AIを使ってプログラムを書くことが当たり前になってきました。

私自身も、ちょっとしたSQLを書かせたり、Delphiのコードを作らせたり、WordPressの記事構成を考えさせたりと、毎日のようにAIを使っています。

現在よく使われている生成AIは、

ChatGPT
Claude
Gemini

の3つです。

「結局どれが一番いいの？」

という質問をよく見かけますが、実際に使ってみると、それぞれ得意・不得意がかなり違います。

今回はプログラマー目線で比較してみました。

比較結果を先に書くと

結論から言うと、このような印象です。

項目	ChatGPT	Claude	Gemini
コード生成	★★★★★	★★★★★	★★★★☆
エラー解析	★★★★★	★★★★★	★★★☆☆
長文の理解	★★★★☆	★★★★★	★★★★☆
アイデア出し	★★★★★	★★★★☆	★★★★★
日本語	★★★★★	★★★★★	★★★★☆
Googleサービスとの相性	★★★☆☆	★★★☆☆	★★★★★

どれが一番というより、「用途によって使い分ける」のが一番効率的です。

ChatGPTの特徴

私が最も使う機会が多いのがChatGPTです。

プログラムを書く場合は、

SQL
Delphi
C#
Python
JavaScript

など、かなり幅広い言語に対応しています。

エラー内容を貼り付けると、

「なぜエラーになったのか」

まで説明してくれることが多く、初心者にも分かりやすい印象です。

また、

「もっと高速化して」

「コメントを付けて」

「関数化して」

などの追加指示にも柔軟に対応できます。

コードレビューにも向いています。

良かった点

コード品質が安定している
会話を続けながら修正できる
日本語が自然
解説が丁寧

気になった点

長いコードになると、まれに存在しない関数やライブラリを使うことがあります。

そのため、生成されたコードは一度コンパイル・実行して確認するのがおすすめです。

Claudeの特徴

Claudeを使って最初に感じたのは、

「説明がかなり丁寧」

ということでした。

コードだけでなく、

設計
リファクタリング
命名
保守性

なども含めて考えてくれます。

数百行のコードを貼り付けても理解してくれる場面が多く、

「この処理をもっとシンプルにしたい」

という相談もしやすいです。

良かった点

長文が得意
設計の相談がしやすい
説明が読みやすい

気になった点

少し慎重すぎる回答になることがあります。

シンプルな質問でも説明が長くなりやすい印象でした。

Geminiの特徴

GeminiはGoogle製ということもあり、

Gmail
Google Drive
Googleドキュメント

との連携が魅力です。

検索結果を踏まえた回答も比較的得意です。

プログラム生成も十分できますが、

個人的にはコードよりも、

調査
情報収集
アイデア出し

で使うことが多いです。

良かった点

Googleサービスとの連携
調べ物が速い
情報収集向き

気になった点

コード生成では、ChatGPTやClaudeより修正が必要になるケースがありました。

実際に同じ質問をしてみた

試しに、

DelphiでCSVを読み込んでListViewへ表示するコードを書いて

という内容を3つのAIへ質問してみました。

結果は次のようになりました。

ChatGPT

すぐに動作するコードを提示。

例外処理まで含まれていました。

Claude

コードだけでなく、

「CSVの仕様によってはこの処理の方が良い」

という改善案まで提案してくれました。

Gemini

コードは問題ありませんでしたが、

細かな例外処理は少なめでした。

初心者向けという印象です。

結局どれを使えばいい？

私なら次のように使い分けています。

プログラムを書く → ChatGPT
設計やレビュー → Claude
調査や情報収集 → Gemini

どれか一つだけを使うより、

用途によって切り替えた方が作業効率はかなり上がります。

最近では、ChatGPTでコードを書き、Claudeでレビューし、Geminiで最新情報を調べるという流れも珍しくありません。

まとめ

生成AIはどれも非常に優秀ですが、得意分野は少しずつ違います。

プログラムを書く機会が多いのであれば、まずはChatGPTを使ってみるのがおすすめです。

一方で、設計の相談や長文の解析ではClaudeが強く、Googleサービスを普段から利用している人ならGeminiも便利です。

最終的には「どれが一番」ではなく、「どの場面で使うか」が重要だと感じています。

AIはあくまで開発を手助けするツールです。

生成されたコードをそのまま使うのではなく、自分で内容を理解しながら活用することが、結果的に品質の高いシステム開発につながるでしょう。