GPT-4とClaude徹底比較｜性能・得意分野・料金の違いを解説
最終更新日: 2026年2月18日
比較は「文章/コード/分析/要約/創造性」の5軸で見ると、得意不得意が整理しやすいです。 汎用性とワークフロー化を重視するならGPT-4系、長文の推敲や丁寧な説明を重視するならClaudeが相性良いことが多いです。 比較記事を読んでも「結局どれが自分に合うのか」が決めきれないのが普通です。
要点まとめ
- 比較は「文章/コード/分析/要約/創造性」の5軸で見ると、得意不得意が整理しやすいです。
- 料金は「個人（サブスク）」と「API（従量）」で考え方が違うため、用途別に評価します。
- 実務では、工程で切り替える併用（下書き→推敲、実装→レビュー）が最も成果につながりやすいです。
- 最終判断は、同じ短い仕様メモ（目的/入力例/出力形式）で両方を試し、「再現性」と「修正への追従」をチェックするのが確実です。
この記事の結論
GPT-4系とClaudeは単純な優劣ではなく、工程で使い分けるのが最も実務成果につながります。構造化や実装速度を重視する工程はGPT-4系、長文の推敲やトーン統一はClaudeが機能しやすい傾向です。最初は同じプロンプトで5軸比較し、主軸1つ＋補助1つの併用設計にすると運用が安定します。
GPT-4とClaudeの基本情報（開発元、モデル、リリース時期）
「モデル名そのもの」よりも、プロダクト（ChatGPT/Claude）とAPI、選べるモデル、利用上限/機能の組み合わせで体験が変わります。
「GPT-4 vs Claude」と言っても、実際はプロダクト（ChatGPT/Claude）とAPI、選択できるモデル、利用上限や機能の組み合わせで体験が変わります。ここでは“系統”としての違いを整理します。
| 比較項目 | GPT-4系（ChatGPT / API） | Claude（Claude / API） |
|---|---|---|
| 開発元 | OpenAI（ChatGPT / API などの形で提供） | Anthropic（Claude / API などの形で提供） |
| 代表的なモデル系統（例） | GPT系（例: GPT-5.2（Instant/Thinking）/ o3 / o4-mini / GPT-4o（API）など。提供名や選択肢は時期により変動） | Claude系（例: Claude Opus 4.1 / Claude Sonnet 4 / Claude Haiku 3.5 など。提供名や選択肢は時期により変動） |
| リリース時期（目安） | GPT-4は2023年以降に一般向けで広く利用が進んだ系統（その後も継続的にモデル更新） | Claudeは2024年以降に一般向けで広く利用が進んだ系統（その後も継続的にモデル更新） |
| 注意点 | 同じ名称でも、プロダクト/プランで機能や上限が異なる場合がある | 同じ名称でも、プロダクト/プランで機能や上限が異なる場合がある |
AIで仕事を変えたい方へ｜LINEで無料相談する
経産省リスキリング補助金対象の100日間プログラム「AIリブートアカデミー」について、LINEで気軽に相談できます。補助金の使い方・カリキュラム・学習イメージを無料でお伝えします。
LINEで無料相談する（登録無料）性能比較（文章生成/コード生成/分析/要約/創造性）
どちらが“上”かではなく、「あなたのタスクで勝つか」を見るのが正解です。同じ入力（プロンプト・素材）を渡し、出力の再現性と修正指示への追従で判断しましょう。
| 観点 | GPT-4系 | Claude |
|---|---|---|
| 文章生成（下書き/整形） | 用途の汎用性が高く、指示の粒度を上げるほど出力をコントロールしやすい傾向。 | 文体の整え方や推敲が得意なケースが多く、読みやすさを重視する用途と相性が良い。 |
| コード生成（実装/修正） | 設計→実装→デバッグの往復を短いサイクルで回しやすい。周辺ツールとの組み合わせもしやすい。 | 仕様理解とリファクタ/説明の丁寧さが強みになりやすい。差分レビュー用途でも使いやすい。 |
| 分析（整理/比較/意思決定支援） | 比較軸を増やした整理、前提の明文化、検討案の分解などに強い。 | 論点の抜け漏れ検出や、文章での説明を丁寧にする用途に向くことが多い。 |
| 要約（長文/会議/資料） | 構造化（箇条書き・表）を指定すると安定しやすい。分割要約との相性が良い。 | 読みやすい日本語での要約や、文脈を保った統合要約が得意なケースがある。 |
| 創造性（発想/コピー/企画） | 幅広い切り口の発散がしやすい。制約条件を与えると企画の収束も進めやすい。 | コンセプトの一貫性や、トーンを保った言語表現に強みが出やすい。 |
得意分野の違い（GPT-4が強い領域 vs Claudeが強い領域）
速度が必要な工程（発散/試作/実装）にGPT系、文章の最終品質に影響する工程（推敲/トーン調整/レビュー）にClaudeを置くと、強みを活かしやすいです。
GPT-4系が強いこと（傾向）
- 汎用性が高く、幅広いタスクに対応しやすい
- プロンプトで出力形式を厳密に指定したときの追従
- 外部ツール連携やワークフロー化（運用設計）との相性
Claudeが強いこと（傾向）
- 長文の推敲・整形（読みやすさの最終仕上げ）
- 要約や説明文を丁寧にまとめる作業
- 文章のトーン統一（社外向け/顧客向け）
目安として、成果物の“最後の品質”に影響する工程（推敲/トーン調整/レビュー）にClaudeを置き、工程を回す“速度”が必要な場面（発散/試作/実装）にGPT-4系を置くと、両方の強みを活かしやすくなります。
料金プラン比較（無料枠/個人プラン/API料金）
料金は頻繁に更新されるため、ここでは「比較の考え方」を中心に整理します。個人はサブスク、APIは従量という前提で、あなたの利用量で試算するのが安全です。
無料枠
まずは無料で比較し、同じプロンプトで「出力品質」と「上限（回数/速度）」の体感差を確認するのが現実的です。
個人プラン（サブスク）
月額制の有料プランで上限や機能が増えるのが一般的です。毎日使うか、業務の基幹用途かが判断材料になります。
チーム/法人
共有、管理、セキュリティ要件が入るため、個人の価格比較だけでなく運用コスト（ルール/教育/監査）も含めて検討します。
API料金
入力・出力の量（トークン）で従量課金が基本です。PoCでは「1タスクあたりの文字量×回数」で概算し、ログで実績計測するのが確実です。
用途別おすすめ（ビジネス文書/プログラミング/学習/クリエイティブ）
まずは最重要の1タスクで両方を比較し、「修正指示への追従」と「再現性」が高い方を主軸に置くのが失敗しにくいです。
ビジネス文書（提案書/メール/議事録）
構造化と論点整理はGPT-4系、文章の推敲とトーン調整はClaudeが相性良いことが多いです。1つの文章を「下書き→推敲」で分業すると失敗が減ります。
プログラミング（実装/レビュー）
実装スピード重視ならGPT-4系、レビュー/改善提案や説明の丁寧さ重視ならClaudeを比較。どちらもテスト観点の指示を入れると品質が上がります。
学習（理解/要点整理）
どちらでも可能ですが、教材の章ごとに要約→質問→小テスト化、のように手順化すると学習効果が上がります。分からない点は前提から分解して質問します。
クリエイティブ（企画/コピー）
発散はGPT-4系、コンセプトの統一や表現の磨き込みはClaude、のように工程で切り替えると完成度が上がりやすいです。
両方使いこなすコツ（併用の実践パターン）
併用のポイントは「工程で分ける」「同じ入力で比較できる状態を作る」「長文は分割する」の3つです。以下のパターンをベースに、あなたの業務フローへ落とし込みましょう。
パターン1: 発散→構造化→推敲
GPT-4系でアイデアを多めに出し、章立てや比較軸で構造化した後、Claudeで文章を推敲して読みやすく仕上げます。
パターン2: 実装→レビュー→リファクタ
GPT-4系でまず動く実装を作り、Claudeで差分レビューと改善案を出し、最後にもう一度GPT-4系で修正してテストまで回します。
パターン3: 1つのプロンプトを共通化
「目的/前提/入力/出力形式/制約」をテンプレ化し、同じ入力で両者を比較できるようにします。比較が早く、社内で再利用できます。
パターン4: 長文は分割して扱う
長い資料は章ごとに要約し、最後に統合要約→結論の順でまとめます。どちらでも品質が安定しやすく、引用ミスも減ります。
よくある質問（FAQ）
- Q. GPT-4とClaudeは結局どちらを選べばよいですか？
- A. 迷ったら、業務での汎用性と外部ツール連携を重視するならGPT-4系、長文の推敲・要約や丁寧な文体を重視するならClaudeから試すのが分かりやすいです。最終的には「あなたの用途（入力の長さ / 目的 / 制約）」で相性が決まるため、本記事の比較軸で検証するのが最短です。
- Q. ChatGPTで選べるモデルと、APIのモデルは同じですか？
- A. 同じ名称でも、提供形態（ChatGPT / API）や選択できるモデル、機能（ツール呼び出し、ファイル扱いなど）が異なる場合があります。まずは「どのプロダクトで使うか」を決め、その上でモデルと機能を比較するのがおすすめです。
- Q. コード生成はどちらが向いていますか？
- A. どちらも得意ですが、実務では「要件の整理→設計→実装→テスト」の各段階で相性が分かれます。まずは同じ仕様書（短め）を渡し、出力の再現性、修正指示への追従、エッジケースの扱いを比較すると判断しやすくなります。
- Q. 長い資料を扱うならどちらがよいですか？
- A. 長文の扱いは、単純なトークン上限だけでなく、要約の一貫性、引用の正確さ、構造化（見出し・箇条書き・表）で差が出ます。長い資料は「章ごとに要約→統合→結論」の分割手順にすると、どちらでも品質が安定しやすいです。
- Q. 料金はどちらが安いですか？
- A. 個人向けは月額制（無料/有料）で、APIは入力・出力の量に応じた従量課金が基本です。料金体系は頻繁に更新されるため、最終判断は公式の最新情報で確認しつつ、実際の利用量（文字数・回数・チーム人数）で試算するのが確実です。
- Q. 両方使うのは無駄ですか？
- A. 無駄ではありません。実務では「アイデア発散→構造化→推敲」「実装→レビュー→リファクタ」のように工程が分かれるため、工程ごとに相性の良いモデルへ切り替えると成果が出やすいです。
- Q. 法人導入前に最小コストで比較する方法は？
- A. 同じ業務サンプル3件（文書作成・要約・コード修正など）を固定し、同一プロンプトでGPT系とClaudeを並走させます。品質だけでなく修正追従回数と1件あたり処理時間を記録すると、好みではなく運用コストで判断できます。
- Q. 併用する場合、どこで切り替えると効果が出ますか？
- A. 下書き・構造化はGPT系、最終推敲・トーン統一はClaudeのように工程で分けると再現性が上がります。実装タスクでも「実装はGPT系、レビューはClaude」と役割を固定すると、チーム内の引き継ぎが楽になります。
関連記事（内部リンク）
まとめ
- 比較は「文章/コード/分析/要約/創造性」の5軸で見ると、得意不得意が整理しやすいです。
- 料金は「個人（サブスク）」と「API（従量）」で考え方が違うため、用途別に評価します。
- 実務では、工程で切り替える併用（下書き→推敲、実装→レビュー）が最も成果につながりやすいです。
- 最終判断は、同じ短い仕様メモ（目的/入力例/出力形式）で両方を試し、「再現性」と「修正への追従」をチェックするのが確実です。
AIリブートアカデミーで、AIの使い分けを「成果が出る運用」へ
GPT（ChatGPT）とClaudeの比較は、結局「何の価値を出すか」を言語化する思考OSと、Will（やりたいこと）に沿って業務にどう組み込むかで成果が決まります。AIリブートアカデミーでは、目的設定から運用ルールまで、100日間の伴走で仲間と一緒に実務アウトプットとキャリアの次の一歩へ落とし込みます。