3つのフラッグシップモデルGPT-5.5、Claude Opus 4.7、Gemini 3.1 Proの比較は、2026年のAI実務者にとって最も頻繁に問われる質問だ。複数のベンチマークとコミュニティ実測データを総合すると、3つのモデルの得意領域は徐々に明確になっている。
ベンチマーク比較
| 次元 | Claude Opus 4.7 | GPT-5.5 | Gemini 3.1 Pro |
|---|---|---|---|
| Arena テキスト | 1493 ±7 | 1488 ±10 | 1493 ±5 |
| Arena コード | 1565 | 1500 (Codex) | Top 10外 |
| SWE-bench Pro | 64.3% | 58.6% | 未公開 |
| HLE | 46.9% | 41.4% | 未公開 |
| MRCR @ 1M | 32.2% | 74% | 未公開 |
| Terminal-Bench 2.0 | ~70% | 82.7% | 未公開 |
各モデルの得意領域
Claude Opus 4.7：コードと複雑推論。 コード関連指標で最も突出。Arenaコード1565点、SWE-bench Pro 64.3%、HLE 46.9%はいずれも公開データ中の最高値。
GPT-5.5：長文脈とターミナルワークフロー。 MRCRで74%（Claudeの32.2%を大幅に上回る）。Terminal-Bench 2.0で82.7%、Claude Opus 4.7を約13ポイントリード。
Gemini 3.1 Pro：コストパフォーマンス路線。 ArenaテキストでClaude Opus 4.7と並ぶ1493点ながら、API価格はGPT-5.5 Proの約1/15。
選択建议
- 個人開発者： コード中心ならClaude Opus 4.7、長文分析やAgentならGPT-5.5。
- エンタープライズ： コストと規模を重視するならGemini 3.1 Pro。
- 併用： GPT-5.5で計画・長文分析、Claudeでコード生成、Geminiで大量低コスト処理。
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