ChatGPT o3 でコード設計を相談したら、思ったより深く考えてくれた話
高度な推論モデルChatGPT o3をコード設計の相談に使ってみた体験談。どんな質問が得意でどこが苦手か、Claude Codeとの使い分けをエンジニア目線でまとめました。
🙌 結論から
ChatGPT o3 はコードを書かせるより、設計の相談や問題の言語化に使うと強さが出るモデルでした！
「どういうアーキテクチャにすべきか」「このエラーの根本原因はどこか」といった抽象度の高い問いに対して、一段深く考えてから答えてくれる印象があります。
コーディング作業そのものは Claude Code に任せるとして、設計の判断で迷ったときに o3 に相談するという使い分けが今のところ一番しっくりきています(^o^)/
その後 OpenAI は o シリーズを GPT-5 系に統合し、o3 は2026年8月末で ChatGPT から提供終了になりました。今から同じ体験をするなら、後継にあたる GPT-5.6 の Thinking モードが近い立ち位置になります。詳しくは後半の章で書きます。
💡 o3 とはなにか
OpenAI の o3 は、問題を解く前に内部でステップごとに推論するプロセスを持つモデルです！
通常の GPT-4 系モデルが「質問を受けてすぐ回答する」のに対して、o3 は「考える時間をかけてから答える」設計になっています。
そのため、数学の証明や論理的な問題では特に強みを発揮しますが、コードの設計相談でもその恩恵をしっかり受けられました。
ChatGPT の Plus プランまたは API 経由で利用できます。
🔥 実際にコード設計を相談してみた
私が試したのは主に2つのシナリオです。
シナリオ1: 既存コードのリファクタリング方針の相談
ある程度育ってきたコードベースについて「責務が肥大化してきたので整理したい、どういう方針でアプローチすべきか」と投げかけてみました。
単に「クラスを分割してください」のような答えではなく、「現状の依存関係の問題点、段階的なリファクタリングの順番、テストをどこに先に書くべきか」まで一連の流れで説明してくれました。
これは正直かなり助かりました(・∀・)
シナリオ2: パフォーマンス問題の原因分析
「このコードが遅い原因を考えてほしい」とコードを貼ったところ、複数の仮説を立てて「この順番で確認してみてください」と診断フローを示してくれました！
自分では気づいていなかった DB クエリの N+1 問題の可能性を最初に指摘してもらえて、実際に調べたら的中していたのはかなり驚きでした。
「考える力がある」というのを体感できたシナリオでした。
😎 Claude Code との違い
Claude Code はターミナル上でファイルを直接操作しながら実装を進めるツールです。
o3 はブラウザ上（または API）で会話する形式なので、使い方の性格がかなり異なります。
| 使い方 | 向いているツール |
|---|---|
| コードを実際に書く・修正する | Claude Code |
| 設計の方針を相談する | o3 |
| コードの問題を言語化・分析する | o3 |
| ファイル操作・テスト実行 | Claude Code |
どちらが優れているというより、作業フェーズによって使い分けるのが自然でした。
設計段階で o3 に相談してから、実装は Claude Code に任せる、というワークフローが今の自分のスタンダードになりつつあります！
🤔 気になった点
o3 は考える時間がかかるぶん、レスポンスが遅いです(´･ω･`)
通常の GPT-4 系に比べると体感で2〜5倍くらいの待ち時間があることもあります。
ちょっとした質問や単純なコード補完に使うには少しオーバースペックかなとも感じました。
API 経由で使うと料金もそれなりにかかるので、用途を絞って使うのが現実的です。
また、ファイルの直接操作や自律的なタスク実行はできないので、「考えるのは得意だが手は動かさない」というスタンスのツールとして割り切るのが使いやすかったです。
🔄 GPT-5.6 のThinkingモードに乗り換えてみた
冒頭にも書きましたが、o3 が提供終了になったので GPT-5.6 の Thinking モードに乗り換えました。
GPT-5.6 は Sol・Terra・Luna という3つのモデルで構成されるファミリーになっていて、私は日常のコード設計相談には標準的な Sol を、じっくり考えてほしい場面では Thinking モードをオンにして使っています。
o3 のときと同じように「責務が肥大化してきたコードの整理方針」を相談してみたところ、依存関係の整理・段階的なリファクタ順序・テストの書き方まで、以前と遜色ない深さで返してくれました(^^)
体感として違うのは、待ち時間が短くなったことです。
o3 は長いと数十秒待つこともあったんですが、GPT-5.6 の Thinking モードはそれよりテンポよく返ってくる印象で、「考える壁打ち相手」として気軽に使える頻度が増えました。
o3 で培った「設計は考えるモデルに相談、実装は Claude Code に任せる」というワークフロー自体は変わらず活きているので、モデルが変わっても使い方の型は引き継げるんだなと感じています！
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🎉 まとめ
ChatGPT o3 は複雑な問題を一段深く考えてくれるモデルで、コード設計の相談に使うとその強みがよくわかりました！
「コードを書く」というよりは「考える壁打ち相手」として使うのが向いている印象です(｀・ω・´)
なお o3 は現在 GPT-5.6 の Thinking モードに統合される形で提供終了しているので、これから試すなら GPT-5.6 側で同じような使い方を試してみてください。設計フェーズや問題の原因分析で迷ったとき、ぜひ一度使ってみてください。