Claude Code CLIマイグレーションガイド：Copilot、Gemini、Codex比較

概要

CLI AIツール市場の現状

2025年、CLI（コマンドラインインターフェース）ベースのAI開発ツール市場は急速に成熟しています。Claude Code、GitHub Copilot CLI、Gemini CLI、Codex CLIなど、主要プレイヤーがそれぞれ独自の強みを持って競争しており、開発者は自分のワークフローに最適なツールを選択できる環境が整っています。

各ツールは以下のような特徴を持っています：

• Claude Code：エージェント型アーキテクチャ、深いコード理解、長いコンテキストウィンドウ
• GitHub Copilot CLI：GitHubエコシステムとの緊密な統合、VS Code連携
• Gemini CLI：マルチモーダル対応、Googleクラウドサービス統合
• Codex CLI：OpenAIエコシステム、GPT-4ベースの高度な推論

なぜマイグレーションを検討するか

マイグレーションを検討する理由は様々です：

1. コスト最適化：各ツールの料金体系が異なるため、使用パターンによっては別のツールがコスト効率的な場合があります
2. エコシステム統合：既存のワークフローやツールチェーンとの統合を強化したい場合
3. 特定機能の必要性：マルチモーダル処理、特定のクラウドサービス統合など
4. チーム標準化：組織全体で統一したツールを使用する必要がある場合
5. パフォーマンス要件：レイテンシやスループットの要件が変化した場合

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コア比較：4つのCLIツール

アーキテクチャ比較表

特徴	Claude Code	Copilot CLI	Gemini CLI	Codex CLI
ベースモデル	Claude 3.5/4	GPT-4	Gemini Pro/Ultra	GPT-4
コンテキストウィンドウ	200K tokens	32K tokens	1M tokens	128K tokens
エージェント機能	ネイティブ	限定的	ネイティブ	プラグイン
MCP対応	完全対応	非対応	部分対応	非対応
オフライン機能	なし	なし	部分対応	なし
料金体系	従量課金	サブスク	従量課金	従量課金

設定ファイル構造比較

Claude Code

# 設定ファイル構造
~/.claude/
├── settings.json        # グローバル設定
├── settings.local.json  # ローカル設定
└── agents/              # カスタムエージェント

# プロジェクト設定
project/.claude/
├── settings.json
└── commands/            # カスタムコマンド

GitHub Copilot CLI

# 設定ファイル構造
~/.config/github-copilot/
├── hosts.json           # 認証情報
└── versions.json        # バージョン情報

# プロジェクト設定
project/.github/
└── copilot-instructions.md

Gemini CLI

# 設定ファイル構造
~/.config/gemini-cli/
├── config.yaml          # グローバル設定
├── credentials.json     # 認証情報
└── plugins/             # プラグイン

# プロジェクト設定
project/.gemini/
└── context.md

Codex CLI

# 設定ファイル構造
~/.codex/
├── config.json          # グローバル設定
└── api-key              # APIキー

# プロジェクト設定
project/.codex/
└── instructions.md

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マイグレーションガイド

1. GitHub Copilot CLIへの移行

インストールと初期設定

# GitHub CLIのインストール
brew install gh

# Copilot拡張機能のインストール
gh extension install github/gh-copilot

# 認証
gh auth login
gh auth refresh -h github.com -s copilot

CLAUDE.mdからcopilot-instructions.mdへの変換

Claude CodeのCLAUDE.mdをGitHub Copilotのcopilot-instructions.mdに変換します：

# .github/copilot-instructions.md

## プロジェクト概要
[CLAUDE.mdの「プロジェクト概要」セクションをコピー]

## コーディング規約
[CLAUDE.mdの「Code Style Guidelines」をコピー]

## 重要なコンテキスト
- フレームワーク: Astro 5.x
- 言語: TypeScript strict mode
- スタイリング: Tailwind CSS

ワークフローの移行

Claude Code	Copilot CLI	説明
claude	gh copilot suggest	コード提案
/commit	gh copilot explain	Git操作
エージェント呼び出し	なし（手動対応）	サブエージェント

移行スクリプト例

#!/bin/bash
# claude-to-copilot-migration.sh

# CLAUDE.mdをcopilot-instructions.mdに変換
convert_claude_to_copilot() {
    local claude_md="$1"
    local output_dir=".github"

    mkdir -p "$output_dir"

    # 基本変換（手動調整が必要）
    cat "$claude_md" | \
        sed 's/## 命令/## Instructions/g' | \
        sed 's/## プロジェクト概要/## Project Overview/g' \
        > "$output_dir/copilot-instructions.md"

    echo "変換完了: $output_dir/copilot-instructions.md"
    echo "注意: 手動でフォーマット調整が必要です"
}

convert_claude_to_copilot "CLAUDE.md"

2. Gemini CLIへの移行

インストールと初期設定

# Gemini CLIのインストール
npm install -g @google/gemini-cli

# 認証設定
gemini auth login

# プロジェクト設定
gemini init

設定ファイルの変換

# .gemini/config.yaml
project:
  name: "jangwook.net"
  type: "astro"

context:
  files:
    - "CLAUDE.md"  # 既存のCLAUDE.mdを直接参照可能
    - "src/content.config.ts"

plugins:
  - name: "code-analysis"
    enabled: true
  - name: "multimodal"
    enabled: true

model:
  default: "gemini-pro"
  fallback: "gemini-flash"

MCPサーバーの代替設定

Claude CodeのMCPサーバーをGemini CLIのプラグインシステムに移行します：

# .gemini/plugins.yaml
plugins:
  # Brave Search代替
  - name: "google-search"
    config:
      api_key: "${GOOGLE_SEARCH_API_KEY}"

  # Notion API代替
  - name: "google-docs"
    config:
      credentials: "${GOOGLE_CREDENTIALS_PATH}"

  # Playwright代替
  - name: "puppeteer"
    config:
      headless: true

移行時の注意点

1. コンテキストウィンドウ：Gemini CLIは1M tokensをサポートするため、より大きなコンテキストを一度に処理可能です
2. マルチモーダル：画像を直接入力として使用できます
3. レイテンシ：Gemini Flashモデルを使用すると応答速度が向上します

3. Codex CLIへの移行

インストールと初期設定

# Codex CLIのインストール
npm install -g @openai/codex-cli

# APIキーの設定
export OPENAI_API_KEY="your-api-key"

# 初期化
codex init

設定ファイルの変換

// .codex/config.json
{
  "model": "gpt-4-turbo",
  "context": {
    "files": ["CLAUDE.md", "src/content.config.ts"],
    "maxTokens": 128000
  },
  "safety": {
    "requireConfirmation": true,
    "sandboxMode": true
  },
  "formatting": {
    "language": "ja",
    "style": "polite"
  }
}

カスタムコマンドの移行

Claude CodeのスラッシュコマンドをCodex CLIのエイリアスに変換します：

// .codex/aliases.json
{
  "aliases": {
    "blog": "新しいブログ記事を作成してください。言語は日本語で。",
    "seo": "SEO最適化のための提案を行ってください。",
    "review": "コードレビューを実施してください。"
  }
}

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状況別最適ツール選択

GitHub Copilot CLIを選ぶべき場合

最適なユースケース：

1. GitHubヘビーユーザー

   • GitHub Actions、GitHub Projects、GitHub Issuesを頻繁に使用する
   • プルリクエストの作成・レビューが主要ワークフロー

2. VS Code中心の開発環境

   • エディタとCLIの統合が重要
   • インラインコード提案を多用する

3. チーム開発

   • 組織全体でのライセンス管理が必要
   • GitHub Enterpriseを使用している

# Copilot CLIの典型的なワークフロー
gh copilot suggest "Create a new Astro component for blog cards"
gh copilot explain "git rebase -i HEAD~5"

コスト：月額10〜19ドル/ユーザー（プランによる）

Gemini CLIを選ぶべき場合

最適なユースケース：

1. マルチモーダル処理が必要

   • デザインモックアップからコードを生成する
   • 画像、図表、スクリーンショットを入力として使用する

2. Googleクラウドエコシステム

   • Google Cloud Platform（GCP）を使用している
   • Firebase、BigQuery、Vertex AIとの統合が必要

3. 大規模コンテキスト処理

   • 1M tokens以上のコンテキストが必要
   • 大規模なコードベースを一度に分析したい

# Gemini CLIの典型的なワークフロー
gemini analyze --image ./mockup.png "このデザインをAstroコンポーネントに変換"
gemini context --add ./src/**/*.ts "全TypeScriptファイルを分析"

コスト：従量課金（入力1K tokens: $0.00025〜$0.0025）

Codex CLIを選ぶべき場合

最適なユースケース：

1. OpenAIエコシステム

   • ChatGPT、Whisper、DALL-Eなど他のOpenAI製品を使用している
   • OpenAI APIに投資している

2. 高度な推論が必要

   • 複雑なアルゴリズム設計
   • システムアーキテクチャの設計

3. カスタムファインチューニング

   • 特定ドメインのモデルをトレーニングしたい
   • プライベートデータでのファインチューニングが必要

# Codex CLIの典型的なワークフロー
codex generate "Implement a binary search tree with TypeScript"
codex refactor ./src/utils.ts --goal "performance optimization"

コスト：従量課金（入力1K tokens: $0.01〜$0.03）

Claude Codeを維持すべき場合

最適なユースケース：

1. エージェント型ワークフロー

   • 複数ステップの自動化タスクが多い
   • サブエージェントを活用した分業が効果的

2. MCP（Model Context Protocol）活用

   • 外部ツールとの統合が重要
   • カスタムMCPサーバーを構築している

3. 長文コンテンツ処理

   • ドキュメント生成、翻訳、要約が主要タスク
   • 200K tokensのコンテキストを活用している

4. コードベース全体の理解が必要

   • 大規模リファクタリング
   • アーキテクチャ分析

# Claude Codeの典型的なワークフロー
claude "CLAUDE.mdを読んで、プロジェクト構造を理解した上で、新しいブログ記事を作成して"
/generate-recommendations  # カスタムコマンド

コスト：従量課金（入力1K tokens: $0.003〜$0.015）

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ハイブリッド戦略

単一ツールにこだわる必要はありません。各ツールの強みを活かしたハイブリッド戦略が効果的です。

推奨構成例

# 開発環境での役割分担

# 1. 日常的なコーディング支援
gh copilot suggest  # クイックな提案

# 2. 深い分析・複雑なタスク
claude "このコードベースのアーキテクチャを分析して改善提案して"

# 3. マルチモーダル処理
gemini analyze --image ./design.png "実装方法を提案"

# 4. 特定タスクの自動化
codex generate "単体テストを生成"

ツール選択フローチャート

タスクを開始
    │
    ├─ クイックな提案が必要？
    │   └─ Yes → GitHub Copilot CLI
    │
    ├─ 画像/デザインが入力？
    │   └─ Yes → Gemini CLI
    │
    ├─ 複数ステップの自動化？
    │   └─ Yes → Claude Code
    │
    └─ OpenAI APIと統合？
        └─ Yes → Codex CLI

設定の共有

複数ツールで共通のコンテキストを使用するための設定：

# project-context.md（共通コンテキストファイル）
# このファイルを各ツールの設定で参照

## プロジェクト概要
Astro 5.xベースのブログサイト

## コーディング規約
- TypeScript strict mode
- Tailwind CSS
- ESLint + Prettier

## 重要なコンテキスト
[各ツール共通の情報]

各ツールの設定ファイルでこの共通ファイルを参照：

# .gemini/config.yaml
context:
  files:
    - "project-context.md"

// .codex/config.json
{
  "context": {
    "files": ["project-context.md"]
  }
}

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結論

CLI AIツールの選択は、一度きりの決断ではなく、プロジェクトの要件やチームの状況に応じて継続的に評価すべきものです。

マイグレーションを成功させるポイント

1. 段階的移行

   • 一度に全てを移行せず、特定のワークフローから始める
   • 並行運用期間を設けて比較評価する

2. コンテキストの移植

   • CLAUDE.mdやカスタムコマンドは資産として保持
   • 新しいツールの形式に適切に変換

3. チーム全体での合意

   • ツール選択の理由を明確に共有
   • 必要なトレーニングを実施

4. コスト監視

   • 従量課金の場合は使用量を定期的に確認
   • 予算アラートを設定

2025年のトレンド

• エージェント機能の標準化：各ツールがエージェント型アーキテクチャを採用
• MCP互換性の向上：Model Context Protocolの普及
• マルチモーダルの一般化：画像、音声、動画の入力が標準に
• ローカル推論オプション：プライバシー重視のローカル実行モード

最終的に、最適なツールは「あなたのワークフローに最もフィットするもの」です。この記事が、より良いツール選択の一助となれば幸いです。