Claude 対 ChatGPT：2026年版・正直な比較

2026年9月22日、AnthropicはClaude Opus 5.5をリリースし、一方OpenAIはSolとLunaを加えてGPT-6ファミリーを拡充しました。このタイミングを機に、各ツール間のベンチマーク比較が再び行われることになりました。

しかし、問題は、ClaudeもChatGPTも、もはや単一のモデルではなくなっているという点です。

Claudeは現在、Fable、Opus、Sonnet、Haikuを網羅していますが、ChatGPTは仕事内容に応じて独自のGPTモデルやモードに割り振ります。ベンチマークテーブルでは、これらのファミリーの異なるメンバーを異なる設定で比較することが多いため、「ClaudeはX点、ChatGPTはY点」といった単純な結論を明確に下すことは困難です。

これが、2026年におけるClaudeとChatGPTの選択に関する実情です。

純粋な性能も依然として重要ですが、スコアボードだけを見て購入を判断するのは不十分です。実用上の違いには、利用可能なモデル、機能、利用リミット、アップグレード費用などが含まれます。このブログ記事では、対象ユーザー層から各サービスの弱点に至るまで、知っておくべき情報をすべて詳しく解説しています。

❗️ほとんどのAIエージェントのスコアは65未満でした。

6つのAIツールを、ある実際のタスク——要件定義書から実行可能なプロジェクトプランを作成すること——でベンチマークしました。勝者は、文章作成能力が最も優れていたツールではありませんでした。実際の仕事データにアクセスできたツールが勝者でした。👇🏼

ClaudeとChatGPTの比較概要

Claude 対 ChatGPT のベンチマーク：スコアだけではすべてがわからない理由

ベンチマークスコアだけでは、ClaudeとChatGPTの優劣を決定づけることはできなくなりました。評価バージョン、推論設定、安全対策、フォールバックモデル、テスト環境のいずれもが結果に影響を与える可能性があるからです。

Zapierが開発したAutomationBenchは、エージェントが接続したアプリ間で実際のビジネスワークフローを完了できるかどうかをテストします。OpenAIのGPT-6 Astra発表では、GPT-5.6 Solのスコアは18.1%でした。そのわずか19日後、AnthropicのOpus 5.5発表では、Zapierのリーダーボードの結果に基づき、GPT-5.6 Solのスコアが28.8%であると報告されています。

これは、同じベンチマークにおける同一モデルで10.7ポイントの差です。Zapierは、自社のプライベート評価セットがベンチマークのバージョンによって異なる場合があり、エージェントのセットアップが異なれば結果も異なる可能性があることを指摘しています。このスコアには、テスト条件を添付する必要があります。

また、ベンチマークの結果からは、OpenAIとAnthropicが必ずしも同じ条件下でClaudeをテストしていたわけではないことも示されています：

回答拒否の挙動も比較の対象となります。OpenAIは、LifeSciBench Gold v1、GeneBench Pro v13、MedChemBenchにおいて、モデルが質問の大部分を拒否したため、Claude Fable 5および5.1を評価対象から除外しました。HealthBench Professionalでは、Fable 5.1が回答を拒否した際に、OpenAIはOpus 5を代替として使用しました。

言うまでもなく、モデルが基礎的な能力を備えていても、確実にアクセスできなければ、ワークフローには適さない場合があります。Anthropic社は、この広範な問題そのものを認め、「ベンチマークの差は、実世界での違いを示す指標として、以前ほど信頼できなくなっている」と述べています。

Claude Opus 5.5とGPT-6 Astraが優れている点

Anthropicが2026年9月に公開したテーブルによると、Claude Opus 5.5とGPT-6 Astraの間で5つの直接比較が行われています。

Anthropicによると、Opus 5.5は特にメモがない限り、最大努力レベルで適応型思考を使用していたとのことです。

「思考時間」とは、AIが自身の仕事を再確認するために許容される時間の長さを指します。Anthropicは、ほぼすべてのテストにおいて、Opusに最大思考時間を設定しました。あるコーディングテスト「Terminal-Bench 4.0」では、どちらのモデルも最大設定で実行されませんでした。Opusは最大設定より1ステップ低い設定で実行され、AstraのスコアはOpenAI自身のレポートに基づく、より低い設定での結果でした。 Anthropic社によれば、これらは各モデルが最高のスコアを記録した設定だったとのことです。人間と同じように、AIも問題を考えすぎてしまうことがあるため、思考時間が長いからといって必ずしもスコアが向上するとは限りません。

全体として、Opus 5.5は、エージェント型コーディング、ナレッジワーク、および「Humanity’s Last Exam」のツール使用部門で優位に立っています。一方、Astraはビジネスワークフローやエージェント型科学研究の分野で高いスコアを記録しています。

Claude（強み、最適な活用シーン、およびリミット）

ClaudeはAnthropic社のAIモデル群です。現在のLineUpには、Fable 5.1、Opus 5.5、Sonnet 5、Haiku 4.5が含まれています。

Fable 5.1、Opus 5.5、Sonnet 5はいずれも100万トークンのコンテキストウィンドウをサポートしているのに対し、Haiku 4.5は20万トークンをサポートしています。Anthropicは、Fableを高度な推論や長時間実行される仕事向け、Opusをコード作成や知識の仕事向け、Sonnetを速度と知能のバランスが取れたモデルとして、Haikuを高速かつ大量処理のタスク向けとしてポジション付けています。

Claudeはどのようなユーザー向けに設計されているのか

Claudeは、単発のプロンプトではなく、大規模で複雑なタスクをAIに任せるユーザーに最適です。これには、大規模なコードベースを扱う開発者、長文の文書を精査するアナリスト、証拠をまとめる研究者、そして詳細な指示書やスタイルガイドに従って作業するライターやエディターが含まれます。

簡単に言えば、Claudeは、多くの文脈や複数のステップ、あるいは長時間のセッションを必要とするタスクに最適です。これは、大容量のファイル、長時間の会話、および過去の仕事を基に構築されるプロジェクトに適しています。

際立った強み

評価

あるG2ユーザーは次のように述べています：

数あるAIチャットやエージェント型コーディングツールの中でも、私はClaudeのパフォーマンスと精度が極めて印象的だと感じています。特に、複雑な問題への対応、文脈の理解、そして一貫して信頼性の高い高品質な結果を生成する点において顕著です。また、Claude Codeは、機能の開発、テストの実行、不具合の修正はもちろん、自動化やデプロイにおいても非常に役立ちます。全体として、精度、パフォーマンス、そして確かな結果に到達するまでの時間において、他の類似のコーディングツールをはるかに凌駕していると感じられます。

限界となる点

Claudeは依然として写真やイラストを生成できません。アップロードされた画像を分析し、HTMLやSVGを用いてチャート、図表、インタラクティブなビジュアルを作成することはできますが、ネイティブな画像生成機能は備えていません。キャンペーンのコピー作成とそれに付随するアートワークの作成を同じAIツールで行いたい場合は、画像作成用に別のツールが必要になります。

その安全対策は、高度なサイバーセキュリティやライフサイエンス分野の仕事にも影響を及ぼす可能性があります。Opus 5.5は、フラグが立てられたサイバーセキュリティ関連のリクエストをOpus 4.8に切り替える場合があり、Fable 5.1は、一部のサイバーセキュリティや生物学関連のリクエストにおいてOpusモデルにフォールバックすることがあります。Anthropicは正当な研究向けの検証プログラムを提供していますが、Opus 5.5の「サイバー検証」へのアクセスは現在も申請処理中です。

ChatGPT（強み、最適な活用シーン、およびリミット）

ChatGPTはOpenAIのAIアシスタントであり、仕事の種類に応じて異なるモデルやモードが用意されています。

GPT-5およびGPT-6 Solが、有料版の主要なチャット体験を支えており、一方、Free版およびGo版ユーザーにはより軽量なGPTモデルが提供されています。GPT-6 Astraを搭載したGPT-6 Proは、対象となるPro、Business、Enterpriseユーザー向けの最上位プランに位置付けられています。WorkおよびCodexでは、プランに応じてGPT-6 Astra、Sol、Lunaなどのモデルへのアクセスが可能になります。

ChatGPTはどのようなユーザー向けに開発されたのか

ChatGPTは、さまざまな仕事で1つのアシスタントを活用したいユーザー向けに設計されています。マーケティング担当者はコピー作成と並行して画像を生成でき、研究者は「Deep Research」機能を使って引用文献付きのレポートを作成でき、アナリストはPDFやスプレッドシートを処理でき、開発者は「Codex」を活用できます。また、検索、プラン立案、ファイル分析、簡単な質問といった日常的なタスクにも対応しています。

際立った強み

評価

あるG2ユーザーは次のように述べています：

私はChatGPTの素晴らしい画像生成機能が大好きなのですが、これはAIの最大の機能だと感じています。また、対話性の高さも私にとって際立った魅力の一つです。どのタスクが緊急かを見極める手助けをしてくれたり、コンテンツ作成や脚本執筆、さらには電子メール作成までサポートしてくれるなど、多くの問題を解決するのに役立っています。仕事でもプライベートでも、生活のあらゆる面でサポートしてくれる点がとてもありがたいです。さらに、セットアップも非常に簡単で、ログインして会話を始めるだけで済みます。

限界となる点

ChatGPTのモデルラインナップは分かりにくい場合があります。「Astra」を搭載した「GPT-6 Pro」は、通常のChatのPro、Business、Enterpriseプランで利用可能ですが、Plusプランでは利用できません。Plusユーザーは、「Work」および「Codex」を通じてAstraを利用できます。「GPT-6 Sol」と「Luna」も、通常のChatではなく「Work」および「Codex」で提供されています。利用可能なモデルは、契約プランと利用しているプラットフォームの両方によって異なります。

Astraの追加の安全チェックにより、サイバーセキュリティ対策を含む正当な仕事が中断される場合があります。ChatGPTやCodexでは、フラグが立てられたタスクは、続行する前に審査のために一時停止されることがあります。一方、APIではタスクが停止してしまいます。

コーディングにおけるClaudeとChatGPTの比較

Claude CodeとCodexは、どちらもリポジトリの確認、ファイルの編集、コマンドの実行、変更のテスト、多段階のエンジニアリング作業の処理が可能です。最も明確な違いは、モデルをめぐるワークフローにあります。

Anthropicが公表したベンチマークによると、Terminal-Bench 4.0において、Opus 5.5は66.4%のスコアを記録し、Astraの57.9%を上回っています。一方、FrontierCodeは54.4%対53.3%と、両者の差はごく僅かです。

独立した結果は、一方的な見解になりにくい。

Artificial Analysisによる測定では、Opus 5.5のTerminal-Bench 4.0スコアは59.6%で、Astraと同水準でした。一方、Endor Labsの調査では、セキュリティコード生成において、CodexとAstraがOpus 5.5を搭載したClaude Codeをわずかに上回りました（34.6% 対 33.5%）。

コーディング向けのClaude

Claude Codeは、リポジトリレベルの作業を基盤として構築されています。CLAUDE.mdはセッションをまたいでプロジェクトの規約を維持し、Skillsは繰り返し可能なワークフローや参考資料を保存します。サブエージェントは独自のコンテキストで個別のタスクを処理でき、動的なワークフローにより、監査や移行といった大規模な作業を複数のエージェントに分割して処理することが可能です。

フック機能により、開発者はエージェントの周囲で起こる処理をより細かく制御できます。編集後にテストやリンターを実行したり、特定のコマンドの実行を事前にブロックしたり、ワークフローの所定の時点でスクリプトやその他のツールをトリガーしたりすることが可能です。また、Claude Codeは、シンボルナビゲーションやライブ型エラーのためのLanguage Serverとの統合に加え、外部ツールやデータへのMCP接続もサポートしています。

大きな変更が思わしくない方向に進み始めた際、チェックポイントは役立ちます。Claude Codeは、追跡された編集内容や会話の状態を以前の時点まで巻き戻すことができ、さまざまなアプローチをテストしたり、不適切な変更から復旧したりする際に役立ちます。

Opus 5.5は、API料金においてもAstraより低価格設定となっており、入力トークン100万トークンあたり4ドル、出力トークン100万トークンあたり20ドルであるのに対し、Astraはそれぞれ10ドルと50ドルである。Anthropic社によれば、Opus 5.5はAstraのTerminal-Bench性能に匹敵する性能を発揮しつつ、タスクあたりのコストは約40％に抑えられるとのことだが、このコスト比較はAnthropic社独自のテスト結果に基づくものである。

コーディングにChatGPTを活用する

Codexは、デバイスや環境を横断した仕事に重点を置いています。デスクトップアプリ、CLI、IDE、クラウドを通じて利用可能ですが、ChatGPTモバイルアプリの「Remote」機能を使えば、開発者は別のマシン上で実行中の仕事を開始、制御、レビュー、整理することができます。Remoteは、ワークツリー、サイドチャット、インラインレビュー、プロンプトのキュー、タスク制御もサポートしています。

「目標」もワークフローにおいて有用な要素です。目標を設定することで、Codexは明確な完了条件のもと、複数のターンにわたって目標達成に向けて作業を継続するようになります。OpenAIは、依存関係の移行、パフォーマンスのチューニング、不安定なテストの調査、多段階のリファクタリング、およびCodexの発見内容に基づいて次のステップが決まるバグ探しなどの作業において、目標の設定を推奨しています。

また、Astraでは、Codexによる非常に長いセッションの処理方法も変更されています。コンテキストウィンドウが満杯になった場合でも、ウィンドウをまたいでメモを保持しつつ、以前のメッセージやツールの結果も検索可能な状態に保つことができます。これにより、Codexは圧縮された要約だけに頼ることなく、過去の要件、失敗した修正、あるいはテスト結果を呼び出すことが可能になります。OpenAIは現在、この機能を実験的とラベル付けしています。

Codexには独自のプロジェクト指示書や再利用可能なスキルも備わっており、OpenAIのエージェントスタックは現在、サブエージェントや管理されたオーケストレーションに対応しています。これにより、かつて両製品を隔てていたツール面の格差の一部が解消されました。

文章作成におけるClaudeとChatGPTの比較

ClaudeもChatGPTも、しっかりとした下書きを作成できます。その違いが顕著になるのは、指示が長くなり、参考資料が山積みになり、5回目の編集を依頼し始めたときです。

各社の長所と短所は以下の通りです：

文章作成に最適なClaude

Claudeは、長文記事や緻密な編集作業、あるいは厳格な編集指針に基づく作業には最適な選択肢です。

このツールは、エディターが与えるような指示に対応します。例えば、「この構成を維持する」「これらの用語をそのまま残す」「このセクションには手を加えない」「この文体を再現する」「これらの情報源を使用する」といった指示や、次の改訂段階でもそれらのルールを継続して適用するといった指示に対応します。

文章作成にChatGPTを活用する

ChatGPTは、下書きが作業の一部に過ぎない場合にこそ、より理にかなっている

このテーマについて調査を行い、関連資料を精査し、原稿を起草し、別のフォーマットに合わせて書き直し、関連するビジュアルを作成する――これらを、複数のツールを組み合わせて使うことなく行えます。1つのソースから、レポート、電子メール、プレゼンテーション、そしてより短い要約など、複数の出力物を作成する必要がある場合に、ぜひ活用してみてください。

2026年のClaudeとChatGPTの料金比較

ChatGPTの方が有料プランのエントリーコストが安いです。米国では「Go」プランが月額8ドルであるのに対し、Claudeの個人向け有料プランの最安プランである「Pro」は月額20ドルです。また、Claudeには年間200ドルの「Pro」プランもあり、これは月額に換算すると約17ドルとなります。

個人ユーザーの場合、価格の主な違いは低価格帯に見られます。チームレベルでは、スタンダードとプレミアムの席価格は同じです。

APIの料金はモデルによって異なります。Opus 5.5は、入力トークン100万トークンあたり4ドル、出力トークン100万トークンあたり20ドルです。GPT-6 Astraは、入力トークン100万トークンあたり10ドル、出力トークン100万トークンあたり50ドルです。キャッシュ読み取りは、Opus 5.5がトークン100万トークンあたり0.20ドル、Astraが1ドルです。

だからといって、Claudeの全モデル範囲が安くなるわけではありません。Fable 5.1は入力／出力トークン100万個あたり10ドル／50ドルかかりますが、GPT-6 Solは2ドル／10ドル、GPT-6 Lunaは0.10ドル／0.50ドルです。APIの費用は、使用するモデルによって大きく異なります。

2026年のClaudeとChatGPTのリミット

利用制限は、プランの価格よりも比較が難しいです。なぜなら、どちらの製品にも単純なリミットが設定されていないからです。以下では、チャット、コーディング、プレミアムモデル、その他のツールなど、ClaudeとChatGPTで遭遇するリミットについて解説します。

Claudeの利用リミット

Claudeでは、Claude、Claudeデスクトップ、および対話型Claude Codeで共有される利用枠が適用されます。利用枠がどのくらいの速さで消費されるかは、会話の長さ、添付ファイル、モデルの選択、機能、および推論の負荷によって異なります。ProおよびMaxプランには、1回あたり5時間のセッションリミットに加え、週単位のリミットがあり、どちらも「設定 > 利用状況」から追跡できます。

Claudeの最上位モデルを多用する場合、1つの重要な点があります。Fable 5および5.1は、ProプランやスタンダードTeamsプランの通常利用枠には含まれていないため、最初から有料のクレジットが消費されます。MaxプランやプレミアムTeamsプランではFableが含まれていますが、このモデルの利用により、週ごとの利用枠の最大50％が消費される可能性があります。

Anthropicは2026年に利用リミットを数回引き上げました。5月には、Pro、Max、チーム、および席ベースのエンタープライズプランにおけるClaude Codeの5時間リミットを2倍に拡大し、9月にはOpus 5.5のリリースに伴い、5時間リミットをさらに引き上げました。サブスクリプションユーザーには、必要な時まで温存できるレートリミットのリセットも提供されています。

ChatGPTの利用リミット

ChatGPTでは、リミットがモデルや機能ごとに分かれています。「Free」と「Go」プランでは、日常的なテキストチャットが無制限ですが、推論、ファイルのアップロード、画像、音声、その他のツールには個別のリミットが設けられています。

ハイエンドモデルにも独自の上限があります。100ドルのProプランでは、GPT-6 ProとGPT-5.6 Sol Proが、週あたり50メッセージという共通の割り当てを共有しています。

仕事とCodexは、またしても異なるシステムを採用しています。その使用量は、モデル、タスクのサイズ、推論の努力、文脈、および使用されるツールによって異なります。長時間のコーディングやエージェントタスクは、短いタスクに比べて割り当て量をより多く消費する可能性があります。

RedditユーザーによるClaudeとChatGPTへの評価

最近のRedditのスレッドでは、どちらのツールが優れているかという結論は出ていません。意見の分かれ目は主に仕事の内容に関するものです。プロンプト周辺の業務内容を理解する点ではClaudeが高く評価される一方、特定のワークフローにおける文章の完成度の高さや、日常的なツールの幅広さではChatGPTが評価されています。

Claudeに関するRedditユーザーの意見

Opus 5.5の「Funny-Strawberry-168」というユーザーは、ChatGPTからClaudeに乗り換えた経緯について次のように述べています：

Codexのサブスクリプションが正直なところ、私にとってはほとんど使い物にならなくなってしまったため、またOpusも試してみたかったこともあり、Claudeを契約しました。本当に感銘を受けました。まるで魔法のような感覚です。

このツールは、私が尋ねたことすらないコード内の事柄を絶えず察知し、潜在的な問題を指摘し、それらが私の作業とどう関連しているかを理解し、さらには別のワークツリーで個別に修正することを提案さえしてくれます。文字通り私の心を読んでいるようで、単にプロンプトに従っているだけではありません。まるでコードベースやタスクを取り巻く状況のすべてを、実際にメンタルモデルとして構築しているかのようです。

Sonnet 3.5の頃から断続的にClaudeを試してきましたが、これらのモデルには、言葉ではうまく説明できない何かが常にあります。状況認識能力が、とてつもなく優れているのです。

私にとって、GPTモデルは常に、機能に制限があり、プロンプトに過度に依存しているように感じられてきました。

さらに、Claudeは単にプロンプトに従うだけでなく、「コードベースのメンタルモデルを構築している」ような印象を受けると付け加えました。これは、Claudeに関するスレッドでよく見られる共通のテーマと一致しています。つまり、ユーザーは、すべてのステップを細かく指定しなくても、モデルが依存関係や関連する問題に気づいてくれることを高く価値があると評価しているのです。

その称賛は、r/ClaudeAI内ですら万人に共通するものではありません。最新モデルをテストしているあるRedditユーザーは次のように書いています：

私は、それぞれ異なる用途に適していると思います。AstraとGPT 5.6 Solの文章生成機能は優れており、これは私のワークフローの大きな部分を占めています。ブランドイメージや仕様に沿った出力がより安定しています。Opus 5.5も素晴らしいですが、それほど話題になるほどではないと感じます。それは、私の使用用途がコーディング関連ではないからかもしれません。

ChatGPTに関するRedditユーザーの意見

ユーザーがChatGPTを使い続けている理由を説明する際、その幅広い機能セットがしばしば挙げられます。最近、Claudeから乗り換えたあるユーザーによるスレッドで、Redditユーザーのsalmanhameed13は、簡単な例として画像編集を挙げていました：

ChatGPTは、会話の中で実際に画像を生成し、反復的に編集することができます。

Claudeは、ユーザーがアップロードした写真を閲覧・分析し、その内容を説明したり、最適な画像生成プロンプトを作成したりすることができますが、現時点では完成した画像をネイティブに生成することはできません。

これはおそらく、ChatGPTにはできるがClaudeには到底できないことを示す、60秒でわかる最も簡単な実演だろう。

Claudeは同じ画像を分析してプロンプトの作成を支援できますが、依然としてネイティブに完成した画像を生成することはできません。テキストの仕事とビジュアルの仕事を日々行き来するユーザーにとって、そのギャップは、ベンチマークでのわずかなリードよりも重要な意味を持ちます。

また、一部のユーザーは、この選択を決して「恒久的なもの」とは考えていません。話題になったある比較スレッドで、Spontanous_cat氏は自身のワークフローを次のように説明しています：

私が絶対に手放せない組み合わせは、Claudeで仕事をやり、ChatGPTでそれを批評してもらい、その後Claudeに修正させるというものです。Claudeは時に「イエスマン」になりがちですが、それでもその仕事は十分に優れています。ChatGPTは、それに対する完璧な批評家なのです。

同じスレッドの他のコメント投稿者たちは、Claude CodeとCodexの間にも同様の役割分担があり、一方は実装に、もう一方はデバッグやレビューに使用していると述べていました。

ClaudeとChatGPTの選び方

この段階では、どのモデルがより多くのベンチマークでトップの成績を収めているかというよりも、1日の大半をどのような仕事に費やしているかが、選択の決め手となります。

それでも迷う場合は、まず実際の仕事で試してみてください。数日間、両サービスの無料プランで、同じ文書、コーディングタスク、調査課題、日常的なプロンプトを実行してみてください。ベンチマークの結果は設定やテスト条件に大きく依存するため、それだけで判断するのは難しいでしょう。

普段行う作業のほぼすべてを1つのツールで処理できるのであれば、もう1つにお金を払う理由はほとんどありません。両方を維持するメリットがより強くなるのは、実際のワークフローにおいて両者の違いが繰り返し顕在化する場合に限られます。

ChatGPTからClaudeへの切り替え方法

以前よりもセットアップの手間が少なくなりました。Claudeには、別のAIアシスタントからメモリを取り込む機能が組み込まれています。

ClaudeとChatGPTの選択において、ClickUpがどのような位置づけになるか

ClaudeとChatGPTは、それぞれの分野で優れた性能を発揮します。Claudeは長文の文書やコードベースを横断して推論を行うことができます。ChatGPTは、調査、画像生成、サイト構築、コード記述が可能で、幅広いツールを横断して活用できます。

しかし、これらのツールから得られる結果は、保存する場所がなく、あるいはさらに悪いことに、それを基にアクションを起こすこともできないまま、放置されてしまうことがよくあります。

「フェニックス・プロジェクトはどうなったのか？」といった単純な質問を考えてみましょう。有益な回答を得るには、最新のタスク、所有者、コメント、決定事項、依存関係、期限、変更点などの情報が必要です。ClaudeとChatGPTは接続ツールを通じてその一部にアクセスできますが、プロジェクトを最新の状態に保つためのシステムは依然として必要です。

そんな時は、すべての仕事プロジェクトを一元管理し、その上にコンテキストAIを組み込んだ「ClickUp」のようなプラットフォームを検討すべき時です。

Brain²：仕事の根底にあるAI

Brain²は、ClickUpが提供するコンテキスト認識型仕事用AIです。プロジェクトの要約、コンテンツの草案作成、トピックの調査、データ分析、タスクやドキュメントの作成が可能です。さらに、インタラクティブなプロトタイプ、ダッシュボード、スライド資料、画像、ビデオ、その他のアセットの作成もできるようになりました。

他社製品との違いは、出力結果の背景にあるコンテキストにあります。Brain²は、ワークスペース内にすでに存在するタスク、ドキュメント、チャット、決定事項、所有者、阻害要因、更新情報などを基に動作するため、プロンプトのたびにそのコンテキストを再構築する必要がありません。答えが別の場所にある場合、ClickUp Enterprise Searchを使えば、Google Drive、Figma、GitHub、Gmailなどの接続ツールを検索できます。

Brain²を利用すれば、チームはOpenAI、Anthropic、Googleなどの最先端モデルに1か所からアクセスできます。モデルファミリーを切り替えるためだけに個別のサブスクリプションを維持する必要はなく、仕事コンテキストを維持したまま、Claude、GPTモデル、Gemini、その他のモデル間を自由に切り替えることが可能です。

ClickUpのスーパーエージェント：コンテキストを継続的な仕事に変える

ClickUpの「スーパーエージェント」は、その共有コンテキストをさらに発展させています。これらのAIチームメイトは、ユーザーがアクセスを許可したツールやデータを活用して、複数ステップのワークフローを実行できます。重要なアクションについては、トリガー、メモリ、および人間の承認が設定されています。

例えば、プロジェクトエージェントなら、各ステップごとに状況を再説明する必要なく、問題の調査、遅れがちな仕事の指摘、タスクの更新、あるいは関係者に通知を行うことができます。さらに、チームは自然言語ビルダーを使って独自のエージェントを作成したり、あらかじめ用意されたエージェントテンプレートを基に作成したりすることも可能です。

ClickUpのCodegen：実装にエンジニアリングの文脈を取り入れる

ソフトウェア開発チームにとって、ClickUpの「Codegen」は、エンジニアリングタスクとそれに続くコードを接続します。

Codegen Agentにタスクを割り当てると、そのエージェントは、タスクの説明、リンクされたドキュメント、受け入れ基準、依存関係、および作業にすでに添付されているディスカッションに基づいて作業を行うことができます。また、チームは、変更のフォローアップのためにエージェントを@メンションしたり、タスクが特定のステータスに達した際にエージェントを起動したりすることも可能です。Codegenがこれらすべてを処理する一方で、人間はレビューを担当し、生成されたコードをマージします。

すべてを1つのAIに依存する必要はありません

多くの人にとって、ClaudeとChatGPTのどちらを選ぶかは、仕事の形によって決まります。

Claudeは、大規模なコードベース、情報量の多い文書、数回の修正を経る必要がある企画書など、長文で文脈が重要な作業において、より優れた性能を発揮します。一方、ChatGPTは、リサーチや画像から音声、スケジュールされたタスクに至るまで、1つのプラットフォームで幅広い領域をカバーしており、導入コストも抑えられます。

どちらが優位であるかは恒久的なものではありません。両社とも数ヶ月ごとに新しいモデルをリリースしており、今日的选择を決定づける差も、次のリリースまでには埋まってしまう可能性があります。これらのツールを使って自身の仕事を実際に試してみることは、この記事に掲載されているベンチマークテーブルを含め、いかなるベンチマークテーブルよりも多くの情報を得ることができます。

もしチームが両方を活用することになった場合、より難しい課題は、それらに関連する仕事――各回答に基づいて行われるタスク、意思決定、ファイル――を整理しておくことです。ClickUpなら、その仕事を一元管理でき、内部でClaude、GPT、Geminiの各モデルを利用可能です。

ClaudeとChatGPTに関するよくある質問

ClaudeやChatGPTでの会話内容を、モデルの学習に利用されないようにすることはできますか？

はい、個人アカウントでは、どちらのサービスでもこれを制御できます。ChatGPTでは、「設定」＞「データ管理」の下にある「すべてのユーザーのためにモデルを改善する」をオフにします。新しい会話はOpenAIのモデル学習には使用されなくなりますが、履歴には残ります。応答に対してフィードバックを送信した場合、関連する会話は依然として学習に使用される可能性があります。Claudeには、プライバシー設定内に同様のモデル改善設定があります。 この設定をオフにすると、新しいチャットやコーディングセッションが将来のモデル学習に使用されるのを防げます。Anthropicは、安全性の審査対象としてフラグが立てられた会話や、ユーザーが明示的に共有を選択したデータについては例外となることを明記しています。法人アカウントの場合、デフォルトの設定は異なります。OpenAIはデフォルトで、ChatGPT Business、Enterprise、Edu、Healthcare、およびAPIのデータを使用してモデルを学習させません。Anthropicも、Claude for WorkおよびそのAPIについて同様の対応をとると述べています。

ClaudeとChatGPTは、会話の合間に情報を記憶しているのか？

はい、ただしどちらのサービスも、ユーザーがこれまでに共有したすべての詳細を記憶しているわけではありません。 ChatGPTの「メモリ」機能は、それらの機能が利用可能かつ有効になっている場合、過去のチャット、保存された情報、ファイル、および連携アプリを参照できます。参照可能な内容は、プラン、地域、およびワークスペースの設定によって異なります。Claudeもまた、過去のチャットからメモリを構築することができます。現在、Free、Pro、Maxアカウントではメモリ機能がデフォルトで有効になっていますが、TeamおよびEnterpriseの所有者は、ワークスペース内でこの機能を利用可能にするかどうかを制御できます。また、Claudeは個々のプロジェクトごとに個別のメモリ領域を保持しています。

会話を履歴に残さずに、ClaudeやChatGPTを利用することはできますか？

はい。ChatGPTの「一時チャット（Temporary Chat）」は、チャット履歴に表示されず、記憶の作成や更新も行われず、OpenAIのモデルの学習にも使用されません。OpenAIは安全上の理由から、最大30日間コピーを保持する場合があります。Claudeには「インコグニトチャット（Incognito chats）」があり、これはチャット履歴やClaudeの記憶には追加されません。 なお、Teamおよび企業プランにおけるインコグニートチャットは、組織のデータエクスポートには表示される可能性があり、組織のデータ保持ポリシーに従うことにご注意ください。

どちらのアシスタントでも、音声操作やカメラ共有、画面共有は利用できますか？

どちらも音声会話機能を備えています。「Claude Voice」は、モバイル、デスクトップ、ウェブ上の「Free」「Pro」「Max」「チーム」「企業」の各プランで利用可能です。また、会話中にウェブ検索や、Gmail、Google カレンダー、Google ドキュメント、Slackなどの連携ツールを使用することもできます。ChatGPTには現在、いくつかの音声モードが用意されています。 Liveは自然な音声会話をサポートしていますが、ビデオや画面共有にはサポートしていません。対象となる加入者は、ライブビデオや画面共有が必要な場合、iOSまたはAndroidでAdvancedに切り替えることができます。カメラや画面共有がワークフローにおいて重要な場合は、選択する前に、ご自身のプランとデバイスがどのChatGPT Voiceモードに対応しているかを確認してください。

宣伝されているコンテキストウィンドウは、アップロードできるテキストの量と同じですか？

いいえ。コンテキストウィンドウとは、モデルが一度に処理できる情報の総量のことです。モデルによっては、その容量にプロンプト、会話履歴、ツールの結果、推論トークン、およびモデルの応答が含まれる場合があります。これはファイルアップロードのリミットとは異なります。 この数値は、モデルを使用する場所によっても異なります。例えば、Claudeは「チャット」、「Claude Code」、「Cowork」ごとに異なるコンテキストウィンドウの詳細を公開しています。OpenAIも同様に、一部のChatGPTモードにおいて、総コンテキストと使用可能な入力を区別しています。例えば、手動で選択した「Thinking」モードでは、総ウィンドウ容量256Kを「入力128K＋最大128Kの出力」と説明しています。

仕事によって異なります。長時間のコーディングセッション、大容量の文書、詳細な指示書に基づいた複数回の修正を伴う執筆作業には、Claudeの方が適しています。 一方、リサーチ、ファイル分析、画像生成、音声処理、コーディングを1つのアシスタントでこなしたい場合はChatGPTが適しています。また、米国ではGo向けプランが月額8ドルと、有料プランのエントリー価格がより安価です。ベンチマークスコアだけでは判断できません。AnthropicとOpenAIは、互いのモデルを異なる設定でテストしているためです。数日間、両サービスの無料プランで同じ実際のタスクを実行し、より時間を節約できる方を選んでください。