【ITニュース解説】10 Best Open Source Cursor Alternatives in 2025

AI（人工知能）が急速に進歩する現代において、ソフトウェア開発の現場でもその恩恵を受ける機会がますます増えている。特に、コードの作成や改善をAIが手助けしてくれる「AIコーディングアシスタント」は、システムエンジニアを目指す皆さんにとって、開発効率を飛躍的に向上させる強力な味方となるだろう。既存のAIツール「Cursor」をはじめ、多くの優れたツールが登場している中で、今回は2025年に注目されるであろうオープンソースの代替ツールを10種類紹介し、それぞれの特徴や選び方を詳しく解説する。これらのツールは、コードの自動補完、エラーの修正提案、さらには複雑なコードの生成まで、開発のあらゆる段階であなたの仕事をサポートしてくれる。

まず一つ目は「Zed」である。これは非常に高速な動作が特徴の共同編集可能なコードエディタだ。Rustという高性能なプログラミング言語で開発され、GPU加速というグラフィック処理用の高性能な部品を計算に利用する技術を使うことで、驚くほどの速さを実現している。リアルタイムでの共同編集機能や、AIによるスマートなコード補完機能も備わっており、チーム開発や大規模なプロジェクトで特にその力を発揮するだろう。macOS、Linux、Windowsといった主要なOSで利用できる点も魅力だ。

次に「Aider」は、ターミナル、つまりコマンドラインでの作業を好む開発者に最適なAIコーディングアシスタントだ。Webブラウザのようなグラフィカルなインターフェースではなく、文字ベースの画面で直接AIと対話しながらコードを書いていく。ローカルに保存されているGitリポジトリ、つまりコードの変更履歴を管理する場所と直接連携するため、自分の手元でデータを管理し、プライバシーと柔軟性を確保できる。GPT-4やClaudeなど複数のAIモデルに対応し、どんなプログラミング言語でも利用可能だ。

「Continue」は、現在最も広く使われている開発環境の一つであるVS Codeなど、主要なIDE（統合開発環境）にAIの力を統合するツールだ。特に注目すべきは、クラウド上のAIモデルだけでなく、自分のパソコンで動作するローカルのAIモデルもサポートしている点である。これにより、インターネット接続が不安定な環境でもAIを利用できたり、機密性の高いコードを扱う際にデータの安全性を高めたりできる。リアルタイムのコード補完や、過去の会話履歴を考慮したAIチャット機能も備わっている。

「Tabby」は、データプライバシーを重視する開発者や企業に強く推奨される、セルフホスト型のAIコーディングアシスタントだ。セルフホストとは、ツールを自分のサーバーやパソコンにインストールして運用することを意味し、これによりコードやデータが外部のサービスに送られることなく、完全に自分の管理下で保護される。リアルタイムのコード補完や対話型チャット機能を提供し、VS CodeやJetBrains、Vimなど多様なIDEに対応している。AIモデルのカスタマイズも可能で、特定の開発ニーズに合わせて調整できる。

「Bolt.new」は、これまでのツールとは少し異なり、ウェブブラウザ上でAIを活用したフルスタックWeb開発を可能にする。フルスタックWeb開発とは、ウェブサイトの見た目を作る部分（フロントエンド）と、裏側でデータ処理を行う部分（バックエンド）の両方を開発することだ。作りたいアプリケーションを自然な言葉で説明するだけで、AIが自動的にコードを生成し、ブラウザ上でリアルタイムにプレビューやテストができる。開発環境の準備が一切不要なため、すぐに開発を始めたい場合に非常に便利だ。

「Void」は、現代のAI統合型コードエディタとして、既存のCursorなどの強力な競合ツールと直接的に肩を並べることを目指している。従来のコード編集機能に加えて、AIによる高度なコード補完、コード生成、さらにはコードの最適化といった機能がシームレスに組み込まれており、開発者の生産性を最大限に高めるように設計されている。シンプルでモダンなインターフェースも特徴だ。

「Kilo Code」は、VS Codeの拡張機能として提供され、GoogleのGemini 2.5 ProやAnthropicのClaude 4 Sonnet & Opus、OpenAIのGPT-5など、400種類以上のAIモデルにアクセスできる点が最大の強みだ。これだけ多くのモデルを利用できるため、プロジェクトの性質や予算に合わせて最適なAIを選択できる。さらに、コードの設計、実際のコーディング、デバッグといった開発の異なるフェーズに対応する専門的なモードを備え、自然言語で指示するだけでコードを生成し、そのコードが正しいか自己検証する機能も持つ。

「Qodo」は、特に大規模な開発チームや企業環境向けに設計されたAIコード生成およびレビューシステムだ。RAG（Retrieval Augmented Generation）という技術を用いて、コードベース全体を深く理解し、その文脈に合わせたコードを生成する。RAGは、AIが外部の知識（ここでは企業独自の膨大なコード）を参照しながら、より正確で関連性の高い応答を生成する技術だ。AIエージェントによる自動コードレビュー機能は、品質基準やコンプライアンス（法令遵守）のチェックを自動化し、CI/CDパイプライン（継続的インテグレーション・継続的デリバリー）への統合により、開発プロセス全体での品質向上を支援する。

「Tabnine」も企業向けに特化したAIコーディングアシスタントで、高度なセキュリティとコンプライアンス管理を特徴とする。Gartnerという調査会社にも認められており、AstraZenecaやEricssonといった大企業でも利用されている実績がある。このAIは、組織独自のコーディングパターンやベストプラクティスを学習し、その会社特有のニーズに合わせた提案を行うことができる。Android StudioやPhpStormなど、多岐にわたる開発環境に対応し、ベンダーロックイン（特定のベンダーの製品に縛られること）を防ぐため、複数のLLM（大規模言語モデル）プロバイダーと互換性がある。

最後に「Cody」は、Sourcegraph社が開発したAIアシスタントで、特に大規模なコードベース全体を深く理解し、プロジェクトの広範な文脈を考慮したコード補完や提案を行う点が優れている。単に目の前のコードを補完するだけでなく、関連するファイルやドキュメント、プロジェクトの構造全体を把握して、より適切なアドバイスを提供する。対話形式のチャットインターフェースを通じてコードの説明を求めたり、自然言語で指示してコードを生成させたりすることも可能だ。

これらの多くの選択肢の中から自分に最適なツールを選ぶ際には、いくつかの重要な要素を考慮する必要がある。まず「性能」が最優先であれば、RustとGPU加速で圧倒的な速さを誇るZedが有力候補となるだろう。もし「プライバシー」が最も重要で、コードやデータの外部流出を避けたいのであれば、自分のサーバーで運用できるTabbyのようなセルフホスト型ソリューションが理想的だ。既存のVS Codeなどの「統合性」を重視するなら、ContinueやCodyがスムーズに連携する。チームでの「共同作業」が多い場合は、リアルタイム編集機能が充実しているZedが役立つ。そして、「エンタープライズ」レベルのセキュリティや大規模なプロジェクト管理機能が必要なら、TabnineやQodoのような企業向け機能を持つツールが適しているだろう。また、「開発スタイル」によっては、ターミナルでの作業を好む人にはAiderのようなコマンドラインベースのツールが心地よいかもしれない。

これらのAIコーディングアシスタントは、あなたの開発作業をより効率的で生産的なものに変える可能性を秘めている。それぞれの特徴を理解し、自分の開発ニーズや環境に最も合致するツールを見つけることが、成功への鍵となるだろう。