ChatGPTとClaude、コーディングでの使い分け——このサイトを丸ごとClaude Codeで作っている側の本音

この記事、最初に書いたときは「テスト課題を両方に投げて出力を表で比較」という構成だった。数ヶ月それを放置して、いま読み返して恥ずかしくなったので全部書き直す。理由は単純で、自分の使い方が比較表と全然違うところに落ち着いたからだ。

前提を先に書いておくと、このブログ（記事以外の部分）も、置いてある正規表現テスターやLLM料金計算機などのツール類も、ブラウザゲームも、実装はほぼ全部Claude Codeでやっている。一方でChatGPTの課金も続けている。つまり両方に毎月払っている人間の使い分けの話で、中立な比較記事ではない。

「チャットにコードを貼って比較」が意味を失った

以前の版では「このバグを直して」「このコードをリファクタして」を両方に投げて、出力の質を並べていた。実際やると分かるが、単発のコード生成の質は、GPT系の最新モデルもClaudeの最新モデルもどちらも十分に高い。関数ひとつ、コンポーネントひとつのレベルで「こっちが明確に上」と言える差は、少なくとも自分のタスクでは安定して観測できなかった。ここで優劣を語るのは、もう不毛だと思っている。

差が出るのはモデル単体の賢さではなく、コードベースに触れる形で仕事をさせられるかのほうだった。

自分がClaude Codeに寄せた理由

Claude Codeはターミナルで動いて、リポジトリのファイルを自分で読み、編集し、ビルドを回してエラーを見て直す。この「往復がない」のが決定的だった。

チャット型のAIにコードを書かせる場合、こちらがコンテキストを選んで貼り、返ってきたコードを自分でファイルに反映し、ビルドが落ちたらエラーを貼り直す。この運搬作業が、実感としてタスクの半分を占める。Claude Codeだとそこが丸ごと消えるので、「画像圧縮ツールにWebP出力を足して」で始めて、動作確認まで自分はほぼレビューだけ、ということが普通に起きる。このサイトのツールが短期間で増やせたのは、はっきりこれのおかげだ。具体的な使い方はClaude CodeでのWeb制作の記事に書いた。

2026年7月時点だと、Claude側はClaude 5ファミリー（Fable 5）が出ていて、普段のコーディングはこれか一つ前のOpus 4.8で困ることがない。軽い定型作業はSonnet 5やHaiku 4.5に落とすとコストが下がる。モデルの改廃と料金は本当にすぐ変わるので、API利用のコスト見積もりは自作のLLM API料金計算機でトークン数から計算するようにしている（もともと自分がこの比較のために欲しくて作ったツールだ）。

それでもChatGPTを解約していない理由

ここまで書くとClaude一択に見えるが、ChatGPTには別の椅子がある。自分の場合は「コードを書かせる前」の工程だ。

• エラーメッセージやライブラリの挙動について、単発で聞いて単発で終わる質問
• 「この要件ならどのライブラリ系統が妥当か」みたいな、コードを書く前の壁打ち
• Web検索を挟んだ調べ物。リリース情報や既知のissueを踏まえた回答はこの用途で頼りになる

要するに、リポジトリに触れる必要がない質問はブラウザのChatGPTで済ませて、リポジトリに触れる作業になった瞬間にターミナルのClaude Codeに切り替える。境界は「ファイルを編集するかどうか」で、これが自分の中では一番ブレない基準になった。

公平のために書いておくと、OpenAI側にもエージェント的にコードを書くツールはあり、エディタ組み込み型ならCopilotという選択肢もある（Copilotとの比較は別記事にした）。自分がClaude Codeに寄せているのは、先に手に馴染んでワークフローが最適化されてしまった、という要素も正直ある。

結論は偏ったままでいい

「用途に応じて使い分けましょう」と締めるのが比較記事の定型だが、それは何も言っていないのと同じなのでやめる。自分の結論はこうだ。

コードを書く作業そのものはClaude Code。コードに触らない相談はどちらでもよく、自分はChatGPT。 モデル単体の賢さ比較に時間を使うより、リポジトリごと渡せるワークフローを一度体験するほうが、判断材料として何倍も濃い。

半年後にまた前提が変わっていたら、この記事はまた書き直す。前回の版がそうなったように。