Gemini 2.5 / ChatGPT o3 / Claude 3.7 コスパ徹底比較3選

はじめに

「もし１つだけ契約するとしたら、どの LLM を選びますか？」

ChatGPT o3、Gemini 2.5 Pro、Claude 3.7 Sonnet。アップデートが出るたび料金も機能も入り乱れ、私たちエンジニアは“課金ロシアンルーレット”を強いられています。

私自身、つい先日、カードの明細を見て「この 4.2 万円、本当に回収できてる？」と青ざめたひとりです。

「結局どれに課金するのが一番コスパいいの？・・・」
「せっかくお金を払うなら損したくないな・・・」
「課金して本当に元取れるのかな？・・・」

などなど、この“アップデート大戦争”の最中、自分自身にあった AI ツールを探し出すことほど難しことはありません。

よく LLM の比較には、ベンチマークが使用されます。

確かにベンチマークは「LLM の性能を定量的に測定するツール」としては役に立ちますが、

「実務で実際に使用する能力」

の比較にはあまり役に立ちません。

例えば、

「ベンチマークでトップスコアの AI」
「一流大学の首席卒業生」

どちらも輝かしい肩書きですが、
「一流大学主席」が必ずしも「実際の仕事で価値を生み出す」というわけではありません。
つまり、ベンチマークは「性能を定量的に測るツール」としては素晴らしいですが、「実際の仕事で価値を生み出せるか」を予測するのは“別問題”ということです。

なので今回は、3 大 LLM の最新モデルを使用し、実際に使用しそうなシナリオで比較検証していきたいと思います。

この記事でわかること

• “ベンチマーク” ではなく “実務シーン” での比較結果
• Gemini 2.5 Pro / ChatGPT o3 / Claude 3.7 Sonnet それぞれが得意な仕事・不得意な仕事
• 結局どれを契約すればコスパがいいのか？

前提

• 今回は「どのサブスクを契約するのが最もコスパが良いか？」を検証することを目的とするため、「web アプリ版」で比較を行います。
  Cursor や windsurf で使うために「API 版」の比較を知りたい！という方はブラウザバックしてください！
  (また気が向いたら検証します笑)

• 使用する LLM は 3 大 LLM の中で「それぞれ最も能力が高いであろう」以下 3 つのモデルで比較を行います。

  • Gemini 2.5 Pro
  • Chat GPT o3
  • Claude 3.7 sonnet (推論モード)

• 本記事の読者はエンジニアの方が大半だと思うので、「エンジニアが実務で使用しそうなシナリオ」を評価軸として検証します。

Round 1 - 3 大 LLM についてリサーチしてみた

まずは以下のプロンプトを 3 つのモデルに投げて比較してみようと思います。
リサーチ能力の比較では ChatGPT と Gemini は DeepResearch、Claude は推論モードを使用していきます。

Gemini 2.5 Pro、ChatGPT o3、Claude 3.7sonnet についてリサーチしてそれぞれ特徴をまとめてください。

Gemini 2.5 Pro (DeepResearch)

出力結果

大規模言語モデル比較分析：Gemini 1.5 Pro、GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet

1. エグゼクティブサマリー
   本レポートは、現在 AI 分野をリードする 3 つの主要な大規模言語モデル（LLM）、Google の Gemini 1.5 Pro、OpenAI の GPT-4o、Anthropic の Claude 3.5 Sonnet について、詳細な比較分析を提供する。これらのモデルは、いずれもテキスト、画像、音声などを扱えるマルチモーダル機能を備え、AI の可能性を大きく広げている。

各モデルの際立った特徴は以下の通りである。

Gemini 1.5 Pro: 他の追随を許さない最大 100 万トークン（API 経由では 200 万トークン、実験的には 1000 万トークン）の長文コンテキスト処理能力が最大の特徴である。これにより、長大な文書、コードベース、動画・音声データの分析において独自の強みを発揮する。Google のエコシステムとの連携も進んでいる。
GPT-4o: 高度な性能、処理速度、コスト効率のバランスに優れ、特にリアルタイムの音声対話機能と統合された画像生成能力が際立っている。幅広いタスクに対応できる汎用性と、無料プランを含むアクセスのしやすさが魅力である。
Claude 3.5 Sonnet: コーディング、高度な推論、視覚情報処理能力において業界最高水準の性能を示し、特に複雑な指示の理解やコンテンツ生成の質が高い。安全性への強いコミットメントも特徴であり、企業ユースケースでの信頼性が期待される。
これらのモデル間の競争は激しく、各社は独自の哲学に基づき異なる強みを追求している（Google はスケールとコンテキスト、OpenAI は使いやすさとインタラクション、Anthropic は安全性と推論）。その結果、静的な「最高のモデル」を特定することは困難であり、最適なモデル選択は、特定のユースケースにおける優先順位（コンテキスト長、コーディング能力、対話速度、コスト、安全性など）に大きく依存する。

2. はじめに
   人工知能（AI）の分野は、特に大規模言語モデル（LLM）の進化により、目覚ましい発展を遂げている。近年、テキストだけでなく、画像、音声、動画といった複数のモダリティ（データの種類）を統合的に扱える、強力な基盤モデルが登場し、イノベーションを牽引している。本レポートでは、その中でも特に注目を集める 3 つのモデル、Google の Gemini 1.5 Pro、OpenAI の GPT-4o、そして Anthropic の Claude 3.5 Sonnet を取り上げ、その技術仕様、性能、機能、価格、ユースケースなどを網羅的かつ客観的に比較分析する。

AI モデルの開発速度は驚異的であり、各ベンダーは数ヶ月ごとに性能、速度、コスト効率のトレードオフを改善することを目指している。そのため、本レポートでは、利用可能な最新情報と公開されているベンチマークに基づき分析を行うが、読者にはこの急速な進化を念頭に置いて情報を解釈することが推奨される。また、モデルの命名規則にも注意が必要である。例えば、GPT-4o は API を通じて提供される GPT-4.1 ファミリー（GPT-4.1、GPT-4.1 mini など）と関連があり、Claude 3.5 Sonnet は Haiku と Opus を含む Claude 3.5 ファミリーの中位モデルとして位置づけられている。Gemini 1.5 Pro に関しても、より新しいプレビュー版（2.0 Flash、2.5 Pro など）が存在する。

近年の重要なトレンドとして、マルチモーダル機能が単なる追加機能ではなく、モデルの設計段階からネイティブに組み込まれる傾向が挙げられる。これにより、テキスト、画像、音声などをシームレスに組み合わせた、より自然で強力なインタラクションが可能になっている。例えば、GPT-4o の低遅延な音声対話機能 や、Gemini のマルチモーダルデータからの学習 は、ユーザーと AI の関係性を根本的に変える可能性を秘めている。

さらに、特定のプラットフォームが単一のモデルに依存するのではなく、複数の高性能モデルからユーザーが選択できる環境が整備されつつある点も注目に値する。GitHub Copilot が Anthropic、Google、OpenAI のモデルを統合し、開発者に選択肢を提供していること は、この「マルチモデル戦略」への移行を象徴している。これは、異なるモデルがそれぞれ得意なタスクを持ち、ユーザーや組織が特定の要件に合わせて最適なツールを選択したいというニーズを反映している。

本レポートの目的は、これらの背景を踏まえ、技術者、研究者、プロダクトマネージャー、戦略的意思決定者など、AI モデルの実用化や導入を検討している専門家に対し、客観的でデータに基づいた比較情報を提供し、最適なモデル選択を支援することにある。

3. 詳細分析：Google Gemini 1.5 Pro
   3.1. アーキテクチャと主要なイノベーション
   Gemini 1.5 Pro は、Google DeepMind によって開発された次世代の大規模マルチモーダルモデルファミリー「Gemini 1.5」の最初のリリースである。その基盤には、いくつかの重要な技術革新がある。

第一に、Mixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャの採用が挙げられる。MoE は、モデル全体のパラメータ数を増やしながら、推論時に活性化するパラメータ数を一定に保つことを可能にする技術である。これにより、モデルの計算効率を高め、トレーニングとサービング（モデルの運用）の両方で効率化を実現している。その結果、Gemini 1.5 Pro は、前世代の最上位モデルである Gemini 1.0 Ultra と同等の性能を、より少ない計算リソースで達成している。

第二に、長文コンテキスト理解におけるブレークスルーが挙げられる。Gemini 1.5 Pro は、標準で 100 万トークン、API 経由では最大 200 万トークン のコンテキストウィンドウを提供する。さらに、Google の研究では、最大 1000 万トークン（約 700 万語に相当）という、他の大規模基盤モデル（例：Claude 2.1 の 20 万トークン、GPT-4 Turbo の 12.8 万トークン）を遥かに凌駕するコンテキスト長での処理能力が示されている。これは単なるトークン数の増加ではなく、長大な情報の中から特定の情報を正確に抽出し、それに基づいて推論する能力（リコール性能）を高いレベルで維持している点が重要である。この長文コンテキスト能力は、Gemini 1.5 Pro の最も重要な差別化要因となっている。

3.2. 技術仕様とマルチモーダル機能
Gemini 1.5 Pro は、その設計思想からマルチモーダル性を重視しており、多様なデータ形式を扱える。

入力: テキスト、音声（スピーチ）、画像、動画。
出力: テキスト。
コンテキストウィンドウ: 標準 100 万トークン、API（gemini-1.5-pro モデル）では最大 2,097,152 トークン。
出力トークン制限: 8,192 トークン。
マルチモーダル処理:
ネイティブ音声理解: API を通じて音声データを直接入力として処理できる。
動画理解: 動画のフレーム（画像）と音声（スピーチ）の両方を横断的に理解し、推論することが可能。例えば、44 分間の無声映画の特定のシーンを、簡単な線画を手がかりに特定できる。また、長時間の講義動画（例：117,000 トークン超）の内容に基づいてクイズと解答を作成することもできる。
画像理解: 多数の画像（API 経由で最大 7,200 枚）をプロンプトに含めることが可能。
音声処理: 約 19 時間の音声データを処理可能。
データ分析機能: Google Drive やデバイスから直接ファイルをアップロードし、その内容について質問したり、洞察を得たりする機能が追加されている。将来的には、スプレッドシートなどのデータファイルから洞察を導き出し、カスタムの視覚化やグラフを生成するデータアナリストとしての機能も計画されている。アップロードされたファイルはプライベートに保たれ、モデルのトレーニングには使用されない。
3.3. パフォーマンスベンチマークと分析
Gemini 1.5 Pro は、広範なベンチマークにおいて、前世代の Gemini 1.0 Pro を大幅に上回り、多くのタスクで 1.0 Ultra と同等レベルの性能を示す。

総合性能: 33 のベンチマーク中 29 項目（87.9%）で 1.0 Pro を上回り、19 項目（57.6%）で 1.0 Ultra と同等以上の性能を示した。特に、数学・科学・推論 (+38.4%)、多言語性 (+22.3%)、動画理解 (+16.9%)、画像理解 (+6.5%)、コード (+8.9%) の分野で改善が見られる。
長文コンテキスト性能: 「Needle-in-a-Haystack」（干し草の中の針）テストにおいて、Gemini 1.5 Pro はテキスト、動画、音声の各モダリティで、最大 100 万トークンのコンテキスト長まで 99.7%以上のほぼ完璧なリコール性能を達成した。さらにテキストでは 1000 万トークン、音声では 970 万トークン（約 107 時間）、動画では 990 万トークン（約 10.5 時間）まで拡張しても、高いリコール性能（99%以上）を維持している。これは、長大な情報の中からでも、関連する微細な情報を見つけ出し、利用できることを意味し、他の長文コンテキスト対応モデルと比較して大きなアドバンテージとなる。
特定タスクでの能力:
インコンテキスト言語学習: わずか 200 人未満の話者しかいないパプア諸語のカラマン語について、文法書（500 ページ）、辞書、約 400 の例文のみをコンテキストとして与えられただけで、人間が同じ教材から学習するのと同等のレベルで英語からカラマン語への翻訳を学習できた。
コードベース分析: 長文コンテキスト能力を活かし、大規模なコードベース全体を理解し、それに関する質問に答えたり、関連タスクを実行したりできる。
ベンチマークスコア例（情報源により差異あり）:
MMLU (多タスク言語理解): 81.9% (5-shot) / 85.9% / 81.9%
GPQA (大学院レベル推論): 46.2% / 46.2%
HumanEval (Python コード生成): 71.9% / 71.9%
MATH (数学問題解決): 58.5% / 67.7%
MMMU (マルチモーダル理解): 58.5% / 62.2% (0-shot)
これらの結果は、Gemini 1.5 Pro が特に長文コンテキスト処理とマルチモーダル理解において卓越した能力を持つことを示している。一方で、特定のベンチマーク（例：コーディングや一部の推論タスク）では、競合モデルに後れを取る場合もあることが示唆されている。

3.4. API、価格、アクセス
Gemini 1.5 Pro は、開発者や企業が利用しやすいように、複数のプラットフォームと API を通じて提供されている。

プラットフォーム: Google AI Studio および Google Cloud Vertex AI を通じて利用可能。180 カ国以上でパブリックプレビューとして提供されている。
API 機能:
システムインストラクション: モデルの応答をガイドするための役割、フォーマット、目標、ルールなどを定義できる。
JSON モード: モデルの出力を JSON オブジェクトのみに制限できる。
関数呼び出しの改善: モデルの出力を制限するモード（テキスト、関数呼び出し、関数のみ）を選択でき、信頼性が向上。
File API: ファイルのアップロードと処理を容易にする。
新しい埋め込みモデル: text-embedding-004（Vertex AI では text-embedding-preview-0409）が利用可能で、MTEB ベンチマークで同等次元の既存モデルを上回る性能を示す。
価格: プラットフォームによって若干異なる場合がある。
Google AI Studio (gemini-1.5-pro): 入力 $1.25/1M トークン、出力 $5.00/1M トークン。
Google Vertex AI (gemini-1.5-pro): 入力 $1.25/1M トークン、出力 $5.00/1M トークン。（ただし、別の情報源 では、Gemini 1.5 Pro (001) として入力 $3.50/1M トークン、出力 $10.50/1M トークンと記載されており、バージョンやリージョンによる差異の可能性あり）。
長文コンテキストの利用には追加コストがかかる場合や、利用量に応じた価格設定が存在する可能性があるため、最新の公式情報を確認することが重要である。
アクセス:
Gemini Advanced（有料サブスクリプション）ユーザーは、100 万トークンのコンテキストウィンドウを利用できる。
Google Workspace の商用プランにも Gemini の AI 機能が統合されており、ビジネスユーザーを支援している。
Google Calendar、Tasks、Keep など、他の Google ツールとの連携も予定されている。
3.5. 強みと弱みの要約
強み:

圧倒的な長文コンテキスト: 最大 200 万トークン（実験的には 1000 万トークン以上）の処理能力と高いリコール性能。
強力なマルチモーダル理解: 特に動画と音声のネイティブな理解能力に優れる。
効率的なアーキテクチャ: MoE により、高い性能を比較的低い計算コストで実現。
Google エコシステムとの統合: Workspace、Drive、Search などとの連携による利便性。
高度なインコンテキスト学習能力: 少ない例から新しいタスク（例：未知言語の翻訳）を学習できる。
弱み:

レイテンシとコスト: 非常に長いコンテキストを利用する場合、応答速度の低下やコスト増加の可能性がある。
ベンチマーク性能: 特定のタスク（例：コーディング、一部の推論）では、競合モデルに劣る場合がある。
エコシステムへの依存: Google 製品との連携は強みである一方、Google のエコシステム外での利用には制約が生じる可能性がある。
バージョンの多様性: 1.5 Pro、1.5 Flash、2.0 Flash、2.5 Pro Preview など、複数のバージョンが存在し、ユーザーが最適なモデルを選択する際に混乱を招く可能性がある。
Google の戦略は、この巨大なコンテキストウィンドウと、既存の広範なエコシステム（Workspace、Search、Drive など）との深い統合をてこにして、包括的な AI アシスタントを構築することにあるように見える。長文コンテキストは単なる技術的な偉業ではなく、コードベース全体の分析、数時間にわたる動画の要約、大量の文書からの情報抽出といった、従来は不可能だった新しいユースケースを可能にする。Gemini を Google 製品スイートの中心的な AI ハブとし、データのスケールと統合力を競争優位性として活用しようとする意図がうかがえる。同時に、複数のモデルバージョン（1.5 Pro、1.5 Flash、2.0 Flash など）の提供は、能力、速度、コストのバランスを取るための段階的なアプローチを示唆しているが、ユーザーにとっては選択の複雑さを増す可能性もある。

4. 詳細分析：OpenAI GPT-4o
   4.1. アーキテクチャとネイティブマルチモーダリティ
   GPT-4o（"o"は「omni」を意味する）は、OpenAI が開発した最新のフラッグシップモデルファミリーであり、GPT-4 の後継として、特に速度とコスト効率の最適化が図られている。

最大の特徴は、ネイティブなマルチモーダリティである。テキスト、音声、画像、動画の入力を単一のニューラルネットワークで処理し、テキスト、音声、画像の出力を生成できる。これは、従来のように異なるモダリティを処理するために複数のモデルを連携させるアプローチとは異なり、よりシームレスで応答性の高いインタラクションを可能にする。特に、音声入力から音声出力までの平均応答時間が約 320 ミリ秒と、人間同士の会話に近い速度を実現している点は画期的である。

GPT-4o は、ChatGPT を通じて広く提供される一方で、API 経由ではより高性能な GPT-4.1 ファミリー（GPT-4.1、GPT-4.1 mini、GPT-4.1 nano）も提供されている点に注意が必要である。GPT-4.1 ファミリーは、GPT-4o を上回る性能（特にコーディングと指示追従性）、最大 100 万トークンのコンテキストウィンドウ、より新しい知識カットオフ（2024 年 6 月）を提供する。ChatGPT 内の GPT-4o にも、GPT-4.1 の改善点が段階的に取り込まれているとされる。

4.2. 技術仕様とマルチモーダル機能
GPT-4o は、そのネイティブマルチモーダルアーキテクチャにより、多様な入出力をサポートする。

入力: テキスト、音声、画像、動画。ただし、API での音声入力サポートには制限があるとの報告もある。
出力: テキスト、音声、画像。
コンテキストウィンドウ:
GPT-4o (標準): 128,000 トークン。
GPT-4.1 ファミリー (API): 最大 1,000,000 トークン。
最大出力トークン: 16,384 トークン。
知識カットオフ:
GPT-4o: 2023 年 10 月。
GPT-4.1: 2024 年 6 月。
主なマルチモーダル機能:
リアルタイム音声対話: 低遅延（平均 320ms）での自然な音声会話が可能。感情表現を含むトーンの認識も向上している。
統合された画像生成: チャットの文脈（テキストやアップロード画像）を理解し、指示に従って画像を生成・編集できる。テキストレンダリング精度も向上。
高度な音声処理: Whisper モデルを上回る精度の音声認識（gpt-4o-transcribe）と、より制御しやすいテキスト読み上げ（gpt-4o-mini-tts）を API で提供。
視覚理解: 画像や動画（フレーム単位）の内容理解能力が向上。
多言語対応の改善: 新しいトークナイザーにより、特に非英語言語の処理効率と性能が向上。
4.3. パフォーマンスベンチマークと分析
GPT-4o は、多くの標準ベンチマークにおいて GPT-4 Turbo と同等以上の性能を示し、特に非英語言語、視覚、音声関連タスクで改善が見られる。

総合性能: MMLU（一般知識）、MATH（数学）などのベンチマークで高いスコアを維持。GPT-4o は MMLU で 88.7%、MATH で 76.6% / 75.9% を記録している。
コーディング性能: GPT-4o は HumanEval で 90.2%を達成。ただし、API で提供される GPT-4.1 は、SWE-bench Verified（実世界のソフトウェアエンジニアリングスキルを測定）で GPT-4o (33.2%) を大幅に上回る 54.6%を達成するなど、コーディングにおいて更なる進化を示している。GPT-4.1 はコード差分生成の信頼性も向上している。
マルチモーダル性能:
視覚: MMMU で 68.7% / 69.1%、MathVista で 63.8% / 72.2% を記録。GPT-4.1 は MMMU で 74.8%、MathVista で 72.2%とさらに向上。
動画: Video-MME ベンチマークで GPT-4o は 65.3%、GPT-4.1 は 72.0%を達成。
音声: 新しい音声認識モデル gpt-4o-transcribe は、既存の Whisper モデルよりも低い単語誤り率（WER）を達成。
ユーザー評価: 指示追従性の向上、より明確で自然なコミュニケーション、簡潔な応答などが評価されている。一方で、アップデート後に性能が一貫しない、あるいは低下したと感じるユーザーの声もある。特に、以前のバージョンと比較して創造性やニュアンスの表現力が低下した、あるいはコーディング能力が悪化したといった指摘が見られる。
4.4. API、価格、アクセス
OpenAI は、GPT-4o を幅広いユーザーが利用できるよう、多様なアクセス方法と価格設定を提供している。

アクセス:
ChatGPT: 無料ユーザーも GPT-4o mini（順次 GPT-4o も利用可能になる可能性）にアクセス可能。ChatGPT Plus（月額$20）ユーザーは、GPT-4o への優先アクセス、より高い利用制限、新機能（例：高度な音声モード）への早期アクセス権を得られる。
API: 開発者は API を通じて GPT-4o および GPT-4.1 ファミリーを利用できる。
デスクトップアプリ: macOS 向けのデスクトップアプリが提供されており、キーボードショートカットでアクセスし、画面上の内容について質問できる。
API 価格:
GPT-4o: 入力$5/1M トークン、出力$15/1M トークン。これは GPT-4 Turbo と比較して大幅に安価である。 (※では入力$2.50/1M、出力$10.00/1M との記載もあり、最新の価格体系を確認する必要がある)
GPT-4o mini: 入力$0.15/1M トークン、出力$0.60/1M トークン。開発者にとって非常にコスト効率の高い選択肢となる。
GPT-4.1 ファミリー:
GPT-4.1: 入力$2.00/1M、出力$8.00/1M。
GPT-4.1 Mini: 入力$0.40/1M、出力$1.60/1M。
GPT-4.1 Nano: 入力$0.10/1M、出力$0.40/1M。
API 機能: 標準的な OpenAI API 機能（関数呼び出し、JSON モードなど）に加え、新しい音声 API（gpt-4o-transcribe, gpt-4o-mini-tts） や、GPT-4o の高いレート制限（GPT-4 の 5 倍） が利用可能。GPT-4.1 ではファインチューニングもサポートされている（Mini は既に利用可能、Nano は近日対応予定）。
4.5. 強みと弱みの要約
強み:

性能・速度・コストの優れたバランス: GPT-4 レベルの性能を低コスト・高速で実現。
最先端のマルチモーダリティ: 特にリアルタイム音声対話と統合画像生成に優れる。
高い汎用性: 一般知識、数学、多言語対応など、幅広いタスクで高性能を発揮。
アクセシビリティ: 無料版 ChatGPT での提供、比較的安価な API。
強力な開発者エコシステム: 充実した API、ドキュメント、コミュニティ。
弱み:

標準コンテキストウィンドウ: GPT-4o の 128k トークンは、競合の最上位モデル（Gemini 1.5 Pro、GPT-4.1）より小さい。
ユーザーからの不満: アップデートによる性能の不安定さや、特定のタスクでの能力低下を指摘する声がある。
透明性の欠如: トレーニングデータやモデルの詳細に関する情報開示が限定的。
特化性能: コーディングなどの特定分野では、Claude 3.5 Sonnet などの特化モデルに劣る可能性がある。
モデル体系の複雑化: GPT-4o と GPT-4.1 ファミリーの並存は、ユーザーにとって選択肢をやや複雑にする可能性がある。
OpenAI の GPT-4o における戦略は、GPT-4 レベルの知能を、コストの大幅削減と速度向上によって民主化し、同時にネイティブなマルチモーダリティ、特に音声対話を通じて人間とコンピュータのインタラクションの限界を押し広げることに焦点を当てているように見える。無料ティアでのアクセス提供 は、ユーザー獲得と市場浸透のための重要な動きである。

並行して GPT-4.1 ファミリー を開発していることは、OpenAI が二重戦略を追求していることを示唆している。すなわち、GPT-4o は ChatGPT を通じた広範な消費者・プロシューマー利用とコスト効率の高い API を提供し、GPT-4.1 は API を通じて最高のパフォーマンス、より大きなコンテキスト、ファインチューニングを必要とする開発者向けに提供することで、市場をセグメント化している可能性がある。GPT-4.5 Preview を廃止し、より安価で高速な GPT-4.1 を推奨する動き も、この効率性重視の姿勢を裏付けている。

5. 詳細分析：Anthropic Claude 3.5 Sonnet
   5.1. アーキテクチャと設計思想
   Claude 3.5 Sonnet は、Anthropic が開発した Claude 3.5 モデルファミリーの最初のリリースであり、中位モデル（Haiku と Opus の間）と位置づけられながらも、多くのベンチマークで業界最高水準を達成している。

このモデルは、知能、速度、コスト効率のバランスを重視して設計されている。特に、前世代の最上位モデルである Claude 3 Opus と比較して、2 倍の動作速度を実現しつつ、性能面では Opus を凌駕している点が強調されている。

Anthropic のモデル開発における一貫した特徴として、安全性と倫理への強いコミットメントが挙げられる。Claude 3.5 Sonnet の開発においても、多言語・多分野にわたる広範な安全性評価が実施され、機密性の高いコンテンツを適切に扱う能力が強化されている。内部テストでは、能力の大幅な向上と厳格な安全基準の維持が両立されていることが確認されており、AI Safety Level 2（ASL-2）の評価を維持している。この安全性への注力は、特に規制の厳しい業界や、倫理的な AI ポリシーを持つ組織にとって重要な要素となり得る。

5.2. 技術仕様と視覚能力
Claude 3.5 Sonnet は、高度な推論能力と優れた視覚処理能力を特徴とする。

コンテキストウィンドウ: 200,000 トークン。これは約 500 ページまたは 15 万語に相当し、長文の文書や複雑な対話の処理に適している。
最大出力トークン: 8,192 トークン。（ただし、では 4,096 トークンとの記載もあり、確認が必要）。
知識カットオフ: 2024 年 4 月。競合モデルと比較して新しい情報に基づいている。
最先端の視覚能力:
標準的な視覚ベンチマークにおいて Claude 3 Opus を上回り、特にチャート、グラフ、複雑な図などの解釈といった視覚的推論タスクに優れている。
不完全な画像（例：低画質、歪み）からでも正確にテキストを書き起こす能力が高い。これは小売、物流、金融サービスなどの分野で有用である。
ただし、画像の生成はできない。あくまで分析と理解に特化している。
新機能:
Artifacts（アーティファクト）: Claude.ai 上で導入された新機能。ユーザーがコードスニペット、テキスト文書、ウェブサイトデザインなどを生成すると、それらが会話ウィンドウの横にある専用ウィンドウに表示され、リアルタイムで編集したりプロジェクトに統合したりできる。これにより、Claude が単なる対話型 AI から、共同作業環境へと進化する可能性を示している。
Computer Use（コンピュータ使用）: 適切なソフトウェア設定を通じて、ユーザーの指示に従ってコンピュータ画面上のカーソル移動、クリック、仮想キーボードによる入力などを実行できる機能（実験的なパブリックベータ版）。これにより、人間がコンピュータを操作するのと同じ方法で AI がタスクを実行できるようになることが期待される。
5.3. パフォーマンスベンチマークと分析
Claude 3.5 Sonnet は、リリース時点で多くの主要ベンチマークにおいて競合モデルを上回る、あるいは同等以上の性能を示している。

総合性能: 特に推論、知識、コーディング能力において高い評価を得ている。Vellum.ai のリーダーボード（2024 年 9 月 8 日時点）では、主要ベンチマークの平均スコアでトップ（82.10%）となっている。
推論能力 (GPQA): 大学院レベルの推論能力を測る GPQA ベンチマークで高いスコアを記録（例：59.4% 0-shot CoT）し、GPT-4o を上回る結果が報告されている。
知識 (MMLU): 学部レベルの知識を測る MMLU ベンチマークでも高スコア（例：90.4% 5-shot CoT、89.3% 0-shot CoT、88.3%、87.0%）を達成。GPT-4o と比較して優劣は情報源により異なる。
コーディング能力 (HumanEval): コーディング能力を測る HumanEval ベンチマークでは、特に高い性能を示し、多くの情報源で GPT-4o や Gemini 1.5 Pro を上回るスコア（例：92.0%、93.7% 0-shot）を記録している。内部評価では、エージェント的なコーディングタスク（自然言語の指示に基づき既存コードを修正・機能追加する能力）において、問題の 64%を解決し、Claude 3 Opus の 38%から大幅に向上した。SWE-bench Verified でも全公開モデル中最高性能を達成している。このため、多くのユーザーやレビューでコーディングに最適なモデルとして評価されている。
視覚能力: MathVista、AI2D、Chart Q&A、Document visual Q&A などの視覚ベンチマークで GPT-4o を上回るスコアが報告されている。MMMU では GPT-4o に次ぐスコア。
質的な評価: ニュアンス、ユーモア、複雑な指示の把握能力が向上し、自然で親しみやすいトーンで高品質なコンテンツを作成できると評価されている。幻覚（ハルシネーション）の発生率が低いとの指摘もある。
5.4. API、価格、アクセス
Claude 3.5 Sonnet は、個人ユーザーから開発者、企業まで、幅広い層が利用できるように提供されている。

アクセス:
Claude.ai および モバイルアプリ: ウェブサイト（Claude.ai）および iOS/Android アプリで無料利用可能（利用制限あり）。
サブスクリプション: Pro プラン（月額$20）および Team プランの加入者は、無料ユーザーよりも高い利用制限が適用される。
API: Anthropic API、Amazon Bedrock、Google Cloud Vertex AI を通じて利用可能。
GitHub Copilot: GitHub Copilot Chat 内で Claude 3.5 Sonnet を選択して利用可能（順次展開）。
API 価格:
入力: $3.00 / 100 万トークン。
出力: $15.00 / 100 万トークン。
この価格設定、特に出力トークンのコストは、GPT-4o や Gemini 1.5 Pro と比較して高価であると指摘されている。一部ユーザーからは「法外な価格」との声も上がっている。
コスト削減オプションとして、プロンプトキャッシング（最大 90%削減）や Message Batches API（最大 50%削減）が提供されている。
プラットフォームによる影響: 利用するプラットフォーム（Anthropic 直接、Bedrock、Vertex AI）によって、価格設定、利用可能な機能、レイテンシなどが異なる可能性があるため、選択時には注意が必要である。
5.5. 強みと弱みの要約
強み:

業界最高水準の性能: 特にコーディング、推論、視覚理解において卓越。
高い処理速度: Claude 3 Opus の 2 倍の速度で動作。
優れた視覚分析能力: チャート、グラフ、不完全な画像の解釈に強い。
強力な安全性と倫理: 開発プロセス全体での安全性へのコミットメントと評価。
革新的な機能: Artifacts による共同作業支援、Computer Use による GUI 操作。
複雑な指示の理解: ニュアンスやユーモアを含む指示の把握能力が高い。
弱み:

API コスト: 特に出力トークン単価 ($15/1M) が競合と比較して高い。
コンテキストウィンドウ: Gemini 1.5 Pro より小さい（200k トークン）。
限定的なマルチモーダリティ: 音声や動画の生成・インタラクション機能は現時点で提供されていない。画像生成も不可。
会話の流暢さ: 一部のユーザーからは、GPT-4o と比較して会話スタイルが硬い、人間味が薄いと感じられるとの指摘がある。
計算リソースの制約?: 高価格設定の背景として、計算リソースの制約による需要管理の可能性が示唆されている。
Anthropic は、Claude 3.5 Sonnet によって、高度な推論、卓越したコーディング能力、そして実証可能な安全性が求められる、特にハイステークスなエンタープライズユースケースに焦点を当てたニッチ市場を開拓しているように見える。Artifacts や Computer Use といった機能は、単なるチャットボットを超え、共同作業プラットフォームとしての地位を築こうとする意図を示唆している。コーディング（HumanEval, SWE-bench）や推論（GPQA）におけるベンチマークリーダーシップ、安全性評価と ASL-2 レーティングの強調、そして生産性向上を目的とした新機能 を組み合わせることで、複雑なワークフローにおける信頼性と能力を最優先するプロフェッショナルや企業ユーザーにアピールする戦略がうかがえる。

一方で、比較的高価な API 出力コスト ($15/1M トークン) は、計算リソースの制約 を反映しているか、あるいはその高性能に対するプレミアム価値を反映した戦略的な選択である可能性がある。いずれにせよ、これはコストに敏感なアプリケーションや大量処理が必要なユースケースでの広範な採用を妨げる要因となり得る。

6. パフォーマンス比較分析
   各モデルの性能を客観的に比較するために、標準的なベンチマークスコア、特定の能力（コーディング、マルチモーダル）、および速度や効率性について分析する。

6.1. ベンチマーク対決
公開されている主要なベンチマークスコアを比較することで、各モデルの相対的な強みを把握できる。ただし、スコアは報告元、評価時期、評価方法（例：0-shot、5-shot、Chain-of-Thought (CoT)）によって変動する可能性がある点に留意が必要である。また、ベンチマークはモデル能力の特定側面を測るものであり、必ずしも実世界のあらゆるタスク性能を反映するわけではない。

表 1：主要ベンチマークにおける性能比較

ベンチマーク 指標内容 Gemini 1.5 Pro (バージョン/手法) GPT-4o (バージョン/手法) Claude 3.5 Sonnet (バージョン/手法) トップパフォーマー (傾向)
MMLU 一般知識（学部レベル、57 科目） 81.9% (5-shot) 88.7% / 85.7% (1-shot) 89.3% (0-shot CoT) / 90.4% (5-shot CoT) / 88.3% / 87.0% GPT-4o / Claude 3.5
GPQA 推論能力（大学院レベル） 46.2% 53.6% (0-shot CoT) 59.4% (0-shot CoT) Claude 3.5
HumanEval コーディング能力（Python） 71.9% 90.2% (0-shot) 92.0% / 93.7% (0-shot) Claude 3.5
MATH 数学問題解決能力 58.5% / 67.7% 76.6% (0-shot CoT) / 75.9% (0-shot) 71.1% (0-shot CoT) / 78.3% (0-shot CoT) GPT-4o / Claude 3.5
MMMU マルチモーダル理解（テキスト、画像等） 58.5% / 62.2% (0-shot) 68.7% / 69.1% 71.4% (0-shot CoT) / 68.3% (0-shot CoT) / 68.3% Claude 3.5 / GPT-4o
MathVista 数学的な視覚理解（グラフ、図等） - 63.8% / 72.2% 50.5% / 71.4% (0-shot CoT)より高いスコア GPT-4o / Claude 3.5
SWE-Bench Verified 実世界のコーディングタスク解決能力 - 33.2% >33.2% (最高性能) Claude 3.5
Needle-in-Haystack Recall (1M Tokens) 長文コンテキストからの情報検索精度 >99.7% - (GPT-4.1 で改善) - Gemini 1.5 Pro

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分析:

Claude 3.5 Sonnet は、コーディング（HumanEval, SWE-Bench）と高度な推論（GPQA）において一貫してトップクラスの性能を示している。マルチモーダル理解（MMMU）や数学（MATH）でも非常に競争力がある。
GPT-4o は、一般知識（MMLU）や数学（MATH）で強みを見せることが多い。コーディングやマルチモーダル理解でも高いレベルにあるが、特定分野では Claude 3.5 Sonnet に僅差で及ばない場合がある。ただし、API で利用可能な GPT-4.1 はコーディング性能で Claude 3.5 Sonnet に匹敵、あるいは凌駕する可能性を秘めている。
Gemini 1.5 Pro は、特に長文コンテキストにおける情報検索精度（Needle-in-Haystack）で他を圧倒している。標準的なベンチマークでは、特定の分野（例：MMLU、HumanEval）で競合にやや劣るスコアも見られるが、マルチモーダル（特に動画・音声）関連のベンチマークでは強みを発揮する。
6.2. コーディング能力直接比較
コーディングは LLM の重要な応用分野であり、各モデルはこの能力を競っている。

Claude 3.5 Sonnet: ベンチマークスコア（HumanEval, SWE-Bench）とユーザー評価の両方で、現時点で最も優れたコーディング支援モデルと見なされることが多い。複雑なタスク、リファクタリング、バグ修正、最新のプログラミング知識の活用に長けている。
GPT-4o / GPT-4.1: GPT-4o は日常的なコーディングタスクや反復的な作業に適している。API で利用可能な GPT-4.1 は、特にコード差分生成の信頼性や、より複雑なロジック、エージェント的なタスク解決能力において大幅な向上を見せており、Claude 3.5 Sonnet の強力な対抗馬となる。
Gemini 1.5 Pro: Gemini 1.0 Pro からコーディング能力が向上しており、その長大なコンテキストウィンドウは、プロジェクト全体のコードベースを理解する必要がある大規模なリファクタリングやドキュメント生成といったタスクにおいて独自の利点をもたらす。
6.3. マルチモーダル機能比較
ネイティブなマルチモーダリティは現代の LLM の鍵となる要素である。

GPT-4o: テキスト、音声、画像、動画の入出力を単一モデルでシームレスに統合している点が強み。特に、人間のような応答速度でのリアルタイム音声対話機能 と、チャット内で文脈を理解して画像を生成・編集できる機能 は際立っている。
Gemini 1.5 Pro: 長時間の動画や音声データを深く理解し、分析する能力に優れている。ネイティブな音声理解と、動画のフレームと音声を組み合わせた推論が可能。
Claude 3.5 Sonnet: 画像分析、特にチャート、グラフ、不完全な画像からのテキスト抽出といった視覚的推論タスクにおいて最先端の能力を持つ。ただし、現時点では音声や動画のインタラクティブな処理や、画像生成機能は提供されていない。
6.4. 速度、レイテンシ、効率性
応答速度とコスト効率もモデル選択の重要な要素である。

速度とレイテンシ:
GPT-4o は、GPT-4 Turbo の最大 2 倍高速であり、特に音声応答（平均 320ms）は非常に速い。
Claude 3.5 Sonnet は、Claude 3 Opus の 2 倍高速化された。ただし、一部比較では GPT-4o の方が平均レイテンシ、初回トークンまでの時間（TTFT）、トークン生成速度（T/s）で優れているとの報告もある。
Gemini 1.5 Pro のレイテンシはコンテキスト長に応じて増加する可能性がある。ただし、Gemini 1.5 Flash や 2.0 Flash といった派生モデルは速度に最適化されている。
効率性:
Gemini 1.5 Pro の MoE アーキテクチャは、計算効率の向上に寄与している。
GPT-4o およびその派生モデル（特に Mini）は、高い性能を維持しつつコスト効率に優れる点が強調されている。
性能評価は多面的であり、ベンチマークスコアだけでは全体像を捉えきれない。指示追従の精度、創造性、特定の条件下での信頼性（例：長文コンテキストでのリコール、複雑なロジックのコーディング）、インタラクションの速度といった質的な側面も、モデル間の重要な差別化要因となっている。例えば、Claude のニュアンス理解、GPT-4o の応答の明瞭さや速度、Gemini の長文コンテキストでの記憶力 などは、ベンチマークだけでは測れない価値を提供する。

さらに、ベンチマークのスコアと、ユーザーが実際に感じる有用性や満足度との間に乖離が生じる可能性も考慮する必要がある。これは、ベンチマーク自体の限界、特定のタスクへの適合性、あるいはモデルのチューニング方針（例えば、安全性を極度に重視した結果、創造性や応答の柔軟性が制約されるなど）に起因する可能性がある。したがって、モデル選択においては、定量的なベンチマーク結果と、定性的な評価や実際の試用結果を組み合わせて判断することが望ましい。

7. 機能とエコシステムの比較分析
   モデルの性能だけでなく、コンテキストウィンドウのサイズ、API の提供状況、価格、安全性への取り組みといった実用的な側面も比較検討する必要がある。

7.1. コンテキストウィンドウ：サイズと実用性
コンテキストウィンドウのサイズは、モデルが一度に処理できる情報量を決定する重要な要素である。

サイズ比較: Gemini 1.5 Pro (API で 2M+, 実験的に 10M+) > GPT-4.1 (API で 1M) > Claude 3.5 Sonnet (200k) > GPT-4o (標準 128k)。
実用性:
Gemini 1.5 Pro: 巨大なコンテキストウィンドウは、数時間にわたる動画・音声、大規模なコードベース、膨大な文書群といった、従来は扱えなかった規模のデータ分析を可能にする。
GPT-4.1: API 経由で 100 万トークンを提供し、Gemini に次ぐ長文処理能力を持つ。
Claude 3.5 Sonnet: 200k トークンは多くのユースケース（例：数十ページの文書分析、複雑な対話）には十分であり、管理しやすいサイズとも言える。
GPT-4o: 標準の 128k トークンは日常的なタスクには十分だが、より長文の処理が必要な場合は API で GPT-4.1 を選択する必要がある。
重要点: 単純なトークン数だけでなく、ウィンドウ内で情報を正確に記憶し、利用できる能力（リコール性能）が重要である。また、コンテキスト長が長くなるほど、レイテンシが増加したり、コストがかさんだりするトレードオフも存在する。
7.2. API 提供と開発者ツール
開発者にとって、API の利用しやすさ、機能、エコシステムのサポートは重要な選択基準となる。

API アクセスプラットフォーム:
Gemini 1.5 Pro: Google AI Studio, Google Cloud Vertex AI。
GPT-4o / GPT-4.1: OpenAI API。
Claude 3.5 Sonnet: Anthropic API, Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI。
プラットフォームの選択: 利用するプラットフォームによって、価格、利用可能な機能、レイテンシ、既存のクラウドインフラとの親和性などが異なる場合があるため、モデルだけでなくプロバイダーも考慮する必要がある。
API 機能:
共通: JSON モード、関数呼び出し、システムインストラクションなどは、主要モデルでサポートされている傾向にある（例：Gemini）。
モデル固有: Gemini の File API、OpenAI の音声 API（転写、TTS）、Claude のプロンプトキャッシング など、独自の機能も提供されている。
埋め込みモデル: Gemini は新しい高性能埋め込みモデルを提供している。
開発者エコシステム:
ドキュメント（例：Gemini API Cookbook）、コードサンプル、クイックスタートガイドの充実度。
コミュニティフォーラムや Discord チャンネルなどでのサポート。
GitHub Copilot や Zapier など、サードパーティツールとの連携状況。
7.3. 価格とコスト効率分析
API 利用料金は、特に大規模なアプリケーションやコストに制約のあるプロジェクトにおいて、モデル選択の決定的な要因となり得る。

表 2：主要モデルの機能と API 価格比較

機能/項目 Gemini 1.5 Pro (API) GPT-4o (API) Claude 3.5 Sonnet (API)
コンテキストウィンドウ (最大) 2,097,152 トークン 128,000 トークン (※GPT-4.1 は 1M) 200,000 トークン
最大出力トークン 8,192 トークン 16,384 トークン 8,192 トークン (※S26 では 4k)
知識カットオフ 2023 年 11 月 (※バージョン依存) 2023 年 10 月 (※GPT-4.1 は 2024 年 6 月) 2024 年 4 月
主要マルチモーダル機能 テキスト, 画像, 音声, 動画入力; テキスト出力; 長文動画/音声分析 テキスト, 画像, 音声, 動画入力; テキスト, 画像, 音声出力; リアルタイム音声対話, 画像生成 テキスト, 画像入力; テキスト出力; 高度な視覚分析
API アクセスプラットフォーム Google AI Studio, Vertex AI OpenAI API Anthropic API, Bedrock, Vertex AI
API 価格 (入力/1M トークン) $1.25~$3.50 (※プラットフォーム/バージョン依存) $2.50~$5.00 (※バージョン依存) $3.00
API 価格 (出力/1M トークン) $5.00~$10.50 (※プラットフォーム/バージョン依存) $10.00~$15.00 (※バージョン依存) $15.00
無料/サブスクリプションアクセス Gemini Advanced ChatGPT 無料版/Plus 版 Claude.ai 無料版/Pro 版

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分析:

コスト効率:
GPT-4o およびその低価格版 GPT-4o mini ($0.15/$0.60) は、性能に対するコスト効率が高いと評価されることが多い。GPT-4.1 ファミリーも段階的な価格設定を提供している。
Claude 3.5 Sonnet は、特に出力トークン単価 ($15/1M) が競合と比較して高価である。これは高性能の対価と見ることもできるが、大量出力を伴うタスクではコストが課題となる可能性がある。プロンプトキャッシングなどのコスト削減策の活用が重要になる。
Gemini 1.5 Pro の価格は、利用するプラットフォーム（AI Studio vs Vertex AI）やバージョンによって変動する可能性がある。長文コンテキスト利用時のコスト影響も考慮が必要。
コスト要因: コンテキストウィンドウのサイズが大きいほど、処理に必要なリソースが増え、コストに影響を与える可能性がある。キャッシュ機能（Claude, GPT-4.1, Gemini）の活用は、繰り返し同じ情報を入力する際のコスト削減に繋がる。
7.4. 安全対策と倫理的配慮
責任ある AI 開発において、安全性と倫理は不可欠な要素である。

Anthropic: 安全性と倫理的配慮を企業理念の中心に据え、開発プロセスの各段階で厳格なテストを実施していることを強調している。ASL-2 レーティングの維持 や、英国 AI 安全研究所（UK AISI）などの外部専門家による評価 を公表している。ユーザーデータは明示的な許可なしにトレーニングに使用しない方針を明示している。この明確な姿勢は、特に信頼性と安全性を重視する組織にとって魅力となる可能性がある。
OpenAI: サイバーセキュリティ、BCRN（生物・化学・放射性物質・核兵器）脅威、説得、モデルの自律性といった懸念領域に対する安全性フレームワークを構築し、テストを実施している。
Google: 安全性を開発の中核に置いていると言及し、API を通じて調整可能な安全設定を提供している。
データプライバシー: 各社ともユーザーデータのプライバシー保護を謳っている（例：Gemini はアップロードファイルをプライベートに保つ）。Gemini のパーソナライゼーション機能のように、ユーザーがデータ利用を制御できるオプションも提供されている。 8. 最適なユースケースと戦略的適合性
各モデルの特性を理解した上で、具体的なタスクや目的に応じて最適なモデルを選択することが重要である。単一の「万能」モデルは存在せず、多くの場合、タスクの性質によって最適な選択は異なる。

8.1. モデルごとの主要な強みと適合分野
Gemini 1.5 Pro:
強み: 圧倒的な長文コンテキスト処理能力、高度なマルチモーダル（特に動画・音声）理解、Google エコシステム連携。
適合分野:
大規模データ分析: 長大な研究論文、書籍、法的文書、財務報告書の要約・分析。
マルチメディアコンテンツ理解: 数時間にわたる会議録画、講義動画、ポッドキャストの内容分析、質疑応答。
大規模コードベースの理解・リファクタリング: プロジェクト全体の文脈を把握した上でのコード分析、ドキュメント生成。
Google Workspace 連携タスク: メール要約、ドキュメント作成支援、スプレッドシート分析（予定）など。
GPT-4o:
強み: 性能・速度・コストのバランス、リアルタイム音声対話、統合された画像生成、高い汎用性、アクセシビリティ。
適合分野:
インタラクティブな応用: 高度なチャットボット、仮想アシスタント、リアルタイム顧客サポート。
クリエイティブなタスク: 文章作成、アイデア生成、画像デザイン支援。
一般的な問題解決・情報検索: 幅広い分野の質問応答、日常的なコーディング支援。
コスト効率が重視される開発: 特に GPT-4o mini は、低コストで十分な性能を提供。
多言語アプリケーション: 改善された多言語対応能力を活かした翻訳やローカライズ。
Claude 3.5 Sonnet:
強み: 業界最高水準のコーディングと推論能力、優れた視覚分析、安全性への注力、Artifacts などの生産性機能。
適合分野:
高度なソフトウェア開発: 複雑なコード生成、デバッグ、リファクタリング、コードレビュー。
専門的な分析・推論: 科学技術計算、法的分析、複雑な指示に基づくタスク実行。
視覚データ活用: 財務諸表のグラフ分析、医療画像の解釈補助、図面からの情報抽出。
安全性・信頼性が最優先される応用: 金融、ヘルスケアなど、規制の厳しい分野での利用。
共同作業環境: Artifacts 機能を活用したチームでのコンテンツ作成・編集。
8.2. シナリオ別モデル推奨
上記の強みに基づき、具体的なシナリオごとにより適したモデルを推奨する。

創造的な文章作成/コンテンツ生成:
GPT-4o: バランスが良く、インタラクティブな対話を通じてアイデアを練りやすい。画像生成も統合されている。
Claude 3.5 Sonnet: ニュアンスの理解や高品質なコンテンツ生成に優れる。
技術文書の要約/分析:
Gemini 1.5 Pro: 数百ページに及ぶような長大な文書の処理に最適。
Claude 3.5 Sonnet: 高度な推論力と、図表を含む文書の視覚的理解力に優れる。
データ分析（視覚情報含む）:
Claude 3.5 Sonnet: チャートやグラフの解釈能力が非常に高い。
Gemini 1.5 Pro: ファイルアップロード機能があり、将来的なスプレッドシート分析機能も期待される。
コーディング支援（複雑なタスク）:
Claude 3.5 Sonnet: 現時点で最も評価が高い選択肢。
GPT-4.1 (API): Claude 3.5 Sonnet に匹敵、あるいは凌駕する性能を持つ可能性。
コーディング支援（日常的なタスク）:
GPT-4o: 速度と精度のバランスが良い。
Claude 3.5 Sonnet: こちらも強力な選択肢。
対話型チャットボット/音声エージェント:
GPT-4o: リアルタイム音声対話機能と応答速度で圧倒的に有利。
大規模コードベースのリファクタリング:
Gemini 1.5 Pro: 長文コンテキストでプロジェクト全体を把握。
Claude 3.5 Sonnet: 高度なコード操作能力。
これらの推奨はあくまで一般的な傾向であり、特定のタスクにおいては、実際に複数のモデルを試用し、結果を比較検討することが最善のアプローチとなる。実際、多くのユーザーは、単一のモデルに依存するのではなく、タスクに応じて最適なモデルを使い分ける、あるいは複数のモデルから得られた結果を比較検討するマルチモデル戦略を採用している。例えば、コーディングには Claude を、一般的な質問応答には GPT-4o を、長文 PDF の分析には Gemini を使用するといった使い分けが考えられる。

9. 市場認識と将来の展望
   LLM 市場は急速に進化しており、ユーザーコミュニティの評価や今後の開発動向を把握することは、戦略的な意思決定において重要である。

9.1. 専門家およびユーザーコミュニティの評価
オンラインフォーラムやレビューサイトでの議論を見ると、各モデルに対する評価は多様であり、しばしばユーザーの特定のユースケースに依存している。

Claude 3.5 Sonnet: コーディング能力に対する高い評価が目立つ。推論能力やニュアンスの理解力も評価されている。一方で、API の出力コストが高い点が課題として指摘されている。
GPT-4o: 一般的なタスク、推論、創造性、インタラクションの速度と自然さで好まれる傾向がある。しかし、アップデートによって性能が不安定になったり、以前より劣化したと感じるユーザーも存在する。
Gemini 1.5 Pro: 長文コンテキスト処理能力は高く評価されているが、一般的な応答品質やコーディング能力については、他のモデルに劣ると感じるユーザーもいる。ただし、AI Studio で利用可能な実験的バージョンは非常に高性能であるとの指摘もある。
全般: モデルのアップデートが必ずしも改善に繋がるとは限らず、特定のタスクでの性能低下を引き起こす可能性への懸念が示されている。また、AI、特に画像生成などのクリエイティブ分野における能力向上が、既存の職業（イラストレーター、デザイナーなど）に与える影響についての議論も活発化している。AI が人間の仕事を代替するのではなく、役割を変容させる可能性が指摘されている。
9.2. 最近の開発とロードマップの洞察
LLM の開発競争は熾烈であり、各社は数ヶ月単位での性能向上を目指している。

最近の動き: 本レポートで取り上げたモデル（Gemini 1.5 Pro, GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet）自体が比較的最近リリースまたはアップデートされたものである。さらに、Gemini の継続的なアップデート、GPT-4.1 ファミリーのリリース、GitHub Copilot への各社モデル統合 など、動きは絶えない。
今後の展望:
Anthropic は、Claude 3.5 ファミリーとして、より高速・低コストな Haiku と、さらに高性能な Opus を年内にリリース予定である。
OpenAI も、より高度な推論能力を持つとされる次世代モデル（コードネーム"Strawberry"などが噂されている）の開発を進めていると見られる。
Google も Gemini ファミリーの継続的な強化を進めており、2.0 Flash や 2.5 Pro といったプレビュー版が既に登場している。
技術トレンド:
コンテキストウィンドウの拡大: Gemini が先鞭をつけた長文コンテキスト競争は今後も続くと予想される。
マルチモーダリティの深化: テキスト、画像、音声、動画をよりシームレスかつ高度に統合する方向へ進化する。
エージェント能力の向上: AI が自律的にタスクを計画し、ツールやソフトウェアを操作して目標を達成する能力（例：Claude の Computer Use, Gemini の Workspace Flows）が重要性を増す。
速度とコスト効率の改善: より多くのユーザーやアプリケーションで利用可能にするため、性能を維持・向上させつつ、応答速度とコストの削減が追求される。
マルチモデルエコシステム: 単一の「勝者」ではなく、複数のモデルが共存し、ユーザーがタスクに応じて選択・組み合わせる環境が一般化する。
この急速なイノベーションサイクルは、ユーザーにとってはより高性能で安価なモデルを利用できるメリットがある一方で、常に最新情報を追いかけ、評価を更新し続ける必要性を生み出している。ベンチマークの陳腐化も早く、安定した開発・運用環境を維持することが課題となる可能性もある。

10. 結論と推奨事項
    本レポートでは、Google Gemini 1.5 Pro、OpenAI GPT-4o、Anthropic Claude 3.5 Sonnet という、現在市場をリードする 3 つの大規模言語モデルについて、詳細な比較分析を行った。分析の結果、各モデルは独自の強みと特徴を持ち、最適な選択は利用目的や優先順位に大きく依存することが明らかになった。

Gemini 1.5 Pro は、他の追随を許さない長文コンテキスト処理能力を最大の武器とし、膨大な文書、コード、マルチメディアデータの分析において比類なき能力を発揮する。Google エコシステムとの親和性も高い。長大なデータセットを扱う研究者、大規模コードベースを管理する開発者、長時間の動画・音声コンテンツを分析する必要がある場合に最適な選択肢となり得る。
GPT-4o は、性能、速度、コストのバランスに優れ、特にリアルタイムの音声対話と統合された画像生成において最先端を行く。幅広いタスクに対応できる汎用性とアクセシビリティの高さから、インタラクティブなアプリケーション、クリエイティブな作業、一般的な問題解決、コスト効率を重視する開発など、多様なニーズに応えることができる。
Claude 3.5 Sonnet は、コーディングと高度な推論において業界最高水準の性能を誇り、視覚分析能力も極めて高い。安全性への強いコミットメントと**生産性向上機能（Artifacts）**も特徴であり、ソフトウェア開発、専門的な分析、信頼性が最優先されるエンタープライズ環境、視覚データを多用するタスクにおいて、強力な選択肢となる。
モデル選択における考慮事項:

最適なモデルを選択する際には、単一のベンチマークスコアに依存するのではなく、以下の要素を総合的に評価する必要がある。

主要なタスク要件: コーディング、長文分析、リアルタイム対話、画像生成、視覚分析など、最も重要なタスクで最高の性能を発揮するモデルはどれか？
コンテキスト長の必要性: 処理するデータの最大長はどの程度か？ 128k、200k、1M、あるいはそれ以上のコンテキストが必要か？
マルチモーダル機能の要件: 音声、画像、動画の入出力はどの程度必要か？ リアルタイム性や生成能力は重要か？
速度とレイテンシ: アプリケーションの応答速度に関する要件は？
コスト: API 利用料金（入力/出力）、サブスクリプション費用は予算内に収まるか？ コスト効率はどの程度重要か？
安全性と信頼性: モデルの安全性、倫理的配慮、ハルシネーションの少なさはどの程度重要か？
API とエコシステム: 利用したい API 機能は提供されているか？ 開発者ツールやコミュニティサポートは充実しているか？ 既存のクラウド環境との連携は？
LLM の選択は、これらの多岐にわたる要素を考慮した、複雑な意思決定プロセスとなっている。多くの場合、単一のモデルに限定せず、複数のモデルを組み合わせ、それぞれの強みを活かすマルチモデル戦略が最も効果的なアプローチとなる可能性がある。

AI 分野の技術革新は今後も加速することが予想される。コンテキストウィンドウのさらなる拡大、マルチモーダリティの深化、エージェント能力の向上、そして継続的な性能向上とコスト削減が進む中で、定期的にモデルの評価を見直し、最新の動向に適応していくことが、AI 技術を最大限に活用する上で不可欠となるだろう。

ChatGPT o3 (DeepResearch)

出力結果

Google Gemini 2.5 Pro vs. OpenAI ChatGPT o3 (GPT‑4 Turbo) vs. Anthropic Claude 3.7 Sonnet 比較
以下では、GoogleのGemini 2.5 Pro、OpenAIのChatGPT o3（コードネーム: GPT‑4 Turbo）、AnthropicのClaude 3.7 Sonnetという3つの最新大型言語モデル(LLM)について、性能・多言語対応・セキュリティ/プライバシー・価格プラン・プラットフォーム対応・特化機能の6つの観点で比較します。それぞれのモデルの特徴を詳しくまとめ、違いが一目でわかるよう表やリストも用いて解説します。
1. 性能（推論能力・処理速度・トークン長など）
各モデルとも最先端の性能を誇りますが、推論能力（複雑な問題への対応力）や処理速度、利用できるコンテキストの長さ（トークン長）に違いがあります。
コンテキスト長（トークン長）: Gemini 2.5 Proは現行モデル中最大の100万トークンのコンテキストウィンドウを備えており、まもなく200万トークンに拡張予定とされています​
ithome.com.tw
​
blog.google
。つまり極めて長大なテキストや複数の文書、コードベース全体ですら一度に読み込んで解析できます。一方、ChatGPT o3(GPT-4 Turbo)は20万トークン程度までの文脈を保持可能で​
medium.com
、Claude 3.7 Sonnetは約10万トークン前後のコンテキストに対応（Claude 2から引き続き長文対応が得意）とされています。ChatGPT o3は最大出力も約10万トークンと長く​
medium.com
、Gemini 2.5 Proは約6.4万トークン出力に制限があります​
medium.com
（コンテキスト全体で見ると入力を優先）。これらはいずれも従来モデルを大きく超える桁違いの長文処理能力です。
推論・回答能力: いずれのモデルも高度な**「思考」能力（Chain-of-Thoughtによる逐次推論）を持つ設計です。Google Gemini 2.5は「Thinking Model（思考型モデル）」と位置付けられ、質問に直接答えを出す前に内部で段階的な推論を行うことで、論理的で一貫性のある回答を生成します​
tenten.co
。OpenAI o3も同様に質問に答える前に深く考えるよう訓練されたモデルで、数学・科学・コードなど複雑分野で従来を上回る正確さを示し、難問に対して20%も重大ミスを減らしたと評価されています​
openai.com
。Anthropic Claude 3.7も“拡張思考モード”**が導入されており、より深い推論が必要な問いには内部で熟考してから回答することで、ビジネス分析や複雑な推論問題で安定した結果を出すことができます​
technews.tw
​
technews.tw
。
ベンチマークでの性能: 各モデルは様々な評価基準で最先端のスコアを記録しています。Gemini 2.5 Proは登場時にLM Arenaという人間評価ベンチマークで首位に立ち​
tenten.co
、科学QAテスト（GPQA Diamond）で84%、数学試験（AIME）で86.7%という高スコアを達成し、競合のGPT-4.5やClaude 3.7を上回ったと報じられました​
ithome.com.tw
。特に長文文脈下での推論や視覚的な推理でも優位とされています​
ithome.com.tw
。OpenAI o3もCodeforces（競技プログラミング）やSWE-benchといったコード問題で新たなSOTA（最高性能）を達成し​
openai.com
、総合的な知識・推論テストでも非常に高い正答率を示します。一方、Claude 3.7 Sonnetもコード生成能力の大幅向上が特徴で、1回のプロンプトで大量のコードを生成できる点が評価されています​
technews.tw
。実際、エージェントプログラミングのベンチマーク（SWE-Bench Verified）ではClaude 3.7が63.8%のスコアでGeminiを僅かに上回りトップだったとの報告もあり​
ithome.com.tw
、特に既存コードのリファクタリングやデバッグの安定性で定評があります​
technews.tw
。
処理速度: 推論処理の速さはモデルの複雑さと内部での「考える」ステップ数に依存します。ChatGPT o3は複雑な問題でも概ね1分以内に詳細な回答を出すよう最適化されており、ツール（後述）を駆使するタスクでも素早く回答をまとめます​
openai.com
。Gemini 2.5 ProはGoogle独自のTPUで高度に最適化されており、反応速度も非常に高速だと初期利用者は評価しています​
tenten.co
​
tenten.co
。Googleはデータ・アルゴリズム・ハードウェアを自社で垂直統合しているため、推論速度と効率で優位性があり、類似性能の他モデルより数十倍低コストで動作させられた実績もあるとされています​
tenten.co
​
tenten.co
。Claude 3.7は標準モードでの応答は速く、対話もスムーズですが、深層思考モードに切り替えるとより多くの推論ステップを踏む分応答に時間がかかる場合があります​
technews.tw
（それでも複雑な問題には高品質な回答を返せるよう設計されています）。総じて、いずれのモデルも先代（GPT-4やClaude 2など）と比べ高速化と高度化の両立が図られており、実用上ストレスのない応答速度で極めて高度な推論を行います。
▼性能比較の概要（コンテキスト長・推論能力など）

モデル	コンテキスト長 (入力トークン)	出力トークン上限	推論・コーディング性能の目安
Gemini 2.5 Pro (Google)	1,000,000トークン （近日中に2,000,000に拡大予定）​
ithome.com.tw
​
blog.google
約64,000トークン​
medium.com
LM Arena人間評価で首位。科学QA84%・数学86.7%と競合を凌駕​
ithome.com.tw
。思考型アーキテクチャで論理的推論◎​
tenten.co
。
ChatGPT o3 (OpenAI)	200,000トークン程度​
medium.com
約100,000トークン​
medium.com
コードフォース等でSOTA​
openai.com
。難問で重大ミス20%減​
openai.com
。マルチステップ推論◎（ツール駆使で1分内回答）​
openai.com
。
Claude 3.7 Sonnet (Anthropic)	100,000トークン前後 (長文特化)	※入力に応じ数万～ (実質制限緩やか)	コード生成大幅改善、長文安定出力◎。エージェント作成で最高スコア例あり​
ithome.com.tw
。深度思考モードで複雑推論に強み​
technews.tw
。
2. 対応言語および多言語性能
対応言語数や多言語での性能も重要なポイントです。結論から言えば、3モデルとも主要言語を幅広くサポートしており、英語以外でも高い能力を発揮しますが、そのアプローチや得意分野に若干の違いがあります。
Google Gemini 2.5 Pro: Googleの強みである多言語データを活かし、Geminiは40言語以上に対応するとされています​
gemini.google.com
。実際、GeminiのWebアプリでは40以上の言語でパーソナライズ機能を提供開始しており​
gemini.google.com
、世界各国のユーザーが母語で対話できることを目標にしています。多言語翻訳機能にも優れ、60言語のリアルタイム翻訳を実現するデモも報じられています（Google翻訳の技術を統合し遅延なく正確な対話翻訳が可能）という情報もあります。総じて、Geminiは英語以外の言語でも高い一貫性で回答を生成できるよう設計されており、日本語を含む主要言語で自然な応答が期待できます。
OpenAI ChatGPT o3 (GPT-4 Turbo): GPT-4系列はもともと多言語性能の高さで知られています。GPT-4は26言語で翻訳者級の評価を受けるなど、その多言語理解・生成能力は非常に高い水準にあります。ChatGPT o3はその改良モデルとして、引き続き主要言語（英語・中国語・日本語・ヨーロッパ言語など）で極めて流暢かつ文脈に沿った回答を生成できます。OpenAIのモデルはトレーニングデータとして大規模な多言語コーパスを使用しており、例えば低資源の言語でも一定のパフォーマンスを維持することが報告されています​
docs.anthropic.com
。ユーザーインターフェース上もChatGPTは日本語を含め多数の言語で指示を理解・回答でき、追加の翻訳無しで利用可能です。
Anthropic Claude 3.7 Sonnet: AnthropicのClaudeもまた多言語で強力な能力を示すようチューニングされています。公式開発者ドキュメントによれば、Claudeは英語以外でも相対性能が大きく落ちない安定した多言語能力を持ち、リソースの少ない言語でも一貫した結果を出せるよう設計されています​
docs.anthropic.com
。実際、クロスリンガルなゼロショットタスク（例：ある言語で質問し別の言語で答える等）でも優れた成績を収めているとのことです​
docs.anthropic.com
。Claude 3.7もその流れを継ぎ、日本語やフランス語など幅広い言語で高品質な応答を返します。特に長文要約や文章生成では、英語で培った論理構成力を多言語でも発揮するため、大規模な多言語プロジェクトでも信頼できる選択肢となっています​
docs.anthropic.com
。
日本語での利用: 上記の通り、3モデルはいずれも日本語入力・出力に対応しています。一般に、これら最新LLMは日本語の文脈理解や表現も極めて流暢で、敬語や口語の使い分けもある程度可能です。ユーザーの評価では、GPT-4系は高い日本語運用能力で知られますが、GeminiやClaudeも遜色ないレベルにあると考えられます。それぞれのモデルが学習したデータや最適化の方針により細かなニュアンスの違いはありますが、日常的な質問応答から専門分野の解説まで日本語で十分実用的な回答を得ることができるでしょう。
3. セキュリティとプライバシーへの配慮（データ取扱いポリシー等）
ユーザーデータの扱いや安全性への対策についても、各社でポリシーに違いがあります。以下にプライバシー保護の姿勢と**安全策（不適切内容の防止等）**をモデルごとにまとめます。
Google Gemini 2.5 Pro（Googleのポリシー）: GoogleはGeminiなど生成AIにおけるユーザーデータの取り扱いについて比較的明確に説明しています。Geminiアプリでのユーザーとの会話内容や使用状況データはデフォルトで収集され、Google製品やサービスの提供・改善に利用すると述べられています​
medium.com
。具体的には、ユーザーのGeminiアプリ上での会話履歴はユーザーのGoogleアカウントに最大18ヶ月保存され（設定で3ヶ月や36ヶ月に変更可）​
medium.com
、品質向上のために人間のレビュワーが内容を精査・アノテーションする場合があるとのことです​
medium.com
。もっとも、プライバシー保護の措置も講じられており、会話が直接モデル改善に使われるのを停止する設定（「Geminiアプリのアクティビティ」をオフ）も提供されています​
medium.com
​
medium.com
。この設定をオフにすると今後の会話がモデル改良用途に使われなくなりますが、それでもサービス提供目的で最大72時間は会話データを保持する旨も明記されています​
medium.com
。さらに、機密情報は入力しないよう利用者に勧告する注意書きもあります​
medium.com
。要するに、Googleはユーザーデータをサービス改善に活用する一方、オプトアウト手段や一定期間後のデータ自動削除などプライバシー配慮策も用意している形です。​
medium.com
​
medium.com
 セキュリティ面では、GoogleのAI原則に基づきGeminiにも不適切内容フィルタや安全ガードレールが組み込まれています。公序良俗に反する出力や個人情報の漏洩を防ぐためのチェックを行い、医療・法務などセンシティブな質問には注意喚起や簡易な回答に留める設計になっています（Bardの頃から「これはAIの回答であり正確性に限界が…」といった注意付き回答をすることがありました）。企業ユーザー向けには、Google Cloud Vertex AI上でGeminiを使用する際、ユーザーデータは他のお客様モデル学習に使われない契約を結べるなど、業務機密を守る措置も整えています（実際、有料の公開プレビュー版では入力データをGoogle製品改善に用いないと明記されています​
ithome.com.tw
）。総じてGoogleは消費者向けには利便性向上のためデータ活用積極派ですが、ビジネス利用では顧客データの非利用を保証する姿勢です。
OpenAI ChatGPT o3（OpenAIのポリシー）: OpenAIはChatGPTのプライバシーについて近年ポリシーを改訂し、API利用時のデータはデフォルトで学習利用しない方針を取っています​
medium.com
​
medium.com
。すなわち、開発者がAPI経由でモデル（GPT-4等）を呼び出す場合、その入力や出力内容はモデル再学習には使われない​
medium.com
（必要に応じて明示的にオプトイン可能）。ただし、ChatGPTのウェブUIやアプリでの対話についてはデフォルトではモデル改善に利用されうるため、OpenAIはチャット履歴をオフにする機能を提供してユーザーがデータ提供を拒否できるようにしています。またChatGPTのEnterpriseプランでは、ユーザーデータを一切学習に使用しないことを保証し、SOC2などのセキュリティ認証も取得して企業利用に耐える体制を整えています。 OpenAIの使用規約では、一定期間（30日程度）対話ログを保持して不正利用検知や安全性監査に使う場合があるとされています。実際、Anthropicの調査によればOpenAIはプライバシーポリシーでデータ収集や利用目的を比較的詳細に説明していますが、ユーザーが自分のデータにアクセスしたり削除を依頼したりする権利の記述がやや不明瞭とも指摘されています​
medium.com
​
medium.com
。 セキュリティ・安全性の面では、OpenAIは厳格な利用規約とコンテンツフィルタを設けており、ChatGPTも違法行為の助長やヘイトスピーチなどは禁止されています。ChatGPT o3では従来以上に安全面を強化しており、不適切な要求を受けた際にはより適切に断ったり安全な代替案を示したりする傾向があります。OpenAIは**「段階的公開」の姿勢を取り、まず限定的に新モデルを提供してフィードバックを集め安全性を高めています。結果、ChatGPT o3では高度な推論を行いつつも有害な誤情報や差別的な発言を減らす工夫がなされています。例えば、OpenAIの新モデル群（oシリーズ）はツール使用も含めユーザーに有益で慎重な回答を返すよう訓練されており、その一環で視覚入力時もプライバシーに配慮**し、画像内の個人を特定しない制約などを守るようになっています。
Anthropic Claude 3.7 Sonnet（Anthropicのポリシー）: Anthropicはプライバシーに関して明確な立場を示しており、**「原則としてユーザーの入力・出力データをモデル訓練に使用しない」**と宣言しています​
medium.com
​
medium.com
。ただし例外として、Trust & Safetyチームによるレビューが必要な場合（不適切な会話としてフラグが立った場合）や​
medium.com
、ユーザー自身がフィードバック送信などで明示的に提供した場合、またユーザーがモデル改良への利用にオプトインした場合に限り、該当の会話データをAIの改善に使う可能性があるとしています​
medium.com
​
medium.com
。このポリシーはClaudeの無料版・有料版を問わず基本的に適用され、特に法人向け「Claude for Work」ではデータが訓練目的に使われないことが保証されます​
srx.id
。Anthropicはモデルのトレーニングにウェブ上の公開情報やライセンス提供データを使いつつも、パスワード保護されたページにはアクセスしないなど個人情報への配慮も謳っています​
medium.com
。ユーザーは自分のデータコピーを請求したり処理停止を求める権利も有することが記載されており、プライバシーに関する開示の明確さではAnthropicが最も高評価という意見もあります​
medium.com
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medium.com
。 Claude 3.7は**「Constitutional AI（憲法AI）」というAnthropic独自の安全原則に基づいており、あらかじめ定めた倫理ガイドライン（憲法）に照らして自己検閲・自己改善を行う仕組みが組み込まれています。これにより、ユーザーに有害となりうる指示には丁寧に拒否や警告を返しつつ、可能な範囲で有用な情報提供に努めます。他のモデルに比べると、Claudeは長い回答内でも一貫して穏当なトーンと安全性を維持する傾向があります。また、拡張思考モードではより慎重にステップを踏むため、間違った判断や偏った内容を出すリスクを下げています​
technews.tw
。Anthropicはセキュリティ強化のためRed Team（攻撃的テスト）による検証も重ねており、Claude 3.7では前世代より不適切応答の頻度がさらに減少**したと伝えられています。
4. 価格と利用プラン（無料/有料、トークン単価など）
各モデルの利用料金体系にも大きな違いがあります。以下にAPI利用時のトークン課金とサブスクリプションプランなど代表的な価格・プラン情報を比較します。
Google Gemini 2.5 Pro: 現在、Gemini 2.5 Proは一部の開発者や企業向けに公開プレビューされており、Google AI Studio経由のAPI利用モデルとなっています​
ithome.com.tw
。無料枠として、2025年3月時点ではGemini 2.5 Pro Experimental版が開発者・企業ユーザーに限定的な使用量で無償提供されました​
ithome.com.tw
。その後2025年4月にPublic Preview（公開プレビュー）となり、有料のGemini APIプランでより高い使用量上限が利用可能になっています​
ithome.com.tw
。 APIのトークン課金は非常に競争力のある設定です。具体的には、1ヶ月あたりの利用量が20万トークン以下の場合、入力が100万トークンあたり$1.25、出力が同$10に設定されています​
ithome.com.tw
。20万トークンを超える部分についても、入力$2.5/百万トークン、出力$15/百万トークンと他社に比べ極めて安価です​
ithome.com.tw
。この料金はOpenAIの類似モデルと比べて桁違いに安く、例えばOpenAIのGPT-4.5は100万トークンあたり入力$75・出力$150と公表されており、Gemini 2.5 Proは対抗モデルの数十分の一の価格を実現しています​
ithome.com.tw
​
ithome.com.tw
。なお、Experimental版（無償版）でユーザー提供したデータはモデル改良に使われる可能性がありましたが、有料の公開プレビュー版では利用者の入力データをGoogleの製品改善目的に用いないとされています​
ithome.com.tw
。将来的にはGoogle CloudのVertex AI上でも提供予定で、その際はクラウドリソース利用料込みの課金体系になる見込みです。 一般ユーザー向けには、2023年時点で提供されていた無料AIチャットサービス「Bard」がありましたが、Gemini登場後にBardのモデルが置き換えられたかについて公式発表は限定的です。ただ、GoogleはGemini Advancedというプランを発表しており、Gemini搭載の高機能AIをデスクトップやモバイルのアプリ（Geminiアプリ）から利用可能にしています​
blog.google
。こちらはおそらく有料サービスになると見られますが、詳細な価格（例えば月額課金制かどうか）は執筆時点では明確ではありません。
OpenAI ChatGPT o3 (GPT-4 Turbo): OpenAIはコンシューマ向けとAPI向けで別の価格体系を持っています。コンシューマ向けにはChatGPTの無料プランと**ChatGPT Plus（有料）**があります。無料版では主に高速モデル（GPT-3.5 Turboや一部GPT-4 mini版など）を利用でき、**Plus（月額$20）**に加入するとGPT-4系列の高度なモデル（現行ではおそらくChatGPT o3に相当）にアクセスできる形です。ChatGPT Plusでは優先的なアクセスやプラグイン機能、Web閲覧機能などが利用可能で、追加料金なしで一定量の利用ができます（ただし極端に長い対話などには内部で制限があります）。 API利用の場合、モデルごとに従量課金となります。OpenAIは複数のモデルを提供しており、それぞれ1,000トークンあたりの料金が定められています。参考までに主要モデルのAPI料金を挙げると、GPT-3.5 Turboは入力$0.0015・出力$0.0020/1kトークン程度、旧GPT-4(8k)は入力$0.03・出力$0.06/1kトークン（2023年時点。その後若干値下げ）でした。2025年現在、最新のChatGPT o3（OpenAI oシリーズの高性能モデル）は、GoogleのGeminiに対抗して約$2.5/百万トークン（入力）・$10/百万トークン（出力）程度の低価格が設定されているとの報道があります​
ithome.com.tw
。これは1,000トークンあたりに換算すると入力$0.0025・出力$0.01と、従来のGPT-4より大幅に安く非常に魅力的です（OpenAIの新しい推論特化モデルGPT-4oとも呼ばれます）。一方で、GPT-4.5のような大規模モデルは入力$0.075・出力$0.15/1kトークン（=75/150ドル/百万）と極めて高価に設定されています​
ithome.com.tw
。OpenAIは高性能モデルを高価格にしつつ、新シリーズ（oシリーズ）のリーズナブルなモデルを並行展開しており、用途に応じて使い分けられる構成です。 企業向けにはChatGPT EnterpriseやAzure OpenAI Serviceを通じて提供され、これらでは無制限利用や独自調整が可能になる代わりに月額数百ドル～数千ドル規模の料金となります（ユーザー数やトラフィックによる）。要件に応じて専用インスタンスを用意するプランもあり、この場合はケース毎の見積もりです。
Anthropic Claude 3.7 Sonnet: AnthropicはClaude.aiというウェブUIで一般ユーザー向けにサービスを提供しており、無料版と有料版があります。無料版は1日に数十メッセージ程度の制限付きで利用でき、一定時間ごとにリセットされます。**Claude Pro（月額$20）**に加入すると、より長いやり取り（1日のメッセージ上限が5倍程度に緩和）や優先アクセスが可能になります​
cursor-ide.com
​
cursor-ide.com
。学生ユーザーには.eduメールアドレス登録で月額$1の学割プランも提供されています​
cursor-ide.com
。 API利用の場合、Anthropicはシンプルな従量課金モデルです。Claude 3.7 SonnetのAPI価格は入力が$3/百万トークン、出力が$15/百万トークンに据え置かれており、前世代Claude 3.5と同じ価格設定です​
anthropic.com
​
technews.tw
（1,000トークンあたりに換算すると入力$0.003・出力$0.015）。これはOpenAIの旧GPT-4(=o1モデル: 入力$15/百万, 出力$60/百万)と比較して約1/5の低価格であり​
technews.tw
、非常にコストパフォーマンスに優れています。さらに、Claude 3.7 Sonnet MAXというエンタープライズ向け高性能オプションもあり、こちらはプロンプト1回ごとに追加$0.05、ツール呼び出しごとに$0.05の料金が課されます​
cursor-ide.com
。Sonnet MAXは企業向けの拡張思考モード専用プランで、極めて高い性能や追加機能（後述するツール使用など）を必要とするケースに提供されています。 AnthropicはAmazonやGoogleとも提携しており、AWS Bedrock経由でClaude 3.7を利用することもできます​
anthropic.com
。この場合も基本の料金は同等ですが、AWSの利用料が加算されます。企業顧客向けにはボリュームディスカウントや専用サポートを含むEnterprise契約も用意され、大規模利用では月額数千～数万ドル規模の包括契約になるケースもあります​
cursor-ide.com
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cursor-ide.com
。
▼主な価格プラン比較（APIトークン課金とサブスク）

モデル	API利用料金 (入力/出力)【参考】	サブスクリプション / プラン
Gemini 2.5 Pro (Google)	～20万トークン/月: $1.25 / $10 （100万トークンあたり）​
ithome.com.tw

超過部分: $2.5 / $15 （100万トークンあたり）​
ithome.com.tw
開発者向けに一部無料トライアル有​
ithome.com.tw
。現在はAI Studio経由のAPI利用（従量課金）。将来は一般向けGemini Advancedプラン提供予定​
blog.google
。
ChatGPT o3 (OpenAI)	o3モデル: $2.5 / $10 （100万トークンあたりの目安）​
ithome.com.tw

GPT-4.5: $75 / $150 （100万トークンあたり）​
ithome.com.tw

※旧GPT-4(8k)は$30/$60程度/百万	ChatGPT無料版: 月制限内でGPT-3.5等利用可。
ChatGPT Plus: $20/月でo3等高性能モデル利用、プラグイン・閲覧権能含む。
Enterprise: 無制限利用・専用環境（価格は契約ベース）。
Claude 3.7 Sonnet (Anthropic)	通常API: $3 / $15 （100万トークンあたり）​
technews.tw

Sonnet MAX: 追加$0.05/プロンプト＋$0.05/ツール使用​
cursor-ide.com
Claude.ai無料版: 一定回数まで無償利用可。
Claude Pro: $20/月で上限増・優先利用​
cursor-ide.com
。
企業向け契約: API大口利用割引、専用サポート等。
5. プラットフォーム対応（ブラウザ・アプリ・APIなど）
3モデルはそれぞれ提供形態が異なりますが、ウェブブラウザでの利用やAPIによる統合など様々なプラットフォームで利用可能です。
Google Gemini 2.5 Pro: 現在、Gemini 2.5 Proは主にクラウド経由の提供となっています。開発者はGoogle AI Studio上で提供されているGemini APIを通じてモデルを呼び出せます​
ithome.com.tw
。近くGoogle Cloud Vertex AIにも統合予定で、これによりGCP上でのシームレスなAI統合が可能になります​
ithome.com.tw
​
ithome.com.tw
。エンドユーザー向けには、**Geminiアプリ（gemini.google.com）が公開されており、Gemini Advancedプラン加入者はPCやモバイルからこのアプリでモデルを対話的に利用できます​
blog.google
​
blog.google
。また、Googleの他サービスとの連携も進んでおり、例えばGoogle DocsやGmailの「Duet AI」機能でGemini技術が活用される計画があります（現在一部言語で試験提供中）​
gemini.google
。さらにGoogleはAndroid向け軽量版モデル「Gemini Nano」**も開発しており、モバイル端末上でのオンデバイス実行も視野に入っています​
ai.google.dev
。ブラウザ対応については、Geminiアプリがウェブブラウザから利用可能であり（Bardと同様にURLアクセスで使える形）、Chrome拡張なども登場する可能性があります。
OpenAI ChatGPT o3: ChatGPTはWebブラウザとモバイルアプリの両方で利用できます。公式にはchat.openai.com（もしくはchatgpt.com）からアクセス可能で、日本語UIにも対応しています。モバイルではiOS/Android向け公式アプリが提供されており、音声入力や音声読み上げにも対応しています（スマホアプリではユーザーが話しかけるとChatGPTが音声で回答する機能あり）。また、OpenAIはChatGPT用のプラグイン機能を実装しており、ウェブ閲覧やサードパーティサービスとの連携が可能です（2023年には一旦プラグインとして提供され、現在はo3モデルに標準搭載のツールとして統合）。ChatGPT o3ではブラウザからネット検索したり、コード実行環境を内部で起動したりとマルチモーダル・マルチツールな動作が可能で、これらはChatGPTのUI上でボタン一つで利用できます​
openai.com
。開発者向けにはOpenAI APIでモデルを呼び出せ、PythonやJavaScriptなど様々な言語からRESTまたはSDK経由で統合可能です。ChatGPTと同等のモデルはAzure OpenAIサービスや他のプラットフォーム（例：SlackボットやDiscordボットへの組み込み）でも利用されています。例えば、Microsoft TeamsのCopilotやBing ChatにはOpenAIのGPT-4系モデルが裏で動作しており、実質的にChatGPTの能力が他社アプリからも利用されるケースが増えています。
Anthropic Claude 3.7 Sonnet: Claudeはウェブブラウザから利用できる公式インターフェース（claude.ai）が提供されています。ユーザー登録すれば誰でもアクセスでき、ChatGPT類似のチャット画面で対話可能です。無料枠の範囲内で試用し、必要に応じてProに加入するといった利用形態になります。現状、Anthropicは独自のモバイルアプリは提供していませんが、代わりにSlack向けのClaudeボット統合などが早期から行われていました。SlackのワークスペースにClaudeを招待してチャットで質問する、といった使い方もできます（こちらはAnthropicとSlack提携の公式プラグインでした）。また、Quora社の提供するAIチャットアプリPoeではClaudeが選択可能なモデルとして実装されており、スマホアプリ経由でClaudeに質問することも可能です。開発者向けにはAnthropic APIが提供されており、APIキーを取得してHTTPリクエストでClaudeモデルを呼び出すことができます。Amazon BedrockにもClaude 3.7 Sonnetが実装されており、AWS上の各種サービス（Lambda関数やSageMaker等）から統合することも容易です​
anthropic.com
。Anthropicはセキュリティ企業やスタートアップとも連携しており、文章要約ツールやソフト開発支援ツールへのClaude組み込み事例も増えています。総じて、ClaudeはWeb経由の対話利用からAPI統合まで幅広くカバーしますが、モバイル公式アプリなどエンドユーザー向けはやや限定的と言えます。
6. 特化機能（コード生成・画像処理・長文理解・プラグイン/拡張機能など）
最後に、各モデルが持つユニークな機能や得意分野を比較します。どのモデルも汎用的な対話以外に様々な特化機能を備えていますが、開発企業の戦略により強みが異なります。
コード生成と実行支援: 3モデルはいずれも高度なコーディング能力を有します。特にChatGPT o3とGemini 2.5 Proは主要なコードベンチマークでトップクラスの成績を収めており、複雑なアルゴリズムの実装やデバッグもこなします​
openai.com
​
ithome.com.tw
。Gemini 2.5 Proはリリースデモで**「1行の指示からビデオゲームを生成する」実演を行い、Pygameを用いた高度なスネークゲームを自動生成してみせました​
tenten.co
。特殊な視覚効果やAI敵まで備えたコードを一度で出力するその様子は、Geminiがコード分野で突出した能力を持つことを示しています​
tenten.co
。Claude 3.7も前述の通りコード能力が飛躍的に向上しており、既存コードのリファクタリングや最適化が得意です​
technews.tw
。一度に非常に長いコードを出力できるため、大規模プロジェクトの雛形生成からリファクタまで一貫してサポートできます。ChatGPT o3はOpenAIが提供する「Advanced Data Analysis (旧称: Code Interpreter)」機能を通じて、コードの生成だけでなく実行・検証まで可能です。Python環境を内部に持ち、ユーザーがアップロードしたデータに対してコードを実行して分析結果を返すといった一歩進んだ対話型プログラミング支援を実現しています。このように、コード生成に関してはChatGPT o3は実行環境統合、Geminiは大規模コード一括生成、Claudeは長コード安定出力**といった強みの違いがあります。
マルチモーダル（画像・音声処理）: ChatGPT o3とGemini 2.5 Proはテキスト以外のデータも扱える点で共通しています。ChatGPT o3（GPT-4 Turbo）は画像入力に対応しており、ユーザーが画像をアップロードするとそれを解析して内容を説明したり質問に答えたりできます​
openai.com
。例えば写真の内容を分析したりグラフ画像の読み取りも可能です。また、o3モデルは内部に画像生成モデル（DALL·E3）を統合しており、「○○のイラストを描いて」と指示すれば画像を生成して返すこともできます​
openai.com
。一方、Gemini 2.5 Proはネイティブにマルチモーダル対応していることが公表されており​
blog.google
、テキストだけでなく音声、画像、動画といった様々な情報源を統合して理解できます​
blog.google
。具体的には、長大な文脈中に画像や音声の記述データが含まれていても一貫して処理でき、必要に応じてそれらを分析した上で回答を生成します。Gemini自体に画像生成機能はありませんが、Googleは画像生成AIのImagenを持っており、将来的にGeminiとの連携も期待されています。Claude 3.7 Sonnetは現時点で公開されている情報では画像入力や音声入力に対応したとは明言されていません。ただしAnthropicは研究段階で視覚情報や音声情報の取り込みも検討しており、Claude 3.7でもAPI経由でテキストにエンコードされた画像説明を解析するような間接的対応は可能です。総じて、視覚・聴覚を含む総合的な知能という点ではGeminiとChatGPTが一歩先を行っており、Claudeはテキスト専門に磨きをかけている状況です。
長文理解と要約: コンテキストウィンドウの比較でも触れた通り、Gemini 2.5 Proは桁外れの長文入力を扱えるため、何十ページものレポートや本の章をまとめて与えても精度良く要約や分析を行えます​
blog.google
。研究論文や大量のログ解析など、膨大なテキストデータの一括処理ではGeminiが有利でしょう。Claude 3.7も10万トークン規模まで対応できるため、本一冊分のテキスト要約や長い技術文書の要点抽出などを得意とします。Claudeは長い入力に対しても文脈を保持して破綻の少ない回答を返す安定性が評価されています​
technews.tw
。ChatGPT o3も20万トークンまでと十分長いですが、他二者よりはコンテキスト上限が低いため、極端な長文では分割入力が必要になる場合があります。しかしChatGPTはWebブラウジング機能によって長文のソース（URL）をAI自身に読みに行かせることができるため、実質的には長大な文章にも対応可能です。例えばウェブ上の記事を何本も読んで比較検討させるといったエージェント的な長文読解もChatGPTは得意とします。要約タスクでは、3モデルとも高品質ですが、きめ細かな要約方針の指示（箇条書きで出力、特定観点にフォーカス、文字数制限など）に対する柔軟さはChatGPTとClaudeが評判が良いです。Geminiも同様の指示は可能ですが、公開直後は出力形式の細かな最適化はまだ洗練途上との声もあります。ただ、Geminiはマルチラウンドで照応関係を処理する能力（複数ターンにまたがる指示の理解）が強化されており​
blog.google
、長い対話や推敲を重ねる中でユーザーの真意を汲み取っていく応答が可能です。
プラグイン・ツール拡張: ChatGPT o3は先述の通り各種ツールをシームレスに利用できます。例えば、計算が必要なときは内蔵のPython環境で計算し、最新の情報が必要なときはウェブ検索を行い、地図情報が欲しければマップAPIを呼ぶ…といった具合に、AI自ら外部ツールを取捨選択して回答を強化します​
openai.com
​
openai.com
。この機能によりChatGPT o3はエージェント的な振る舞いが可能となり、複合的なタスク（例えば「ウェブで調べたデータをスプレッドシートにまとめ分析して」など）も一人でこなせます。Anthropic Claude 3.7もAPIレベルでは関数呼び出し（Function Calling）の仕組みをサポートし始めています​
docs.anthropic.com
。ユーザーが利用可能な関数を事前定義すると、Claudeが適切な場面でそれを呼び出し、結果を扱った上で回答するという流れです。これにより、開発者は独自ツール（計算機やデータベース検索など）をClaudeに使わせることができ、ChatGPT類似の拡張性が得られます。Claude 3.7 Sonnet MAXではこのツール使用に追加課金が必要ですが、その分高度なプラグイン利用が安定して行えるよう最適化されています​
cursor-ide.com
。Google Geminiに関しては、明示的なプラグイン機構は公開情報には出てきません。ただし、Googleのことですから、将来的にGeminiがGoogle検索やMaps、カレンダー等の社内サービスと統合される可能性は高いです。すでにGoogle Assistantや各種Googleサービスに生成AIを組み込む動きがあり、Geminiがそれらの基盤になればユーザーはチャットで「スケジュール調整して」「この場所までの経路は？」と尋ねて即結果を得るといったことも可能になるでしょう。現段階でも、GeminiはChrome拡張やAPI連携を通じて開発者が外部ツールと組み合わせて使うことができます。例えばユーザーの入力を受け取ったGeminiが、自身で外部のナレッジベースに問い合わせて回答精度を上げるといったエージェントフレームワークを構築することも技術的には可能です（ただしそれは開発者側の実装に委ねられ、OpenAIのように公式にツール統合しているわけではありません）。
クリエイティビティとその他の特徴: クリエイティブな文章生成（ストーリー作成や詩作、広告文案など）は、3モデルとも得意分野ですが若干の色があります。ChatGPT o3は汎用性が非常に高く、ユーモアのある回答や物語の脚本、ビジネス向け提案書など多様なスタイルに柔軟に対応します​
openai.com
​
openai.com
。Claude 3.7は安定性と実務志向が特徴で、長編小説のような大構成の文章生成やビジネスレポートの下書きなど、長尺・論理構成が求められる創作で評価が高いです​
technews.tw
。一方、X（旧Twitter）の新興モデルGrok-3との比較では、「Grok-3は創造的な物語やゲームデザインでClaudeを上回る魅力的な内容を出力する」という声もあります​
technews.tw
。しかしClaude 3.7 Sonnetは**「実務志向」と評され、派手さよりも安定した品質や一貫性が求められる用途で支持されています​
technews.tw
。Google GeminiはGoogleの各種マルチメディア技術との連携も視野に入れており、例えば動画生成AIのVeoや音声AIのAudioLMと組み合わせて、テキストから動画シナリオを作成するなど複合クリエイティブも研究されています​
blog.google
。Gemini 2.5単体でも、Webデザインの自動生成（「reddit風のサイトを1ファイルで作って」で雛形HTML+CSS+JSを生成​
tenten.co
）や、簡易フライトシミュレータのコード生成​
tenten.co
など応用的な創作**に秀でています。総じて、どのモデルも高度なクリエイティブAIですが、ChatGPTはオールマイティ、Claudeは安定長文、Geminiは多模態な創作に強みがあると言えるでしょう。
**以上、**Google Gemini 2.5 Pro、OpenAI ChatGPT o3 (GPT-4 Turbo)、Anthropic Claude 3.7 Sonnetの特徴を比較しました。性能ではGeminiの超長コンテキストと推論力、ChatGPT o3の総合力、Claude 3.7の安定した長文処理が光り、多言語対応はいずれも優秀です。プライバシー方針ではAnthropicの明確なデータ不使用宣言、OpenAIのAPI非学習ポリシー、Googleのデータ活用と選択的オプトアウトという違いが見られます。価格はGemini（API）の破格の安さが際立ち、OpenAIは無料・有料プラン併用、Anthropicも競争力ある価格設定です。プラットフォームはChatGPTの幅広い提供形態、GeminiのGoogleエコシステム統合、ClaudeのAPI提供と提携による利用が展開されています。特化機能では3者ともコード・長文・ツール利用など強力ですが、微妙な得意領域の差異があります。 ユーザーのニーズに応じて、例えば**「超長文の分析ならGemini」「最新情報やツール活用ならChatGPT o3」「長文の安定要約や実務利用ならClaude」**といった使い分けが考えられるでしょう。それぞれ最先端のLLMであり、公式情報や信頼できる比較記事の通り甲乙つけがたい性能を備えています。本比較が選択の一助になれば幸いです。

Claude 3.7 Sonnet (推論モード)

出力結果

Gemini 2.5 Pro、ChatGPT o3、Claude 3.7 Sonnet の特徴比較
Gemini 2.5 Pro
Gemini 2.5 Pro は、Google が提供する最も高性能な推論モデルで、ツールの使用、マルチモーダル入力処理、長文脈性能において向上しています。 DataCamp Google によれば、これはその「最も知的な AI モデル」であり、応答する前に「思考する」能力を持つ思考モデルです。 Google
主な特徴:

100 万トークンのコンテキストウィンドウを持ち、将来的には 200 万トークンまで拡張予定 DataCampGoogle DeepMind
コード生成、変換、編集に優れており、ウェブアプリケーションやエージェントコードアプリケーションの作成に特に強い GoogleSimonwillison
ネイティブマルチモーダリティと長いコンテキストウィンドウを組み合わせ、テキスト、画像、ビデオなど多様な入力を処理できる Google DeepMind
コードベース全体を理解し、複雑なコーディングプロジェクトを解決する能力に優れている VentureBeat

ベンチマーク面では、LMArena のリーダーボードでトップに位置し、数学や科学のベンチマークでも高いスコアを達成しています。 Google モデルは与えられたプロンプトの複雑さに基づいて自動的に「思考」の量を決定し、ユーザーは 0 から 24,576 トークンまでの思考予算を設定できます。 Googleblog
ChatGPT o3 (GPT-4o)
o3 と GPT-4o は異なるモデルで、o3 は 2024 年 12 月にリリースされた高度な推論モデルであり、コーディング、数学、科学などの複雑なタスクに優れています。 Yourgpt 一方、GPT-4o は 2023 年 4 月にリリースされた OpenAI の最初のマルチモーダルモデルで、テキスト、画像、音声を生成・分析できます。 Digital Trends
o3 の主な特徴:

複雑な推論を必要とするタスクに特化した設計で、コーディング、数学、科学的推論に優れている YourgptDocsBot AI
3 つの推論レベル（低、中、高）があり、深い推論と応答速度のバランスを取ることが可能 DocsBot AI
関数呼び出し、構造化出力、開発者メッセージなどの機能をサポート DocsBot AI
「シミュレーション推論」と呼ばれるプロセスを使用し、応答する前に内部思考プロセスを一時停止して反映することができる WhatIs

GPT-4o の主な特徴:

128K トークンのコンテキストウィンドウを持ち、リクエストごとに最大 16.4K トークンを生成可能 DocsBot AI
テキスト、音声、画像、ビデオのモダリティをリアルタイムで処理・生成できる OpenAI の最初のネイティブマルチモーダルモデル Jonathanmast
50 以上の言語をサポートし、グローバルなコミュニケーションを促進 Jonathanmast
優れた画像生成能力を持ち、画像内のテキストを正確にレンダリングできる Jonathanmast

Claude 3.7 Sonnet
Claude 3.7 Sonnet は、Anthropic のこれまでで最も知的なモデルで、市場初のハイブリッド推論モデルとして位置づけられています。 Anthropic 命令遵守、一般的な推論、マルチモーダル機能、エージェントコーディングに優れており、拡張思考モードは数学や科学においてさらに性能を向上させます。 AnthropicAnthropic
主な特徴:

通常の LLM と推論モデルを 1 つに統合し、ユーザーがモデルに標準的に応答させるか、長く考えさせてから回答させるかを選択できる Anthropic
コードベースの理解において特に優れており、エージェント QA で 10%以上の性能向上を達成 DataCamp
SWE-bench Verified で 62.3%の精度スコアを達成し、Claude 3.5 Sonnet の 49.0%から大幅に向上 DataCampAmazon Web Services
前身と比較して 15 倍以上の出力容量を持ち、最大 128K トークンの出力をサポート Amazon Web Services
「Claude Code」と呼ばれるエージェントコーディングツールを導入し、コードの検索、読み取り、ファイルの編集、テストの作成・実行、GitHub へのコードのコミット・プッシュ、コマンドラインツールの使用が可能 Anthropic

価格面では、Claude 3.7 Sonnet は標準モードと拡張思考モードの両方で、前身と同じ価格を維持しています：入力トークン 100 万あたり 3 ドル、出力トークン 100 万あたり 15 ドル（思考トークンを含む）。 Anthropic
モデル間の比較
最近のベンチマーク比較では：

コーディング能力：Gemini 2.5 Pro がコーディングテストでわずかに優れており、100 万トークンのコンテキストウィンドウという利点も持っています。Claude 3.7 Sonnet も優れたパフォーマンスを示していますが、コンテキストウィンドウは 200K に制限されています。 Composio
推論タスク：拡張思考モードでの Claude 3.7 Sonnet は大学院レベルの推論タスクで 78.2%の精度を達成し、OpenAI の最新モデルに挑戦し DeepSeek-R1 を上回っています。実世界のアプリケーションでは、小売中心のツール使用で 81.2%のスコアを獲得し、指示遵守では 93.2%の向上を示しています。 VentureBeat

これらの先進的な AI モデルは、それぞれ独自の強みを持ち、異なるユースケースに適しています。Gemini 2.5 Pro は大きなコンテキストウィンドウとコード生成に優れ、ChatGPT o3 は複雑な推論タスクに特化し、Claude 3.7 Sonnet はハイブリッド推論と高度なコーディング能力を提供しています。

気づき

リサーチ能力に関しては ChatGPT の圧勝という印象です。
Gemini と Claude に関してはそもそも「指定しているモデル」ではなく、「Gemini 1.5 Pro」を調べたり、「GPT-4o」を調べたりしているため、
「最新情報のリサーチ」という観点でいうとあまり使えないのかなと思いました。

Round 2 - 小学生に「量子コンピュータ」を教えてみた

今回は以下のプロンプトをそれぞれに投げて比較してみます。

小学生にも分かるように量子コンピュータを説明してください。漢字には必ずふりがなを付け、500  文字以内で。

Gemini2.5 Pro

ChatGPT o3

Claude 3.7 sonnet (推論モード)

気づき

うーん・・・

悩ましい結果ですね。
どの LLM も賢いので、もっとも本質である

「0 と 1 の状態を同時に取れる」

という説明は全ての LLM でされています。

Round 3 - 将棋アプリ作成してみた

以下のプロンプトをそれぞれに投げて比較してみます。

将棋アプリを作成してください。

Gemini2.5 Pro

AIとして、私自身が直接ソフトウェア（将棋アプリ）を開発・作成することはできません。アプリ開発には、プログラミング、デザイン、テストなど、専門的な知識と多くの作業工程が必要です。

しかし、将棋アプリを作成するためにどのような要素や手順が必要か、どのような技術が使われるかといった情報を提供することは可能です。

もし将棋アプリ開発にご興味があれば、以下のような点について情報を提供できます。

アプリ開発の一般的な流れ:

企画・要件定義: どのような機能を持つアプリにするか（対人戦、AI対戦、詰将棋、棋譜分析など）。ターゲットユーザーは誰か。
設計: 画面デザイン（UI/UX）、ゲームロジック、データベース構造などを設計する。
開発（プログラミング）: 選んだプログラミング言語やフレームワークで実際にコードを書く。
テスト: バグがないか、意図した通りに動作するかを確認する。
リリース: App StoreやGoogle Playなどで公開する。
保守・運用: リリース後もバグ修正やアップデートを行う。
将棋アプリに必要な主な機能:

将棋盤と駒の表示
駒の移動ロジック（ルールに基づいた正しい動き）
持ち駒の管理
勝敗判定（王手、詰みなど）
待った、投了などの機能
（オプション）AI対戦機能
（オプション）オンライン対人対戦機能
（オプション）棋譜の保存・再生機能
（オプション）詰将棋機能
使用される可能性のある技術:

プログラミング言語:
モバイルアプリ: Swift (iOS), Kotlin (Android), Dart (Flutter), C# (Unity)
Webアプリ: JavaScript, Python, Ruby, PHPなど
ゲームエンジン: Unity, Unreal Engine などを使用するとグラフィックや物理演算が扱いやすくなります。
将棋のルール・AI: 将棋のルールを正確に実装する必要があります。AIを作る場合は、探索アルゴリズム（ミニマックス法、αβ法など）や機械学習の手法が使われます。
もし、あなたが将棋アプリ開発を始めたいのであれば、まずはどのようなアプリを作りたいか、ご自身のプログラミング経験はどの程度か、などを教えていただけますでしょうか？ より具体的なアドバイスができるかもしれません。

あるいは、「将棋をプレイできるおすすめのアプリを探している」ということでしたら、人気の将棋アプリをいくつかご紹介することも可能です。

どのような情報にご興味がありますか？

Gemini はアプリケーションの詳細を求めるようにレスポンスが返ってきました。
この後要件を任せるので作って下さい。という追加の指示をするとアプリ自体は作成されず、コードの断片のみが返ってきました。
調べてみたところ Gemini の web アプリ上ではプレビューできないみたいです。
残念ですが、今回は「web アプリ版」の比較なので、Gemini は比較対象外とさせてもらいます。

ChatGPT o3

Claude 3.7 sonnet

気づき

コーディング能力はについては結構差異を感じることができました！
「Gemini」はプレビュー機能を持たないため、比較対象外ですが、「Claude 3.7 sonnet」と、「ChatGPT o3」は結構違いますね。
個人的な印象としてはこんな感じです。

Claude

• ユーザーのニーズを予測し、付加的な機能まで実装してくれる印象
• 雑に投げても察知して色々実装してくれる「気が利くエンジニア」という感じ

ChatGPT

• 余計な機能は省き、必要な機能を正確に実装してくれる印象
• シンプルながらも動作の確実性が高い

私的には ChatGPT o3 の方が好みでした。
特に将棋盤が綺麗なのと、必要な機能を正確に実装してくれているところがよかったです。
個人的には Claude の年間プランに入ったばかりなので、Claude に頑張って欲しかったですが・・・😭

結局どれに課金すればいいの？

さて、今回に比較いかがでしたでしょうか？

個人的には以下のような使い分けをすれば良いと感じました。

「最新情報をリサーチしたい方」や「お金に余裕がある方」

そんなあなたは正直「Chat GPT o3」一本でいいと思います。
Plus プランだと月額$20 ですが、Pro プランだと金額が月額$200 と高価なので、万人に勧められるわけではないが、こいつは頭一つ抜けて賢いと思います。
スポーツも勉強もできるクラスの中心にいるような万能型の LLM だと思います笑

コスパ良くエンジニアの業務に活かしたい方

そんなあなたはには「Claude 3.7 sonnet」 + 「Gemini2.5 Pro」の両刀使いが最も良いと思います。
コーディングタスクは「Claude 3.7 sonnet」、リサーチ業務は npx「Gemini2.5 Pro」みたいな感じで使い分けると、それぞれの良さを最大限発揮できると思いました。
両方合わせても月額$60 なので、「Chat GPT o3」の 5 分の 1 の金額で使用できます！

最後に

本記事では Gemini 2.5 Pro・ChatGPT o3・Claude 3.7 Sonnet の 3  モデルを、
「リサーチ力」「わかりやすい説明力」「コーディング力」という
実務で遭遇しやすい 3  シナリオ で比較しました。
ここで得られた主な知見を整理します。

評価軸	実験内容	主な結果	補足
Round 1 リサーチ	“各モデルの特徴をまとめて” という広めの調査依頼	ChatGPT o3 が最も網羅的で整合性も高い	Gemini / Claude は指定モデルを取り違えるケースあり
Round 2 小学生向け解説	量子コンピュータを 500  字・ふりがな付きで説明	品質差はほぼ無し 3  モデルとも要件を満たしている	表現スタイルに好みが分かれる程度
Round 3 コーディング支援	「将棋アプリを作成してほしい」	ChatGPT o3: 必要機能を絞った堅実実装 Claude 3.7: 付加機能まで提案し実装 Gemini: WebUI ではプレビューせず	大規模コード生成＝ Claude、短時間で確実に動く雛形＝ ChatGPT

終わりに

3 モデルとも短いスパンで改良が進み、“ベスト” は固定ではありません。
この記事の内容も 1 ヶ月後には陳腐化していると思います。

しかし、

「評価方法自体は普遍的な価値があります」

本記事の検証手順（シナリオ定義 → 出力比較 → 感じたことをメモ）が、
読者のみなさんの LLM 選定・運用のベースラインになれば幸いです。
それではまた！