gemini → Flash / Pro
• Claude → Sonnet / Opus
• ChatGPT → GPT系 / Codex系

このように、同じAIでもモデルによって役割が違うのです。

AIモデルの基本的な使い分け

実際にAIを使って開発する場合、基本的な使い分けは次のようになります。

このように、作業の内容に応じて最適なモデルを選ぶことが大切です。

コストを意識したAI運用

ここで重要なのは、
「強いAIを常に使う」ことではない
ということです。

多くの人は、
「一番高性能なモデルを使えばいい」
と思いがちですが、実際にはそれが最適とは限りません。

なぜなら、AIモデルには

• トークンコスト
• 処理速度
• 思考能力

といった違いがあるからです。

そのため、AIを効率よく使うためには、
作業の重さに応じてAIを使い分ける
必要があります。

実践的な使い分け

例えば次のようなイメージです。

• 軽い調査 → Flash
• 普通の開発 → Sonnet
• 難しい設計や複雑な処理 → Opus

このように使い分けることで、

• トークンを節約できる
• 作業効率が上がる
• AIの強みを最大限に活かせる

ようになります。

迷った時の判断基準

使い分けに迷った時は、次の基準で考えると分かりやすいです。

• とにかく速くざっくり整理したい → Flash
• 仕様や流れを文章で整理したい → Gemini Pro
• 普通の実装や修正をしたい → Claude Sonnet
• 複雑なロジックや大きいコードを扱いたい → Claude Opus
• 方向性や考えを整理したい → ChatGPT

AI時代に重要なのは、
「どのAIを使うか」ではなく「どのモデルを使うか」
という考え方です。

⑩ AIを1つで使うと起こる問題

AIを使い始めたばかりの頃は、どうしても

• すべてChatGPTでやる
• すべてClaudeでやる

というように、1つのAIだけに頼る使い方になりがちです。

確かに1つのAIでも多くのことはできますが、この使い方を続けているといくつかの問題が出てきます。

トークン消費が増える

まず大きな問題が、トークン消費が増えてしまうことです。

例えば、

• 軽い調査
• 簡単な要約
• 情報整理

といった作業を常に高性能なAIで行ってしまうと、必要以上にトークンを消費してしまいます。

本来であれば、軽い作業は軽量モデルでも十分なことが多いです。

コストが増える

トークン消費が増えるということは、当然ながらコストも増えてしまいます。

例えば、

• 軽いリサーチ
• 情報整理
• 簡単な文章作成

こういった作業をすべて高性能モデルで行うと、無駄にコストがかかってしまいます。

AIを日常的に使う場合は、このコストの差が積み重なっていきます。

AIの強みを活かせない

もう一つの問題は、AIそれぞれの強みを活かせなくなることです。

AIにはそれぞれ得意分野があります。

• Claude → コード生成が強い
• Gemini → 設計や構造整理が得意
• Flash → 調査や情報整理が速い
• ChatGPT → 思考整理が得意

しかし1つのAIだけを使ってしまうと、これらの強みを十分に活かすことができません。

AIは役割で分けるのが重要

AIを効率よく使うためには、
AIを役割ごとに分けて使うこと
が重要です。

例えば、

• 調査 → Flash
• 要件定義 → Gemini
• コード生成 → Claude
• 思考整理 → ChatGPT

このようにAIを分業させることで、それぞれのAIの強みを最大限に活かすことができます。

⑪ まとめ

ここまで、AIを使った開発におけるAIの役割分担とモデルの使い分けについて紹介してきました。

AIが普及してきた今、多くの人が
「どのAIを使えばいいのか」
に注目しがちです。

しかし実際に重要なのは、
AIを使うことそのものではありません。

本当に重要なのは、
AIをどう使い分けるか
という考え方です。

AIにはそれぞれ得意分野があります。

例えば、

• 設計を整理するAI
• コードを書くAI
• 調査をするAI
• 思考を整理するAI

このように役割を分けて使うことで、AIの能力を最大限に活かすことができます。

つまりAIは、
1つのツールとして使うのではなく、チームとして使う
という考え方が重要になります。

例えば今回紹介したように、

• 設計 → Gemini
• 開発 → Claude
• 調査 → Flash
• 戦略 → ChatGPT

というように役割を分けることで、AIはまるで1つのチームのように機能します。

AI時代に求められるのは、
AIに仕事を任せる力
です。

AIを上手く使い分けることができれば、作業効率は大きく変わります。

これからAIを活用していく人は、ぜひ
「どのAIを使うか」ではなく「どのAIをどう使い分けるか」
という視点でAIを活用してみてください。

保存用まとめ

最後に、最初に覚えるならこの使い分けで十分です。

• 調査・要約 → Gemini Flash
• 要件定義・設計 → Gemini Pro
• 普通の開発・修正 → Claude Sonnet
• 難しい処理・複雑なロジック → Claude Opus
• 思考整理・戦略設計 → ChatGPT

まずはこの形で使い分けるだけでも、AIの使い方はかなり変わります。

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