生成AI（Gemini・ChatGPT・Claude）を使い分けてみたら、仕事の考え方が少し変わった話

生成AIを使っていると、よく「ツールごとの使い分けが大事」と言われます。

たしかに、それぞれに得意分野はあります。実際に使ってみると、「これはGeminiのほうが気持ちよく広がるな」とか、「ChatGPTのほうが全体をまとめるのがうまいな」とか、「Claude Codeのコード生成力はやっぱりすごいな」と感じる場面はあります。

ただ、最近思うのは、最初から「このAIはこれ専用」と決めすぎると、逆に発想の幅が狭くなるということです。

生成AIは、単なる道具というよりも、一緒に考える相棒に近い存在です。だからこそ、最初から役割を固定しすぎると、自分の思考まで固定されてしまう気がします。
今回は、私自身がGemini、ChatGPT、Claudeを有料プランも含めて使ってみて感じたことを、note・Tips向けに整理してみます。

GeminiとAntigravity：アイデアをそのまま形にする「バイブコーディング」

私はこれまで、かなりGemini寄りで生成AIを活用していました。

特にGoogle Antigravityとの組み合わせは、バイブコーディングをするうえで相性がよく、思いついたアイデアをそのまま開発に持ち込める感覚があります。エンジニアではない人間にとって、これはとても大きいです。

こうした思いつきを、以前なら誰かに説明して、仕様を作って、外注して、見積もりを取って……という流れになっていました。しかし今は、生成AIに相談しながら、要件を整理し、そのままGoogle Antigravityで形にしていくことができます。これは、仕事の進め方そのものを変える可能性があります。

Geminiの良さは、発想の広がりです。こちらが少し雑に話しても、いろいろな方向へ広げてくれます。まだ言語化しきれていないアイデアを、いったん大きく膨らませたいときには、とても頼りになります。一方で、広がるからこそ、あとから整理する力も必要になります。アイデアが増えすぎると、結局どこから手をつけるべきか迷うこともあります。

ChatGPT有料プラン：Notion連携がもたらす「専属秘書」感覚

今回、ChatGPTの有料プランも使ってみて、一番驚いたのはNotionとの連携です。

チャットの中からNotionにアクセスして、ページの内容を読み取り、文章を整えたり、日記形式にまとめたり、作業内容を更新したりできる。これはかなり衝撃でした。

私にとってNotionは、単なるメモアプリではなく、第二のノート（第二の脳）のような存在です。日々の気づき、仕事のアイデア、開発の構想、健康経営や採用の施策、noteやTipsの原稿案など、さまざまな情報をためています。

そのNotionとChatGPTがつながると、単なるチャットではなく「自分の情報を理解したうえで一緒に作業してくれる秘書」に近づきます。

たとえば、音声でざっくり話した内容をNotionに残し、それをあとからChatGPTに整えてもらう。複数のメモを統合して、日記や記事の形にする。仕事のアイデアを、企画書のたたき台に変える。この流れがかなり自然にできます。

ChatGPTの良さは、構成力と実務寄りの安定感です。話が散らかっていても、論点を整理し、読みやすい文章に整えてくれます。特に、noteや社内文書、企画書、研修資料のように「相手に伝わる形」に落とし込む作業では、かなり強いと感じました。

またCodexについても、スピードだけで見るとAntigravityより遅く感じる場面がありますが、進め方は非常に堅実です。勢いで一気に作るというより、確認しながら着実に組み立てる印象があります。開発では、速さも大事ですが、壊さないこと、意図を外さないことも大事です。その意味で、Codexは大きな安心感があります。

Claude Codeはやはりコーディングが強い

Claude Codeも試してみると、やはりコーディング能力の高さを感じます。

特に、複雑なコードを読ませたり、既存の構造を理解させたり、修正方針を考えさせたりするときに強い印象があります。単純に「コードを書いて」と頼むだけでなく、「この設計だとあとで困るところはどこか」「どこを分割したほうがよいか」「保守しやすくするにはどうするか」といった相談に向いています。

バイブコーディングでは、つい勢いで作りたくなります。思いついたらすぐ作れるのが楽しいからです。ただ、ある程度大きなものを作るなら、途中で設計を見直したり、コードの品質を確認したりする工程が必要になります。Claude Codeは、その場面で最も頼りになると感じました。

もちろん、利用制限やコストの問題もあります。だから「常にClaude Codeだけでいい」という話ではありません。むしろ、Google AntigravityやCodexと組み合わせて、場面ごとに使うのが現実的です。

結論：大事なのは「固定的な使い分け」ではない

今回いくつかの生成AIを試して感じたのは、「使い分け」は大事だけれど、固定しすぎないほうがいいということです。

これは一つの目安としては有効ですが、最初からこの枠に閉じ込める必要はありません。

たとえば、Geminiで出したアイデアをChatGPTで記事にする。ChatGPTで整理した要件をAntigravityで開発する。Claude Codeでコードレビューをして、Codexで堅実に修正する。

このように、AI同士を単独で比較するのではなく、自分の仕事の流れの中にどう組み込むかを考えるほうが、ずっと実用的です。つまり、「どのAIが一番すごいか」ではなく、「今の自分の作業を前に進めるには、どのAIをどう使えばよいか」が何より大切です。

生成AIは、仕事の幅を広げる存在になる

今回あらためて感じたのは、生成AIは単なる時短ツールではないということです。

もちろん、文章作成や要約、コード生成など、時間を短縮できる場面はたくさんあります。でも本当に大きいのは、「今まで自分ではできないと思っていたこと」に手が届くようになることです。

これは、かなり大きな変化です。

特に、私のように業務改善や経営企画、採用、健康経営、社内制度、Web活用など、いろいろなテーマを横断して考える立場では、生成AIの価値は非常に大きいです。頭の中にあるアイデアを、すぐに文章化し、資料化し、場合によってはアプリ化までできる。これは、個人の仕事の生産性だけでなく、会社全体の変化にもつながる可能性があります。

まずは一つのAIに決めすぎず、試してみること

これから生成AIを使う人に伝えたいのは、最初から正解を探しすぎなくていいということです。

日記を書く。会議メモをまとめる。社内文書を整える。簡単なアプリのアイデアを相談する。Notionにためた情報を記事にする。

こうした小さな使い方を重ねていくと、自然と自分なりの使い分けが見えてきます。使い分けは、最初に決めるものではなく、使いながら育っていくものなのかもしれません。

生成AIは、まだまだ進化の途中です。だからこそ、こちらも固定観念を持ちすぎず、柔らかく試していくことが大切だと思います。私自身も、Gemini、ChatGPT、Claudeを使いながら、これからもっと仕事の進め方を変えていきたいと思っています。

そして何より、こうしたツールを使うことで、「自分にもできるかもしれない」と思える領域が増えていく。これが、生成AIを使っていて一番おもしろいところです。