AIコーディングツール、多すぎて正直わけわからなくないですか？
自分も気になったものは一通り課金して試してみました。
Cursor、Claude Code、Devin…どれもすごい。
でも最終的に残ったのは、かなりシンプルでした。
👉 ChatGPTとGitHub Copilot
この記事では、
なぜこの2つに落ち着いたのか、
他のツールと何が違ったのかを、実体験ベースで整理します。
結論：AIコーディングはこの2つで十分だった
いろいろなAIコーディングツールを試してきたけど、
最終的に残ったのはかなりシンプルだった。
👉 ChatGPT と
👉 GitHub Copilot
この2つで、ほとんどの開発は回る。
もちろん、ChatGPTはコーディングツールではない。
普段はLLMのチャットツールとして使っている。
ただ、エンジニアならこんなシチュエーションはよくあるはず。
- システムからSlack経由でエラーが通知された。これ何だっけ？
- サーバ構築中にエラーが出た。どう対応する？
- ローカルのDocker環境がうまく動かない。原因は？
こういうとき、エラーメッセージをコピペしたりスクショを貼るだけで、
ChatGPTが原因の候補や修正案を出してくれる。
👉 トラブルシュートの初動が圧倒的に速くなる
今では、日々の業務に欠かせないツールになっている。
一方で、ほとんどの開発現場では
- IDE → VS Code
- ソース管理 → GitHub
が使われていると思う。
企業で新しいAIコーディング環境を導入するのはハードルが高いが、
GitHubのオプションとしてCopilotを追加するのは比較的導入しやすい。
さらに、
- OpenAIのCodex
- Claude Code
などもVS Codeから利用可能になってきている。
そう考えると、現時点の標準的な構成は👇
👉 VS Code × GitHub × GitHub Copilot
詳しくは、このあと「なぜこの2つに戻ったのか」で解説する。
なぜこの2つに戻ったのか
いろいろなAIコーディングツールを試した結果、
最終的に ChatGPT と GitHub Copilot に戻ってきた。
理由はシンプルで、
👉 この2つが一番“バランスが良かった”から
■ 理由①：既存の開発環境をそのまま使える
まず一番大きいのはこれ。
多くの開発現場では👇
- IDE → VS Code
- ソース管理 → GitHub
という構成が多いんじゃないかと予測。
その中で GitHub Copilotは👇
👉 VS Codeにそのまま組み込める
つまり👇
👉 環境を変えずにAIだけ追加できる
企業で新しいAIコーディング環境を導入するのはハードルが高いが、
GitHubのオプションとしてCopilotを追加するのは比較的導入しやすいんじゃないかと思う。
■ 理由②：仕事でもプライベートでも使い回せる
この組み合わせは汎用性が高い。
- VS Code + GitHub + Copilot → 開発環境
- ChatGPT → 思考・トラブルシュート
👉 どこでも使える
LLMについても👇
- ChatGPT
- Gemini
など多少の違いはあるものの、
👉 基本的な使い方はほぼ共通
👉 どの環境でも応用が効く
結果として👇
👉 仕事でもプライベートでも同じ感覚で使える
■ 理由③：変化に振り回されない
最近のLLM界隈は変化が激しい。
- 毎週のように新機能
- モデルの性能比較
- 「これが最強」論争
正直、全部追いかけるのは無理。
でも
- OpenAI
- GitHub（Microsoft）
👉 このあたりはまず無くならない
さらにGitHub Copilotは複数モデルを選べる
👉 環境を変えずに進化に乗れる
だから
👉 細かい差でツールを乗り換える必要がない
■ 理由④：安定している（ここかなり重要）
いろいろ試して一番感じたのはここ。
- 挙動が読める
- 変な暴走が少ない
- 出力のブレが少ない
👉 安心して使える
最新系のツールは確かにすごいけど👇
- たまに意味不明な動き
- 予想外の変更
👉 これが地味にストレスになる
■ 理由⑤：コストと体験のバランスがいい
これもかなり重要。
- ChatGPT Plus：約$20/月
- GitHub Copilot Pro：約$10/月
👉 合計：約$30/月
この価格で👇
- 設計できる
- コード書ける
- デバッグできる
👉 正直これで十分
ちなみに、両方とも無料プランがあるので、制限はあるものの課金無しで使い続けられます。
最終的に残ったのは👇
👉 一番ストレスなく使える組み合わせ
いろいろ試したけど、最終的に残ったのは「特別に優れているツール」ではなく、「一番ストレスなく使える組み合わせ」だった。
他のAIコーディングツールはどうだったか
ここまで読んで「結局ChatGPTとCopilotか」と思うかもしれないけど、
もちろん他のツールも一通り試している。
どれも確かにすごい。
ただ、使い続けるかどうかは別の話だった。
ここでは、実際に使って感じたポイントを整理しておく。
Cursor
まず一番インパクトがあったのはこれ。
👉 体験だけなら間違いなく最強レベル
良かったところ👇
- AIとエディタが一体化している
- ファイル全体を理解した上でコードを書いてくれる
- 修正やリファクタもまとめてやってくれる
モデル自体はGitHub Copilotなんかでも同じようなものが選べる。
でも圧倒的に使いやすいのとレスポンスも早いんだよね。
内部のプロンプト設計やツール連携がうまくできているんだと思う。
ただ、出てきた当初とくらべて、その他のツールと比べて使い勝手の差が縮まってきてるんだよね。
結局できること一緒なら、いつものVS Codeで良いかってなって、使わなくなった。
Claude Code
正直、世の中の評価にくらべると、そこまでではない印象。
僕がそんなに複雑なプログラム書いてないからかもしれない。
あとは「ターミナルで動く」っていう部分もそんなにメリット感じないんだよね。
普段 Vim や Emacsでプログラム組んでる人は、こっちの方が良いんだろうど・・・。
（自分の周りではあまり見かけないが、）
僕も実は もともと Emacs でプログラムを組んでいて、VS Codeも Emacsキーバインドで使っている。でも、設定の面倒さとか 設定ファイルの事考えるともう Emacsには戻りたくないな。
GitHub CopilotからもAnthropicのモデル使えるし、これじゃなくてよいのでは？という気持ち。
Devin
一番“未来”を感じたのはこれ。
できること👇
- タスクを渡すと自律的に進める
- 環境構築や調査も含めて動く
- 長時間の処理も任せられる
👉 ほぼ人間のエンジニアみたいな動き
正直、思想は一番面白い。
ただ現実的には👇
- 価格が高い（個人では重い）
- 動作が重い・時間がかかる
- 完全に任せるにはまだ不安がある
👉 日常開発にはまだ遠い
結果として👇
👉 「すごいけど今じゃない」
AIコーディングツール比較まとめ
| ツール | 役割 | 強み | 弱み | 向いてる人 | コスト |
|---|---|---|---|---|---|
| ChatGPT | 思考・設計・デバッグ | エラー解析・相談が強い | IDE連携なし | 設計・問題解決したい人 | 約$20/月（Plus） |
| GitHub Copilot | コーディング補助 | VS Codeとの相性抜群 | 大規模生成は弱い | 日常開発 | 約$10/月 |
| Cursor | IDE一体型AI | 体験は最強 | 乗り換えコスト高い | 新しい環境OKな人 | 約$20/月 |
| Claude Code | コーディング＋設計 | 理解力が高い | 課金・立ち位置が分かりにくい | 設計重視 | 従量課金（クレジットは$5から） |
| Devin | エージェント | 自律開発できる | 高額・まだ発展中 | 未来志向 | 従量課金（クレジットは$20から） |
実際に使われているAIコーディングツールはどれか
では、実際に使われているツールはどんなものなのだろうか？
いくつかデータを見てみたが、正直なところ👇
集計方法によってかなり差がある
例えば海外の売上ベースでは、いわゆる「3強」と言われている。
（出典：日本経済新聞）
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC194FE0Z10C26A1000000
- GitHub Copilot：約24.9%
- Claude Code：約24%
- Cursor：約24%
この3つで市場の大半を占めている
一方で、国内の開発者ベースの集計だとかなり違う結果になる。
（出典：Qiita）
https://qiita.com/kotauchisunsun/items/ab78bb338500b4c71103
- Codex CLI：34.1%
- Claude Code：32.4%
- Copilot Agent：19.0%
- Cursor：6.3%
- Gemini CLI：6.0%
ただ、この結果は少し注意が必要。
記事内でも説明されている通り👇
Codexのカウントは「AGENTS.mdの有無」で判定している
👉 つまり
👉 実際の利用より多くカウントされている可能性がある
■ ここから分かること
この2つのデータを踏まえると👇
まだ「これ一択」は存在しない
こうした状況を見ると👇
👉 「一番使われているツール」を選ぶよりも役割ごとに使い分ける方が現実的
というわけで、
普段のちょっとした調査やデバッグには ChatGPT
コーディングはVS Codeをベースにした環境
で良いんじゃないかと思う。
まとめ：結局シンプルな構成に戻る
AIコーディングツールはいろいろ試したけど、
最終的な結論はかなりシンプルだった。
👉 ChatGPT と
👉 GitHub Copilot
この2つで、ほとんどの開発は回る。
- ChatGPT → 設計・調査・トラブルシュート・デバッグ
- GitHub Copilot → コーディング・補完・実装
👉 この役割分担だけで十分だった
もちろん、
- より賢いツール
- より自動化されたツール
- より未来的なツール
はたくさんある。
でも実際に使い続けるとなると👇
- コントロールしやすいか
- 環境に馴染むか
- コストが現実的か
👉 このあたりが効いてくる
その結果👇
👉 一番ストレスなく使える構成に落ち着いた
いろいろ試したけど、最終的に残ったのは「特別に優れているツール」ではなく、「一番ストレスなく使える組み合わせ」だった。
AIコーディングツールはこれからも進化していくと思うけど、
少なくとも現時点では👇
👉 シンプルな構成が一番強い
もしこれからツールを選ぶなら、
まずはこの2つから試してみるのがおすすめ。