AI コーディングで選ぶおすすめエディタ6選：Cursor・VS Codeほかを比較

AI コーディングを日々の開発に取り入れ、エージェントを中心に作業を組み立てたいなら、Cursorが候補です。今のエディタとGitHubでのレビューがうまく機能しているなら、Visual Studio CodeとGitHub Copilotの組み合わせを続ける価値があります。ここで比較する6つのAIコードエディタは、搭載モデルの名前よりも、エージェントの実行場所、変更を確認する手段、組織で強制できる管理設定で選ぶべきです。

AIを備えたコードエディタは、作業を任せる場にもなりました。選ぶ対象はコード補完だけではありません。コードがモデルに届く経路、エージェントがリポジトリを変更する方法、その変更をレビュー済みのプルリクエストにするまでの流れを選ぶことになります。

料金と機能は、2026年11月6日に各社の公開ページで確認しました。 本記事はドキュメントに基づく比較であり、実機で速度を測ったベンチマークではありません。以下の価格は個人向け有料利用の月額最低料金で、通貨は米ドル、税別です。モデルの利用料や組織向け管理機能には追加費用がかかる場合があります。

AI コーディングに使うエディタを一覧で比較

エージェント中心の開発なら、まずCursorを検討するとよいでしょう。すでにVS Codeが定着しているチームは、移行を求める前にCopilotを評価するのが先です。他の候補にも、それぞれ明確な強みがあります。生成コードの品質だけで一律に順位をつけたものではありません。

表の無料プランは、継続して使える制限付きプランです。有料プランの体験版が使えるという意味ではありません。Zedの体験期間は、体験用残高を使い切った時点でも終了します。KiroのPro体験には支払い用カードが必要です。各製品の節では公式料金ページを紹介し、判断に関わる制約を説明します。

ダウンロード前に、名称が変わった製品も押さえておきましょう。Windsurfのエディタは、現在Devin Desktopになっています。JetBrains AIは引き続きモデルへのアクセスを提供するサービスで、エージェントを使う作業全体の基盤にはJetBrains Airがなりつつあります。どちらも、名称変更だけを理由に今の環境を手放す必要はありません。まず既存アカウントの契約条件を確認してください。

Cursorからの移行を決めている場合は、乗り換え先に絞ったCursor代替ツールガイドを参照してください。本記事では、日常的に使うエディタを選ぶため、Cursorも比較に含めます。

AIコードエディタは働き方から選ぶ

モデルより先に、仕事の進め方を選びましょう。モデルは回答を生成する仕組みです。エージェントはそこに、ファイルを読み、ツールを動かし、コードを変更して結果を確認する反復処理を加えます。エディタは、その処理を指示し、何が行われたかを確かめる場所です。

エージェント中心のエディタへ移行する価値があるのはいつですか？

変更内容を伝え、計画を確認し、実装を任せ、差分のレビューに多くの時間を使うようになったら、移行を検討する段階です。差分とは、追加・変更・削除された行の記録です。CursorとDevin Desktopは、こうした開発の有力候補です。

たとえば、個人開発者がアカウント設定機能を追加する場合、フォーム、入力検証、APIハンドラー、テストを連携して変更する必要があります。役に立つのは、ファイルをまたいでも作業内容を把握し続けられることです。もっともらしい初稿ができても、誤ってAPIの契約を変えていないかすぐに確認できなければ、効果は限られます。

AIを前提としたエディタでも保証されないこと

AIを軸に設計されたエディタでも、ローカル推論、自由なモデル選択、企業向け管理機能が最安プランにそろうとは限りません。ローカル推論とは、自分のマシンや管理下のインフラでモデルがプロンプトを処理することです。エージェントがローカルで動いていても、コードをリモートのモデルに送る場合があります。

Bring your own key、通称BYOKは、モデル提供元の認証情報を自分で用意する方式です。リクエストの認証、そして多くの場合は請求を誰が担うかが分かります。ただし、それだけではエディタ会社のサーバーを経由するか、コード補完にもそのキーが使われるか、提供元のデータ保持条件が変わるかまでは分かりません。

非公開リポジトリでは、エディタ、ツールを実行するエージェント、モデルがそれぞれどこで動くかを確認してください。補完、インデックス作成、外部ツールといった補助機能も同様です。チャット用モデルをローカルにしただけで、全機能がノートパソコンの中に移るわけではありません。

今のエディタにAIを追加する方がよいのはいつですか？

デバッガー、言語サポート、プラグイン、レビューの習慣がすでに役立っているなら、使い慣れたエディタを残しましょう。VS CodeとCopilot、あるいはJetBrainsとAIを組み合わせれば、エディタ移行を最初のプロジェクトにせずにエージェントを導入できます。

成熟したサービスを保守する開発リーダーは、AIの利用料に加え、既存の仕事の流れを崩すコストも考える必要があります。エージェントで手間が減っても、必要なデバッグや拡張機能が使えなくなるなら、移行にはもっと強い根拠が必要です。エージェントが作業を終えた後も含め、開発の一日全体で評価してください。

6つのエディタを詳しく比較

以下は、実務で評価を始める順序の目安です。必須条件があれば、特定の強みを持つ製品が最優先になります。ローカルモデルが必要ならZed、仕様レビューを重視するならKiro、JetBrainsが定着しているなら今のIDEを維持する選択が有力です。

1. Cursor：エージェント中心の開発環境を求める人に

Cursorは、課題の把握から計画、実装、クラウドへの委任までをつなぐ開発環境です。作業を複数のアプリに分散させず、エージェントを軸にまとめたい開発者に向いています。複数ファイルに及ぶ機能では、実装を任せる前に計画を合意する使い方が有効です。ただし、Cursorに期待されがちな一連の機能すべてが、入門用の有料プランに含まれるわけではありません。

向いている人： エージェント中心のエディタを意図的に導入したい個人開発者やチーム。
強み： 実装前にレビューできる計画と、別途用意されたクラウド実行経路。
料金： Plusは月額$8からです。クラウドエージェントとサードパーティーモデルにはPremiumが必要で、サードパーティーの使用量は別途課金されます。Cursorの料金ページ。
無料体験： 制限付き無料プランがあります。必要な有料機能は別途評価してください。

Cursorで選択を左右する機能と制約

モード： Askは読み取り専用の質問、Agentはコード変更、Planは承認に向けた計画、Debugは実行時の証拠が必要な問題に使います。チャット欄の呼び名が違うだけではなく、介入の深さが異なります。限定的な編集ではコードを選択してAgentに送ります。Cursorによると、この操作が従来のインライン編集に代わりました。ファイルをまたぐ機能では、計画をレビューの節目にしましょう。エージェントモードのガイドに、各モードが変更できる範囲が記載されています。

Cloud Agentsは独立したクラウド環境で動き、コマンドごとに停止せずターミナルコマンドを実行できます。通常とは異なる権限範囲で処理を委任するものとして扱ってください。依存関係をインストールし、テストスイートを実行できるクラウドエージェントは、エディタ内で文章を提案する以上の操作を行います。

モデルとBYOK： Cursorの標準モデル群にはGrok 4.7やComposer 2.5があります。対象となる上位プランでは、AnthropicのClaude Opus 5.5、GoogleのGemini 4 Argon、OpenAIのGPT-5.6 Solなども選べます。現行のモデルとプランの資料では、これらと、既存ユーザーが継続できる旧契約を区別しています。

PlusにはサードパーティーモデルもBYOKも含まれません。対象プランで対応するキーにはAnthropic、Google、Azure OpenAI、AWS Bedrock、指定されたOpenAIのチャットモデルがあります。独自キーはTab補完には使われません。プロンプト構築のためリクエストは引き続きCursorのバックエンドを経由し、自分のキーで送るリクエストにはCursorのゼロデータ保持ポリシーが適用されません。その処理にはモデル提供元の条件が適用されます。対象となる組織利用では、プラットフォームのトークン料金が加算される場合もあります。「自分のキーを使える」という説明には、こうした重要な条件があります。APIキーのガイドで確認できます。

プライバシーと管理： Privacy Modeでは、Cursorとモデル提供元によるコードの学習利用を防げます。Teamsにはプライバシー設定の強制、請求の一元化、利用状況の分析、シングルサインオン、社内ルールやスキルの共有が加わります。Enterpriseではリポジトリ、モデル、ネットワーク、支出、監査をさらに細かく管理できます。クラウド実行では、ワークスペース、スナップショット、会話の状態の保存が必要です。通常とは異なる保持の扱いはCloud Agentのセキュリティ資料に記載されています。

選ぶ理由： エージェントの作業の流れを開発環境の中心にしたい場合です。見送る条件： ローカルモデルへの直接接続が必須、または最安プランでサードパーティーモデルとクラウドへの委任まで使う想定の場合です。

まず、受け入れ条件を把握している小さなチケットで試しましょう。以下は評価方法の提案であり、本記事の比較で実施したという意味ではありません。

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   作業範囲を明文化する

   作業用ブランチを作ります。期待する動作、関係しそうなファイルやコンポーネント、必要な確認、エージェントが触れてはいけない箇所を記します。たとえば、APIレスポンスを変えずに、既存の設定フォームへ入力検証を追加する課題が適しています。

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   計画をレビューする

   モード選択からPlanを選ぶか、Shift+Tabで切り替えます。実装前に方針と確認方法を求め、不要な依存関係や無関係なリファクタリングはこの段階で修正します。計画をプロジェクトと一緒に残すならSave to workspaceを使ってください。既定ではプロジェクトの外に保存されます。

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   変更結果を確認する

   範囲を限定した計画を承認し、変更ファイルを確認して、リポジトリで通常実施するチェックを行います。マージ前に最終的な動作を受け入れ条件と照合してください。手直しの内容も記録し、完成までの仕事を評価します。

計画とワークスペースへの保存機能はPlan Modeの資料に記載されています。実装前に何を承認すべきか決める習慣が大切です。

2. VS CodeとGitHub Copilot：既存チームの開発フローを生かしたい人に

MicrosoftのエディタとGitHubのプルリクエストに慣れたチームなら、VS CodeとGitHub Copilotの組み合わせが最初の有力候補です。開発者が日々使う環境を維持したまま、エージェント支援を評価できます。保守チケットなら、使い慣れた環境で調査し、限定的な変更を生成し、既存のレビューに進められます。ただし、設定は機能ごとに確認が必要です。ローカルモデルの設定だけで、ホスト型Copilotの全機能を置き換えられるわけではありません。

向いている人： 日常の開発とレビューをVS CodeとGitHubで行うチーム。
強み： エディタを移行せずにエージェントを導入できること。
料金： Copilot Proは1ユーザー月額$10からです。組織での利用とガバナンスには組織向けプランを使います。GitHubのCopilot料金ページ。
無料体験： Copilot Freeで、利用量に制限のあるチャットとエージェントを評価できます。

モード： Chatは質問や共同作業、インラインチャットはコード内の限定的な編集、候補表示は入力支援、エージェントはより広い作業を担います。クラウド作業も可能です。提供状況の表示は個別の機能に対応させて読む必要があります。VS Codeでは、管理された対話型クラウドセッションを実験的機能、クラウド自動化をプレビューと説明しています。Copilotのクラウド機能すべてが実験的という意味ではありません。VS Codeのエージェント概要で各経路を区別しています。

モデルとBYOK： Copilotの公開カタログにはClaude Sonnet 5.5、GPT-6.1 Sol、Gemini 4 Argonがあり、利用可否はプランと機能によります。VS Codeは自分のプロバイダーキー、互換性のある独自エンドポイント、Ollamaなどを通じて提供するローカルモデルにも対応します。エンドポイントとは、モデルサービスがリクエストを受け付けるアドレスです。

この区別は、機密性の異なるコードが混在するリポジトリで役立ちます。コード説明にローカルモデルを試しても、Copilotのホスト型セマンティック検索、インライン候補、埋め込みを使う機能までローカル化したと考える必要はありません。VS Codeの資料もそれらを明確に区別しています。GitHubアカウントやCopilot契約なしでローカルBYOKチャットを使うこともできますが、補助的な処理には独自のモデル設定があります。

組織ユーザーでは、管理者によるBYOKポリシーの有効化が必要です。Chat: Manage Language Modelsで利用可能な接続経路を確認し、個人の設定が管理対象アカウントでも使えると思い込まないようにしましょう。言語モデルの設定ガイドに、設定方法とオフライン時の制約がまとまっています。

プライバシーと管理： 個人向けCopilotの利用データは、オプトアウトしない限りモデルの学習に使われる可能性があります。組織向けプランには異なるデータの取り扱い条件があり、管理者が有料利用やポリシーを管理できます。社内コードを渡す前に、組織で承認されたアカウントを使ってください。

コンテンツ除外は便利な組織向け機能ですが、GitHubはファイルシステムのセキュリティ境界ではないと明記しています。間接的なアクセス、外部ツール、その他の例外にも注意が必要です。認証情報ファイルを絶対に読ませたくない場合は、エディタ設定に加え、OSの権限や制限された環境を使います。コンテンツ除外の資料は、その限界を明確に説明しています。

選ぶ理由： 使い慣れたエディタを残して、開発とレビューを改善したい場合です。見送る条件： Copilotの全機能を、単一のローカルモデルやBYOK設定で動かしたい場合です。

3. Windsurf：現在はDevin Desktopとして提供

Windsurfは現在Devin Desktopになっています。選ぶ理由は、エディタを残しながら、ローカルとクラウドのセッションをまたいでエージェント作業を管理できることです。Agent Command Centerでは、会話を個別のサイドパネルとして扱うだけでなく、委任した作業を一覧できます。関連のない修正を並行して進める開発者は、どの作業に対応が必要かを追いやすくなります。ただし、Devin標準の作業と外部エージェントでは、請求、権限、データの取り扱い条件が異なる場合があります。

向いている人： エディタと、複数エージェントの状況をまとめて把握する画面の両方を求める開発者。
強み： 同じ製品群でローカルとクラウドのエージェントを管理できること。
料金： Proは月額$20からで、追加利用も可能です。Devinの料金ページ。
無料体験： 無料プランでは少量のエージェント利用枠と限られたモデルを使え、インライン編集とTab補完は無制限です。

モード： Cascadeには、プロジェクトを変更するCodeと、相談用のChatがあります。計画、チェックポイント、リンターのフィードバック、同時セッション、worktreeも資料に記載されています。worktreeはリポジトリの独立した作業コピーです。エディタ内のインライン編集は引き続き使え、対象プランではDevin Cloudがリモートでタスクを実行します。Cascadeのワークフロー資料を参照してください。

具体的には、入力検証が失敗するケースを渡し、修正とともに回帰テストを求めて評価できます。チェックポイントは前の状態に戻るのに便利ですが、新しいテストで修正を証明できるかまでは分かりません。レビューの規律を保ったまま並行作業を監督しやすくなるかが、導入の判断点です。

モデルとBYOK： 現行の標準カタログにはCognitionのSWE-2、Claude Sonnet 5.5、OpenAIのGPT-6 Sol、Gemini 4 Argon、Kimi K3があります。プランごとの提供状況と利用量の計算方法が異なるため、公開モデルカタログに加えて、実際のアカウントのモデル選択欄も確認してください。

現行の公開モデルガイドには、標準機能としてのBYOKは記載されていません。 過去のWindsurfのBYOK説明が、現在のモデル選択にも当てはまる前提で購入しないでください。資料にある代替手段は、Agent Client Protocol、略してACPで外部エージェントを接続する方法です。ACPは、エディタと独立して設定されたエージェントを通信させるインターフェースです。

外部エージェントの操作とプロバイダーからの請求は、そのエージェント側が担います。Devinの資料でも、外部エージェントの操作にはDevinのプライバシーポリシーや法的条件が適用されないとしています。Enterpriseでは外部エージェントが既定で無効になっており、有効化が必要です。ACPの資料で境界を確認できます。外部エージェントを使える柔軟性と、標準のBYOK対応は別です。

プライバシーと管理： Cognitionによると、既定ではデータが学習に使われる可能性があります。有料ユーザーはData Controlsでオプトアウトでき、Teamsでは管理者がこの設定を管理します。Enterpriseのデータは、事前の明示的な同意なしに学習に使われません。契約しただけで学習利用が無効になると考えず、現行のセキュリティとデータ利用ポリシーを確認してください。

チーム向けプランには請求の一元化と分析が加わり、EnterpriseにはIDとデプロイの管理機能が加わります。資料にあるモデル許可リストの画面から、モデルの管理も可能です。比較時には、Devinのモデルサービスに対する管理と、接続する外部エージェントの権限を分けて考えましょう。

選ぶ理由： エディタを使いながら、委任した仕事も管理したい場合です。見送る条件： 標準BYOKの確認が購入条件である場合や、すでに無理なく監督できている作業に管理画面を加えるとかえって複雑になる場合です。

4. Zed：モデルとエージェントを柔軟に選びたい人に

Zedは、モデル提供元の選択もエディタ選びの一部と考える人にとって、最も分かりやすい出発点です。標準エージェントは、ホスト型モデル、自分のキー、ゲートウェイ、ローカルモデルサーバーを使え、外部エージェント用には別の連携経路があります。機密コードはローカルで説明させ、他の作業は承認済みのホスト型モデルに任せたい開発者に向いています。ただし、企業としての強制力には限界があります。組織向け管理機能は、開発者が実行できるあらゆる外部プロセスを管理するものではありません。

向いている人： ローカル推論と、モデル接続先を持ち替えられることを重視する開発者。
強み： 標準エディタで複数のモデル接続経路を使えること。
料金： Personalは、自分のキーや外部エージェントを使う場合は無料です。ホスト型Proは月額$10からです。Zedの料金ページ。
無料体験： Proは最長14日間、または体験用残高を使い切るまで利用できます。クレジットカードは不要です。

モード： Zed Agentはツールを使う作業、Inline Assistantは選択範囲の変換、編集予測は入力中の支援を担当します。複数のスレッドをプロジェクトやworktreeをまたいで並行して動かせます。外部ACPエージェントやターミナルを使うスレッドも別の選択肢で、それぞれ設定が必要です。AIワークフローの概要で違いを確認できます。

並行スレッドがあることを、ホスト型クラウドエージェントサービスが付属する意味に取らないでください。外部エージェントが独自のリモート機能を提供する場合はありますが、複数スレッドを表示できるだけでは実行場所は分かりません。ノートパソコンを閉じても続ける必要があるなら、使うエージェントとホスティングの経路を具体的に評価してください。

モデルとBYOK： Zedのホスト型モデルカタログには、Claude Opus 5.5、GPT-6.1 Sol、Gemini 4 Argonなどがあります。Personalでもプロバイダーのキーを使えます。ローカル推論について、ZedはOllama、LM Studio、llama.cpp、互換性のあるローカルエンドポイントを案内しています。

提供元の長い一覧より重要なのは、どの機能をローカルモデルで動かせるかです。Zedは標準エージェントとInline Assistantでの利用を説明していますが、編集予測には別のプロバイダー設定があります。外部エージェントにも独自のモデル設定が必要です。ローカルモデルの設定ガイドで、接続先の設定箇所が分かります。

試すなら、選んだローカルプロバイダーだけを使い、リポジトリの説明と小さな編集を行わせるとよいでしょう。環境全体を非公開と判断する前に、有効な機能とネットワーク通信を確認してください。選んだモデルが、作業に必要なツールとコンテキストを扱えるかも確認します。ローカルサーバーに対応していても、そこで提供する全モデルが優れた開発エージェントになるとは限りません。

プライバシーと管理： Zedは、既定ではプロンプトやコードのコンテキストを保持せず、ホスト型の提供元にも学習に使わない取り決めがあると説明しています。提供元が指定する一部モデルでは、安全対策のための保持が必要です。自分のキー、ゲートウェイ、外部エージェントには、それぞれの提供元の条件が適用されます。プライバシー資料で各経路を分けて説明しています。

Businessには、ホスト型モデルの制限、データ共有設定の固定、編集予測の管理、支出の可視化が加わります。料金ページには、これらがZedのホスト型サービスを管理する機能であると明記されています。SSO、SAML、SCIMは計画中で、現時点では使えないとも記載されています。SSOはサインインの一元化、SCIMはアカウントの作成・削除の自動化を担います。導入時の必須条件なら、この制約だけで候補から外れる場合があります。

選ぶ理由： 標準エージェントのモデル接続先を実質的に選びたい場合です。見送る条件： 未提供の企業向けID機能が必須、または全外部エージェントを単一ポリシーで管理する必要がある場合です。

5. Kiro：実装前に仕様を固めたい人に

Kiroは、エージェントが実装する前に、要件と設計をレビュー可能な成果物にしたい場合に最適です。アイデアを要件、設計、タスクへ落とし込む仕様策定の流れがあります。たとえば料金処理の変更で、プラン変更後の既存顧客の扱いを合意することが難しい場合に役立ちます。ただし、仕様が綿密に見えても、業務ルールそのものを誤って定義する可能性は残ります。

向いている人： 要件と実装タスクを明文化したい開発者やリーダー。
強み： 開発環境内で構造化された仕様策定を行えること。
料金： Proは1ユーザー月額$20からです。Kiroの料金ページ。
無料体験： 無料枠があります。初めてProへアップグレードすると、その月の残り期間が無料になりますが、支払い用カードが必要です。

モード： 現在のKiroのIDEチャットにはDefault、Spec、Plan、Quick Spec、Bug Fixがあります。Planは変更せず計画を立て、Specは要件、設計、タスクを作ります。チャットは説明を求める質問と、ファイル変更の指示を区別します。IDEチャットの資料で、各ワークフローとプロジェクトのコンテキストを添える方法を説明しています。

限定的な編集について確認できたのは、ファイルのコンテキストを付けて範囲を絞ったチャット依頼を送り、生成されたインライン差分をレビューする手順です。独立したインラインプロンプト編集モードは確認できませんでした。より広い作業の委任にはKiro Webがあり、ノートパソコンを閉じた後もクラウドセッションを続けられます。Webの自動化は、通常のIDE操作とは別の機能です。

モデルとBYOK： Kiroが管理するモデルにはClaude Opus 5.5、Claude Sonnet 5.5、GPT-5.6 Sol、GPT-5.6 Terra、GPT-5.6 Lunaがあり、Kimi K3などのオープンウェイトモデルも含まれます。オープンウェイトとは、配布条件の下でモデルの重みを入手できることです。Kiroで選んでも、手元のマシンで動くという意味ではありません。モデルカタログに、提供状況と推論の実行地域が記載されています。

これらの資料では、一般的なプロバイダーキーの持ち込みやローカルモデルへの接続経路は確認できません。モデルガバナンスの解説でも、既存のモデル一覧を承認することと、自分のモデルを持ち込むことを明確に区別しています。非公開環境での推論が必須なら、まずZedか、今のエディタが対応するローカルモデルの経路を評価してください。

プライバシーと管理： EnterpriseはID、モデルガバナンス、支出の一元管理に対応します。個人のコンテンツは、ソーシャルログインやAWS Builder IDを使う有料アカウントでも、サービス改善に使われる可能性があります。Enterpriseのコンテンツはサービス改善の対象外です。個人ユーザーはSettings → User → Application → Telemetry and Contentで共有設定を変更できます。データ保護の資料で手順を確認してください。

特に判断が必要な点があります。Autoは、管理者が承認したモデル一覧にない稼働中のモデルにも振り分ける場合があります。 承認済みモデルだけで厳格に処理する必要がある管理者には、Autoをブロックし、承認済みの既定モデルを選ぶようKiroは説明しています。利用可能モデルの資料に、この例外が記載されています。振り分け機能を承認することと、制限メニューに表示されたモデルだけを承認することは同じではありません。

本番機能では、実装タスクを正式な指示として扱う前に、人が要件を確認しましょう。料金処理の例なら、既存顧客の利用権、解約、支払い失敗をどう扱うかを問い直します。仕様が答えを示していなければ、生成タスクを全部終えても、機能が完成した証拠にはなりません。

選ぶ理由： 計画と業務ルールを、レビューできる成果物として残したい場合です。見送る条件： 小さな編集が中心、または承認済みの作業環境で任意のローカルモデルのエンドポイントを使う必要がある場合です。

6. JetBrains AI：使い慣れたJetBrains IDEを続けたい人に

JetBrains IDEがすでに開発の中心なら、JetBrains AIを最初に評価するのが合理的です。モデルを使った支援を加えられ、Airはより広いエージェント作業を、Junieは開発エージェントを提供します。成熟したJavaや.NETアプリを保守する人にとっては、新しいエージェントに合わせてエディタを変えるより、慣れたプロジェクト内の移動、デバッグ、レビューを維持する方が重要な場合があります。ただし、ローカルモデルへの対応は機能ごとに大きく異なります。

向いている人： 日々の開発をJetBrains IDEで行っている開発者。
強み： 既存の開発環境内でエージェント支援とレビューを行えること。
料金： 個人向けAI Proは1ユーザー月額$10からです。IDE本体のライセンスは別途確認してください。JetBrainsの月払いAI料金ページ。
無料体験： AI Proは30日間です。無料AI利用には、対象IDEの制約があります。

モード： AI Assistantはチャット、エディタ内生成、コード補完を提供します。Junieや他の接続済みエージェントが、より広い作業を担います。AirではIDE内で変更ファイルを確認し、差分にコメントできます。一部顧客はクラウド実行を利用できますが、JetBrainsは段階的に拡大すると説明しています。新規アカウントですぐ使えるとは限りません。Airの製品概要で現時点の範囲を確認できます。

モデルとBYOK： AI AssistantのカタログにはClaude Opus 5.5、GPT-6.1 Sol、Gemini 3.8 Flashがあります。モデル選択は機能によるため、対応モデル一覧に載る全モデルを、すべての連携エージェントで使えるとは限りません。

対応するAnthropic、OpenAI、Googleの認証情報を渡すほか、互換エンドポイントの設定や、Ollama、LM Studio経由でのローカルモデル接続ができます。ただし重要な制約があります。AI Assistantのエージェントはローカルモデルを使えず、ローカルモデルは設定済みのMCPツールを呼び出せません。 MCPはModel Context Protocolの略で、AIツールを外部のツールやデータにつなぎます。ローカルモデルは対応するチャットやエディタ機能には役立ちますが、エージェント全体をオフラインで使えるという保証ではありません。

機能への割り当ても個別です。ローカルや独自エンドポイントのモデルをAI Chat以外で使うには機能への割り当てが必要で、補完には独自のプロバイダー設定があります。カスタムモデルの設定資料で、制約と設定の両方を説明しています。必要な機能を設定し、実際に確認してください。チャットのモデルを変えるだけでは不十分です。

プライバシーと管理： Air Governanceは、組織の管理とモデルの消費量を分けて扱います。アクセスと支出の一元管理、業務利用で学習に使わない取り決めがあり、プランに応じてモデル、エージェント、管理対象キーの追加制御を提供します。Enterprise向けにはハイブリッド構成、監査ログ、アカウント作成・削除との連携などもあります。組織での判断には個人向けAI Proの料金より、ガバナンスのページが参考になります。

非公開モデルを評価する際は、ローカルでの説明、補完、ツールを使うエージェント全体のローカル実行のどれが必要かを書き出しましょう。それぞれ受け入れ条件が異なります。JetBrainsは説明と補完には合理的でも、AI Assistantのローカルモデル連携では最後の用途を満たせません。

選ぶ理由： 信頼して使ってきたIDEを維持したい場合です。見送る条件： 完全にローカルで動く自律エージェントが主目的、または全アカウントですぐクラウドを使う必要がある場合です。

用途別にはどれを選べばよいですか？

個人開発で、開発の反復作業をもっと任せたいなら、Cursorから試しましょう。 使う予定のモードとモデルが含まれるプランを評価してください。日常の作業に必要な機能が使えなければ、最安料金には意味がありません。複数のローカル・クラウドエージェントを監督する方が日々の改善につながるなら、Devin Desktopを選びます。

チームのルールとレビューを重視するなら、今使っているエディタから始めましょう。 GitHub中心ならVS CodeとCopilot、JetBrainsが定着しているならJetBrains AIが有力な初期候補です。移行に伴う混乱を正当化できるだけ、受け入れられる変更とレビューの分かりやすさが改善するかを求めてください。

ローカルモデルや非公開モデルが必要なら、Zedの標準プロバイダー接続から検討します。 VS Codeにも、対応するチャットとエージェント作業向けに、資料で説明されたローカルBYOKの経路があります。JetBrainsのローカル支援には、前述のエージェント制約があります。エディタ全体のプライバシーを判断する前に、どの機能をローカルに保つ必要があるかを決めましょう。

要件を共有するなら、仕様レビューを明示的な作業にしたい場合にKiroを選びます。 期待する動作が曖昧、複数人の合意が必要、あるいは難しい例外処理がある変更で特に役立ちます。チケットに小さな機械的変更が明記されているなら、価値は小さくなります。

企業向け管理では、必須条件を順位より優先してください。 必須のIDプロトコルによっては、現時点のZedは候補から外れます。ベンダー側でのリポジトリ状態の保持を禁じる方針なら、ローカル支援は使えてもクラウド実行は使えない場合があります。厳格なモデル許可リストは、Kiro Autoの設定に影響します。「企業向け」という表示より、組織に必要な仕事の流れを強制できるかで購入しましょう。

移行の基準は明快です。今のエディタでは十分に解決できない、繰り返し起きる問題を新しい仕事の流れが解決する場合に移行します。 それ以外なら、適切なエージェントやモデル接続を追加し、うまく機能している周辺ツールを使い続けましょう。

比較対象と評価方法

この6製品を、エージェントのモード、モデル接続経路、プライバシーの境界、組織向け管理、宣伝される機能が使えなくなる条件で比較しました。料金は過去のレビューではなく、各社の公開料金ページから確認しました。冒頭の日付はその確認日です。本記事のためにコーディングセッション、有料契約、生産性の測定試験を実施したわけではありません。

比較では、各社がまとめて説明しがちな、エディタの画面、エージェントの実行環境、モデル提供元、管理ポリシーを分けています。根拠のない「賢さ」の点数よりも、実用的な判断につながります。同じモデルでも、使えるツール、権限、請求、レビューの画面は異なります。

対象は、日常的に作業するエディタです。ブラウザ型アプリビルダーと単独のターミナルエージェントは、購入目的が異なるため主要候補に含めていません。

Claude Codeは、エディタ選びと並行して検討できる、別の開発エージェントです。

OpenAI Codexも、日常のエディタ選びに収まらない使い方を備えた開発エージェントの選択肢です。

条件によって避けるべき選択

サードパーティーモデル、BYOK、クラウドエージェントが必要な作業にCursor Plusを選ぶことは避けましょう。別の対象プランが必要です。月額が安くても、必須機能がなければ割安とは言えません。

SSOやSCIMが現時点で必須の組織で、Zedを新たな標準にすることも避けるべきです。個人が気に入っていても、製品側が計画中としているID連携を補うことはできません。

JetBrains AI Assistantのローカルモデル接続を、オフライン自律エージェントとして約束することは避けてください。公開されているローカル対応は、エージェントやMCPツール呼び出しには及びません。

明示された承認済みモデルだけを使う必要がある場合のKiro Autoも、管理者が振り分け先を広げる動作を意図的に承認していない限り避けます。また、KiroやDevinの個人向け有料契約があることを、コンテンツ共有が無効である証拠にしないでください。

これは具体的な要件との不一致であり、製品そのものを否定する話ではありません。必須条件を満たせないツールに試験導入の労力を費やさないために、除外条件を使います。

最初の試験導入では、マージまでを評価する

エディタは、レビューと手直しの労力を含め、受け入れられる変更で評価しましょう。見栄えのよいデモ用プロンプトは最適化しやすく、普段のリポジトリのチケットの方が、繰り返す仕事の流れを明らかにします。

再現方法が分かっているバグ修正、受け入れ条件を書いた限定的な機能、既存の依存関係の更新といった保守作業を使ってください。これは課題の種類の提案で、ベンチマーク結果ではありません。候補間でリポジトリの状態と受け入れ条件を比較できるようにそろえます。

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   アカウントとデータ経路を決める

   組織で導入する予定のアカウント種別を使います。選択モデル、実行場所、コンテンツ共有の有効・無効、利用枠を使い切った後の扱いを確認してください。ローカルモデルでは、補助機能と外部ツールも調べます。

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   変更とともに検証の証拠を求める

   関連する差分、実行したチェック、未解決の前提を求めます。バグでは、再現方法と回帰テストが対応していることを確認してください。機能では、ビルド成功だけで十分とせず、動作を要件と照らし合わせます。

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   自分に残った仕事を記録する

   レビュー時間、手直し、不要な変更、最終結果がチケットを満たすかを記録します。利用料は月額料金から推定せず、アカウントに表示された実際の料金を残してください。完成までの仕事全体で価値がある場合に、そのエディタを採用します。

週明けに始めるなら、まずデータと管理の必須条件を満たす候補を選び、意味のある最小のチケットを最後まで処理してみましょう。結果をレビューでき、同じ進め方を再現できるようになったら、導入を広げてください。

よくある質問

無料で使うAIコードエディタはどれがおすすめですか？

VS Codeを使い続け、利用量に制限のあるホスト型支援を試すなら、Copilot Freeから始めましょう。自分のキーや外部エージェントを使うならZed Personalが候補ですが、プロバイダーの利用料は別途かかる場合があります。ローカルモデルでは、無料と判断する前に、必要な機能の対応経路と、選んだモデルをマシンで実行できるかを確認してください。

初心者はどのコードエディタを選べばよいですか？

講座、プロジェクト、共同作業者が使うエディタを選び、AIを少しずつ追加しましょう。説明や、自分で確認できる小さな変更を求めてください。監督不要のエージェントを探してエディタを渡り歩くより、差分を読み、動作を検証する力を身につける方が役立ちます。

コード生成にはどのAIが向いていますか？

エージェント中心の開発ならCursor、VS Codeが定着したチームならCopilotから評価しましょう。エディタとモデルは別々に選びます。実際のプランで使えるモデルを、範囲を限定した同じリポジトリ作業で比べ、差分、チェック、修正の手間を判断してください。もっともらしい初稿を作るモデルが、最もレビューしやすい変更を作るとは限りません。

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