みなさん、こんにちは。
プログラミングの世界、最近はAIの進化がすごいですよね。特に、コードを書くのを手伝ってくれるAIツールがどんどん増えてきています。
でも、「ターミナルで使うAI」と「いつものエディタに組み込むAI」、結局どっちを使えばいいの？両方必要？って悩みませんか？
今回は、そんな疑問に答えるべく、それぞれのツールのメリットとデメリット、そしてどんな作業に向いているのかを、ざっくり解説していきます！
結論から先に言ってしまうと、大規模な作業や環境設定にはターミナル型、普段の直感的なコーディングにはIDE統合型が向いています。
それでは、詳しく見ていきましょう！
ターミナル型AIのメリットとデメリット
ターミナル型AIは、コマンドラインで動かすタイプで、Claude CodeやGemini CLI、GitHub Copilot CLIなどが代表例です。
メリット
- 軽くて速い！
- インストールが簡単で、低スペックのPCやサーバーでもサクサク動きます。重たいIDEを立ち上げる必要がないので、とにかく動作が軽いです。
- 大規模な作業に強い！
- Gemini CLIのように、大量のコードを一気に読み込めるツールもあります。プロジェクト全体をAIに見て修正・テストしてもらうなんてこともできちゃいます。サーバーの設定や環境構築もAIが代行してくれるので、トライ＆エラーの手間が省けます。
- 自動化が得意！
- エラーログをそのままAIに渡して修正案を出してもらったり、CI/CDに組み込んだりも簡単です。スクリプトとの連携もスムーズなので、DevOps系の作業にもぴったりです。
- お財布に優しい！
- 無料や安価で使えるツールが多いのも嬉しいポイントです。
デメリット
- 使いこなすのにコツがいる
- 細かい指示（プロンプト）をファイルにきちんと書いておかないといけないので、慣れていない人には少し難しいかもしれません。結果も文字だけで表示されるので、どこが変わったか手動で確認する必要があります。
- 細かい作業は苦手
- 関数をちょっと修正する、といった細かい作業だと、IDE型の即時提案に比べると少し手間がかかります。
- ハルシーネーションに注意！
- AIが間違ったコードを生成することもあるので、最終的には自分でしっかり確認する必要があります。
IDE統合型AIのメリットとデメリット
こちらは、おなじみのエディタ（IDE）に組み込んで使うタイプです。GitHub CopilotやCursorなどがこれにあたります。
メリット
- 直感的でわかりやすい！
- コードを書いているそばからAIが候補を提案してくれますし、変更箇所をハイライトで表示してくれるので、どこをどう直せばいいのか一目でわかります。
- デバッグも楽ちん！
- エディタ上でそのままデバッグやテストができるので、作業がスムーズに進みます。
- ユーザーが多い！
- 多くのIDE統合型AIはVS Codeをエディタとして使用しています。VS Codeのユーザーは数千万規模と言われていて、利用者が多い分、情報もたくさん手に入ります。
- 普段使いに最適！
- 関数単位のコード生成や修正など、日々の作業が圧倒的に効率アップします。初心者の方でもすぐに使い始められます。
デメリット
- インフラや環境設定のサポート外
- PCの環境設定や、データベース・Webサーバーのインストールなど、プログラム以外の作業は基本的にサポートしてくれません。これはターミナル型AIの得意な分野です。
- ちょっと重い…
- 多機能な分、起動が遅かったり、メモリを消費したりすることがあります。
- トークン制限があることも
- 利用できるトークン量が限られているので、大規模なプロジェクトで一気に使おうとするとすぐトークンが枯渇してしまうことも。もちろん追加購入も可能ですが、費用が高額になる場合が多いです。
- 大規模な作業は苦手
- 読み込めるコンテキストに限りがあるため、何十ものファイルにまたがるような大きなリファクタリングには向いていません。
それぞれどんな作業に使うのがベスト？
どちらのツールも得意なことが違います。作業内容に合わせて使い分けるのが賢い選択です。
ターミナル型AIが向いている作業
- 大規模なプロジェクトの移行
- 例えば、PHPで作られたウェブサイトのコードを、Node.jsのJavascriptに一括で変換する、といった大規模なリファクタリング。
- サーバー環境の設定
- データベースやウェブサーバーのインストール、複雑なドライバー設定など、手動では大変な作業をAIに任せたいとき。
- DevOps系の作業
- シェルスクリプトの作成や、CI/CDパイプラインの構築など、コマンドライン作業が多いとき。
IDE統合型AIが向いている作業
- ちょっとしたコード修正
- 関数のバグ修正や、新しいエラーハンドリングの追加など。インラインで提案されるので、とても効率的。
- 新規機能の追加
- 新しい機能を開発する際に、コードの生成やデバッグをAIに手伝ってもらいたいとき。
- 日々の生産性アップ
- 日々のコーディングで、コードの補完や比較的小規模なリファクタリングをAIにサポートしてもらうことで、作業スピードを上げたいとき。
結論 – ハイブリッド活用が最強！
どちらか一方を選ぶのではなく、両方の良いところを組み合わせて使うのがおすすめです！
例えば、「ターミナル型AIでプロジェクト全体の環境設定を自動化し、その後はIDE統合型AIで普段のコーディングやデバッグを行う」といった使い方ができます。
まずは、あなたの普段の作業（トライ＆エラーが多い、小規模な修正が中心など）に合わせて、IDE統合型をメインに試してみてはいかがでしょうか？そして、大規模な作業が必要になったときに、ターミナル型を補助的に使ってみる、という風に試してみるのがいいかもしれません。
今回はあくまでも独断と偏見で向いている作業を分類したので、もし異論があれば、ぜひコメント欄に書き込んでくださいね！
本日も最後までお読みいただき、ありがとうございました。
それでは、よい開発ライフを！
