【モデル比較】ChatGPTとClaudeの性能・設計思想・使いやすさ・安全性・価格を徹底比較！

生成AIの業務活用が本格化する中、代表的な言語モデルであるChatGPTとClaudeのどちらを導入すべきか、多くの企業担当者がその選定に悩まれています。両モデルは優れた能力を持つ一方で、開発背景や得意とする処理、機能面でそれぞれ特徴があり、自社の課題や目的に最適なAIを見極めることが重要です。

本記事では、ChatGPTとClaudeについて、モデル性能、長文処理能力、コーディング支援、マルチモーダル機能、UI、日本語対応、料金体系、API連携、RAGとの相性、そして安全性に至るまでビジネス利用の観点から徹底的に比較・解説します。

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ChatGPTとClaudeの基本比較一覧

ChatGPTとClaudeは、生成AI技術を活用したLLM（大規模言語モデル）ですが、それぞれ違いがあります。まずは、基本的な比較項目を一覧で見ていきましょう。

	ChatGPT	Claude
提供企業	OpenAI	Anthropic
利用環境	ChatGPT（Web/アプリ）/OpenAI API/Azure OpenAI	Claude.ai（Web）/Anthropic API
応答精度	柔軟性と創造性に優れる 画期的な機能性で業界を牽引	一貫性・論理性に強い 多彩な言語表現
主な強み	汎用性、創造性、豊富なプラグイン、広範な知識	倫理観、安全性、長文処理能力、自然な対話
主な弱み・考慮点	ハルシネーションのリスク、倫理的懸念（自由度故）、長文処理制限（モデルによる）	創造性の幅、エコシステムの成熟度
得意なタスク例	コンテンツ作成全般、アイデア創出、翻訳、プログラミング補助、データ分析	カスタマーサポート、契約書レビュー、社内規定QA、倫理的なコンテンツ生成
公式サイト	https://chatgpt.com/	https://claude.ai

ChatGPTとClaudeは応答精度やセキュリティが充実しており、初めてAIを使うユーザーから、社内でのAI導入においても検討対象となるモデルです。

また、どちらともAPI提供があり、RAG構成や業務システムへの統合も可能です。

開発元・開発目的の比較

ChatGPTとClaudeは、それぞれ異なる企業から開発されました。

ChatGPTを開発したOpenAIはAGI（汎用人工知能）の実現を目指し、拡張性やユーザビリティを重視した設計を進めてきました。OpenAI社によって開発されたChatGPTは高い汎用性と創造性、そして豊富な機能で、LLMの市場を牽引する存在です。

GPTシリーズ、oシリーズといった強力な基盤モデルを持ち、日々進化を続けています。Microsoftとの提携により、クラウドとの連携や企業導入の柔軟性にも強みを持っています。

これに対し、Claudeを手がけるAnthropicは、元OpenAIのメンバーが設立した企業であり、安全性と透明性を最優先に据えたAI開発を行っています。特に憲法AI（Constitutional AI）という理念を掲げ、倫理的かつ制御可能な出力を実現することを重視しています。

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ChatGPT vs Claude：モデル性能比較

ChatGPTとClaudeは、いずれも大規模言語モデルとして高度な自然言語処理を実現しています。以下では3つの観点から、それぞれの強みと特徴を見ていきます。

• 長文処理能力
• 推論・論理的思考
• コーディング対応
• マルチモーダル機能

長文処理能力

ClaudeはClaude 3ファミリー（特にOpusモデル）で最大200,000トークン以上のコンテキストウィンドウに対応しており、膨大な文章量を一度に読み込んで出力を行うことが可能です。これにより、法務文書やマニュアル、議事録のような長大なデータの要約や照合にも対応できます。

一方、ChatGPTはGPT-4oをProプランで活用すると128,000トークンまでのコンテキスト保持が可能です。

両モデルとも長文処理能力は非常に高いレベルにありますが、膨大な文書の特定の部分を参照するようなタスクではClaude 3 Opusの方が優れた性能を示すと評価されることが多いです。しかし、GPT-4oも大幅な改善を見せており、具体的なユースケースやプロンプトの工夫によって結果は変わる可能性があります。

推論・論理思考

推論や論理的思考の性能においては、ChatGPTとClaudeのアプローチにそれぞれ特徴があります。

ChatGPTは柔軟な発想と応用力を得意とし、未知の概念や抽象的な問題に対しても推論を行うことができます。演繹的な説明や仮説の提示など、アウトプットの多様性という点ではChatGPTが先行する場面もあります。

マーケティングコピーの作成、新規事業のアイデア出し、エンターテイメントコンテンツの生成などに適しています。

一方、Claudeでは「一貫性」と「前提の尊重」を重視しており、与えられた情報の中から矛盾を排除しながら、慎重で安定した回答を導き出す設計がなされています。複数の要件や条件が重なる複雑な問いに対して、整合性を保った出力が可能です。

複雑な指示や複数の制約条件を考慮して、論理的に一貫した回答を生成する能力が高いと評価されています。法務関連の文書分析、規約に基づく判断、一貫性が求められるテクニカルライティングの補助などに強みを発揮するでしょう。

どちらも高度な推論能力を備えていますが、広範なアイデア展開やブレスト的な活用にはChatGPT、堅実な思考過程を求める場合はClaudeが最適です。

どちらのモデルも、プロンプトの与え方によって、引き出せる能力や応答の質が大きく変わります。目的に合わせて適切なプロンプトを設計することが重要です。

コーディング

コーディング機能に関しては、ChatGPTがより実務的な用途に適した性能を発揮します。Python、JavaScript、Java、C++、SQLなどさまざまな言語への対応力が高く、生成したコードの精度も優れています。

加えて、コードの意図説明やデバッグ支援にも長けており、開発現場での実装補助にも活用可能です。

一方でClaudeもコード生成には対応しており、既存コードの構造把握や設計意図を読み取ることはできます。しかし、実行可能なコードの生成やエラー修正といった工程では（現時点では）ChatGPTに一日の長があるという評価が多いです。ただし、Claudeも急速に進化しており、差は縮まりつつあるとも言えます。

現在のバージョンにおいて、開発実務に即した支援を求める場合にはChatGPTがやや優位であり、Claudeは補助的なコーディング支援や構文理解で有効とされています。

関連記事：「コード生成AIの特徴と活用法、おすすめツールを解説」

マルチモーダル機能

ChatGPT (特にGPT-4o) の方が、画像生成や音声入出力を含めたより広範で統合されたマルチモーダル機能を提供しています。画像認識をサポートしており、画像の内容理解、説明、質疑応答などが可能です。

特に、リアルタイムに近い音声対話やテキストからの画像生成は大きな特徴です。プロンプトについても、テキスト、画像、音声（テキスト化後）を組み合わせた高度な指示が可能です。

Claude も強力な画像認識能力を備えており、特にその長文コンテキスト処理能力と組み合わせることで複雑なドキュメントや画像群の分析において独自の強みを発揮します。例えば、ユーザーが画像をアップロードし、その内容について質問したり、説明を求めたり、画像内の情報を抽出したりすることが可能です。

ただし、画像生成には対応しておらず、音声での入出力も限定的です。

関連記事：「画像生成AIとは？仕組み・技術の基礎・活用方法・代表モデル」

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ChatGPT vs Claude：UI・使いやすさ比較

ユーザーインターフェースと操作性の観点では、ChatGPTとClaudeはいずれも直感的に使える設計となっていますが、提供形態や機能面での違いが利便性に影響しています。

ChatGPTはOpenAI公式サイトに加え、MicrosoftのCopilotを通じてOfficeファミリー製品やEdgeブラウザに統合されており、導入されている業務ツールとの親和性が高いのが強みです。プロンプトを保存・共有できるカスタム機能や、画像・コード・ファイルのアップロードにも対応しており、用途が多岐にわたります。

対してClaudeは、シンプルで読みやすいUIを備えつつ、会話の透明性や履歴の整理がしやすい構成になっており、文章理解や内容比較に集中した設計がなされています。UXは安定しており、長文の編集や参照に適したインターフェースを提供しています。

操作性に大きな差はないものの、AIモデルの利用環境によってどちらが最適かは異なります。

日本語UI対応の比較

ChatGPTとClaude、どちらのUIも日本語に対応しており、メニューや説明文などが日本語で表示されます。これにより、日本のユーザーは直感的に操作しやすくなっています。

ただし、Claudeについては、開発者向けドキュメントなどの最新情報や詳細な技術情報は英語が中心となることがあります。ChatGPTは、ヘルプセンターや開発者向けドキュメントも日本語版が充実してきており、日本のユーザーや開発者が情報を得やすくなっています。

日本語での指示の把握や生成

日本語でのプロンプト対応、生成においては、ChatGPTとClaudeのどちらも高いレベルで自然な日本語生成を実現しています。

ChatGPTは早期から多言語対応を進めており、日本語においても文脈に沿った自然な会話や情報提供が可能です。最新モデルでは日本語に対する理解力と出力の滑らかさが強化されており、誤訳や表現の不自然さが大幅に改善されています。

また、日本語によるプロンプトでも複雑な命令に対応しやすく、業務活用にも適した精度が確保されています。

話し言葉から書き言葉、フォーマルな表現からカジュアルな表現まで、多様なスタイルに対応できます。その能力の高さゆえか、Claudeと比較すると、プロンプトのニュアンスによって出力のトーンが大きく変動しやすいと感じるユーザーもいるかもしれません。

一方、Claudeも日本語対応を進めており、文法構造や語彙の正確さにおいては、高水準の出力が得られます。

Claudeの生成する日本語は、比較的丁寧で落ち着いた印象を与えることが多いとされます。特にビジネスシーンでの利用を意識した、礼儀正しい言葉遣いや論理的な文章構成を得意とする傾向があります。

最先端モデルというだけあって、どちらも業務利用に十分耐え得る日本語対応力を備えていると言えるでしょう。

検索機能の比較

ClaudeとChatGPTの検索機能の違いを下記の表にまとめましたので、ご参考ください。

特徴 / サービス	Claude（Anthropic）	ChatGPT（OpenAI）
利用可能なプラン	月額20ドル（Claude Pro）	無料プランで利用可能
操作性	プロンプト入力エリア下部の「ウェブ検索」をONにしてプロンプトを入力することで自動的にウェブ検索が行われる	プロンプト入力エリア下部の検索ボタンを押下しONにした状態でプロンプトを入力することで自動的にウェブ検索が行われる。
正確性	出典が明示され、リンクから元記事にアクセス可能。内容は丁寧だが、情報の鮮度や日付にばらつきも。	出典は少なめだが、要点が簡潔にまとまっており、情報の安定性と読みやすさに優れる。
速さ	通常は数秒〜15秒で表示。再検索を複数回行うと1分以上かかることも。	非常に高速（平均5秒前後）で回答が表示される。
その他	自律的に複数回の検索を行うことがある。	動画なども表示して回答を生成する。

ChatGPT vs Claude：価格比較

ChatGPTの料金プランは、以下の通りです。

プラン	料金	特徴
無料	無料	基本的なチャット機能（主にGPT-3.5モデルを利用） 利用制限あり（混雑時のアクセス制限、応答速度の制限、メッセージ数の制限など） 個人利用、お試し向け
Plus	$20/月	より高性能なモデル（GPT-4、GPT-4oなど）へのアクセス ピークタイムでも高速な応答と安定したアクセス 画像生成、高度なデータ分析、ファイルアップロードなどの追加機能 GPTs（カスタム版ChatGPT）の作成と利用 個人ユーザー、ヘビーユーザー向け
Pro	$200/月	回数無制限 128Kトークンのコンテキスト
Team	$30/月	ワークスペース管理機能（複数ユーザーでの共同利用） より高いメッセージ上限 チーム内でのGPTsの安全な作成と共有 管理コンソール 小〜中規模のチーム、ビジネス利用向け
Enterprise	要相談	無制限の高速GPT-4oアクセス、より長いコンテキストウィンドウ エンタープライズグレードのセキュリティとプライバシー（データ暗号化、SOC 2 Type 2準拠など） 大規模導入に対応する管理機能（SAML SSO、ドメイン認証、利用状況分析など） 専任サポート 大規模な組織、高度なセキュリティや管理機能が必要な企業向け

一方で、Claudeの料金プランは以下の通りです。

プラン	料金	特徴
Free	無料	基本的なClaudeの機能を試用可能 メッセージ送信数に制限あり Sonnetモデルが利用できる
Pro	20ドル/月	無料版の約5倍の回数可能 ピークタイムの優先アクセス 新機能への早期アクセス
Team	30ドル/月 (年間契約では25/月)	共有プロジェクト 高い使用枠
Enterprise	要相談	SSO/SCIM 監査ログ 拡張コンテキスト
MAXプラン	100ドル/月(Expanded Usage) 200ドル/月(Maximum Flexibility)	Proの5倍、または20倍のメッセージ枠 Claude Code使用可

ChatGPT、Claudeともに有料プランにすると使えるモデルも増え、目的に応じて選択することが可能です。

APIの価格

一般的に、高性能なモデル（Claude 3 Opus, GPT-4o, GPT-4 Turbo）は価格が高く、よりコスト効率の良いモデル（Claude 3 Haiku, GPT-3.5 Turbo）は価格が低く設定されています。

	モデル	入力価格 (/ 1Mトークン)	出力価格 (/ 1Mトークン)
ChatGPT	GPT-4o	$5.00	$15.00
	GPT-4 Turbo	$10.00 (128K context)	$30.00 (128K context)
	GPT-3.5 Turbo	$0.50	$1.50
Claude	Claude 3 Opus	$15.00	$75.00
	Claude 3 Sonnet	$3.00	$15.00
	Claude 3 Haiku	$0.25	$1.25

GPT-4o は入力・出力ともに大幅に低価格化され、かつ性能も向上しているため、コストパフォーマンスに優れています。Claude 3 Opusは最高レベルの性能を要求するタスク向けですが、出力価格は最も高価です。

ChatGPT vs Claude：RAGとの相性

RAG（検索拡張生成）との相性については、ChatGPTとClaudeそれぞれのモデル構造が適性であるかどうかに影響を与えます。

ChatGPTは安定した応答が得られ、より軽量な応答速度や外部ツールとの連携に柔軟性があるため実用性が高いとされています。OpenAIのAPIはエコシステムが成熟しており、多くの開発ツールやVector DBとの連携が容易です。

API経由でのドキュメント参照や、カスタム知識ベースとの統合が容易です。企業内の膨大な社内規定、法務文書、技術マニュアルなど、広範かつ詳細な情報源全体を深く理解し、それに基づいて回答を生成する必要があるRAGシステムには、Claudeの長文処理能力が活きます。

一方、Claudeは長文コンテキスト処理に優れており、検索結果や外部ドキュメントを大規模に取り込んだうえで、整合性のある応答を生成することが可能です。20万トークン以上の入力を保持できるため、大量の資料を一括で参照するRAG構成において高精度な回答を引き出しやすい設計となっています。

用途としては、顧客対応チャットボット、FAQシステム、ニュース記事の要約など、比較的短い情報をリアルタイムに検索し、迅速かつ柔軟に応答する必要があるならChatGPTが優位となります。

どちらのモデルを使用するにしても、RAGシステムの性能は、検索の質、チャンキング戦略（情報をLLMが処理しやすい単位にどう分割するか）、プロンプトエンジニアリングなどに大きく左右されます。

関連記事：「RAGの精度を向上させる方法は？チャンキングなど手法や落ちる原因、低精度で運用するリスクを徹底解説！」

ChatGPT vs Claude：安全性・セキュリティ比較

生成AIを業務利用するうえで、安全性とセキュリティは重要な検討項目です。ChatGPTとClaudeはそれぞれ異なるアプローチでリスク管理と倫理設計を行っており、出力の安定性や利用時の信頼性に差が見られます。

以下では、出力の一貫性とセーフティ設計の違いを解説します。

出力の一貫性

出力の一貫性に関しては、Claudeが安定性に優れているとされています。

Claudeはモデルが自己修正的に倫理ガイドラインを参照しながら出力を生成するため、同一プロンプトに対して矛盾の少ない応答が可能です。複雑な条件を含む指示や文脈をまたぐ長い対話でも、整合性を保ちながら正確な情報を提示しやすいのが特徴です。

一方、ChatGPTはRLHF（人間からのフィードバックによる強化学習）を採用し、人間の好む応答を学習させるため、多様な良い応答を生成する能力を高めます。その高い能力が「不安定さ」や「ばらつき」と感じられる可能性も否定できません。

セーフティ・倫理設計

セーフティや倫理設計の面では、Claudeは倫理的自律性を重視しており、機密情報を含む業務や法的観点が重要となる分野ではClaudeの方が高い制御性を提供すると考えられます。

Anthropicは開発初期からAIの安全性を最優先に掲げており、そこから憲法AI（Constitutional AI）が開発されました。このアプローチでは、AIが従うべき倫理的な原則や規範（憲法）を事前に定義します。

AIは応答を生成する際にこれらの原則を参照し、自己修正を行うことで、より安全で、偏りが少なく、有害な内容を避けるように設計されています。人間による大規模なラベル付けやフィードバックへの依存を減らし、AI自身が原則に基づいて判断することを目指しています。

この手法により、人間による微調整に頼らずとも、偏見を抑制した出力が可能となり、再現性の高い運用が実現されています。特に厳格な倫理基準やコンプライアンスが求められる分野での利用において、一定の信頼性を提供する可能性があります。

一方、ChatGPTも継続的な安全対策が施されており、RLHF（人間による強化学習）による応答品質の調整やフィルタリング機能によって、不適切な出力が制御されています。これにより、より人間にとって自然で、指示に忠実で、不適切でない応答を生成するように学習を進めます。

ChatGPTとClaude以外の生成AIモデル

生成AI市場は急速に進化を続けており、ClaudeやChatGPT以外にも高性能モデルが登場しています。以下では、主要な生成AIモデルについて解説していきます。

Gemini

Geminiは、Googleが開発した最新の生成AIモデルであり、テキスト・音声・画像など複数の情報形式に対応できるマルチモーダルLLM（MLLM）として注目されています。

Geminiは初期設計の段階からマルチモーダル対応を前提としており、文章・画像・音声・映像・コードなどを統合的に処理可能です。人間の情報処理に近い自然な理解力と応答力を実現しており、対話型AIとして高精度な応用ができます。Google Workspaceとの親和性が高く、ドキュメントやスプレッドシートとの連携を通じた業務自動化やナレッジ活用に適しています。

また、NotebookLMやGoogle検索の「AI Overview」（旧：SGE）といったGoogleの主要サービスにもGeminiが搭載され、統一されたAI基盤として広く活用されています。

LLaMA

LLaMA（Large Language Model Meta AI）は、Meta社が開発したオープンソースの大規模言語モデルです。2023年2月の初期モデルリリース以降、最新モデルがリリースされ続けており、性能も向上しています。

Mistral AI

Mistral AIは、フランス発の生成AI企業であり、効率性と透明性を重視した技術設計が特徴です。Grouped-Query Attention（GQA）やSliding Window Attention（SWA）といった独自のアーキテクチャを採用し、長文処理と推論効率を両立しています。

また、オープンソースと商用のモデルがあり、企業のニーズに合わせたAIソリューションを構築しやすくなります。

MistralシリーズやMoEアーキテクチャを採用するMixtralシリーズなどのLLMの開発に注力しており、急速に進化する革新的な技術が注目を集めています。

DeepSeek-R1

DeepSeek-R1は、中国のAI企業DeepSeekが2025年1月に発表した大規模言語モデルで、数学やプログラミング、論理的推論などのタスクにおいて高い性能を示しています。

DeepSeek-R1はOpenAIのo1モデルと同等かそれ以上の性能を持ちながら、開発コストを大幅に削減して開発されました。また、MITライセンスのもとでオープンソースとして提供されており、商用利用も可能です。

Command R+

Command R+は、カナダのAI企業Cohereが開発した大規模言語モデルで、エンタープライズ向けのRAGに最適化されています。1040億のパラメータを持ち、128,000トークンの長大なコンテキストウィンドウを備え、複雑な業務プロセスでの利用に適しています。

また、Command R+は多言語対応を強化しており、日本語を含む10の主要言語で出力できます。

ChatGPTとClaudeの比較についてよくある質問まとめ

まとめ

ChatGPTとClaudeは、それぞれ異なる特徴と設計思想を持っていて、業務活用においては利用目的や環境によって変わります。

Claudeは長文処理や出力の一貫性、安全性に優れており、高度な精度が求められる分野で力を発揮します。一方、ChatGPTはコーディング支援や応答の柔軟性、ツール連携に強みがあり、日常業務の効率化や幅広い業務自動化に適しています。

また、ClaudeやChatGPT以外にも協力な選択肢が台頭しており、用途に応じた比較検討が求められます。より詳細な情報、自社の個別要件に合わせたカスタマイズ、あるいはRAGのような高度なシステム構築など、専門的な知見や技術サポートが必要となる場合には、AI導入に実績のある専門家にご相談いただくことが、スムーズで効果的なAI活用への近道となるでしょう。

AI Marketでは、LLMのカスタマイズに強い開発会社の無料選定・紹介を行っています。貴社に最適な会社に手間なく数日で出会えます。貴社の要望に応えることが可能な企業複数社の紹介が可能で、相見積もり・比較もすぐに実施可能。

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