一部の開発者、特にAndroidアプリを筆頭としたJavaやKotlinを用いる開発者やUnityでのゲーム開発者にはJetBrains IDEsが非常に有用であることが知られています。
しかし、JetBrains IDEsのリリースサイクルは年に3回程度のメジャーアップデートと競合のVisual Studio Code (VSCode) に比べて遅く、特に近年のAI関連の急速な進化に追従しきれていないという問題がありました(2025年4月15日時点)。そのため、最近はCursorやVSCode + Cline等に移っている人も多かった印象です。
しかし、2025年4月16日、JetBrainsは各製品の2025.1バージョンのリリースと同時に、JetBrains AI関連の大幅な機能更新と料金体系の変更を実施しました。公式に発表記事が出ていますが、あまりに情報量が少ないです。
そのため、この記事ではJetBrainsのAI関連の新体系や新機能について紹介します。
最も大きな更新があったのは料金体系です。詳細は公式情報を参照してください。
従来の定額使い放題モデルからの変更点として、JetBrains AIにクレジット制が導入されました。これは競合製品であるGitHub Copilotなども同様の方向性を採用しているため、業界の傾向といえるでしょう。
しかし、このクレジット制には重要な課題があります。クレジットの総量とモデルごとの消費量が明示されていないことです。そのため、チャット機能などでのモデル選択時には、他社製品の仕様や直接APIを利用した場合の使用量を参考に推測するしかありません。
JetBrains AIではクレジット残高がなくなると、単純にクラウド機能が利用できなくなります。他社製品でよく見られるクレジットの追加購入オプションはなく、上位プランへのアップグレードか、ローカルモデルの利用に切り替える必要があります。
ただし、GitHub Copilotと同様に、基本的なコード補完機能については無制限に利用可能なようです。
参考 : 公式FAQ
従来までは、AI Proの単一ラインナップでした。が、クレジット制の導入に伴いAI FreeとAI Ultimateの2プランが追加されました。
AI Freeの対象者は有料JetBrains製品の利用者です。そのため、Android Studioの利用者がAI機能を利用したい場合は有償プランを契約する必要があります。
注目すべき変更点として、All Products PackにAI Proが含まれるようになりました。そのため、All Products Packの利用者は追加料金無しでAI Proの機能を利用できます。
なお、All Products Packを含むJetBrains IDEsには継続利用割引がありますが、AI Proにはそれがありません。結果、All Products Packのお得度がかなり上がっています。
| 製品 | 価格(年額, 税込) |
|---|---|
| IntelliJ IDEA Ultimate | ¥15,616 |
| AI Pro | ¥15,400 |
| IntelliJ IDEA Ultimate + AI Pro | ¥31,016 |
| All Products Pack (AI Proを含む) | ¥26,704 |
継続利用を前提とする場合、IntelliJと Proを個別に購入するより、All Products Packを購入した方が安いです。
JetBrains IDEは製品によって値段が変わるため、お使いの製品によって状況が変わりますが、AI Proプランの導入を検討している方はAll Products Packの購入も視野に入れると良いでしょう。
こちらは、現状公式に情報が何もないので著者がJetBrainsに問い合わせ予定の内容です。返答があった場合は追記します。
参考画像: 
ただ、現状としてはAll Products PackにAI Proが入ってきたのは予期せぬ変更であり、従来から契約していた人は元々無い前提で契約しているものではあります。これらの事情を考えると、AI Proを目的にAll Products Packをいきなり購入するのはリスクが高いと言えそうです。
JetBrainsのAI AgentであるJunieは、2月にEAPとして発表され、Waitlist形式で公開されていました。
ただ、Windowsが非対応であったり対応しているIDEが少ない等、EAP特有の問題があり、利用出来る環境・人が少ない状況でした。
しかし、今回の更新でJunieもGAとなり、Windowsでの利用も可能になりました。また、料金プランがJetBrains AIに統合されているため、ライセンス管理の手間が増えません。
対応IDEはIntelliJ IDEA Ultimate、PyCharm Professional、WebStorm、GoLand の4種類とまだまだ少ないですが、今後の対応予定の拡充も明記されており、そう遠くないうちに全製品でJunieが利用可能になるでしょう。
著者がEAP段階からJunieを使用していた経験から、その特徴について紹介します。
JunieはAI Agentですが、中身がCline等の既存のAI Agentとは挙動の方向性が違います。
実際に利用して動きを見ていると、実行前の計画立案や既存コードとの整合性についてをかなり意識しています。そのため、Cline等よりも既存のコードベースの改修に強いように思えます。
また、JunieはIDEの静的解析結果を見る能力があります。コードを編集した後、静的解析でエラーが検出された場合、Junieはそれを認識して自動的に修正を試みます。
そのため、型情報等から静的解析が行いやすいJava・Kotlin等の静的型付け言語において、Cline等の競合のAI Agentに対して優位である可能性が高いです。
公式ブログにはJunieについて、かなり良いように書かれています。が、個人的にはこの紹介を見て、EAP段階の物でもそこまで大きな誇張ではないように思いました。JetBrainsはJunieを、この紹介に書いてある事を満たせるように設計・開発しており、ある程度実現できている。Junieを利用してみてそのように感じました。
AI Assistantも更新され、様々な機能が追加されました。が、これらの機能についてのリリースノートはプラグインのページにある簡素なものだけで、詳細が分かりません。
これと実際に利用した内容を元にAI Assistantの新機能を紹介します。
Copilot Editsに類似した機能で、AIチャットを通じてコードの編集指示を出せるモードです。
チャット画面の右下、送信マークの左側でモード表示・切り替えができます。
著者はまだ試せていないので精度等は不明です。後に追記します。
/webコマンドを使うことでWeb検索ができるようになりました。これにより、LLMが学習していない情報をWeb検索で補って回答できるようになります。
ただ、この機能は、モデルによって性能が大きく異なります。
自分の環境では、Claude・Geminiはうまく検索ができず、GPT-4oでのみ正しそうな情報を答えてくれました。
Model Context Protocol（MCP）は、LLMに外部のデータソースやサービス等へのアクセスを提供する汎用プロトコルです。
AI AssistantがMCPを利用出来るようになり、追加のデータソースやツールと連携し、より正確で文脈に沿った支援を提供できるようになりました。
AWSが公式でMCPを公開しているので、例えばAWS用のTerraform・CDKを書く時に、このMCPサーバーを追加してより高精度な編集を実行させる、といった事ができそうです。
AI Assistant用のWidgetが新規追加されました。
ここでQuotaの確認や、設定ができます。
このWidgetにある、補完ポリシーやオフラインモードといった設定項目も新設のものです。
オフラインモードについては、JetBrains AI AssistantがローカルLLMにも対応している事を利用した物です。
以前からLM StudioやOllamaをAIプロバイダーとして利用できるオプションはあったのですが、この機能が拡充されてエディタにおける補完等にも利用出来るようになり、オフラインモードを有効化する事で殆どの場合でローカルLLMだけを利用するようになるようです。
なお、オフラインモードの説明に「稀にクラウドへのリクエストが発生する」と書いてあるので、完全なオフライン化は現時点ではできないようです。
オフラインモードでのAI機能は無料プランでも利用可能なので、「ローカルLLMのみを用いた開発をやりたい」という方にはかなり有用なのではないでしょうか。
.aiignoreという名前のファイルを作成することで、AI Assistantによる指定ファイル・フォルダへのアクセスを禁止することができます。
利用例としては、.envファイル等の機密情報が含まれているファイルの指定でしょうか？
以上、JetBrains AIの大幅アップデートに関する主な変更点と新機能の紹介でした。
以下は著者の個人的な感想なのですが、
現時点で、JetBrainsのAI周りはVSCode + Copilotと相互互換と言えるレベルまでは来たと思います。自分はCopilotをそこまでヘビーユーズしていないため、正しい比較はできないですが・・・
単純な機能リストの面だと、JetBrains AIはCopilot Next Edit Suggestionsに相当する機能が現時点ではありません。そのため、コード補完の分野においては一歩劣っているでしょう。しかし、AIとIDEの統合面では秀でていると思います。特に、JetBrains IDEsが持つ強力な静的解析の結果をAIに使わせられるのが大きいように思います。
また、JetBrains AIが全体的に遅れ気味だったのが、他製品に十分追いつけるだけの力があるという事が分かったのも大きいです。JetBrains AIの開発が遅いままで、JetBrains IDEを使っていてはAIによる開発生産性向上に取り残されるのでは？という懸念を持つ必要は無くなりました。リリースサイクルの都合で遅れはあるでしょうが、いずれ追いつくだろう、という楽観的な見方が出来るようになったのが個人的に大きいです。
Junieはちゃんと優秀なので1度やってみてください。個人的には、テンプレートプロンプトのうち、現在のプロジェクトからガイドラインを作成させる物を最初に実行するのがおすすめです。人間が読んでも参考になるような物を出力してくれます。
改めて、抜け漏れ・間違い等あればコメントで指摘をお願いします。
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