Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5：コーディング、エージェント、推論で強いのはどちらか

公開ベンチマークだけでClaude Opus 4.7とGPT-5.5を比べると、「どちらが上か」よりも「何に使うか」で結論が変わります。Claude Opus 4.7はSWE-bench Pro、GPQA Diamond、MCP Atlasで強く、GPT-5.5はTerminal-Bench 2.0、OSWorld-Verified、BrowseComp、FrontierMathで強い結果が報告されています 。

ただし、ベンチマークの数字はそのまま横並びにできるとは限りません。Artificial AnalysisはGPT-5.5をxhigh条件、Claude Opus 4.7をNon-reasoning、High Effort条件で比較しており、LLM Statsも「ベンチマークは勝者ではなくワークロードを示す」と説明しています 。

まず結論：用途別に見るべき

分野	ベンチマーク	Claude Opus 4.7	GPT-5.5	読み方
コーディング	SWE-bench Pro	64.3%	58.6%	実際のGitHub issue解決に近いタスクではClaudeが高めです 。
ターミナル作業	Terminal-Bench 2.0	69.4%	82.7%	CLI、ファイル操作、スクリプト実行ではGPT-5.5が大きく先行します 。
コンピューター操作	OSWorld-Verified	78.0%	78.7%	ほぼ同水準ですが、公開値ではGPT-5.5が0.7ポイント上です 。
検索・ブラウジング	BrowseComp	79.3%	84.4%	調査型エージェントではGPT-5.5が優位です。GPT-5.5 Proは90.1%とされています 。
ツール利用	MCP Atlas	79.1%	75.3%	ツール利用全般をGPT-5.5優位とは言い切れず、この項目はClaudeが上です 。
科学推論	GPQA Diamond	94.2〜94.3%	93.6%	差は小さいものの、Claude Opus 4.7がわずかに高い値です 。
数学	FrontierMath T1-3 / T4	43.8% / 22.9%	51.7% / 35.4%	高難度数学ではGPT-5.5がはっきり高く出ています 。
総合推論	HLE、ツールなし	31.2%または46.9%	40.6%または41.4%	出典によって数値が食い違い、決定打にはしにくい項目です 。
ツール付き推論	HLE、ツールあり	54.7%	52.2%	ツール使用条件ではClaudeが僅差で上と報告されています 。

コーディング：コード修正ならClaude、CLI自動化ならGPT-5.5

ソフトウェア開発向けの比較では、ベンチマークをひとまとめにしないことが重要です。SWE-bench ProではClaude Opus 4.7が64.3%、GPT-5.5が58.6%とされ、Claudeが上回ります 。Vellumも、この差を実際のGitHub issue解決系タスクでClaudeが強いサインとして説明しています 。

一方、Terminal-Bench 2.0では結果が逆になります。このベンチマークはファイル操作、スクリプト実行、多段階のCLIワークフローなど、現実のターミナル作業を測るものと説明されており、GPT-5.5が82.7%、Claude Opus 4.7が69.4%と報告されています 。開発環境でコマンドを実行しながらファイルを探し、修正し、テストを回すような自動化では、GPT-5.5を先に試す理由があります。

定性的な比較でも似た傾向です。Mindstudioは、GPT-5.5は正確なツール利用やファイル探索が必要な問題でやや強く、Claude Opus 4.7は大きなコードベース全体のアーキテクチャ理解で優れると説明しています 。つまり、選択の分かれ目は「コードそのものを深く直す」のか、「ターミナル上で作業を進める」のかです。

エージェント：GPT-5.5が広く強いが、例外もある

OpenAIのGPT-5.5発表資料では、OSWorld-VerifiedでGPT-5.5が78.7%、Claude Opus 4.7が78.0%と示されています 。差は小さいものの、公開値ではコンピューター操作系ベンチマークでGPT-5.5がわずかに先行しています 。

BrowseCompでは差がもう少し開きます。同じOpenAI資料はGPT-5.5を84.4%、GPT-5.5 Proを90.1%、Claude Opus 4.7を79.3%としています 。検索、ブラウジング、情報収集型エージェントを製品の中心に置くなら、GPT-5.5系を有力候補にできます。

ただし、ツール利用全体をGPT-5.5の勝ちとまとめるのは早計です。MCP AtlasではClaude Opus 4.7が79.1%、GPT-5.5が75.3%と示されています 。エージェント性能を評価するなら、ブラウザー検索、GUI操作、MCP Atlasのようなツール呼び出し、ターミナル自動化を分けてテストするのが安全です。

推論：科学系はClaudeが僅差、数学はGPT-5.5

科学・専門知識寄りのGPQA Diamondでは、Claude Opus 4.7が94.2〜94.3%、GPT-5.5が93.6%と報告されています 。差は大きくありませんが、提供された資料の範囲ではClaude Opus 4.7がわずかに上です 。

数学では逆です。FrontierMath T1-3ではGPT-5.5が51.7%、Claude Opus 4.7が43.8%、さらに難しいFrontierMath T4でもGPT-5.5が35.4%、Claude Opus 4.7が22.9%とされています 。高難度の数学、形式的な推論、検算を重視するなら、GPT-5.5を先に評価するのが現実的です。

HLEはタイブレーカーにしにくい

Humanity’s Last Exam、つまりHLEは注意が必要です。Mashableはツールなし条件でGPT-5.5が40.6%、Claude Opus 4.7が31.2%としてGPT-5.5優位を示しています 。一方、o-megaとRDWorldはツールなし条件でGPT-5.5が41.4%、Claude Opus 4.7が46.9%としてClaude優位を示しています 。

ツールあり条件では、MashableとRDWorldがGPT-5.5を52.2%、Claude Opus 4.7を54.7%としており、Claudeが僅差で上です 。ただし、ツールなしの結果が出典ごとに大きく異なるため、HLEだけで総合推論の勝者を決めるのは避けた方がよいでしょう。

コンテキスト長、価格、ランキングは参考情報

コンテキストウィンドウの表記も出典によって違います。Artificial AnalysisはGPT-5.5を922kトークン、Claude Opus 4.7を1,000kトークンとしています 。一方、LLM Statsは両モデルがどちらも1Mトークンのコンテキストで提供され、入力価格帯も同じだと説明しています 。実務ではどちらも超長文コンテキスト対応モデルと見なしつつ、実際の上限と価格は利用するAPI、プラン、推論モード、ツール呼び出し条件で確認する必要があります。

総合リーダーボードも便利ですが、最後の判断材料にはなりません。BenchLMはClaude Opus 4.7をprovisional leaderboardの110モデル中2位、verified leaderboardの14モデル中2位としています 。同じ系統の出典で、GPT-5.5はprovisional leaderboardの112モデル中5位、verified leaderboardの16モデル中2位と示されています 。これは両モデルが最上位級であることの目安にはなりますが、実際の導入では失敗パターン、レイテンシ、コスト、ツール呼び出しの安定性の方が効くこともあります。

どちらを先に試すべきか

Claude Opus 4.7を先に試す価値が高いのは、次のようなケースです。

• SWE-bench Proに近い、実際のコードissue解決タスクが多い
• 大規模コードベースの構造理解、リファクタリング、コードレビュー品質を重視する
• GPQA Diamond型の高難度な科学・専門知識クエリが中心になる
• MCP Atlasのような特定のツール呼び出し性能を重く見る

GPT-5.5を先に試す価値が高いのは、次のようなケースです。

• ターミナルやCLIを使う自動化、ファイル操作が多い
• OSWorld-Verifiedのようなコンピューター操作ベンチマークを重視する
• BrowseComp型の検索・ブラウジングエージェントが重要
• FrontierMath系の数学推論性能が必要

最終判断

Claude Opus 4.7はSWE-bench Pro、GPQA Diamond、MCP Atlasで強い選択肢です 。GPT-5.5はTerminal-Bench 2.0、OSWorld-Verified、BrowseComp、FrontierMathで強い選択肢です 。

したがって結論は、「Claude Opus 4.7かGPT-5.5か」ではなく、「何を自動化するのか」です。複雑なコード修正や科学系の質問が中心ならClaude Opus 4.7を先に、ターミナル自動化、ブラウジング、コンピューター操作、数学推論が中心ならGPT-5.5を先にベンチマークするのが、もっとも実務的な進め方です。