プログラミングの世界に革命をもたらす「コード生成AI」。近年AI技術の進化により、開発者がゼロからコードを書く時代は終わりつつあります。
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たとえば上記のコードは全てBoltというコード生成AIにて「html css javascriptで化粧品を紹介するLPを作ってください。」というプロンプトを入力するだけで作成しています。
実際にできたLP
HTMLとCSSで基本的な構造とデザインを作成し、メニュー欄へのスクロールや初品を購入する際のポップアップ機能をJavaSriptで実装しています。このようにプロンプトひとつで基本的なコーディングを実施できるのがコード生成AIの魅力です。
本記事ではコード生成AIの仕組みやメリット、開発現場での活用方法を詳しく解説。さらにおすすめの無料ツールも比較紹介します。
コード生成AIとは?基本概念と仕組み
コード生成AIは自然言語処理(NLP)や機械学習技術を活用して、人間が記述した要件や説明文をもとにソースコードを生成するシステムです。これにより開発者は手作業でコードを書く時間を短縮し、効率的にアプリケーションやソフトウェアを開発できるのが魅力です。
AIは過去のコードデータを学習して最適な構造やパターンを用いたコードを生成するため、コードの品質向上にも貢献します。最近のAI技術ではコードのエラーチェックや最適化も自動的に行う機能が備わっており、開発の負担を軽減します。
このようにコード生成AIはプログラミングの効率化を実現し、開発現場の生産性向上を促進する手段のひとつです。
どのようにコードを自動生成するのか?
コード生成AIは機械学習モデルを活用し、入力された要件に基づいてコードを生成します。主にディープラーニング技術を用いた自然言語処理モデルが使用されており、ユーザーが記述した仕様や要望に沿ったコードを生成することが可能です。
具体的には大量のオープンソースコードや既存のプログラムデータを学習し、それをもとに最適なコードパターンを導き出します。たとえば「Pythonでリストをソートする関数を書いて」と指示すればAIは適切なコードを提案し、開発者が修正しながら活用できます。
このようにコード生成AIは単なるコード生成にとどまらず、開発プロセス全体を支援する技術へと進化しています。
生成AIコーディングと従来のプログラミングの違い
従来のプログラミングでは開発者が設計を考え、ロジックを組み立てながらコードを手動で記述する必要がありました。しかしコード生成AIを活用したコーディングは、このプロセスの一部を自動化できるため開発時間の短縮とエラーの削減が可能です。
また、AIは過去のコードを学習するため、最適なアルゴリズムやコーディングスタイルを提案できます。特にノーコード・ローコード開発の分野では、AIがコード生成を行うことでプログラミング経験の少ないユーザーでも高度な開発を実行可能です。
従来のプログラミングとの違いを理解し、AIを適切に活用することで開発プロセスを効率化できます。
コード生成AIを使うメリット
- 開発スピードの向上
- テストコードの自動生成による開発効率の向上
- コードレビューAIによるバグ削減
開発スピードの向上
コード生成AIを活用することで、開発時間を大幅に短縮できるのが大きなメリットです。従来の開発プロセスでは設計から実装、テストまで多くの時間を要していましたが、AIを活用すれば単純な処理やテンプレートコードを短時間で自動生成できます。
これによりエンジニアはより高度な設計や最適化に集中できるため、開発全体のスピードと効率が向上します。さらにチーム開発においても、AIが共通のコードスタイルを適用することで統一性のあるコードが生成され、後のメンテナンスも容易になるのが魅力です。
特に繰り返し使われるパターンのコードや、APIとの連携コードを自動生成できる点は開発者の負担を軽減する大きな利点です。これにより短期間でプロトタイプを作成しやすくなり、素早くアイデアを形にすることが可能になります。
テストコードの自動生成による開発効率の向上
ソフトウェア開発では動作の正確性を保証するためにテストが不可欠ですが、テストコードの作成は開発者にとって時間がかかる作業です。コード生成AIを活用することでユニットテストや統合テストのコードを自動的に作成し、テストのカバレッジを向上させることが可能です。
これにより手動でテストコードを書く手間が省けるだけでなく、テスト漏れを防ぐことができるためバグの発生を最小限に抑えられます。
コードレビューAIによるバグ削減
AIによるコードレビューを活用することで、潜在的なバグやコードの最適化ポイントを指摘できます。これにより開発者が見落としがちなミスを事前に発見し、品質を向上させられるのがメリットです。
AIは過去のレビュー結果を学習してより優れたコードのパターンを提案するため、開発者はより効率的にコードを改善できます。特に大規模なプロジェクトではコードレビューの負担が大きいため、AIによる自動レビューが大きなメリットとなります。
コード生成AIのデメリット
コード生成AIは開発効率を向上させる一方で、いくつかのデメリットも存在します。以下のポイントに注意しながら活用することが重要です。
- コードの品質にばらつきがある
- セキュリティリスクの懸念
- ライセンス問題のリスク
- 過度な依存によるスキル低下
コードの品質にばらつきがある
AIが生成するコードは必ずしも最適なものではなく、時には冗長なコードや非効率的なロジックが含まれることがあります。そのため開発者が手動で修正し、最適化する必要があるのがデメリットです。
また、生成されるコードがチームのコーディングスタイルと一致しない場合もあるため、統一感を持たせる工夫が求められます。
セキュリティリスクの懸念
AIは学習データをもとにコードを生成するため、セキュリティに関する十分な考慮がなされていない場合があります。たとえばSQLインジェクションや、クロスサイトスクリプティング(XSS)といった脆弱性を含むコードが生成される可能性があります。
そのためAIが生成したコードをそのまま使用せず、適切なセキュリティレビューを実施することが不可欠です。
過度な依存によるスキル低下
AIに頼りすぎると開発者自身のプログラミングスキルや、問題解決能力が低下する可能性があります。特に初心者はAIが生成したコードをそのまま使うだけでなく、なぜそのコードが動作するのかを理解することが重要です。
長期的に開発者のスキルを維持・向上させるためには、AIを補助的なツールとして活用しつつ基礎的なコーディングスキルを磨く努力が必要です。
無料で使えるコード生成AIのおすすめ10選
無料で利用できるコード生成AIのおすすめツールを徹底比較します。
ツール名 | 主な機能 | 対応環境 | 料金プラン | 無料プランでできること |
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Codev | Webアプリ開発 | Next.js, Supabase |
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1つのWebアプリ作成可能 |
GitHub Copilot | コード補完 | VSCode, JetBrains, Neovim |
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コード補完可能(制限あり) |
Cursor | AI搭載コードエディタ | VSCodeベース |
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GPT-3.5利用可(使用回数制限あり) |
Gemini Code Assist | コード補完・生成 | VSCode, JetBrains, GitHub |
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月間18万回のコード補完が利用可能 |
Windsurf AI | AI統合開発環境 | Mac, Windows, Linux |
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限定アクセス、Cascade Baseモデル利用可 |
GEAR.indigo | ソフトウェア開発支援 | 要件定義・設計・コード生成 |
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5プロジェクト作成可能、リバースエンジニアリング300ファイルまで |
Cades | モバイルアプリ開発 | Flutter |
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モバイルアプリデザイン・編集可能(制限あり) |
Cline | AIアシスタント | VSCode, Cursor |
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コード作成・修正、Gitとの連携 |
GPT-Engineer | コード・UI生成 | 自然言語対応 |
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パブリックプロジェクト作成、GitHub同期可能 |
Bolt | アプリ自動生成 | StackBlitz統合 |
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基本的なコード生成・編集可能(制限あり) |
Codev
Codevはプロンプトを通してWebアプリを作成できるAIプラットフォームです。Next.jsやSupabaseといった最新の技術スタックを採用し、リアルタイム性を備えたモダンなアプリケーションを開発できます。
特徴 | 無料プランでは1つのWebアプリのみ作成可能。有料プランでコード生成や修正ができる。 |
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技術スタック | Next.jsとSupabaseを活用し、高速なページ表示やSEO対策に優れたアプリを作成可能。 |
機能 | データベース連携やログイン機能、CRUD操作に対応しており、すぐに実用可能なアプリを生成できる。 |
カスタマイズ | 有料プランではソースコードを自由に編集でき、独自機能の追加も可能。 |

GitHub Copilot
GitHub CopilotはAIを活用したペアプログラマーであり、コード補完機能を提供するツールです。Visual Studio Codeなどの統合開発環境(IDE)で使用でき、プログラミングの生産性を向上させます。
特徴 | AIがコードを自動補完し、プログラミング作業を効率化。 |
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対応環境 | Visual Studio Code、Visual Studio、JetBrains製品(IntelliJ IDEA、PyCharmなど)、Neovim。 |
対応言語 | Python、JavaScript、TypeScript、Ruby、Goなどさまざまなプログラミング言語に対応。 |
機能 | コード補完やインラインコード提案、コメントベースのコード生成。 |
カスタマイズ | ユーザーのコーディングスタイルに適応し、より精度の高いコード補完を提供。 |
GitHub Copilotの料金プラン
個人プラン |
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ビジネスプラン |
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エンタープライズプラン |
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Cursor
CursorはVisual Studio Code(VSCode)を基に開発された、AI搭載のコードエディタです。生成AIを活用して自然言語のプロンプトを使ったコードの生成や編集が可能で、開発者の生産性向上を支援します。
Cursorエディタの特徴
自然言語によるコード生成・編集 | ユーザーが日本語で入力した内容に応じて、AIがコードを生成・編集できる。 |
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ファイルやドキュメントの参照機能 | 「Symbol機能」を使って外部ファイルやドキュメントを直接参照できる。 |
プロジェクト全体のコード把握 | 「Codebase Answers」機能により、プロジェクト全体の構造や特定の機能に関連するコードの場所をAIが教えてくれる。 |
バグやエラーのデバッグ | コード中のバグを効率的に特定し、修正するデバッグ機能を備えている。 |
Cursorエディタの料金プラン
Freeプラン |
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Proプラン |
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Businessプラン |
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Gemini Code Assist
Gemini Code Assistは、Googleが提供するAIを活用したコーディング支援ツールです。コードの自動補完や生成、デバッグ、レビューなどの機能を備え、開発者の作業効率を向上させます。
2025年2月25日より個人向けの無料版が提供開始され、月に最大18万回のコード補完が利用可能となりました。
Gemini Code Assistの特徴
主要機能 | コードの自動補完、生成、デバッグ支援、コードレビュー、チャット形式でのコーディングサポート。 |
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対応環境 | Visual Studio Code、JetBrains製品、GitHub、Google Cloudなど。 |
対応言語 | Python、Java、JavaScript、Goなど20種類以上。 |
AIモデル | Gemini 2.0。 |
Gemini Code Assistの料金プラン
無料プラン(Individual) |
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Standardプラン |
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Enterpriseプラン |
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Windsurf AI
Windsurf AIはCodeiumが開発した、次世代のAI統合開発環境(IDE)です。AIエージェントとコパイロット機能を組み合わせ、開発者の生産性向上を支援します。
特に「Cascade」という独自技術によってコード全体の文脈を理解し、複数ファイルの編集やターミナルコマンドの提案、デバッグをスムーズに行えるのが特徴です。
Windsurf AIの特徴
主要機能 | AIエージェントとコパイロット機能の統合、Cascade技術によるコード全体の文脈理解、複数ファイルの編集、ターミナル操作の提案、デバッグ支援。 |
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対応プラットフォーム | Mac、Windows、Linux。 |
自然言語操作 | 直感的な自然言語操作が可能。 |
Windsurf AIの料金プラン
Freeプラン |
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Proプラン |
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Pro Ultimateプラン |
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GEAR.indigo
GEAR.indigoはAIを活用してソフトウェア開発を効率化する革新的なツールです。ユーザーが提供する要件や設計情報をもとに、必要なドキュメントやソースコードを自動で生成します。これにより煩雑な作業を軽減し、短時間で高品質な成果を得られます。
GEAR.indigoの特徴
プロジェクト構造とコストの自動見積もり | システムに必要な機能や画面リストを基にプロジェクト全体の構造を明確にし、開発コストを自動で試算。 |
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要件定義・設計ドキュメントの作成支援 | 開発プロセスを細かいステップに分けて、要件定義や設計書を自動的に生成。 |
ソースコードの自動生成 | 生成された設計ドキュメントをもとに、実際に動作するプログラムコードを自動で作成。 |
リバースエンジニアリング機能 | 既存のコードを読み取り、その設計意図や動作を説明するドキュメントを作成。 |
GEAR.indigoの料金プラン
フリープラン |
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ベーシックプラン |
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プロプラン |
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Cades
CadesはAIを活用してモバイルアプリの開発を手軽に行えるプラットフォームです。ユーザーがテキストでアプリの詳細を入力するだけでデザインやコードが自動生成され、短時間でアプリを作成できるのが特徴です。
Cadesの特徴
テキストからのアプリ生成 | ユーザーが作りたいアプリの詳細をテキストで入力することで、AIが自動的にモバイルアプリを生成します。これにより設計やコーディングの手間を大幅に削減できます。 |
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マルチプラットフォーム対応 | AndroidやiOSに対応しており、ひとつの設計で両プラットフォーム向けのアプリを構築可能です。複数のコードベースを管理する必要がなく、一貫性のあるユーザー体験を提供しながら開発コストを削減します。 |
Flutterコードの生成 | デザインや仕様を基に、Flutterを用いたモバイルアプリコードを自動生成します。生成されたコードはカスタマイズ可能で、デザインから実装までスムーズに移行できます。 |
クラウドIDEへのアクセス | クラウドベースの統合開発環境(IDE)へのアクセスを提供します。インターネット接続があればどこからでも開発でき、リアルタイムの共同作業や快適なコード編集が可能です。 |
Cadesの料金プラン
Freeプラン |
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Proプラン(20ドル/月) |
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Pro 50プラン(50ドル/月) |
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Pro 100プラン(100ドル/月) |
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Cline
ClineはVisual Studio Code(VSCode)やCursorで利用できる、AIアシスタント型の拡張機能です。コードの作成や修正、プロジェクト構成の支援、ターミナルコマンドの実行など開発者の幅広い要望に応えるよう設計されています。
ClaudeやGeminiなどのAPIキーを指定し、プロンプトを通してファイル作成からコード生成、ターミナルでの実行までの一連作業を実行できるのが魅力です。特にAnthropic社のClaude 3.5 Sonnetモデルを活用することで、複雑なソフトウェア開発プロセスを効率的に進められます。
Clineの特徴
プロジェクトの初期設定を簡略化 | 新しいプロジェクトを始める際に必要なファイルやフォルダ構造を、プロンプトで自動的に作成できます。これにより準備作業の時間を短縮し、すぐにコーディングを始められます。 |
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エラー修正とバージョン管理を効率化 | コード内のエラーを自動で検出・修正するだけでなく、Gitを利用したバージョン管理もサポート。作業スピードを向上させてミスを減らすことが可能です。 |
多様なAIサービスとの連携 | GoogleやAWS、Anthropicなどの主要なLLMを利用可能。プロジェクトに最適なサービスを選んで利用できるため、柔軟な開発を実現します。 |
繰り返し作業の自動化 | マウス操作やキーボード入力など、UI上の操作を自動化する機能を搭載。テストやデバッグ作業を効率化し、開発中の手間を削減します。 |

GPT-Engineer
GPT-Engineerは自然言語での指示に基づき、コードやUIを自動生成するAI開発支援ツールです。プログラミングの知識がなくても、アプリケーションのプロトタイプを迅速に作成できるのが特徴です。
GPT-Engineerの特徴
自然言語でのコード生成 | ユーザーが日本語や英語で指示を入力するだけで、対応するコードやUIを自動生成します。これにより開発初期のプロトタイプ作成が容易になります。 |
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フロントエンドおよびバックエンドのサポート | HTML、CSS、JavaScriptなどのフロントエンド技術や、Pythonなどのバックエンド技術に対応。全体的なアプリケーション開発をサポートします。 |
GitHubとの連携 | 生成されたコードはGitHubと同期でき、バージョン管理やチームでの共同作業が容易に行えます。 |
ワンクリックデプロイ | 作成したアプリケーションをワンクリックでデプロイでき、迅速に公開することが可能です。 |
GPT-Engineerの料金プラン
FREEプラン |
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PROプラン |
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TEAMSプラン |
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Bolt
Boltは自然言語での指示に基づき、コードやアプリケーションを自動生成するAIツールです。プログラミングの専門知識がなくても、短時間で複雑なWebアプリケーションやサービスを構築できるのが特徴です。
Boltの特徴
テキストや画像からのアプリ生成 | ユーザーが入力したテキストや画像に基づいて、AIが即座にコードやアプリケーションを生成します。これにより、開発の手間を大幅に削減できます。 |
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リアルタイムでのデバッグと修正 | 生成されたアプリケーションは、実行中にエラーをデバッグしながら即座に修正を加えることが可能です。これにより、開発者は迅速に問題を解決し、効率的に作業を進めることができます。 |
ワンクリックでのデプロイ | 完成したアプリケーションは、ワンクリックでNetlifyなどのプラットフォームにデプロイでき、簡単に公開することが可能です。 |
StackBlitzとの統合 | オンラインコードエディタであるStackBlitzと統合されており、生成されたコードを即座に編集・修正することができます。 |
Boltの料金プラン
Personalプラン | 無料。Boltの一部機能にアクセス可能で、Sonnet 3.5のサポート(200Kコンテキストウィンドウ対応)やStackBlitz Personalのすべての機能が利用できます。 |
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Proプラン | 月額9ドル。月間最大10Mトークン利用可能で、外部APIへのアクセス権やStackBlitz Proのすべての機能が利用できます。 |
Teamsプラン | 年間契約で月額29ドル、月額契約で月額35ドル。月間最大10Mトークン利用可能で、EメールサポートやStackBlitz Teamsのすべての機能が利用できます。 |
Enterprise & Self-hostedプラン | 要問い合わせ。プライベートnpmパッケージの利用やカスタムSSO統合、自社サーバーへの設置オプション、専任ソリューションエンジニアのサポートなどが提供されます。 |

コード生成AIの選び方
コード生成AIを活用することで開発の効率が大幅に向上しますが、自分の開発環境やプロジェクトに適したツールを選ぶことが重要です。以下のポイントを考慮して、最適なコード生成AIを選びましょう。
- 対応プログラミング言語
- コード補完と自動生成の精度
- エディタや開発環境との互換性
- 無料プランの有無
- チーム開発向けの機能
対応プログラミング言語
コード生成AIには、それぞれ対応しているプログラミング言語があり、使用する言語に最適化されたAIを選ぶことで、より精度の高いコード生成が可能になります。特に、AIの学習データが豊富な言語ほど精度が高くなる傾向があります。
主な対応AIとプログラミング言語
- PythonやJavaScript:GitHub Copilot、Gemini Code Assist
- JavaやC++:Cursor、Windsurf AI
- GoやRustなどの新興言語:Claude、GPT-Engineer
コード補完と自動生成の精度
コード生成AIには、単純な補完機能に特化したものと、仕様に基づいてアプリケーション全体を生成できるものがあります。補完型は既存のコードをより効率的に記述するために役立ち、生成型はゼロからの開発に適しています。
主な対応AI
- コード補完を重視:GitHub Copilot、Gemini Code Assist
- コード全体の生成を重視:GPT-Engineer、Cades、Bolt
エディタや開発環境との互換性
普段使用している統合開発環境(IDE)やエディタとAIツールの互換性を確認することで、スムーズに導入・運用できます。特に、VSCodeやJetBrains製品などの主要なIDEに対応しているかが重要なポイントです。
対応環境別AIツール
- Visual Studio Code(VSCode):GitHub Copilot、Cursor、Cline
- JetBrains(IntelliJ IDEA、PyCharmなど):Gemini Code Assist
- クラウドIDE:Cades、Bolt
無料プランの有無
無料プランの有無や機能制限を確認し、導入前に試してみるのがおすすめです。無料プランでは基本機能のみ利用可能な場合が多く、高度な機能を使うには有料プランへのアップグレードが必要です。
チーム開発向けの機能
チームでの開発には、コードの統一性を保つ機能や共同作業のしやすさが求められます。特に、バージョン管理との連携やリアルタイムでのコードレビュー機能が重要です。
チーム向けの機能が充実したツール
- GitHub Copilot:チーム向けプランあり。GitHubと連携し、コード補完やAI支援によるレビューが可能。
- Windsurf AI:複数ファイルの同時編集機能を提供。チーム開発向けに設計されている。
- GPT-Engineer:GitHubと連携し、プロジェクト単位でのコード管理や共同作業をサポート。
コード生成AIを選ぶ際は対応言語や補完精度、開発環境など上記のポイントを考慮することがおすすめです。用途に合わせて最適なAIを選び、開発の効率を最大限に引き出しましょう。
コード生成AIのリスクと注意点
コード生成AIの著作権問題
AIによって生成されたコードの著作権は、近年多くの議論を呼んでいます。一般的に著作権は「創作性」が認められる場合にのみ発生しますが、AIが生成したコードにはその創作性が誰に帰属するかという問題があります。
現在、多くの国の著作権法では人間が創作したものにのみ著作権が認められています。そのためAIが完全に独自に生成したコードに著作権を主張することは難しいとされているのが現状です。
一方でAIが生成したコードを人間が修正・編集し、創作性を加えた場合にはその修正部分に対して著作権が認められる可能性があります。しかしこの基準は国や地域によって異なり、今後の法改正や裁判例によって解釈が変わる可能性もあります。
企業や開発者がAIコードを活用する際は、著作権の帰属やライセンス管理に十分注意する必要があります。
コード生成AIに潜む脆弱性のリスク
AIが生成するコードには、さまざまな脆弱性が潜んでいる可能性があります。特にAIが学習するコードデータに問題がある場合、それを反映したコードが生成される危険があるので注意が必要です。
たとえば脆弱な暗号アルゴリズムを使用したコードや、不適切なエラーハンドリングを行うコードが生成される可能性があります。また、AIはコードのコンテキストを完全に理解していないため、不適切な変数の取り扱いや権限管理のミスなどが発生することもあります。
こうした脆弱性を防ぐためには、AIが生成したコードをそのまま使用せず開発者が慎重にレビューし、必要に応じて手動で修正することが不可欠です。さらに脆弱性スキャンツールやコード解析ツールを活用し、自動的にリスクを検出する仕組みを導入することで、安全性を向上させられます。