「AIを使って記事を書いてみたいけど、どのツールをどう使えばいいかわからない」
そんな悩みを抱えていた私（コーディー）が、実際に試して「これだ」と感じた方法があります。
ChatGPT、Claude Code、Geminiという3つのAIをリレー式に使い分けることで、非エンジニアでもプロ級のブログ記事が書けるようになりました。
この記事では、私が実際にやった手順をそのままお伝えします。
結論：3つのAIに「役割分担」させるだけでいい
私が行き着いたのは、こんなシンプルな分業体制です。
| AI | 役割 |
|---|---|
| ChatGPT | 壁打ち相手・構成設計 |
| Claude Code（デスクトップ版） | 記事本文の執筆 |
| Gemini | 誤字・ファクト・読者目線チェック |
「AIに全部任せる」のではなく、それぞれの得意なことを使い分けるのがポイントです。そして、この使い分けを上手くやるために必要なのが「読解力＝各AIへの指示力」です。どのAIも、曖昧な指示には曖昧な答えしか返してくれません。
なぜこの3つの組み合わせなのか（他のAIではダメ？）
世の中にはたくさんのAIがあります。それでも私がChatGPT・Claude Code・Geminiの3つに行き着いた理由は明確です。
マイナーで尖った性能のAIも世の中にはありますが、「30代の社会人が、本業の合間にコツコツ続けられるか」という基準で選ぶと、結局この3つに行き着きました。
STEP1：ChatGPTで壁打ちして構成を練る
まず最初にやるのは、ChatGPTとの壁打ちです。
「壁打ち」とは、テニスの壁打ち練習のように、アイデアをAIに投げては返ってきた意見を受け取り、また投げ返す——そんな対話形式のことです。
私が実際にChatGPTに送ったメッセージはこんな感じです。
私：「30代の非エンジニア向けに、AIリレーについて記事を書きたい。読者が一番知りたいことは何だと思う？」
ChatGPT：「読者が一番気になるのは『どのAIを使えばいいか』『自分でもできるか』という実用性だと思います。具体的な手順と実体験を軸にした構成が効果的です。たとえば、①なぜ複数のAIを使うのか→②各AIの役割→③実際の手順→④注意点、という流れはどうでしょうか」
この対話を3〜4往復続けるだけで、記事の骨格がほぼ完成します。ChatGPTが優れているのは、アイデアの広げ方と整理の速さです。「こんな記事を書きたい」という漠然とした思いを、読者視点で構造化してくれます。
壁打ちで決めること
- 記事のターゲット読者（どんな悩みを持つ人か）
- 記事の見出し構成（H2・H3の骨格）
- 読者に一番伝えたいこと（メインメッセージ）
STEP2：Claude Codeデスクトップ版で記事本文を執筆する
構成が決まったら、Claude Codeのデスクトップアプリを使って本文を執筆してもらいます。Claude Codeはエンジニア向けのツールと思われがちですが、デスクトップアプリのGUI（視覚的な操作画面）を使えば、非エンジニアでも問題なく使えます。利用にはProプラン（月$20）以上が必要です。
Codeタブで指示を送る
デスクトップアプリを開いたら、Codeタブ（作業指示専用タブ）に切り替えます。ChatGPTで練った構成を貼り付けながら、こんな指示を送ります。
「以下の構成でブログ記事を3,000字で書いてください。
ターゲット：30代社会人・非エンジニア
トーン：親しみやすい丁寧語
構成：[ChatGPTで練った構成を貼り付け]」
Accept/Reject承認制で安心して任せられる
Claude Codeが何かを作成・変更する際、必ず「これでいいですか？」と確認を求めてきます。Accept（承認）すればその変更を採用、Reject（却下）すればやり直してもらえます。AIが勝手に書き換えてしまう心配がなく、自分が納得した内容だけを採用できます。
気に入らない部分は「冒頭をもっと共感を引く内容にしてください」「この段落をシンプルにしてください」と追加指示するだけで修正してくれます。ここでも、「どこが自分のイメージと違うか」を的確に言語化する読解力が質を左右します。
STEP3：Geminiで最終チェックを依頼する
記事の下書きができたら、最後はGeminiに品質チェックを依頼します。同じAIに「自分で書いた記事をチェックして」と頼んでも甘くなりがちです。別のAIに頼むことで見落としが減ります。
「以下の記事を読んで、①誤字脱字、②情報の正確性、③30代非エンジニアが読んでわかりにくい箇所を指摘してください」
Geminiはこの3点を丁寧にフィードバックしてくれます。特に「読者目線でわかりにくい箇所」の指摘は有用で、自分では気づかなかった専門用語や説明不足な部分を教えてくれます。Geminiの指摘をClaude Codeに戻して修正するループを1〜2回繰り返すだけで、記事の品質が格段に上がります。
なぜGeminiを選ぶのか（3つの理由）
「最終チェックなら他のAIでもいいのでは？」と思う方もいるかもしれません。私が試行錯誤の末にGeminiを選んだ理由は、次の3つです。
つまりGeminiは「別視点が手に入る・長文も丸ごと見られる・必要なら検索もしてくれる」という3つの実用的な理由で選んでいます。「最速で最も正確」という万能のAIだから選んでいるわけではありません。
Geminiが得意なこと・苦手なこと（ここを知っておくのが重要）
ただし、Geminiは万能ではありません。得意な領域と苦手な領域があり、ここを理解しておかないと「Geminiが言うんだから正しいはず」と誤った修正を反映してしまうことがあります。
- 誤字脱字の指摘
- 文章のリズム・読みやすさ
- 「読者目線で分かりにくい箇所」の指摘
- 論理の飛躍・説明不足の検出
- 言い回しのブラッシュアップ提案
- 最新ツールの仕様確認
- 新機能・新サービスの正確な説明
- 2024年以降の最新情報のファクトチェック
- マイナーな専門領域の事実関係
📌 結論：Geminiは「文章のプロ」として使うのが正解。「最新ツールの正確性」は自分で公式情報を確認する
なぜ苦手な領域があるかというと、AIは学習したデータの時点までしか知らないからです。Claude Code・ChatGPT・Geminiといった最新ツールの仕様は日々更新されているので、Geminiが「これは間違いです」と指摘してきても、それが過去の情報をもとにした誤認識のことがあります。
たとえば私の場合、Geminiから「Claude Codeはターミナル（黒い画面）で動くツールだから記事を直すべき」と指摘されたことがありました。でも実際は、Claude Codeはデスクトップアプリで動くGUI（画面操作）ツールで、Geminiの認識が古かっただけでした。「Geminiの指摘は鵜呑みにせず、最新情報は自分で公式サイトで確認する」。これだけ覚えておけば安全です。
AIリレーの全体フロー
- ChatGPT：テーマを投げて壁打ち → 構成を固める（所要時間：15〜20分）
- Claude Code：構成を貼り付けて執筆依頼 → Accept/Rejectで品質管理（所要時間：10〜15分）
- Gemini：完成した記事を貼り付けてチェック依頼 → 指摘を反映（所要時間：10分）
合計40〜45分で3,000字超の高品質な記事が完成します。以前は1本書くのに3時間かかっていた作業が、これで劇的に変わりました。
この3つのAI、どれか一つが欠けてもこのスピード感は出ませんでした。ChatGPTの「広げる力」、Claude Codeの「動かす力」、Geminiの「整える力」——それぞれの不完全さを補い合うチームだからこそ、一人では出せないアウトプットが生まれます。
AIリレーを始める前に知っておきたいこと
完全に任せきりにはしない
AIが生成した文章は、必ず自分でも読み返してください。「自分の言葉で書かれているか」「体験談として自然か」をチェックするのは人間の仕事です。特に筆者キャラがある場合、AIが生成した文章をそのまま使うとどこか他人事のような文章になります。
ChatGPTの壁打ちは「深さ」が命
「記事を書きたい」という一文だけ投げても表面的なアドバイスしか返ってきません。「ターゲット」「読者の悩み」「伝えたいこと」を具体的に伝えるほど構成案の質が上がります。ここでも情報を整理して伝える読解力が問われます。
まとめ：読解力がAIリレーの質を決める
- ChatGPTで壁打ち → アイデアと構成を固める
- Claude CodeのCodeタブで執筆依頼 → Accept/Rejectで品質管理
- Geminiで最終チェック → 誤字・ファクト・読者目線を確認
このリレーのどのステップでも共通して求められるのが、「読解力＝AIへの指示力」です。AIを使いこなすために必要なのはプログラミングの知識ではなく、「相手が何を求めているかを読み取り、自分の意図を正確に伝える力」です。非エンジニアでも、読解力さえあればAIリレーは必ず機能します。
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