"最近のAIモデル（Gemini 3.0 / GPT-5 / Claude 4.5）をゆるく整理してみる"
はじめまして、YSです
どうも、YSです。
普段は理系大学生(研究分野はレーザー)でアルバイトや個人開発で Next.js と TypeScript を触っていて、開発中にAIモデルをよく使います。
せっかくなので Zenn の初投稿として、2025年時点でよく話題に上がる主要モデル（Gemini 3.0、GPT-5、Claude 4.5を、“コードを書くときどんなふうに使ってるか” という観点でゆるく整理してみました。
Gemini 3.0 ― 視覚情報と相性が良いモデル
Google が最近出した Gemini 3.0 は、マルチモーダル寄りのタスクがかなり扱いやすくなった印象があります。
- UIのスクショを渡して実装の相談ができる
- デザインとコードの橋渡しが得意
- 画像＋文章の混在したタスクで破綻しにくい
フロントエンド寄りの作業だと、
「文章より画像の方が伝わる」
という場面が多いので、このあたりの強さがありがたいです。
こんな使い方をよくします
- ワイヤーフレームのスクショ → “Next.jsで組むとしたらこう分けるよ” というアドバイス
- UIの改善ポイントをざっくりチェック
- 画面設計の方向性を固める相談
目で見て理解するタスクが多い日は、気づけば Gemini を開いてます。
GPT-5.1 ― 実装とデバッグの“安定感”が一番あるモデル
実装中に一番使うのはやっぱり GPT-5.1。
- 型エラーや依存関係のズレを説明するのが上手い
- 複数ファイルをまとめて読ませても理解が崩れにくい
- リファクタリング案やテストケースの質が高い
- Next.js の routing / middleware の挙動整理が強い
特に Next.js や TypeScript のプロジェクトは、
“複数ファイルの関係性” を理解してもらわないと相談にならないことが多いので、
その点 GPT-5.1 はかなり頼りになります。
よくやる使い方
- 「この Zod のエラー、怪しい箇所ぜんぶ挙げて」
- 「この hooks の責務、整理したい」
- 「このPRの意図を読み取りつつ、改善ポイントだけまとめて」
- 「middleware の挙動が変、どの条件でこう動く？」
コード寄りの話は GPT-5.1 が一番しっくりきます。
Claude 4.5（または 3.5）― 文章と構造化の職人
Claude はずっと“文章の整理が上手いモデル”という印象ですが、
最近の Claude 4.5 はより安定している感じ。
- 仕様書や議事録の整理がかなり速い
- 長い文章でも破綻しづらい
- 状態遷移や要件を論理的にまとめるのが得意
- テスト観点の抽出が丁寧
実装前の“整理作業”でよく使います。
よくやる使い方
- 会議メモ → タスクと決定事項だけ抜き出す
- API仕様書 → 要点と注意点だけ整理
- 画面遷移 → 状態とイベントの対応を図式化
- テスト観点のリストアップ
実装に入る前の“下ごしらえ”を任せると、作業がかなり楽になります。
ざっくり使い分けまとめ
| やりたいこと | 使うモデル |
|---|---|
| UIのスクショから実装相談 | Gemini 3.0 |
| Next.js / TS のエラー調査 | GPT-5 |
| 複数ファイルを跨ぐロジック整理 | GPT-5 |
| 仕様書・議事録・文章の構造化 | Claude 4.5 / 3.5 |
| テストケースの洗い出し | GPT-5 / Claude |
それぞれの得意分野がはっきりしてきているので、
“1つのモデルで全部やる” よりも、
用途に合わせて軽く切り替える 方が効率が良いと感じてます。
これから Zenn に書いていくこと
この記事は初回なので軽めですが、今後はより実践寄りの記事を書いていく予定です。
- Next.js / TS で実際に出たエラーと解決ログ
- Gemini / GPT-5 / Claude に同じタスクを投げた比較記事
- 各AI API（Responses / Gemini / Claude API）の実装メモ
- Zod / Firestore / Stripe まわりのトラブル集
- “AIと一緒に開発するときの流れ” の話
学生エンジニアとしての実体験ベースで書いていくので、ゆるく読んでもらえたら。
おわりに
AIモデルの進化が速すぎて追うのが大変ですが、
“適材適所で使い分ける” のが開発ではかなり重要になってきたな、という実感があります。
Zennではこれからも開発ログを中心に投稿していくので、
よければまたのぞきにきてください。
Discussion