【徹底比較】Claude Code vs Gemini CLI、本当に使えるAIコーディングツールはどっちだ？

AIがコードを書くのが当たり前になった今、どのツールを選べばいいのか迷っていませんか？ 特に注目を集めているのが、Anthropicの「Claude Code」とGoogleの「Gemini CLI」です。

両ツールを実際に使用し、同じ複雑な株価追跡アプリケーションの構築を通じて徹底検証しました。それぞれのツールの思想、強み、そして弱みを深掘りします。この記事を読めば、あなたの開発スタイルに最適なパートナーがどちらなのか、きっと見えてくるはずです。

1. 検証概要と評価軸

Gemini CLIとClaude Codeの実力を測るため、両ツールに同じ複雑な株価追跡アプリケーションの構築を依頼し、以下の軸で評価しました。

  • レスポンス性能: コード生成とタスク実行の速度
  • 実装品質: バグの少なさと追加機能への対応力
  • UI/UX品質: アプリケーションの使いやすさとデザイン性
  • 開発者体験: ツールの操作性と学習コスト

2. 各ツールの概要と特徴

2.1. 設計重視型：Claude Code

Claude Codeは、単なるコード生成を超えて、プロダクト全体の設計品質に焦点を当てたツールです。

主な特徴：

  • 料金体系: 無料版は制限が多く、本格利用には月額$200のプランが必要
  • タスク管理: 作業をTo-Doリストで体系化し、段階的に進めるアプローチ
  • 自律的改善: 明示的な指示がなくても、UI/UXや機能面での改善を提案・実装
  • 安定性: 長時間の作業でもエラーが少なく、信頼性が高い
  • デザイン品質: 機能だけでなく、見た目や操作性にもこだわりを持つ

弱点：

  • レスポンス速度がGemini CLIよりやや遅い
  • API連携などの細かい設定に手動作業が必要な場合がある

2.2. 機能優先型：Gemini CLI

Gemini CLIは、指示された機能を迅速に実装することに特化したツールです。

主な特徴：

  • コスト優位性: 日次1,000リクエストまで無料で利用可能
  • 高速レスポンス: コード生成と実行速度がClaude Codeより若干速い
  • 機能完成度: API連携やリアルタイムデータ取得を初期段階から実装
  • 自動化対応: APIキーの組み込みなど、ユーザーの手作業を減らす配慮
  • 直接的な実装: 指示された仕様に忠実に従う

弱点：

  • UI/UX品質が低く、シンプルすぎるデザイン
  • 複雑な変更時にエラーが発生しやすい
  • 美的要素や使いやすさへの配慮が不足

3. 検証結果比較

評価項目 Claude Code Gemini CLI
レスポンス性能 やや遅い 高速
実装品質 高品質で安定 初期は高速だが後にバグが多発
UI/UX品質 優秀なデザインと使いやすさ シンプルすぎて魅力に欠ける
開発者体験 一部手動設定が必要 自動化が進んでおり手間いらず
総合評価 優勢 劣勢

4. 検証結果と考察

総合的な優位性: Claude Codeが総合点で上回った理由は、プロダクト品質へのこだわりと安定性の高さにあります。コードを書くだけでなく、使いやすいアプリケーションを作ることに焦点を当てています。

コストパフォーマンス: Gemini CLIは無料枠が大きく、プロトタイピングや初期検証では十分なパフォーマンスを発揮します。特に予算制約がある場合は、コストパフォーマンスが非常に高い選択肢です。

信頼性の違い: Claude Codeは長時間の作業でもエラーが少なく、安定した開発が可能です。一方、Gemini CLIは複雑な変更時に予期せぬエラーが発生しやすい傾向がありました。

結局、どちらを選ぶべきか？

  • 品質と体験を重視するなら → Claude Code

    • 最終的なプロダクトの品質、デザイン、ユーザー体験を何よりも重視する開発者。
    • 多少のコストをかけてでも、手戻りの少ない安定した開発をしたい方。
    • AIに単なる作業者ではなく、クリエイティブな相棒を求める方。

  • スピードとコストを重視するなら → Gemini CLI

    • プロトタイピングやアイデア検証など、とにかく早く形にしたい開発者。
    • AIコーディングツールを無料で試してみたい学生や初心者。
    • 自分でデザインやUXを細かく調整する前提で、機能実装の効率化を求める方。

5. 実用的な選択ガイド

プロンプト品質の重要性: どちらのツールを使う場合でも、初期プロンプトの質が最終的な成果物の品質を大きく左右します。明確で詳細な指示を心がけることで、両ツールともより高いパフォーマンスを発揮します。

事前計画の活用: アプリ開発前に、アイデアを他のLLMで整理・構造化してからコーディングツールに渡すことで、より効率的な開発が可能になります。