Claude/Codexの使い分け基準

課題

複数のAIツールを併用していると、「結局どっちを使えばいいのか」で毎回迷ってしまう。優劣を比べて一本化するのも、なんとなく気分で選ぶのも、どちらもすっきりしない。

ClaudeとCodexという2つのAIツールを実際に使い続けてきた中で、意図的に比較検証したわけではなく自然と定着した使い分けを、良い点も気になる点も含めて共有する。どちらが優れているという話ではなく、自分なりの使い分けを考えるヒントにしてもらえたらと思う。

今のところ、はっきり決めている使い分けが2つある。イラストや画像を生成する作業はCodexに頼み、大規模な調査や検索を依頼する作業はClaudeに頼む。

Codexを選ぶ理由は単純で、Codexが使っている画像生成の仕組みの使い勝手が良かったから。Claudeを調査系に選ぶ理由は、Claudeが大容量のコンテキスト（一度に扱える会話・資料の量）を持っていることを以前から知っていて、それを意識的に活かしたいと思っているから。

この使い分けは、どちらが優れているかをきちんと比較して決めたものではない。使っているうちに、自然とそうなった。

調査系の作業は、両方のAIへ依頼することも珍しくない。Codex側で調査してもらった結果を踏まえて、もう一度Claudeへ依頼し直し、精査や深掘りをしてもらう、という流れも、使っているうちに自然と形が整っていった。

Claudeの大容量コンテキストが効いたと感じた場面がある。個人開発しているパズルゲーム（Block Puzzle）の競合アプリを調査してもらい、ゲームの内容やコンセプトを把握したいときのことだった。

調査を進める中で、追加の質問をしたり、途中で調査の方向性を指定し直したりしたのだが、会話が圧縮されて途切れる感じがなく、そのまま続けられた。長い調査を一度に任せるなら、こういう場面でClaudeを開く理由になっている。

このBlog（noto-forest.com）自体、実はGoogle AdSenseの広告審査で一度却下され、今は改善策を反映した上で再申請・審査待ちの状態にある。この却下原因を調べていたときも、両方のAIに声をかけた。

「他にも原因は無いか」「この調査結果は正確か」といった確認を、両方へ依頼した。最終的にはClaude側の調査結果を軸に、精査を重ねて整理していった。1つのAIの答えをそのまま信じるのではなく、もう一方に聞いてみることで、見落としに気づけることがある。

どちらでもできそうな作業で迷ったときは、まずClaudeを開く傾向がある。理由を突き詰めて説明できるわけではないが、これも「使っているうちに」定着した習慣の1つ。

優劣を断定したいわけではないので、気になっている点も書いておきたい。

Claudeは、プログラムやテキストを作る作業以外の部分で、Codexに比べると弱いと感じている。逆にCodexは、プログラムやテキストを作る作業自体が、Claudeに比べると弱いと感じる。加えて、Codexは最初のうち、Pythonの実行や他の実行ファイルを動かす作業に苦戦していた。

つまり、それぞれ得意な範囲がはっきり分かれていて、今の使い分けはその得意分野に沿っている、という言い方もできる。

画像生成の使い分けについて、もう1つ面白かった発見がある。画像生成の機能自体は、実はどちらのAIにも存在する。ただ、Codexが使っている特定のツールはClaudeでは使えず、しかもClaude側から「代わりにこのツールを使いましょう」という代替案の提案もできない、という制約があった。

これに気づいたきっかけは、自分で見つけたのではなく、Claude自身から「このツールは使えません」と指摘されたことだった。その時点で、Claudeへ代替ツールの提案や実行を頼むこともできたはずだが、実際にはそこまでは頼まなかった。

ClaudeとCodex、どちらが優れているという話ではなく、今の自分の使い方では「画像生成はCodex、大規模な調査はClaude、迷ったらClaude」という基準に自然と落ち着いている。得意な範囲もはっきり分かれていて、それぞれの弱いところを避けるように使い分けている、というのが実感に近い。

複数のAIツールを使っている人は、意図的に比較する前に、まず自分がどちらをどんな場面で開いているかを振り返ってみると、案外はっきりした基準が見えてくるかもしれない。

この記事は、筆者が実際に個人でClaude・Codexを併用してきた使用感を基に、対話でのHearingを経て、独自調整したAIが下書きを作成し、筆者が事実確認・編集を行った上で公開しています。