- 向いている用途
- プロジェクトの確認、複数ファイル編集、コマンド実行が必要な作業に適しています
- 導入方法
- プラグインにモデルは含まれません。Ollama、LM Studio、プライベート API に接続し、ターミナル実行や複数ファイル編集ができます。
ターミナル実行対応補完だけでなくエージェント中心ターミナルでタスクを実行要件からコード変更までの流れに対応
自律性が高いため、コマンドとファイル変更の確認が必要です。
特集 • コーディングツール編集部セレクション
ローカル AI コーディングアシスタントの選び方
コードをできるだけ自分の PC や社内ネットワークに留め、Ollama、ローカルモデル、プライベートモデルサービスを使いたいですか？代表的なツールを、個人開発、自動化、チーム運用、Git・ターミナルの観点で比較します。
選定基準
- Ollama、ローカルモデル、社内のプライベートモデルサービスに接続できるか
- コード、プロンプト、テレメトリの送信先
- 補完、自動タスク、ターミナルでの Git 作業のどれが必要か
- 個人利用か、チームでの一元導入・管理が必要か
比較表
- 向いている用途
- エージェント、設計、Q&A モードを切り替えたい開発者に適しています
- 導入方法
- エディタープラグインにモデルは含まれません。Ollama、LM Studio、その他の互換モデルサービスを設定し、複数の作業モードを切り替えます。
マルチモード AgentCode、Architect、Ask など複数のモードを提供補完だけのワークフローより柔軟ローカルモデルと複数ステップの開発作業に便利
エージェント権限とモデル設定が結果に影響するため、コマンドやファイル変更を適用する前に確認が必要です。
- 向いている用途
- 会社のサーバーや社内ネットワークでチーム利用する場合に適しています
- 導入方法
- 自社サーバーにモデルサービスを置き、チームが IDE 連携で利用します。集中管理と社内利用に向いています。
チーム向けサーバー運用サーバーで集中管理チーム全体で利用しやすい企業のプライベートネットワークに適合
単体プラグインよりインフラと運用の負担が大きくなります。
- 向いている用途
- ターミナルと Git 中心のコーディングフローに適しています
- 導入方法
- IDE プラグインではなく、Ollama などのローカルモデルに接続できる Terminal/Git 向けツールです。
ターミナルと Git のワークフローGit ワークフローに自然に統合ターミナルでのレビューと編集に便利ローカルモデル連携が明確
IDE プラグインの UI はなく、GUI 中心のユーザーには慣れが必要です。
- 向いている用途
- 既存導入の評価やオープンソースコードベースを使った二次開発に適しています
- 導入方法
- プラグイン自体にモデルは含まれません。Ollama、LM Studio、またはプライベート API エンドポイントに接続します。
ローカル / プライベートモデル接続オープンソースコードは引き続き利用可能VS Code と JetBrains をサポートしていた既存構成や二次開発の参考になる
Continue は Cursor に買収され、公式リポジトリは現在読み取り専用で、積極的には保守されていません。オープンソースコードは引き続き利用でき、既存導入の評価、移行、二次開発に適しています。新規プロジェクトでは、継続的に保守されている代替案を優先してください。
比較ポイント
| ツール | 利用方法 | 導入の負担 | Ollama / ローカルモデル接続 | 向いている用途 |
|---|---|---|---|---|
| Cline | IDE エージェントプラグイン | ⚡ 低い（モデル設定が必要） | ✅ 設定で接続可能 | プロジェクトの確認、複数ファイル編集、コマンド実行が必要な作業に適しています |
| Roo Code | IDE マルチモードエージェントプラグイン | ⚡ 低い（モデル設定が必要） | ✅ 設定で接続可能 | エージェント、設計、Q&A モードを切り替えたい開発者に適しています |
| Tabby | チーム向けセルフホストサービス | 🔧 中程度（サーバーが必要） | ➖ サーバー側でモデルとサービスを運用 | 会社のサーバーや社内ネットワークでチーム利用する場合に適しています |
| Aider | CLI / Git アシスタント | ⚡ 低い（モデル設定が必要） | ✅ 設定で接続可能 | ターミナルと Git 中心のコーディングフローに適しています |
| Continue | IDE コーディングアシスタント（アーカイブ済み） | ⚡ 低い（モデル設定が必要） | ✅ 設定で接続可能（OSS 版） | 既存導入の評価やオープンソースコードベースを使った二次開発に適しています |
よくある質問
AI コーディングアシスタントをローカルで動かすには、どのようなハードウェアが必要ですか？
必要な性能は、使うモデル、コンテキスト長、GPU を使うかどうかで変わります。小型モデルなら一般的な開発マシンで動くことが多い一方、大型モデルや GPU 推論にはより多くのメモリや VRAM が必要です。エディターやコードインデックスもリソースを使うため、モデルの要件を確認し、小さなプロジェクトで速度と品質を試してください。
これらのツールはすべて Ollama に接続できますか？
すべてのツールを同じように接続できるわけではありません。Continue、Cline、Roo Code、Aider は設定によりローカルまたは互換 API サービスを利用できます。Tabby は、サーバーでモデルサービスを提供し、IDE から接続する構成が一般的です。特定の Ollama モデル、API 形式、機能に対応しているかは、ツールのバージョンと設定によって異なるため、導入前に最新ドキュメントを確認してください。
ローカルモデルを使えば、コードが PC の外へ出ることはありませんか？
必ずしもそうとは限りません。モデルだけでなく、エディター拡張機能やフロントエンドの API 接続先、テレメトリ、ログインサービス、モデルのダウンロード、拡張機能も確認が必要です。コードのリクエストが管理下のローカルまたはプライベート基盤に送られ、追加の送信も無効になっている場合に、はじめてデータの境界を設けられます。プライバシー情報を読み、可能なら通信先も確認してください。
個人開発者とチームは、どのように選べばよいですか？
「ローカル」という言葉だけでなく、作業の進め方で選ぶのがおすすめです。エディターでの補完や Q&A なら Continue、エージェント型の作業や複数ファイルの変更なら Roo Code と Cline、ターミナルと Git を中心に使うなら Aider を比較できます。チームでモデルサービスとアクセスを一元管理したい場合は Tabby が候補になります。モデルの提供元、権限管理、コードのプライバシー、保守の負担も合わせて確認してください。
ローカル実行とセルフホストにはどのような違いがありますか？
ローカル実行は通常、モデルやツールを自分の PC 上で直接動かす方法で、個人利用に向いていますが、性能や保守を PC に依存します。セルフホストは、管理下のサーバー、クラウド、社内ネットワークなどにサービスを配置し、複数人での利用や一元管理にも対応しやすい方法です。どちらも完全オフラインやデータ送信ゼロを意味するわけではないため、API 接続先、テレメトリ、ログインサービス、データの保存先を確認してください。