私が利用しているAIコーディング・レビューツールと使い分け（2025-10-06）

AIによる開発支援が当たり前となり、私たちのワークフローは大きく変化しました。様々なツールが登場する中で、どのツールをどの場面で使うか、という「使い分け」が生産性を左右する重要な要素になっています。

本記事では、2025年10月6日時点の私が、日々の開発業務でどのようにAIツールを活用し、使い分けているかをご紹介します。

設計・実装で使っているツール

設計・実装フェーズでは、主に2つのCLIツールを併用しています。それぞれに得意なことがあるため、場面に応じて使い分けるのが基本スタイルです。

メイン: OpenAI Codex CLI (gpt-5-codex)

私の実装のメインツールは OpenAI Codex CLI です。モデルには最新の gpt-5-codex を利用しています。

│  Model:            gpt-5-codex (reasoning none, summaries auto) │
│  Approval:         on-request                                   │
│  Sandbox:          workspace-write                              │
│  Agents.md:        AGENTS.md                                    │
│  Account:          (Pro)                                        │

サブ: Claude Code CLI (Sonnet 4.5)

サブツールとして Claude Code CLI を利用しています。 Codex CLI (gpt-5-codex) がrate limitで使えないときや、人間向けの文章を生成する必要があるときなどに活用しています。。

 Login method: Claude Max Account
 Model: Default Sonnet 4.5 · Smartest model for daily use
 Memory: project (CLAUDE.md)

実装後のレビュープロセス

コードを書き終えたら、すぐにgit commit, pushするのではなく、ローカルとGitHub上の2段階でAIによるレビューを行っています。

1. ローカル環境でのセルフレビュー

Pull Requestを作成する前に、手元で手軽に実行できるセルフレビューを行います。これにより、明白なバグや改善点を早期に発見・修正できます。

codex /review

/review

claude /review & /security-review

/review

/security-review

coderabbit

Hit ↵ to hop into the review

2. GitHub Pull Requestでのレビュー

チーム開発の品質を担保するため、Pull Request上では複数のAIレビューツールを連携させています。それぞれのツールが異なる視点からレビューを行うことで、網羅性を高めています。

これらのツール群をGitHub ActionsのCI/CDパイプラインに組み込むことで、人間によるレビューは、より本質的な設計や仕様に関する議論に集中できるようになりました。

まとめ

本記事では、2025年10月6日時点での私のAI活用術をご紹介しました。

設計・実装: メインのドライバーCodex、サブ・文章作成サポートClaude
レビュー: ローカルでの迅速なセルフチェックと、PR上での多角的な自動レビューの組み合わせ

AIツールは日々進化しており、この構成も明日にはまた変わっているかもしれません。今後も最適なワークフローを模索し、生産性向上に繋げていきたいと思います。

以上、AIをフル活用してAI駆動開発を体現していきたい、現場からお送りしました。