Claude Opus 4.7 と Gemini 3.1 Pro の比較：どちらのモデルが優れているか？

現時点で、2026年はエージェント型AIの年といえます。モデルの進化により、パーソナルAIアシスタントからコーディングエージェントまで、エージェント作業向けの数多くのツールが生まれました。その分野の大手はGoogleのGemini、OpenAIのGPTシリーズ、そして開発者から支持を集めるAnthropicのモデルです。

本記事では、Claude Opus 4.7 と Gemini 3.1 Pro を、ベンチマークと価格を含めて比較します。最後に、どちらのモデルがワークフローに最適か判断するための基準も提示します。

Claude Opus 4.7 とは？

当社のOpus 4.7 の記事で解説しているとおり、Claude Opus 4.7 はAnthropicの最新フラッグシップモデルで、前身の Claude Opus 4.6 のアップデート版です。複雑なエージェント型ワークフローやマルチステップ推論に最適化されており、エージェントによるコーディング、視覚的推論、ツール使用で高い性能を発揮します。

Claude Opus 4.7 の主な特徴と機能

Opus 4.7 の中核機能のひとつがタスク予算です。これは、エージェントがタスクごとに消費できるトークン量に対して金銭的な上限を設定できる仕組みです。エージェントが自律的に動く際に最適化を強制し、予算内に収めることで、想定外のコストを防ぎます。

Claude Opus 4.7 は100万トークンのコンテキストウィンドウと、128Kの出力トークンに対応します。これにより、タスクの文脈を保持したまま長時間の処理を実行できます。特に大規模なコードベースを探索する際に有用です。

また、画像は最大3.75メガピクセルまで対応し、ビジョン機能が強化されました。これにより、Opus 4.6 よりも視覚的推論での性能が向上し、高解像度のチャートからデータを抽出するようなタスクに最適です。

さらに、xhigh という新しい推論レベルが追加され、high と max の中間に位置してコーディングやエージェントタスクで最良の結果を狙えます。やや軽めの推論なら high を使うことも可能です。Anthropic はまた、Claude Code に /ultrareview を導入し、コード変更のレビューを実行してバグを検出できるようにしました。

意外に感じるかもしれませんが、Adaptive Thinking はデフォルトで思考の表示が省略されるようになりました。thinking.display を summarized に設定すると、要約版の推論表示を復活させられます。

ベンチマークでは、Opus 4.7 は以下のスコアです。

• SWE-bench Verified で 87.6%
• より難しい SWE-bench Pro で 64.3%
• 自律的なPC操作を測る OSWorld で 78%
• マルチツールのワークフローオーケストレーションを測る MCP Atlas で 77.3%

Claude Opus 4.7 のリリース当初は、スコア57で Artificial Analysis Intelligence Index のトップに立ちました。実務に近いエージェント作業を測る GDPval-AA でも 1,753 Elo で首位でしたが、その後 GPT-5.5 が 両方で上回りました。

Opus 4.7 の自己批評メモリが、high、xhigh、max の各推論レベルでコーディング性能を本当に向上させるかどうかを検証する Streamlit ベンチマークアプリの作り方は、当社のClaude Opus 4.7 実践ベンチマークチュートリアルをご覧ください。

Claude Opus 4.7 の長所と短所

Anthropic のモデルはコーディングに最適だと評判で、Opus 4.7 のベンチマーク結果もそれを裏付けています。ただし、Opus ファミリーは安価ではないため、特に長時間のエージェント型ワークフローを回す場合には、タスク予算の導入が有用です。

同モデルは Amazon Bedrock、Google Vertex AI、Microsoft Foundry などの各クラウドプロバイダー経由でも利用できます。既存のプロバイダーを使って統合しやすい点も魅力です。

Opus 4.7 には新しいトークナイザーも搭載され、前世代の Opus モデルと実コストを比較しづらくなっています。ただし、Artificial Analysis Intelligence によると、インデックスの実行では Opus 4.6 に比べて出力トークンを約35%削減しました。

Anthropic が公開している中で最良のモデル、Claude Opus 4.7 の実力を把握し、高解像度のチャートを生データに変換するデータサイエンスツールを作る方法は、当社のClaude Opus 4.7 API チュートリアルをご覧ください。

Gemini 3.1 Pro とは？

Gemini 3.1 Pro は、Transformer ベースの Mixture-of-Experts モデルを採用した Google DeepMind の現行フラッグシップ推論モデルです。リリース当初は Artificial Analysis Intelligence Index で Opus 4.6 に4ポイント差をつけて首位となり、現在は Opus 4.7 と並ぶスコア57です。

Gemini 3.1 Pro の詳細は、Building with Gemini 3.1 Pro の記事で、Gemini 3.1 Pro を用いた本番運用向けアプリの構築方法とともに解説しています。

Gemini 3.1 Pro の主な特徴と機能

2段階だった Gemini 3 Pro と異なり、Gemini 3.1 Pro は推論レベルが low、medium、high の3段階です。low は速度とトークン最適化に最適、medium はバランス型、high は思考トークンが増えレスポンスが最も遅くなるため、複雑な推論が必要なタスクに適しています。

Gemini 3.1 Pro も入力は100万トークンのコンテキストに対応しますが、出力は約65Kトークンと小さめです。音声、PDF、テキスト、画像に対応するマルチモーダルモデルでもあります。

ベンチマーク面の強みは以下のとおりです。

• ARC-AGI-2 で 77.1% と、分野トップの成績。
• マルチツールのワークフロー調整を測る MCP Atlas で 73.9%。

Artificial Analysis Intelligence によれば、Gemini 3.1 Pro Preview はトークン効率に優れ、Opus 4.6 と比べてインデックスの実行に約5,700万トークンを使用しました。

Gemini 3.1 Pro は Artificial Analysis のCoding Index で Opus 4.7 を上回る一方、Agentic Index では遅れを取っています。

Gemini 3.1 Pro の長所と短所

Gemini 3.1 Pro の価格は魅力的で、特に大量のトークンを要する処理に適しています。さらに Google のバッチ価格で50%割引が提供され、リアルタイム性が不要な場合に最適です。

一方のデメリットとして、出力ウィンドウ（約65K）は、Opus 4.7（128K）の半分程度です。

Claude Opus 4.7 と Gemini 3.1 Pro の徹底比較

各カテゴリを詳しく見る前のクイックリファレンスです。

エージェント性とPC操作の性能

Opus 4.7 はエージェント作業に非常に強く、特にエージェントが使えるトークン量を制御できる点が有効です。Gemini 3.1 Pro にはこの仕組みがなく、トークン使用量は推論レベルで調整する必要があります。

Opus 4.7 は OSWorld の自律PC操作ベンチマークで 78% を記録。これはGPT 5.5 の78.7% に匹敵します。一方、Gemini 3.1 Pro は OSWorld の公開スコアがありません。MCP Atlas では、Opus 4.7 が 77.3% で、Gemini の 73.9% を上回ります。これらの数値から、Opus 4.7 は本番のエージェントシステムに最適な選択肢といえます。

コーディングベンチマーク

次に、実在のGitHub課題をテストする SWE-bench Verified など、公開ベンチマークでどちらがプログラミングに強いかを見ていきます。

Opus 4.7 は 87.6% で、Gemini 3.1 Pro の 80.6% を上回ります。より難易度の高い SWE-bench Pro では、Opus 4.7 が 64.3%、Gemini が 54.2%（GPT 5.5 は 58.6%）です。現状、Opus 4.7 は世界で最も強力なコーディングモデルであることを示す結果です。

ターミナルでのコーディング能力を測る Terminal-Bench 2.0 では、Opus 4.7 が 69.4%、Gemini Pro が 68.5%、新しい GPT 5.5 が 82.7% です。このベンチマークでは GPT-5.5 が明確な勝者で、今回の2モデルはほぼ同等の成績です。

推論と科学的タスク

推論や科学的タスクに最適なのはどちらでしょうか。GPQA Diamond はどのモデルも高得点のため指標には用いず、未見の抽象推論問題を解く流動性知能を測る ARC-AGI-2 を見ます。

Gemini 3.1 Pro は 77.1%、Opus 4.7 は 75.8%、GPT 5.5 は 85.0% で、ここでは GPT 5.5 が明確なトップ、次点が Gemini 3.1 Pro です。

科学・数学・人文学にわたる大学院レベルの推論を測る Humanity's Last Exam では、ツールの有無の両条件で Opus 4.7 が Gemini 3.1 Pro を上回ります。

• ツールなし：Opus 4.7 が 46.9% で首位、次いで Gemini 3.1 Pro（44.4%）、GPT 5.5 Pro（43.1%）。
• ツールあり：GPT 5.5 Pro が 57.2% で首位、次いで Opus 4.7（54.7%）、Gemini 3.1 Pro（51.4%）。

コストとトークン効率

Opus 4.7 は入力100万トークンあたり$5、出力100万トークンあたり$25。一方、Gemini 3.1 Pro は入力$2、出力$12です。Gemini は大幅に安価で、さらにバッチ価格の50%割引により、多数のトークンを要するタスクに非常に適した価格となります。

なお、Opus 4.7 の新トークナイザーにより、前世代の Opus モデルとのコスト比較はやや難しくなっています。

コンテキストウィンドウと出力容量

両モデルとも入力は100万トークンに対応しており、単一のプロンプトでコードベース全体や長文の研究資料を読み込めます。

出力トークンは、Opus 4.7 が 128K、Gemini 3.1 Pro は 65,536 に対応します。大量の出力生成が必要なワークフローでは、Opus のほうが適しています。

Opus 4.7 と GPT 5.4 の比較は、当社のOpus 4.7 vs. GPT-5.4 チュートリアルで、コーディング、エージェント型ワークフロー、長文コンテキストの観点から評価と分析を行っています。

Claude Opus 4.7 は Gemini 3.1 Pro より優れている？

では、どちらのモデルを選ぶべきでしょうか。

Claude Opus 4.7 を選ぶべきなのは…

• 本番での失敗実行数に直結する SWE-bench Pro の10ポイント差が重要となる、エージェント型のコーディングパイプラインを構築している。
• 外部の監視ロジックを追加せずに、自律ループの長時間実行を予測可能にするタスク予算が必要。
• 長文出力を生成するパイプラインで、128K の出力上限が重要（Gemini 3.1 Pro のほぼ2倍）。
• 複雑なエージェント型ワークフローにおける MCP Atlas のマルチツールオーケストレーションで最高スコアを求めている。
• Claude Code、Amazon Bedrock、Claude API などで既に Anthropic のエコシステムを利用しており、乗り換えコストが価格差を上回る。

Gemini 3.1 Pro を選ぶべきなのは…

• 月5億トークンといった規模で、入力コスト2.5倍の差が無視できない（毎月$1,500の差）。
• 前処理なしで、単一のAPIコールで動画・音声・PDFといった入力をネイティブに扱いたい。
• Google のインフラ上で構築し、Vertex AI を通じてベンダーを一本化したい。
• 主要用途が抽象的な視覚推論である（ARC-AGI-2 は Opus 75.8% に対し Gemini 77.1%）。

まとめ

Claude Opus 4.7 と Gemini 3.1 Pro はいずれも強力なモデルです。選択は予算と達成したいタスク次第です。エージェント系タスクでは Opus が優位ですが、予算に合わない場合は、より安価なトークンと50%のバッチ割引がある Gemini 3.1 Pro も有力候補です。

Anthropic はコーディング分野での優位を維持しており、複雑な推論とプログラミングを要するエージェントタスクに適しています。一方、Google は Anthropic よりも大幅に低価格で先端の推論モデルを提供しています。両社と OpenAI のような他の大手との争点は、汎用性にも優れた最高のエージェント型モデルを提供できるかどうかです。

Opus ファミリーは高価なだけに、タスク予算の導入は朗報です。他社も今後のリリースでこれを取り入れる可能性があるでしょう。長時間のエージェントタスクの運用コストを予測可能にする有益な追加機能となります。

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