世界中のプログラマーが使っている2024年のベストAIコーディングアシスタントツール17選

序文

良い仕事のための良い道具は良い仕事のための良い道具である」ということわざがある。良い道具を選ぶことは、プログラマーにとって特に重要である。コード補完の自動化やデバッグの自動化など、AIコーディングアシスタントは時間を節約し、コードの品質を向上させます。この記事では、あなたの開発プロセスに革命を起こすために、世界中のプログラマーが最も頻繁に使用している17のAIコーディングツールを探ります。

AIコーディング・アシスタントとは？

AIコーディング・アシスタントは、AIを使って開発者の様々なコーディング関連作業を支援する。コード・スニペットの分析、提案の提供、エラーの特定、修正の提供、さらにはプロンプトに基づいてコード・スニペット全体を生成することもできる。
多くの場合、統合開発環境（IDE）に組み込まれるか、複数のプログラミング言語をサポートするスタンドアローンプラットフォームとして提供される。人気のあるAIコーディングアシスタントには、GitHub Copilot、Tabnine、Microsoft IntelliCodeなどがある。

AIコーディング・ツールは、オープン・ソース・プロジェクト、リポジトリ、プログラミング言語ドキュメント、チュートリアルなど、さまざまなソースからの大規模なコード・データセットで学習された大規模言語モデル（Large Language Models LLMs）を使用する。）
幅広いコードに触れれば触れるほど、より包括的で正確な理解ができるようになる。これにより、パターンを認識し、コード・スニペットを提案し、複雑なコーディング作業を完了できるようになる。

ベストAIコーディングツール17選

AIコーディングアシスタントはプログラマーから注目を集めているが、具体的にどれを使えばいいのかが問題だ。以下では、最高のAIコーディング・ツールをいくつか紹介しよう。

トップAIコーディング・アシスタント・ツール

1 Github コパイロット

2 タブニン

3 カーソル AI

4 ソースグラフ

5 リプリット

6 コーディガ

7 ソーサリー

8 ディープコードAI
9 ハグする顔

10 アマゾン・セージメーカー

11 アマゾンQデベロッパー

12 コディウム

13 変幻自在のAI

14 アスクコディ

15 マイクロソフト インテリコード

16 コードギークス

17 OpenAI Codex

1.ギットハブ・コパイロット

ギットハブ・コパイロット は、GitHubがOpenAIと共同で開発したAIコード自動補完ツールだ。開発者がコードを入力すると、行全体やブロック全体を提案してくれる。
ギットハブ・コパイロット Visual Studio Code、GitHub Codespaces、JetBrains IDE、Neovimなどのコードエディタに直接統合され、コードが書かれたコンテキストに基づいたリアルタイムの提案を提供します。

主な特徴

• 複数の言語に対応 GitHub Copilotは、Python、JavaScript、TypeScript、Ruby、Goなど、幅広いプログラミング言語に対応しています。公開されているコードが大量にある言語には特に効果的です。
• カスタマイズ可能でインタラクティブ: 開発者は、Copilotが提供する提案に縛られることはありません。開発者は提案を受け入れたり、拒否したり、修正したりできるため、人間の創造性や監督の代わりではなく、柔軟なコーディング支援ツールになります。
• GitHub Copilot Chat: チャット機能により、開発者はAIとよりインタラクティブに共同作業を行い、質問をしたり、説明を受けたり、コードの理解を深めたりすることができる。

2.タブニン

Tabnineはプライバシーを重視したAIコード補完ツールで、コーディング速度とコード品質を向上させ、ローカルおよびクラウドベースのAIモデルに柔軟性を提供します。インテリジェントでコンテキストを意識したコード提案を提供することで、開発者を支援します。
80以上のプログラミング言語とフレームワークをサポートし、ほとんどの主要なIDEと統合できる。

主な特徴

• コンテキストを考慮した提案：Tabnineは、現在のプロジェクトに関連するコード提案を提供します。
• ローカルモデルとクラウドモデル：クラウドベースのモデルとローカルモデルを提供している。クラウドベースのモデルは、タブナインが大規模なデータセットで学習させたAIを利用する。一方、ローカルモデルは、開発者が自分のマシンですべてを管理できるため、プライバシーを重視するプロジェクトや独自のプロジェクトに最適だ。
• チームレベルのAIモデル：Tabnineは、チームで学習したモデルをチームに提供する。これらのモデルは、開発チームが使用する共有コードベースから学習するため、チーム固有のコーディング標準、パターン、フレームワークがレコメンデーションに反映されます。

3.カーソルAI

Cursor AIは、ソフトウェア開発の効率を向上させるために設計された、AIを搭載したコーディングアシスタントです。反復的なコーディング作業を自動化し、エラーを減らし、リファクタリングの提案を提供するため、初心者も経験豊富な開発者も同様に便利だと感じるだろう。
その主な目的は、コーディングプロセスを簡素化し、全体的なコード品質を向上させることである。

主な特徴

• AIによるコード提案：Cursor AIは、あなたが書いている文脈に基づいて、インテリジェントでリアルタイムのコード提案を提供します。
• オートコンプリートと構文修正: Cursor AIは、開発者がより速くコードを書けるようにオートコンプリートを提供し、コードがベストプラクティスに従うように構文エラーをチェックします。
• コラボレーションツール：Cursor AIは、複数の開発者がリアルタイムでコラボレーションし、コードの提案やデバッグソリューションを共有することができます。また、Gitを含む一般的なバージョン管理システムともうまく統合できます。

4.ソースグラフ

コーディ は、ソースグラフが開発したAIコーディングアシスタントで、インテリジェントなコード提案を提供し、反復作業を自動化し、コードの検索と理解を向上させることで、開発者を支援するように設計されている。
SourcegraphのCode Intelligence Platformと統合され、開発者はワークフローの中でコードを検索、理解、生成することができる。

強力なプライバシー管理とスケーラブルな検索機能を必要とする企業やチームに最適です。

主な特徴

• コード検索の統合: Codyの優れた機能の1つは、Sourcegraphのコード検索との深い統合です。これは、大規模で複雑なコードベースにおいて、リポジトリの異なるバージョンであっても、コードを検索、ナビゲート、参照するために使用することができます。
• コードベースの理解: Codyは、Sourcegraphのインデックス作成とクロスライブラリのコードインテリジェンスを活用し、公開データセットと独自のコードに基づく推奨を提供します。
• クロスリポジトリの洞察：開発者は、Codyを使用して、類似の機能やコンポーネントが、大規模なマルチバージョンのプロジェクトのさまざまな部分でどのように実装されているかをすばやく確認できます。

5.リプリット

Replitはブラウザベースのオンライン統合開発環境（IDE）であり、開発者が複数のプログラミング言語でコードを書き、テストし、デプロイすることを可能にするコラボレーション・コーディング・プラットフォームです。

従来のデスクトップIDEとは異なり、Replitのクラウドベースのプラットフォームは、コーディング、コラボレーション、デプロイメントを単一のシームレスな環境に統合します。
このプラットフォームは、開発者がいつでもどこでもインテリジェントな提案とコード生成を活用できるAI主導のツールを統合し、開発プロセスをより迅速かつ直感的にします。

主な特徴

• Ghostwriter AIアシスタントGhostwriter AIアシスタント: Ghostwriterは、ReplitのAIコーディング機能の中核であり、AIを搭載したコーディングアシスタントです。Ghostwriterは、コードのコンテキストを分析し、インテリジェントなコード提案、オートコンプリート、およびデバッグ支援を提供します。Ghostwriterはリアルタイムで動作し、開発者がコードを入力する際に、文脈に沿ったコード生成と洞察を提供します。
• コードパターンから学ぶ：Ghostwriterは、開発者のコードベースから学習することで、時間の経過とともに改善されます。Replitを使えば使うほど、AIアシスタントはあなたのコーディングスタイルを認識し、あなたのパターンに合った適切な提案を提供できるようになります。
• AIが支援する共同コーディング：ReplitのマルチプレイヤーモードとAIを組み合わせることで、同じコードベース上でチームがリアルタイムで共同作業を行うことができます。複数の開発者が Ghostwriter のコード提案の恩恵を受けながら共同作業できます。

6.コディガ

Codigaは、開発者がよりクリーンで安全かつ効率的なコードを書けるように設計された、AI主導のコーディングアシスタントおよび静的コード解析ツールです。
一般的なIDEやコードベースに統合し、インテリジェントなコード提案を提供し、反復的なコーディング作業を自動化し、静的解析機能でベストプラクティスを実装する。

主な特徴

• 静的コード解析: Codigaの最も優れた機能の一つは、リアルタイムの静的コード解析を実行できることです。つまり、コードを書きながら、バグ、コード臭、セキュリティホール、非効率性を継続的にチェックすることができます。
• AIを活用したコード提案： Codigaは、コードの行全体またはブロックを自動的に補完するインテリジェントなコード補完を提供します。これらの提案はコンテキストを認識します。つまり、Codigaはあなたが書いているコードの構造を理解し、あなたが使用している特定の言語やフレームワークのベストプラクティスに合わせて提案を調整します。
• 再利用可能なコード・スニペット：このツールにより、開発者はプロジェクト間で再利用可能なコード・スニペット（レシピと呼ばれる）を作成し、共有することができる。これらのレシピは、特定のコーディングパターン、アルゴリズム、またはチームのコーディング標準に合わせてカスタマイズすることができます。

7.ソースリー

SourceryはAIによるコードレビューとリファクタリングツールで、ベストプラクティスに沿ったリファクタリングを自動的に提案し、実行することでコードの品質を向上させるように設計されている。
主にオートコンプリートに焦点を当てた他のコード提案ツールとは異なり、Sourceryはリアルタイムのリファクタリング提案を提供することで、コードの可読性、効率性、保守性を向上させることに特化しています。

主な特徴

• リアルタイムのリファクタリング提案： Sourceryは、入力されたコードをプロアクティブに分析し、改善のための提案を提供します。複雑なロジックの単純化、大きな関数の分解、冗長なコードの削除、より良いコーディング標準への準拠などが含まれます。
• ベストプラクティスの実装： Sourceryは、よりクリーンで効率的なコーディングパターンの実装を自動化するために、コーディングのベストプラクティスを数多く取り入れています。Sourceryは、DRY（Do Not Repeat Yourself）ルールなどの原則に従ってコードを洗練させることで、コードをよりモジュール化し、長期的な技術的負債を減らします。
• 自動コードレビュー: SourceryはGitHubやGitLabと統合し、CI/CDパイプラインの一部として自動コードレビューを提供します。コードがマージされる前に改善すべき点にフラグを立て、手作業によるコードレビューに費やす時間を削減することで、チーム全体で高いコード品質を維持することができます。

8.ディープコードAI（スニーク）

DeepCode AI（現在はSnykの一部）は、開発者がセキュリティ脆弱性、コード品質の問題、バグをリアルタイムで特定・修正できるように設計された高度なAIコード解析ツールです。
DeepCodeは、機械学習とAIを使用してコードベースを分析し、コードのセキュリティ、パフォーマンス、保守性を向上させるインテリジェントな推奨事項を提供する。

主な特徴

• リアルタイムの脆弱性検出 リアルタイムの脆弱性検出: DeepCodeは、リアルタイムでセキュリティ脆弱性を検出し、開発者がコードを記述する際に問題を検出して修正できるようにします。SQLインジェクション、クロスサイトスクリプティング（XSS）など、アプリケーションのセキュリティを脅かす重大な脆弱性を検出します。
• Snykとの統合：Snykに買収されて以来、DeepCodeはSnykプラットフォームに統合され、オープンソースの依存関係スキャン、コンテナセキュリティ、インフラストラクチャ-アズ-コードセキュリティなどの高度なセキュリティ機能が追加されました。
• セキュリティに特化した分析: DeepCodeは、コードのセキュリティ面を詳細に分析します。攻撃者に悪用される可能性のあるコーディングパターンを理解し、予防策を提案するため、あらゆるアプリケーションのセキュリティを向上させるために不可欠なツールです。

9.ハグする顔

Hugging Faceは、自然言語処理（NLP）に特化したオープンソースの機械学習プラットフォームであり、様々なAIアプリケーションのためのツールとモデルを提供している。
Hugging Faceは、その最先端のNLPモデルとオープンソースのコンバーター開発における役割で知られているが、AIコードの生成やコーディングプロジェクトへの機械学習の統合に取り組む開発者にとっても素晴らしいリソースとなっている。

主な特徴

• 事前訓練されたAIモデル： Hugging Faceは、テキスト生成、感情分析、翻訳、コード生成などの様々なアプリケーションのための事前訓練されたAIモデルの大規模なライブラリを提供します。これらのモデル、特に変換器ベースのモデルは、自然言語の記述に基づいてコードを生成したり、与えられたコンテキストで次のコードの行を予測したりするようなコーディングタスクのために、微調整したり使用したりすることができます。
• ブラウザ内のAIコーディング環境：ハギング・フェイスは、開発者がAIコーディング環境を含む機械学習アプリケーションを作成・展開できるSpacesプラットフォームも提供している。
• コード生成と補完： CodeGen（GPT-3ファミリーの一部だが、コード用に最適化されている）のようなHugging Faceの高度なモデルは、コードブロック全体を生成したり、未完成のコードセグメントを補完したりすることができる。

10.アマゾン・セージメーカー

Amazon SageMakerは、AWS（Amazon Web Services）が提供する包括的なフルマネージドサービスで、データサイエンティスト、開発者、機械学習（ML）エンジニアが大規模に機械学習モデルを構築、トレーニング、デプロイできるようにします。

Amazon SageMakerは、GitHub CopilotやTabnineのようなAIコード補完ツールではないが、コードサジェスト、オートコンプリート、バグ修正、より高度なAI主導の開発タスクなど、AIコーディング支援タスクに使用できるモデルを含む、カスタム機械学習モデルを開発・デプロイするための強力な環境である。

主な特徴

• AutoML 機能 (SageMaker Autopilot): AutoML 機能 (SageMaker Autopilot): SageMaker Autopilot を使用すると、大規模なコードを記述することなく、機械学習モデルの構築を自動化できます。機械学習の専門家ではないが、コード補完やエラー予測などのタスクのためにモデルの自動作成、トレーニング、チューニングの手助けが必要な開発者に便利です。
• ハイパーパラメータチューニング: SageMaker は、AI コーディング支援に使用されるモデルの最適なパフォーマンスを保証するために、自動ハイパーパラメータチューニングを提供します。ハイパーパラメータを微調整することで、開発者は、コードの補完を提案したり、エラーを特定したりするAIモデルの精度と速度を向上させることができます。
• 管理可能でスケーラブルなインフラストラクチャ：Amazon SageMakerは、機械学習ワークロードの実行に必要な基礎インフラストラクチャを処理するため、開発者はサーバーの管理を気にすることなくモデルの構築に集中できます。

11.アマゾンQデベロッパー

Amazon Q Developerは、ソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）全体を通じて開発者を支援するためにAWSが設計した、AIを搭載した生成アシスタントだ。
Amazon Bedrockの上に構築され、反復的なタスクの自動化、リアルタイムのコード提案、コードのデバッグ、計画、アップグレードのためのソリューションの提供により、生産性を向上させる。

主な特徴

• 会話型AIアシスタント：Amazon Q Developerでは、開発者がAWSのサービス、アーキテクチャ、ベストプラクティスに関する質問を自然言語形式で行うことができる。
• AWSインテグレーション：クラウドネイティブなソリューションを生成し、AWSリソースの使用を最適化し、AWSサービス（Lambda、S3、API Gatewayなど）のセットアップや、自然言語コマンドを使用した効率的なデータパイプラインの作成などのタスクをサポートします。
• コストとリソースの管理：コード生成に加えて、Amazon QはAWSリソースの使用状況とコストの分析を支援し、AWS Cost Explorerと統合してコストに関する洞察を提供する。

12.コディウム

Codeium (Windsurf Editor)は、コードを自動生成することでコードの品質を向上させるために設計されたAI主導のツールです。

ユニットテスト、コードの動作分析、実用的な洞察の提供。
コード補完に重点を置く従来のAIコードアシスタントとは異なり、Codiumは、包括的なテストカバレッジと潜在的な問題の早期発見を確実にすることで、開発者が信頼性が高くエラーのないコードを書くことを支援することに重点を置いています。

主な特徴

• AIが生成するテストケース: Codiumの主な機能は、コードのロジックに基づいてテストケースを自動生成することです。コードの構造と意図を理解し、コードがさまざまな状況で期待通りに動作することを保証する意味のあるテストを生成します。
• コンテキストを考慮したテスト: Codiumは、コードの特定のコンテキストを分析し、ターゲットを絞ったテストを作成します。一般的なテストを使用する代わりに、このツールはコードの目的を調べ、意図された機能に一致する単体テストを作成し、すべてのエッジケースと論理パスがカバーされるようにします。
• テストカバレッジの洞察: Codiumは、コードのテストカバレッジの洞察に役立ちます。十分なテストが行われていない領域を強調し、追加のテストケースを推奨できます。

13.ミュータブルAI

MutableAIは、インテリジェントなコード提案、リファクタリング、オートコンプリート機能を提供することで、コーディングプロセスを簡素化するように設計されたAI搭載のコードアシスタントです。開発者がより効率的かつ正確にコードを記述し、最適化し、維持できるように支援します。

主な特徴

• コード・リファクタリング: コード・リファクタリング: MutableAIは、単純なコード提案にとどまらず、コードのリファクタリングと最適化を支援します。開発者はMutableAIを使用することで、複雑なコード構造を簡素化し、技術的負債を減らし、パフォーマンスや明快さを向上させるためにリファクタリングできるコードの領域を自動的に特定することで、コードの可読性を向上させることができます。
• お客様のコードベースから学ぶ: MutableAIは、お客様の特定のプロジェクトやチームのコードベースでトレーニングを行い、お客様のコーディングスタイルや好みのライブラリ、フレームワークに合わせてパーソナライズされたアドバイスを提供します。
• 自動コード・ドキュメンテーション: MutableAIは、コメントやドキュメントを追加するための提案を提供することで、クリーンで保守性の高いコードを書くことを支援します。

14.アスクコディ

AskCodiは、リアルタイムのコード提案を提供し、反復タスクを自動化し、コンテキストを認識したソリューションを提供することで、開発者の生産性を向上させるために設計されたAIを搭載したコードアシスタントです。
複数の言語をサポートし、コード・スニペット、ドキュメント、デバッグ・サジェスチョンに素早くアクセスできるため、開発プロセスが効率化される。

主な特徴

• 自然言語クエリ: AskCodiは自然言語クエリを解釈することができます。開発者はAskCodiに、"PythonでCSVファイルを読み込む関数を作成するには？"などの質問を平易な英語ですることができます。AskCodiは対応するコードを提供します。
• コードスニペットライブラリ: AskCodiは、一般的に使用されるコードスニペットの豊富なライブラリへのアクセスを提供し、開発者が再利用可能なコードブロックをすばやく挿入できるようにします。
• コードドキュメンテーション: AskCodiは、コードのコメントとドキュメントを自動的に生成するコードドキュメンテーション機能を提供します。

15.マイクロソフト インテリコード

Microsoft IntelliCodeは、開発環境に直接インテリジェントな提案や推奨を提供することで、開発者の生産性を向上させるために設計されたAI支援コード補完ツールです。

Visual StudioとVisual Studio Codeに組み込まれたIntelliCodeは、機械学習モデルを使用して、あなたのコード、一般的なパターン、および何千ものオープンソースソフトウェアライブラリからのベストプラクティスに基づいて、コンテキストに応じたコード提案を提供します。

主な特徴

• ホットスポットの特定： IntelliCodeは、「ホットスポット」として特定され、開発者が通常労力を集中するコード領域をハイライトします。これらの領域には通常、複雑なロジック、頻繁な変更、またはビジネスクリティカルな機能が含まれます。
• ベストプラクティスに基づいた機械学習: IntelliCodeのAIは、GitHubにある何千もの高品質で星付きのオープンソースソフトウェアソースで学習され、ベストプラクティスと一般的なパターンに基づいた推奨を提供します。
• コードの書式設定： IntelliCodeは、ベストプラクティスに基づいた自動コード書式設定を支援し、コードがプログラミング言語の標準的な規約に準拠していることを保証します。

16.コードギークス

CodeGeeXはAIコード生成ツールで、インテリジェントなコード提案、自動補完、その他の生産性向上機能を提供することで開発者を支援します。
幅広いプログラミング言語をサポートし、一般的な統合開発環境（IDE）とシームレスに統合できるように設計されている。

主な特徴

• AIによるコード生成: CodeGeeXは、強力なAIモデルを使用して開発者のコードを分析し、インテリジェントな提案を提供します。これらの提案は、コード行全体、コードブロック、または関数テンプレートを含むことができ、開発プロセスを劇的にスピードアップし、エラーを減らします。
• 複数のプログラミング言語をサポート：CodeGeeXは、Python、JavaScript、Java、C++、Go、その他多くのプログラミング言語をサポートしています。
• クラウドベースモデル: CodeGeeXはクラウドベースのAIモデルで運営され、大規模なローカルリソースを必要とせずに高品質のコード提案を提供します。

17.オープンAIコーデックス

OpenAI Codexは、コードの生成と理解を助けるためにOpenAIが開発したAIモデルである。
これはGitHub Copilotのようなツールの基礎であり、自然言語の命令を解釈して実行可能なコードに変換することで、開発者に強力なリソースを提供する。

Codexは現在もコードを生成し、プログラミング作業をアシストしているが、スタンドアロン製品として積極的に開発されたり、サポートされたりすることはなくなった。
OpenAIは、Codexよりも効率的にプログラミングタスクを処理できる、より高度なGPT-3.5 TurboまたはGPT-4に切り替えることをユーザーに推奨しています。これらのモデルは、優れたコーディング能力を提供しながら、より汎用性が高いことが証明されています。

AIコーディングツールのメリットとデメリット

AIプログラミングツールは、ワークフローを助け、スピードアップするために、ますます人気が高まっている。AIコーディング・アシスタントを使うことの長所と短所を見てみよう。

AIコーディングツールを使うメリット

AIコーディングツールのデメリット

AIコーディングツールの正しい選び方

AIコーディングツールを選択する際には、以下の要素を考慮する：好みのプログラミング言語、開発環境との統合性、プライバシーの問題（ローカルモデルを使用するかどうかなど）、一人で作業するかチームで作業するか。
理想的なAIコーディングアシスタントは、ワークフローにシームレスに適合し、生産性を高め、プロジェクトや組織の特定のニーズを満たすものでなければならない。

概要

AIコーディング・ツールは諸刃の剣のようなもので、自分が何をやっているのかわかっていれば、開発を劇的にスピードアップさせることができるが、経験が浅ければ、デバッグ作業が面倒になる。
どんなAIツールも、良いヒントがなければ、あなたが必要とするものを正確に構築することはできないし、最初の数回の反復では、エラーなく機能するコードを生成することはできない。

上記は、機能の説明、主な機能、価格、およびいくつかの次元での利点と欠点の観点から17のAIコーディングアシスタントツールをまとめたものです。私は、この記事を読んだ後、どのツールを選択することが明確になっていると信じています。