AIを触り始めたきっかけは、本業の業務を効率化したくてGASのスクリプトを書いたことだった。最初に作ったのはシフト管理ツール。それまで手書きの紙で、しかも手動でトータル人数を視覚化してた業務（同時出勤数に上限があるタイプの仕事）を、手書きの紙と同じ見た目の入力UIにして、役職や時間帯を色分けして表示できるようにした。

そこから今はClaude Codeで開発にのめり込むところまで来てるんだけど、その間に何を使って、どこで詰まって、何で乗り換えたかを正直に書いておく。

最初に触ったのはGemini

一般人が最初に触れるAIとしては、やっぱりGoogleは強い。僕も最初はGeminiだった。ただ、当時（3.0 Proくらいの頃）はまだ精度がひどかった。

プロンプト側でかなり細かく指示しても、その指示自体が理解されないことが多かった。例えば「一番下の枠」とか「カードの並び順」みたいな指示が全然通らなかった。今思えば、内部的に複数のカード要素を持ってて、それをどう扱えばいいかAI側が把握しきれてなかったんだと思う。

HTMLを作らせたときはCSSまでまとめて出してくれたのはよかったんだけど、次のやり取りで自分でそれを崩してしまう、みたいなこともよくあった。

この頃、チャットで投げて答えをもらって自分で貼り付けて実行する、という開発の仕方に限界を感じ始めてた。

Antigravityとの出会い

そんな時に知ったのがAntigravityだった。学生の頃にVS Codeを少し触ってたので、「あーあれの延長ね」くらいの感覚で導入した。Node.jsまわりは正直まったく分からなかったけど、最低限のプログラム知識があればなんとか進められた。

ここでAI時代のすごさを初めて実感した。それまではチャットの指示だとHTMLファイルの中にCSSまで全部押し込むしかなかったのが、Antigravityだとプロジェクト単位で編集できる。しかも自然言語の指示だけで。

今運用してる自動化サイトの一つは、このタイミングで土台（デザインとベース機能）ができた。この頃はGeminiに課金もしてたし、正直「これが最強だ」と思ってた。

細かい不具合とメタ認知の壁

ただ、作業を進めるうちに、細かい不具合や「指示が行き届いていない感じ」「認識のズレ」が目立つようになってきた。今思えば、メタ認知の低さがネックになっていたんだと思う。

ここでAntigravityのもう一つの良さに気づいた。別のAIモデルも使って開発できるということ。ここでClaudeの存在を知った。

Claudeで一発解決した瞬間

試しに、あの「一番下の枠」や「カードの並び順」の問題をそのままClaudeに投げてみたら、一発で解決した。文脈や進行度から状況を理解する力がまるで違った。

コードなんてろくに書けないエセエンジニアの僕でも、ここでClaudeのすごさは一発で分かった（笑）。

そこから各AIの情報収集を徹底するようになった。ざっくりした肌感だけど、Geminiは会話スピードとチャットモデルとしての進化が顕著、ChatGPTは画像生成とコーディングに強い、Claudeはメタ認知の高さとエージェントとして指示を完遂する能力の高さが際立つ、という違いが見えてきた。

Claude Codeへの移行

結果、Claude、そしてClaude Codeを理解すべきだという結論に至って、Opus 4.6の頃から徐々に移行していった。この頃はまだSonnetが今ほど強くなくて、Opusを使うしかなかった。今はSonnetでも十分強いんだけど、当時は違った。

最初は月20ドルのプランから。すべての指示に対してマニュアルでイエス・ノーの判断を求められるのは正直ストレスだったけど、それを乗り越えると「指示を完遂させる」ことのすごさが分かってきた。

ただProプランだとOpusの利用上限にあっという間に達してしまって、そこも地味にストレスだった。

今でも、AIを使う人の多くはチャットで投げて、答えをもらって、自分で実行する、というやり方だと思う。Claudeなら、そこから実行まで進められる。これは実際に体験してみて、素直にすごいと感じた部分だ。

今はMaxプランで本格運用

そこからClaudeの課金プランをMaxに切り替えて、本格的に開発にのめり込むようになった。GASの業務効率化から始まった話が、ここまで来るとは正直思っていなかった。

ざっくりだけど、これが今までのAI遍歴だ。