重要なポイント
- ローカルLLMサポートはプライバシー業務における決定的な基準です。 コードがプロプライエタリ、NDAに縛られている、または規制対象である場合、問いはオートコンプリートの品質ではなく、ツールがローカルLLMで動作し、コードがマシンから一切出ないようにできるかどうかです。
- ローカルLLMに最適: Continue.dev — 無料、オープンソース (Apache 2.0)、Ollama、LM Studio、llama.cpp をネイティブのターゲットとして作られています。すべての機能がローカルで動作し、アカウントは不要です。
- 最も洗練されたエディタ: Cursor — Proティアで約$20/month、最高のオートコンプリート体験、そしてカスタムのOpenAI互換エンドポイント経由でローカルLLMをサポートします。クローズドソースです。
- GitHubエコシステムの定番: GitHub Copilot — 約$10/month、GitHubとの密接な統合、ただしクラウド専用です。ローカルLLMモードはなく、コードコンテキストはプロバイダーに送信されます。
- チーム向けのベストなコードベースコンテキスト: Sourcegraph Cody — リファクタリング向けのコードベース全体のコンテキスト、加えてチーム管理と監査ログ。Ollama経由でローカルLLMをサポート。標準ティアは約$9/user/monthで、エンタープライズティアはさらに高くなります。
- ローカルLLMにはGPUが必要です。 ローカルコーディングモデルはおよそ8 GB以上のVRAMを必要とします — Qwen3 Coder 7B は小規模なシステムに収まり、14B が中規模の標準、33Bクラスのモデルは24 GBを必要とします。GPUがなければ、クラウドツールが唯一の選択肢です。
- クラウドツールは生の品質とセットアップ速度では依然として勝ります。 トップクラスのクラウドコーディングモデルは難しい問題でローカルの選択肢をリードし、クラウドツールは数分で生産的になるのに対し、ローカルLLMスタックのセットアップはより長くかかります。
- 価格はプラン改定とともに変動します。 ここに記載した数値はすべて2026年7月時点のスナップショットとして扱い、ベンダーの価格ページで現在のレートとティアを確認してください。
クイックファクト
- ベストなローカルLLMサポート: Continue.dev — ネイティブのOllama、LM Studio、llama.cpp 統合。セットアップはおよそ5分です。
- ベストなオートコンプリートUX: Cursor — VS Codeのフォーク。カスタムエンドポイント経由のローカルLLMの設定にはおよそ15分かかります。
- ここで唯一のクラウド専用ツール: GitHub Copilot — ローカルLLMモードはなく、コードコンテキストはプロバイダーに送られます。
- チームに最適: Sourcegraph Cody — コードベース全体のコンテキスト、管理コンソール、監査ログ。
- ローカルLLMのハードウェア下限: およそ8 GBのVRAM。Qwen3 Coder 14B が中規模の標準コーディングモデルです。
- オープンソース: Continue.dev のみ (Apache 2.0)。Cursor、GitHub Copilot、Cody のIDE拡張機能はクローズドです。
- 2026年の価格の実情: 開発者向けツールのサブスクリプションはプラン改定とともに変動します — 数値は2026年7月時点のスナップショットとして扱ってください。
編集部のおすすめ: Continue.dev
ローカルLLMで動作するAIコーディングツールを求める開発者には、Continue.dev がおすすめです — 無料、オープンソースで、OllamaとLM Studioを主要なターゲットとして作られています。 VS Code、JetBrains IDE、Vim を等しくサポートし、すべての機能がローカルモデルで完全にオフラインで動作し、ローカル専用の利用にはアカウントが不要です。最も洗練されたエディタ体験を求め、それに対価を払う意思があるなら、Cursor がより良い選択肢です。コードが公開されていてGitHubエコシステムで生活しているなら、GitHub Copilot が最もシンプルな道です。コードを自分のマシンに保ち、何も支払わないことの両方が優先事項なら、Continue.dev を選んでください。
📌Note: この編集部のおすすめは、ローカルLLM対応と価格のみを反映しています。PromptQuorum はいかなるアフィリエイトプログラムにも登録しておらず、以下のリンクにアフィリエイトタグは付いていません — それらは手数料を一切得ない、純粋な参照リンクです。
4つのAIコーディングツールは2026年にどう比較されるか
ローカルLLMサポート、IDEカバレッジ、オープンソースのステータスは、各ベンダーの公開ドキュメントから取得しています。価格は標準的な個人またはユーザーごとのティアの2026年7月時点のスナップショットです — ベンダーはプランを改定するため、契約前にベンダーの価格ページで現在の数値とティアを確認してください。ローカルLLMサポートは、ネイティブ (Continue.dev)、カスタムエンドポイント設定 (Cursor)、Ollama設定 (Cody)、なし (GitHub Copilot) まで幅があります。
📍 一文で説明
AIコーディングツールでは、ツールがローカルLLMで動作するかどうかが、コードがマシンに残るかを決めます — まずそれを確認し、それからオートコンプリートの品質と価格を比較してください。
💬 簡潔に説明
すべてのAIコーディングツールは、考えるためのモデルを必要とします。一部のツールは自分のコンピュータで動作するモデルを使えるため、コードが建物の外に出ません。他のツールはベンダーのクラウドモデルのみを使うため、コードがアップロードされます。他のものを比較する前に、どちらが必要かを決めてください。
| ツール | ローカルLLM | 価格 (2026年7月) | オープンソース | IDE | 最適な用途 |
|---|---|---|---|---|---|
| Continue.dev | ネイティブ — Ollama、LM Studio、llama.cpp | 無料 | はい — Apache 2.0 | VS Code、JetBrains、Vim | ローカルファースト志向の開発者 |
| Cursor | カスタムのOpenAI互換エンドポイント経由 | 約$20/month (Pro) | いいえ — クローズド | Cursor (VS Codeのフォーク) | 最も洗練されたエディタ体験 |
| GitHub Copilot | なし — クラウド専用 | 約$10/month | いいえ — クローズド | VS Code、JetBrains、Vim | GitHubエコシステムとの統合 |
| Sourcegraph Cody | Ollama設定経由 | 標準で約$9/user/month。エンタープライズティアはさらに高い | 一部 — CLIはオープン、IDE拡張機能はクローズド | VS Code、JetBrains、Neovim | コードベース全体のコンテキストが必要なチーム |
どのツールを選ぶべきか?
プライバシー要件がローカルLLMが必須かどうかを決め、予算とチーム規模が残りの引き分けを解消します。 あなたの状況に一致する行を探してください。
| あなたの状況 | これを選ぶ |
|---|---|
| コードがプロプライエタリで、マシンに残さなければならない | Continue.dev + ローカルLLM |
| アカウントなしで最高の無料の選択肢が欲しい | Continue.dev |
| 最も洗練されたエディタが欲しく、それに対価を払う | Cursor (約$20/month) |
| コードが公開されていて、GitHubエコシステムで生活している | GitHub Copilot (約$10/month) |
| チームがリファクタリングのためにコードベース全体のコンテキストを必要としている | Sourcegraph Cody |
| GPUがなく、ローカルLLMを動かせない | GitHub Copilot または Cursor (クラウドモデル) |
| 迷っていて、安全でゼロコストの出発点が欲しい | Continue.dev — 無料、足りなくなったら有料ツールを追加 |
Continue.dev: ベストなローカルLLMコーディングツール
Continue.dev は、ローカルLLMで動作するAIコーディングツールを求めるときの選択肢です。なぜなら、Ollama、LM Studio、llama.cpp を後付けではなくネイティブのターゲットとして作られているからです。 無料で、Apache 2.0のもとでオープンソースであり、VS Code、JetBrains IDE、Vim で動作します — すべての機能がローカルモデルで完全にオフラインで動作します。
- ローカルLLMサポート: Ollama、LM Studio、llama.cpp、および任意のOpenAI互換エンドポイントとのネイティブ統合 — 設定ファイルでローカルエンドポイントを指定すれば動作し、所要時間はおよそ5分です。
- 価格: 無料で、プレミアムティアはありません。Apache 2.0ライセンスのもとでオープンソースです。
- IDE: VS Code、JetBrains (IntelliJ、PyCharm、GoLand など)、Vim がすべて等しくサポートされています。
- プライバシー: ローカルモデルモードではネットワーク呼び出しがゼロです — エアギャップ環境やNDAに縛られた業務に適しています。ローカル専用の利用にはアカウントが不要です。
- Continue.dev を選ぶ理由: GPUを所有しており、コードをマシンに保つことを重視し、何も支払いたくない。
- Continue.dev を見送る理由: 最も洗練されたIDE体験や強力なチームコラボレーション機能が欲しいなら、Cursor または Cody がより合います。高度な設定にはJSON設定の編集が必要です。
💡Tip: ローカルコーディングには Continue.dev と Qwen3 Coder を組み合わせてください。7B モデルは小規模なGPUに収まり、14B モデルは中規模の標準、33Bクラスのモデルはおよそ24 GBのVRAMを必要とします。まずモデルをGPUに合わせてください。
Cursor: 最も洗練されたエディタ
Cursor は、最も洗練されたAIコーディング体験を求め、それに対しておよそ$20/monthを支払う意思があるときの選択肢です。 AIを内蔵したVS Codeのフォークであり、オートコンプリートの品質は4つの中で最も強く、カスタムのOpenAI互換エンドポイント経由でローカルLLMをサポートします。
- 価格: 制限付きの無料ティアと、2026年7月時点のスナップショットでおよそ$20/monthのProティア。
- ローカルLLMサポート: ローカルモデルをカスタムのOpenAI互換APIエンドポイントとして設定することで利用可能 — 機能はしますが、Continue.dev より手間がかかり、セットアップにおよそ15分かかります。
- エディタ: VS Codeのフォークで、高度に最適化されています。オートコンプリートはこの比較で最も洗練されており、エージェント的なComposerモードはマルチステップの編集を処理します。
- プライバシーの注意点: クラウドモデルでは、コードコンテキストと選択範囲が Cursor のサーバーに送信されます。プライバシーモードはデータ共有を減らしますが排除はしません。一部のエージェント機能はクラウドモデルを好みます。
- Cursor を選ぶ理由: 最高のエディタ体験が欲しく、1人あたりのサブスクリプションを受け入れる。
- Cursor を見送る理由: 完全にローカルで、ゼロコストの、オープンソースのワークフローが必要なら、Continue.dev がより合います。Cursor はクローズドソースで、IDEの選択肢は自身のフォークに限られます。
📌Note: Cursor はローカルLLMをサポートしますが、一部のエージェント機能 (Composer など) はクラウドモデルでより良く動作し、それらにフォールバックする場合があります。クラウドへのフォールバックがない厳密にローカルなワークフローには、Continue.dev がより予測可能な選択肢です。
GitHub Copilot: GitHubエコシステムの定番
GitHub Copilot は、コードが公開されているか、すでにGitHubにあり、最もシンプルなクラウドの選択肢が欲しいときの選択肢です — ただしクラウド専用で、ローカルLLMモードはありません。 およそ$10/monthでここでは最も低価格の有料ツールであり、GitHubのワークフローと密接に統合されています。
- 価格: 2026年7月時点のスナップショットで個人プランがおよそ$10/month — この比較で最も安い有料ツールです。
- ローカルLLMサポート: なし。GitHub Copilot はクラウドモデルのみで動作するため、コードコンテキストはプロバイダーに送信されます — これがプロプライエタリまたは規制対象のコードにとって決定的な制約です。
- IDE: VS Code、JetBrains、Vim がサポートされ、GitHub中心のワークフロー内で最も密接にフィットします。
- プライバシー: コードコンテキストはプロバイダーに送信されます。エンタープライズティアはコンプライアンスのコミットメントを追加しますが、データは依然としてネットワークから出ます。
- GitHub Copilot を選ぶ理由: コードが公開されているかオープンソースで、プライバシーが制約ではなく、低摩擦のGitHub統合が欲しい。
- GitHub Copilot を見送る理由: コードをローカルに保たなければならないなら、GitHub Copilot にはそれができません — 代わりにローカルLLMを使った Continue.dev または Cursor を選んでください。
⚠️Warning: GitHub Copilot にはローカルLLMモードがありません。業務がプロプライエタリなコード、NDA、または規制対象の業界に関わるなら、GitHub Copilot は間違ったツールです — そのコードコンテキストは常にマシンから出ます。その業務にはローカル対応のツールを使ってください。
Sourcegraph Cody: チーム向けのコードベース全体の選択肢
Sourcegraph Cody は、チームがコードベース全体のコンテキストを必要とするときの選択肢です — プロジェクト全体を理解し、それが大規模なリファクタリングやマルチファイルの変更が依存するものです。 Ollama設定経由でローカルLLMをサポートし、チーム管理コントロールと監査ログを追加します。
- コードベースコンテキスト: Cody はプロジェクト全体を横断して読み込むため、リファクタリングとマルチファイル編集において4つの中で最も強力です。
- 価格: 2026年7月時点のスナップショットで標準ティアがおよそ$9/user/month、さらに高いエンタープライズティアがあります — 現在のティアはベンダーの価格ページで確認してください。
- ローカルLLMサポート: Ollama設定経由で利用可能。チャットと補完はローカルで動作できますが、Cody の設計はクラウドファーストで、ローカルは二次的な経路です。
- チーム機能: 管理コンソール、監査ログ、シート管理 — Cody がコンプライアンスに敏感なチームに合う理由です。
- IDE: VS Code、JetBrains、Neovim。CLIはオープンソースですが、IDE拡張機能はクローズドです。
- Cody を選ぶ理由: コードベース全体のコンテキスト、管理コントロール、監査ログを必要とする数名の開発者のチームを運営している。
- Cody を見送る理由: 個人開発者は Continue.dev からより良いローカルLLM体験を、Cursor からより良いエディタを得られます — Cody の強みはチーム規模です。
💡Tip: Cody は Ollama 経由でローカルLLMをサポートしますが、設計上クラウドファーストです — インライン補完はデフォルトでクラウドになり、ローカルモデルを選択する必要があります。ローカルファーストの個人ワークフローには、Continue.dev のほうがすっきり合います。Cody はチーム規模のコードベースコンテキストでその地位を獲得します。
判断フローチャート: 4つの質問でAIコーディングツールを選ぶ
順番に4つの質問が、ほとんどの開発者を1つのツールへ導きます。
📍 一文で説明
AIコーディングツールは、まずコードがローカルに残らなければならないか、次にGPUを持っているか、3番目に個人かチームか、最後にコードベース全体のコンテキストが必要かを決めることで選びます。
💬 簡潔に説明
まずは厳格なルールから始めましょう。コードはマシンに残さなければなりませんか?もしそうなら、ローカルモデルを動かすツールと、それを動かすGPUが必要です。そうでないなら、残る問いはどれだけ洗練されたエディタが欲しいか、そしてチームがプロジェクト全体の理解を必要とするかだけです。
- 1. コードを自分のマシンに残さなければなりませんか? はい: ローカルLLMサポートが必要です — 質問2へ進んでください。いいえ: クラウドツールで問題ありません — 質問3へ飛んでください。
- 2. ローカルLLM用のGPUを持っていますか? はい: Continue.dev (無料) または Cursor (有料、カスタムエンドポイント付き)。いいえ: ローカルLLMは不可能です — クラウドツールが唯一の選択肢です。
- 3. 個人開発者ですか、それともチームですか? 個人: 最高のエディタなら Cursor、最も安いGitHub統合の選択肢なら GitHub Copilot。チーム: 質問4へ進んでください。
- 4. チームはコードベース全体のコンテキストと監査ログを必要としますか? はい: Sourcegraph Cody。いいえ: エコシステム適合なら GitHub Copilot、あるいはローカルLLMサポートが依然として欲しいなら Continue.dev。
登録先と価格
各ツールはベンダー自身のサイトで登録し、表示価格がどのティアをカバーするかを確認してください。 以下のリンクは各ベンダーへ直接つながります。アフィリエイトタグは付いておらず、手数料を一切得ません。
- Continue.dev: continue.dev からインストール — 無料・オープンソースで、ローカル専用の利用にはアカウントが不要です。
- Cursor: cursor.com で契約 — 制限付きの無料ティアがあります。Proティアは2026年7月時点のスナップショットでおよそ$20/monthです。
- GitHub Copilot: github.com/features/copilot で契約 — 個人プランでおよそ$10/month。クラウド専用で、ローカルLLMモードはありません。
- Sourcegraph Cody: sourcegraph.com/cody で登録 — 約$9/user/monthの標準ティアと、さらに高いエンタープライズティア。現在のティアを確認してください。
- まず無料で試す: Continue.dev は無料で、Cursor と Cody には無料ティアがあります — 支払う前に実際のワークフローでテストしてください。
⚠️Warning: 開発者向けツールの価格はプラン改定とともに変動します。本ガイドのすべての数値は2026年7月時点のスナップショットです — 契約前にベンダーの価格ページを開き、価格がどのティア (個人、ユーザーごと、エンタープライズ) をカバーするか確認してください。
AIコーディングツールを選ぶ際のよくある間違い
- ローカルLLMサポートを確認する前にオートコンプリートの品質でランク付けする。 プロプライエタリまたは規制対象のコードでは、ツールがローカルで動作できるかどうかが決定的な基準です。まずそれを確認し、それから品質を比較してください。
- GitHub Copilot にローカルモードがあると思い込む。 ありません — GitHub Copilot はクラウド専用です。マシンに残さなければならないコードには、ローカルLLMを使った Continue.dev または Cursor を選んでください。
- Continue.dev が無料で動かすローカルLLMを動かすために有料ツールを買う。 完全にローカルでオープンソースのワークフローが目標なら、Continue.dev がそれをゼロコストで実現します。Cursor や Cody にはそのエディタやチーム機能のために支払い、ローカル能力だけのためには支払わないでください。
- GPUなしでローカルLLMを動かそうとする。 ローカルコーディングモデルはおよそ8 GB以上のVRAMを必要とします。専用GPUのないマシンでは、ローカルLLMは実用的ではありません — 代わりにクラウドツールを使ってください。
- ローカルモデルをGPUに合わせ損なう。 Qwen3 Coder 7B は小規模なGPUに収まり、14B は中規模の標準、33Bクラスのモデルはおよそ24 GBのVRAMを必要とします。GPUが実際に収められるモデルを選んでください。
- 古い価格や間違ったティアに固執する。 開発者向けツールのプランは変動し、ユーザーごとの価格は個人価格ではありません。ベンダーの価格ページで現在の数値とティアを確認してください。
- 個人作業にチームツールを選ぶ。 Sourcegraph Cody の強みはコードベース全体のコンテキストと監査ログ — チーム規模の機能です。個人開発者は Continue.dev または Cursor によりよく対応されます。
出典
- ローカルLLM向けのベストなAIコーディングアシスタント — ローカルLLMサポートによるAIコーディングツールの PromptQuorum 比較。検証済みの価格とセットアップテスト付き。
- Continue.dev — ドキュメント — Ollama と LM Studio の設定を含む、Continue.dev の公式ドキュメント。
- Cursor — 価格 — Cursor の公式価格とティアの詳細。
- GitHub Copilot — プラン — GitHub Copilot の公式プランと価格の詳細。
- Sourcegraph Cody — 価格 — Sourcegraph Cody の公式価格とティアの詳細。
よくある質問
どのAIコーディングツールが最高のローカルLLMサポートを持っていますか?
Continue.dev です。ローカルLLM — Ollama、LM Studio、llama.cpp — を後付けではなく主要なターゲットとして作られています。セットアップはおよそ5分かかります。設定ファイルでローカルエンドポイントを指定するだけです。すべての機能がローカルで動作し、無料で Apache 2.0 のもとでオープンソースであり、ローカル専用の利用にはアカウントが不要です。
Cursor はローカルLLMで動作できますか?
はい、ローカルモデルをカスタムのOpenAI互換APIエンドポイントとして設定することで可能です。補完はその後ローカルモデルにルーティングされます。これは機能しますが Continue.dev より手間がかかり — セットアップにおよそ15分かかり — Composer などの一部のエージェント機能はクラウドモデルを好むかフォールバックする場合があります。
GitHub Copilot はローカルLLMをサポートしますか?
いいえ。GitHub Copilot はクラウド専用で、ローカルLLMモードがないため、コードコンテキストは常にプロバイダーに送信されます。プロプライエタリなコード、NDAに縛られた業務、規制対象の業界では、それが GitHub Copilot を除外します — 代わりにローカルLLMを使った Continue.dev または Cursor を選んでください。GitHub Copilot はプライバシーが制約ではない公開またはオープンソースのコードに適しています。
Continue.dev は本当に無料ですか?
はい。Continue.dev は Apache 2.0 ライセンスのもとで本当に無料・オープンソースであり、プレミアムティアはありません。ローカルLLMを使う個人開発者にとって落とし穴はありません — アカウントもサブスクリプションもありません。プロジェクトは個人のローカルユーザーに課金するのではなく、オプションのホスト型サービスとエンタープライズ契約を通じて開発資金を調達しています。
コーディング用のローカルLLMを動かすにはどんなハードウェアが必要ですか?
およそ8 GB以上のVRAMを持つGPUです。Qwen3 Coder 7B は小規模なシステムに収まり、14B モデルは中規模の標準、33Bクラスのモデルはおよそ24 GBのVRAMを必要とします。専用GPUのないマシンでは、ローカルコーディングLLMを動かすことは実用的ではなく、クラウドツールが唯一の現実的な選択肢です。
開発チームに最適なツールはどれですか?
Sourcegraph Cody です。チームがコードベース全体のコンテキストを必要とするときに。Cody はプロジェクト全体を横断して読み込み、それが大規模なリファクタリングが依存するものであり、コンプライアンスに敏感なチームのために管理コンソールと監査ログを追加します。標準ティアは2026年7月時点のスナップショットで約$9/user/monthで、さらに高いエンタープライズティアがあります。
Cursor と Continue.dev — どちらを選ぶべきですか?
無料で完全にローカルでオープンソースのワークフローが優先事項なら Continue.dev を選んでください — Ollama で動作し、コストもアカウントもありません。最も洗練されたエディタと最も強力なオートコンプリートが欲しく、1人あたりのサブスクリプションを受け入れるなら Cursor (およそ$20/month) を選んでください。Cursor はローカルLLMを使えますが、Continue.dev のほうがより予測可能なローカルファーストの選択肢です。
クラウドのAIコーディングツールが良い選択肢になるのはいつですか?
コードが公開されているかオープンソースでプライバシーが制約ではないとき、ローカルモデルを動かすGPUがないとき、あるいはセットアップ速度がローカル性より重要なとき — クラウドツールは数分で生産的になります。トップクラスのクラウドコーディングモデルは難しいアルゴリズムの問題でもローカルの選択肢をリードします。その業務には、クラウドモデルを使った GitHub Copilot または Cursor が現実的な選択肢です。