AI技術の進化は目覚ましく、次々と新しいモデルが登場しています。中でも私が日ごろから注目しているのが、Googleの「Gemini 2.5」とAnthropicの「Claude 3.7 Sonnet」です。どちらも非常に高性能ですが、それぞれ得意なことや個性があると感じています。今回は、この二つの最新AIモデルを比較し、それぞれの強みや使い分けについて、私の実体験も交えながらさらっと解説します。また、ここで気になった情報をさらに専門的に分析している方々の記事にいく足がかりにしていただければ幸いです。

パワーアップした「Gemini 2.5」推論力と共同作業で可能性を広げる

GoogleのGemini 2.5は、以前のバージョンから大幅にパワーアップしました。特に高度な推論能力とコーディング能力が向上した点が大きな特徴です。これにより、複雑な問題解決や、より高度なプログラムの自動生成、デバッグ（バグ修正）などが得意になりました。

さらに、テキストや画像だけでなく、音声や動画ファイルを直接入力し、内容を要約したり、話者を識別したりできるマルチモーダル機能も強化されています。これにより、会議の議事録作成や動画コンテンツの分析など、これまで手間がかかっていた作業を効率化できます。ただし、experimental（実験的）とあるようにテスト版なので、旧バージョンでできていたことが未対応だと答えてくるケースがあります。

また、Geminiはユーザーとの共同作業を前提としているように感じます。例えば、Webアプリ版の「Canvas」機能では、AIと対話しながらリアルタイムで文章を編集できます。指示を細かく与え、対話を繰り返しながら成果物を作り上げていくスタイルは、ユーザーが主体的に関わりたい場合に適していると言えるでしょう。

Gemini 2.5が特に優れている用途としては、複雑な問題解決やリサーチ（ただし指示が悪いと間違った方向にとことん突っ走ることもあるので人のチェックが不可欠）、高度なプログラミング（コード生成、デバッグ、最適化）があります。細かく修正させるより、一回できちんとした指示出しをまとめて出した方がうまくやってくれる傾向があります。また、音声や動画を含むコンテンツの分析・要約（Google Studioの方ではできるが、アプリ版では現在まだ対応していない）や、ユーザーとAIが対話しながら進める共同作業も得意としています。

特化型で尖った性能「Claude 3.7 Sonnet」深い思考と完成度の高いアウトプット

一方、AnthropicのClaude 3.7 Sonnetは、汎用性も高いものの、特定のタスクにおいて非常に尖った性能を発揮する印象です。特に、複雑な指示の理解度や、エラーの少ない信頼性の高いタスク実行に重点を置いて開発されています。

最大の特徴は「拡張思考モード（Extended Thinking Mode）」です。これは、AIが回答を生成する前に、より深く段階的に思考するモードで、特に数学や科学、複雑なロジックが求められる問題で高い精度を発揮します。Claudeは自身も、デバッグが得意だと豪語しています。

また、Claude 3.7 Sonnetは、ユーザーの意図を深く汲み取り、一度で完成度の高いアウトプットを出そうとする傾向があるように感じます。Geminiがユーザーに修正や追記の余地を残すことがあるのに対し、Claudeはより自律的に解釈し、完結した文章やコードを生成しようと試みる印象です。この読解力と創作性の高さは、特定の専門分野の文章作成や、複雑な要件のコーディングにおいて強みとなります。

Claude 3.7 Sonnetが特に優れている用途としては、専門的な文章作成（レポート、契約書レビュー、コンテンツモデレーション）、複雑な指示に基づくタスク実行、数学・科学・論理パズルなど深い思考が必要な問題、エラー修正や精度の高いコーディング（特に複雑なソフトウェア開発）、そして大量の文書（最大200Kトークン）の読解・分析が挙げられます。

作業スタイルの違い　共同作業のGemini vs 完成度重視のClaude

ここからは私の個人的な感覚になりますが、両者の対話スタイルには違いがかなりあります。

Geminiは、ユーザーからの提案や細かな指示を歓迎し、共同で作業を進めることを得意としているように感じます。「ここは後で修正してくださいね」といった余白を残しつつ、指示された内容を正確に理解し、実行しようとします。まさに「アシスタント」として、ユーザーの隣でサポートしてくれるイメージです。

対してClaude 3.7 Sonnetは、ユーザーの意図をより深く読み取り、一度の指示で最適な解（完成品）を提供しようと努める傾向があるように思います。より自律的に考え、文章やコードを完成させようとする姿勢は、まるで「専門家」に依頼するような感覚に近いかもしれません。

相互補完する関係性　GeminiとClaudeを併用するメリット

この性格の違いから、両者を併用することで、それぞれの弱点を補い合えるのではないかと感じています。

実際にあったことですが、Geminiに細かく指示を与えてプログラムを作成しているうちに、原因不明のエラーで動作しなくなり、Gemini自身も修正箇所を見つけられなくなってしまったことがありました。そのソースコードをClaude 3.7 Sonnetに見せたところ、一発で問題箇所を特定し、修正案を提示してくれたのです。

これは、Geminiの共同作業スタイルと、Claudeの深い読解力・分析力がうまく補完し合った例だと思います。このように、タスクの内容や状況に応じて使い分ける、あるいは両方を活用することで、より効率的に、質の高い成果を得られる可能性が高まります。だからこそ、私は両方のモデルを愛用しています。

AIモデルの知能指数（IQ）比較

Tracking AIが独自で実施したIQテストによると、Gemini 2.5 Proは平均IQスコア118を記録しています。これは非常に高いスコアとされています。さらに重要な点として、Gemini 2.5 ProはメンサテストでIQ130というスコアを出しています。メンサは高い知能を持つ人たちが集まる国際的な組織で、入会するためには人口の上位2%（IQ130以上）に入る必要があります。つまり、Gemini 2.5 Proはメンサに入会できるレベルの知能を持っていると評価されています。

Claude 3.7 Sonnetの具体的なIQ値は公表されていませんが、Anthropicが開発したAIモデル「Claude-3」がAI史上初めてIQテストで人間の平均的な知能指数である100を超えるスコアを達成したという情報があります。

他のAIモデルとの比較では、OpenAI o1がノルウェーメンサIQテストで35問中25問正解し、IQ120以上のスコアを記録しています。Tracking AIの調査では、OpenAIのo1 Proは平均IQスコア110を記録しており、Gemini 2.5 Proの方が10ポイント高いとされています。

IQの一般的な解釈としては、平均値は100で、メンサに入会するためにはIQ130以上（人口上位2%）が必要です。IQ120以上は人間の平均IQを大きく上回り、上位10%に入るレベルとされています。Gemini 2.5 ProのIQ130という数値は、人間の平均値を圧倒的に超えた「天才レベル」と評価されています。

各所で公表されている能力値では現在Geminiが1位になっていますが、使用してみるとClaudeは一回で完成されたものを出す傾向があるせいか、私はこちらの方が優れているようにも感じることが多いです。というよりは、自分の作業にとことん相性がいいのかもしれません。

他のAIモデルについて

ChatGPTについては、私は現在メインでは使っていません。たまに使うと、非常に汎用性が高く、人間との自然な会話を重視しているように感じます。ただ、特定のタスクにおいては、GeminiやClaudeほどの専門性や尖った性能は感じにくい、というのが個人的な印象です。

Grokについては、X（Twitter）の中で遊ぶ分には十分かもしれません。

目的に合わせて最適なAIを選ぼう

Gemini 2.5とClaude 3.7 Sonnetは、どちらも非常に強力なAIモデルですが、得意なことや個性が異なります。共同作業で柔軟に作り上げたい、多様な入力を扱いたい場合はGemini 2.5が、専門的なタスクで完成度の高いアウトプットを一気に得たい、深い分析を任せたい場合はClaude 3.7 Sonnetが適しているでしょう。

Geminiの制作物を仕上げ役としてClaudに流すというやり方が最強な気がしています。その逆でも完成度が高いです。もちろん、これは現時点での比較であり、あくまで私個人の感想です。AIは日々進化していますので、追いかけるだけでも大変ですね💦