コード生成AIとは？おすすめツール7選を徹底比較！プログラミングやコーディングを自動生成！

近年注目を集めるコード生成AIは、プログラミングやコーディングの自動生成を実現し、開発者の負担を軽減します。

特に、OpenAI Codexのようなツールは、さまざまな言語でのアプリ作成をサポートします。本記事では、おすすめのコード生成AIツール7選を徹底比較し、それぞれの特徴や種類を詳しく解説します。

AIによるコード生成の力を活用し、効率的な開発を目指しましょう！

コード生成AIとは？
【無料あり】おすすめのコード生成AIランキング7選
コード生成AIの選び方
コード生成AIの活用方法
コード生成AIのメリット
コード生成AIのデメリット
まとめ: コード生成AIの活用で効率的なシステム開発を

コード生成AIとは？

コード生成AIは、自然言語処理技術を活用して人間が書いた指示や要件をもとにプログラミングコードを自動生成する技術です。

このAIは、WebサイトのHTMLやCSS、さらにはJavaScriptやPythonなどの様々なプログラミング言語のコードを生成する能力を持っています。

GitHub CopilotやOpenAI Codexなどが有名で、これらは大量のコードデータベースから学習してユーザーの入力に基づいて関連するコードを提案してくれます。

コード生成AIを活用することで、開発者は今までに実現できなかったコーディング速度でより複雑な実装ができるようになるでしょう。

【無料あり】おすすめのコード生成AIランキング7選

ツール名	ロゴ	機能	特徴
JITERA		コード生成、セキュリティチェック等、設計ドキュメントの自動生成、テストの自動化	AIエージェントに要件を伝えると、自動でコーディングを進め、人間は作業過程や成果物にフィードバックを行う形で開発
TabNine		コード補完	ディープラーニングを活用、多言語対応、リアルタイム提案、文脈理解に優れている。
Hugging Face		コード生成、自然言語処理ツール提供	オープンソースコミュニティ、最新のAI研究成果を活用、カスタムプロジェクトに適している。
GitHub Copilot		コード生成、コード提案	GitHubのコードベースから学習、多様なコーディングスタイルや言語に対応、文脈理解能力が高い。
Code Llama		コード生成、プログラム補完、質問応答	長いデータに基づく学習能力、複雑なコード生成に対応可能。
Amazon CodeWhisperer		コード生成、セキュリティ脆弱性検出と修正提案	AWSサービスに最適化された提案、リアルタイムで複数のコード提案、セキュリティ面での安心感。
OpenAI Codex		ユーザーが自然言語で指示を出すと、それに基づいてコードを生成します。	Python、JavaScript、Ruby、Goなど、複数のプログラミング言語に対応しています。

コード生成AIは、プログラミングの効率を大幅に向上させるための強力なツールですが、多くのオプションがあるため、どのAIを選ぶかはプロジェクトのニーズや予算に大きく依存するといえます

特に無料のコード生成AIは、初期コストを抑えつつ技術の恩恵を受けたい企業や個人開発者にとっては非常に魅力的でしょう。

ここではおすすめのコード生成AIについて紹介し、それぞれの特徴や機能を解説していきます。

1位 JITERA

概要	詳細
料金プラン	HPを参照
サポート体制	オンラインで可
無料トライアル	なし
初期費用	あり（オンボーディング、導入コンサルティング）
会社名	株式会社Jitera
住所	〒105-0003 東京都港区西新橋1丁目2-9 日比谷セントラルビル 14階

コード生成AIを検討している方に最もおすすめなのが「Jitera」です。開発AIエージェント「Jitera」は、システム開発・システム改修を自動化するプラットフォームです。

既存のシステムのコードを読み込み、システム構造を分析します。

高精度な設計書を自動生成し、システム開発・改修を効率化、コスト削減に繋ぐことが可能です。

Jiteraの主な特徴は以下の通りです。

機能1.コード生成

AIエージェントに要件を伝えると、自動でコーディングを進め、人間は作業過程や成果物にフィードバックを行う形で開発を進めます。

機能2.設計ドキュメントの自動生成

AIがソースコードを解析し、開発者のニーズに応じたフォーマットで設計ドキュメントを自動生成します。フォーマットは柔軟にカスタマイズ可能で、AIエージェントとの対話を通じて内容を調整・改善することもできます。

機能3. テストの自動化

ソースコードや設計ドキュメントから、AIがE2Eテストのテストケースとプログラムを自動で生成します。

Jiteraを試してみる

2位　Code Llama

項目	詳細
アプリ名	Code Llama
概要	Code Llamaは、コード生成と補完を行うAIツールです。
主な機能	自然言語からのコード生成、コード補完、デバッグ支援など。
対応プラットフォーム	WebベースのインターフェースとIDEプラグイン。
ターゲットユーザー	開発者、プログラミング学習者、スタートアップ。
料金プラン	無料プランとプレミアムプランがあり、機能に応じた選択が可能。
特徴	多言語対応、リアルタイムのフィードバック、ユーザーのスタイルに適応。

Code LlamaはMeta社が開発したコード生成AIで、自然言語とコードの両方のプロンプトに対してコードを生成できる能力を持っています。

プログラムの補完や質問への応答など、開発者のニーズに応じた柔軟なサポートを提供しています。特に長いデータに基づいた学習能力が高く、複雑なコード生成にも対応可能です。

また、多数のプログラミング言語に対応しており、開発者が使用する環境に応じて適切なコードを提案します。さらに、リアルタイムでのフィードバック機能を持ち、ユーザーのコーディングスタイルに適応して学習を続けるため、より効率的な開発が実現できます。これにより、初心者からプロフェッショナルまで幅広いユーザーにとって有用なツールとなっています。

Code Llama

3位　TabNine

項目	詳細
アプリ名	TabNine
概要	TabNineはAI駆動のコード補完ツールで、開発者の生産性を向上させます。
主な機能	リアルタイムのコード補完、文脈に基づく提案、複数言語のサポート。
対応プラットフォーム	Visual Studio Code、JetBrains、Sublime TextなどのIDE。
ターゲットユーザー	プロフェッショナルな開発者、プログラミング学習者。
料金プラン	無料プランと有料プランがあり、機能に応じた選択が可能。
特徴	GPT-3ベースの高度なAIモデルによる補完、ユーザーのスタイルを学習。

TabNineは、ディープラーニングを活用したコード補完ツールです。

多くのプログラミング言語に対応しており、IDEやエディタに簡単に統合できます。

リアルタイムでコードの提案を行えるため、開発者がより速くより正確なコードを書くのに役立ちます。特にコードの文脈を理解し、関連性の高い提案を行う能力が評価されています。

また、ユーザーのコーディングスタイルを学習し、個別のニーズに応じた補完を提供することが可能です。

これにより、開発者は反復的な作業から解放され、より創造的なタスクに集中できるようになります。TabNineは、効率的な開発環境を実現するための強力なツールです。

TabNine

4位　Hugging Face

項目	詳細
企業名	Hugging Face
概要	自然言語処理（NLP）と機械学習のためのオープンソースプラットフォームです。
主な製品	Transformersライブラリ、Datasets、Model Hubなど。
対応言語	Pythonを中心に、多数のプログラミング言語で利用可能。
ターゲットユーザー	研究者、データサイエンティスト、開発者。
特徴	事前学習済みモデルの提供、簡単なAPI、コミュニティサポート。
利用例	テキスト生成、感情分析、翻訳、質問応答など。

Hugging Faceは、オープンソースのAIコミュニティであり、多くの自然言語処理ツールを提供しています。

その中にはコード生成に特化したモデルも含まれており、特に研究者や開発者によるカスタムプロジェクトに適しています。コミュニティ主導の開発が特徴で、最新のAI研究成果を活用したコード生成が可能です。

また、Transformersライブラリは、多数の事前学習済みモデルを提供し、ユーザーは独自のニーズに応じて簡単にモデルを選択・調整できます。

さらに、DatasetsやModel Hubを通じて、データとモデルの共有が促進され、コラボレーションが活発化しています。Hugging Faceのプラットフォームは、機械学習の学習曲線を緩和し、誰でも手軽にAI技術を活用できる環境を提供しています。これにより、迅速なプロトタイピングや実験が可能となり、開発者の創造性を引き出しています。

Hugging Face

5位　GitHub Copilot

項目	詳細
アプリ名	GitHub Copilot
概要	AI駆動のコード補完ツールで、開発者の生産性を向上させます。
主な機能	リアルタイムのコード補完、関数の提案、コメントからのコード生成。
対応プラットフォーム	Visual Studio Code、JetBrains IDE、Webベースのエディタ。
ターゲットユーザー	開発者、プログラミング学習者、チーム。
料金プラン	無料トライアルとサブスクリプションプラン。
特徴	OpenAIのモデルを活用し、さまざまなプログラミング言語に対応。

GitHub Copilotは、GitHubとOpenAIが共同で開発したコード生成AIであり、Microsoftが支援しています。

開発者が書き始めたコードに基づいてその続きを予測し提案することで、開発速度の向上と実用性を生み出しています。GitHubの膨大なコードベースから学習しており、多様なコーディングスタイルや言語に対応しているため、適切な提案を行う能力が高いといえます。

また、関数の定義やコメントからもコードを生成できるため、開発者はより迅速に機能を実装できます。

リアルタイムでのフィードバックにより、エラーを早期に発見し修正することが可能です。これにより、初心者から経験豊富な開発者まで、幅広いユーザーにとって有用なツールとなっています。Microsoftの強力なインフラとリソースが支えるGitHub Copilotは、プログラミングの効率化を図るための信頼できるパートナーです。

GitHub Copilot

6位　Amazon CodeWhisperer

項目	詳細
アプリ名	Amazon CodeWhisperer
概要	AI駆動のコード補完ツールで、開発者の生産性を向上させます。
主な機能	リアルタイムのコード補完、関数の提案、データベースのクエリ生成。
対応プラットフォーム	AWSのIDE、Visual Studio Code、JetBrainsなど。
ターゲットユーザー	開発者、データサイエンティスト、AWSユーザー。
料金プラン	無料プランと有料プランがあり、ニーズに応じた選択が可能。
特徴	AWSサービスとの統合、複数言語への対応、セキュリティ機能の強化。

Amazon CodeWhispererは、AWSが提供するコード生成AIです。

自然言語のプロンプトに基づいてコードを生成し、特にAWSサービスに最適化された提案を行います。

セキュリティの脆弱性を検出して修正案を提示するなど、安全性にも配慮されているのが特徴です。AWSユーザーにとっては特に便利なツールと言えるでしょう。さらに、リアルタイムでのコード補完機能を備えており、

開発者は効率的に作業を進められます。多様なプログラミング言語に対応しており、ユーザーのコーディングスタイルに応じた提案を行うため、初心者からプロフェッショナルまで幅広く活用できます。

また、AWSの各種サービスとのシームレスな統合により、クラウド環境での開発がさらにスムーズになります。このように、Amazon CodeWhispererは、開発者の生産性を大幅に向上させる強力なパートナーです。

Amazon CodeWhisperer

Jitera Insights 〜AI・システム・アプリ開発ブログ〜

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7位 OpenAI Codex

項目	詳細
アプリ名	OpenAI Codex
概要	AIによるコード生成と補完を行うモデルで、プログラミング支援を目的としています。
主な機能	自然言語からのコード生成、コード補完、ドキュメントの作成。
対応プラットフォーム	APIを通じてさまざまな開発環境で利用可能。
ターゲットユーザー	開発者、データサイエンティスト、プログラミング学習者。
料金プラン	API使用量に応じた課金モデル。
特徴	GPT-3をベースにした高度な自然言語処理能力を持ち、多数のプログラミング言語に対応。

OpenAI Codexは、AIによるコード生成と補完を行う高度なモデルで、プログラミング支援を目的としています。

自然言語のプロンプトに基づいて多様なプログラミング言語のコードを生成できるため、開発者の生産性を向上させます。Codexは、GPT-3をベースにしており、ユーザーが記述した説明や質問に対して適切なコードを提供します。

また、ドキュメント作成やコードの修正提案も行い、開発者が効率的に作業を進める手助けをします。幅広いアプリケーションに対応し、プログラミング学習者からプロフェッショナルまで、さまざまなユーザーにとって有用なツールです。

OpenAI Codex

コード生成AIの選び方

コード生成AIの選び方は、以下に基づいて行います。

自社のプロジェクトの特性との相性を確認する。
機能性の比較をする
コストとサポート体制を確認する
実際にコード生成AIを試してみることも重要である

ここでは以上について詳しく説明していきます。

自社のプロジェクトの特性との相性を確認する

まず、自社の開発プロセスやプロジェクトの特性を理解し、どのようなタイプのコード生成が必要かを明確にします。

例えば、短期間で多くのプロトタイピングを行うスタートアップ系のプロジェクトの場合は、迅速なコーディングを重視し、大規模なプロジェクトの場合はセキュリティとカスタマイズの柔軟性を優先します。

機能性の比較をする

AIコード生成ツールには、各々異なる特徴と機能があります。

例えば、GitHub Copilotは、リアルタイムでのコード補完を提供し、開発者が書き始めたコードに基づいて提案します。

Amazon CodeWhispererは、AWSサービスに特化した提案を行い、セキュリティの脆弱性検出機能も備えています。一方、OpenAI Codexは、自然言語からのコード生成に優れ、多様なプログラミング言語に対応しています。

Jiteraは、ユースケースの作成から、データベースの設計、必要となるAPIの設計、コードの作成まで一貫した作成ができます。

これらのツールは、ユーザーのニーズに応じて異なる利点を持ち、初心者からプロフェッショナルまで幅広く活用されています。選択は、使用するプラットフォームやプロジェクトの要件に依存しますので検討が必要です。

コストとサポート体制を確認する

さらに、コストとサポート体制も重要な選択基準です。

無料で提供されているツールもありますが、企業レベルでの導入を考える場合はサポート体制やセキュリティ対策、アップデート頻度などを考慮する必要があるでしょう。

例えば、Code LlamaはMeta社が開発したため、大規模なサポートと定期的なアップデートが期待できます、他の小規模なサービスではサポートやアップデートが限られる可能性はあります。

実際にコード生成AIを試してみることも重要

検討を一通り行った後で、実際に試用してみることが重要です。

いくつかのコード生成AIは無料版またはトライアル期間を提供しているので、実際に自社のプロジェクトに適用してみて、その効果や性能を評価し、チームのフィードバックを集めることで最も適したツールを選択できます。

コード生成AIの活用方法

コード生成AIの活用方法は以下です。

プロトタイプ開発
定型作業の自動化
ドキュメント作成

ここでは以上について詳しく説明していきます。

プロトタイプ開発

コード生成AIは、プロトタイプ開発において非常に有用なツールです。

開発者はアイデアやコンセプトを迅速に具現化するために、自然言語で要件を入力することで、必要なコードや機能を自動生成できます。これにより、初期段階の開発時間を大幅に短縮し、迅速なフィードバックを得ることが可能です。

特に、複雑なアルゴリズムやデータ処理を伴うプロジェクトでは、AIが提案するコードを基にして修正や調整を行うことで、開発者は創造的な作業に集中できます。

また、コード生成AIは異なるプログラミング言語に対応しているため、チーム内での技術的なスキルセットに関わらず、誰でも簡単にプロトタイプを作成できます。

定型作業の自動化

コード生成AIは、定型作業の自動化において非常に効果的なツールです。多くのソフトウェア開発プロジェクトでは、繰り返し行われる作業やパターン化されたコードが存在します。これらの作業をコード生成AIに任せることで、開発者は時間を節約し、より創造的なタスクに集中できます。

例えば、データベースのCRUD操作やAPIのエンドポイント作成といった定型的なコードは、AIが迅速に生成可能です。また、テストコードの自動生成も行えるため、品質保証のプロセスが効率化されます。さらに、AIはコードのベストプラクティスに基づいた提案を行うため、コードの品質向上にも寄与します。

コード生成AIを活用することで、定型作業を自動化し、開発のスピードと効率を向上させることができるため、開発チーム全体の生産性が向上します。

ドキュメント作成

コード生成AIは、ドキュメントの作成においても非常に効果的なツールです。ソフトウェア開発において、コードの理解や保守に必要なドキュメントは重要ですが、作成には多くの時間と労力がかかります。AIを活用することで、コードのコメントや関数の説明を自動生成できるため、開発者はドキュメント作成にかかる負担を軽減できます。

特に、APIドキュメントや使用ガイドの作成が迅速化され、開発者が書いたコードに基づいて自動的に生成されるため、整合性が保たれやすくなります。また、自然言語での入力に応じて、必要な情報を適切に整理し、わかりやすい形式で提供することも可能です。これにより、チームメンバーやユーザーが必要な情報を簡単に理解できるようになります。

コード生成AIを活用することで、ドキュメントの作成プロセスが効率化され、開発者は本来のコーディング作業に集中できる環境が整います。

コード生成AIのメリット

コード生成のメリットは以下のとおりです。

生産性が向上する
学習支援ができる
コード品質が向上する
ドキュメント作成支援ができる

ここでは以上のメリットについて詳しく説明していきます。

生産性が向上する

コード生成AIは、開発者の生産性を大幅に向上させるツールです。

定型的なコードや繰り返し行われる作業を自動化することで、開発者は時間を節約できます。例えば、データベース操作やAPIのエンドポイント作成などの定型作業は、AIが迅速に生成し、開発者はより創造的なタスクや問題解決に集中できます。

これにより、プロジェクトの進行がスピードアップし、納期の短縮にも寄与します。また、リアルタイムでのコード補完機能により、開発者はアイデアを素早く具現化でき、試行錯誤の時間を削減することができます。

チーム全体の生産性が向上し、より多くの成果を上げることが可能になるのです。

学習支援ができる

コード生成AIは、特にプログラミング初心者や学習者にとって大きな学習支援となります。

自然言語での質問に対して適切なコードを生成することで、学習者は自分の理解を深めやすくなります。例えば、特定の機能を実装するためのコードを生成し、その背後にあるロジックや構文を理解する手助けをします。

また、AIが生成したコードにはコメントや説明が付与されることが多く、これにより学習者はコードの意図や使い方を把握しやすくなります。

さまざまなプログラミング言語に対応しているため、異なる言語を学ぶ際にも役立ちます。

コード品質が向上する

コード生成AIは、コードの品質を向上させるための強力なツールです。

AIは、ベストプラクティスや業界標準に基づいてコードを生成するため、開発者が手動でコーディングする際に見落としがちなミスを減らすことができます。

AIは膨大なデータセットを学習しているため、高度なアルゴリズムや最適化手法を用いたコードを提案することができます。これにより、効率的でメンテナンスしやすいコードが生成され、長期的なプロジェクトの保守性が向上します。

また、AIはリアルタイムでのフィードバックを提供し、エラーや脆弱性を早期に発見することで、品質保証のプロセスを効率化します。このように、コード生成AIを活用することで、開発の初期段階から高品質なコードを実現することが可能です。

ドキュメント作成支援ができる

コード生成AIは、ドキュメント作成の支援にも大いに役立ちます。

ソフトウェア開発において、適切なドキュメントはプロジェクトの成功に不可欠ですが、その作成には多くの時間と労力がかかります。AIを活用することで、コードのコメントや関数の説明を自動生成でき、開発者はドキュメント作成にかかる負担を軽減できます。

特に、APIドキュメントやユーザーマニュアルの作成が迅速化され、整合性が保たれやすくなります。

自然言語での入力に基づいて情報を整理し、わかりやすい形式で提供することも可能です。

チームメンバーやエンドユーザーが必要な情報を簡単に理解できるようになります。コード生成AIはドキュメント作成の効率を高め、全体的なプロジェクトの生産性が向上するのです。

コード生成AIのデメリット

コード生成のデメリットは以下のとおりです。

品質と信頼性に課題がある。
AI依存の可能性がある。
セキュリティとプライバシーに課題がある。
技術的な限界がある。

ここでは以上のデメリットについて詳しく説明していきます。

品質と信頼性に課題がある

コード生成AIは便利なツールですが、その生成したコードの品質や信頼性には課題があります。

AIが提案するコードは、必ずしも最適な解決策であるとは限りません。特に、複雑なロジックや特定の要件に対して適切に対応できない場合があり、結果としてバグやパフォーマンスの低下を招くことがあります。

また、AIは過去のデータを基に学習しているため、特定のシナリオや新しい技術に対しては不適切な提案を行うこともあります。

そのため、開発者はAIが生成したコードを鵜呑みにするのではなく、必ずレビューし、必要に応じて修正を加える必要があります。このような品質の不確実性は、特に商業プロジェクトや重要なシステムにおいてリスクとなり得ます。

AI依存の可能性がある

コード生成AIの利用が普及する中で、開発者がAIに過度に依存するリスクも懸念されています。

特に初心者や経験の浅い開発者は、AIが提供する解決策に頼りがちで、自身のプログラミングスキルを向上させる機会を失う可能性があります。

この依存は、開発者が問題解決能力やアルゴリズムの理解を深めることを妨げ、長期的にはスキルの停滞を引き起こすことにつながります。

また、AIが生成するコードに頼りすぎることで、開発者はコードの背後にあるロジックや原理を理解しないままとなり、結果としてメンテナンスやトラブルシューティングが困難になることがあります。

AIの利便性には注意が必要であり、適切なバランスを保つことが重要です。

セキュリティとプライバシーに課題がある

コード生成AIを利用する際には、セキュリティとプライバシーの問題も考慮しなければなりません。

AIは大量のデータを学習するため、ユーザーや企業の機密情報が含まれている可能性があります。

そのため、生成されたコードにセキュリティの脆弱性が含まれるリスクや、外部からの攻撃に対する防御が不十分な場合があります。

また、AIが提案するコードが、セキュリティ基準や業界のベストプラクティスに従っていないことも多く、これがシステムの脆弱性を引き起こす要因となります。

さらに、生成されたコードが第三者の知的財産権を侵害する可能性もあるため、特に商業利用においては注意が必要です。

こうしたセキュリティとプライバシーの課題は、プロジェクト全体のリスク管理を考える上で無視できない要素です。

技術的な限界がある

コード生成AIには技術的な限界も存在します。

まず、AIは過去のデータに基づいて学習しているため、新しい技術やトレンドに迅速に対応できないことがあります。

例えば、最近のプログラミング言語やフレームワークの変更に対して十分に適応できない場合があり、その結果、生成されるコードが時代遅れになってしまうことがあります。

また、複雑なビジネスロジックや特定のドメイン知識を必要とする場合、AIは正確な提案を行えないことがあります。

さらに、AIの理解力には限界があるため、微妙なニュアンスや特定の要求に対する適切な解答を生成することが難しいです。

このような技術的な制約は、AIを活用する際に開発者が意識し、必要に応じて手動での調整や修正を行うことが求められます。

まとめ: コード生成AIの活用で効率的なシステム開発を

コード生成AIを使うことにより開発工数の短縮やコストの削減をすることができます。

しかし、デメリットもいくつか存在します。大きなデメリットはAIが作り出したプログラムが正しいかということです。

コード生成AIを利用する際は、適切なツールの選定、プロジェクトの要件、使用するプログラミング言語、予算などを考慮して選ぶことが求められます。

開発AIエージェント「Jitera」は、システム開発・システム改修を自動化するプラットフォームです。既存のシステムのコードを読み込み、システム構造を分析します。

高精度な設計書を自動生成し、システム開発・改修を効率化、コスト削減に繋げます。

詳しくは、以下よりご覧ください。

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