以下は、ChatGPT-5（OpenAI）、Claude（Anthropic）、Gemini（Google）のそれぞれのメリット・デメリットをエンジニアが実務で使用する観点で、表形式で整理したものです。
性能は日々進化していますので、最新情報はご自身でも確認してください。
エンジニア視点での生成AI 比較
| モデル名 | メリット（エンジニア向け） | デメリット（エンジニア向け） |
|---|---|---|
| ChatGPT-5 | • コーディング支援が強力（例: デバッグ提案、設計補助、サンプルコード生成が豊富） • プラグイン・API連携が多く、社内ツールや外部サービスと統合しやすい • 長時間の会話でも文脈を保持でき、仕様検討・要件定義の相談に便利 • 記事執筆やブログ投稿など技術広報向けのライティング補助に優れる |
• 実行可能なコードでも時にバグや冗長な処理を含む • セキュリティに配慮しないコード例を出すことがあるためレビュー必須 • 画像生成や設計図生成はリアルさに欠ける場合あり |
| Claude (Opus 4.1など) | • 長文仕様書や技術文書を正確に要約・分析できる（レビュー効率化に有効） • コードの説明やリファクタリング意図の言語化が得意（新人教育やドキュメント化に強い） • ハルシネーション（誤情報）が少なく、安心して技術検証やリサーチに活用可能 • 思考過程を整理した説明が多く、アーキテクチャ設計の議論にも適用可能 |
• 記憶・パーソナライズ機能が限定的で、プロジェクトごとの学習がしにくい • セーフティが強く、セキュリティ検証やペネトレーション系の議論では使えないケースあり • コード生成能力はChatGPTほど積極的ではなく、補助的利用に向く |
| Gemini (2.5 Proなど) |
• Googleアカウントで使用できる。 |
• 出力がフォーマルで柔軟性に欠け、雑談的なブレストには不向き • ChatGPTのようなエコシステム連携や拡張性は弱め • API連携や社内システム統合では制約が多い（Google依存が強い） |
活用シナリオの例
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ChatGPT-5 → コーディング効率化、設計レビュー、技術記事執筆、社内自動化ツールとの連携
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Claude → 大量の設計文書・仕様書レビュー、技術的議論の整理、新人エンジニア教育
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Gemini → ログ・仕様の大規模解析、Google Workspace活用のチーム開発、UIやテストのマルチモーダル分析
まとめ
👉 エンジニア業務での利用なら、
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コーディング主体なら ChatGPT-5
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ドキュメント・レビュー主体なら Claude
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大規模データやGoogle連携を重視するなら Gemini
が目安になります。