【ITニュース解説】How to Get More Done with AI in My Local Dev Workflow: ChatGPT vs. Continue

最近、AIがプログラミングの現場で注目され始め、開発者の作業効率を大きく変える可能性が語られている。特に、自分のパソコン上で開発作業を行う「ローカル開発ワークフロー」において、AIをどのように活用し、より多くのタスクをこなすかという点で、ChatGPTとContinueという二つのツールが比較されている。当初は「また新しい『Hello World』を生成するボットか」と懐疑的だった人も、実際に使ってみると、まるでエラーの原因をピンポイントで指摘してくれるペアプログラミングパートナーを得たかのような感覚に変わり、開発の進め方を見直すきっかけとなっている。

まず、多くの人が知っているであろうChatGPTについて解説する。ChatGPTはOpenAIが開発した対話型のAIチャットボットで、大規模言語モデル（LLM）を使って質問を理解し、テキストを生成する。このAIは多様なタスクに利用でき、プログラミング初心者にとっても非常に役立つツールだ。たとえば、新しいプログラミングの概念を理解するために質問したり、複雑なアルゴリズムについて説明を求めたり、あるいは簡単なドキュメントの作成を手伝ってもらったりできる。また、慣れないプログラミング言語で素早くスクリプトを作成したい場合や、「なぜこのコードが動かないのか？」と簡単なコードスニペットを貼り付けてデバッグのヒントを求める際にも、ChatGPTはその豊富な学習データに基づき、詳細な説明を提供してくれることが多い。

しかし、ローカル開発の現場でChatGPTを使うにはいくつかの課題がある。最大の欠点は、「コンテキスト（文脈）の認識不足」だ。ChatGPTはあなたが貼り付けたコードスニペットしか知らないため、あなたのプロジェクト全体のコードベース、ファイル構造、各ファイル間の関連性までは理解できない。このため、プロジェクト固有の深い知識を必要とする質問に対しては、漠然とした回答しか得られないことがある。また、開発者はコードを編集するエディタから離れて、WebブラウザでChatGPTを開き、コードをコピー＆ペーストして質問し、その回答を再びエディタに持って戻るという作業を繰り返す必要がある。この頻繁なツール間の切り替えは、作業の流れを中断させ、開発者の集中力を削ぐ原因となる。さらに、ChatGPTはあくまでチャットボットであり、エディタ内でファイルを直接開いたり、テストを実行したり、コードに直接修正を提案したりするような開発ツールとしての機能は持たない。そして、企業の開発現場においては、独自の機密性の高いコードをパブリックなWebサイトに貼り付けることにセキュリティやプライバシーの懸念があり、一部の企業ではChatGPTのようなツールの利用を禁止しているケースもある。これらの点から、ChatGPTはプログラミング初心者や新しい概念の学習、汎用的なAIヘルパーとして、あるいはコード以外のタスクや一時的なコーディング作業に適していると言える。

次に紹介するContinueは、これらのChatGPTの課題を解決するために作られた、統合型コーディングアシスタントだ。Continueは、VS CodeやJetBrainsといった開発者が普段使う統合開発環境（IDE）やコマンドラインインターフェース（CLI）の中に直接組み込まれて動作する。Continueの大きな特徴は、プロジェクト全体を理解する能力だ。あなたが作業しているコードスニペットだけでなく、プロジェクト内のすべてのファイル、依存関係、コード構造を読み込むことができる。これにより、質問に対してプロジェクトの文脈を考慮した、より的確な提案をしてくれる。また、IDE内で直接チャットインターフェースを使って質問できるため、開発者はエディタから離れる必要がなく、作業の流れを中断せずにAIの支援を受けられる。さらに、Continueはオープンソースであり、開発者が使用するAIモデル（GPT-4、Claude、あるいはローカルで動作するLlamaなどのモデル）を自由に選択できるだけでなく、チームのコーディングスタイルに合わせてカスタムエージェントを構築できるなど、高いカスタマイズ性を持っている。

もちろん、Continueにも考慮すべき点がある。完全にスムーズに使いこなすためには、初期設定に手間がかかる場合があり、その機能を最大限に引き出すためには、ある程度の学習と設定調整の時間が必要となる。しかし、GitHubやDiscordなどを通じて活発なコミュニティサポートが提供されているため、困った際には助けを得られる環境がある。Continueは、IDE内でコーディング支援を求める開発者、特定のベンダーに縛られたくないチーム、開発プロセスを標準化し、カスタムルールやベストプラクティスを共有したいチーム、そして自身の開発環境とワークフローを細かくカスタマイズしたい開発者にとって最適なツールだ。

Continueには、開発作業を強力にサポートする様々な主要機能が備わっている。 「チャット」機能は最も基本的だが汎用性が高く、デバッグ中に一般的な回答ではなく、プロジェクトの文脈を踏まえた具体的なエラー箇所を指摘してくれる。 「オートコンプリート」は、プロジェクトの文脈を理解して次に書くべきコードスニペットを予測し、Tabキー一つで定型的なコードを自動で生成してくれる。特に、繰り返し発生するテストコードの記述や、複数のファイルにわたる設定のセットアップで威力を発揮する。 「編集」機能を使えば、コードの一部を選択して「これをリファクタリングして」と指示するだけで、数秒できれいで読みやすいコードに修正してくれる。 「適用」機能は、チャットでのやり取りを挟まずに、特定のファイルに対して単体テストを生成したり、関数に自動でドキュメントを付与したりといったアクションを直接実行できる。 「埋め込み（Embed）」機能は、コードを数値表現に変換し、AIがコードの意味を理解した上で検索を行う「セマンティック検索」を可能にする。 そして「再ランク付け（Rerank）」機能は、初期の検索結果をコードの真の意味に基づいて並べ替えることで、最も関連性の高い情報が常に上位に表示されるように改善する。

最終的に、ChatGPTとContinueは互いに競合するツールというよりも、むしろ補完し合う関係にあると言える。どちらを選ぶかは、あなたの開発における優先順位によって決まる。もし、新しい概念を学習したり、一般的な質問に対する高レベルな回答を得たりするための汎用的なツールを求めているなら、ChatGPTは素晴らしいリソースだ。一方で、セキュリティが確保されたワークフローの中で、IDEやコマンドラインから直接コードの構築、リファクタリング、デバッグを行いたいのであれば、Continueが最適な選択肢となるだろう。