Claude Code vs Gemini CLI、結局どっち？僕の使い分け基準

「で、Claude Code と Gemini CLI、どっちがいいの？」

最近いちばん多く聞かれる質問です。正直に答えると、「やりたいことによる」としか言いようがありません。でもそれだと身も蓋もないので、僕が両方を半年くらい実務で使い倒して見えてきた、現実的な使い分けの基準を全部書きます。

先に断っておくと、料金もモデル名も無料枠も、この手の情報はすぐ変わります。だからこの記事では「どっちが安いか」みたいな鮮度勝負はしません。最新の数字は必ず公式で確認してください。代わりに、変わりにくい「設計思想の違い」と「どの場面でどっちが効くか」に絞ります。

この記事の要点

• どちらも「ターミナルからAIに開発を頼む道具」だが、得意な現場が違う。
• 本番コードを安全にAIへ任せたいなら Claude Code。権限・手順・検証を縛り込める。
• Googleのエコシステム（GCP・Search・Workspace）寄りの作業なら Gemini CLI。OSSで中身を読めるのも強い。
• 料金・モデル名・無料枠は変わるので、導入前に必ず公式で確認する。
• 勝負は「モデルの賢さ」より、毎週レビューできる運用に乗るかどうかで決まる。

そもそも何が違う道具なのか

両方ともターミナルに住んでいて、「このバグ直して」「テスト書いて」と日本語で頼める。ここまでは同じです。だから比較が、GitHub Copilot みたいなエディタ補完との比較よりもややこしい。見た目がよく似ているんです。

でも、根っこの発想がけっこう違います。

僕の理解だと、Claude Code は「AIに作業を安全に委譲するための道具」です。何を見せて、何をさせて、どこで人間に確認させるか——そういう作業の境界線を引く仕組みが手厚い。CLAUDE.md でプロジェクトのルールを覚えさせ、permissions で危ない操作を止め、hooks で公開前のチェックを自動で挟む。賢いだけじゃなく、暴走しにくいんですね。

一方の Gemini CLI は、Googleがオープンソースとして公開しているAIエージェントです。Google検索を根拠に使う grounding、ファイル操作、shell実行、Web取得、MCP連携あたりが標準で入っています。なにより中身がGitHubで全部読める。そして無料枠やGemini API、Vertex AI経由など、入り口の選択肢が広い。Googleのサービスを普段から使っている人には、地続きで馴染みやすい設計です。

つまり比べるべきは「どっちのモデルが頭いいか」ではなく、「どっちの足場が、自分の現場に合うか」なんです。

結論：安全に任せるなら Claude Code、Google前提なら Gemini CLI

回りくどいのは嫌いなので、先に結論を置きます。

Claude Code を選ぶべき人 は、既存プロジェクトでAIに調査・編集・テスト・報告まで任せたい人です。とくに「やっていいこと」「必ず確認すること」「絶対に触らせないこと」をチームで決めたい場合。受託や社内システムみたいに、壊すと影響が大きいコードを触るなら、僕はまずこっちを置きます。

Gemini CLI を選ぶべき人 は、Googleアカウント・Gemini API・Vertex AI・Search/Workspace/GCP まわりの流れを重視する人です。OSSとして公開されていて、導入や拡張をコードとして確認できるのも大きい。「まず無料で触って学びたい」「実装を読んで仕組みを理解したい」人にも入りやすい。

僕の実務感覚をそのまま言うと、本番コードを安全に触る仕事では Claude Code を先に立て、Google Cloud前提の調査やプロトタイプでは Gemini CLI も候補に入れる。二択で殴り合わせるより、こう棲み分けるのが現実的でした。

比較表：判断軸でならべてみる

文章だけだと頭に入りにくいので、僕が実際に気にしている軸で並べます。

比較軸	Claude Code	Gemini CLI
いちばん向く人	本番コードを安全にAIへ委譲したい開発者	Googleエコシステムとオープンソースの透明性を重視する開発者
提供のされ方	Claude（Anthropic）の開発者向けツールとして提供	Google公式のOSS。npm/npxやソースで中身を確認しやすい
料金の見かた	サブスク・API・利用量・組織契約を確認（最新は公式で）	無料枠・API従量・Vertex AI・Google AIプランを確認（最新は公式で）
作業の足場	CLAUDE.md／settings／permissions／hooks	GEMINI.md／標準ツール群／MCP／sandbox／Google認証
強い場面	変更を小さく進め、検証の証跡まで残す	大きな文脈の把握、Google連携、OSSとしての確認と拡張
注意点	権限を広げすぎると事故になる	無料枠やモデル挙動を「固定」前提にすると運用で詰まる

表の「料金の見かた」を全部「公式で確認」と書いたのは、ごまかしじゃありません。本当に変わるからです。数字を覚えて満足するより、変わる前提で運用を組むほうが事故りません。

どっちを選ぶかの判断フロー

迷ったとき、僕は上から順にこう考えます。

1. 既存の本番コードを触る なら、まず Claude Code で権限を絞って試す。
2. GCP・Google Search・Workspace・Vertex AI に寄せた作業なら Gemini CLI を試す。
3. 無料で学びたい・OSS実装を読みたい なら Gemini CLI が入りやすい。
4. チームの作業手順をAIに守らせたい なら Claude Code の設定管理から始める。
5. どちらを選んでも、最初の1週間は本番デプロイ権限を渡さない。read／plan／test 中心で評価する。

5番は両方に共通する鉄則です。新しい道具をいきなり本番に近づけない。これだけで、最初のヒヤッとはだいぶ減ります。

こんな場面で、こう使い分けた（3つ）

抽象論だと使えないので、僕が実際にどう振り分けたか、具体的な場面で書きます。

1. GCP前提のプロトタイプ → Gemini CLI Cloud Run や BigQuery、Vertex AI まわりの調査とサンプル生成は、Gemini CLI のGoogle文脈が自然でした。検索を根拠に使えるので、「この設定の最新の書き方は？」みたいな調査から試作までの距離が短い。Googleの世界で完結する作業なら、素直に強いです。

2. 課金・認証まわりの改修 → Claude Code Stripeや認証、課金まわりみたいに、失敗したときの影響がデカいコードは Claude Code 一択でした。permissions を絞って、変更・テスト・差分の説明をセットで出させる。AIがどんなに自信満々でも、最小修正と検証ログがなければ僕は採用しません。ここは安全側に倒したい。

3. ドキュメントとコードの同期 → どっちもアリ 仕様書・README・実装をまとめて直す作業は、正直どっちでもいけます。Google Drive や Workspace が絡むなら Gemini CLI、リポジトリ内のルールやレビュー導線を守らせたいなら Claude Code。その日の主戦場がGoogle側か自前リポジトリ側かで決めていました。

僕がやらかした落とし穴4つ

ここは失敗の供養です。両方で順番にコケました。

ひとつ目、無料枠だけで本番運用を考えたこと。無料枠は変わります。組織で使い出した瞬間に、API課金やVertex AIの費用設計が必要になって、見積もりが崩れました。学習はタダでも、運用はタダじゃない。

ふたつ目、「OSSだから安全」と思い込んだこと。CLI自体がオープンソースでも、どこにデータを送るか、どのモデルを使うか、どんなshellを許すかは別問題です。透明性と安全性は、似ているようでまったく違う話でした。

みっつ目、Claude Code に全権限を渡したこと。便利だろうと最初から色々許したら、ヒヤッとする場面が出ました。rm、deploy、シークレット表示、git push は最初から許可しない。安全だと確認できた操作だけ、あとから格上げする。これが正解でした。

よっつ目、モデルの比較だけで決めようとしたこと。「どっちが賢い？」で何時間も悩んだのが、いちばん無駄でした。実務の差はモデルの地頭じゃなく、コンテキスト・権限・検証・ログ・チーム教育で出ます。賢さは前提で、勝負はその外側です。

両方を同じ条件で試すコマンド

口で議論しても水掛け論になるので、僕は同じリポジトリ・同じ失敗テスト・同じ制限時間で両方に同じ仕事をさせて比べました。Gemini CLI は公式の手順どおり npm/npx で、Claude Code は権限を絞った状態で起動します。

# 1. まず壊れているテストを再現させる（共通の土俵）
npm test -- --runInBand

# 2. Gemini CLI（OSS）を起動。最新の起動手順は公式リポジトリで確認
npx https://github.com/google-gemini/gemini-cli
# パッケージ導入済みなら: gemini

# 3. Claude Code に「最小修正＋検証手順」を要求する
claude -p "失敗しているテストを調べ、原因を説明し、最小の修正案と、その検証コマンドを正確に示して。"

このとき見るのは回答の「うまさ」じゃありません。危ないコマンドを避けたか、根拠を示したか、差分を小さく保てたか、もう一度実行できる確認手順を残したか。この4つです。文章の説得力で選ぶと、本番でやられます。

最初に置くべきガードレール

どっちのCLIを選んでも、最初にやることは同じです。ルールファイルを1枚置く。AIに自由に考えさせるほど良い、というのは幻想で、現場の制約を短く明文化したほうが結果は安定します。

{
  "aiCodingPolicy": {
    "allowedFirstWeek": ["ファイルを読む", "修正案を出す", "テストを実行する"],
    "requiresHumanApproval": ["デプロイ", "ファイル削除", "シークレット変更", "mainへのpush"],
    "evidenceRequired": ["変更したファイル", "テストコマンド", "結果", "残っているリスク"]
  }
}

これは Claude Code なら CLAUDE.md や settings、Gemini CLI なら GEMINI.md に、自分の言葉で落とし込めばいい。中身は同じ思想です。このガードレールなしで二つのCLIを比べると、ただのチャット勝負になります。現場でお金になるのは、安定して再現できる運用のほうです。

よくある質問

Q. 結局、初心者はどっちから始めるべき？ A. 触って学ぶこと自体が目的なら、無料で入りやすい Gemini CLI から触ってみるのが気軽です。最初から仕事のコードを安全に任せたいなら Claude Code。目的次第で、どっちが正解ということはありません。

Q. 両方インストールして併用してもいい？ A. 全然アリです。むしろ僕はそうしています。Google側の調査は Gemini CLI、自前リポジトリの改修は Claude Code、と主戦場で振り分けると無理がありません。

Q. 料金はどっちが安い？ A. これは時期とプランで変わるので、ここで断言しません。無料枠・サブスク・API従量・Vertex AI など条件が多いので、必ず両者の公式ページで最新を確認してください。

Q. OSSの Gemini CLI のほうが安全ということ？ A. 「中身を読める」のと「安全」は別の話です。OSSでも、送るデータや許可するshell次第で事故ります。透明性は利点ですが、安全はガードレールを自分で敷いて初めて手に入ります。

Q. 乗り換えたら設定は作り直し？ A. ファイル名や書式は違いますが（CLAUDE.md と GEMINI.md など）、「許す操作・止める操作・残す証跡」という考え方は共通です。発想ごと持ち運べるので、ゼロからではありません。

実際に試した結果

半年使ってみて、いちばんの学びは「どっちが賢いか」で悩む時間がいちばん無駄だった、ということでした。

両方とも、放っておけば自信満々に間違えます。差が出たのは、こちらが敷いたガードレールの中で動かしたときです。Claude Code は権限と検証の証跡で守りやすく、Gemini CLI はGoogleの文脈と無料で試せる気軽さで攻めやすい。だから僕は二択にせず、現場ごとに使い分けています。

毎週ちゃんとレビューできる運用に乗る道具を選ぶこと。小さくてテストできる変更を作って、証跡を残してくれる道具は、流暢な文章を書くだけの道具よりずっと価値があります。最後にもう一度だけ——料金もモデルも無料枠も変わります。導入直前に、両者の公式で必ず確認してください。

• Claude Code 公式ドキュメント（overview）
• Gemini CLI 公式リポジトリ

Claude Code 側を実務に入れるなら、まず 権限設定ガイド、ハーネスエンジニアリング、トークン最適化 を読んでおくと、ガードレール作りが一気に楽になります。テンプレ化してチームに配りたいときは 教材一覧 と 相談ページ に導線を置いています。