AIはClaudeだけ使えば良い

AIは一つに絞らずいくつも契約して使い分けた方がいいと考える人は多く、それぞれ得意なことが違うのだから組み合わせた方が強いはずだ、と言うだろう。実際、相談に来た学生の多くも、ChatGPTを中心に、複数のサービスを契約していて、毎月の支払いが少しずつ積み重なっていた。

それでも、どれを契約するかで迷っているなら契約をClaudeに一本化すればよい、と私はほぼ毎回勧めてきた。同じ月20ドル（2026年10月時点、日本円で3,000円前後）を払うなら、学びにつながりやすいのはClaudeだと、私は見ているからだ。ただし、これは使い方や目的によって答えが変わる、私個人の判断である。（図表1『契約を増やすほど支出は膨らむ』）

理由の一つ目は、見える形にする力にある。数式や論文の内容を文章と数式だけで説明されても手応えは残りにくい。しかし、ClaudeならArtifacts（画面上で動く成果物を作る機能）で実際に触れるデモを作ってくれる。数式のグラフにスライダーを付ければ、値を動かすと結果がどう変わるかを自分の手で確かめられるのであり、私はこれを「見える学び」と呼んでいる。

デモサイトやLP（ランディングページ）を作るときも同じで、Claudeなら、会話の横でそのままプレビューが開き、出来上がりをすぐに確かめられる。作る、見る、直すという流れが一つの画面で完結するのは、学生にとって大きな利点である（図表2『作る・見る・直すを一つの画面で回す』）。もちろん、ChatGPTにもCanvasという機能があり、HTMLなどのコードを画面上で表示できるので、これはClaudeにしかできないことではない。それでも私が試作から日常の作業までを一つの道具でつなげやすいClaudeを勧めるのは、小さな手間の差が毎日使ううちに大きな差になっていくからだ。

ある大学院生はAIのサービスを4つ、5つと同時に契約しており、少し前までは、月200ドルの上位プランを使っていたが、金銭的に厳しくなって20ドルのプランに落としたという。私はまず契約をClaudeだけに絞ることを勧めた。開発やAI活用の現場で新しい機能と話題が最も集まっているのがClaudeだと、私の見るかぎりでは感じているからである。私自身も、ChatGPTとClaudeを公開当初から触ってきたが、Claudeが出てからはずっとClaudeを使っている。

就職先がすでに決まっている別の大学生はChatGPTを気に入っていて、これからも使っていくつもりだと話していた。手になじむ道具があるのは、良いことである。そのうえで私は学生ほどClaudeを試してみる価値があると思っていて、この相談でも、最初に伝えた結論は一度Claudeを使ってみてはどうか、というものだった。これはほぼすべての学生に伝えていることでもある。私が関わる開発の現場でも、ほかのAIコーディングツールを使っていたエンジニア全員にClaudeへ切り替えてもらった。

一本化には、見落とされがちな利点がもう一つあり、それはお金の問題である。複数の契約を少しずつ払っていると合計は意外に膨らむ。実際、生活費が苦しいのにChatGPTの月1万円を超える上位プランを払い続けていた学生もいた。その学生の使い方が月20ドルのプランで足りるなら、ClaudeのProプランに移るだけで、手元の余裕と学びの質を同時に上げられるはずである。

整理すると、一本化を勧める理由は次の三つである。

❶ 数式や論文を、動くビジュアルで理解できる
❷ デモやLPを、その場でプレビューしながら作れる
❸ 契約を一つにまとめれば、支出と迷いが減る

もちろん、ChatGPTでもできることはたくさんあり、すでに上位のプランを使いこなして成果が出ているなら、無理に乗り換える必要はないだろう。ただ、何を契約するかで迷っている段階なら、その迷う時間がもったいない。とくに学生にとっては①と②の差がそのまま学びの差になっていく。（図表3『AI契約を1つに絞る3つの理由』）

つまり、AI選びで迷っている学生にとっての答えは、一つに絞ることである。そして、学ぶために使うなら、見える形にしてくれるClaudeを選べばよい。今日のうちに、契約中のAIサービスを書き出し、次の更新日までに一つへ絞ると決めてほしい。

補足：エンジニア向けに、Claude CodeとCodexの「フック」を一次情報で比べる

ここからはエンジニア向けの補足で、コーディング用のエージェントであるClaude CodeとOpenAIのCodexを、両社の公式ドキュメント（2026年10月時点）だけを根拠に比べておく。AIにコマンドの実行やファイルの書き換えを任せるようになると、AIの判断とは別に、毎回かならず走る検査を差し込めるかどうかが安全性を大きく左右するからである。

その仕組みが「フック（hooks）」で、設定したイベントが起きるたびに、自分で書いたスクリプトやHTTPの呼び出しが自動で実行される。なかでも重要なのがPreToolUseというイベントで、AIがツールを呼び出すと決めた直後、実際に実行される直前に、ツール名（tool_name）と引数（tool_input）がJSONとしてフックに渡される（図表4『PreToolUseフックが割り込む位置』）。

Claude CodeのPreToolUseは、受け取った内容を見て、実行を止める（deny）、通す（allow）、本人に確認を求める（ask）、通常の判断に任せる（defer）のいずれかを返せる。さらにupdatedInputで引数そのものを書き換えられるため、たとえば危険なコマンドをdry-runの形に直してから通すといった使い方ができ、終了コード2で抜ければ理由を添えて確実に止められる。対象の絞り込みもツール名の正規表現に加えて、「Bash(rm )」や「Edit(.ts)」のように引数の中身を条件にできるので、削除系のコマンドだけを検査するといった細かい設定が書ける。

フックの中身も、シェルコマンドだけでなく、指定したURLへのHTTPの呼び出し、接続済みのMCPツール、LLMに一回だけ判断させるprompt、ファイルを読んで確かめるサブエージェントのagent（試験提供）から選べる。差し込めるイベントは33種類あり、ツールの前後だけでなく、権限の要求、サブエージェントの開始と終了、ファイルの変更、設定の変更といった場面にも処理を挟める。

CodexにもPreToolUseがあり、denyで止めること、終了コード2で止めること、updatedInputで引数を書き換えることはできる。ただしaskを返すとフックの失敗として扱われて、ツールの実行はそのまま続く。引数を書き換えられるのはシェルコマンドとapply_patchに限られ、Web検索のようにOpenAI側で動くツールは対象外である。フックの中身もシェルコマンドとMCPツールの二つで、promptとagentは設定を読み込んでも実行されない（図表5『Claude CodeとCodexのフックの違い』）。

一方で、Codexの方が慎重に作られている点もあり、管理者が配ったもの以外のフックは、中身のハッシュを記録したうえで本人が/hooksで確認して信頼するまで実行されず、中身が変わればもう一度確認が必要になる。Claude Codeは、管理者の設定（allowManagedHooksOnly）で組織が配ったフック以外を止めたり、onFailureをblockにしてフックが失敗や時間切れになったときにも操作を止めたりと、組織として強制する側の仕組みが厚い。Codexの公式ドキュメント自身も、ツールのフックは便利なガードレールであって完全な制御の境界ではないと書いている。

まとめると、AIに任せる範囲を広げるほど、AIの判断に頼らずに必ず働く検査を、どの場面に、どの条件で、どんな判断まで差し込めるかが効いてくる。その細かさでは、2026年10月時点でClaude Codeの方が一段上にあるというのが、一次情報を並べたうえでの私の評価である。