こんにちは、Nakamura Kaitoです。最近、AIコーディングアシスタントが開発現場で大活躍していますよね。中でも人気の高いCursorですが、最近ちょっとした騒動があったのをご存知ですか？
Cursorの価格変更騒動
2025年6月16日、Cursorが突如Pro計画の価格体系を変更したんです。これまでは月額20ドルで高性能AIモデルを500回使えていたのが、今度は「20ドル分の使用額」という形に変わりました。使い切ったら追加料金が発生するシステムになったんですね。
特にAnthropicの最新モデル「Claude Opus 4」などを使うと、トークン消費が激しくて、あっという間に上限に達してしまうという問題が…
「えっ、知らないうちに追加料金が？」という声が続出して、ユーザーからの不満が殺到したようです。結局、Cursor側も対応に追われて、CEOが公式に謝罪し、該当期間の追加料金を全額返金すると発表しました。
この騒動を見て、「有料ツールって急に仕様変更されると困るよなぁ」と思ったのが、今回の記事を書くきっかけの一つなんです。
去年、会社のコスト削減プロジェクトで「有料ツールをオープンソースに置き換えられないか」という課題を任されたとき、Cursorの代替を探すことになりました。「オープンソースでも同等の機能が得られるのか？」と半信半疑でしたが、調査を進めるうちに素晴らしいツールがたくさんあることに驚いたんです！
今回は、私が実際に試してみて「これは使える！」と思ったオープンソースのCursor代替ツール10選をご紹介します。コスト削減だけでなく、プライバシーやカスタマイズ性を重視する方にもおすすめですよ。それでは早速見ていきましょう！
各ツールの比較表
選択の参考になるよう、各ツールの特徴を比較表にまとめました。自分のニーズに合ったツールを見つける助けになれば嬉しいです。
| ツール名 | 得意分野 | 学習曲線 | リソース要件 | オフライン対応 | 主な用途 |
|---|---|---|---|---|---|
| Continue.dev | コード補完・生成 | 低 | 中 | ○（ローカルモデル使用時） | 日常的なコーディング支援 |
| OpenHands | 自律的タスク実行 | 高 | 高 | △（一部機能のみ） | 複雑なプロジェクト自動化 |
| AutoCode | ボイラープレート生成 | 低 | 低 | ○ | 反復的なコード作成 |
| TabbyML | 軽量コード補完 | 低 | 低 | ○ | 低スペック環境での開発 |
| LAgent | 複雑タスク自動化 | 中 | 中 | × | マルチステップ開発作業 |
| Smol Developer | 小規模プロジェクト | 低 | 低 | ○ | 個人/小規模開発 |
| Devika | 学習支援 | 低 | 中 | × | 新技術習得・デバッグ |
| GPT Researcher | 技術調査 | 低 | 中 | × | 開発前リサーチ |
| Kilo Code | 大規模コード理解 | 中 | 高 | △（事前インデックス時） | レガシーコード分析 |
| LangGraph | AIワークフロー構築 | 高 | 中 | × | カスタムAIツール開発 |
| Apidog | API開発・管理 | 低 | 中 | △（一部機能のみ） | API設計・自働Mock・テスト・ドキュメント |
※ 学習曲線：低＝すぐに使いこなせる、中＝少し学習が必要、高＝習熟に時間がかかる
※ リソース要件：低＝軽量で動作、中＝標準的なPC環境、高＝高性能PCが望ましい
それでは、各ツールの詳細を見ていきましょう！
1. Continue.dev
最初に紹介するのは、Continue.devです。VS Codeの拡張機能として動作するこのツールは、Cursorの主要機能をほぼカバーしています。
初めて使ったとき、「えっ、これ無料なの？」と驚きました。コード生成、バグ修正の提案、ドキュメント作成支援など、有料ツールに引けを取らない機能が揃っているんです。
主な特徴：
- 複数のAIモデルをサポート – OpenAI、Anthropic、Ollama、Geminiなど、好きなモデルを選べる
- コンテキスト認識 – プロジェクト全体を理解した上でコード提案
- カスタマイズ性 – 自分のワークフローに合わせて設定可能
- プライバシー重視 – ローカルモデルも使えるので機密コードも安心
先日、レガシーコードのリファクタリングを任されたとき、Continue.devの力を借りて短時間で終わらせることができました。「このコードブロックを最新のES6構文に書き換えて」と指示するだけで、適切な提案をしてくれるんです。
2. OpenHands(旧OpenDevin)
OpenHandsは、単なるコード補完ツールではなく、自律的にタスクを実行できる「開発エージェント」です。
最初は「本当に自分でタスクを進められるの？」と疑っていましたが、実際に使ってみると驚くほど賢いんです。例えば「シンプルなTodoアプリを作って」と指示すると、必要なファイルを作成し、コードを書き、さらにテストまで行ってくれます。
主な特徴：
- 自律的なタスク実行 – 指示に基づいて一連の開発作業を自動化
- ツール統合 – ターミナル、エディタ、ブラウザなどを連携して使用
- 学習能力 – フィードバックを基に改善する能力
- オープンアーキテクチャ – 拡張性が高く、カスタマイズ可能
特に複数のマイクロサービスを連携させるようなプロジェクトで、OpenHandsの真価を実感しました。「このサービスとあのサービスを連携させるAPIを作って」という指示だけで、必要なコードを生成してくれるんです。
3. AutoCode
AutoCodeは、その名の通り自動コード生成に特化したツールです。特にボイラープレートコードの作成が得意で、開発の初期段階を大幅に効率化してくれます。
「また同じような構造のコードを書くのか…」と思っていた矢先にAutoCodeを知り、試してみたところ、驚くほど時間が節約できました。特にCRUD操作のコード生成が素晴らしいです。
主な特徴：
- テンプレートベース – 一貫性のあるコードを生成
- 多言語対応 – 主要なプログラミング言語をサポート
- カスタムテンプレート – 自社の規約に合わせたテンプレートを作成可能
- APIからのコード生成 – API仕様からクライアントコードを自動生成
先日のプロジェクトでは、APIクライアントの実装に何日もかかると思っていましたが、AutoCodeを使ったら半日で終わってしまいました。「これは本当に時間の節約になる！」と感動しましたね。
4. TabbyML
TabbyMLは、ローカルで動作する軽量なAIコーディングアシスタントです。大きな特徴は、リソースをあまり使わずに高速に動作する点です。
「ローカルAIって重くて遅いんでしょ？」と思っていましたが、TabbyMLは驚くほど軽快に動作します。4GBのRAMしかない古いノートPCでも問題なく使えるんです。
主な特徴：
- 軽量設計 – 最小限のリソースで動作
- 高速レスポンス – ほぼリアルタイムの提案
- プライバシー保護 – すべてローカルで処理
- IDE統合 – VS Code、JetBrains IDEなど主要なエディタに対応
出張先の低スペックPCでコーディングする必要があったとき、TabbyMLのおかげで効率的に作業を進められました。オフラインでも使えるので、ネット環境が不安定な場所でも安心です。
5. LAgent
LAgentは、複雑なタスクを自律的に解決できる言語エージェントフレームワークです。特に複数のステップに分かれるタスクの自動化が得意です。
最初は「こんな複雑なことができるの？」と半信半疑でしたが、使ってみると「これは未来だ！」と感動しました。例えば「このバグを修正して、テストを追加して、PRを作成して」という一連の作業を自動化できるんです。
主な特徴：
- マルチステップタスク – 複雑な作業を自律的に実行
- ツールの使用 – 必要に応じて外部ツールを利用
- 記憶と学習 – 過去の操作を記憶し、改善
- 拡張可能なアーキテクチャ – 新しい機能やツールを追加可能
先日、複数のAPIエンドポイントを実装する必要があったとき、LAgentに「RESTful APIを実装して、ドキュメントを生成して、テストを書いて」と指示するだけで、一連の作業を自動化できました。手作業だと丸一日かかる作業が数時間で終わったんです。
6. Smol Developer
Smol Developerは、その名前の通り「小さいけれど強力」なAI開発ツールです。最小限のリソースで最大限の効果を発揮します。
「こんな小さなツールで大丈夫かな？」と不安でしたが、使ってみると驚くほど有能です。特に小〜中規模のプロジェクトでは、大型のAIツールと遜色ない結果を出してくれます。
主な特徴：
- 軽量設計 – 最小限のリソースで動作
- 高速起動 – すぐに使い始められる
- シンプルなインターフェース – 学習コストが低い
- プロジェクト生成 – 基本的なプロジェクト構造を自動生成
週末の個人プロジェクトで、「簡単なブログシステムを作りたい」と思ったとき、Smol Developerが基本構造を数分で生成してくれました。あとは細部を調整するだけで、一日でプロトタイプが完成したんです。
7. Devika
Devikaは、開発者向けに特化したAIアシスタントです。コーディングだけでなく、デバッグやドキュメント作成、学習支援なども行ってくれます。
「また新しいフレームワークを覚えなきゃ…」と思っていたとき、Devikaに助けられました。新しい技術の学習曲線を大幅に短縮してくれるんです。
主な特徴：
- 多機能アシスタント – コーディング、デバッグ、学習支援など
- コンテキスト理解 – 会話の流れを理解して適切に応答
- パーソナライズ – 使うほどにユーザーの好みを学習
- マルチモーダル – テキストだけでなく、画像も理解
新しいフレームワークを使ったプロジェクトを任されたとき、Devikaに「このフレームワークの基本的な使い方を教えて」と質問するところから始めました。基本を理解した後も、実装中の疑問点をその場で解決してくれるので、学習と開発を同時に進められたんです。
8. GPT Researcher
GPT Researcherは、コーディング前の調査段階を支援してくれるツールです。技術選定や最新情報の収集に役立ちます。
「どのライブラリを使うべきか」「この問題の最新の解決方法は何か」といった疑問を持ったとき、GPT Researcherが包括的な調査結果を提供してくれます。
主な特徴：
- 自動リサーチ – 質問に基づいて情報を収集・整理
- 信頼性評価 – 情報源の信頼性を評価
- 最新情報 – 最新の技術トレンドを把握
- レポート生成 – 調査結果を整理したレポートを作成
先日、「マイクロフロントエンドの最適なアプローチは？」という疑問を持ったとき、GPT Researcherに調査を依頼しました。数分後には、主要なアプローチの比較、利点・欠点、実装例までまとめたレポートが出来上がっていたんです。これがなければ、自分で何時間も調査する必要があったでしょう。
9. Kilo Code
Kilo Codeは、大規模なコードベースの理解と操作を支援するツールです。特に複雑なプロジェクトでの作業が得意です。
「このレガシーコード、どこから手をつければいいんだ…」と途方に暮れていたとき、Kilo Codeが救世主になりました。コードベース全体を分析し、構造を視覚化してくれるんです。
主な特徴：
- コードベース分析 – 大規模プロジェクトの構造を理解
- 依存関係の可視化 – 複雑な依存関係を図示
- リファクタリング支援 – 改善ポイントを提案
- ナビゲーション – 関連コードへの素早いジャンプ
先日、10年以上前から開発されている巨大なプロジェクトのメンテナンスを任されたとき、Kilo Codeのおかげで短期間でコードベースを理解できました。「このモジュールは何をしているの？」と質問するだけで、詳細な説明と関連コードへのリンクを提供してくれるんです。
10. LangGraph
LangGraphは、複雑なAIワークフローを視覚的に構築できるツールです。単純なコード補完を超えて、カスタムAIアプリケーションの開発が可能です。
「もっと高度なAI機能を開発に取り入れたい」と思っていたとき、LangGraphに出会いました。最初は「難しそう…」と思いましたが、視覚的なインターフェースのおかげで意外と簡単に始められたんです。
主な特徴：
- 視覚的ワークフロー – フローチャートのように構築
- モジュール式設計 – 再利用可能なコンポーネント
- 状態管理 – 複雑な状態を持つアプリケーションも構築可能
- デバッグツール – ワークフローの各ステップを検証
最近のプロジェクトでは、LangGraphを使って「コードレビューアシスタント」を作りました。PRが提出されると自動的にコードを分析し、改善点を提案するシステムです。これにより、レビュープロセスが大幅に効率化されました。
理想的な開発ワークフローとApidogの位置づけ
様々なツールを紹介してきましたが、私の経験から、これらを組み合わせた理想的な開発ワークフローをご紹介します。特にAPI開発においては、Apidogが重要な役割を果たします。
1. プロジェクト計画と調査フェーズ
最初にGPT Researcherを使って技術選定や最新のベストプラクティスを調査します。例えば「2025年のマイクロサービスアーキテクチャのベストプラクティス」といったテーマで調査レポートを生成してもらいます。
2. API設計フェーズ
次にApidogを使ってAPI仕様を設計します。RESTful APIやGraphQLの設計、OpenAPI仕様の作成、モックサーバーの構築までを一つのツールで行えるのが大きな利点です。
以前は「API設計→Swagger Editor→モックサーバー構築→クライアントコード生成」と複数のツールを行き来する必要がありましたが、Apidogならこれらを一元管理できるんです。特に複数のマイクロサービスが連携するプロジェクトでは、この一元管理の価値は計り知れません。
3. コード実装フェーズ
API設計が完了したら、ApidogのMCPサーバー機能を活用します。これにより、API仕様をローカルにキャッシュし、AIコーディングアシスタントがその仕様を理解できるようになります。
例えば、Continue.devやAutoCodeと連携させると、「このAPIエンドポイントのクライアントコードを生成して」と指示するだけで、Apidogに定義したAPI仕様に準拠した正確なコードを生成してくれるんです。これにより、API仕様と実装の乖離を防ぎ、品質の高いコードを効率的に生成できます。
4. テストと検証フェーズ
実装したコードは、再びApidogを使ってテストします。API仕様に基づいたテストケースを自動生成し、実際のエンドポイントに対してリクエストを送信して結果を検証できます。
以前は「Postmanでテスト→結果を確認→ドキュメントを更新」という流れでしたが、Apidogならテスト結果をそのままドキュメントに反映できるので、常に最新の状態を保てるんです。
5. デプロイと監視フェーズ
最後にLAgentやLangGraphを使って、デプロイプロセスを自動化します。「このAPIをステージング環境にデプロイして、基本的な監視を設定して」といった指示だけで、一連の作業を自動化できるんです。
実際の時間節約効果
以前は、API設計からテスト、ドキュメント作成まで、合計で1週間ほどかかっていました。しかし、Apidogを中心としたこのワークフローを導入してからは、同じ作業が2日程度で完了するようになりました。特にドキュメントの自動生成と更新、モックサーバーの即時構築が大きな時間節約になっています。
まとめ：オープンソースの力を活用しよう
2025年の今、オープンソースのAIコーディングツールは驚くほど進化しています。Cursorのような商用ツールに引けを取らない機能を持ち、しかも無料で使えるものが増えてきました。
私が特に感じるのは、「オープンソースだからこそのカスタマイズ性と自由度」です。自分のワークフローに合わせて調整したり、必要な機能を追加したりできる柔軟性は、商用ツールにはない大きな魅力です。
今回紹介した10のツールは、それぞれに特徴があります。小規模プロジェクトならSmol Developer、大規模コードベースならKilo Code、リサーチが必要ならGPT Researcherというように、状況に応じて使い分けるのがおすすめです。
また、これらのツールは単体でも強力ですが、組み合わせることでさらに威力を発揮します。私の理想的な開発ワークフローは、GPT Researcherで技術調査を行い、ApidogでAPI設計とドキュメントを作成し、それをベースにContinue.devやAutoCodeでコードを生成するという流れです。特にAPI仕様が明確になっていると、AIコーディングアシスタントの出力品質が格段に向上することを実感しています。
みなさんも、ぜひこれらのオープンソースツールを試してみてください。きっと開発ライフが変わるはずです！
皆さんは、どんなAIコーディングツールを使っていますか？このリストにないおすすめのツールがあれば、ぜひコメントで教えてください！
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