AIを役割分担させると制作物のクオリティが上がる

実践者の間で、AIの使い方に一つの共通パターンが見えてきた。「AIに全部投げる」のではなく、作業を工程ごとに切り分けて、それぞれ別のAI・別のモードに担当させるやり方だ。

ノートツール「kaku」の開発者は、自分たちの開発方針をそのままkaku上で回している。①Askで壁打ちしながら方針を考え、②良い方向性が出たらノートに落とすかAgentに編集させ、③実装フェーズはCodexかClaude Codeに任せる、という3段階の分業体制だ。

もう一つのケースでは、Claude DesignでUIモックアップを生成してから、そのデザインをそのままClaude Codeに渡して実装するという流れが紹介されていた。「Claude Codeに最初からUIも考えさせるより、デザイン生成を専門に担うモードを先に通したほうが仕上がりがよくなった」という話で、役割分担による出力精度の向上が実感として語られている。

共通しているのは、「思考・設計・制作」を一つのチャットに詰め込まない、という判断軸だ。

同じAIに「考えてから作れ」と投げると、AIは思考と制作を一つのコンテキストの中で処理しようとする。このとき、設計フェーズの曖昧さをそのまま引きずって制作に入るため、アウトプットのブレが大きくなりやすい。

工程を分けると何が変わるかというと、各フェーズの入力を「確定した情報だけ」に絞れる点が大きい。壁打ちで方針が固まってから実装に渡す、デザインが決まってからコードに渡す、という順番を踏むことで、後工程に持ち込むコンテキストのノイズが減る。

もう一つの効果は、各フェーズで使うAIやモードをその工程に最適なものに選べること。「考えるのは会話形式のやりとりが得意なモデル、UIデザインはビジュアル生成系、コーディングはコード特化のエージェント」という組み合わせが可能になる。汎用モデルに全部任せるのではなく、専門性の高い出力を積み重ねていくイメージだ。

GeminiとChatGPTで「調べて→整理→納品」を1人で完結させるでも触れた「1人で複数ツールを使い分ける」という流れと根は同じだが、今回は「工程の順序設計」がより意識されている点が新しい。