了解しました。OpenAI Codex、GitHub Copilot Agent、Google Jules、Claude Code、Devin、Cursorについて、2025年5月時点の情報をもとに、以下の観点で比較表を作成します：提供者、公開時期、主な機能と特徴、利用方法、長所と短所。調査が完了次第、表形式でわかりやすくご報告します。
主要AIコーディングエージェント6種の比較（2025年5月時点）
n2025年5月現在で注目される6つのAIコーディングエージェント（OpenAI Codex、GitHub Copilot Agent、Google Jules、Claude Code、Devin、Cursor）について、提供企業、リリース時期、主な機能・特徴、利用方法、長所・短所の観点で以下の表にまとめます。
| エージェント | 提供者 (Provider) | 公開時期 (Release) | 主な機能・特徴 (Features) | 利用方法 (Usage) | 長所 (Strengths) | 短所 (Weaknesses) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| OpenAI Codex | OpenAI（米OpenAI社）techcrunch.com | 2021年に初公開（限定ベータ版）news.ycombinator.com。その後2023年にAPI提供を終了し、2025年5月にChatGPT向けの研究プレビュー版エージェントとして再登場techcrunch.com。 | OpenAI o3モデルをソフトウェア開発向けに最適化したコード生成AI（codex-1）を使用。自然言語の指示からクリーンなコードを生成し、指示への遵守性を高めているtechcrunch.com。クラウド上の仮想環境でコードを実行してテストを繰り返し、すべてのテストが通るまで自動でコードを修正techcrunch.com。GitHubリポジトリを接続すればコードベース全体を読み込み、バグ修正・機能追加・コードに関する質問回答・テスト実行など複数のタスクを並行処理可能techcrunch.com。 | ChatGPTのサイドバーから利用可能（ChatGPT上で「Code」モードを実行）openai.com。まずChatGPTのPro/Enterprise/Teamプラン加入者に提供開始され、今後Plusや教育プランにも拡大予定techcrunch.com。当初は十分な実行回数が提供されるが、数週間以内に利用制限（レートリミット）が導入され、超過利用には追加クレジット購入が必要になる見込みtechcrunch.com。 | 最新の高性能モデルによるコード補完で、従来モデルより正確かつ指示に忠実なコード生成が可能techcrunch.com。自動で単体テストを実行・合格させるまでコードを改良するため、バグ修正や品質向上を人手を介さず行えるtechcrunch.com。複数のタスクを同時進行でき、大規模コードベースの機能追加やバグ修正を並行して処理することで開発効率を高められるtechcrunch.com。 | 利用には有料版ChatGPTへの加入が必要で、直接IDEに統合された機能ではなくChatGPT上で操作する形態となる（他ツールとの連携は限定的）openai.com。タスク実行に1〜30分程度かかる場合があり、即時性に欠けることがあるtechcrunch.com。将来的に利用量に制限が入るうえ追加料金も発生し得るため、コスト管理が課題techcrunch.com。現行ではChatGPT内での動作にとどまり、IDEプラグイン等による開発環境へのシームレスな統合性は他エージェントに劣る。 |
| GitHub Copilot Agent | GitHub（Microsoft傘下）github.blog | 2025年2月にVisual Studio Code Insiders向けにエージェントモードをプレビュー公開code.visualstudio.com。2025年5月にGitHub上での統合エージェント機能（Issue/PR駆動）が発表され、パブリックプレビュー開始github.blog。 | AIペアプログラマー「Copilot」の強化版で、自律的なコーディングエージェントとして動作。プロジェクトのコードベースを解析し、関連する複数ファイルを自動編集・生成、必要に応じてターミナルコマンドの実行やテスト実行も行うcode.visualstudio.com。コンパイルエラーやテスト失敗時には結果をモニターして自動修正を試み、タスク完了まで何度もループ処理するcode.visualstudio.com。新規アプリのひな型作成から複数ファイルにまたがるリファクタリング、ユニットテスト生成、レガシーコードのモダナイズ、コードベースに関する質問回答まで対応code.visualstudio.com。特にテストが整備されたコードベースにおける機能追加・バグ修正・テスト拡充・リファクタリング・ドキュメント補完などを得意とするgithub.blog。 | Visual Studio Code上ではCopilot拡張機能の「Copilot Edits」ペインでモードを“Agent”に切り替え、自然言語でプロンプトを入力して利用code.visualstudio.com。GitHubプラットフォーム上では、リポジトリのIssueをCopilotユーザーにアサインすることで当該Issueの内容に沿ったエージェント処理がバックグラウンドで開始されるgithub.blog。エージェントはGitHub Actions上の専用VMでコードをクローン・環境構築しgithub.blog、作業結果をドラフトのPull Requestとしてコミット（随時更新）して提示するgithub.blog。開発者は進行ログでエージェントの思考過程や検証結果を確認し、Pull Request上で変更要求コメントを送ることで追加修正も指示可能github.bloggithub.blog。 | GitHub及びVS Codeと深く統合されており、既存の開発ワークフローに組み込みやすい。高度なコード検索（RAG）機能でリポジトリ内から関連コンテキストを収集し精度を向上github.blog。GitHub Actionsを活用して安全なサンドボックス環境で実行するため、本番ブランチを汚さずにコード提案を検証できるgithub.blog。作成されたPull Requestには通常のコードレビュー/CIプロセスを適用でき、ブランチ保護や承認フローと両立する設計でセキュリティと利便性を両立github.blog。比較的定型的な改修やリファクタを任せることで開発者はより創造的な作業に専念できる。 | AIエージェントによる対応範囲は低〜中程度の複雑性に留まり、革新的なアルゴリズム実装など高度な創造性が必要なタスクは依然苦手github.blog。GitHubプラットフォームに依存した機能が多く、GitHub以外のリポジトリでは現状フル機能を享受しにくい。GitHub Copilotの有料サービス内の機能であり、利用にはサブスクリプションが必要なうえリクエスト数に制限が設けられている（2025年6月以降は上限超過時に従量課金が必要）github.blog。生成コードには他の生成AI同様にセキュリティ上の欠陥が混入する可能性も指摘されておりmedium.com、最終的な人間レビューは不可欠。 |
| Google Jules | Google（Google Labsによる開発）www.infoq.com | 2024年12月にGemini 2.0リリースの一環としてクローズドベータ版を発表www.infoq.com。2025年内の公式リリースを予定し、2025年5月にはグローバルなベータ版（Gemini 2.5ベース）が提供開始。ベータ利用者には1日5件までの無料タスクが付与www.aibase.com。 | マルチモーダルAI「Gemini 2.5 Pro」を搭載した自律コーディングエージェント。GitHubのIssueやPull Requestと連携し、ユーザーから与えられた課題に対してコードベースを分析してマルチステップの修正プランを自動生成www.infoq.com。プランには実施するコード変更手順の詳細を含み、開発者は計画を確認・修正できるwww.infoq.com。承認後、Julesがクラウド上のVMでリポジトリをクローンし、必要なファイルを変更・コミット、テスト実行や自動でPull Request作成まで行うwww.aibase.com。実行は非同期で行われ、処理中はリアルタイムで進捗通知が提供されるwww.aibase.com。現状対応言語はJavaScriptとPythonに限定www.infoq.com。 | 現在はGoogle Labs上の限定プレビューとして提供。利用にはLabsサイトで招待を受ける必要がありwww.infoq.com、許可されたユーザーがGitHubリポジトリを接続してJulesを使用する。GitHub上ではIssueに専用の「assign-to-jules」ラベルを付与することでタスクを依頼可能で、エージェント処理がバックエンドで起動するwww.aibase.com。処理完了後、GitHub上にJulesからPRが提示され、ユーザーはそれをレビューして手動でマージする運用。正式版リリース後はクラウドサービスやIDE拡張として提供される可能性がある。 | Google製の高度モデル（Gemini）によるコード理解力と生成能力が強み。リポジトリの履歴・構造を解析し、プロジェクト固有のコーディング規約やテストに沿った修正提案を行うため、既存コードへの適合性が高いwww.aibase.com。GitHubワークフローとシームレスに統合され、Issue駆動で非同期にタスクをこなすため開発の並行処理が可能。進捗は逐次報告されるため透明性があり、開発者は待ち時間に他作業を進められるwww.aibase.com。Pull Requestという形で成果物が提示されるため従来のコードレビューサイクルに乗せやすく、大幅な省力化が期待できる。 | まだプレビュー段階のため機能や利用可能ユーザーが限定的。対応言語がPython/JSのみで他言語プロジェクトでは使えないwww.infoq.com。ユーザーから比較的詳細な指示（どの機能をどう変えるか等）が必要で、曖昧な要望を自律的に解決するには限界があるwww.infoq.com。エージェントが提案するのはあくまでPull Requestまでであり、自動マージは行わないため最終的な統合には人手が必要。ベータ版ゆえ動作の不安定さや予期せぬエラーの可能性もある。競合するOpenAI Codex等と比べ公開時期が遅れており、実運用での実績はこれから。 |
| Claude Code | Anthropic（米Anthropic社）www.anthropic.com | 2025年2月24日にClaude 3.7 “Sonnet”モデルと同時発表。限定的なリサーチプレビュー版としてリリースwww.anthropic.com。開発者コミュニティに徐々に公開され、2025年春時点では無料のプレビューCLIツールとして提供中。 | AnthropicのLLM「Claude 3.7」を用いたエージェント型コーディングツール。VS Code等へのプラグインではなくCLI（対話型ターミナル）で動作し、任意のIDEのターミナルから利用可能devclass.com。ユーザーの指示に応じてソースコード全体を読み込み、関連箇所を編集・追加し、必要に応じて新規テストコードの作成・実行やドキュメント生成まで自動化devclass.com。GitおよびGitHub/GitLabと連携し、コミットやブランチ作成、Pull Request提案まで行う（Node.jsベースでGit操作を実行）devclass.comdevclass.com。内部にはBashTool（シェルコマンド実行）やGrepTool（テキスト検索）など複数のツールが組み込まれ、必要に応じて外部コマンドや検索を駆使してタスクを完遂するdevclass.com。 | 専用のCLIツール（npmパッケージとして提供）をインストールして使用。コマンドラインからclaudeコマンドを実行すると対話モードになり、自然言語で「新機能の追加」「バグ修正」等を指示するdevclass.com。エージェントはプロジェクトディレクトリ内でコード検索や編集を行い、必要に応じてテスト実行やgit commit/git pushを自動実行する。Windowsでは直接動作せずWSL2上での利用が推奨されており、公式ドキュメントでもVS Codeのターミナル利用時に出力切れが起こる場合があると注意喚起されているdevclass.com。プレビュー版のためAnthropicアカウントとAPIキーの設定が必要で、実行ごとに背後でClaude APIを呼び出す形態。 | 最大128kトークンの超長文コンテキストを扱えるClaude 3.7モデルのため、大規模なコードベースや長文ドキュメントを読み込んだ上で包括的な修正提案が可能。Anthropic社のエンジニアチームは本ツールを既に内部利用しており、特に**テスト駆動開発（TDD）**での実装補助や複雑なバグのデバッグ、大規模リファクタリングで不可欠な存在になっていると報告しているwww.anthropic.com。Next.jsアプリへのチャット履歴機能追加など、人間なら数十分かかる作業を一度のエージェント実行で完了させるケースも確認されているwww.anthropic.com。Git操作からテスト実行まで自動化するため一連の反復作業を大幅に短縮できる点が評価されているwww.anthropic.comwww.anthropic.com。 | API経由で巨大モデルを駆動するためトークン消費量が膨大であり、利用コストの高さが課題devclass.com。セキュリティ上、ファイル削除や依存追加など一部操作では都度ユーザーの手動許可が必要で、一括自動化にはリスク管理が伴う（許可をスキップする強制フラグもあるが非推奨）devclass.com。研究プレビュー段階であり動作が洗練されていない部分もある。例えばコードベースの文脈を誤って解釈し、SvelteのプロジェクトでReactコードを提案するといった不適切な例も報告済みdevclass.com。またWindows環境では直接動作しない、VS Code統合では一部出力不具合があるなど環境面の制約も存在。現状はベータ版につきAPI呼び出しのレート制限や安定性にも注意が必要。 |
| Devin | Cognition Labs（米国スタートアップ）en.wikipedia.org | 2024年3月に発表（Founders Fundらの出資で創業）venturebeat.com。現在まで一般向け公開はされておらず、限られた企業顧客やテスターのみが利用可能（招待制の非公開ベータ）venturebeat.com。2025年時点で一部企業（例：Nubank）への導入事例あり。 | 「世界初のAIソフトウェアエンジニア」を標榜するフルオートのコーディングAIventurebeat.com。ユーザーがチャット形式で与えたソフトウェア開発タスクの指示に対し、AIが解決のための詳細な計画を立案しventurebeat.com、コードの実装からバグ修正、テスト、デプロイまでをエンドツーエンドで自律的に遂行するventurebeat.com。エージェント内部には開発に必要なシェル、コードエディタ、ブラウザが統合されており、対話中に必要な外部情報をウェブ検索したり、ターミナルコマンドを実行してライブラリをインストールするなど、人間エンジニアとほぼ同等の手段でタスクを進めるventurebeat.com。実行中は逐次プラン進捗や結果をユーザーに報告しventurebeat.com、ユーザーはチャットUI上で「ここを修正して」と指示を差し込むことで動作を修正させることも可能venturebeat.com。複数のAIエージェントがお互いにタスクを割り振り協調動作するマルチエージェント能力も備えており、並行処理やサブタスクの自動分割によって複雑なプロジェクトにも対応する（後発版で実装）en.wikipedia.org。 | Cognition社の提供するクラウドプラットフォーム上で動作。Webブラウザから専用のチャットUIにアクセスし、自然言語で「◯◯なアプリを作成して」などと依頼することでセッション開始venturebeat.com。初回にプロジェクトに関連するリポジトリやAPIキーなどを接続すれば、以降はAIが自動で環境をセットアップしタスクを遂行する。開発者はチャット越しに進捗を見守りつつ、必要に応じて追加の指示を与える形で人間PMのように監督する。一般提供されていないため利用するには企業契約やウェイトリスト経由の招待が必要。現状は大規模企業や一部メディア関係者（Bloomberg記者など）に限定公開されているventurebeat.com。 | 定型的なコード補完に留まらず、ソフトウェア開発プロジェクト全体を任せられる点で画期的と評価されるventurebeat.com。実際にブラウザゲームやWebサイトをゼロから10分程度で構築するデモに成功しておりen.wikipedia.org、Upwork上の実案件を完了した例も報告されているwww.cognition.ai。オープンソースのGitHub課題を解決するベンチマーク(SWE-bench)では、13.86%の問題を完全自動で解決し、従来モデル（1〜4%程度）を大きく上回る成果を記録www.cognition.ai。検索エンジンで最新情報を学習しながら問題解決する能力を持ちen.wikipedia.org、未知のフレームワークやライブラリにも取り組める柔軟性がある。さらに後発版では複数のエージェントを協調制御してタスクを並列化でき、大規模リファクタリングなど人的リソースが大量に必要な課題でも高い効率化が見込めるen.wikipedia.org。投資家や開発者からは「人間の能力の閾値を超えた初のエージェント」との評価や期待の声が上がっているen.wikipedia.org。 | ごく限られたユーザーによる試用例しかなく、一般開放されていないため実運用での検証データが不足している。モデルの汎用性や本番環境での安定性については未知数であり、大規模案件を全て無人で任せるには慎重な検証が必要。開発者からは「要求が複雑になると対応が難しく、人間の創造力が必要な場面も多いだろう」という指摘もあるen.wikipedia.org。また現時点で導入コスト・ハードルが非常に高く（一部企業のみ利用可能）、組織の開発フローに組み込むには個別調整が必要となる。生成物の品質や動作の信頼性についても最終的な人間のレビュー・テストが不可欠で、完全な自律開発にはリスクが伴う。 |
| Cursor | Anysphere社（米国スタートアップ）en.wikipedia.org | 2023年初公開。VS Codeをベースに開発されたAI統合開発環境（IDE）で、Windows/Mac/Linuxに対応en.wikipedia.org。2023年にシリーズA資金調達後、2024年に機能拡充。2025年2月に「Agent」モードを正式実装し、AIエージェントによる自律コーディング機能を本格提供開始www.cursor.comwww.cursor.com。 | VS CodeをフォークしたUI上でAIアシスタントとコーディングできるIDE。通常のAIコード補完・チャット機能に加え、2025年からはAgentモードを搭載し、エディタ内で対話的に複雑なコーディングタスクを自動遂行できるwww.cursor.com。エージェントはユーザーの指示に応じてプロジェクト内の関連ファイルを特定し、必要な編集やリファクタリング、パッケージのインストール、ビルド・テストの実行まで行う。外部ウェブ検索機能も備え、最新情報が必要な場合は自動で検索して結果を取り込みコードに反映するwww.cursor.comwww.cursor.com。またGPT-4やClaude 3.7など複数の大型モデルをバックエンドに選択利用でき、軽量高速な独自モデル（cursor-fast）も組み合わせて応答速度と精度を両立しているmedium.commedium.com。インラインでのエラーチェックとワンクリック修正提案、ハイライト部分のリファクタリング提案プレビュー、コードベース全体の自然言語検索などIDEならではの機能も豊富medium.commedium.com。 | 専用サイトからCursorアプリケーションをダウンロードしインストールすることで利用可能siliconangle.com。VS Codeと同様のUIを持ち、既存のプロジェクトフォルダを開いて開発できる。エディタの右ペインにAIチャット/エージェントUIが統合されており、自然言語で「◯◯を実装して」と依頼するとエージェントモードが起動medium.com。必要に応じてOpenAIやAnthropicのAPIキーを設定し、利用するAIモデルを選択可能。2025年5月のアップデートでバックグラウンドエージェント機能（対話中でも裏でタスク継続）や新料金プランが導入されたwww.reddit.comwww.cursor.com。基本機能は無料版で試用でき、高度なモデル利用や商用利用向けに有料プランが用意されている。 | お気に入りのVS Code拡張機能も利用できる開発者フレンドリーなUIで、従来の開発体験を損なわずに高度なAI支援を得られる点が評価されるmedium.com。プロジェクト全体のコードをインデックスし、自然言語クエリで横断検索できるため、大規模コードでもコンテキストに基づいた精確な補完・編集が可能en.wikipedia.org。GitHub Copilotと比べてもエージェントモード等の機能が拡充している一方、料金は約半額との指摘もありwww.reddit.com、コストパフォーマンスの良さも長所。複数のAIモデルを切り替えて使える柔軟性があり、GPT-4の高精度と独自軽量モデルの高速性を用途に応じて活用できる。Web検索や**Model Context Protocol (MCP)**経由の外部ツール連携など先進機能も実装が早く、開発効率向上に貢献する。 | 専用IDEであるため、既存の開発環境から移行する必要があり、一部VS Code拡張との互換性問題も報告されている。大規模モデルを使う際はAPIキーや利用料が必要であり、無料で使える範囲には制限がある。エージェントの自動操作には上限（1セッション25ステップまで等）が設定されておりwww.cursor.com、長大なタスクでは分割や追加実行が必要。AI提案の精度はモデルに依存するため、誤ったコードやセキュリティ上問題のあるコードが提示される可能性は他ツール同様存在する。開発途中の新興製品のため、稀にクラッシュや応答遅延が起こるケースも指摘されており、安定性の面では成熟したIDE＋プラグインに比べ劣る側面がある。 |