Claude Code vs Gemini CLI vs Codex CLI：社内ツール開発で最適な選択肢は？（2025年版）

2025年、コーディングエージェントを使った社内ツール自作が急速に普及しています。汎用SaaSツールと比較して、自社の業務フローに最適化されたツールを短時間で構築できるためです。

特に注目されているのがターミナルから自然言語でコード生成・編集・実行ができるCLI型AIツールです。Claude Code、Gemini CLI、Codex CLIの3つが主要な選択肢となっていますが、どれを選ぶべきでしょうか。

ただし、これらのCLIツールにはローカル開発環境のセットアップが必要です。 Git、コードエディタ、コマンドラインの操作スキルが前提となるため、ターミナルベースのワークフローに慣れていないチームメンバーにとっては大きな障壁となる可能性があります。

この記事では実践的な比較を通じて、あなたの環境に最適な選択肢を提示するとともに、セットアップ不要の代替手段もご紹介します。

CLI型AIツールの優位性

コンテクストの管理

AIの振る舞いをコントロールし、望んだ成果物に対する精度を改善するには、AIに与える情報 = コンテクストの管理が重要です。

CLIは「リポジトリ＝世界」の前提で動くため、ツールはディレクトリ配下のコードやドキュメントを前提に推論します。Claude Codeはプロジェクト直下のCLAUDE.md（必要なら階層的に複数）を自動で読み込み、「このプロジェクトでは何をどう作るか」を厳密なルールとして扱えます。会話より強い"システム指示"として効くため、出力の一貫性が上がります。

Gemini CLIはGEMINI.mdで同様のプロジェクト文脈を与えられます。README上でも「カスタムコンテキストファイル」の仕組みが説明されています。Codex CLIはAGENTS.mdやcodex.mdでのコンテキスト注入が推奨され、ローカルに置いた指示がそのまま振る舞いに反映されます。

ファイル保存による長期記憶

チャット型AIツールでは基本的にスレッドの履歴が長期記憶のソースになりますが、CLI型AIツールではローカルのファイルを任意のタイミングで読み込むことができます。このため、過去の作業内容を将来のタスクに活かすことがより容易です。長期記憶としてAIに与える情報を整理した上でファイルに保存することで、効率的な情報の保持が可能です。

スレッド型に比べると、ユーザーがAIの長期記憶に関与することが容易です。

他のCLIツールやMCPサーバーの活用

チャット型AIツールはサービス提供者のサーバー上で駆動するため、外部ツールとの連携が難しい場合があります。どのツールと連携できるかということは、サービス提供者が用意したコネクターなどの機能に依存します。

一方、CLI型AIツールはローカルで動作するため、既存のCLIツール (コマンド) やMCPサーバーと連携しやすいという利点があります。たとえば、ブラウザ操作の自動化をするツールである Playwright や、PDFやpptxファイルをAIが理解しやすいマークダウン形式にに変換する MarkItDown などのMCPサーバーを活用することができます。この特徴により、AIの機能拡張が容易になります。

Claude Code：最も成熟したプロダクション品質

Claude CodeはAnthropic社の提供するCLI型AIツールです。この領域の先駆者であり、高いカスタマイズ性と成熟したコミュニティが強みです。

モデルの強み

Claude Codeが利用する主なモデルは「Claude 4.1 Opus」と「Claude 4.0 Sonnet」です。これは、コーディング能力テストにおいて高いベンチマークを記録しており、実際に使用してみると精度が高いことがわかると思います。

カスタムスラッシュコマンド

Claude Codeでは、 .claude/commands ディレクトリにマークダウンファイルを記述することで、カスタムコマンドを作成することができます。このカスタムコマンドはClaude Codeとのチャット中に呼び出すことができ、何度も繰り返すような作業を自動化することができます。また、作成したコマンドをGithubにpushすることでチームに共有することができます。

また、Awesome Claude Code などの公開リポジトリで、便利なカスタムコマンドを探すことができます。

Subagent

Claude Codeでは、 .claude/agents/ ディレクトリにマークダウンファイルを記述することで、サブエージェントを作成することができます。このサブエージェントはClaude Codeとのチャット中に呼び出すことができ、複雑なタスクを分割して処理することができます。また、作成したエージェントをGithubにpushすることでチームに共有することができます。

カスタムスラッシュコマンドとの違いとしては、サブエージェントはメインの会話とは独立したコンテクストを持つため、メインスレッドのコンテクストを汚染したくない場合や、独立して大きなコンテクストを扱いたい場合に便利です。たとえば、特定の目的に特化した繰り返しタスクがあり、その内容をメインの会話にフィードバックする必要がないようなケースではサブエージェントの活用が最適です。

MCPサーバー連携

Claude Codeでは、MCPサーバーを利用することで、外部のツールと連携することができます。 Awesome MCP Servers などの公開リポジトリで、便利なMCPサーバーを探すことができます。

また、MCPサーバーの管理コマンドも用意されており、MCPサーバーの利用スコープの設定方法も明確です。詳しくは公式ドキュメントを参照ください。

Gemini CLI：速さ、Google検索、寛大な無料枠

Gemini CLIはGoogleの提供するCLI型AIツールです。Googleサービスとの連携やGeminiモデルのコストパフォーマンスの高さが強みです。

モデルの強み

Gemini CLIで利用する主なモデルは「Gemini 2.5 Pro」「Gemini 2.5 Flash」です。Gemini 2.5シリーズはレスポンスが早いことが特徴で、寛大な無料枠を備えていることも強みです。

また、Googleの検索サービスと連動したグラウンディングが利用可能で、Web検索による情報収集やファクトチェックを頻繁に行いたい場合に最適と言えるでしょう。

MCPサーバー連携

Gemini CLIもMCPサーバー連携に対応しています。

Codex CLI：OpenAI製。これからに期待

Codex CLIはOpenAIの提供するCLI型AIツールです。OpenAIのモデルを利用できることが強みです。

モデルの強み

Codex CLIで利用する主なモデルは「GPT-5」です。GPT-5はユーザーの指示に対してどのような内部挙動をするべきかという「ルーティング」を自動で行うことが特徴で、複雑な思考が必要なタスクに対してはしっかりと対応し、単純なタスクには素早くレスポンスします。ただし、現時点でClaude CodeやGemini CLIに比べて明確に精度がいいかと言えば、体感することは難しいかもしれません。

業界のリーダーであるOpenAIがモデルのアップデートを行った際に、すぐに利用できることが魅力であり、これからに期待できると思います。

MCPサーバー連携

Codex CLIもMCPサーバー連携に対応しています。

制作したアプリのデプロイ——そして、より簡単な代替手段

CLIアプローチ：強力だが前提条件あり

スターターテンプレートとAI CLIツールを組み合わせることで、高度な社内ツールを構築できます。しかし、このワークフローには固有の前提条件があります：

• ローカル環境のセットアップ：Node.js、Python、その他のランタイムのインストールと設定が必要
• GitとCLIの習熟：リポジトリのクローン、コマンド実行、依存関係管理は必須スキル
• 別途デプロイが必要：ツールを作成しても、それを安全にホストしてチームに共有するためのプラットフォームが別途必要

経験豊富な開発者にとってはこれらは些細なハードルです。しかし、技術的なバックグラウンドが様々なチームや、自分でツールを作りたい非エンジニアにとっては、このワークフローは手の届かないものに感じられるかもしれません。

Squadbase：ブラウザだけで開発からデプロイまで完結

ローカルセットアップを完全にスキップできるとしたら？

Squadbaseは、ターミナルを一切触らずに社内ツールを構築・デプロイできるブラウザベースのバイブコーディングプラットフォームへと進化しています。

• ブラウザ上のIDE + AIチャット：ブラウザ上で直接コードを書く（または自然言語で欲しいものを説明する）ことができます。統合されたAIアシスタントが、CLIツールと同じようにビルドを支援します——ローカルセットアップは一切不要です。
• データダッシュボード構築に最適：Squadbaseは特にデータダッシュボードの構築を得意としています。社内のデータベースやAPIと接続し、リアルタイムで更新されるダッシュボードを自然言語で指示しながら構築できます。SQLやチャートライブラリの知識がなくても、欲しいダッシュボードをすぐに形にできます。
• 環境設定不要：Node.jsのインストールも、Gitコマンドも、依存関係管理も不要。ブラウザがあれば、すぐに開発を始められます。
• ワンクリックデプロイ：アプリが完成したら、即座にデプロイ。チームはすぐに使い始めることができます。
• 社内ツール向けのセキュリティ内蔵：認証、ロールベースのアクセス制御、監査ログが標準装備——社内ツールにはエンタープライズグレードのセキュリティが必要だからです。

すでにCLIワークフローに慣れているチームには、SquadbaseはGit連携デプロイもサポートしています。Claude Code、Gemini CLI、Codex CLIでローカルビルドし、GitHubにプッシュして、Squadbaseにデプロイすることで安全なチームアクセスを実現できます。

まとめ

2025年のAI駆動開発において、Claude Code、Gemini CLI、Codex CLIのようなCLIツールは社内ツール構築に強力な機能を提供します：

• Claude Codeは最も成熟した選択肢。豊富なカスタマイズ機能、高いコーディング精度、プロダクション品質の出力が特徴
• Gemini CLIは予算が重要な場合や、Google検索との緊密な連携が必要な場面で威力を発揮
• Codex CLIはGPT-5の進化とともに将来に期待

でも、もっと簡単な方法があります。 チームに非エンジニアがいる場合や、セットアップの手間を省きたい場合、Squadbaseなら社内ツールをブラウザだけで構築・デプロイできます——同じAI駆動の体験を、前提条件なしで。特にデータダッシュボードの構築においては、SQLやチャートライブラリの知識がなくても自然言語で指示するだけで実現できます。

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