ClaudeとCodexの使い分け：同じリポジトリで2つのAIにバトンタッチした判断基準

2026年6月22日

Shiori

この記事について

このサイトでは、Claude CodeとCodexという2つのAIを同じリポジトリで使っています。それぞれに得意なことがあるため、作業の種類によって使い分けています。その判断基準を記録します。

Claude Code は、ターミナル上でリアルタイムに会話しながら作業を進めるAIです。「ここの設計はどうすべきか」「このエラーの原因は何か」という判断が必要な場面でやり取りしながら進められます。

Codex（OpenAI）は、GitHubリポジトリに対して変更を非同期に処理するAIです。指示を出した後、Codexが変更をコミットするまで待ちます。リアルタイムの会話は発生しません。

どちらが優れているかという比較ではなく、作業の性質によって向いている場面が異なります。

Claudeには、判断が必要な作業、設計の議論、エラーの原因調査を任せています。

設計・実装の検討：「この機能はどう実装すべきか」「この構成で問題はないか」という確認をしながら進める場面では、Claude Codeとのリアルタイムの会話が有効です。すぐに「こういう理由で別の方法が良いと思います」という返答が来るため、判断を積み重ねながら進められます。

エラー調査：エラーが発生したとき、原因の特定には複数の仮説を立てて確認する作業が伴います。「このログの意味は何か」「次に確認すべきことは何か」という対話が必要な場面では、Claudeが向いています。

コンテンツのレビュー：記事の文章を確認したり、禁止表現が含まれていないかを検証したりする作業は、その場で結果を確認したいため、Claude Codeで実行しています。

Codexには、パターンが決まっていて繰り返し実行できるバッチ系の作業を任せています。

同じパターンの一括変換：「このディレクトリのファイル全体に、同じfrontmatterフィールドを追加する」といった作業は、Codexに向いています。変更のパターンが明確で、AIが判断を求める必要がない場合、非同期での処理が効率的です。

テストの一括生成：対象ファイルのリストを渡して「それぞれにユニットテストを追加する」という指示は、Codexが処理している間に別の作業ができるため、非同期処理の利点が活きます。

あるとき、ブログ記事の英語版を複数作成する作業がありました。

最初はClaude Codeで取り組みました。日本語版の内容を確認し、翻訳の方針を議論し、1本目を一緒に作りました。この段階では、「どう訳すか」「日本語の文脈をどう英語で表現するか」という判断が必要だったため、対話型のClaudeが適していました。

1本目が完成した時点で翻訳のパターンが明確になりました。残りの記事は同じパターンで変換するだけです。ここでCodexに引き継ぎ、残りの英語版を一括作成する指示を出しました。

Claudeで方針を固め、Codexで繰り返し部分を処理する、という流れです。

どちらを使うかを決めるときの基準として、以下を確認しています。

どちらか一方だけで完結する必要はなく、途中でバトンタッチすることも選択肢の一つです。