テストコード生成で見える AI の個性：ChatGPT・Claude・Gemini 三者三様の比較（1部作目）

曖昧な予約システム仕様に対し、ChatGPT は重複禁止を厳格に、Claude と Gemini は定員優先で解釈した理由を検証。AI ごとの「思考レンズ」の違い（安全側の解釈 / 境界値探索 / 実務性重視）が明確になり、仕様書の曖昧さを事前に洗い出すワンクッションの重要性が示唆される。

LINE連携の秘書Mで会話記憶とデジタルツイン機能を実装し、単なるAIアシスタントから「ユーザーの価値観・状態を学習し先回りするAI参謀」へ進化させた。Supabaseに会話履歴とユーザープロフィール（JSON）を保存し、Claudeへ毎回文脈として渡すことで、前後の関係を理解した提案が可能に。

子どもの宿題答え丸写しを防ぐため、Claude API を使った家庭内学習AIを自作。ノート撮影から3段階のヒント（方針→着眼点→次の一手）を段階的に返す FastAPI サーバーと、答えに「近づかない」「割く」設計で、何往復しても答え到達を防止。APIキー・プロンプトをサーバー側に置き、端末側での抜け道を遮断。

2026年時点で大規模言語モデルは価格階層化されているが、ITエンジニアの高度な知的作業では最上位モデルのみ価値を持つ。弱いモデルは工夫しても監視コストが高く、正答率より自己修正能力が重要であり、弱いAIの使用は人間の認知資源を浪費させる。