Codex・Claude Code・Antigravityを比較
実直・天才肌・チーム型、どれを選ぶ？

代表的なAIコーディングツールとして注目されているのが、次の3つです。

• OpenAIの「Codex」
• Anthropicの「Claude Code」
• Googleの「Antigravity」

いずれも、コードを読み、ファイルを編集し、コマンドを実行しながら、複数の工程を自律的に進められます。

機能表だけを見ると、違いが分かりにくいかもしれません。しかし、実際に使い比べてみると、3つには単純な性能差だけでは説明しにくい、仕事の進め方の違いがあります。

筆者の使用感を端的に表現すると、次のとおりです。

Codexは、実直な実装担当。

Claude Codeは、天才肌のテックリード。

Antigravityは、複数人で動くプロジェクトチーム。

これは公式な評価やベンチマークの順位ではなく、それぞれの特徴を分かりやすく表現した比喩です。

本記事では、Codex・Claude Code・Google Antigravityの違いを、「どれが最も賢いか」ではなく、どのような仕事相手として付き合いやすいかという視点から比較します。

※本記事の情報は2026年7月時点のものです。AIサービスの機能、料金、対象プラン、利用上限は頻繁に変更されるため、契約前に公式サイトで最新情報をご確認ください。

結論：Codex・Claude Code・Antigravityはこう選ぶ

先に結論をまとめると、次のように選ぶと分かりやすいでしょう。

ただし、この3つは完全に同じ種類の製品ではありません。

Codexは、デスクトップアプリ、CLI、IDE、クラウドなどで利用できるOpenAIのコーディングエージェントです。Claude Codeは、ターミナル、IDE、デスクトップアプリ、ブラウザなどで利用できるエージェント型コーディングツールです。

一方、Google Antigravityは、複数のエージェントを異なるプロジェクトやワークスペースで動かし、まとめて管理することを中心に設計された開発プラットフォームです。したがって、単純な機能数だけを横並びにするよりも、それぞれがどのような開発体験を中心に設計しているかを見る必要があります。

3つの違いは「能力」よりも「仕事の進め方」

2026年現在、Codex・Claude Code・Antigravityはいずれも、複数ファイルの編集、コマンドの実行、長時間にわたるタスク処理に対応しています。

また、3つとも複数のエージェントを利用できます。

• Codexアプリでは、複数のエージェントを別々のスレッドで並行して動かし、変更内容を差分で確認できます。
• Claude Codeにも、特定の仕事を任せられるサブエージェントや、複数のエージェントが異なる作業を並行して進める仕組みがあります。
• Antigravityは、複数のローカルエージェントを異なるプロジェクトやワークスペースで動かし、中央から管理することを製品体験の中心に置いています。

したがって、「CodexとClaude Codeは一人で働く」「Antigravityだけがチームで働く」という区別ではありません。違いは、機能の有無よりも設計思想の重心にあります。

どのサービスも企画、実装、検証まで行えます。それでも使用感に違いが出るのは、何ができるかではなく、どのように仕事を進めることを得意としているかが異なるからです。

Codexは「実直な実装担当」

Codexを使っていて感じるのは、依頼された内容を確認しながら、一つずつ着実に実装していく姿勢です。

たとえば、既存のWebサイトに対して、次のような指示を出したとします。

• 比較表を追加する
• スマートフォン表示を修正する
• 構造化データを追加する
• 不要なCSSを整理する
• 記事内リンクを差し替える

Codexは、対象ファイルや既存構造を確認したうえで、比較的堅実に変更を進める印象があります。

Codexアプリでは、複数のエージェントをプロジェクトごとのスレッドで動かせます。ユーザーはエージェントが加えた変更を差分で確認し、コメントを付けたり、エディターで手動修正したりできます。また、worktreeを使って作業環境を分離できるため、複数のエージェントが同じリポジトリを扱う場合でも、変更の競合を避けながら作業を進められます。

Codexの強みは、変更内容を追いやすいこと

AIコーディングでは、完成した画面が動くことだけでなく、何が変更されたのかを人間が確認できることが重要です。

既存サイトや業務システムでは、小さな修正のつもりでも、AIが次のような変更を加える可能性があります。

• 関係のないファイルまで変更する
• 共通CSSを大きく書き換える
• 既存の命名規則を無視する
• SEO設定を意図せず削除する
• PC表示を直した結果、スマートフォン表示を崩す

Codexは、作業単位と差分を確認しながら進めやすいため、既存資産を守りながら改修したい場面と相性がよいと感じます。

Codexが向いている人

• 実装内容を確認しながら進めたい
• 既存サイトやアプリを継続的に改善したい
• Gitやworktreeを使って安全に作業したい
• 指示書や実装計画をもとに作業させたい
• 大胆な再設計よりも、着実な改修を重視したい

多数のHTMLファイルや共通パーツを持つWebサイトでは、既存ルールを維持しながら変更を積み重ねる必要があります。そのような用途では、Codexの「実直な実装担当」という性格が強みになります。

Codexの注意点

Codexの結果は、人間が渡す仕様や制約の明確さに左右されます。依頼するときは、少なくとも次の点を伝えたほうがよいでしょう。

• 変更の目的
• 変更してよい範囲
• 維持すべき既存仕様
• 触ってはいけないファイル
• テスト方法
• 完了条件

優秀な実装担当であるからこそ、人間側が仕様を整理する能力も求められます。

Claude Codeは「天才肌のテックリード」

Claude Codeは、指定されたコードを書くことに加えて、問題の背景を読み、原因や設計まで考えることに強みを感じます。

不具合の修正を依頼した場合も、該当行だけを書き換えるのではなく、次のような観点まで検討しようとします。

• なぜ問題が発生したのか
• 同じ原因を持つ問題がほかにないか
• 責任範囲の分け方は適切か
• 今後の再発を防ぐにはどうするか
• より保守しやすい構造にできないか

Claude Codeはコードベースを読み、ファイルを編集し、コマンドを実行しながら、複数のファイルや開発ツールを横断してタスクを進めます。不具合の症状やエラーメッセージからコードベースをたどり、原因を特定して修正することも、公式に案内されている主要な用途です。

「どう作るか」から相談しやすい

たとえば、次のような依頼を考えてみます。

「サイト内の記事が増えてきたので、関連記事を自動で表示したい。」

実装方法には複数の選択肢があります（記事ごとに関連記事を手動指定する、カテゴリから自動抽出する、キーワードの一致率で関連度を算出する、ビルド時に生成する、JavaScriptで動的に取得するなど）。

Claude Codeには、現在のサイト構造を確認させたうえで、複数の方法を比較し、保守性や実装コストを含めて提案させる使い方が向いています。この「実装前の思考」に、Claude Codeの強さがあります。

「天才肌」は長所であり、注意点でもある

Claude Codeの提案力は魅力ですが、小さな修正を頼んだつもりでも、より大きな改善案へ発展することがあります。（共通コンポーネントへの移行、ディレクトリ構成の整理、別の実装方法への置き換えなど）

提案自体が合理的でも、運用中のシステムでは、変更範囲が広がるほど確認コストとリスクが増えます。そのため、必要に応じて次のような制約を加えましょう。

「まず原因と修正案だけを提示し、承認前にはファイルを変更しないでください。」
「今回は最小限の修正に限定し、リファクタリング案は別項目として提示してください。」

Claude Codeは、すべてを任せる作業者というより、議論しながら方向を決めるテックリードとして使うと強みを発揮します。

Claude Codeが向いている人

• 複雑な不具合の原因を調べたい
• コードベース全体を理解してほしい
• 設計や実装方針から相談したい
• 複数の解決策を比較したい
• AIを単なる作業者ではなく、思考相手として使いたい

Antigravityは「プロジェクトチーム」

Antigravityの特徴は、一人のAIと長く対話するというより、複数のエージェントへ仕事を割り振り、プロジェクト全体を進める感覚にあります。

GoogleはAntigravityを、複数のローカルエージェントを並行して動かすエージェント型開発プラットフォームと位置付けています。プロジェクト単位で会話や作業を整理し、複数のワークスペースやworktreeを横断しながら、複雑な仕事をオーケストレーションできます。

たとえば、Webサイトへ新しい記事を追加する場合、必要な作業は本文のHTML化だけではありません。既存テンプレートの確認、新規HTMLの作成、ナビゲーションへの追加、関連記事リンクの設定、sitemapの更新、表示確認など多岐にわたります。

Antigravityは、こうした複数の工程を一つのプロジェクトとして渡し、エージェントを動かしながら進める使い方と相性があります。

完成形を起点に依頼しやすい

従来のコーディング支援AIでは、人間が作業を細かく分解し、一つずつ指示する必要がありました。Antigravityでは、次のように完成状態を起点として依頼できます。

「この原稿を既存記事と同じデザインでHTML化し、内部リンクと構造化データを設定したうえで、公開前の表示確認まで行ってください。」

Antigravityは、エディター、ターミナル、ブラウザをまたいで、複雑なコーディング作業を計画、実行、検証する環境として案内されています。この仕事の任せ方は、コードを一行ずつ管理したい開発者だけでなく、Webメディア運営者、デザイナー、企画職、小規模なサービスを作りたい非エンジニア、バイブコーディングを行う人にも向いています。

Antigravityでは「監督」が重要になる

作業の自律性が高いほど、人間が途中経過をすべて追うことは難しくなります。画面上では問題なく動いていても、内部では不要なファイルが増えていたり、一時的なコードが残っていたりする可能性があります。

Antigravityは、何でも無条件に任せられる魔法の開発環境というより、高い実行力を持つ一方で、監督を必要とする制作チームとして捉えるべきでしょう。

プロジェクトを始める前に、次の情報を共有しておくことが重要です。

• プロジェクトの目的
• ディレクトリ構造とデザインルール
• コーディング規約と変更禁止箇所
• 完了報告の形式

人間のチームと同じように、参加するエージェントが増えるほど、共通ルールが重要になります。

筆者は企画と開発でAIを使い分けている

筆者自身も、一つのAIだけですべての工程を完結させているわけではありません。職場では企画や構成の検討にClaudeを使い、開発や既存コードの修正にはCodexを使っています。一方、プライベートの制作では、ChatGPT Plusで企画や実装方針を整理し、Antigravityで実際の開発を進めています。

もちろん、各ツールの内部で企画担当、実装担当、レビュー担当といった役割を分けることもできます。しかし、筆者は同じAIサービスの中で役割を分けるだけでなく、異なるAIサービスに工程を分担させることにも意味があると感じています。

異なるAIを使うと、工程だけでなく視点も分散できる

一つのAIが作った企画を、そのまま同じAIに実装させると、企画段階で置いた前提や思い込みが、そのままコードにも引き継がれることがあります。

一方、企画と開発で異なるAIサービスを使うと、実装を担当するAIが、企画書を別の視点から読み直します。その結果、次のような効果が生まれます。

• 企画段階で見落としていた条件が見つかる
• 実装が難しい部分に別の方法が提案される
• 一つのAIの癖や思い込みに引っ張られにくくなる
• 企画と実装の間に自然なレビュー工程が生まれる
• 仕様の曖昧な部分が、実装時の質問として表面化する

これは、人間のチームで企画担当者と開発担当者を分けることにも似ています。最終的に判断するのは人間ですが、AIサービス自体を使い分けることで、単なる作業分担を超えて、視点の分散と相互レビューが生まれるという実感があります。

家族で使うならGoogle AI Proは有力。ただしAntigravityの共有条件には注意

Google AI Proの特徴として、Google Oneのファミリーグループを利用できる点があります。プラン管理者に加えて最大5人の家族と共有でき、ファミリーメンバーは対象となる一部のAI機能や特典を追加料金なしで利用できます。

親が仕事用のWebツールを作り、配偶者がサイトを運営し、成人した子どもがプログラミングを学ぶなど、家族それぞれがAI機能を使う場合には、Google AI Pro全体の費用対効果が高くなる可能性があります。

Google AI Proのファミリー共有は確かに強みですが、Antigravity単体ではなく、ストレージやGeminiなどを含めたプラン全体の価値で判断する必要があります。

「どれか一つを選ぶ」必要はない

Codex・Claude Code・Antigravityは、必ずしも一つだけに絞る必要はありません。たとえば、次のような役割分担が考えられます。

• ClaudeまたはChatGPTで企画する：要件を言語化し、実装方法を比較し、計画を作る。
• Antigravityでプロジェクトを展開する：作業を分解し、複数ページを並行して実装し、関連ファイルをまとめて更新する。
• Codexで差分を確認し、整える：変更範囲を確認し、不要な変更を削除し、最終修正を行う。

ClaudeやChatGPTで考え、Antigravityで展開し、Codexで整える。

ただし、これは固定された正解ではありません。重要なのは、「どのAIが一番強いか」を決めることではなく、企画、実装、検証のどこを、どのAIに担当させると仕事が進みやすいかを考えることです。

AIを増やすこと自体が目的ではありません。役割と責任を分けた結果として、必要なAIを選ぶことが重要です。

同じ課題を与えて比較すると違いが分かる

3サービスの違いを確かめるには、同じプロジェクトの複製環境へ、同じ課題を与えて比較する方法が有効です。比較するときは、完成速度だけでなく、次の項目を確認します。

重要なのは、完成後も人間が理解し、安全に運用を続けられるかです。

初心者にはどれがおすすめ？

• 理由を学びながら作るならClaude Code：なぜその修正が必要なのかを相談しながら進めたい人に向いています。
• 既存サイトを少しずつ修正するならCodex：変更対象を限定し、差分を確認しながら進めたい人に向いています。
• コードより完成形を重視するならAntigravity：作業を細かく分解することが難しい人に向いています（テスト環境・バックアップ必須）。

AIコーディングエージェントの進化により、プログラミング経験が少ない人でも開発しやすくなりました。しかし、AI時代に必要なのは、プログラムを一行ずつ書く能力だけではありません。

AIが作ったシステムを、人間が理解し、検証し、運用できる状態に保つ能力。

AIコーディングにハイスペックPCは必要？

Codex・Claude Code・Antigravityのように、AIモデルの推論を主にクラウド側で行うサービスでは、必ずしも高性能なGPUは必要ありません。一般的なWebサイトの制作や、小規模なプログラムの修正であれば、GPU性能よりも十分なメインメモリ、高速なSSD、並行処理できるCPUが重要です。

ただし、次のような作業を並行して行う場合は、PC性能が作業効率に直結します。

• 複数のAIエージェントを動かす
• 大規模なコードベースを検索する
• Dockerや仮想環境を複数起動する
• ローカルサーバーを動かしながらブラウザ自動テストを行う
• ローカルLLMを併用する

AIコーディング用PCでは、GPUの数字だけを見るのではなく、実際の開発環境に合わせてCPU、メモリ、ストレージを選ぶことが重要です。

料金・契約形態の比較

各サービスを利用するには、以下のプランや契約が必要です。最新の料金と条件は公式サイトで確認してください。

まとめ：最強のAIではなく、自分に合う仕事相手を選ぶ

Codex・Claude Code・Google Antigravityは、いずれも高性能なAIコーディングツールです。機能差だけで選ぶことは難しくなっています。

最終的に選ぶべきなのは、ベンチマークで最も高い数字を出したAIとは限りません。自分が細かく指示を出したいのか、相談しながら考えたいのか、プロジェクト全体を任せたいのかによって、最適な構成は変わります。

AIコーディングエージェントは、単なるソフトウェアではなく、一緒に仕事を進めるパートナーになりつつあります。だからこそ、性能だけでなく、どのような仕事相手を、どの工程に配置すれば、自分がよい仕事を続けられるかという視点で選ぶことが重要です。

よくある質問

公式情報・最新条件の確認先

• OpenAI Codex / Codexアプリ
• Claude Code 公式ドキュメント / 並行エージェント
• Google Antigravity
• Google AI Proの利用条件（サポート）