Claude vs ChatGPT vs Gemini 徹底比較【2026年版】｜用途別おすすめと選び方
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Claude vs ChatGPT vs Gemini 徹底比較【2026年版】｜用途別おすすめと選び方

2026年最新版のLLM比較ガイド。Claude、ChatGPT（GPT-4o）、Geminiの機能・料金・得意分野を徹底比較。コーディング、文章作成、データ分析など用途別のおすすめモデルを解説。

Claude ChatGPT Gemini GPT-4o LLM比較 AI 2026

「ChatGPTとClaudeとGemini、結局どれを使えばいいの？」

2026年現在、この質問への回答は**「用途による」**だ。3つのモデルはそれぞれ異なる強みを持ち、万能の選択肢は存在しない。

本記事では、**Claude（Anthropic）、ChatGPT（OpenAI）、Gemini（Google）**の3大LLMを徹底比較し、あなたの用途に最適なモデルを見つける手助けをする。

結論を先に: コーディングならClaude、汎用性ならChatGPT、Google連携ならGemini。詳細は記事内で解説する。

2026年1月時点のモデル概要

各社の最新モデル

項目ClaudeChatGPTGemini
開発元AnthropicOpenAIGoogle
最新モデルClaude 3.5 Sonnet / OpusGPT-4oGemini 1.5 Pro / Ultra
無料版あり（制限付き）あり（GPT-4o制限付き）あり（制限付き）
有料版月額$20（Pro）$20（Plus）$20（Advanced）
API提供ありありあり

コンテキストウィンドウ比較

コンテキストウィンドウとは、一度に処理できるテキスト量のこと。長い文書を扱う場合は重要な指標だ。

モデルコンテキスト長目安
Claude 3.5 Sonnet200K tokens小説約3冊分
Claude 3 Opus200K tokens小説約3冊分
GPT-4o128K tokens小説約2冊分
Gemini 1.5 Pro1M tokens小説約15冊分
Gemini 1.5 Ultra2M tokens小説約30冊分

長文処理ではGeminiが圧倒的。論文の一括分析や大規模コードベースの解析には最適だ。

機能比較

マルチモーダル対応

すべてのモデルが画像入力に対応しているが、得意分野は異なる。

機能ClaudeChatGPTGemini
画像認識◎◎◎
PDF解析◎○◎
動画理解△○◎
音声入出力×◎◎
画像生成×◎（DALL-E）◎（Imagen）
Web検索×◎◎

ChatGPTとGeminiは音声・画像生成まで対応。Claudeはテキスト処理に特化している。

コーディング能力

開発者にとって最も気になるポイント。各種ベンチマークと実務での評価を総合すると：

項目ClaudeChatGPTGemini
コード生成◎○○
デバッグ◎○○
コードレビュー◎○△
リファクタリング◎○○
ドキュメント生成◎◎○

コーディングではClaudeが一歩リード。特にClaude 3.5 Sonnetは「Claude Code」としてVSCodeやターミナルから直接使えるツールも提供している。

推論・分析能力

複雑な問題解決や論理的思考が必要なタスク：

項目ClaudeChatGPTGemini
論理推論◎◎○
数学問題○◎○
データ分析○◎◎
長文要約◎○◎

推論能力は拮抗。ChatGPTは数学、Claudeは文脈理解、Geminiはデータ処理に強い。

料金比較

無料版の違い

項目ClaudeChatGPTGemini
使用可能モデルSonnetGPT-4o（制限）1.5 Pro
1日あたり制限約10-20回約40回約50回
ファイルアップ○○○
画像生成××（有料のみ）×

試用には十分。本格利用には有料版がおすすめ。

API料金（2026年1月時点）

1M tokens（約75万文字）あたりの料金：

モデル入力出力
Claude 3.5 Sonnet$3$15
Claude 3 Opus$15$75
GPT-4o$5$15
GPT-4o mini$0.15$0.60
Gemini 1.5 Pro$1.25$5
Gemini 1.5 Flash$0.075$0.30

コスパ重視ならGemini 1.5 Flash。品質重視ならClaude 3.5 SonnetかGPT-4oを選択。

用途別おすすめ

プログラミング・開発

おすすめ: Claude 3.5 Sonnet

理由：

  • コード生成の精度が高い
  • エラーメッセージの解析が的確
  • Claude Codeでターミナル統合可能
  • 長いコードファイルも一度に処理

代替: GitHub Copilot（GPT-4ベース）もVSCode統合では優秀。

文章作成・ライティング

おすすめ: Claude 3.5 Sonnet

理由：

  • 自然な日本語を生成
  • 指示に忠実に従う
  • 長文でも一貫性を維持
  • 「ですます調」「である調」の使い分けが正確

代替: ChatGPTもクリエイティブライティングでは優秀。

データ分析・リサーチ

おすすめ: ChatGPT（GPT-4o）またはGemini

理由：

  • ChatGPT: Code Interpreterでグラフ生成・統計解析
  • Gemini: 長文PDFの一括分析、Google Sheets連携

選び方：

  • Excelデータの分析 → ChatGPT
  • 100ページ超のPDF分析 → Gemini

日常利用・汎用

おすすめ: ChatGPT

理由：

  • 音声会話対応（スマホアプリ）
  • 画像生成（DALL-E）
  • Web検索統合
  • プラグイン豊富

代替: Googleサービス（Gmail、ドキュメント）中心ならGemini。

長文ドキュメント処理

おすすめ: Gemini 1.5 Pro

理由：

  • 1M tokensのコンテキスト
  • 複数ファイルの同時分析
  • 動画の内容理解も可能

ユースケース：

  • 論文の一括レビュー
  • 長編小説の分析
  • 大規模コードベースの理解

実際に使ってみた検証

同じプロンプトを3つのモデルに投げて比較した。

テスト1: コード生成

プロンプト: 「TypeScriptでデバウンス関数を実装して」

モデル結果
Claude型定義が完璧、ジェネリクス対応、コメント付き
ChatGPT基本実装OK、型はやや甘い
Gemini動作するが冗長なコード

勝者: Claude

テスト2: 日本語要約

プロンプト: 5000字のニュース記事を3行で要約

モデル結果
Claude要点を3つに絞り、自然な日本語
ChatGPT4行になったが内容は正確
Gemini3行だがやや情報が落ちる

勝者: Claude

テスト3: 数学問題

プロンプト: 確率の複合問題

モデル結果
Claude正解、ステップは丁寧
ChatGPT正解、最も簡潔な解説
Gemini途中計算ミス

勝者: ChatGPT

選び方のフローチャート

何をしたい？
│
├─ コードを書く → Claude
│
├─ 長文を処理する → Gemini
│
├─ 画像を生成する → ChatGPT
│
├─ 音声で会話する → ChatGPT / Gemini
│
├─ データ分析する → ChatGPT
│
└─ とにかく試したい → ChatGPT（無料枠が使いやすい）

まとめ

2026年の3大LLM、それぞれの立ち位置は明確だ。

モデル一言で言うとこんな人に
Claudeコーディング最強開発者、ライター
ChatGPT万能型初心者、汎用利用
Gemini長文処理の王者研究者、アナリスト

おすすめの使い分け:

  1. 普段使いはChatGPT（無料でも十分）
  2. コーディングはClaude（有料版がベスト）
  3. 長文分析はGemini（1Mコンテキストが強い）

どれかひとつに絞る必要はない。複数のモデルを使い分けるのが2026年のベストプラクティスだ。

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