「AIでコードを書く」と決めたとき、 最初にぶつかる問いがある。
Claude Code か、ChatGPT か。
どちらもAIでコードが書ける。 どちらも日本語で指示できる。
でも、使ってみると 体験がまるで違う。
2026年2月時点の正直な比較をまとめた。
結論から言う。
「開発」が目的なら、Claude Code。 「相談」が目的なら、ChatGPT。
Claude Codeはターミナル上で動くAIコーディングツールで、 ファイルを直接読み書きし、 コマンドを実行し、 プロジェクト全体を理解して動く。
ChatGPTはチャット上でコードを生成するが、 ファイル操作やプロジェクト理解は限定的。
この「実行力」の差が、 経営者にとっての価値を大きく分ける。
- 実行力：Claude Codeはファイル操作＋コマンド実行が可能、ChatGPTはコード生成のみ
- プロジェクト理解：Claude Codeは全体を読んで文脈を把握、ChatGPTは都度コピペが必要
- コード品質：Claude Opus 4.6モデルは構造的・長期的なコードに強い
- コスト：Claude Code月額$20〜$200（Pro/Max）、ChatGPT Plus月額$20
- 日本語：両方対応。Claude Codeの方が自然な日本語理解と長文脈保持に優れる
- 使いやすさ：ChatGPTの方がUI的にはシンプルで初心者向け
- 結論：作るならClaude Code、調べるならChatGPT
Claude Codeで社内ツールを構築した例
製造業（社員25名）の経営者がClaude Codeに「受注データを一覧表示し、ステータス管理できるWebアプリを作って」と指示した。Claude Codeはプロジェクトのフォルダ構成を自動で作り、データベース設定、バックエンドAPI、フロントエンド画面まで一気に構築。完成まで約4時間。同じ要件でChatGPTに依頼すると、コードは生成されるが「どのファイルにどう貼り付けるか」は人間が判断する必要があり、エンジニア経験のない経営者には難易度が高かった。Claude Codeの「自律的に動く」特性が、非エンジニア経営者にとって決定的な差になる。
ChatGPTが向いている場面
「この技術は何か」「どの手法が良いか」「競合がやっていることを教えて」といった相談や調査にはChatGPTが向いている。ブラウジング機能で最新情報も取得でき、回答の網羅性はClaude Codeより高い場面もある。実際に活用している経営者の典型的な使い分けはこうだ：朝のリサーチはChatGPT、午後の実装作業はClaude Code。「アイデアを固める段階」と「形にする段階」でツールを切り替えることで、双方の強みを最大化できる。Claude Codeは「作ること」に特化しているため、純粋なリサーチ目的では効率が下がる。
コスト比較の実例：ROIで見るとどちらが安いか
月20本のブログ記事サイトとコンテンツ管理機能を構築するプロジェクトで比較した。ChatGPT Plus（月額$20）では、コード生成→手動ファイル作成→設定→デプロイという作業に約5日かかった。エンジニア人件費に換算すると約40万円相当。一方、Claude Code Pro（月額$20）では、「こういうサイトを作って」と指示→自動構築→Vercelへのデプロイまでほぼ自動で1日で完了。人件費換算で約8万円。月額料金は同じ$20でも、ROIは5倍以上異なる。月に1つでも中規模なツールを作るなら、Claude Codeの投資対効果は圧倒的に高い。
自社に最適なツールを選ぶ判断基準
- 目的を明確にする：「作りたいものがある」ならClaude Code、「調べたい・相談したい」ならChatGPT
- まずClaude Code Proプラン（月額$20）で2週間試す：初月に小さなツールを1つ完成させることを目標にする
- ChatGPT Plusも並行して使い、「リサーチ用」として棲み分けを体感する
- 「両方使う」が最終的な最適解：開発はClaude Code、情報収集・壁打ちはChatGPTと役割分担する
ツール選びは手段の話。
大切なのは、 「何を作りたいか」が明確であること。
目的が明確なら、 どちらのツールを使っても 価値あるものが生まれる。
まず目的を。 ツールはその後でいい。