結論から言うと、VS CodeでAIコーディングを始めるならGitHub Copilot Free（無料枠）で十分です。もっと自由度がほしい人はCline（無料・OSS）、企業利用ならTabnineが安心。この記事では2026年5月時点の最新情報をもとに、7つの拡張機能を「補完型」と「エージェント型」に分けて比較します。
この記事でわかること
- VS Code AI拡張機能の「補完型」と「エージェント型」の違い
- 無料で使える拡張機能だけで、どこまでできるか
- 用途別（学習・副業・業務）のおすすめ組み合わせ
- 2026年5月時点の料金・機能の最新比較表
VS Code AI拡張機能を選ぶ前に知っておくべきこと
AI拡張機能には大きく2つのタイプがあります。
| タイプ | 特徴 | 代表ツール |
|---|---|---|
| 補完型 | コードを書いている途中で次の行を予測・提案してくれる。タブキーで採用するだけ | GitHub Copilot, Codeium, Tabnine |
| エージェント型 | 「この機能を作って」と指示すると、複数ファイルをまたいで自律的にコードを書き換える | Cline, Roo Code, Continue, Copilot Agent Mode |
初心者はまず補完型だけで十分です。エージェント型は便利ですが、AIが勝手にファイルを書き換えるので、コードの中身を理解していないと「何が変わったかわからない」状態になります。AIプログラミング自体が初めてという方は「AIプログラミングの始め方｜未経験者の3ステップ」を先に読むと全体像がつかめます。
おすすめ7選｜比較表
| 拡張機能 | タイプ | 料金（月額） | 対応モデル | おすすめ度 |
|---|---|---|---|---|
| GitHub Copilot | 補完＋エージェント | 無料枠あり / Pro $10 | GPT-4o, Claude | ★★★★★ |
| Cline | エージェント | 無料（API自前） | Claude, GPT, Gemini, ローカルLLM | ★★★★☆ |
| Roo Code | エージェント | 無料（API自前） | Claude, GPT, Gemini, ローカルLLM | ★★★★☆ |
| Continue | 補完＋エージェント | 無料（API自前） | 任意のモデル | ★★★☆☆ |
| Cody (Sourcegraph) | 補完＋チャット | 無料枠あり / Pro $9 | Claude, GPT | ★★★☆☆ |
| Codeium | 補完 | 無料 | 独自モデル | ★★★☆☆ |
| Tabnine | 補完 | 無料枠あり / Pro $12 | 独自モデル | ★★★☆☆（企業向け） |
1. GitHub Copilot｜迷ったらまずこれ
一言で言うと: VS Code公式のAIアシスタント。2026年現在、もっとも利用者が多く、情報も豊富。
できること
- コード補完（タブで採用）
- Copilot Chat（エディタ内でコードについて質問）
- Copilot Edits（複数ファイルの一括編集提案）
- Agent Mode（2026年から正式対応。自律的にタスクを実行）
料金
- Free: 月2,000回の補完 + 月50回のチャット → 学習用途なら十分
- Pro: $10/月（約1,500円）→ 無制限補完 + 高性能モデル選択
- Pro+: $39/月 → Claude Sonnet 4.6やGPT-4oなど最新モデルを選択可能
ぶっちゃけどうなの？
正直、Free枠の月2,000回補完は意外とすぐ使い切ります。1日100行以上コードを書く人なら、2〜3週間で上限に達することも。ただ、学習目的で週末だけ触るレベルなら問題ありません。
Pro版は$10と安いので、「AIコーディングを日常的に使いたい」と思った時点でアップグレードするのが現実的です。
2. Cline｜自由度最強のオープンソースエージェント
一言で言うと: 自分でAPIキーを持ち込んで使う、完全オープンソースのAIエージェント。
できること
- ファイルの作成・編集・削除を自律的に実行
- ターミナルコマンドの実行
- ブラウザの操作（MCP連携）
- 好きなAIモデルを選べる（Claude、GPT、Gemini、ローカルLLMも可）
料金
- 拡張機能自体は完全無料
- AIモデルの利用料が別途かかる（Claude API: 入力$3/出力$15 per 1M tokens 目安）
- ローカルLLM（Ollama等）を使えばAPI代も$0
ぶっちゃけどうなの？
Clineは上級者向けです。APIキーの取得、モデルの選定、コスト管理を全部自分でやる必要があります。その代わり、GitHub Copilotでは使えないモデル（たとえばClaude Opus 4.6）を使えたり、ローカルLLMで完全オフライン環境を作れたりと、カスタマイズ性は圧倒的。
月のAPI代は使い方次第ですが、個人開発なら$5〜20程度に収まることが多いです。Copilot Proの$10と大差ないか、むしろ安く済むケースもあります。
3. Roo Code｜Clineの使いやすさ改善版
一言で言うと: Clineからフォークして生まれた拡張機能。UIと安定性が改善されている。
できること
- Clineとほぼ同じ機能（ファイル操作、ターミナル、ブラウザ）
- よりわかりやすいUI
- カスタムモード（コードレビュー専用、ドキュメント生成専用など）を設定可能
料金
- 拡張機能自体は完全無料（Clineと同じくAPI自前）
ぶっちゃけどうなの？
ClineとRoo Codeは兄弟みたいな関係で、どちらか1つ入れればOKです。2026年5月時点では、Roo CodeのほうがVS Codeマーケットプレイスでの評価が高く、UIも洗練されています。「Clineが気になるけど、ちょっとハードル高そう」という人はRoo Codeから試してみてください。
4. Continue｜モデルを自由に組み合わせたい人向け
一言で言うと: 補完にはローカルLLM、チャットにはClaude……のように、機能ごとに別々のモデルを割り当てられるオープンソースツール。
できること
- コード補完（Tab補完）
- チャット（コード質問）
- 機能ごとにモデルを個別設定
- ローカルLLM対応（Ollama、llama.cpp等）
料金
- 完全無料（API自前）
ぶっちゃけどうなの？
Continueは「AIモデルに詳しい人」にとっては最高のツールです。ただ、初期設定がやや面倒で、config.jsonを手動で編集する必要があります。AIを学び始めたばかりの人にはおすすめしません。
5. Cody（Sourcegraph）｜大規模コードベースに強い
一言で言うと: コード検索エンジンのSourcegraphが作ったAIアシスタント。リポジトリ全体をインデックスして回答精度を高める。
できること
- コード補完
- コードベース全体を理解したチャット回答
- 複数リポジトリ横断の質問対応
料金
- Free: 個人利用は無料（機能制限あり）
- Pro: $9/月
ぶっちゃけどうなの？
大規模プロジェクト（ファイル数が数百〜数千）で真価を発揮します。個人の小さなプロジェクトでは、GitHub Copilotとの差を感じにくいのが正直なところ。チームで大きなコードベースを扱っている場合に検討する価値があります。
6. Codeium｜完全無料のコード補完
一言で言うと: 個人利用なら無料でコード補完が使い放題。APIキー不要で、インストールするだけ。
できること
- コード補完（無料・無制限）
- チャット機能（基本的な質問対応）
料金
- 個人利用: 完全無料
- Teams: $12/月
ぶっちゃけどうなの？
「とにかくお金をかけたくない」人にはベストな選択肢です。ただし、補完精度はGitHub Copilotに比べるとやや劣ります。特にTypeScriptやPythonの型推論が絡む場面では差が出ます。まずCodeiumで試してみて、物足りなくなったらCopilotに移行、という順番がおすすめです。
7. Tabnine｜企業のセキュリティ要件に対応
一言で言うと: SOC 2、GDPR、ISO 27001認証済み。コードが外部に送信されない設計で、企業利用に特化。
できること
- コード補完
- ローカル実行オプション（コードがPCから出ない）
- チーム学習（チームのコードパターンを学習）
料金
- Starter: 無料（基本補完のみ）
- Pro: $12/月
ぶっちゃけどうなの？
個人で使うメリットは正直少ないです。GitHub CopilotやClineのほうが高性能。ただし、「会社のセキュリティポリシーでクラウドにコードを送れない」という制約がある環境では、Tabnineが唯一の選択肢になることもあります。
用途別おすすめ組み合わせ
AIを学び始めた初心者
→ GitHub Copilot Free だけでOK。まずは補完に慣れることが最優先。学習の全体像は「AI学習ロードマップ2026｜未経験から3ヶ月で実務レベル」を参考にしてみてください。
副業でWebサイトやアプリを作りたい人
→ GitHub Copilot Pro（$10/月）がコスパ最強。Agent Modeで「ログイン画面を作って」のような指示もできる。副業の具体的な始め方は「AI副業で月5万円を稼ぐ現実的な3つの方法」を参照。
コストを最小限にしたい学生・趣味プログラマー
→ Codeium（無料）+ Cline（ローカルLLMで$0運用）。APIキーの設定に少し手間がかかるが、完全無料で本格的なAI環境が手に入る。
業務で本格的に使いたいエンジニア
→ GitHub Copilot Pro+（$39/月）または Cline + Claude API。大規模コードベースならCodyも候補に入る。
無料だけでどこまでできる？
「お金をかけずにAIコーディングを体験したい」という人のために、完全無料の組み合わせをまとめました。
| やりたいこと | 無料ツール | 制限 |
|---|---|---|
| コード補完 | Codeium | 無制限 |
| コードについて質問 | GitHub Copilot Free | 月50回 |
| ファイル自動編集 | Cline + ローカルLLM（Ollama） | PCスペック依存 |
| コードレビュー | Roo Code + ローカルLLM | PCスペック依存 |
ローカルLLMを動かすにはVRAM 8GB以上のGPUが推奨です。GPUがないPCでは、Codeium + Copilot Freeの組み合わせが現実的です。
導入の3ステップ
ステップ1: VS Codeを最新版にアップデート
左下の歯車アイコン → 「更新の確認」で最新版に。AI拡張機能は古いバージョンだと動かないことがあります。
ステップ2: 拡張機能をインストール
サイドバーの拡張機能アイコン（四角が4つ並んだマーク）から検索してインストール。
ステップ3: アカウント連携またはAPIキー設定
- GitHub Copilot → GitHubアカウントでサインイン
- Cline / Roo Code → APIキーを設定画面に入力
- Codeium → Codeiumアカウントを作成してサインイン
どの拡張機能も5分以内にセットアップ完了します。
[PR] AI実務を現役エンジニアから学ぶ。
SHIFT TERAS CAMPUS 学習コース（AIコース・旧DMM WEBCAMP）
現役プロエンジニアが伴走する個別指導型AIコース。Python・機械学習・生成AI実装まで、副業・スキルアップに直結する内容です。（2026年5月よりSHIFT TERAS CAMPUSにリニューアル）
よくある質問（FAQ）
Q. GitHub CopilotとCursorは何が違うの？
A. CursorはVS Codeをベースにした別のエディタです。VS Codeの拡張機能ではありません。Cursorを使う場合はVS Codeから乗り換える形になります。「VS Codeを離れたくない」人はGitHub Copilotなどの拡張機能を使いましょう。詳しくは「Claude Code vs Cursor vs Copilot徹底比較」で解説しています。
Q. ClineとRoo Codeはどっちがいいの？
A. 2026年5月時点ではRoo CodeのほうがUIが洗練されていて、初めてエージェント型を使う人におすすめです。機能面ではほぼ同等なので、両方試して好みで選んでOKです。
Q. AIが書いたコードをそのまま使っても大丈夫？
A. 必ず中身を確認してから使ってください。 AIは文法的には正しくても、セキュリティ上の問題があるコードや、非効率な実装を提案することがあります。特に初心者は「AIが書いたから正しい」と思い込まないことが大切です。
Q. ローカルLLMって何？お金かかるの？
A. ローカルLLMは、自分のPC上で動くAIモデルのことです。Ollamaなどのツールで無料で導入できます。ただし、それなりのPCスペック（VRAM 8GB以上のGPU推奨）が必要です。スペックが足りない場合は、クラウドAPI（月$5〜20程度）を使うほうが快適です。
Q. プログラミング初心者でもAI拡張機能を使う意味はある？
A. あります。特にコード補完は学習効率を大幅に上げます。 ただし、AIに頼りすぎると基礎が身につかないので、「AIの提案を読んで理解する」習慣をつけましょう。AIはあくまで補助輪です。効率的な学び方のコツは「プロンプトエンジニアリング入門｜7つのコツ」も参考になります。
まとめ
2026年5月現在、VS Code AI拡張機能の選び方はシンプルです。
- まずはGitHub Copilot Freeを入れて、AIコーディングを体験する
- 物足りなくなったらCopilot Pro（$10/月）にアップグレード
- もっと自由にやりたくなったらClineやRoo Codeでエージェント型に挑戦
大事なのは「どれが最強か」ではなく、自分の目的と予算に合ったツールを選ぶこと。まずは無料で始めてみて、必要に応じてステップアップしていきましょう。
AIツールを使いこなすスキルは、2026年のエンジニアにとって必須の武器です。この記事が、あなたの第一歩を後押しできたら嬉しいです。
コメント