・
多くのエンジニアがどのAIを使えばコストと仕事の効率を最適化できるか悩んでいます。
そんな中、注目を集めているのが圧倒的な性能を誇る「Claude」と、オープンソースながら驚異的な実力を持つ「Qwen」です。
この記事では、Claude Sonnet 4.5とQwen3 Coderのリアルな性能を比較検証します。
それぞれのスペックや得意分野の違いを整理し、実際にHTML5ゲームを作成してもらいました。
各モデルが持つスペックだけでなく、実際の特徴を知った上で使い分けができるようになるので、ぜひ参考にしてみてください。
まずは、両モデルの基本的なスペックと特徴を比較します。
2026年2月時点での両者のスペックは、「絶対的な性能のClaude」と「圧倒的なコスパのQwen」という構図になっています。
※Claudeの価格は、200Kトークン以下の標準料金。長文コンテキストでは変動があります。
Qwenは、オープンソースモデルでありながら商用トップモデルに肉薄する性能を持つ、まさに革命的な存在です。
コストパフォーマンスの高さが注目されています。
32Bモデルなどは一般的なゲーミングPC程度のスペックがあればローカル環境で動作するため、API利用料は実質無料になります。
企業にとっては、機密情報を外部サーバーに送信せずに済むというセキュリティ上のメリットも計り知れません。
性能面でも、日常的な関数作成やバグ修正、ユニットテストの生成といったタスクではClaudeと遜色ない結果を出します。
特にPythonやJavaScriptなどの主要言語においては、非常に高速かつ正確なコードを出力します。
高性能でありながら、ローカル環境なら大量のコードを生成させてもコストが気にならないため、試行錯誤の多い開発フェーズにおすすめのモデルです。
Claudeは、圧倒的なコーディング処理性能をもつAIです。
最大の特徴は、複雑なコンテキストの理解力にあります。
数百のファイルからなる大規模なプロジェクトであっても、全体の依存関係を正確に把握し、矛盾のないコードを提案します。
また、曖昧な指示からユーザーの意図を汲み取る能力もずば抜けており、「なんとなくこういう機能が欲しい」というざっくりとした要望からでも、仕様を補完しながら実装を進めることが可能です。
さらに、Artifacts機能（プレビュー機能）が強力で、生成したReactコンポーネントやHTMLページをその場で実行・確認できるため、フロントエンド開発において圧倒的な優位性があります。
Yoomは、AIモデルや様々なSaaSを連携させ、業務フロー全体を自動化するノーコードプラットフォームです。
例えば、NotionとClaudeやQwenを連携して、テキストやコードを自動生成し、またデータベースに反映できます。
AI単体の利用にとどまらず、API経由で業務プロセスにAIを組み込むことで、開発現場の生産性向上につながります。
「コードを書く」だけでなく、「書いたコードをどう活用するか」までを自動化できるのがYoomの強みです。
■概要
GitHubで新しいIssueが作成されるたびに、その内容を都度確認しチームに共有するのは手間がかかる作業ではないでしょうか。特に複雑なIssueの場合、内容の把握に時間がかかり、開発のボトルネックになることもあります。このワークフローを活用すれば、GitHubでIssueが作成されると、Anthropic(Claude)が自動で内容を要約しコメントとして追加します。これにより、Issueの概要を迅速に把握でき、開発プロセスの効率化に繋がります。
■このテンプレートをおすすめする方
■このテンプレートを使うメリット
■フローボットの流れ
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
■注意事項
実際にウェブ版のチャットUI（Qwen ChatとClaude.ai）を使って、同じプロンプトでコーディング能力を検証しました。
今回は、視覚的にわかりやすい成果物として「インベーダー風のシューティングゲーム」を作成させます。
【検証モデル】
【検証プロンプト】
HTML5とJavaScriptを使用して、ブラウザで動作するインベーダー風のシューティングゲームを作成してください。
要件は以下の通りです：
1.プレイヤーは画面下部の自機を左右に操作し、スペースキーで弾を発射できる。
2.敵は画面上部から徐々に迫ってくる。
3.敵をすべて倒すと「Clear」、敵が自機に到達すると「Game Over」と表示する。
4.コードは1つのHTMLファイルにまとめてください。
5.CSSで見やすくスタイリングしてください。
【Qwen3 Coder】
【Sonnet 4.5】
上記のプロンプトで、以下のようにゲームが生成されました。
【Qwen3 Coder】
【Sonnet 4.5】
生成された結果から、以下のことがわかりました。
検証から、Qwen3 Coderは「指示忠実性」、Sonnet 4.5は「提案力」という特徴が明らかになりました。
Qwenはコーディング特化モデルらしく、一度の指示でミスなく完璧に動作するコードを生成しました。
対してClaudeのミドルクラスで汎用モデルのSonnetは、初回こそエラーがあり修正が必要でしたが、指示にはなかった「スコア機能」「難易度上昇」「リトライボタン」などを自発的に実装しています。
単にコードを書くだけでなく、「ゲームを作りたい」という文脈を深読みし、期待以上の成果物を出した点には、文脈を理解する性能が高いというClaudeの特徴が現れています。
また、生成速度に関してはSonnet 4.5のスピードが光る結果となりました。
Qwen3 Coderは、コーディング特化モデルだけあり1分37秒とあっという間にコードを生成しました。
一方のSonnet 4.5は2分12秒と少し長めの時間がかかりましたが、ミドルクラスで汎用モデルという点を考慮すると驚異的なスピードです。
処理速度よりも文脈を理解する性能を優先するのであれば、Sonnet 4.5の処理時間は十分に待つ価値があります。
操作性に関しては、生成したゲームをその場で実行・確認できるアーティファクト機能をどちらも備えており便利でした。
ただし、ClaudeはHTMLファイルを直接ダウンロードできるのに対し、Qwenはコードをコピーしてファイルにペーストする手間があります。
トータルで比較すると、Claudeの操作性が一歩リードしています。
実際の開発現場では、どちらか一方を選ぶのではなく、両者を組み合わせて使うのがトレンドになっています。
ここでは、SNSやエンジニアコミュニティで見られるリアルな声をもとに、おすすめの使い分けを紹介します。
複雑なアーキテクチャ設計や、原因が特定できない難解なバグの調査には、Claudeが選ばれています。
エンジニアの間では、「迷ったらClaudeに聞け」が合言葉になりつつあります。
特に、新機能の仕様策定段階や、既存の巨大なコードベースに影響を与えずに修正を加えるリファクタリング作業など、高度な推論能力と全体把握能力が求められる場面では、Claudeの人気が高いです。
コストはかかりますが、手戻りのリスクを減らし、品質を担保するための「保険」となっています。
また、ドキュメント作成や要件定義書の作成など、日本語の文章力が求められるタスクでもClaudeの自然な表現力が高く評価されています。
日常的なコーディング業務、特に「質より量」が求められるタスクには、Qwen3 Coderが最適です。
例えば、大量のユニットテストケースの作成、APIのエンドポイントごとの型定義ファイルの生成、コードへのコメント追加などは、指示通りにタスクをこなせるAIのパワーを借りて自動化したい作業です。
これらをすべてClaudeで行うとAPIコストが膨れ上がりますが、Qwenならコストが安く済みます。
また、ローカル環境（Ollamaなど）で動作させることで、社外秘のコードが含まれるファイルでも安心して処理できる点が、企業ユースで高く評価されています。
「とりあえずQwenで書いてみて、ダメならClaude」というフローを組むことで、全体のコスト圧縮にもつながります。
最も効率的な運用の1つとされるのが、VS CodeやCursorなどのエディタ（IDE）内でのハイブリッド運用です。
拡張機能（Clineなど）やIDE（Windsurfなど）の設定で、デフォルトのモデルを安価で高速なQwen3 Coderに設定しておき、普段のコード補完や小さな関数の生成はQwenに任せます。
そして、複雑なエラーに遭遇したり、設計上の相談をしたい時だけ、ショートカットキーやモデル切り替えプルダウンでClaudeを呼び出すというスタイルです。
この運用により、開発者は「思考の邪魔をされない高速なレスポンス」と「困った時の深い洞察」の両方を手に入れることができます。
月額のAPI利用料を抑えつつ、AIの恩恵も享受できる賢い使い方と言えます。
AIモデルの進化だけでなく、それを利用するためのツールも進化しています。
ここでは、コーディングに重要な機能や使い方についてご紹介します。
Anthropicがリリースした「Claude Code」は、エディタすら開かずに開発を行うためのCLI（コマンドラインインターフェース）ツールです。
ターミナル上で「このバグを直して」「テストを実行して」と自然言語で指示するだけで、Claudeがプロジェクト内のファイルを分析し、修正案を提示し、さらにはテストまで実行してくれます。
ファイルの読み書き権限を持っているため、エンジニアは指示出しと承認を行うだけで開発が進むため、「コードを書く」という作業自体をAIに完全委任する未来が近いことを予感させます。
特に、環境構築やデプロイ作業など、コマンド操作が中心となるタスクとの相性は抜群です。
ただし、裏側ではAPIを大量に消費するため、コスト管理に注意が必要です。
Qwen3 Coderを活用した「自分専用のAI社員」の構築も注目されています。
ClineなどのVS Code拡張機能を使えば、ローカルで動作するQwenをエディタで利用することができます。
ネット環境がなくても動作し、どれだけ使っても追加料金はかかりません。
さらに、自分のプロジェクトのコーディング規約や過去のコードをRAG（検索拡張生成）で学習させることで、使えば使うほど自分好みに成長するAIアシスタントを作ることができます。
「機密情報を一切外に出さずに、高性能なコーディング支援を受ける」ことが可能です。
プライバシー重視の個人開発者や、セキュリティ要件の厳しい企業にとっては、これがデファクトスタンダードになりつつあります。
コーディングAIの世界では、「性能のClaude」と「コスパのQwen」という構図があります。
Claudeは、文脈を読み取ることを得意にしており、複雑なタスクを解決するときに頼れるパートナーになります。
一方のQwen3 Coderは、コーディングに特化したモデルであり、指示されたことを正確かつ低コストで実行することが得意です。
重要なのは、どちらか一方に固執するのではなく、タスクの難易度やセキュリティ要件に応じて両者を使い分けることです。
まずは無料で使えるQwen Chatや、ClaudeのWeb版でそれぞれの実力を試し、あなたの開発スタイルに合ったモデルを見つけてください。
記事で紹介したClaudeやQwenなどのAIモデルは、Yoomを使うことで業務システムとシームレスに連携できます。
Yoomの「フローボット」機能を活用すれば、以下のような自動化が可能です。
■概要
開発チームでのコードレビュープロセスにおいて、プルリクエストの内容を一件ずつ確認する作業に時間を要していませんか。特に、規模の大きい変更や複数のプルリクエストが同時に発生すると、内容の把握だけでも大きな負担になりがちです。このワークフローを活用すれば、GitHubでプルリクエストが作成されると、Anthropic（Claude）がその内容を自動で要約しコメントとして追加するため、レビューの初動を早め、開発プロセス全体の効率化に貢献します。
■このテンプレートをおすすめする方
■このテンプレートを使うメリット
■フローボットの流れ
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
■注意事項
■概要
日々大量に届くメールの中から重要な情報を探し出し、手作業で要約して記録するのは手間がかかる作業ではないでしょうか。このワークフローを活用すれば、Gmailなどで受信した特定メールの内容をAIのAnthropic（Claude）が自動で要約し、Notionのデータベースへ記録することが可能です。そうすることで、情報整理のプロセスを効率化し、重要な情報の見落としを防ぎます。
■このテンプレートをおすすめする方
■このテンプレートを使うメリット
■フローボットの流れ
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
【出典】
Claude／Qwen Chat／GitHub - QwenLM/Qwen: The official repo of Qwen (通义千问) chat & pretrained large language model proposed by Alibaba Cloud.／Qwen／Introducing Claude Sonnet 4.5／Qwen3-Coder: Agentic Coding in the World
.png){kind=small}
