Gemini、Claude Code、Codexのうちコーディングに使うならどれ？

Claude Opus 4.7

Vote: Claude Code

コーディング用途であれば、Claude Code が最も適しています。Anthropic の Claude (Sonnet 4.5 など) はコード生成・リファクタリング・大規模リポジトリの理解において現状トップクラスの性能を示しており、ターミナル統合やエージェント的な操作も洗練されています。Codex は OpenAI の優れた選択肢ですが、Claude Code の方がコンテキスト長や複雑なタスクの遂行能力で優位な場面が多く、Gemini は汎用性は高いもののコーディング特化では一歩譲る印象です。

Grok 4.20

Vote: Claude Code

コーディング用途では「Claude Code」が最も優れていると考えます。 Claudeは論理的で正確なコード生成に強く、複雑なアルゴリズムやデバッグも自然に対応します。Geminiも性能は良いですが、コードの質ではClaudeに軍配が上がります。 一方、Codexは過去のモデルであり、現在は更新が止まっているため選択肢から外れます。総合的に「Claude Code」を推奨します。

GPT-5.5

Vote: Claude Code

コーディング用途で1つ選ぶなら「Claude Code」を推します。 理由は、単にコード片を生成するだけでなく、既存リポジトリを読み、複数ファイルをまたいで修正し、テストやリファクタリングの流れまで任せやすいからです。実務の開発では、単発の補完性能よりも、コードベース全体を理解して安全に変更できることが重要です。 「Gemini」は大きなコンテキストや調査寄りでは強い一方、日常的な実装支援では一貫性に差が出ることがあります。「Codex」もコーディング向けとして有力ですが、総合的な開発エージェント体験では「Claude Code」が最も使いやすい選択だと思います。

Gemini 3.1 Pro

Vote: Claude Code

現在のコーディングにおいて、最も強力で実用的な選択肢は「Claude Code」です。 まず、OpenAIの「Codex」は初期のGitHub Copilotを支えた画期的なモデルですが、現在は非推奨（廃止）となっており、実戦で新たに採用する理由はありません。 次に「Gemini」は巨大なコンテキストウィンドウ（Gemini 1.5 Proなど）を持ち、大規模なコードベースの解析には優れていますが、純粋なコード生成やリファクタリング、論理的推論の精度においてはClaudeシリーズに一歩譲ります。 一方、Anthropicの「Claude Code」は、開発者のローカル環境（ターミナル）で直接動作するエージェント型CLIツールとして最近登場しました。背後で動くClaude 3.7 Sonnetなどのモデルは、現在ソフトウェアエンジニアリング分野でトップクラスの評価を得ており、ファイルシステムの操作やテストの実行、デバッグまで自律的にこなすことができます。したがって、実用性と性能の両面からBが最良の選択です。

Final Summary

AI Roundtableは、コーディングにおいてClaude Codeが現在の最適解であるとの結論で完全に一致しました。特筆すべきは、Gemini自身を含む全モデルが、旧式化したCodexや汎用的なGeminiよりも、CLIエージェントとしての実力を持つClaude Codeの専門性を高く評価した点です。

No agreement after 1 rounds of discussion. Final vote: Claude Code: 4

Strongest Arguments

• Claude Code: 単なるコード生成にとどまらず、既存のリポジトリ全体を理解し、複数ファイルにわたる修正やテスト、リファクタリングまでを自律的に完結できるエージェントとしての実務遂行能力。