エンジニアのAI仕事環境の作り方｜ChatGPT・Claude・VS Codeなど実際の使い分け

生成AIを使い始めると、

次に悩むのが「どのAIが一番か」ではなく、

「仕事の中でどう組み合わせればいいのか」です。

私自身、

• ChatGPT
• Claude
• Gemini
• GitHub Copilot
• NotebookLM
• VS Code

を使っていますが、

一つのAIですべてを済ませているわけではありません。

考える場所、
コードを書く場所、
Googleサービスとつなぐ場所、
自分の資料を使う場所など

役割を分けています。

この記事では、生成AIそのものを比較するのではなく、

エンジニアがAI・ITツールをどう組み合わせて仕事環境を作るかを、

私自身の使い方から紹介します。

まず結論｜私の使い分けはこうです

あくまで私自身の使い分けですが、

だいたい次のように役割を分けています。

ここで大事なのは、

ランキングではないということです。

それぞれ得意な仕事が違います。

だから、

一番優秀なものを決めるより、

自分が今やりたいことに合うものを選ぶ

方が実用的です。

ChatGPT｜まずAIを使ってみたい人に向く万能型

ChatGPTは、私の中では「総合担当」です。

個人では日常的な相談や調べもの、

仕事では画像生成などに使っています。

何をしたいかまだ決まっていないときでも使いやすく、

AI初心者にもすすめやすいです。

特に私は、ちょっとした画像を作りたいときに使うことが多く、

専門的なデザインスキルがなくても、

自然な言葉で指示するだけで形にできる点が便利だと感じています。

ChatGPTが向いている人

• AIを初めて使う人
• 何に使うかまだ決まっていない人
• 一つのサービスで幅広く試したい人
• 文章も画像も扱いたい人

正直、

明確に「向いていない人」は、

あまり思いつきません。

あえて言えば、

ClaudeやGeminiの方が好み、

という違いはあると思います。

最終的には、

使いやすさや相性で選べばよいと思います。

Claude｜仕事で使うなら、私が特に頼っている実務型

Claudeは、私の中では「実務・思考担当」です。

資料作成、分析、壁打ち、コーディングなど、

仕事の中心で使っています。

特に、考えを整理したいときや、

長い情報をまとめたいとき、

Webサービスのコードを作るときに頼ることが多いです。

コードの完成度はかなり高くなっていると感じますが、

テスト・レビューは必須です。

Claudeが向いている人

• 仕事でAIを使いたい人
• エンジニア
• 長文や資料を扱う人
• 分析や壁打ちをしたい人
• コーディングに使いたい人

一方で、

私は画像や動画制作を主目的にするなら、

Claudeを第一候補にはしません。

私自身、

Claudeは、

文章・分析・コーディング寄りの仕事で使っています。

Gemini｜Googleサービスを使っている人ほど便利になる

Geminiは、

単体のAIとしても多機能ですが、

私が一番価値を感じるのは、

Googleサービスとの連携

です。

私は個人利用で使っていますが、

Gmail。

Google Drive。

Googleカレンダー。

Googleドキュメント。

こうしたGoogleサービスと組み合わせることで、

使いやすさが一気に上がると感じています。

Geminiには、

画像生成。

動画生成。

Deep Research。

Gemini Live。

Canvas。

エージェント機能。

など、

かなり幅広い機能があります。

ただ、

私の場合、

「Gemini単体で何ができるか」

よりも、

「普段使っているGoogle環境とつながるか」

の方が重要です。

すでにGoogleサービスを日常的に使っている人なら、

かなり自然に取り入れやすいと思います。

Geminiが向いている人

• Gmailをよく使う人
• Google Driveを使う人
• Googleカレンダーを使う人
• Googleドキュメントを使う人
• Google環境に仕事や生活をまとめている人

逆に、

Googleサービスとの連携を特に重視していないなら、

Geminiの恩恵は、

そこまで大きくないかもしれません。

私自身は、

LLM単体の性能差だけで選ぶより、

普段使っている環境との親和性

を重視しています。

GitHub Copilot｜コードを書く仕事に特化したAIアシスタント

GitHub Copilotは、

ChatGPTやClaude、Geminiとは、

少し役割が違います。

私は、

プログラミングに特化したAIアシスタント

として使っています。

特に強いと感じるのは、

GitHubとの親和性です。

私は、

Gitと連携しながらコーディングしたいときに、

GitHub Copilotを使います。

コードを書いている途中で、

補完してもらう。

コードについて質問する。

修正案を出してもらう。

開発の流れの中に、

AIが自然に入ってきます。

また、

複数のAIモデルを選べることも、

強みだと感じています。

LLMの進化は速いので、

その時点で使いやすいモデルを選べるのは、

開発者にとって便利です。

GitHub Copilotが向いている人

• エンジニア
• GitHubを使っている人
• コーディングする時間が長い人
• 開発フローの中でAIを使いたい人

逆に、

事務職の人や、

プライベートで一般的な相談だけをしたい人なら、

わざわざGitHub Copilotを選ぶ必要はないと思います。

用途がかなり明確なツールです。

NotebookLM｜自分の資料から成果物を作りたい人向け

NotebookLMは、

少し特徴が違います。

私の中では、

自分が与えた資料をもとに考えるAI

という位置づけです。

一般論ではなく、

自分の資料やデータを起点にして、

成果物を作りたいときに向いています。

私は個人利用で、

特に動画作成に使っています。

資料を入れて、

内容を整理してもらう。

音声を作る。

動画を作る。

難しい操作をしなくても、

かなり手軽に試せます。

だから、

「まずは簡単に音声や動画を作ってみたい」

という人には、

使いやすいと思います。

NotebookLMが向いている人

• 自分の資料をもとに整理したい人
• 手軽に音声や動画を作りたい人
• 複数資料から内容をまとめたい人
• 一般論より、自分の情報を使いたい人

一方で、

私が使った範囲では、

出力をあとから細かく作り込みたい人には、

専用ツールの方が向いていると感じました。

自分好みに、

細かく編集したい。

音声や動画を、

かなり作り込みたい。

そういう場合です。

NotebookLMは、

まず簡単に形にする

という使い方に向いている印象です。

VS Code｜AIではない。でもAIと仕事をする「現場」になる

VS Codeは、

AIサービスではありません。

でも、

私はかなり重要なツールだと思っています。

なぜなら、

AIが仕事をするための「現場」になれるから

です。

VS Codeは、

もともと開発用のエディタです。

私は、

仕事でも個人でも使っています。

コーディング。

Markdown編集。

ファイル編集。

こうした作業に使います。

そして、

拡張機能が豊富です。

Claude。

GitHub Copilot。

その他のAI支援。

いろいろな仕組みを組み込めます。

AIにコードを書いてもらう。

そのコードを編集する。

Markdownで資料を書く。

Gitで管理する。

こうした作業を、

一つの場所で進められます。

しかも、

無料で使えます。

これも大きいです。

VS Codeが向いている人

• エンジニア
• コードを書く人
• Markdownをよく使う人
• AIを開発環境に組み込みたい人

逆に、

コードを書かない人には、

必須ではありません。

なお、

エンジニア向けのAIエディタとしては、

Cursorも選択肢だと思います。

ただ、

私は普段VS Codeを使っているので、

今回の記事では、

実際に使っているVS Codeを中心にしています。

また、

コードを書かなくても、

Markdownファイルを扱うための無料エディタとして、

VS Codeを使うのはありだと思います。

AIが生成したMarkdownをそのまま開いて編集する、

という使い方もできます。

6つ全部を使う必要はない

ここまで6つ紹介しましたが、

全部使う必要はありません。

ツール紹介記事を見ると、

全部試した方がいいように感じます。

でも、

私はそうは思いません。

たとえば、

AIをまず試してみたいなら、

ChatGPT。

仕事で文章・分析・コーディングまで使いたいなら、

Claude。

Googleサービス中心なら、

Gemini。

GitHubで開発するなら、

GitHub Copilot。

自分の資料から音声や動画を作りたいなら、

NotebookLM。

AIと開発する作業場がほしいなら、

VS Code。

これくらいで十分です。

私は、

大切なのは、ツールの数ではなく、

自分の仕事の流れの中で、どのツールをどこに置くかです。

そして、ツールを増やすことが効率化ではない

と思っています。

ツールが増えるほど、

覚えることも増えます。

契約管理も増えます。

使い分けにも迷います。

だから、

まずは一つ使う。

不便が出たら、

その不便を解決できるツールを足す。

その方が、

結果的には使いやすいです。

AIツールは「性能」より「仕事の流れ」で選ぶ

最近の生成AIは、

どれもかなり高性能です。

もちろん、

得意・不得意はあります。

でも、

私自身は、

単純な性能差だけで選ぶことは減ってきました。

それより、

何に使うか。

どのサービスとつなぐか。

どこで作業するか。

どのデータを使うか。

こうしたことの方が、

重要になっています。

私の場合なら、

Claudeで考える。

VS Codeで作る。

GitHub Copilotでコードを書く。

GeminiでGoogle環境とつなぐ。

NotebookLMで自分の資料を使う。

ChatGPTで幅広く補完する。

そんな使い分けになっています。

これは、

どのツールが一番優秀だから、

という話ではありません。

自分の仕事の流れに合う道具を選んだ結果

です。

私のAI仕事環境はこうなっている

私は、一つのAIですべてを済ませようとはしていません。

仕事の工程ごとに、担当を分けています。

考える・整理する

ClaudeやChatGPTを使います。
壁打ち、論点整理、資料構成、調査など、頭の中を整理する仕事です。

コードを書く

VS Codeを作業場所にして、GitHub CopilotやClaudeを使います。

AIにコードを書いてもらい、人間が確認し、テストし、必要なら修正します。

Google環境とつなぐ

Gmail、Google Drive、Googleカレンダーなどを使う場面では、Geminiを使います。

自分の資料を再利用する

NotebookLMを使います。

手持ちの資料をもとに整理したり、音声や動画にしたりするときに便利です。

画像を作る

ChatGPTやGeminiを使います。

ちょっとした資料画像やブログ用画像を作るときに使います。

こうして見ると、AIツールは「どれが一番優秀か」ではなく、
誰に何を任せるかを決めることが大切
だと分かります。

私は、AIツールを増やしているというより、
仕事ごとに担当を分けている
という感覚で使っています。

今後あらためて検証したいツール

ここからは、

今現在、

私が常用しているわけではないけれど、

今後あらためて見たいツールです。

Dify

Difyは、

仕事で調査したことがあります。

私が見ていたのは、

ノーコード・ローコードで、

非エンジニアでも生成AIを使ったツールを作れるか、

という観点です。

生成AIを使いたい。

でも、

コードを書くところまでは難しい。

そういう人でも、

自分たちの業務に合った仕組みを作れるか。

そこに可能性を感じています。

ただ、

私は現在、

日常的に使っているわけではありません。

なので、

今の段階では、

「おすすめツール」というより、

今後あらためて検証したいツール

として見ています。

Ollama

Ollamaも、

仕事で調査したことがあります。

私は、

ローカルLLMの性能を確認する目的で調べました。

クラウド上のAIだけではなく、

手元のPCや社内環境でAIを動かせるか。

どの程度の性能が出るか。

そういった点を見ていました。

現時点では、

私は常用していません。

ただ、

企業利用では、

データの扱いや閉じた環境でのAI活用が重要になることもあります。

そのため、

今後また調査を再開したいと思っています。

AIツールを使うときに忘れたくないこと

AIツールは、

かなり便利になりました。

でも、

便利だからといって、

全部任せていいわけではありません。

AIが作った資料。

AIが書いたコード。

AIが出した分析結果。

AIがまとめた情報。

最終的には、

人間が確認する必要があります。

コードなら、

テストする。

重要情報なら、

元情報を確認する。

資料なら、

本当に伝わる内容かを見る。

企業で使うなら、

機密情報を入力してよいか確認する。

社内ルールを守る。

こうしたことは、

変わりません。

私は、

ツールが高性能になるほど、人間の確認が不要になる

とは思っていません。

むしろ、

AIが作る量が増えるほど、

何を採用するか判断する力が重要になると思っています。

どれを選べばいいか迷ったら、この順番で考える

ツール選びに迷ったら、

私は、

次の順番で考えるのが分かりやすいと思います。

1. 何をしたいのか決める

まず、

AIを使う目的を決めます。

調べたい。

考えたい。

コードを書きたい。

画像を作りたい。

資料を整理したい。

Googleサービスと連携したい。

ここが曖昧だと、

どのツールを選んでも、

使わなくなります。

2. 今使っている環境を見る

すでにGoogle中心なら、

Geminiが使いやすいかもしれません。

GitHub中心なら、

GitHub Copilot。

VS Codeを使っているなら、

AI拡張との相性も見られます。

新しいツールを無理に増やすより、

今の環境に合うものを使う方が、

始めやすいです。

3. まず一つ試す

最初から、

全部契約する必要はありません。

「とりあえずAIを試したい」

なら、

ChatGPT。

「仕事で使いたい」

なら、

Claude。

「Google中心」

なら、

Gemini。

「開発中心」

なら、

GitHub CopilotとVS Code。

まず一つで十分です。

4. 不便が出てから、二つ目を足す

一つ使っていると、

「ここは弱い」

「この作業だけ別のものがほしい」

という不便が出てきます。

そこで、

初めて二つ目を足す。

私は、

この順番の方が、

ツールに振り回されにくいと思っています。

まとめ｜一番優秀なAIではなく、自分の仕事に合うAIを選ぶ

今回、

実際に私が使っている、

ChatGPT。

Claude。

Gemini。

GitHub Copilot。

NotebookLM。

VS Code。

を紹介しました。

どれも、

良いツールです。

でも、

役割は違います。

私の使い分けでは、

ChatGPTは万能型。

Claudeは実務型。

GeminiはGoogle連携型。

GitHub Copilotは開発特化型。

NotebookLMは資料起点型。

VS Codeは作業場。

です。

大切なのは、

一番優秀なAIを探すことではありません。

自分の仕事に合う道具を選ぶこと

だと思っています。

AIツールは、

競争相手ではありません。

それぞれ違う役割を持った道具です。

だからこそ、

自分の仕事を見て、

必要なものだけ使う。

それで十分です。

そして、もう一つ大切なのは、

一つのAIに全部任せるのではなく、

仕事ごとに担当を分けることです。

AIを選ぶというより、

自分の仕事環境を設計する。

私は、これからのAI活用では、

この考え方がますます重要になると思っています。

今日の一歩

まず、

今の仕事で「面倒だな」と感じている作業を一つ書き出してみてください。

そして、

その作業が、

調べる。

考える。

作る。

確認する。

整理する。

どれに近いか考えてみる。

そのうえで、

今回紹介したツールの中から、

一つだけ試してみてください。

新しいツールを、

何個も入れる必要はありません。

まずは、

今の作業を少し楽にできるか。

そこから試してみてください。