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開発現場の今とこれから：AIと歩むコーディング環境の変化

AIコード生成ツールって、数年前と比べて本当に実用的になってきたなと感じます。今回は、GMOインターネットグループの「AIブースト支援金」を活用して、GitHub CopilotやDevin、Claude Code、Gemini-CLIを実際に試してみました。それぞれの使い勝手やクセ、Visual Studioユーザー視点でのリアルな感想をまとめています。今の開発現場でAIツールをどう活かせるか、悩んでいる方の参考になればうれしいです。

はじめに：AIコード生成ツールは「便利」から「戦力」へ

こんにちは、ビジネスサポートプロダクトチームの大山です。

かつての開発ツールは、デバッグが主な役割で、コード生成は「ちょっとした便利な機能」という位置づけでした。AIブームの火付け役とも言えるGitHub Copilotも、登場したばかりの頃は、強力なコード補完ツールという印象だったのを覚えています。

しかし、ここ数年で状況は一変しました。特に今年に入ってからは、AIによるコード生成の精度が劇的に向上しています。そんな中、当社で「GMO AIブースト支援金」という制度が始まり、開発ツールを自由に選んで試す絶好の機会を得ました。

今回は、私が実際に試したGitHub Copilot、Devin、Claude Code、Gemini-CLIについて、それぞれの特徴や使い心地をレビューします。Windowsプロジェクトが多く、主にVisual Studioを利用しているため、エディタにAI機能が統合されている他のエディタは対象外としました

モデル学習のライセンスについては、Enterprise契約で利用すれば、基本的に自社のコードが学習に使われる心配はありません。

GitHub Copilot：コードリーディングの相棒に

Visual StudioとVisual Studio Codeの両方で利用しています。

特に役立っているのが、プロジェクトの中途参加時に、コードの意図を理解したり、デバッグの手がかりを探したりするためのAgentやAsk機能です。これらの機能は、コードベースの全体像を把握する上で非常に心強い味方になっています。

一方で、コード補完機能はまだ物足りなさを感じる場面もあります。ただ、最終的な生成コードは選択したモデルに左右されるため、もし期待通りでなければ、別のモデルで簡単に再試行できるのは便利です。

Devin：夢のフルオート開発は現実になるか

GitHubからリポジトリをクローンし、実装、テスト、さらにはマージリクエストの作成までを自動で完結させてくれる画期的なツールです。

Lintやテストがきちんと整備されたプロジェクトでは、テストをクリアしたコードが提出されるため、非常に信頼できます。しかし、そうでないプロジェクトでは、ビルドできないコードがマージリクエストされてしまうこともありました。

小規模な変更にはとても役立ちますが、ある程度の規模になると精度が急に落ちる印象です。また、deepwiki機能は優秀でしたが、日本語に対応していないのが残念な点でした。

Claude Code：柔軟なやりとりと精度の波

Web上で多くのノウハウが共有されているため、比較的使い始めやすいツールです。

しかし、利用者の増加に伴って、精度が不安定になる時期もありました。コンテキストが自動で圧縮されると、同じ関数を二重に実装したり、コードを壊してしまうことも。この問題は、定期的にコンテキストをクリアしたり、ファイル全体を読み込ませる設定に変更することで改善しました。

Gemini-CLI：進化が速すぎる「実験場」

機能の追加やアップデートが非常に頻繁に行われており、進化の勢いを感じます。

ただ、その速さゆえにバグに遭遇することも少なくありません。同じファイルに同じ変更を繰り返すといった「暴走」も見られました。

コーディング自体への貢献はまだ限定的ですが、長いコンテキストを扱えるため、複雑なログの解析や、環境構築のサポートといった場面では非常に役立っています。

まとめ：AIと向き合う開発者としての姿勢

今回試したAIツールは、環境を指定しないと2年ほど前に流行した古いコードを出力することがよくありました。MCPを使わない場合は、最新の技術トレンドを反映したコードが書けないという印象です。

AIの進化は驚くほど速く、昨日までできなかったことが、明日には可能になっているかもしれません。実際に検証期間中にも、Claude Opus 4.1やGPT-5がリリースされるなど、新しい動きが絶え間なく起こっています。

半年後には、今のお気に入りのツールが時代遅れになっている可能性も十分にあります。「GMO AIブースト支援金」は月額が目安なので、新しいツールに切換えが気軽にできるのは良い点だとおもいます。

AIツールは、あくまで開発をサポートしてくれる「相棒」として、常に最新の情報をキャッチアップしながら、賢く活用していくことが重要だと感じています。

皆さんの開発現場では、どのようなAIツールが活躍していますか？

ブログの著者欄

大山 仁

GMOインターネット

アプリケーション開発本部 DX推進開発部 ビジネスサポートプロダクトチーム所属

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