ChatGPT・Claude・Codexの違い｜4つのAIに役割を分けて事業を運営した記録

結論：性能ではなく役割で分けた

ChatGPT、Claude、Codex。どれも名前は知っているけれど、結局何が違うのか分からない。そう感じている方に向けて書いています。

私も最初はそうでした。先に結論を書きます。

性能で選ぶより、役割で分けたほうが仕事が進みました。ただし、役割を決めるだけでは足りませんでした。前提となる資料がAIごとにずれると、せっかく分けた役割がうまく機能しないことが、実際に何度かありました。

この記事では、4つのAIにどう役割を分けたか、そしてどこでつまずいたかを、実際に運営しているAscent Studioというメディアの記録として書きます。

全部を使う必要はない

先に言っておきたいことがあります。この記事は「4つ全部契約してください」という記事ではありません。

私自身、最初からこの体制だったわけではありません。2026年4月ごろ、ChatGPTを無料プランで使い始めたのが最初です。最初はチャットや画像生成が中心でした。5月にPlusプランへ切り替え、そこでCodexの存在を知り、実際のWeb制作やコード作業に使い始めたのが5月下旬から6月上旬ごろです。Claude（Opus・Sonnet）とClaude Codeを使い始めたのは、さらに後の7月20日ごろでした。

つまり、1つのAIから始まって、3か月ほどかけて今の体制になりました。最初から4つ使う必要はありません。今どの業務で困っているかによって、1つから始めるので十分です。

文章を考えるAIとは別に、文章を音声へ変える専用ツールが必要な場合もあります。Ascent Studioでは、用途を決めてからElevenLabsの日本語音声を実際の原稿で確かめるレビューへ進む導線を用意し、試していない品質は評価しません。

会話や一人会議の内容を後から仕事に戻したい場合は、短い日本語音声で文字起こしと要約を確認したNottaの実機検証を読むと、今回確認した範囲と注意点を分けて把握できます。

4つのAIに任せている仕事

現在、私は次のように役割を分けています。

ChatGPT — 全体管理と優先順位

事業全体の方向性、何を優先するか、どのタスクを誰（どのAI）に振るかを相談する相手として使っています。個別の作業そのものより、「次に何をやるべきか」を整理する役割です。

Claude Opus — 設計とレビュー

記事のクラスター設計や仕様書の作成、できあがったものの品質チェックに使っています。細部を作り込む前に、全体の構造が読者にとって妥当かどうかを見る役割です。

Claude Sonnet — 調査と記事制作

事実確認を伴う調査や、実際の記事の執筆に使っています。この記事自体も、Claude Sonnetが担当している作業の一つです。

Codex — 実装とPR作成

サイトの実装、GitHubでのコード変更、動作確認、そしてプルリクエスト（変更内容をまとめて提案する仕組み）の作成を任せています。実際にサイトのファイルを触るのはCodexの担当です。

なお、Claude Codeという手元の環境を使うこともあります。これはClaude（Opus・Sonnet）を、パソコンの中でリポジトリを調査したりブラウザを操作したりする形で使うためのツールです。役割そのものというより、Claudeを実務で使うための入り口だと考えています。

役割と成果物の対応

性能を比べても、実務での使い分けにはつながりませんでした。それより、何を任せていて、何が出てきて、どこを人が確認するかを整理するほうが役に立ちました。

どのAIも、最後に人が確認する前提で動いています。この表の一番下の行が、実は一番大事なところです。

役割を決める3つの基準

どの仕事をどのAIに任せるか迷ったときは、次の3つで考えています。

その仕事は「決める」か「作る」か「確かめる」か

方向性を決める仕事はChatGPT、実際に作る仕事はClaude SonnetやCodex、できたものを確かめる仕事はClaude Opus、というように、仕事の性質で分けます。

成果物は文章か、コードやファイルか

出てくるものが文章や調査結果ならClaude Sonnet、コードやサイトの変更ならCodex、という具合に、成果物の形で振り分けます。

毎回同じ前提を説明していないか

同じ説明を何度も書いている場合は、その仕事のやり方自体を見直すサインです。AIに渡す前に整理する5つの情報のように、先に情報をまとめておくと、この繰り返しはかなり減ります。

役割を決めるだけでは足りなかった

役割を分けたことで、以前より仕事は進むようになりました。ただ、それだけでは解決しない問題も出てきました。

同じ説明を繰り返すことになった

役割を決めても、それぞれのAIに毎回同じ前提を説明し直す必要がありました。「このプロジェクトはこういう構成で」「このブランドの方針はこうで」といった説明を、ChatGPTにもClaude Opusにも繰り返し書いていた時期があります。

AIごとに違う資料を読むと前提がずれる

さらに困ったのは、ChatGPT・Claude Opus・Codexがそれぞれ違う資料や作業ディレクトリを参照し、同じプロジェクトについて異なる前提で判断してしまうことがあったことです。

たとえば、あるAIは最新の設計資料を見ているのに、別のAIは少し前のバージョンを見ている、というようなずれです。これが起きると、後から「なぜ話が合わないのか」を確認するところから始めることになります。

この経験から、GitHubリポジトリを正本として扱う方針を決め、Brand MasterやBusiness Masterなど、判断に使う資料の優先順位を各AIへの指示書にあらかじめ明記するようにしました。作業を始める前に、正本と最新の状態、対象となる資料を確認させることと、古い資料と現在の資料が食い違っている場合は、勝手に判断せず一度止めさせることを、今のルールにしています。

古い資料を参照して、矛盾した設計を作った

役割分担の中で、実際に一番大きな失敗もありました。

何が起きたか

現在、Ascent StudioのサイトはVercelとNext.jsという仕組みで公開しています。以前はWordPressで運用していた時期があり、その名残の調査資料が残っていました。あるとき、この古いWordPress時代の資料を根拠にして、公開されている記事の本数や内部リンクの状況を判断してしまいました。

なぜ気づけなかったか

古い資料であっても、日付を見なければ「現在の状態」に見えてしまいます。資料の内容自体は当時としては正確だったため、そのまま信頼してしまいました。

どう直したか

実際に本番サイトへアクセスして状態を確認し直し、Vercel・Next.jsが今の配信の仕組みであることを確定させました。それ以降、公開状態を判断するときは、本番のHTTP応答やGitHubの最新状態、Google Search Console、サイトマップなど、複数の証拠を照らし合わせてから判断するようにしています。古い資料には、現在の判断には使わないという注記を残しました。

正本の置き場所がずれていた

もう一つ、地味だけれど響いた失敗があります。ある調査レポートが、GitHubのリポジトリではなく、パソコンの別のフォルダに保存されていたことがありました。そのため、片方のAIからは資料が存在しないように見え、担当ごとに認識がずれてしまいました。

この経験から、プロジェクトの正本はリポジトリ側に統一し、正式な資料は原則としてGitHubの管理下に置くと決めました。一時的な作業フォルダに保存したものは、作業が終わったタイミングで正本へ移したかを確認する、という手順も加えています。

もう一つ、同じ時期に起きたことがあります。古い資料を信頼した結果、もともと正しかった「記事は公開済みで、内部リンクもつながっている」という判断を、一度誤って修正してしまいました。1つの資料だけを見て重要な前提を変えたことが原因です。今は、大きな前提を変えるときは複数の証拠を照らし合わせ、矛盾が残る場合は結論を出す前に一度止めるようにしています。

いま決めていること

参照する資料を先に指定する

作業を頼むときは、どの資料を根拠にするかを先に指定するようにしています。曖昧なまま「いつもの感じで」と頼むと、AIごとに解釈が変わってしまうためです。

資料の有効期限を確認する

資料には日付があります。特に技術的な前提（どこで公開しているか、どんな構成になっているか）は変わりやすいため、古いものを根拠に判断していないかを、都度確認するようにしています。あわせて、任せる資料そのものを1か所にまとめておく考え方は、原本を1つにするで扱っています。

向いている人・向いていない人

複数のAIを契約しているのに、結局いつも同じ1つしか使っていない方には、役割を分ける発想が向いていると思います。逆に、AIに仕事を頼む頻度がまだ週1回に満たない場合は、今は急いで分ける必要はありません。何から手をつけるか自体で迷っている場合は、小さな事業でWeb・SNS・AIのどれから始めるべきかもあわせてご覧ください。

これは不要です

まだAIを業務で使っていない段階

これから使い始める段階であれば、まず1つのAIで、1つの仕事を任せてみることを先にお勧めします。役割分担は、複数のAIを使う中で自然と必要になってから考えれば十分です。

文章を書く用途しかない場合

チャットで文章を書いてもらうだけであれば、役割を分けるほどの複雑さは、今のところ必要ないはずです。

よくある質問

全部契約する必要がありますか。 必要ありません。私も最初はChatGPTだけでした。今の業務でどこに一番困っているかを考えて、そこから1つ選ぶので十分です。

どれか1つだけ選ぶならどれですか。 これは用途によります。文章の整理や相談ならChatGPTかClaude、コードを触る作業まで含むならCodexが向いていると思います。断定はできませんが、「相談したいのか、作業を任せたいのか」がひとつの判断材料になります。

無料版でどこまでできますか。 2026年の4月から5月ごろは、私もChatGPTの無料プランを使っていました。ただし現在は有料プランに切り替えているため、いまの無料版でどこまでできるかは確認できていません。この点は、公式の案内をご確認ください。

まとめ：まず1つの業務を選ぶ

参照する資料を先に決めてから、ここまでに書いたような前提のずれは、今のところ起きていません。正本をGitHubのリポジトリへ統一したこと、判断に使う資料の優先順位を決めたこと、各AIの役割を固定したことが効いていると考えています。ただし、この形に変えてからまだ約2週間です。今後も続ける中で、また別の問題が出てくる可能性はあると思っています。

複数のAIを使えば、自動的に仕事が整理されるわけではありませんでした。実際に効いたのは、役割・参照する資料・成果物・人が確認する範囲を、あらかじめ決めておくことでした。私が経験した失敗の多くも、AIの性能が足りなかったのではなく、こちら側の前提の渡し方が曖昧だったことが原因でした。

まずは、今週の業務を3つほど書き出し、「決める・作る・確かめる」のどれに当たるかを分類してみてください。そのうち「作る」に当たる1つを選び、AIに任せてみることから始められます。

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