AIツールを使った開発が当たり前になってきました。
でも、一つのツールに頼りきっていませんか？
最近、Redditで興味深いワークフローが話題になっています。
Claude CodeとGPT-5を組み合わせる方法です。
これにより、開発効率が大幅に向上するそうです。
今回は、その実践的な活用方法を詳しく見ていきましょう。
なぜ複数のAIモデルを使うのか
各AIモデルには得意分野があります。
すべてを完璧にこなすモデルは存在しません。
Claude Code（Sonnet 4）はコード生成に優れています。
一方、GPT-5は計画立案やコードレビューが得意です。
でも、実際のコード実装となると苦戦することが多い。
この特性の違いを理解することが重要です。
そして、使い分けることで効率的な開発が可能になります。
実践的なワークフローの構築
Reddit投稿者が紹介していたワークフローを見てみましょう。
まず、Traycerというツールを使います。
このツールで開発計画を作成するのです。
内部ではSonnet 4が動いています。
そのため、Claude Codeの計画モードとほぼ同じ動作をするそうです。
次に、実際のコーディングです。
これはClaude Codeで行います。
やはりコード生成においては、現時点でClaude Codeが最も優れているとのこと。
そして、ここがポイントです。
生成されたコードをTraycerに戻します。
すると、GPT-5による検証が始まります。
GPT-5は何をするのか？
元の計画と照らし合わせて、実装内容をチェックします。
何が実装されたか、何が不足しているか、新たな問題はないか。
これらを確認してくれるのです。
この「検証ループ」こそが、他のレビューツールとの決定的な違いです。
従来のレビューツールとの違い
多くのコードレビューツールには限界があります。
git diffを見てコメントを付けるだけなのです。
開発している機能の全体像を理解していません。
何を「完成」とするかも把握していません。
しかし、Traycerのアプローチは違います。
最初に立てた計画と実装を照合します。
だから、より的確なフィードバックを提供できるのです。
あるユーザーはこうコメントしています。
「計画に紐づいた検証があることで、フィードバックの質が格段に上がった」
コスト面での考察
この組み合わせのコストを見てみましょう。
月額125ドル程度です。
内訳は以下の通り：
- Claude Code：100ドル
- Traycer：25ドル
高いと感じるかもしれません。
しかし、開発効率の向上を考えれば十分に元が取れる。
多くのユーザーがそう証言しています。
特に興味深いのは、APIを直接使うよりコスト効率が良いという点です。
Traycerは詳細な探索を行います。
そのため、API利用だともっと高額になるそうです。
他の組み合わせパターン
投稿のコメント欄では、様々な組み合わせが紹介されていました。
GPT-5とMarkdownを使う方法
GPT-5で計画書をMarkdownファイルとして作成します。
それをClaude Codeに読み込ませるのです。
GitHub Copilotを活用する方法
chatmodesプラグインを使います。
これで複数のモデル間でドキュメントを共有できます。
Gemini CLIでレビューする方法
Geminiの強力な分析能力を活かします。
特に大規模なコンテキストの理解に優れているそうです。
どの方法も共通点があります。
計画・実装・検証の各フェーズで最適なモデルを使い分けているのです。
実装時の注意点
このワークフローにも課題はあります。
まず、モデル間でのコンテキスト共有が難しい。
手動でコピーペーストを繰り返すのは効率的ではありません。
だからこそ、Traycerのような統合ツールの価値が高まります。
また、懐疑的な意見もありました。
AIが生成したコードを別のAIがレビューすることへの疑問です。
しかし実際には効果があります。
異なるモデルを使うことで、多角的な視点からのチェックが可能になるのです。
開発者からの実体験
コメント欄では多くの開発者が経験を共有していました。
ある開発者の体験談です。
Claude Codeで30分以上行き詰まっていました。 でも、GPT-5に相談したら1〜2回のやり取りで解決したんです
別の開発者はこう語ります。
GPT-5の計画を元にClaude Codeで実装しています。 そして、再度GPT-5でレビュー。 これで小さなバグを事前に発見できました
これらの声が示すこと。
それは、複数モデルの組み合わせが実際に効果的だということです。
MCPサーバーを使った代替案
Traycerを使わない方法もあります。
MCPサーバーの活用です。
Zen MCPサーバーを使えば便利です。
Claude Code内から直接GPT-5を呼び出せます。
この方法なら、追加のツールは不要です。
検証ループも構築できるでしょう。
ただし、考慮すべき点があります。
初期設定や運用の手間です。
既存のツールを使う方が効率的かもしれません。
まとめ
AIを使った開発において重要なこと。
それは、単一のツールに依存しないことです。
各モデルの強みを活かしましょう。
Claude Codeでコーディング、GPT-5で計画とレビュー。
この役割分担が鍵となります。
月額125ドルは決して安くありません。
でも、効率化と品質向上を考えてみてください。
十分に価値のある投資となるでしょう。
技術は日々進化しています。
新しいツールやワークフローも続々と登場するでしょう。
重要なのは、それぞれの特性を理解すること。
そして、最適な組み合わせを見つけることです。
