音声だけでPython開発が回り出した話【ChatGPT→Gemini分業術】

最近、修理のご相談とは別に、こんな質問も増えてきました。

• 「AIって結局どれ使えばいいんですか？」
• 「ChatGPTとGemini、どっちがいいんですか？」

正直、この質問に「こっちが最強です」と一言で返すのは難しいです。なぜなら、AIの賢さ以前に “使う場面”と“進むスピード” が結果を左右するからです。

今回この記事を書こうと思ったきっかけは、AI先人さんの動画を見て、「なるほど、これは“勝ち負け”じゃなくて“使い分けの話”だな」と腑に落ちたこと。ただし、動画の内容をそのまま真似するというより、パソコン修理屋の私の仕事と、今やっているAI開発に照らし合わせた時にどうだったかを、現場目線でまとめたいと思いました。

AIは一択じゃなく、役割分担が一番強い

私は現在、AIを使ってプログラムを作っています。この開発の中で、自然と「役割」が分かれました。

• ChatGPT：音声で命令を作る“司令塔”
• Gemini：コードを直し続ける“開発担当”

一言で言うと、私の運用はこうです。ChatGPTで音声入力 → 指示文を整形 → Geminiに貼ってPython開発を回す。この流れが固まってから、開発のスピードも、精度も、安定感も上がりました。

なぜコードはGeminiに任せているのか

私はPythonでツールを作っています。そのとき、コード作業は Geminiで回した方がテンポが良いと感じました。

ここは好みもありますし、言語との相性も人それぞれだと思います。ただ、私の体感では「修正 → 実行 → 直す」の往復が続く場面で、Geminiは気持ちよく回ります。

そして、もうひとつ理由があります。

ChatGPTは賢い。でも“考えさせると遅い”ことがある

ChatGPTは賢いです。ただ、私の開発用途では シンキング系で待ち時間が増えることがありました。

修理の仕事でも同じなんですが、道具が優秀でも、テンポが崩れると一気に手が止まります。私は「賢さで勝つ」より「前へ進む」を取りました。そこでChatGPTは、コードを書かせる役から外しました。代わりに、最も強みが出るポジションに置き直しました。

ChatGPTは“音声入力の司令塔”として最強

ChatGPTの強みは、私の中ではこれです。

音声入力が本当に使いやすい。

つまり、キーボードでプロンプトを作るより、口で言って、それを文章に整えてもらった方が早い。私はこんな運用にしています。

1. ChatGPTに 音声で命令を出す
2. ChatGPTに 指示文を正確な日本語で整形させる
3. その指示文を Geminiにコピペ
4. GeminiがPythonコードを修正・開発
5. 期待どおりでなければ①へ戻る

この流れにしてから、体感として「文字入力の負担」が激減しました。言い方は極端ですが、言葉だけでプログラムを作っているに近いです。

指示が曖昧だと本当に沼る

ただし、この運用には明確な弱点があります。それが、この記事で一番伝えたいポイントでもあります。

指示が曖昧だと、本当に沼ります

私の場合、日々やっているのは「完璧なプロンプト作り」ではなく、命令（コマンド）を連続で出す運用です。だからこそ、曖昧な命令は致命傷になります。

• 「いい感じにして」
• 「それっぽく」
• 「うまくやって」

これを混ぜると、AIは勝手に補完して作り始めます。しかも進めば進むほど、修正コストが跳ね上がる。特に危険なのは、次の領域です。

• データ構造（保存形式、互換性）
• 計算式（比率、丸め、単位換算）
• 出力仕様（CSV/JSON/レポートの項目）
• 例外処理（未入力、異常値、負数、NULL）

ここを1つ誤ると、後から直すのが大変です。つまり、「一度文章化して、正確な文章で指示する」が最重要になります。

音声で命令する時のコツ：「質問は最小」「命令が基本」

音声入力で「できますでしょうか？」と聞く形でも、当然通ります。ただ、私の体感ではそれを繰り返すと、

• 遠慮した回答になって制限が増える
• 無難な実装になって“センスが落ちる”
• こちらの意図が薄まる

こうなりやすいと感じました。だからおすすめはこうです。

• 迷う点がある時だけ「質問する」
• それ以外は「命令する」

基本は 「〇〇してください」で進めた方が、開発は速く、ズレにくいです。

音声命令テンプレ（そのまま読めます）

ここからは、私が実際に使っている形に寄せて「声に出せるテンプレ」を置いておきます。
ChatGPTにこのまま話しかけて、整形させる使い方ができます。

テンプレA：最短（30秒）

• 目的：〇〇を実装してください
• 前提：今は〇〇の状態です
• 制約：〇〇は触らないでください
• 完成条件：〇〇できたら完了です

テンプレB：沼らない（おすすめ）

• ゴール：何ができれば成功か
• 入力：ユーザーが何を入れるか
• 出力：何を、どんな形式で出すか
• 例外：未入力・異常値はどうするか
• 手順：実装を小分けで
• 質問：迷う点だけ2択で聞く

テンプレC：修正（差分）

• どこが違う：〇〇が違う
• 正しい仕様：正しくは〇〇
• 変更範囲：触るのは〇〇だけ
• 確認：修正後、〇〇のテストログを出して

Geminiへ投げる「完成指示文」サンプル（PaintBuildEditor版）

ここが“沼を回避するための最終形”です。ChatGPTで音声→整形した後、Geminiに貼る文章の例です。

サンプル：微量（滴）を追加し、比率計算から除外する

1. PaintBuildEditorに「微量（micro）」の概念を追加してください。微量は全体の比率計算に含めない仕様にしてください。
2. UI：各塗料行に「微量」ボタン（またはトグル）と「滴数入力（整数）」を追加してください。
3. 内部データモデルに次の項目を追加してください。
   • normal_ml（通常量ml）
   • micro_drops（微量の滴数、整数）
   • micro_ml_estimate（任意：1滴=0.03ml換算、表示用のみ）
4. 計算仕様：
   • 比率配分は normal_ml のみ対象。
   • micro_drops は合計滴数として別集計し、通常の合計mlには加算しない（まずは固定でOK）。
5. 出力（画面・CSV/JSON）：必ず次を含めてください。
   • 各塗料の name, normal_ml, micro_drops
   • 合計 total_normal_ml, 合計 total_micro_drops
6. 例外：滴数未入力は0。負数は不可（0に丸めるか入力エラー表示。どちらを採用したか明記）。
7. 既存機能（通常配分、保存/読込、既存の出力）を壊さないように差分で実装してください。
8. 最後にテスト用サンプルを2パターン用意し、動作確認手順を書いてください。

PaintBuildEditorが5日かかった理由と、売り物として考えた話

今回私は、塗装ツール「PaintBuildEditor」を5日間で完成させました。精度が高いというより、自分が欲しい機能を全部一つに詰め込んだ結果として時間がかかった、というのが正直なところです。

単純なものなら1時間で形になることもあります。ただ、細かい追加機能や出力項目を積み上げると、結局“ほぼ一週間”かかります。そして、この時間をちゃんと短縮できるのが、今の「音声→整形→Gemini開発」の型でした。だからこそ、これは売り物として成立する可能性があるな、と考え始めた次第です。

修理屋の現場でも、AI開発でも、「曖昧さ」が一番の敵

最後に、この記事の結論をもう一度だけ。

• ChatGPTは 音声入力で命令を作る司令塔
• Geminiは コードを直し続ける開発担当
• そして最大の注意点は 指示が曖昧だと沼ること
• 沼を避けるコツは 一度文章化して正確に命令すること

AIは魔法ではありません。ただ、使い方の型が決まると、作業のスピードと再現性が一気に上がります。もし同じように「AIで開発してみたい」「でも沼りたくない」という方がいたら、この“役割分担”と“命令テンプレ”だけでも試してみてください。