開発現場におけるAIエディタの選定は、今や生産性を左右する重大なテーマです。

この記事では「GitHub Copilot」「Cursor」「Cline」「Devin」の4つの注目AI開発支援ツールを徹底比較し、それぞれの特徴、得意分野、料金体系、導入方法、適用シナリオを比較してまとめてみました。

開発AIエディタの比較早見表

項目	GitHub Copilot	Cursor	Cline（最新版）	Devin
提供元	GitHub (Microsoft)	Cursor.sh	LINE（OSSとして公開）	Cognition Labs
提供エンジン	GPT-4 Turbo	Claude / Gemini / GPT-4 + 独自強化 等	Claude / Gemini等	Devin独自LLM + 実行環境
メイン機能	AIコード補完	AI IDE + コード操作・生成	チャット＋マルチエージェント型支援	自動開発エージェント
導入方法	VSCode拡張機能	専用IDEダウンロード	VSCode拡張マーケットプレイス経由	招待制＋WebベースUI
日本語対応	△ 一部対応	◎ DeepL翻訳ベース	◎ 完全日本語対応（Claude強み）	△ 英語中心、開発中
IDE統合	◎ VSCode / JetBrains	◎ VSCode拡張互換	◎ VSCode拡張として利用	△ 統合なし
学習機能	△（セッションベース）	◎（ドキュメントと履歴最適化）	◎ Plan/Actモードで履歴活用	◎ 自己学習＋自動判断
コスト（月額）	$10〜（GitHub課金）	$20/月（Pro）	拡張機能は無料／API使用料別途	$20〜/月（Core）

評価軸の設定

本記事では、以下の6つの観点で比較を行います。

評価軸	説明
開発速度	コード補完や修正・再構成により、どれだけ高速に開発を進められるか
コスト	初期コストや継続的なサブスクリプション費用、チーム利用時のコストパフォーマンス
UX・導入性	UI/UXの親しみやすさ、導入の簡易さ、サポートの充実度
多言語対応	日本語を含む非英語圏開発者への配慮、翻訳精度や文脈理解力
独自機能	他ツールにない特色、ワークフローとの親和性
実行環境連携	開発からビルド・実行・テストまでの自動化対応

GitHub Copilotの特徴

GitHub Copilot は、GitHubとMicrosoftが提供するAIコード補完ツールです。 OpenAI Codexをベースに、IDEに統合することでリアルタイムにコード補完や提案を行います。

導入方法

• VSCode拡張機能ストアから「GitHub Copilot」を検索してインストール
• GitHubアカウントと連携し、ライセンスをアクティベート

活用例

• Copilotがコメントや関数の文脈から、次のコードを予測して提案します

強み

• 学習コストが低く、初心者にも馴染みやすい
• 英語のコメントを元にコード生成可能

弱み

• 日本語対応がまだ限定的
• 文脈理解は浅く、長い関数や複雑な構造には弱い

Cursorの特徴

Cursor は、VSCodeベースで構築された独自IDEにAI機能を統合した次世代開発環境です。 自然言語で「この関数をReactにリファクタして」などと話しかけることで、コードの大規模な編集も対話的に実行できます。

導入手順

• 公式サイトからCursor IDEをダウンロード
• GitHubアカウントと連携し、APIキーを設定

活用例

• テストコードやREADMEの自動生成
• コードの整理や型推論の説明
• ESLintの修正提案

強み

• 日本語文脈に強く、指示も自然に伝わる
• PR提案やレビューなどチーム開発にも向く

弱み

• 高度な機能はProプラン限定
• 初回セットアップにやや時間がかかる

Clineの特徴

Cline は、LINEのエンジニアチームにより開発されたチャット形式のAI支援ツールです。 Web UIまたはローカル起動で、自然な日本語でのやり取りを通じてコード変換や説明が可能です。

導入方法

• VSCode拡張機能ストアから「Cline」を検索してインストール

活用例

• TypeScript型定義の生成
• JSON整形やフォーマット変換
• 初学者向けのコード解説・翻訳

強み

• 日本語対応が非常に強力
• OSSとして自由に拡張可能

弱み

• エディタ統合がなく、手動コピーが必要
• 補完機能や構文理解には非対応

Devinの特徴

Devin は、開発作業を「自動で実行するAIエージェント」として設計された新世代ツールです。 自然文でタスクを指示することで、リポジトリのクローン・実装・テスト・デプロイまで一貫して遂行します。

導入方法

• 公式サイトで招待申請（ベータ制）
• 承認後、ブラウザベースでプロジェクトを作成

活用例

• プロトタイプアプリの一括生成
• バグ調査から修正・PRの自動作成
• CI/CDパイプライン構成

強み

• 人間エンジニアに近いプロジェクト遂行能力
• コマンドを並列的に実行できる

弱み

• 実行に時間がかかることがある
• 誤作動の検証が必要（過信に注意）

項目別の比較

比較項目	GitHub Copilot	Cursor	Cline（最新版）	Devin
コード補完精度	◎	◎	○（簡易補完）	◎（プロジェクト単位で自動生成）
リファクタ機能	△	◎（自然言語リファクタ）	○（提案ベース）	◎（自動修正と提案）
ドキュメント生成	△	◎（README / 関数説明）	○（要約・翻訳対応）	◎（手順と仕様の自動ドキュメント）
テスト支援	△	◎（テストケース生成支援）	×	◎（テストの実装・実行）
ターミナル・外部操作連携	×	○（一部プレビュー）	◎（ターミナル＋ブラウザ操作）	◎（全自動制御）
エージェント能力	×	△（補助的な提案）	◎（マルチエージェント対応）	◎（Plan→Execute方式）
拡張性・OSS活用	×	△（拡張あり）	◎（OSSで自由に拡張可）	×（クローズドベータ）

実際の適用シナリオごとの評価

シナリオ	最適ツール	解説
日常のコード補完	Copilot	軽く導入でき、シンプルな作業支援に強み。初心者にも最適
開発初期の設計〜実装	Cursor	ファイル構造設計・リファクタ・コード生成において柔軟に活躍
ノンエンジニアが仕様作成支援	Cline	チャットベースで日本語に強く、定義書や型設計の確認に向いている
完全自動でプロトタイプ生成	Devin	自律実行と手順の構成ができるため、検証フェーズに向いている

選ぶべき基準と判断の視点

• 作業スタイルに合わせる：「手動+支援」か「完全自動化」かでツールの方向性が異なる
• プロジェクトの規模： Copilotは小規模、Cursorは中〜大規模、Devinはプロジェクト全体を対象とした自動化に向く
• チーム体制： Cursorはレビュー・共有に強く、Clineは非エンジニアとの橋渡しとして活躍

注意点・落とし穴

• 生成コードの品質担保： 出力されたコードが正しいとは限らない。常にレビューを
• 情報漏洩リスク： ソースコードやAPIキーが送信される可能性があるため注意（特にCopilot）
• 過信によるスキル劣化： AI依存により思考力が低下しないよう、目的意識を持って使う

他の選択肢と候補に上がらなかった理由

ツール名	除外理由
Tabnine	精度・日本語対応に課題あり
CodeWhisperer（AWS）	英語前提のUIが多く、統合もAWS中心
Cody（Sourcegraph）	ソース探索には便利だが、AIエディタとしてはやや限定的

まとめ

利用目的	推奨ツール
軽量な補完で作業効率アップ	GitHub Copilot
開発フェーズごとの柔軟な対応	Cursor
非エンジニアとの連携・翻訳支援	Cline
プロジェクトの全自動化	Devin

AIエディタは日々進化しています。 利用中のフィードバックを元に、適切な選択・乗り換え・併用が重要です。

まずは一つ使ってみて、必要に応じて別ツールを取り入れていくのが現実的です。公式情報やユーザーコミュニティのアップデートも継続的にチェックし、自分やチームに最適なAI開発支援ツールを見つけていきましょう。