エンジニアの AI 使い分け実例を紹介

こんにちは！CARTA HOLDINGS でエンジニアをしている yoko（yokkori_dev）です。この記事はCARTA アドベントカレンダー2025 12/16の記事です。

今回は、CARTA HOLDINGS のエンジニアがどのように AI ツールを活用しているか、その一例をご紹介します。特別に AI を使いこなしているわけではありませんが、用途に応じて複数のツールを使い分けています。

CARTA HOLDINGSでは、全メンバーが共通のツールを使わなければならないというルールはありません。そのため、メンバーそれぞれが用途に適したツールを選んで利用しています。

したがって、今回ご紹介する内容はあくまで私個人の具体的な使い分けの実例となります。

システムの調査：Ask Devin

既存システムの理解や不具合の調査には、Ask Devin を使用しています。

docs.devin.ai

調査自体は Claude など他のツールでも可能ですが、Ask Devin はコード全体を事前にインデックスしているため、回答が非常に高速です。体感で 3 秒程度で適切な結果が返ってきます。不具合の原因調査では、まず Ask Devin に問い合わせることから始めています。

また、新卒メンバーやインターン生のオンボーディングでも大いに活用しています。OJT を担当している私よりもコード全体を把握している Ask Devin の方がコードについて詳しく回答も早いため、既存コードに関する質問はまず Ask Devin を使ってもらっています（もちろん私への質問もいつでも歓迎しています）。

この取り組みにより、オンボーディングコストが大幅に削減されただけでなく、メンバーが新しいタスクに対して自発的に Ask Devin で調査し、問題を解決するという良い効果も生まれています。

コーディング：Claude Code

コーディングには、VS Code + Claude Code を使用しています。

claude.com

まず設計や実装方針を Opus モデルで作成し、それを元に Sonnet モデルで実装を進めるという流れです。設計内容は Markdown ファイルとしてコードベースに残し、別のセッションで実装を進める際にその設計書を参照しています。

CLAUDE.md には「TDD で実装すること」などの開発指針を記述しています。

MCP はあまり使えていないので、今後導入していきたいです。

その他のツール

調査：Gemini Deep Research

新しい領域について学んだり、学習方法が分からない場合には、Gemini Deep Research でレポートを作成しています。最近では、解像度が低い分野について体系的にまとめるとともに、参考になる書籍を探すような使い方もしています。

gemini.google

特定の課題の壁打ち：Gemini Gem

Gemini に相談した内容について継続的にアドバイスを受けたい場合は、「〇〇アドバイザー」といったカスタム Gem を作成しています。ポイントは、初回の相談の最後に「今までの相談内容を Gem で実現できるようなプロンプトを作成してください」と依頼し、Gemini 自身に Gem のプロンプトを作らせることです。

gemini.google