Googleが全エンジニアにClaudeを開放｜Gemini開発企業が競合AIを使う理由とは？

Googleが、AnthropicのAI「Claude」を社内の全エンジニアへ利用可能にしたと、Business Insiderが2026年9月15日に報じました。

Googleは自社でGeminiを開発している企業です。そのGoogleが、競合ともいえるClaudeを開発現場で広く使えるようにしたという点で、今回の動きは大きな意味を持ちます。

ただし、これは「GoogleがGeminiを諦めた」という話ではありません。むしろ、AI開発の現場が1つのモデルに統一する時代から、用途に応じて複数のAIを使い分ける時代へ進んでいることを示す動きとして注目できます。

Googleが全エンジニアにClaudeを開放と報道

Business Insiderの2026年9月15日の報道によると、GoogleはAnthropicのClaudeを、社内の全エンジニアが利用できるようにしました。

ClaudeはGoogleの内部開発環境「Antigravity」を通じて利用でき、社員ごとに利用量の上限を設ける形で提供されていると報じられています。

これまではGoogle社内でも、ClaudeやOpenAIのCodexなど外部AIコーディングツールへのアクセスは限定的で、Google DeepMindや一部の重要プロジェクトなどに利用範囲が限られていたとされています。

今回の変更によって、その利用範囲が大きく広がった形です。

Antigravityとは？

Antigravityは、Googleが開発しているエージェント型の開発プラットフォームです。

従来のAIコーディングツールのように「コードを書くのを補助する」だけでなく、AIエージェントがタスクを計画し、エディタ・ターミナル・ブラウザなどを使いながら、複数の工程を進めることを目指しています。

Googleは2025年11月にAntigravityを発表した時点から、GeminiだけでなくAnthropicのClaude Sonnet 4.5など複数モデルを選択できる「model optionality」を打ち出していました。

つまり、今回の社内利用拡大は突然「競合AIを採用した」というより、もともと進めていた複数モデルを使い分ける設計を、社内開発にもさらに広げた動きとして見ることができます。

なぜGeminiを持つGoogleがClaudeも使うのか？

最大の理由として考えられるのは、AI開発ではモデルごとに得意分野が異なるからです。

特にコーディングでは、単純なコード生成だけでなく、既存コードの理解、長時間のタスク、デバッグ、リファクタリング、複数ファイルをまたぐ変更など、さまざまな能力が必要になります。

1つのAIだけですべてのタスクで最良の結果を出せるとは限りません。

開発タスク
↓
要件・難易度を判断
↓
最適なAIモデルを選択
↓
Gemini / Claude / Other Models
↓
実装
↓
テスト・検証
↓
人間がレビュー

企業側からすると、重要なのは「自社モデルだけを使うこと」ではなく、開発速度や品質を最大化することです。

そのため、競合企業のAIであっても優れた能力を持っているなら、用途によって使うという判断は合理的です。

GoogleはGeminiをやめるわけではない

今回のニュースで注意したいのは、「GoogleがClaudeを使う＝Geminiが失敗した」と単純化しないことです。

Googleは現在もGeminiを自社AI戦略の中心に据えています。

2026年7月のAlphabet決算説明では、Gemini 4に向けた大規模な事前学習を進めていることを明らかにしており、Gemini APIの利用も拡大しています。

またGoogleは、Antigravityについても社内開発を大きく加速させていると説明しています。

AI開発は「1モデル固定」から変わり始めている

今回のGoogleの動きは、AI業界全体で進んでいる変化とも一致しています。

これまでは、ChatGPT、Claude、Geminiなどを比較して「結局どれが一番強いのか」という議論が多くありました。

しかし、実際の業務では一つのモデルだけに決める必要はありません。

今後は企業のAI環境でも、複数モデルをひとつの開発環境や業務システムから呼び出し、タスクごとに使い分ける構成が増えていく可能性があります。

Google自身がすでに「モデルを選べる」設計を進めている

この考え方は、Googleの公開している開発者向け情報からも確認できます。

GoogleはAntigravityを発表した際、GeminiだけでなくClaudeなど複数モデルを利用できることを特徴として紹介しました。

さらに2026年には、Google Cloudの開発者向け情報でも、AntigravityだけでなくClaude CodeやCodexなど「好きなコーディングエージェント」を利用する考え方が紹介されています。

一般企業も同じ使い方になっていく？

この変化はGoogleのような巨大テック企業だけの話ではありません。

一般企業でも、部署や仕事によって最適なAIは異なります。

調査・文章作成
↓
最適なAI

コーディング
↓
最適なAI

画像・動画制作
↓
最適なAI

データ分析
↓
最適なAI

社内業務
↓
業務システムと接続されたAI

ユーザー側も、ひとつのサービスにすべてを任せるのではなく、用途によってAIを使い分けるスキルが重要になる可能性があります。

これから重要になるのは「AIを選ぶ仕組み」

さらに先を考えると、人間が毎回「この仕事はClaude」「これはGemini」と選ぶ必要すらなくなる可能性があります。

AIシステム側がタスク内容、コスト、速度、精度、セキュリティなどを判断し、最適なモデルへ自動的に振り分ける仕組みです。

1. 1

   人間が目的を入力

   実現したい仕事やタスクをAIへ伝えます。

2. 2

   システムがタスクを分析

   必要な能力、速度、コスト、機密性などを判断します。

3. 3

   最適なモデルを選択

   複数のAIから、その仕事に合うモデルへ振り分けます。

4. 4

   結果を統合

   必要に応じて複数モデルの結果をまとめ、人間へ返します。

こうなると、「どのAIを契約するか」よりも、複数のAIをどう組み合わせて仕事を設計するかの方が重要になります。

OmochiX視点｜「どのAIが最強？」という質問が変わる

これまで生成AIでは、「ChatGPT・Claude・Geminiのどれが一番いい？」という質問が繰り返されてきました。

しかしGoogle自身が複数モデルを使える環境を広げていることを考えると、この質問自体が少しずつ古くなる可能性があります。

出典：Business Insider / Google Developers Blog / Google Cloud Blog / Alphabet公式情報