AI 搭載のターミナルを使った開発が、もはや「やってみたい」から「やらないと効率で負ける」段階になりました。そんな中、2025 年の現在において最も実用的な 3 つの CLI ツール「Claude Code」「Codex CLI」「Gemini CLI」が開発現場で注目を集めています。

この記事では、これらのツールを実際の開発ワークフローに導入する際の選び方、使い分け、そして実践的な活用方法について詳しく解説いたします。特に「どの場面でどのツールを使えば最大の効果が得られるか」という視点で、具体的な使用例とともにお伝えしてまいります。

背景

近年、AI 技術の急速な発展により、開発者の作業を支援する AI ツールが次々と登場しています。特にターミナル上で動作する CLI ツールは、既存の開発フローを大きく変えることなく導入できるため、多くの開発チームで採用が進んでいます。

AI CLI ツールの市場動向

以下の図は、現在の主要な AI CLI ツールの位置づけと特徴を表しています。

mermaidCopy codeflowchart TD
    dev[開発者のニーズ] --> large[大規模改修]
    dev --> auto[段階的自動化]
    dev --> cloud[クラウド連携]

    large --> claude[Claude Code CLI]
    auto --> codex[Codex CLI]
    cloud --> gemini[Gemini CLI]

    claude --> mcp[MCP対応]
    claude --> context[長文脈理解]

    codex --> approval[承認フロー]
    codex --> sandbox[サンドボックス]

    gemini --> gcp[GCP連携]
    gemini --> actions[GitHub Actions]

補足：各ツールは異なる強みを持ち、開発チームのニーズに応じて使い分けることで、最大の効果を発揮できます。

主要 3 ツールの基本特徴

以下の表で、3 つのツールの基本的な違いを確認できます。

#	比較観点	Claude Code CLI	Codex CLI	Gemini CLI
1	提供元/配布	Anthropic 製、npm 配布（@anthropic-ai​/​claude-code）	OpenAI 製、OSS/GitHub 配布（@openai​/​codex）	Google 製、OSS/GitHub 配布
2	代表モデル	Claude Sonnet 系	o4-mini 等（-mで切替）	Gemini 2.5 Pro 系
3	文脈長/コード理解	長文脈で多ファイル改修が得意	迅速な差分提案と段階的自動化	1M トークン級の文脈運用を強調
4	マルチモーダル	画像/ドキュメント理解	画像入力対応	画像/ドキュメント/検索で下支え
5	ツール連携	Model Context Protocol（MCP）対応	サンドボックス/承認フロー充実	MCP/検索/シェル/ファイル操作
6	Windows	WSL/ネイティブ手段あり	Windows 改善を継続（Rust 化）	クロスプラットフォーム
7	CI 連携	GitHub で@claude 連携/外部実行	CLI そのものが CI 向き設計	GitHub Actions 公式連携が活発
8	ライセンス	クローズド	OSS（Apache-2.0）	OSS（Apache-2.0）
9	導入の速さ	npm 一発 →claude doctorで確認	yarn global add @openai​/​codex等	yarn dlx github:google-gemini​/​gemini-cli
10	得意領域	大規模改修/保守性重視	粒度の細かい自動化/安全運用	GCP/資料横断/PR レビュー自動化

課題

現在の開発現場において、AI CLI ツールの導入を阻む主な課題は以下の通りです。

選択の迷いと情報不足

多くの開発チームが直面している課題として、どのツールを選ぶべきかという判断の難しさがあります。特に以下の点で混乱が生じがちです。

mermaidCopy codeflowchart LR
    team[開発チーム] --> confusion[選択の迷い]
    confusion --> feature[機能比較の困難]
    confusion --> cost[コスト計算の複雑さ]
    confusion --> integration[既存環境との統合不安]

    feature --> trial[試用期間の短さ]
    cost --> hidden[隠れたコスト]
    integration --> workflow[ワークフロー変更への抵抗]

図で理解できる要点：

• 機能比較だけでは実用性が判断できない
• 導入後の運用コストが見えにくい
• 既存ワークフローとの親和性が重要

実用導入のハードル

また、実際の導入段階では以下のような課題に直面することが多くあります。

• 安全性の懸念: AI による自動編集がプロダクションコードに与える影響への不安
• チーム内スキルギャップ: メンバー間での AI ツール習熟度の差
• 既存ツールとの競合: 現在使用しているエディタや IDE との使い分け

継続使用への課題

導入初期を乗り越えても、継続的な活用では新たな課題が現れます。

• プロンプト設計の属人化: 効果的な指示の書き方がメンバーによって大きく異なる
• 品質管理の難しさ: AI 生成コードの品質をどう保証するか
• コスト管理: 使用量に応じた料金体系での予算管理

解決策

これらの課題を解決するため、以下のアプローチを提案いたします。

段階的導入戦略

まず、リスクを最小化しながら効果を確認できる段階的な導入戦略が重要です。

mermaidCopy codesequenceDiagram
    participant Team as 開発チーム
    participant Tool as AI CLIツール
    participant Review as レビュー体制

    Team->>Tool: 1. 調査・分析タスクから開始
    Tool->>Team: コード理解・構造分析結果
    Team->>Review: 結果の妥当性確認

    Team->>Tool: 2. 小規模な修正タスク
    Tool->>Team: 修正提案
    Review->>Team: 承認・フィードバック

    Team->>Tool: 3. 大規模改修への適用
    Tool->>Team: 段階的な改修プラン
    Review->>Team: 継続的な品質管理

補足：この段階的アプローチにより、チームのスキル向上と品質管理体制の構築を同時に進められます。

ツール選択の指針

各ツールの特性を踏まえた選択指針をお示しします。

Claude Code CLI を選ぶべき場面

• 大規模なコードベースの理解と改修が必要
• 複数ファイルにまたがる設計変更
• 長期保守を前提とした品質重視の開発

Codex CLI を選ぶべき場面

• 段階的な自動化を安全に進めたい
• OSS 文化を重視するチーム
• CI/CD パイプラインとの連携を重視

Gemini CLI を選ぶべき場面

• Google Cloud との連携が重要
• マルチモーダルな情報処理が必要
• GitHub Actions との統合を重視

品質管理の仕組み作り

AI 生成コードの品質を保つための仕組み作りも重要です。

#	品質管理項目	実装方法	効果
1	コードレビュー	AI 提案 → 人間レビュー → 承認の流れ	品質担保と学習機会創出
2	テスト自動化	AI 生成コードの自動テスト実行	回帰テストの確実な実行
3	プロンプト標準化	チーム共通のプロンプトテンプレート	出力品質の安定化
4	進捗モニタリング	使用状況と効果測定の定期実施	継続改善の基盤構築

具体例

実際の開発現場での活用例を、シナリオ別にご紹介いたします。

基本セットアップと初期確認

各 CLI の基本的なセットアップ手順から始めましょう。Yarn 前提で記載しますが、公式手順は npm が中心の場合もございます。

Claude Code のセットアップ

Claude Code の導入は以下のコマンドで行います。

bashCopy code# Claude Code（公式はnpm推奨）
yarn global add @anthropic-ai/claude-code

セットアップ後の動作確認を行います。

bashCopy code# バージョンと環境の確認
claude --version
claude doctor  # 権限/環境の自己診断

claude doctorコマンドは、権限設定や環境構成の問題を自動で検出してくれる便利な機能です。

Codex CLI のセットアップ

Codex CLI は OSS として提供されているため、GitHub から直接取得できます。

bashCopy code# OpenAI Codex CLI（OSS）
yarn global add @openai/codex

基本的な動作確認を行います。

bashCopy code# バージョンとヘルプの確認
codex --version
codex --help

Gemini CLI のセットアップ

Gemini CLI は最新版を DLX で取得する方法が推奨されています。

bashCopy code# Google Gemini CLI（OSS：DLXで最新取得）
corepack enable
yarn dlx github:google-gemini/gemini-cli --version

ヘルプコマンドで利用可能な機能を確認できます。

bashCopy codeyarn dlx github:google-gemini/gemini-cli --help

実践的な使用シナリオ

「リポ理解 → 小さな修正 → テスト」の 3 手順で、各ツールの特徴を体感していただきます。

リポジトリ理解フェーズ

まず、各 CLI で同様のプロンプトを実行し、出力の違いを確認します。

bashCopy code# 1) リポ理解（各CLIで同趣旨のプロンプトを実行）
claude -p "このリポの構成を3段階の粒度で要約し、更新すべき依存と理由を列挙"

bashCopy codecodex -m o4-mini "このリポの構成を3段階の粒度で要約し、更新すべき依存と理由を列挙"

bashCopy codeyarn dlx github:google-gemini/gemini-cli -p "このリポの構成を3段階の粒度で要約し、更新すべき依存と理由を列挙"

段階的修正フェーズ

Codex の段階的自動化機能を活用した安全な修正手順です。

bashCopy code# 2) 小さな修正（Codexの段階的自動化：Suggest → Auto Edit）
codex --suggest "src/**/*.ts の ESLint 警告を最小差分で解消する提案を出して"

提案内容を確認した後、承認済みの修正を適用します。

bashCopy codecodex --auto-edit "承認済みの提案を適用し、失敗時はロールバック"

テスト実行フェーズ

修正後は必ずテストを実行し、品質を確認します。

bashCopy code# 3) テスト実行（共通）
yarn test

プロジェクト文脈の設定

AI の「判断精度」を向上させるため、プロジェクト固有の設定ファイルを作成することを強く推奨いたします。

Claude 用設定ファイル

プロジェクトルートにclaude.mdを作成します。

markdownCopy code# claude.md（例）

- src は機能別ディレクトリ、UI は /feature/ui 配下に限定
- 新規関数は JSDoc 必須、公開関数はユニットテスト必須
- 変更時は「理由 → 差分 → テスト観点 → ロールバック」の順に説明

Codex 用設定ファイル

承認フローとサンドボックス設定を定義します。

tomlCopy code# codex.config.toml（例：承認/サンドボックス）
approval_policy = "on-request"
sandbox_mode    = "workspace-write"

[sandbox_workspace_write]
network_access = true

Gemini 用設定ファイル

検索機能やテスト重視の方針を設定します。

markdownCopy code# GEMINI.md（例）

- まずディレクトリマップを提示
- 変更時は tests/\*\* を優先し、カバレッジを出力
- Web/検索を使った根拠提示を求める

マルチモーダル活用例

画像やドキュメントを活用した開発支援の例をご紹介します。

UI 実装の自動化

設計図やスクリーンショットからコンポーネントを生成します。

bashCopy code# 画像からコンポーネント雛形を生成（Gemini）
yarn dlx github:google-gemini/gemini-cli -p "この画像のHeroセクションをTailwind+shadcn/uiで再現して"

ログ監視との連携

リアルタイムでのエラー解析と対応提案を行います。

bashCopy code# ログ監視×原因候補の提示（Claude）
tail -f app.log | claude -p "ERRORが出たら推定原因と応急処置を3案。完了時Slack文面も"

CI/CD 連携の実践

GitHub Actions に各 CLI を組み込む例をご紹介します。

Codex CLI の CI 連携

特定ラベルが付いた PR のみ AI レビューを実行する設定です。

yamlCopy code# .github/workflows/ai-cli.yml（Codex例）
name: ai-cli
on:
  pull_request:
    types: [opened, synchronize, labeled]

jobs:
  codex-review:
    if: contains(github.event.pull_request.labels.*.name, 'ai-review')
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - uses: actions/setup-node@v4
        with: { node-version: '20' }

Node.js と Yarn の設定を行います。

yamlCopy code- run: corepack enable && yarn -v
- run: yarn global add @openai/codex

実際のレビュー処理を実行します。

yamlCopy code- run: codex --suggest "差分の安全性・設計逸脱・テスト不足をレビューし、修正案を出して"

大規模改修のワークフロー

複数ファイルにまたがる設計変更を安全に実行する手順です。

影響範囲の抽出

まず、変更による影響範囲を明確化します。

bashCopy code# ステップ1：影響範囲の抽出
claude -p "認証モジュールの責務をAuth Serviceへ集約するため、影響ファイルと依存関係を一覧化。優先度順に出力"

インターフェース統一

段階的な修正提案と適用を行います。

bashCopy code# ステップ2：インターフェース統一の自動編集（Codex）
codex --suggest "auth/* の public API を {login, logout, refresh}に統一する最小差分案"

承認後の自動適用を実行します。

bashCopy codecodex --auto-edit "承認済み案を適用。型エラーは自動でfixし、必要に応じて TODO を残す"

ドキュメント更新

変更内容を適切に文書化します。

bashCopy code# ステップ3：設計ドキュメントの更新（Gemini）
yarn dlx github:google-gemini/gemini-cli -p "上記変更を ADR 形式で記述し、トレードオフを整理。関連テストの観点とロールバック方針も追記"

このワークフローにより、Claude で構造把握 → Codex で安全適用 → Gemini で文書化という分業が実現でき、現場の摩擦を大きく減らすことができます。

セキュリティ・権限管理の実践

本格運用では、権限設計が重要になります。以下のような段階的なアプローチをお勧めします。

権限レベルの段階化

#	権限レベル	適用場面	設定方法
1	読み取り専用	調査・分析フェーズ	read-onlyモード
2	提案のみ	修正案の検討段階	--suggestオプション
3	承認後適用	レビュー体制確立後	--auto-edit承認フロー
4	完全自動化	十分な信頼性確認後	制限なしモード

よくある失敗と対策

実際の導入でよく遭遇する問題と、その対策をまとめました。

#	典型的な落とし穴	症状	すぐ効く対策
1	文脈不足	"見当違いの修正"が出る	claude.md/GEMINI.md/codex.config.tomlでガードレール常設
2	自律度の上げ過ぎ	意図しない一括変更	Codex は--suggestから開始、承認式に段階化
3	CI の権限過多	誤適用が本番に波及	CI は read-only レビュー → 人手適用 →Auto Edit 解禁
4	画像/資料の無活用	UI や要件の取り違え	マルチモーダルで設計図や仕様書を最初に渡す
5	Windows 固有問題	認証/端末依存エラー	Codex のリリースノートで回避策を随時確認

効果的なプロンプトテンプレート

チーム内で共有できるプロンプトの雛形をご紹介します。

変更作業の標準フォーマット

markdownCopy code# 変更理由 → 差分概要 → テスト観点 → ロールバック手順

- 変更理由: 既存 Auth の責務が肥大化。境界の明確化が必要。
- 差分概要: auth/\* の API を {login, logout, refresh} に統一。
- テスト観点: 401/403 の分岐、リフレッシュの並行実行。
- ロールバック: v1 タグに戻し、Feature Flag で切替。

バグ修正の定型プロンプト

既存の課題を体系的に解決するためのプロンプトです。

bashCopy code# 既存バグ修復の定型（差分指向）
codex --suggest "issue-123の再現手順を読み、最小差分でテスト先行→実装→回帰テストまで計画とPR文面を生成"

ドキュメント更新の定型プロンプト

根拠付きでドキュメントを更新するためのプロンプトです。

bashCopy code# ドキュメント更新の定型（根拠付き）
yarn dlx github:google-gemini/gemini-cli -p "今回の差分からREADME/ADR/CHANGELOGの更新点を抽出し、出典URLを併記"

まとめ

本記事では、AI 搭載 CLI ツールの実務導入について、選択指針から具体的な活用方法まで幅広くご紹介いたしました。重要なポイントを以下にまとめます。

ツール選択の指針

開発チームの特性に応じた最適な選択指針をお示しします。

• 大規模改修・設計整合性を重視: Claude Code CLI

  • 長文脈と MCP 対応で複雑な構造把握が得意
  • 多ファイル間の整合性維持に優れる

• 安全な段階的自動化を重視: Codex CLI

  • 承認フローとサンドボックス機能が充実
  • CI/CD パイプラインとの親和性が高い

• クラウド連携・マルチモーダル活用を重視: Gemini CLI

  • Google Cloud サービスとの連携が強力
  • GitHub Actions との統合が活発

成功のための重要要素

実際の導入を成功させるための要素は以下の通りです。

段階的な導入アプローチ

調査・分析 → 小規模修正 → 大規模改修という段階を踏むことで、リスクを最小化しながら効果を最大化できます。

プロジェクト文脈の設定

各ツール用の設定ファイル（claude.md、codex.config.toml、GEMINI.md）を作成し、チーム固有の方針を明示することで、AI の判断精度が向上します。

品質管理体制の構築

AI による提案 → 人間によるレビュー → 承認という流れを確立し、品質担保と学習機会の創出を両立させることが重要です。

今後の展望

AI CLI ツールの発展により、以下のような変化が期待されます。

• 調査 → 設計 → 編集 → テスト → PRのリードタイム短縮
• チーム全体の開発効率向上
• 品質の安定化と属人化の解消

最後に、これらのツールは単体で使うよりも、適切に使い分けることで真価を発揮します。チームの文化や開発スタイルに合わせて、段階的に導入を進めていただければと思います。

関連リンク

Claude Code CLI

• Claude Code 概要
• Claude Code セットアップガイド
• Claude Code CLI リファレンス
• Claude Code 公式サイト
• npm: @anthropic-ai/claude-code

OpenAI Codex CLI

• Codex CLI GitHub リポジトリ
• Codex CLI リリースノート
• OpenAI Codex 公式アナウンス

Google Gemini CLI

• Gemini CLI GitHub リポジトリ
• Gemini CLI GitHub Actions 連携ベータ告知

比較参考資料

• CodeAnt: Claude Code CLI vs Codex CLI vs Gemini CLI 比較記事