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Claude Code vs Suno：まったく異なる2つのAIツール
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先週、マーケティング資料に「AI」という言葉が使われている以外はほとんど共通点のない2つのAIツールをテストしました。Claude CodeはAnthropicのコーディングエージェントで、コードの作成、編集、レビューを行うターミナルベースのアシスタントです。Sunoは音楽生成プラットフォームで、テキストプロンプトを歌詞、ボーカル、楽器編成を含む完全な楽曲に変換します。
私は開発者であり、音楽制作を趣味として楽しんでいます。そのため、両方のツールについて聞いたとき、実際の作業でどのように機能するのかを確かめたくなりました。デモ動画や誇大広告ではなく、実際に自分で座って使ってみることにしました。
以下がその結果です。
各ツールの実際の機能
Claude Code
Claude Codeはターミナルで動作します。npmでインストールし、Anthropicで認証すると、コードの作成、既存プロジェクトのリファクタリング、関数の説明、エラーのデバッグなどを依頼できます。ファイルシステムにアクセスできるため、プロジェクト構造の読み取り、ファイルの変更、コマンドの実行が可能です。
チャットインターフェースではなく、アクションを実行できるエージェントです。タスクを与えると、ステップバイステップで処理を進め、何をしているかを表示し、変更前に確認を求めます。
Suno
Sunoはウェブアプリで、希望する楽曲の説明を入力すると、完全なオーディオファイルを生成します。ジャンル、ムード、楽器を指定でき、独自の歌詞を提供することもできます。出力にはボーカル、伴奏楽器、プロダクションが含まれます。楽曲の拡張、リミックス、バリエーションの生成も可能です。
AbletonやLogicのような音楽制作ツールではなく、ジェネレーターです。プロンプトを与えると、生成します。
セットアップ：ターミナル vs ブラウザ
Claude Codeのセットアップ
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
claude
これだけです。APIキーを求められ、ターミナルセッションが開始されます。ブラウザでClaudeを使用していたため、Anthropicアカウントは既にあり、認証には約30秒かかりました。
インターフェースはターミナルプロンプトです。ボタンもメニューもドラッグ＆ドロップもありません。テキストのみです。コマンドラインに慣れていれば自然に感じられますが、慣れていなければ嫌になるでしょう。
一つ気になったのは、ANSIエスケープコードをサポートする比較的新しいターミナルが必要なことです。デフォルトのmacOSターミナルは問題なく動作しましたが、2019年からiTerm2で実行していた古いtmuxセッションから切り替える必要がありました。小さな摩擦ですが、注意すべき点です。
Sunoのセットアップ
Sunoはウェブサイトです。GoogleまたはDiscordでサインアップするだけで、すぐに使用できます。インストールもAPIキーもターミナルコマンドも不要です。インターフェースはクリーンで、画面中央にプロンプトを入力するテキストボックスと「作成」ボタンがあります。
サインアップして2分間クリックするだけで、インターフェース全体を理解できました。生成した楽曲のライブラリ、コミュニティ作品の探索ページ、作成パネルがあります。
セットアップの勝者：Suno。 議論の余地はありません。ウェブアプリは常にターミナルツールよりも使い始めるのが簡単です。
Claude Codeのテスト：実際のコーディングタスク
Claude Codeに3つの実際のタスクを与えました。「Hello World」を書くようなつまらないものではなく、実際の作業です。
タスク1：乱雑なPythonスクリプトのリファクタリング
CSVファイルを処理するPythonスクリプトがありました。400行のスパゲッティコードで、関数はなく、グローバル変数とコピーペーストされたブロックがあるだけのフラットなスクリプトでした。Claude Codeに、型ヒントとドキュメント文字列を備えたモジュール関数にリファクタリングするよう依頼しました。
Claude Codeはファイルを読み取り、構造を分析し、書き始めました。各論理ステップに対して関数を作成しました：read_csv_file()、validate_headers()、process_row()、write_output()。型ヒントを追加し、各関数の機能を実際に説明するドキュメント文字列を記述しました。
プロセス全体にかかった時間は約90秒。各変更を適用する前に表示し、ほとんどの変更を承認しましたが、変数名を好ましくない方法で変更したいくつかは拒否しました。
出力はクリーンでした。リファクタリングされたスクリプトを実行すると、元のスクリプトと同じ結果が得られました。バグは発生しませんでした。
このタスクの評価： 印象的。手動でのリファクタリングに少なくとも1時間かかっていた作業を節約できました。
タスク2：Reactコンポーネントのデバッグ
アイテムのリストをレンダリングするReactコンポーネントがありましたが、再レンダリングがパフォーマンスの問題を引き起こしていました。コンポーネントはuseEffectを使用してデータを取得しており、状態が変化するたびに不要な再取得が発生していました。
コンポーネントコードを貼り付けて問題を説明しました。Claude Codeはコンポーネントを読み取り、useEffectの依存配列が欠落していることを特定し、コンポーネント本体内で定義された関数がレンダリングのたびに再作成されていることを指摘しました。
3つの修正案を提案しました：
- 適切な依存配列を追加する
- 関数をコンポーネントの外に移動するか、
useCallbackでラップする - 派生データに
useMemoを使用する
すべてを実装するよう依頼し、実行して差分を表示し、各変更がなぜ役立つかを説明しました。その後、コンポーネントは正常に動作しました。
このタスクの評価： 良いですが、魔法ではありません。十分なプロファイリングを行えば、自分でもこれらの問題を見つけられたでしょう。Claude Codeは約15秒で見つけました。
タスク3：ゼロからのシンプルなCLIツールの構築
ディレクトリパスを受け取り、コンテンツハッシュで重複ファイルをスキャンし、レポートを出力するCLIツールをClaude Codeに依頼しました。言語（Node.js）、出力形式（JSONと人間が読める形式）、処理すべきエッジケースを指定しました。
Claude Codeは3つのファイルを作成しました：
index.js- 引数解析を含むメインエントリポイントscanner.js- ファイルスキャンとハッシュ化のロジックreporter.js- 出力フォーマット
CLI引数にはcommander、ハッシュ化にはcrypto、非同期ファイル操作にはfs.promisesを使用しました。エラーを適切に処理し、シンボリックリンクをスキップし、.gitignoreパターンを尊重しました。
ダウンロードフォルダ（2000以上のファイルがある混乱した状態）でツールを実行しました。正常に動作し、47個の重複ファイルを発見しました。出力はクリーンでした。
このタスクの評価： ゼロから作成する場合、テストを含めて2〜3時間かかっていたでしょう。Claude Codeは約4分で完了しました。コードはプロダクション品質でした。
Sunoのテスト：実際の音楽生成
Sunoにも3つの実際のタスクを与えました。チャートを賑わすヒット曲を作ろうとしたのではなく、特定の目的に使用可能なオーディオを生成できるかどうかを確認したかったのです。
タスク1：動画用の背景トラックの生成
リラックスしたローファ
