結論から
GPT-5.5（4月23日リリース）とClaude Opus 4.7（4月16日リリース）は現在最強の2つのフロントランナーモデルだが、それぞれ明確な優位領域がある：Claude Opus 4.7は高度なコードエンジニアリングと正確な指示追従でリードし、GPT-5.5は長文コンテキスト理解とエージェンティックワークフローで優位。「どちらが強いか」ではなく「どちらがあなたのタスクに合うか」が問題だ。
ベンチマーク比較
| 次元 | Claude Opus 4.7 | GPT-5.5 | 差 |
|---|---|---|---|
| SWE-bench Pro | 64.3% | 58.6% | Claude +5.7% |
| HLE（ツールなし） | 46.9% | 41.4% | Claude +5.5% |
| MRCR @ 1M コンテキスト | 32.2% | 74% | GPT +41.8% |
| MLE-Bench | — | 36% | GPTのみ |
| Terminal-Bench 2.0 | — | 82.7% | GPTのみ |
Claude Opus 4.7はSWE-bench ProでGPT-5.5を5.7%上回る。HLE（Humanity’s Last Exam、ツールなし版）でもClaudeが46.9%対41.4%でリード。
GPT-5.5はMRCR百万コンテキスト検索で74%対32.2%と約2倍の差でリード。超長文書やコードベース、データセットの処理が必要な場景ではGPT-5.5のコンテキスト能力が著しく強い。
選択ガイド
| シナリオ | 推奨 | 理由 |
|---|---|---|
| 複雑なコードリファクタリング | Claude Opus 4.7 | SWE-bench Proでリード、高難易度タスクの自律処理が可能 |
| 百万コンテキスト文書分析 | GPT-5.5 | MRCR @ 1MでClaudeの約2倍 |
| エージェンティックML自動化 | GPT-5.5 | MLE-Bench 36%、Terminal-Bench 82.7% |
| 法務・金融文書の精読 | Claude Opus 4.7 | BigLaw Bench 90.9%、指示精度が検証済み |
| 日常会話・クリエイティブ | どちらでも可 | LMArena Eloスコアが接近 |