私の仕事は要件定義と開発がほとんどです。クライアントが言ったことを正確に理解し、正確に形にする。AIに求めるのも同じでした——事実を事実として扱ってほしい。
Claudeの基本設計
Claudeは事実ベースでの展開をAI思想の基本設計としています。推論で先走るのではなく、与えられた情報に忠実に応答する。「わからないことはわからない」と言う。勝手な判断をしない。この姿勢が、要件定義と開発という仕事には最適でした。
GPTの良さと怖さ
GPTには良さがあります。文章の生成能力、創造性、画像生成との連携——これらはClaudeより優れている場面も多い。しかし、メインの作業を任せるには怖さがありました。推論が先走る。「おそらくこういう意図でしょうから、こうしておきました」——これが一番困る。要件定義では致命的です。
Geminiの中途半端さ
Geminiは専門性が強く、特定の領域では優れた回答を返します。しかし、汎用的な業務支援という点では中途半端に感じました。ただし、NotebookLMという別の側面があり、大量の資料から答えを引き出す用途では最適です。
選定哲学
AIは一つに絞る必要はない。しかし、メインで使うAIは一つに決めた方がいい。GPTには創造性を、Geminiには知識集約を。それぞれの強みを活かし、弱みは使わない。私の場合は、事実ベースの展開を基本とするClaudeが、要件定義と開発という仕事に最も合っていた。
シリーズを終えて
全8回にわたって、AI支援開発の実践知を書いてきました。仕様を明確にし、ドキュメントを残し、履歴を管理する。オーソドックスな開発手法が、AI時代でも最も確実な方法でした。AIは万能ではない。でも、適切に使えば強力なパートナーになる。このシリーズが、AI支援開発を始める方の参考になれば幸いです。