企画・要件定義・アーキテクチャ設計
GPT-5.1-Codex-Max
目的
- ユーザー要件 → ユースケース → 仕様 → アーキ図までを一気通貫で整理
- 仕様の抜け漏れ検出、リスク洗い出し
構成案
- メイン: GPT-5.1 Thinking
- 仕様整理・アーキ案の検討・長文レビューと整合性チェックに最適。OpenAI+1
- 補助: Gemini 3 Pro/Ultra
- 画面モックや既存UIのスクショ、ER図、シーケンス図などが絡む場合に強い。
- 「このFigmaのフローに矛盾ない？」「この画面遷移に抜けがない？」などマルチモーダルで聞く。
ワークフロー例
- プロダクトオーナーが箇条書き要件を投げる
- Planning Agent(GPT-5.1 Thinking) が
- ユースケース図／API一覧／テーブル案をテキストで生成
- リスクと代替案も併記
- デザイナー or Design Agent(Gemini 3) が
- その仕様をもとに画面ラフを生成／レビュー
- 最後に GPT-5.1 Thinking が
- 文書・図・画面案を「一つの仕様書」として再構成し、齟齬チェック
実装・リファクタリング
GPT-5.1-Codex-Max
目的
- 既存リポジトリ全体を理解し、機能追加や大規模リファクタを自動/半自動で回す
構成案
- メイン: GPT-5.1-Codex-Max
- 複数コンテキストウィンドウをまたぐ長時間のコードタスクに最適。
- 「モノレポ全体のDIを刷新」「GraphQLスキーマとフロントの型を一括更新」など、今まで諦めていたレベルの大工事を任せる。窓の杜+3OpenAI+3OpenAI+3
- 補助: GPT-5.1 Instant
- 「このファイルだけ直して」「この関数のバグ原因を説明して」など、小さいスポット修正や、実装中の相談。
ワークフロー例
- Planning Agent が出した仕様書と、Git リポジトリURL/ブランチを Coding Agent に渡す
- Coding Agent(GPT-5.1-Codex-Max) が
- リポジトリ全体をインデックス（ツール経由）
- 実装方針を内部で決めて、ブランチを切り、コード生成
- テスト・Lintをツール経由で自動実行 → 失敗したら自動で修正ループ
- 完了後、PRを作って Review Agent に渡す
コードレビュー・QA・セキュリティ
GPT-5.1-Codex-Max
目的
- 実装が仕様どおりか
- 可読性・パフォーマンス・セキュリティに問題がないか
構成案
- レビュー1段目: GPT-5.1-Codex-Max
- 実装意図やコードスタイル、テストカバレッジを見て、細かいコメントを大量に出す。
- レビュー2段目: GPT-5.1 Thinking
- 「仕様書」「PRの差分」「ユニットテスト」「設計ドキュメント」の整合性をチェックし、
- 「この変更は仕様のこの部分を満たしていない」「このユースケースがテストされていない」など上位レベルの指摘を出す。
- セキュリティやコンプライアンスレビュー（必要なら）
- 外部依存をスキャンするツール（Snykなど）＋GPT-5.1 Thinking に結果を解釈させる
ポイント
- 「実装に寄った視点（Codex-Max）」と「仕様＆全体設計視点（Thinking）」を分けることで、ヒューマンレビューにかなり近い構造を再現できる。
UI/UX・コピー・ドキュメント
Gemini 3 Pro/Ultra
ドキュメント
- 開発者向け：APIドキュメント、アーキ設計書 → GPT-5.1 Thinking
- ユーザー向けヘルプ、FAQ → GPT-5.1 Instant（自然な会話調を意識）
リサーチ・仕様の裏取り・競合調査
「どのモデルを使うか」というより、
- 検索＋LLM（Perplexity Sonar のような構成）Perplexity AI+2Perplexity AI+2
- ＋社内RAG（自社仕様書・ Slack・Notion・チケットなど）
の二段構えがベストプラクティス。
構成案
- Web・論文・OSSリポジトリ → サーチ特化エンジン（Perplexity系 or 自前検索＋GPT-5.1）
- 社内ナレッジ → RAGレイヤ＋GPT-5.1 Thinking
Research Agent は、
- まず外部検索
- 自社ナレッジと照合
- 矛盾があれば GPT-5.1 Thinking に「どちらを優先すべきか」を判断させる