🤖 Claude Codeを最大限活かすためにChatGPTを使った話

ハッカソンでアプリ開発を進める中で、今回はAI駆動開発を軸に開発を行いました。

その中で特に効果を感じたのが、

👉 Claude Code × ChatGPTの併用

です。

ただし、単純に両方使うのではなく、役割を明確に分けました。

🧠 ChatGPTの役割は「指示文を作ること」

今回の開発での大きなポイントはここです。

👉 ChatGPTは「コードを書くAI」ではなく「指示を作るAI」として使う

具体的には、

• Claude Codeに渡す指示文の作成

• 改善タスクの言語化

• ISSUEの整理

• 実装内容の分解

といった、

「どう作るか」ではなく「何をやらせるか」を決める役割

を担当させていました。

⚙️ Claude Codeは「実装専用AI」

一方でClaude Codeは完全に役割を絞りました。

👉 Claude Code = 実装・修正・コード生成

• 指示された内容を実装する

• バグ修正

• リファクタリング

• プロジェクト全体のコード改善

つまり、

👉 ChatGPTが作った指示をそのまま実行するエンジニア

のような位置付けです。

🔁 実際の開発フロー

実際はこのような流れで開発していました。

① ChatGPTで指示を作る

• 改善したい内容を整理

• 具体的なタスクに分解

• Claude Codeに渡す文章に落とし込む

② Claude Codeに投げる

• 指示通りに実装

• コード修正

③ 実機で確認

• PC

• スマホ

👉 ここがかなり重要

④ 問題があれば再度ChatGPTへ

• 問題の整理

• 改善案生成

• 指示文を再作成

👉 これを繰り返す

⚡ なぜこのやり方が良かったのか

① 指示の質が上がる

AIにそのまま考えさせると、

• 曖昧な実装

• 意図とズレるコード

が発生しやすいです。

しかし、

👉 ChatGPTで指示を整理してから渡すことで

精度が一気に上がりました。

② Claude Codeがブレなくなる

Claude Codeは非常に強力ですが、

• 指示が曖昧だとブレる

• 意図しない方向に行く

という特徴もあります。

👉 だからこそ、

事前に指示を設計することが重要

でした。

③ 詰まらなくなる

開発中によくあるのが、

「何をすればいいか分からない」

という状態です。

このときに、

👉 ChatGPTに整理させることで

次にやるべきことが明確になります。

⚠️ うまくいかなかったパターン

最初は、

👉 Claude Codeに直接ふわっと指示していました

結果、

• 意図と違う実装

• 無駄な修正ループ

• 時間ロス

になりました。

👉 AIに丸投げは逆に非効率

というのが大きな学びでした。

💡 気づき

今回の開発で一番の気づきはこれです。

👉 AIは「使う側の設計」で性能が決まる

• ChatGPT → 指示を作る

• Claude Code → 実装する

この分離によって、

👉 AIをチームとして使えるようになりました

🚀 今後

今後はさらに、

• 評価フレームワーク

• ISSUE管理

• UX改善ループ

なども組み合わせて、

👉 AI開発の型として再現可能な形にしていきます

🏁 まとめ

Claude Codeを最大限活かすためには、

👉 指示の質がすべて

そのために、

👉 ChatGPTを「指示生成AI」として使う

この構成にすることで、

• 実装精度が上がる

• 開発スピードが上がる

• 詰まりが減る

という大きな効果がありました。

AI駆動開発をやるなら、

👉 「どう作るか」より「どう指示するか」

ここが一番重要だと感じています。