Gemini 3 対 ChatGPT-4 対 Claude 2: 詳細な比較

著者: Boxu Li

Google の Gemini 3 は、Google DeepMind からの最新のマルチモーダル AI モデルであり、技術的能力において大きな飛躍を遂げています。以下では、Gemini 3 のアーキテクチャ、トレーニングデータ、ベンチマーク性能を探り、OpenAI の GPT-4（新しい GPT-4 Turbo を含む）および Anthropic の Claude 2/2.1 と推論、コーディング、マルチモダリティ、効率、コンテキスト長、開発者ツール、セーフティアラインメントの各面で詳細に比較します。また、主要な指標と機能をまとめた比較表も含めています。

Gemini 3 の技術的能力

アーキテクチャ: GoogleのGeminiモデルは、Sparse Mixture-of-Experts (MoE) Transformerアーキテクチャを使用しています[1]。これは、モデルがトークンを異なるエキスパートサブネットワークに動的にルーティングし、各入力トークンに対してパラメータの一部のみを活性化することを意味します。MoEの設計は、トークンごとの計算量を比例的に増やすことなく、大規模な総容量を可能にします[2]。実際には、Geminiは非常に大規模（エキスパートにまたがる数十億のパラメータ）であるにもかかわらず、実行効率が高く、その高性能に寄与しています。対照的に、GPT-4やClaudeは密なTransformerアーキテクチャを使用しており（その正確なサイズや詳細は公開されていません）、すべてのトークンに対してモデルパラメータが利用されます。Geminiのアーキテクチャはネイティブにマルチモーダルでもあり、最初からテキスト、画像、音声（さらにはビデオ）を組み合わせて事前学習されており、後から個別のビジョンモジュールを追加するのではありません[3]。この統合された設計により、従来のマルチモーダルアプローチよりも効果的にモダリティ間での共同推論が可能になります。従来のアプローチは、しばしば別々のネットワークを組み合わせていました[4]。

マルチモーダル能力: Gemini 3は*「ネイティブにマルチモーダルな」モデルです。テキスト、画像、音声、ビデオを入力として受け取り、テキスト（さらには画像も）を出力として生成できます[5][6]。例えば、Geminiに画像と質問、あるいは音声やビデオの一部を与えると、その内容を解釈し、分析や答えを返します。Googleによると、Geminiは画像理解のベンチマークで、外部のOCRに頼らずに前世代の最先端モデルを上回る性能を発揮しています[7]－これはそのエンドツーエンドの視覚理解の証です。初めから複数のモダリティで訓練し、追加のマルチモーダルデータで微調整することで、Geminiはテキストと視覚/音声データの統一的な表現を開発しています[8]。特に、Geminiはテキストプロンプトから画像を生成（統合されたGemini Imageモデルを通じて）し、テキスト指示による画像編集操作も行えます[6]。これはGPT‑4のビジョン能力を超えています－GPT‑4は画像を解釈*（GPT‑4V）し、テキストで説明することはできますが、新しい画像を生成することはできません（画像生成はOpenAIのエコシステム内でDALL·Eのような別のモデルが担当）。一方、AnthropicのClaude 2は現在テキスト専用モデルであり、デフォルトでは画像や音声を受け取ったり生成したりしません。したがって、Gemini 3はマルチモーダルな入出力対応で際立っており、1つのシステムでテキスト、ビジョン、音声/ビデオをシームレスに扱います。

トレーニングデータとスケール：Gemini 3（Ultra）の正確なパラメータは公開されていませんが、非常に大規模で多様なデータセットでトレーニングされました。Googleの小型のGemma 3オープンモデル（27B以下）は、140以上の言語でウェブテキスト、コード、数学、画像をカバーする最大14兆トークンでトレーニングされました「9」「10」。フラッグシップのGeminiも同様の広大なデータを活用していると推測できます。Gemini 2.5（直近の前身）の知識カットオフは2025年1月であり「11」、非常に最近の情報までトレーニングされており、GPT-4やClaudeよりも最新です。（参考までに、GPT-4の知識カットオフは2023年3月の初回リリース時点で2021年9月頃でしたが、GPT-4 Turboは後に2023年4月までの世界の出来事の知識で更新されました「12」。Claude 2のトレーニングデータは一般的に2023年初めまでです。）これにより、2025年末時点でGemini 3が三者の中で最も最近の知識ベースを持っていることが示唆されます。Googleはまた、安全性のために広範なデータフィルタリングを適用し、Geminiのトレーニングコーパスから問題のあるコンテンツ（例：CSAMや敏感な個人データ）を削除しました「13」。

長いコンテキストウィンドウ: Geminiの注目すべき機能の1つが、その大規模なコンテキスト長です。Gemini 3は、コンテキストウィンドウで100万トークン以上の非常に長い入力を処理できます[14]。これは他のモデルが現在提供しているものを桁違いに超えています。実際には、100万トークンは約80万語、または数千ページのテキストに相当します。Googleは、Gemini 2.5が402ページのアポロミッションのトランスクリプトを読み、要約でき、3時間のビデオコンテンツを問題なく推論できることを示しました[15]。比較すると、OpenAIの基本GPT-4は8Kまたは32Kトークンのコンテキストオプションを提供し、新しいGPT-4 Turboは128Kトークンまでのコンテキストをサポートしています[16] – 約300ページのテキストに相当します。AnthropicのClaude 2は当初、100Kトークンウィンドウを備えており、更新されたClaude 2.1ではそれが200Kトークンに倍増しました（約15万語または500ページ以上）[17]。したがって、Claude 2.1がコンテキストサイズでOpenAIをリードしている間（200K対128K）、Gemini 3は依然として100万以上のトークン容量で両者をはるかに上回っています。この巨大なコンテキストは、全コードベースや大規模な文書、さらには複数の文書を一度に取り込むようなタスクに特に有用です。ただし、計算コストがかかります—数十万トークンを処理するのは遅くなります（Anthropicは200KトークンのクエリがClaude 2.1では数分かかることを指摘しています）[18]。Googleの利点は、TPUv5インフラストラクチャ上で、これらの長いコンテキスト用にGeminiを分散および最適化できることです。

ベンチマークパフォーマンス： 標準的な学術ベンチマークにおいて、Gemini 3（およびその2.xの前身）は最先端の成果を達成しています。実際、Geminiは大規模なマルチタスクMMLU試験で人間の専門家のパフォーマンスを初めて超えたモデルです[19]。Gemini 1.0 UltraはMMLUで90.0%を記録し[20]、人間の専門家のベンチマーク（~89.8%）を超えました[21][22]で、GPT-4のスコアを大きく上回っています。（GPT-4の報告されたMMLU精度は、同様の5ショット設定で86.4%です[23]。Geminiは、回答前に「より慎重に考える」ために、チェーンオブソートや多数決などの高度なプロンプティングを使用して90%を達成しました[24]。）Geminiは初期評価で他の多くのタスクでもGPT-4を上回りました。例えば、Big-Bench Hardの厳しい推論タスクでは、Gemini Ultraは83.6%を記録し、GPT-4の83.1%（ほぼ同等の最先端）を超えました[25]。GSM8Kの数学の単語問題では、Geminiは（チェーンオブソートプロンプティングで）94.4%の精度を達成し、GPT-4の~92%を上回りました[26]。コーディングでは、Geminiは驚異的なスキルを示し、HumanEval Pythonコーディングベンチマーク（pass@1）で74.4%*を記録し[27]、同じテストでGPT-4の~67%を大きく上回りました[28]。実際、Geminiのコーディング能力は業界をリードしており、Googleはそれが「HumanEvalを含むいくつかのコーディングベンチマークで優れている」*と指摘し、元のAlphaCodeを超える競技プログラミング問題を解決できるGeminiを搭載したAlphaCode 2システムを導入しました[29][30]。要するに、Gemini 3は知識推論、数学、コーディング**においてトップクラスのパフォーマンスを発揮し、しばしばベンチマークスコアでGPT-4やClaudeを凌駕します（詳細な比較は次のセクションで紹介します）。

強化された「ディープシンキング」モード: Gemini 2.x世代の特徴的な機能の一つに、**「ディープシンク」*と呼ばれる推論モードの導入があります。このモードにより、モデルは最終的な答えを出す前に内部でステップごとの推論を明示的に行うことができます[31][32]。実際には、並列思考のチェーンや自己反省などの技術を実装しており、スクラッチパッド推論やツリーオブソーツの研究に触発されています。Googleは、Gemini 2.5ディープシンクが、創造性と段階的な計画を必要とする複雑な問題を解くモデルの能力を大幅に向上させたと報告しており、複数の候補推論パスを生成し評価することによってそれを実現しています[33][34]。たとえば、ディープシンクを有効にすると、Gemini 2.5 ProはGoogleの「思考対非思考」評価モードで高いスコアを獲得しました[35]。このモードはGemini 2.5では個別の設定でしたが、Gemini 3がこれらの高度な推論戦略をデフォルトで統合しているという噂があります。つまり、別のトグルは必要ありません[36]。GPT-4もClaudeも、エンドユーザーに公開されている正確な同等機能はありませんが、プロンプトを通じて推論のチェーンに誘導することは可能です。Geminiの「適応思考予算」*も注目に値します。開発者はモデルがどれだけ推論すべきかを調整でき（コスト/レイテンシと品質をトレードオフ）、予算が固定されていない場合、モデルは自動的に推論の深さを調整します[37][38]。このレベルのコントロールはGoogleの提供に特有で、品質と速度のトレードオフを微調整する必要がある開発者にとって魅力的です。

インフラと効率性: Googleは、カスタムTPUハードウェア上でGeminiを高効率かつスケーラブルに構築しました。Googleによると、GeminiはTPU v4およびv5eポッドでトレーニングされ、これまでで最もスケーラブルで信頼性の高いモデルです[39][40]。実際、Googleの発表では、Geminiと次世代AI開発を加速するために、特に新しいCloud TPU v5pスーパーコンピュータが発表されました[40]。1つの利点として、Geminiは以前のモデルに比べて推論時間を短縮できるとGoogleは指摘しており、TPU上での内部テストでは、英語のクエリに対して40％のレイテンシー削減を達成しました[41]。さらに、Googleは複数のサイズのGeminiを提供しており、異なるニーズに適しています。例えば、Gemini FlashやFlash-Liteは、低レイテンシーとコスト最適化のための小型で高速なバリアントであり、一方でGemini Pro（およびUltra）は最大の品質を求めるために大きなサイズです[42][43]。これは、OpenAIがGPT-3.5 TurboとGPT-4を提供したり、AnthropicがClaude InstantとClaude-v2を提供したりするのと類似しています。例えば、Gemini 2.5 Flash-Liteは大規模でコストに敏感なタスクのために設計されており、2.5 Proは最も複雑なタスクに使用されます[44][45]。能力とコストの「パレートフロンティア」を網羅することで、Geminiファミリーは開発者が自分のユースケースに合ったモデルを選択できるようにします[46]。柔軟性とTPUの最適化により、Geminiは効率的に展開可能で、Googleはその製品（検索、Workspace、Android）で広範に使用していると考えられます。

Gemini 3の概要: 要するに、Gemini 3は革新的なMoEアーキテクチャを備えたマルチモーダルAIの力強い存在であり、最新の知識、コード、視覚データの膨大なトレーニング範囲、前例のないコンテキストウィンドウ（約100万トークン）、そして学術ベンチマークでの最先端のパフォーマンスを誇ります。「思考」モードを通じて新しいレベルの推論を導入し、開発者に精度と速度のバランスを取るコントロールを提供します。次に、これらの強みがOpenAIのGPT‑4およびAnthropicのClaude 2シリーズとどのように比較されるかを見ていきましょう。

パフォーマンスベンチマークの比較

比較の基準として、知識と推論（MMLUとBig-Bench Hard）、数学の単語問題（GSM8K）、コーディング（HumanEval）など、各モデルの主要タスクにおける標準的なベンチマーク結果を見てみましょう。これらのベンチマークは包括的ではありませんが、各モデルの能力を定量的に感じ取ることができます。

MMLU (Massive Multitask Language Understanding): これは57の科目にわたる知識と推論のテストです。Gemini 3 (Ultra) は約**90%の正確性を記録し、人間の専門家レベル（人間は約89.8%）を上回りました[21][22]。GPT-4 はOpenAIの報告で86.4%を記録しました（5ショット設定）[23]。Claude 2 はやや低く、AnthropicはMMLUで78.5%**を記録したと報告しています（連鎖的思考プロンプトを使用した5ショット）[47]。幅広い知識と推論において、GeminiとGPT-4は非常に強力で（Geminiがやや優位）、Claude 2はその後を追っています。これらのモデルはすべて、より高度なプロンプトを使用することで改善します（例：GPT-4は連鎖的思考と投票を使用して約87-88%に達することができます[48]）。しかし、Geminiの数値はすでに評価中に注意深い推論を活用していることを反映しています[24]。
BIG-bench Hard (BBH): これは特に難しい推論課題のコレクションです。GPT-4 と Gemini はここで基本的に同率です。Gemini UltraはBBHで83.6%、GPT-4は約**83.1%**を記録しました（どちらも数ショット設定）[25]。これらのスコアは、ほとんどの古いモデルをはるかに上回っています。公開された情報源ではClaude 2のBBHスコアはありませんが、第三者の評価によれば、Claudeはやや低い（おそらくBBHで70%台の可能性があります）とのことです。一般的に、GPT-4とGeminiは多くの複雑な推論テストでパリティを保ち、各カテゴリでわずかに優位です。Googleは、Geminiが32の学術ベンチマークのうち30でSOTAを超えたと主張しており[49]、おそらくすべての面でGPT-4に少なくとも匹敵していると考えられます。
数学 – GSM8K: これは小学校の数学の問題を解くためのマルチステップの推論を必要とするベンチマークです（通常、連鎖的思考を通じて解決されます）。GeminiはGSM8Kで**94.4%を記録し、数学能力において卓越した成果を示しました（32の推論パスを通じて多数決を行いました）[26]。GPT-4も数学に優れており、OpenAIはGSM8Kで約92%を記録しました（数ショットのCoTプロンプトを使用）[26]。Claude 2はCoTを使用したゼロショットで88.0%**を記録しました[50]、これはGPT-4よりやや低いです。これら3つのモデルは、以前の世代よりもはるかに優れた数学の文章題に対応しています（比較のために、GPT-3.5はGSM8Kで約50-60%を記録しました）。しかし、Geminiは現在数学で優位に立っており、おそらくその「並行思考」アプローチにより、より高い信頼性で解決策を見つけているためです[33]。
コーディング – HumanEval (Python): これはプログラミングのプロンプトに対して正しいコードを生成するモデルの能力を測定します。Gemini 3 はHumanEvalで約74–75% のpass@1を記録しました[27]。これはこのベンチマークでの業界最高の結果です。Claude 2もコーディングにおいて大きな進歩を遂げ、71.2% のpass@1を記録しました[50]、これは実際にGPT-4を上回っています。GPT-4 は2023年3月の技術報告でHumanEvalで67%を達成しました（0ショット）[28]。コーディングタスクにおいて、ランキングはGemini > Claude 2 > GPT-4です。経験的には、ユーザーはClaudeを非常に優れたコーディング能力を持つと感じており（非常に詳細なコードと説明を出力できます）、GoogleのGeminiモデルはおそらくコードに関するトレーニングを重視し、新しい技術を用いたことが利点となっています（Googleはコーディングのために内部ベンチマークWebDev Arenaを構築し、Gemini 2.5 Proがリーダーボードのトップに立ちました[51]）。また、GoogleはAlphaCode 2でGeminiを活用し、元のAlphaCode（古いモデルに基づいていました）よりも約2倍多くの競技問題を解決しました[52] – これはGeminiのコーディング/一般的な推論コンボがアルゴリズムの課題に強力であることを示唆しています。
その他の評価: 知識集約型QA（TriviaQA）、長文の理解（QuALITY）、科学の質問（ARC-Challenge）において、すべてのモデルが高いパフォーマンスを示しており、GPT-4とGeminiは通常80%台後半から90%の範囲で、Claudeはしばしば80%台です。たとえば、Claude 2はARC-Challengeで91%を記録し、GPT-4とほぼ同等です[53]。共通センス推論（HellaSwag）では、GPT-4が優位で、約95%を記録し、Geminiは87.8%でした[54] – おそらくトレーニングデータや共通センスの整合性に違いがあることを反映しています。そして多言語タスクでは、GoogleはGeminiが優れていると報告しており、バリアント（「Global MMLU」）はGemini 2.5 Proが約89%を示しました[55]、強力な多言語理解を示しています。3つのモデルすべてが広範なNLPベンチマークで対応可能であり、Gemini 3とGPT-4は一般に最上位に位置し、タスクごとにリードを交換し、Claude 2/2.1は全体的な学術ベンチマークのパフォーマンスで一段下に位置しています。

以下の表にこれらのベンチマーク比較の一部をまとめています。

比較表：主要指標と機能

以下の表は、GoogleのGemini 3、OpenAIのGPT‑4（GPT‑4 Turbo）、AnthropicのClaude 2.1の主要なパフォーマンス指標と機能を示しています。

機能 / メトリクス

Google Gemini 3 (DeepMind)

OpenAI GPT-4 (GPT-4 Turboを含む)

Anthropic Claude 2.1

モデルアーキテクチャ

スパースMixture-of-Expertsトランスフォーマー; 最初からマルチモーダル[1]。TPUで高いスケーラビリティ。

デンストランスフォーマー（詳細は非公開）; ビジョンは統合エンコーダーを通じて有効化[56]。

デンストランスフォーマー（非公開）; トレーニングでAIの安全性を重視。憲法AIアライメントを使用。

マルチモーダルサポート

はい – ネイティブなテキスト、画像、音声、ビデオ入力; テキスト（および画像）を生成[6]。最先端の視覚理解[7]。

部分的 – テキスト＋画像を受け入れ（GPT-4V）; テキストを出力。画像生成なし（別のDALL·Eを使用）。

いいえ（テキストのみ） – Claude 2.1では入力/出力はテキストのみ。組み込みの画像や音声機能はない。

最大コンテキストウィンドウ

1,000,000+ トークン（≈800K語）。巨大な長文サポート[14]。

GPT-4 Turboは128Kトークン[16]（標準GPT-4は8K/32K）。

Claude 2.1は200Kトークン[17]（Claude 2.0は100K）。

MMLU（知識試験）

≈90%（人間の専門家を上回る）[20]。<br>MMLUで初めて90%に到達

86.4%（5ショット）[23]。<br>Gemini以前の最先端; 人間レベル。

78.5%（5ショットCoT）[47]。<br>強力だが、GPT-4とGeminiには及ばない。

BIG-Bench Hard（推論）

83.6%（3ショット）[25]。<br>GPT-4とSOTAでタイ。

83.1%（3ショット）[57]。

（N/A）公式データなし。推定~75–80% （Claude 2はGPT-4/Geminiより低い可能性）。

GSM8K数学（小学校）

94.4%（CoT＆多数決使用）[26]。

~92%（5ショットCoT）[58]。

88.0%（0ショットCoT）[50]。

HumanEval（Pythonコーディング）

74.4% pass@1[27] – 最高クラスのコード生成。

67% pass@1[28]。

71.2% pass@1[50] – コーディングで基本GPT-4を上回る。

推論モード（「CoT」）

Deep Thinkモードによりチェインオブソートを有効化。内部で並列ステップで推論可能[33]。開発者が調整可能な推論深度。

プロンプトを通じてCoT。公開されている「セルフリフレクション」モードはないが、GPT-4 は求められたときに詳細な推論が可能。

デフォルトで回答を説明する傾向がある; 切り替えは不要（Claudeはしばしばステップバイステップで推論を提供）。現在、関数/ツール呼び出しをサポート[59]。

コーディング/ツール統合

優れたコーディングスキル（多言語）。コンテキストで全体のコードベースを扱える。競技プログラミング用のAlphaCode 2をパワー。Vertex AI経由で利用可能（コードノートブックなど）。

一流のコーディング能力（特にコードインタープリターと一緒に）。関数呼び出しAPI[60]とツールを統合するプラグインを提供。GitHub Copilot XはGPT-4を使用。限定ベータでのファインチューニング。

非常に良いコーディング支援（ほぼGPT-4レベル）。現在APIツールの使用をサポート（ベータ版）で開発者定義の関数やウェブ検索を呼び出せる[61][62]。インタラクティブなコーディングチャットを強調（Slack内のClaudeなど）。

ファインチューニングの可用性

限定的 – メインのGeminiモデルはクローズドソース; ファインチューニングは公開されていない（Googleの内部RLHFを使用）。ただし、Gemmaオープンモデル（1B–27B）はカスタムファインチューニングに利用可能[63][64]。

部分的 – GPT-4はクローズドソース; OpenAIはGPT-3.5のファインチューニングを提供し、GPT-4のファインチューニングは制御されたプレビューにある。開発者はシステム指示や数ショットを通じて動作をカスタマイズ可能。

公開ファインチューニングなし – Claudeはクローズドソース; Anthropicはファインチューニングを提供していない。ユーザーはシステムプロンプト[65]と憲法AIアプローチでカスタマイズ可能。

スピード＆効率

TPUで最適化 – Googleのハードウェアで小さいモデルよりも速く動作。Gemini Flashモデルは低遅延を提供。スピードと品質を「考慮」予算でトレードオフ可能[66]。

GPT-4 TurboはGPT-4の~2倍速い/安価[16][67]。それでも、GPT-4は特に32K/128K コンテキストでは比較的遅いことがある。OpenAIは常に遅延を改善中。

Claude 2は通常のコンテキストではかなり速い; 最大200Kコンテキストでは数分かかることがある。Claude Instantモデルは一部の品質低下を伴うが、より速く、安価な応答を提供。

安全性＆アライメント

人間のフィードバックとレッドチーミングによる強化学習でトレーニング。Googleは「これまでで最も包括的な安全性評価」を Geminiに対して行ったと主張。リスク（サイバーセキュリティ、説得）に関する特別な研究[69]。画像/マルチモーダル出力のための組み込みのガードレール。

RLHFと広範なファインチューニングによるアライメント。GPT-4は厳格なレッドチームテストを受け、公式の使用ポリシーがある。システムメッセージは動作の指示を可能にする。禁止されたコンテンツに対して拒否する傾向があり、継続的な調整中。

憲法AIによるアライメント – Claudeは一連の原則に基づいて導かれる。より詳細であり、クエリが「憲法」と矛盾する場合に拒否する傾向がある。Claude 2.1は Claude 2.0に比べて幻覚率が2倍低く[70]、誠実性が向上している（推測するよりも控える）。無害性と透明性に焦点を当てる。

Sources: Performance metrics are from official reports: Google DeepMind’s Gemini technical blog[72][27], OpenAI’s GPT-4 documentation[28], and Anthropic’s Claude model card[50]. Context and feature information from Google’s announcements[14][6], OpenAI DevDay news[16], and Anthropic updates[17].

In-Depth Comparison of Gemini 3, GPT‑4, and Claude 2.1

Now that we’ve seen the high-level numbers, let’s compare the models across various dimensions in detail:

Reasoning and General Intelligence

3つのモデル、Gemini 3、GPT‑4、Claude 2はすべてAI推論能力の最前線にいますが、特に難しい課題においてはGeminiとGPT‑4が一般的に強力です。GPT‑4はリリース時に新しい基準を設定し、知識と推論のテストでしばしば人間レベルのパフォーマンスに匹敵または上回る成果を示しました。GoogleのGeminiは、その基準を明確に超えるように設計されており、実際に多くの学術ベンチマーク（MMLU、数学、コーディングなど）でGPT‑4をわずかに上回っています（上記参照）。実際の使用では、GPT‑4とGeminiの両方が優れた論理的一貫性、マルチステップ推論（例：複雑な問題を段階的に解決する）および幅広い知識を示しています。ユーザーはGPT‑4が非常に洗練された信頼性のある推論スタイルを持っていると観察しています。通常、指示に注意深く従い、よく構造化され正当化された答えを生成します。Gemini 3は、特にそのDeep Think機能を持つことで、難しい問題に対してさらに分析的になり、「思考の連鎖」を有効に活用して難問に対する精度を向上させることができます[33][34]。Googleは、Geminiがシミュレーションの作成、複雑なコードの作成、さらには多くのステップを経ての推論による戦略ゲームをプレイするという精巧なタスクを解決する様子を示しました[73][74]。Geminiの利点の一つは、訓練データの新しさです。2024/2025年までの知識を持っているため、より新しいイベントや研究に関する最新の情報を持っている可能性がありますが、GPT‑4（2023年のカットオフ）は非常に最近の事実を欠くことがあります。

Claude 2 は非常に優れていますが、複雑な推論においてはGPT-4よりも「知的」または厳密さが若干劣ると評されることがあります。そのMMLUスコア（78.5%）は、同じ試験レベルの習熟度に達していないことを示しています[47]。とはいえ、Claudeは自然言語理解と説明において優れており、推論を人間のように明瞭に説明する才能を持っています。AnthropicはClaudeを対話形式（「アシスタント」ペルソナ）で訓練しており、GPT-4よりも思考過程を明確に表現する傾向があります（GPT-4は、プロンプトがない限り最終回答を提供します）。多くの日常的な推論タスクにおいては、ClaudeはGPT-4と同等です。しかし、特に難解な論理パズルや高度な技術的質問においては、GPT-4は依然として精度で優位に立っています。ユーザーからは、Claudeは不確実なときに「わかりません」と言うことが多いと報告されています（正確さを考慮した意図的な設計）[71]、一方でGPT-4は回答を試みることがあります。これにより、Claudeは時に慎重または制限されているように感じることがありますが、事実を誤認することが若干少ないという利点もあります。

Summary: GPT‑4 and Gemini 3 represent the state-of-the-art in general reasoning, with Gemini showing equal or slightly better performance on new benchmarks (thanks to advanced techniques and possibly more training data). Claude 2 is not far behind for many tasks and often provides very detailed reasoning in its answers, but it doesn’t quite reach the same benchmark highs. If your use case demands the absolute strongest reasoning on difficult problems (e.g. complex exams, tricky word problems), Gemini 3 or GPT‑4 would be the top choices, with Claude as a capable alternative that errs on the side of caution in its answers.

Coding and Software Assistance

Gemini 3 と OpenAI の GPT-4 はどちらも非常に優れたコーダーであり、特に Anthropic の Claude 2 も素晴らしいコーディングアシスタントであることが証明されています。HumanEval や競技プログラミングなどのコーディング評価では、現在 Gemini がわずかにリードしています（74% 対 GPT-4 の 67% の合格率として記録されています）[27][28]。Google は、Gemini が複雑なインタラクティブコードを生成する様子を示しました。たとえば、フラクタルの視覚化、ブラウザゲーム、データ視覚化を高レベルのプロンプトから ゼロから 作成する例があります[73][74]。Gemini は、そのミリオントークンのコンテキストのおかげで、非常に大規模なコードベース を扱うことができます。開発者は文字通り、リポジトリ全体や複数のソースファイルを Gemini に貼り付けて、コードのリファクタリングやバグの発見を依頼することができます。これは開発ワークフローに革命をもたらします。Gemini はプロジェクト全体のコードコンテキストを「記憶」して活用することができるのです。GPT-4 のコンテキストは最大で 128K で（これはサイズにもよりますが、約 100 ファイルのコードには十分です）[56]、Claude 2.1 は 200K トークンで少し多くを管理できるかもしれません。しかし、どちらも Gemini の全コードベース理解の能力には及びません。

日常のコーディング支援（関数の作成、コードの説明、改善提案など）において、3つのモデルはすべてうまく機能します。GPT-4は、PythonやJavaScriptなどの言語で正確で文法的に正しいコードを生成することに定評があります。GitHub Copilotの最初の統合モデルとして（Copilot Xのバックエンドとして）導入され、ユニットテストの作成、疑似コードからのコード変換、デバッグなどのタスクで開発者に人気です。GPT-4のコード出力は、やや簡潔で要点をついたものになりがちですが、Claudeはしばしば非常に冗長な説明とともにコードを出力します。これは、チャット好きなシニアエンジニアとペアプログラミングをしているようだと一部の開発者に評価されています。能力面では、Claude 2は一部のコーディングベンチマークでGPT-4を実際に上回りました（HumanEvalで71%対67%）[50][28]。これは、AnthropicがClaudeのトレーニング更新でコーディングに重点を置いたことを示しています。ユーザーは、Claudeが特に曖昧な要求を理解し、コードの詳細を補完するのが得意であると指摘しています（プロンプトが具体的でない場合でも、単に拒否することなく、意図を推測して実用的なものを生成しようとします）。

コーディングのためのファインチューニングとツール: OpenAIは、コードインタープリター（現在は高度なデータ分析と呼ばれる）などの専門的なツールを提供しており、ターミナルプラグインやデータベースプラグインなどの統合により、GPT-4のコーディングの有用性を拡張しています。Googleは、Geminiのための特定の「コード実行」ツールを公に発表していませんが、GeminiがGoogleのクラウドに統合されていることを考えると、Colabノートブックでの利用やコードをテストするための実行環境への接続が想像できます。Anthropicは最近、ツール使用 APIをClaude 2.1で導入し、開発者が提供した関数を実行できるようにしました。例えば、Claudeに生成したコードをコンパイルまたはテストする関数を実行させることができます[61][75]。これは、OpenAIの機能呼び出しに似ており、動的コーディングエージェントのように、自分の出力をテストしてエラーを修正することができます。すべてのモデルはこのようなフィードバックループから利益を得ることができますが、現在は開発者の実装に依存しています。

要約すると、3つのモデルはすべて優れたコーディングアシスタントですが、Gemini 3の大きなコンテキストとやや高いコーディングベンチマークにより、一度により大きく複雑なプログラミングタスク（例えば、数千行のコードを一緒に分析する）を処理できることが示唆されています。GPT-4はツールや統合機能で開発者コミュニティで広く実力を証明しており、Claude 2は説明スタイルを好む人や大きなコードファイルのために200Kコンテキストが必要な人には強力な代替手段です。純粋なコーディング精度においては、Gemini 3がわずかに優勢で、Claude 2がそれに続き、GPT-4も依然として非常に強力で、実際のコーディングシナリオで最も実戦向きと考えられます。

マルチモーダル入力/出力

ここでGemini 3が本当に際立ちます。 Geminiは、最初からマルチモーダルAIとして構築されており、GPT-4は視覚機能を拡張として追加し、Claudeはこれまでのところテキストのみです。

Gemini 3: プロンプトの一部として画像（単一または複数）を受け取り、それを深く理解することができます。単に説明するだけでなく、チャートを分析したり、グラフを読んだり、スクリーンショットを解釈したりします。音声や動画も扱うことができます。例えば、音声クリップを渡してその内容について質問したり、動画の一部（フレームやトランスクリプト）を提供して要約や回答を得ることができます。Googleは、無声映画や複雑な視覚データを分析するGeminiを紹介しました[76]。出力では、Geminiはデフォルトでテキストを生成しますが、Gemini Imageモード内でテキストプロンプトから画像を生成することもできます（DALL·EやImagenに似ています）[6]。つまり、ユーザーはGeminiにアート作品を作成させたり、指定した画像を編集させたり（「この写真を絵画のように見せて」）することができ、すべて同じAIシステム内で行えます。このマルチモーダル生成は、GPT-4やClaudeがネイティブにできることを超えた大きな一歩です。さらに、Geminiは特定のコンテキストで動画出力も扱うことができます（例: アニメーションのコードを生成したり、動画シーンを説明したりすることができますが、実際の動画フレームを生成するのはPhenakiやImagen Videoのような関連モデルで処理される可能性があります）。要するに、Geminiのマルチモーダルの能力は最先端であり、ネイティブに異なるモダリティを理解し結びつけます。例えば、画像を分析し、その情報をテキストの推論チェーンやコード生成タスクで流暢に使用することができます。
GPT‑4: 部分的にマルチモーダルです。GPT‑4（基本モデル）は画像を入力として受け入れます。画像を提供して質問することができます。これはGPT-4の「Vision」機能で（2023年に限定ベータで初めて利用可能になりました）、非常に強力です。GPT-4は画像を説明し、物体を識別し、画像内のテキストを読み、視覚コンテンツについて推論します。例えば、ユーザーはGPT-4 Visionを使ってミームを解釈したり、冷蔵庫の画像の内容を分析してレシピを提案したりすることができます。ただし、GPT‑4は画像や音声を出力することができません。出力は純粋にテキストのみです。絵を描くように頼むと、テキストによる説明かせいぜいASCIIアートを生成することしかできません。OpenAIはDALL·E 3という別のモデルを通じて画像生成を行っていますが、それはGPT-4自体の外部です。したがって、GPT‑4のマルチモーダルの能力は一方向（視覚入力からテキスト出力）です。また、音声や動画の入力を直接扱うことはできません（OpenAIのWhisperモデルが音声をテキストに変換しますが、これも別であり、GPT-4の会話型インターフェースに統合された単一のモダリティパイプラインではありません）。GPT‑4 TurboはChatGPT向けに音声出力（テキストから音声への変換）を導入しましたが、それはモデルが音声を生成しているわけではなく、別のTTSシステムです。まとめると、GPT‑4は部分的にマルチモーダル（テキスト＋視覚）であり、Geminiは完全にマルチモーダル（テキスト＋視覚＋音声＋動画）で理解し、さらにGeminiは複数のモダリティでコンテンツ生成を行うことができます。
Claude 2.1: 現在、画像や音声の入力をサポートしていません。完全にテキストベースの会話モデルです。Claudeに画像を与えたり、画像を解釈するように頼んだりすることはできません（画像を見ることができないと答えるだけです）。Anthropicはテキストに焦点を当てており、Claude 2.1の時点で視覚機能を発表していません。将来的にマルチモーダルを探求する可能性が示唆されていますが、現時点ではClaudeはこの点で遅れを取っています。したがって、画像やその他の非テキストデータを含むタスクには、入力をテキストに変換する（例: 音声を文字起こししてからClaudeに渡す）以外に選択肢がありません。

実際的には、Gemini 3のマルチモーダル能力は多くの可能性を開きます。例えば、PDFに含まれるテキストや画像（表、図）を分析するAIエージェントとして使用したり、ビデオの内容に関する質問に答えたりすることができます。例えば、Googleは新しいマルチモーダルベンチマーク（MMMUと呼ばれる）で、Gemini Ultraが59.4%の新しい最先端の成果を達成したことを示しましたが、以前のモデルは苦労していました[77][78]。1つのプロンプトでモダリティを混ぜる能力もあるため、次のようなことができます。「ここにグラフ画像があります。どのようなトレンドを示していますか？このトレンドについてのレポート（テキスト）を作成してください。」Geminiはグラフを取り込み、それを分析したテキストレポートを直接生成できます。GPT-4も同様にグラフ画像を分析できますが、Claudeは全くできませんでした。

結論： ビジョンやオーディオの理解とともに言語を必要とするあらゆるユースケースにおいて、Gemini 3は最も有能で柔軟なモデルです。GPT-4のビジョンは強力ですが、Geminiはより多くのデータ型をカバーし、視覚コンテンツも生成できます。Claudeは現在、テキストタスクに限定されています。したがって、マルチモーダルの比較において、Gemini 3はその包括的なマルチセンス能力で圧勝します。GPT-4が2位（ビジョンのみ）で、Claudeはテキストに焦点を当てています。

コンテキストウィンドウと効率性

コンテキストの長さについては触れましたが、効率性について再度確認し、詳しく見ていきましょう。コンテキストウィンドウとは、モデルが一度に考慮できる入力（および生成された出力）の範囲のことです。より大きなコンテキストは、モデルが以前の会話や大きな文書を記憶することを可能にします。注目すべき点として：

Gemini 3: ~100万トークンのコンテキストウィンドウ[14]。これは他のものに比べて劇的に高いです。Geminiは非常に長いテキスト（本全体や長い技術文書、大量のプロンプト履歴など）を取り込むことができることを意味します。企業にとって、これは革命的な変化をもたらす可能性があります。企業の知識ベース全体や数百ページの規制テキストを一度にモデルに投入することを想像してみてください。Geminiはその巨大な入力のどの部分からでも質問に答えたり、要約を作成したりすることができます。100万トークンのコンテキストは、複雑なエージェント的行動も可能にします。必要に応じて非常に長いスクラッチパッドで計画やコードを内部生成することができます。実用的な欠点はメモリと速度です。100万トークンの入力を処理するのは重い作業です。Googleは効率的な実装を使用している可能性が高く、MoEはすべての専門家がすべてのトークンを見るわけではないので役立ちます。彼らは技術報告書で2つの指標を報告しました：128kトークンのシナリオ対100万トークンのシナリオ、モデルがある長さを超えると異なる戦略を使用する可能性があることを示しています（128kは「平均的」に評価され、100万は「ポイントワイズ」で評価されました）[79][80]。いずれにせよ、ほとんどの用途ではこの制限に達しませんが、膨大な余裕を提供します。
Claude 2.1: 200kトークンのコンテキスト[17]。これも非常に高く、Geminiに次ぐものです。AnthropicはClaude 2.1で100kから200kに倍増し、当時「業界をリードする」コンテキストと主張しました[17]。200kトークンは約150kワード（約500ページのテキスト）に相当します。Anthropicは特に、長い財務報告書、コードベース全体、長い文学作品を取り込み、それらをClaudeが分析するような使用例を挙げています[81]。注意点として、Claudeはそれだけの量を取り込むことはできますが、遅くなる可能性があります（最大長のプロンプトを処理するのに数分かかるかもしれないと述べています）[18]。また、コストが高くなります（価格はトークンに比例して変動します）。これを最適化するために取り組んでいます。しかし、利用可能性の観点からは、Claude 2.1のフル200kコンテキストモードは開発者（Proティア）にアクセス可能であるのは印象的です。
GPT-4 / GPT-4 Turbo: 当初、GPT-4は8kおよび32kトークンモデルを提供していました。2023年後半、OpenAIはGPT-4 Turboを128kコンテキストで発表し、Claudeの範囲に近づけました[16]。128kコンテキストモデルは現在、開発者向けにベータ/プレビュー中ですが、まもなく本番に入る予定です。128kトークン（~96kワード）は、32kコンテキストの約4倍であり、ほとんどの実用的なタスクに十分です（約300ページのテキスト）。OpenAIは、GPT-4が小説全体（ジェーン・オースティンのエマ）を読み質問に答えるデモを行い、長いコンテキスト理解を示しました。したがって、GPT-4はコンテキストの長さで大きく差を縮めました。それでも、Geminiの理論最大の1/8であり、Claudeの最大の約半分です。非常に大きな入力の場合、GPT-4はチャンク化戦略が必要になりますが、ClaudeやGeminiは一度に処理できるかもしれません。OpenAIは128kを超える計画についてまだ何も発表していません。

効率性とレイテンシー: コンテキストやモデルが大きくなると、推論速度が問題になります。GPT-4は基本形でGPT-3.5よりも遅いとされており、特にコンテキストが長くなるほど応答に時間がかかることがよくあります。OpenAIはこの問題に対処するために、GPT-4 Turboをより速く、より安価に最適化しました。彼らはGPT-4 Turboが元のGPT-4に比べて入力トークンが3倍安価で、出力トークンが2倍安価であると報告しています[16][67]。これは速度向上、もしくは少なくともコスト効率の向上を意味します。多くの開発者は、GPT-4 Turboが応答速度がやや速いと観察しています。Claude 2は短いから中程度のプロンプトに対して非常に高速である傾向があり、GPT-4よりも速いことが多いです（Claudeはややコンパクトで、高スループットに最適化されているためです）。長いコンテキストでは、Claudeのレイテンシーが増加します。200k全体では、前述の通り数分かかることがあります（これは予想されることであり、大量のテキストを処理する必要があります）。Gemini 3のパフォーマンスに関しては、まだ外部から直接的な速度測定は行われていませんが、Googleの*「TPU上で以前のモデルよりも大幅に高速」という主張[82]は効率的であることを示唆しています。さらに、GoogleがGeminiの軽量な「フラッシュ」バリアント*を提供することは、レイテンシーが重要な場合、開発者がGemini FlashまたはFlash-Liteを選択できることを意味します（多少の精度を犠牲にして）[83][84]。対照的に、OpenAIとAnthropicも小型モデルのアイデアを持っています。GPT-3.5 Turboは簡単なタスクに対する高速な代替手段であり、Claude InstantはAnthropicの高速モデルです。

もう一つの側面はコスト効率です。すべてのプロバイダーは、最大のコンテキストを使用する場合に料金が高くなります。OpenAIの128k GPT-4は、1回の呼び出しあたりのコストが高く、AnthropicのClaudeも100k/200kのコンテキストで料金が高くなります（彼らは2.1で大きなコンテキスト使用のために価格を調整しました[17][85])。GoogleのGeminiのAPI経由の価格設定はグラデーションを示しています。例えば、Gemini 2.5 Pro（>200kのコンテキスト）は、入力コストが1Mトークンあたり約1.25ドル（「思考」モードでは2.50ドル）[35]であり、より小さいFlash-Liteは1Mトークンあたり0.10ドル[35]です。この広範な価格設定は、Googleが大規模なコンテキストを高価格で呼び出すのはヘビーユーザーのみと予想している一方で、日常使用はより安価なモデルで行うことができることを示しています。

Conclusion on context/efficiency: If you need to work with very large documents or contexts, Gemini 3 is unmatched with its 1M token window – it can theoretically absorb entire books, multi-document collections, or hours of speech transcripts at once. Claude 2.1 comes in second with a very generous 200k window that in practice covers almost all use cases (beyond maybe entire libraries). GPT‑4’s 128k is also quite large now, though still trailing. In typical usage of a few thousand tokens, all models are reasonably fast, with GPT‑4 being the slowest but most precise, and Claude being quite speedy and Gemini likely optimized on Google’s backend (though exact speed comparisons are hard without public data). Google’s approach gives more flexibility (various model sizes, adjustable reasoning), whereas OpenAI and Anthropic focus on a simpler model lineup and rely on the user to pick higher or lower tiers (GPT-4 vs 3.5, Claude vs Claude Instant).

Developer Tools and Fine-Tuning

Each of these AI providers offers a different ecosystem for developers:

Google Gemini（Vertex AIとAI Studio経由）: GoogleはGeminiをクラウドプラットフォーム（Vertex AI）とAPI（Google AI Studio）を通じて提供しています。開発者はGoogle Cloud上でGeminiをアプリケーションに使用し、製品に統合することができます（例えば、GoogleはGeminiをGmail、DocsなどのWorkspaceアプリにDuet AIを介して統合しています）。注目すべき提供のひとつはGemmaで、Geminiに関連するオープンソース（またはオープンウェイト）のモデル群です。Gemma 3モデル（27B、12B、4Bなど）は小型で、公開されており、開発者が自身のデータで微調整することができます。これらのモデルはGeminiと一部の技術を共有しており、コミュニティが高品質のモデルにアクセスすることができ、GoogleのAPIを必要としません。最も大きなGemini（Ultra/Pro）の微調整はGoogleが顧客向けに公開していません（おそらく内部でRLHFを使用して微調整され、非公開にされています）。しかし、Googleはプロンプトエンジニアリングと基盤整備のためのツールを提供しています。例えば、Vertex AIプラットフォームでは検索強化生成を可能にし、開発者はモデルの重みを変更することなく、ベクトル検索を通じてGeminiがプライベートデータを使用できるようにします。また、Googleは「責任あるAI」のツールキットを強調しており、開発者がGeminiを使用する際の毒性やバイアスを軽減するためにプロンプトをテストおよび調整するのを助けます。もう一つの独自の側面は、開発者が「高速モード」（浅い推論）または「深く考えるモード」（より高精度）をプログラムで選択できる思考予算制御です。これは、コスト最適化のための新しいレバーとなります。
OpenAI GPT-4: OpenAIはGPT-4をAPIおよびChatGPTインターフェースで提供しています。開発者向けにOpenAIは豊富なエコシステムを構築しています：関数呼び出し（GPT-4がJSONを出力し外部関数をトリガーすることを可能にする）、DevDayで発表されたAssistants API（エージェントのような状態を維持しツールの使用を助ける）およびプラグインフレームワークで、GPT-4が外部ツール（例：ブラウジング、データベース、コード実行）にアクセスできるようにします。GPT-4自体の微調整はまだ一般には利用できませんが、OpenAIはGPT-4の微調整の待機リストを設けており、これは実験段階です。彼らはGPT-3.5 Turboの微調整を許可しています。したがって、現時点では多くの開発者はGPT-4をゼロショットまたは数ショットで使用し、リトリーバルを補完的に使用しています（OpenAIの新しいリトリーバルAPIはGPT-4をベクトルデータベースに簡単に接続するのを助けます）。OpenAIのプラットフォームは使いやすさで知られており、多くのライブラリと統合があります。彼らはまた、モデルを誘導するためのシステムメッセージを提供しています（これはAnthropicが後に追加し、GoogleのAPIにも同様の構造があります）。要するに、OpenAIのツールは非常に成熟しており、関数呼び出し（現在GeminiやClaudeにも類似したものがあります）やマルチターンの会話管理などの機能があります。開発者がAIモデルをすぐにアプリに組み込みたい場合、OpenAIのAPIは簡単でよく文書化されています。デメリットとしては、モデルがブラックボックスであり（閉じた重み）、プロンプトと数ショット以外のカスタマイズは微調整プログラムに入らない限り限られています。
Anthropic Claude 2/2.1: AnthropicはAPI（およびclaude.aiでのチャットインターフェース）を通じてClaudeを提供しています。彼らはOpenAIほど多くの「機能」を公表していませんが、Claude 2.1以降ではシステムプロンプトのサポートを導入しました（OpenAIのシステムメッセージに似ており、事前に動作を設定するため）およびベータ版のツール使用APIです。このツール使用機能は、基本的にOpenAIの関数呼び出しに対するAnthropicの回答であり、開発者はツール（例：計算機、ウェブ検索、データベースクエリ）を定義し、Claudeが会話中にそれらを呼び出すことを決定できます。これは大きな改善で、Claudeをアプリケーションでより拡張可能にします（トレーニングデータにのみ依存するのではなく、情報を取得したりアクションを実行したりできます）。Claudeには公開された微調整オプションはありません。「憲法AI」の整合性は、ユーザーが直接調整できないある種の原則に従うことを意味しますが、システムプロンプトによりトーンやスタイルのカスタマイズが可能です。AnthropicはClaudeを企業向けに活発にマーケティングしており（AWSなどとの提携があります）、ビジネス文書の分析における大きなコンテキストや安全機能を強調しています。また、Claude Instantという、より速く安価なバージョン（低品質）を軽量タスク向けに提供しています。開発者の体験は着実に改善しており、Anthropicは最近プロンプト開発のためのWeb作業台を立ち上げ、OpenAIとのドキュメントの均等化に取り組んでいます。注目すべき点として、多くのユーザーはClaudeが長いチャットでの会話の文脈を保持するのが非常に優れていると感じています。それは多くの不関連な逸脱を導入することが少なく、無害な要求を拒否することが少ない（異なる整合性戦略による）ため、ユーザー向けのチャットボットで好まれることがあります。

他の製品との統合: GoogleはGeminiを自社製品に組み込んでいます（Androidはデバイス上で動作するNanoモデルのAPIを備えています[87]、ChromeにはGeminiベースの機能が追加されています）。つまり、Googleのエコシステムにいる場合、Geminiは多くの場所で利用可能です。OpenAIのモデルはパートナーシップを通じて統合されています（例：Bing ChatはGPT-4を使用し、特定のOffice 365機能はAzureを介してOpenAIを使用しています）。AnthropicのClaudeは、一般ユーザー向け製品への統合は少ないですが、Slack（Claudeアプリ）などのプラットフォームで利用可能で、Quora（PoeはClaudeとGPT-4を使用）などのベンダーと協力しています。

開発者コミュニティとサポート: OpenAIは、ChatGPTの人気を背景に、これまでで最大のコミュニティ使用を誇っており、GPT-4には最も多くのサードパーティのチュートリアル、ライブラリ、コミュニティヘルプがあるかもしれません。GoogleのAIに対する開発者関係は、Geminiに関するAI.Google.devでのリソースを通じて強化されつつあります[92]。Anthropicはアウトリーチでは比較的新しいですが、積極的に利用可能性を拡大しています（最近、無料ユーザー向けにclaude.aiをグローバルに開放しており、開発者が親しむのに役立っています）。

要約すると、開発者には3つの優れた選択肢があります。最大限のコントロールを求め、小規模なモデルを自分でホスティングしたい場合、GoogleのGemma/Geminiアプローチが魅力的です（小規模モデルのオープン化 + 大規模モデルの強力なAPI）。多くの既製機能を備えたシンプルなAPIを求めるなら、OpenAIのGPT-4が有力です。長いコンテキストと安全なモデルを重視するなら、AnthropicのClaude 2.1が魅力的です。これらのモデルはトップティアではオープンソースではありません（Googleの小規模Gemmaを除く）ので、いずれの場合も大規模モデルはプロバイダーに依存します。しかし、競争により機能の収束が進んでおり、今では3つのすべてが何らかのツール使用APIを持ち、システム指示をサポートし、100k+の大きなコンテキストを提供し、安全性と信頼性の向上に力を入れています。

安全性と整合性

モデルが有益に振る舞い、有害なコンテンツを生成しないようにすることは、3つの組織すべてにとって重要な焦点であり、それぞれがわずかに異なるアプローチを取っています：

Google Gemini（DeepMind）: Googleは、「主体的な時代に責任を持って構築する」ことを強調しています[93]。DeepMindはAIの安全性に長年焦点を当てており、GeminiではこれまでのGoogleのAIモデルで最も広範囲な安全評価を実施しました[68]。Googleによれば、Geminiは偏見、毒性、サイバーセキュリティの悪用や説得力のある操作といったリスクシナリオに対してテストされました[69]。内部にはレッドチームがあり、Geminiの応答を修正するために脱獄や悪意のある使用を試みました。Googleはまた、モデルとAPIにプロアクティブなガードレールを組み込んでおり、Geminiモデルはコンテンツポリシーに違反するリクエストを拒否することがあります（ChatGPTやClaudeのように）、特にユーザー向け製品に統合されているため、不適切なコンテンツを生成することは許されません。また、Geminiがツールを使用しコードを生成できるため、Googleは自律的に行動する場合に危険な行動を防ぐ制約を設けている可能性があります。OpenAIの人間のフィードバックを用いた強化学習（RLHF）と同様に、人間の評価者がGeminiの回答を調整して有用かつ無害にしました。DeepMindの興味深い研究には「憲法AIを介したスケーラブルな整合」や他の技術があり、Googleはこれらのアイデアを採用したか少なくとも研究した可能性があります（過去のSparrowに関するDeepMindの研究など）。ただし、Googleは憲法のようなアプローチを採用したことを公表していませんが、キュレーションされた高品質なデータと人間のフィードバックの組み合わせを使用したと考えられます。実際、初期ユーザーはGeminiが丁寧で不適切なリクエストを通常拒否することを確認しており、GoogleのAI原則に沿っています[68]。いくつかの逸話的なテストによれば、GPT-4よりも境界線上のコンテンツに対しては少し寛容かもしれませんが、一般的には安全な範囲内に収まっています。Googleはまた、Geminiを使用する開発者のために**Secure AI Framework（SAIF）**とResponsible AI Toolkitを提供しており、プロンプト内の機密データや偏った出力などの潜在的な問題を特定し軽減するのに役立ちます。
OpenAI GPT‑4: GPT-4の整合性はその開発の重要な部分でした。OpenAIはRLHFを広範に使用し、「モデル支援最適化」でAI評価者も用いて最終調整を行いました。彼らはまた、GPT-4が危険な指示を与えるかどうかをテストするなどの誤用テストを詳細に説明したGPT-4システムカードを発表しました。GPT-4は一般に非常に安全で制御可能と見なされており、暴力、憎悪、性的虐待、違法行為などのリクエストには、よく知られた*「申し訳ありませんが、それに関してはお手伝いできません」というメッセージと共に応じません。ただし、完璧なモデルは存在せず、賢いプロンプトエンジニアや脱獄者が時折制限を突破する方法を見つけています。OpenAIは継続的にモデルを更新してこれらのギャップを埋めています。GPT-4の整合性は時にユーザーを苛立たせることがあります（例えば、保守的な調整のために無害なリクエストを拒否したり、過剰に謝罪したりすることがあります）が、時間と共に改善されてきました。OpenAIのAPIのシステムメッセージは、開発者が組織の方針や望ましいペルソナを挿入することを可能にし、GPT-4がそれに従おうとします。これにより、コアポリシーと矛盾しない限り、口調や役割において柔軟性を提供します。例えば、GPT-4に簡潔なアシスタントになるよう指示したり、特定のスタイルを採用させることができます。OpenAIはまた、ユーザー入力/出力を事前にスクリーニングして不許可のコンテンツを検出するオプションとして「OpenAI Moderation API」を提供しています。誠実さに関して、GPT-4はその前身よりも事実に基づいていますが、まだ自信満々に幻覚を起こす*ことがあります。OpenAIは、GPT-4が特定のテストでGPT-3.5に比べてほぼ40%低い幻覚率を持つと報告しましたが、依然として正しく見えるが正しくない参照やコードを発明することがあります。これはすべてのモデルに共通するオープンな課題です。
Anthropic Claude 2/2.1: Anthropicのアプローチは憲法AI（CAI）であり、AIに一連の書かれた原則（「憲法」）を与え、それに従って自己批判し出力を修正します。このアイデアは、各例に対する人間のフィードバックを必要とせずにモデルの価値観を整合させることです。Claudeの憲法には「最も有用で無害な応答を選ぶ」といったものが含まれ、国連の人権宣言などの理想を引用しています。実際には、Claudeは有害または偏ったコンテンツを生成することに非常に消極的で、原則に言及しながら優雅にリクエストを拒否します（「申し訳ありませんが、そのリクエストにはお答えできません」）。ユーザーはしばしば、Claudeが親しみやすく、やや冗長な拒否スタイルを持ち、その理由を説明しようとすることに気づきます。Claude 2.1では、Anthropicは特に幻覚にターゲットを絞り、進展を遂げました：Claude 2.0に比べ虚偽の発言が2倍減少したと報告しており、Claude 2.1はより頻繁に不確実性を認め、推測するよりも[70]正確な情報を提供します。彼らはまた、難解な事実に関するタスクでの誤答が30%減少し、Claudeが文書の情報を誤解するケースが大幅に減少したと報告しています[94][95]。これらの変更は、正直で無害なAIを作成するというAnthropicの信念の一部です。CAIのため、Claudeは時折、物議を醸すトピックに対してより中立的または非断定的な立場をとり、「私はただのAIですが…」のような但し書きを頻繁に追加し、慎重であると一部のユーザーは感じています。潜在的な欠点としては、Claudeは歴史的にロールプレイングシナリオで脱獄が容易だったことがありますが、2.1ではより厳しくなりました。2.1でのシステムプロンプトの導入により、開発者は実質的にClaudeの「憲法」をその場で調整することが可能になりました（例えば、会社の方針を強調するように指示できます）。

「どのモデルが最も安全か」という点では、文脈なしで定量化するのは難しいです。いずれのモデルも、それぞれのリリース時期においてトップクラスの整合性を持つとされています。経験的には、Claude は無害なコンテンツに対して非常に拒否しにくいと評判です。つまり、本当に必要でない限りは拒否しない傾向があります。GPT-4 は時折、より慎重になることがあります（たとえば、ユーザーのプロンプトがポリシーに反するものを示唆する場合、慎重な言い換えを必要とすることがあります）。Gemini の整合性はコミュニティによって観察中ですが、GPT-4 に似たバランスを取っているように見えます（許可されていないコンテンツには厳格ですが、中立的な質問を過度に拒否しない）。DeepMind の強化学習の安全性に関する経験（彼らは説得のための「レッドチーム」の研究を言及しています）も、Gemini の堅牢な安全トレーニングに寄与した可能性があります。また、Gemini は画像を出力できるため、Google はそこでのルール（たとえば、露骨な画像や著作権で保護された画像を生成しないこと）も遵守する必要があり、さらに安全性を考慮する層が追加されます。

最終的に、3社すべてが継続的な改善に取り組んでいます。彼らは定期的に更新を公開しており（OpenAIのGPT-4はChatGPTの更新で安全性が向上し、AnthropicのClaudeは2.1で改善され、GoogleもフィードバックをもとにGeminiを間違いなく更新するでしょう）。開発者や組織にとって、安全性が絶対的な最優先事項であるなら、Claudeは魅力的かもしれません。無害性と誠実さに二重の焦点を当てているからです。GPT-4は僅差の2位で、多くの精査と多くの安全機能を備えています（OpenAIのコンプライアンス基準と監視の支援もあります）。Geminiもおそらく非常に安全です（Googleはそのサービスを通じて有害な出力を生成しないことに多くの利害を持っています）。それは、例えばImagenがフィルタリングされたのと同様に、暴力的または成人向けの画像を生成しないなど、別のポリシーによって管理されている画像生成のような新しい機能をもたらします。

要約すると、3つのモデルはいずれも非常に一致しており、一般的な使用には比較的安全ですが、哲学に若干の違いがあります。OpenAIとGoogleは主に人間のフィードバックを用いたRLHF（および一部のAIフィードバック）を使用し、Anthropicは憲法を通じたAIの自己規制により依存しています。ユーザーは、拒絶に関してGPT-4とGeminiの応答がやや簡潔であるのに対し、Claudeの応答はその原則によりもう少し丁寧なミニエッセイになるかもしれません。事実の正確性に関しては、GPT-4とGeminiがベンチマークで若干の優位性を持っていますが、Claude 2.1の改良により幻覚の削減で差が縮まっています[70][94]。最良の方法は、チェックを実施し、重大な用途においていかなる単一のモデル出力を盲信しないことです。

結論

Google の Gemini 3、OpenAI の GPT-4 (Turbo)、Anthropic の Claude 2.1 は、2025 年の AI モデルの最前線を代表しています。Gemini 3 は GPT-4 に対する強力な挑戦者として登場し、多くの分野で最先端のパフォーマンスを発揮し、サポートされるモダリティの数が増え、前例のないコンテキストの長さでまったく新しいユースケースを可能にします。GPT-4 は、優れた推論と広範な開発者エコシステムを備えた信頼性のゴールドスタンダードを維持しており、ビジョン入力と 128K のコンテキストによって強化されています。Claude 2.1 は、非常に強力な言語およびコーディングスキル、最大のアクセス可能なコンテキストウィンドウ（200K）、企業に訴求する安全性重視の設計という、魅力的な能力の組み合わせを提供します。

どれを選ぶかは用途によります。マルチモーダルな理解やテキストと統合された画像生成が必要な場合、Gemini 3 が明確な勝者です。最高の分析テキストモデルと多くの統合が必要で、レート制限を気にしない場合、GPT-4 は実績のある選択です。長い文書を分析する必要がある場合や、非常に透明で幻覚を起こしにくいモデルを求める場合、Claude 2.1 は優れています。

一つ確かなことは、これらのモデル間の競争が急速な進歩を促しているということです。3つのモデルはすべて継続的に改善されており、更新ごとに違いが縮小する可能性があります。現時点では、それぞれのアーキテクチャ、推論能力、コーディング能力、マルチモーダル機能、速度、コンテキスト処理、開発者ツール、アライメントの違いを詳述しています。信頼できるベンチマークやソースを活用することで、この包括的な比較が開発者や技術愛好家がこれらの最先端AIモデルの相対的な位置を理解するのに役立つことを期待しています[72][27][96].

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出典: この比較における情報は、公式の出典に基づいています。GoogleのGeminiに関する発表と技術レポート[72][1]、OpenAIのGPT-4ドキュメント[16]、AnthropicのClaudeモデルカードと更新ノート[50][17]、およびこの記事全体で引用された他の研究とベンチマーク結果が含まれています。すべてのベンチマークと主張は、検証可能な信頼できる出典から引用されています。

[1] [2] [11] [14] [15] [46] storage.googleapis.com

https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemini/gemini_v2_5_report.pdf

紹介: Googleの最も強力なAIモデル、Gemini

https://blog.google/technology/ai/google-gemini-ai/

[6] [31] [32] [33] [34] [35] [37] [38] [42] [43] [44] [45] [51] [55] [66] [73] [74] [79] [80] [83] [84] [86] [93] Gemini - Google DeepMind