【25年12月最新】おすすめのコード生成AIツール3選を比較！メリットや選び方も解説

おすすめのコード生成AIツールを紹介します。コード生成AIを比較する際のポイントや活用事例、メリット・デメリットなども解説しているので、当記事を見れば自社に合ったコード生成AIツールを選定可能です。コード生成AIの導入を検討している方はぜひご覧ください。

おすすめのコード生成AIツール3選を比較

おすすめのコード生成AIツールは以下の通りです。

提供会社	GitHub（OpenAIとの共同開発）	Meta AI（Llama 2をベースに開発）	Anysphere Inc.
主な機能・特徴	AIによるコード補完 チャット支援 多様な言語・開発環境対応 複数モデル選択可能 主要エディタとシームレスに統合	コード生成用大規模モデル 複数サイズ展開（7B〜70B） 用途別バリエーション オープンソース 大規模入力対応	エディタとAIの深い統合 自然言語による編集・補完 コードベース理解に基づく提案 高速編集 SOC 2準拠のプライバシー設定
料金プラン	Free：無料 Pro：10ドル～/月 Pro+：$39ドル～/月	無料でアクセス可能 クラウド利用時は実行リソースに応じて課金	Hobby：無料 Pro：20ドル～/月 Business：40ドル～/月
導入実績／利用規模	約2,000万人のユーザー Fortune 100企業の90%が導入	学術研究コミュニティを中心に広く利用 （具体的な商用導入社数は非公開）	大手企業（Samsung, Shopify, Stripe）もユーザーとして記録
サポート体制	GitHub Supportフォームからチャットサポートが利用可能	非公式支援が中心	アカウント・請求お問い合わせ用メールあり セキュリティ関連は専用メールで対応

*2025年12月時点の数字

GitHub Copilot

提供会社	GitHub（OpenAIとの共同開発）
主な機能・特徴	AIによるコード補完 チャット支援 多様な言語・開発環境対応 複数モデル選択可能 主要エディタとシームレスに統合
料金プラン	Free：無料 Pro：10ドル～/月 Pro+：$39ドル～/月
導入実績／利用規模	約2,000万人のユーザー Fortune 100企業の90%が導入
サポート体制	GitHub Supportフォームからチャットサポートが利用可能
会社所在地	〒105-0012　東京都港区芝大門1丁目10番18号 PMO芝大門7階（ギットハブ・ジャパン合同会社） 本社：米国カリフォルニア州サンフランシスコ

GitHub Copilotは、既存の開発環境を変えずにコード生成AIを導入したい企業におすすめのツールです。

GitHub CopilotはGitHubとOpenAIが共同開発したコード生成AIツールで、PythonやJavaScriptなどの主要言語だけでなく、マイナーな言語でも精度の高いコード補完が行えます。コード生成だけでなく、ドキュメント作成やテストコードの自動生成まで幅広くサポートしています。

Visual Studio CodeやJetBrains製品など、開発者が普段使用しているエディタに組み込めるため、新しい開発環境の学習コストをかけずに導入できるのが強みです。

無料プランも提供されており、個人開発者や学習目的での利用ハードルが低いことも魅力です。有料プランでは、Claude SonnetやGeminiなどの最新AIモデルにもアクセスできます。

Code Llama

提供会社	Meta AI（Llama 2をベースに開発）
主な機能・特徴	コード生成用大規模モデル 複数サイズ展開（7B〜70B） 用途別バリエーション オープンソース 大規模入力対応
料金プラン	無料でアクセス可能 クラウド利用時は実行リソースに応じて課金
導入実績／利用規模	学術研究コミュニティを中心に広く利用 （具体的な商用導入社数は非公開）
サポート体制	非公式支援が中心
会社所在地	〒105-0001 東京都港区虎ノ門1丁目17番1号 虎ノ門ヒルズビジネスタワー（Facebook Japan合同会社） 本社：カリフォルニア州メンローパーク（Meta Platforms, Inc.）

Code Llamaは、オンプレミス環境で運用したい企業や、カスタマイズ性を重視する開発者におすすめのコード生成AIツールです。

Code LlamaはMeta社が開発したコード生成特化モデルで、オープンソースで商用利用もできます。そのため機密性の高いコードを外部に送信せず、自社環境内で運用を完結できる点が強みです。

また、開発環境やリソースに応じて複数のモデルサイズから選択でき、Python特化版やInstruct版など用途別バリエーションも用意されています。

ただし、オープンソースであるため公式サポートは提供されておらず、GitHubリポジトリのIssueやコミュニティフォーラムを通じた情報交換が主なサポートとなります。技術的知識と自己解決能力がある開発者や研究者向けのツールです。

Cursor

提供会社	Anysphere Inc.
主な機能・特徴	エディタとAIの深い統合 自然言語による編集・補完 コードベース理解に基づく提案 高速編集 SOC 2準拠のプライバシー設定
料金プラン	Hobby：無料 Pro：20ドル～/月 Business：40ドル～/月
導入実績／利用規模	大手企業（Samsung, Shopify, Stripe）もユーザーとして記録
サポート体制	アカウント・請求お問い合わせ用メールあり セキュリティ関連は専用メールで対応
会社所在地	米国カリフォルニア州サンフランシスコ（Anysphere, Inc.）

Cursorは、直感的な操作を重視する開発者におすすめのコードエディタです。

AIとの協働を前提に設計されており、自然な日本語や英語の指示でコードを編集できる点が強みです。日本語や英語で指示をすれば、AIが文脈を理解して適切なコード変更を提案します。

従来のエディタと異なり、CursorにはAIがネイティブに統合されているため、コードベース全体を理解した高度なコード生成や大規模なリファクタリングが可能です。コードを学習に使用しないオプションも選択できるため、機密性の高いプロジェクトでも利用できます。

無料プランでは、基本機能を試すことができます。有料のProプラン（個人向け）とBusinessプラン（チーム向け）では、より高性能なAIモデルの利用や管理者向けのセキュリティ設定などが利用可能です。

SamsungやShopify、Stripeといったグローバル企業での採用実績もあり、大規模な開発現場にもおすすめです。

コード生成AIを比較するポイント

コード生成AIツールを選ぶポイントは、以下の通りです。

対応言語・開発環境を確認する

まずは、コード生成AIが自社やプロジェクトで使用している言語をサポートしているか確認します。

PythonやJavaScriptなど主要なプログラミング言語にはほとんどのツールが対応していますが、SwiftやRustなどの言語に対応していないツールもあります。また、対応していても生成されるコードの質や精度はツールによって異なるため、ツールが得意としている言語の見極めは重要です。

なお、使用するIDE（統合開発環境）との連携も重要です。IDEはプログラミングに必要なツールをまとめたものであり、開発効率化には欠かせません。使い慣れたエディタで問題なく動作するか確認しましょう。

さらに特定の言語やフレームワークにおける生成精度も重要です。フロントエンド開発とバックエンド開発、どちらに重点を置くかによっても最適なツールは変わります。

必要な機能性や使いやすさを見る

コード生成AIを選ぶ際は、効率化したい機能に強いツールを選ぶことが大切です。デバッグ支援やドキュメント生成、テストコード作成など、自社の開発フローで特に負担の大きい工程をサポートできるツールを選定しましょう。

使いやすさの面では、UIの直感性やプロンプトへの反応速度が重要です。設定の共有やカスタマイズのしやすさも、特にチーム開発では欠かせない要素です。

本格的に導入する前に、無料プランやトライアル期間を活用して操作感を確かめましょう。

コストや料金プランを比較する

コード生成AIツールを比較する際は、料金体系を把握し、開発チームの規模や利用頻度に応じたプランを選択しましょう。料金体系には月額固定制、従量課金制、買い切り型などがあります。

無料プランがあるツールも増えていますが、生成回数や機能の制約、商用利用の可否など制限がある場合が多いため、事前に詳しく確認することが大切です。

個人開発では無料プランで十分なケースもありますが、業務利用においては有料プランの導入が一般的です。

料金を見る際は、安さではなく投資対効果を優先させましょう。開発効率や品質向上によって投じた費用に見合うメリットが得られるか、トライアル期間で見極めてみてください。

セキュリティ対策を重視する

コード生成AIツールの導入では、セキュリティとプライバシーの管理体制を確認することが重要です。入力したコードやデータが外部サーバーに送信・保存されるか、また削除や匿名化の手続きが明確かをチェックしましょう。

法人で利用する場合、ISO27001やSOC2といった国際的なセキュリティ認証の取得状況が重要な基準です。

また、API連携時のデータ保護やアクセス制御の仕組み、オンプレミス導入やローカル実行モードへの対応可否も比較ポイントとなります。

機密性の高いプロジェクトでは、社外ネットワークを経由しないツールを選ぶことで、情報漏えいリスクを最小限に抑えられます。

サポート体制を確認する

コード生成AIを比較する際は、サポート体制やカスタマーサポートの有無も確認しておきましょう。メールやチャットなどのサポート手段、対応時間、対応言語の範囲などで、詳しく比較できます。

チュートリアルやFAQ、事例集などの情報整備はツールの習熟速度や作業効率に直結する要素です。オープンソース型のツールであれば、GitHub上でのコミュニティの活性度やIssueの対応スピードも重要です。

ユーザーからのフィードバックを真摯に受け止め、継続的に機能改善が行われているツールを選びましょう。

コード生成AIとは？

コード生成AIとは、自然言語のプロンプト（指示文）を入力することでソースコードを自動的に生成する技術です。ChatGPTやLlama、Geminiなどの大規模言語モデル（LLM）が基盤となり、最適なコードを提案します。

コード生成AIツールはコードの補完だけではなく、関数の実装やデバッグ、リファクタリングやドキュメントの自動作成など、開発プロセスのあらゆる段階で活用できます。

従来のコーディング支援ツールと違い、コード生成AIツールは文脈を理解して提案できる点が特徴です。既存のコードベースのスタイルや命名規則を学習し、一貫性のあるコードを生成することもできます。

また、エラーメッセージを入力すれば原因を分析して修正案を提示してくれるなど、対話的な支援が可能なこともコード生成AIツールの特徴です。

コード生成AIの仕組み

コード生成AIは、大規模なソースコードや自然言語の学習データを元に、LLMが確率的に最適なコードを予測して生成する仕組みで動いています。

入力された文章や指示をトークン（単語や記号）単位で解析し、次に続くコードを確率的に出力することで、プログラムの整合性と実用性を両立しています。

生成結果はインタラクティブに修正・再出力することが可能です。フィードバックを反映しながらより完成度の高いコードに洗練できるため、コーディングを効率化できるでしょう。

コード生成AIのタイプ

コード生成AIは、用途や実装形態によって複数のタイプに分類できます。

まず、対応範囲による分類として「汎用型」と「特化型」があります。

分類	特徴
汎用型	多様な言語に幅広く対応 様々な開発シーンで利用しやすい
特化型	特定の領域や言語に特化

実装形態としては、「プラグイン型」と「独立型エディタ」に大別されます。

分類	特徴
プラグイン型	既存エディタに機能を追加するタイプ
独立型エディタ	最初からAI機能を前提に設計されたタイプ

さらに、コード生成AIのライセンス形態は「商用型」と「オープンソース型」があります。

分類	特徴
商用型（GitHub Copilotなど）	サポートとセキュリティ保証が充実 利用料金が発生
オープンソース型（Code Llamaなど）	無料でカスタマイズ可能 入には一定の技術知識とリソースが必要

プロジェクトの性質やチームのスキルセットによって最適なタイプが異なるため、自社に合ったものを選ぶことが重要です。

コード生成AIの活用事例

コード生成AIを活用した事例を紹介します。

Webサイト開発での活用

コード生成AIは、まずWebサイト開発におけるHTML・CSS・JavaScriptを用いたベーステンプレートやレイアウトの作成時に活用できます。指示を出すだけでコードが瞬時に生成されるため、開発初期の作業効率が向上します。

また、フレームワークの選定や設計段階でのコード自動化、レスポンシブ対応やアクセシビリティの初期実装支援にも有効です。生成AIを活用することで、手作業では見落としがちな要素を補完し、開発効率と品質の両立を実現できます。

既にスタートアップやアジャイル開発の現場では、コード生成AIが欠かせないツールとなっています。

モバイルアプリ開発での活用

モバイルアプリ開発の現場も、コード生成AIの活用が有効な場面です。FlutterやReact Nativeなどのクロスプラットフォームのフレームワークと組み合わせることで、設計から実装までの期間が短縮できます。

コード生成AIは複雑なロジックやUIコンポーネントの生成にも対応しており、さまざまな画面サイズへのデバイス最適化や多言語化（ローカライゼーション）のコード補助にも利用できます。

特に少人数チームや市場投入速度が求められるプロトタイプ開発において、コード生成AIは開発効率を高めるために不可欠なツールです。

ゲーム開発での活用

ゲーム開発も、コード生成AIの活用が進んでいる分野です。UnityやUnreal Engineなどの環境で、スクリプト生成やプレイヤー挙動の制御コード作成に利用されています。

物理演算やイベント処理といった複雑な処理もテンプレートとして生成できるため、開発期間の短縮化が可能です。

また、ストーリーフローや分岐ロジックの自動提案にも応用されており、クリエイティブな作業の支援にも活用できます。

コード生成AIを活用することで、小規模インディーゲーム開発チームでも短期間で高品質なゲームを制作することが可能です。

API連携の効率化

API連携の効率化においても、コード生成AIは大きな役割を果たします。fetchやaxios、requestsなどを用いた通信コードを自動生成することで、APIの呼び出しやデータ送受信を効率化できます。

コード生成AIはエラー処理や認証ヘッダーの自動挿入にも対応しているため、安全性と信頼性を確保しながら開発スピードを向上させることが可能です。

また、SwaggerやOpenAPI仕様からAPIクライアントやサーバーコードの生成もできるため、フロントとバックエンドの橋渡しを迅速に行えます。

コード生成AIを活用してAPI連携を効率化することで煩雑な通信処理の記述が減少すれば、コア業務に集中しやすくなるでしょう。

データ分析や機械学習での活用

データ分析や機械学習の分野でも、コード生成AIは強力なツールです。pandasやNumPy、scikit-learnなどの主要ライブラリを使ったコード補完や、煩雑なデータ前処理のコード生成にも活用できます。

グラフ描画や可視化も、コード生成AIが活躍するシーンです。適切な軸ラベル、タイトル、凡例の設定もできるため、分析や報告にそのまま使えるクオリティのグラフ作成が可能です。

ChatGPT系のツールでは、データの解釈から仮説の提案までAIが行えます。次に試すべき分析手法を提示するといった機能で、データ分析のプロセス全体を支援します。

教育・プログラミング学習支援

プログラミング教育の分野では、コード生成AIは学習効率を高めるツールとして注目されています。コードの提案を受けることで、初学者が文法ミスや構文エラーに悩まされることなく、プログラミングの本質に集中できるようになります。

効果的な学習方法の1つは、自然言語での質問に対するコード例の提示です。質問に対して実行可能なコード例と簡潔な説明を返してくれるため、書籍やウェブ検索よりも早く自分の理解レベルに合わせた回答が得られます。

また、エラー解説や改善提案を24時間いつでも即座に受けられる機能も学習者にとってのメリットです。プログラミングスクールやオンライン教材でも、コード生成AIの導入が進んでいます。

コード生成AIを利用するメリット

コード生成AIを利用するメリットは以下の通りです。

開発時間を大幅に短縮できる

コード生成AIなら、開発時間を大幅に短縮できます。繰り返し出現する処理パターンや定型コードを自動生成することで、手作業に比べて数倍のスピードアップが期待できます。

プロトタイピングやMVP開発ではスピードと柔軟性を両立し、アイデアを素早く形にして検証するサイクルを加速できるでしょ。

また複数人での同時開発でも、API実装を待たずにスタブやモックを生成できるため、依存関係が減り、開発効率も向上します。

コード品質を向上させられる

AIが出力するコードは記法が統一されるため、プロジェクトの可読性が向上し、コードスタイルの一貫性を保ちやすくなるメリットがあります。

また、AIの学習データに含まれるベストプラクティスが自動的に反映されることもコード生成AIのメリットです。整ったコードベースが維持されることでレビューが効率化し、見落としによるバグの混入を防ぎやすくなります。

コード生成AIの活用は、長期的なエラー率の低減と保守性の向上につながります。

ヒューマンエラーを防止できる

プログラミングにおける人的ミスは避けがたいものですが、手作業で起こりやすい単純なミスや構文エラーを防ぐことで、エラーやバグのリスクを低減できます。

また、多くのツールはテストケース生成やコード補完の段階のエラー検知に対応しています。

AIによる支援と人間による最終確認を組み合わせることで、より高品質な開発体制を実現できるでしょう。

学習や教育支援に役立つ

コード生成AIは、プログラミングの学習やスキルアップにも貢献します。実際に動くコードが生成されることで、初学者でも実践を通じてプログラミングに対する理解が深められます。

コメントによる補完や実装理由の解説機能も、理解を深める上で有効です。独学での壁を乗り越えやすくなり、学習速度が加速します。

また、AIと対話しながら反復的にトライ&エラーを重ねられるため、失敗を恐れずに挑戦できる点も魅力です。

教育現場や社内研修においても、コード生成AIは効果的な学習支援ツールです。講師やメンターの負担を軽減しながら、受講者一人ひとりの理解度に合わせた個別サポートができるため、プログラマー育成に貢献するツールとして期待されています。

開発コストを削減できる

コード生成AIを導入すれば少人数でも開発スピードが向上するため、同じ人数でより多くの機能を実装できます。

これまで外部委託に頼っていた企業も、AIの支援により内製化を進めやすくなり、技術的ハードルの高い案件にも社内で対応可能です。

また、要件定義やドキュメント化などの周辺業務が効率化される点もメリットです。初期段階で質の高いコードが生成されることで、後工程でのデバッグや修正作業が減り、手戻りやリリース遅延のリスクが低下します。

コード生成AIのデメリット

コード生成AIには、以下のようなデメリットも存在します。

生成コードの品質にばらつきがある

コード生成AI生成されるコードの質には、ばらつきがあります。AIが生成するコードはプロンプトの書き方やAIモデルの学習データなどに影響を受けるため、そのまま使うとバグやパフォーマンス低下の原因になる場合があります。

一見正しく見えても、論理エラーやバグを含むコードが生成されることがあるため注意が必要です。

AIが出力したコードは必ず人の目で確認し、レビュー工程に検証ステップを組み込むことで品質を確保しましょう。

著作権やライセンス侵害のリスクがある

コード生成AIが学習したデータの中には、著作権で保護されたコードが含まれている可能性があります。商用利用の際に生成コードが既存ソースに類似していた場合、法的トラブルに発展するリスクも少なくありません。

特にオープンソースや外部APIを使用する場合、慎重な確認が求められます。商用利用時には、生成されたコードをそのまま使用する前に類似コードの検索やライセンスチェックツールを活用し、著作権や利用条件に問題がないかを確認しましょう。

また、使用前に利用規約を確認し、生成コードの著作権やライセンスの扱いを正しく理解しておくことが大切です。適切な確認プロセスを設けることで、リスクを最小限に抑えられます。

情報漏洩のリスクが高まる

クラウドベースのコード生成AIを使用する場合、入力したコードやプロンプトが外部サーバに送信される可能性もあります。

特に、機密情報や個人情報を含むコードを扱う際には、情報漏洩のリスクを考慮した慎重な運用が求められます。

情報漏洩リスクを回避するには、機密データをAIに入力しないことが基本です。必要に応じて、オンプレミス環境やローカル実行型のツールを活用し、データが外部サーバーに送信されない仕組みを整えましょう。

また、利用前にツールのプライバシーポリシーを確認し、入力データがどのように保存・利用されるのかを把握しておきましょう。

企業での導入を検討する際は社内で利用ガイドラインを策定し、機密情報を入力しないルールを徹底するなど、適切なセキュリティ対策を講じましょう。

AI依存による開発者スキル低下の懸念がある

コード生成AIに過度に依存すると、開発者自身の考える力やデバッグ力が低下する恐れがあります。若手や学習段階のエンジニアが、コードの意味や仕組みを理解せずにAIの出力をそのまま使用すると、本質的なスキルが身につきません。

コード生成AIは補助ツールとして位置づけ、まず自分で考えて実装を試み、行き詰まったときにAIを活用する流れを作りましょう。

セキュリティ脆弱性が含まれる可能性がある

AIが生成するコードには、セキュリティの脆弱性が含まれる可能性もあります。例えば、入力値検証の不足やサイバー攻撃への対策漏れ、認証の甘さなど、セキュリティリスクを含んだコードが自動生成される場合があります。

そのため、ツール導入時には、脆弱性診断ツールの活用や人によるセキュリティレビューを行うことが不可欠です。金融や医療など、特にセキュリティ要件の厳しい開発環境では、生成コードの検証体制とルールの整備が必須となります。

AIを活用しつつも、最終的なセキュリティ確認は人間が責任を持って行う体制を構築しましょう。

【まとめ】主要ツールを比較してコード生成AIを活用しよう

おすすめのコード生成AIツールや、コード生成AIツールの選び方などについて解説しました。

コード生成AIツールを比較・検討する際は、以下の点に注目しましょう。

上記を踏まえた上で、当記事でおすすめするコード生成AIツールは以下の通りです。

当記事を参考に、自社に合ったコード生成AIツールを探してみてください。