正直に言います。私はプログラミングができない、ただのAI好きです。 非エンジニアながら、AIの力を使って「バイブコーディング！」とはしゃいでいるだけの人間です。
ChatGPTが出た時は興奮して課金し、Gemini Advancedが登場すれば「やっぱりGoogleだよね」と乗り換え、Gemini 3 Proが出た時は「もうAIの戦いは終わった。結局Googleなんだよな」とか思いつつ、最近では「いやClaude Codeが最強らしい」「でも結局ChatGPT 5.2 Proがすごいらしいぞ」と、情報に振り回されっぱなし。
毎月いろんなサービスに課金しながら、「本当に自分に必要なのはどれなんだろう？」と悩む日々。そんな優柔不断な私に、一つの決定的な「答えのヒント」をくれたのが、2026年1月上旬にバズったあるツイートでした。
Googleの中の人が投稿した「衝撃の告白」
2026年1月2日、X（旧Twitter）でこんな投稿が話題になりました。 投稿したのは、GoogleのGemini APIチームを率いるエンジニア、Jaana Dogan氏。彼女はこう書いていました。
「冗談ではないし、笑い話でもない。私たちはGoogleで昨年から分散エージェント・オーケストレーターの構築に取り組んできた。様々な選択肢があり、全員の意見が一致しているわけではない……Claude Codeに問題の説明を与えたところ、私たちが昨年かけて構築したものを1時間で生成した」 (引用元ポスト)
この投稿は公開から数時間で540万回以上も見られ、テック系の人たちの間で大騒ぎになりました。
私が理解した範囲で噛み砕くと…
専門用語だらけでよくわからなかったので、Geminiに聞いてみました（笑）。
「分散エージェント・オーケストレーター」というのは、複数のAIを連携させて複雑な仕事をさせるための「司令塔システム」のようなもの、らしいです。
つまり、Googleの天才エンジニアたちが会議を重ねて1年かけて設計していたシステムを、ライバル会社のAI（Claude Code）に「こういうの作りたいんだけど」と説明したら、1時間で形にしてしまったということ。
Googleの中の人が、ライバルのAIの凄さを公に認めた。この事実が、私にはものすごく衝撃的でした。 (翻訳・解説ポスト)
この「事件」から、非エンジニアの私が学んだこと
私はエンジニアじゃないので、技術的なことは正直よくわかりません。でも、この一件から「AIツール選び」について、大事なことを学びました。
学び①：「スペック表」じゃなく「何ができるか」で選ぶべき
私、今まで「Gemini 3 Proは性能がすごい！」とか「Claude Opus 4.5はベンチマークで最高得点！」とか、そういう数字やスペックばかり追いかけてました。
でも、Dogan氏のツイートを見て気づいたんです。 大事なのは「性能」じゃなくて「実際に何をしてくれるか」なんだって。
Geminiがどんなに賢くても、私が「こういうアプリ作って」って言った時に形にしてくれなければ、意味がない。Claude Codeが「1時間で作った」というのは、つまり「ユーザーの要望を実際に形にする力」が強いってことですよね。
学び②：「全部1つ」にこだわる必要はない
私、ずっと「どれか1つに絞らなきゃ」って思ってました。ChatGPTかGeminiか、みたいな。
絞らないとお金もかかりますし、なにより自分が分身できるわけではないので、複数契約しても使えるだけの時間もありません。 でも、Dogan氏は後日こんなことも言っていました。
「この業界は決してゼロサムゲームではありません。だから、競合であっても、当然の功績には喜んで敬意を表すことができます。Claude Codeは素晴らしい仕事です。」 (引用元ポスト)
Googleのエンジニアがライバルを褒めてるんですよ。それなのに、なんでユーザーの私が「どっちか一方！」って決めつける必要があるんだろう、と。 用途によって使い分ければいいんだ、ってやっと気づきました。
学び③：「作る」ならコード特化型を選ぶべき
私が一番やりたいのは「バイブコーディング」——つまり、ざっくりした指示で何か作ってもらうことです。
今まで「Geminiで全部できるはず」と思ってましたが、Dogan氏の話を見て考えが変わりました。 Geminiは思考の整理や対話相手には最高。でも、「実際にアプリを作る」なら、それ専用のツールを使った方がいいんじゃないか、と。
だから今、ChatGPT、Claude、そしてCursorという選択肢を本気で比較しています。
私が今考えている「AI二刀流」作戦
エンジニアでもない私が偉そうに言えることじゃないですが、今の時点でこう考えています：
🧠 Gemini = 思考と情報整理の相棒
- ニュース記事を読んで要点をまとめてもらう
- アイデアを整理してもらう
- NotebookLMで資料を構造化する
- Nano Banana Proで画像を作る
🛠️ Claude Code/Codex（ChatGPT） = 実装の職人
- 「こういうアプリ作りたい」を形にしてもらう
- コードを書いて、テストして、修正してもらう
- 技術的な部分は全部お任せ
要するに、「考える時はGemini、作る時はClaude Code（かCodex）」という使い分けです。
ただ、ここで一つ問題が…
Claude CodeかCodexは、非エンジニアにはキッツイんですよ。 彼らがコードをいじる能力は最高だと思います。けれど、黒い画面（ターミナル）で動かすツールなんて、非エンジニアが気軽に使えるものではありません。
ということで、今私はCursorに注目しています。 Cursorなら、中身は最強のAIを使いつつ、非エンジニアでもある程度いじれる画面（エディタ）になっているからです。
（ちなみに私はCursorはすでに触っています。コードを書くという使い方ではなくて、文章執筆のためにです。Obsidianと組み合わせて使っています。＞【Cursor × Obsidian】ファイルを「エディタ」ではなく「左側」に投げろ！.mdファイルを一瞬で取り込む爆速テクニック）
【あなたもやってみよう】自分に合ったAIツールを見つける3つの質問
ここまで読んで「じゃあ私は何を選べばいいの？」と思った方へ。私が実践している選び方を共有します：
質問①：あなたは何を「作りたい」ですか？
- 文章・記事・企画書 → Gemini、ChatGPT、Claude（どれも優秀）
- 実際に動くアプリ・ツール → Claude Code、Codex
- 画像・デザイン → Nano Banana Pro、DALL-E、Midjourney
質問②：あなたはどれくらい「技術的な理解」がありますか？
- 非エンジニア（私みたいな人） → Cursor（最強AIを使いやすい画面で）
- ある程度わかる人 → Claude Code、Codex、GitHub Copilot
- プロエンジニア → 目的に応じて複数併用
質問③：月額コストをどこまでかけられますか？
- 1つに絞りたい（約3,000円/月） → Gemini / ChatGPT / Claude
- 2つ使う余裕がある（約6,000円/月） → 上記 + Cursor
- 予算に余裕がある → 全部試して最適化
私は「Gemini＋Cursor」でいく
私、この記事を書きながら決めました。 次回は実際にCursorを使って、非エンジニアの私がどこまでアプリを作れるか挑戦します。
予告している内容：
- CursorでChatGPTとClaudeを使ってみた感想
- 非エンジニアがCursorで躓いたポイント
- 「バイブコーディング」の現実と理想のギャップ
- 実際に作ったアプリの公開（失敗したらそれも全部公開します）
おわりに：完璧な「1つ」を探すのをやめた
私、ずっと「最強のAI」を探してました。でも、そんなものは多分ないんですよね。
料理でも、包丁と鍋とフライパン、全部必要じゃないですか。AIも同じで、目的に応じて道具を変えるのが正解なんだと、やっと理解できました。
Googleのトップエンジニアが競合ツールを褒めたという「事件」は、私にとって「ブランド信仰を捨てて、冷静にツールを選んでいい」という許可証みたいなものでした。
ということで、次回は「非エンジニアの私が、ChatGPTやClaudeではなく結局Cursorを選んだ理由」について書こうと思います。 （まだ使いこなせるか不安だけど、「最強の開発環境」を手に入れるためにCursorに挑戦してみるつもりです。詳しくは次回の記事で！）
次の記事↓
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