2026年版 チーム向け9大Augmentcode代替ツール

多くの開発者がAIコーディングアシスタントを選ぶ際、自動補完の速度やチャットの質に注目しがちですが、真のボトルネックはコードを速く書くことではありません。IDE、タスク管理ツール、ドキュメント、コミュニケーションツール間の絶え間ないコンテキストスイッチングこそが、作業の勢いを損なう原因です。アプリケーション間の切り替えのたびに、重要な情報が散逸し、フロー状態が断ち切られてしまうのです。

本ガイドでは、GitHub CopilotやCursorのようなIDEネイティブツールから、ClickUpのようなワークフロー横断プラットフォームまで、9つのAugment Code代替ツールを徹底比較。コード開発の背景にある「なぜ構築するのか」という全体像とコードを接続するプラットフォームも紹介。目標は単なる高速オートコンプリートではなく、チームの実際の働き方に合った最適なツールを見つけること。

なぜAugment Codeの代替ツールを選ぶべきか

Augment Codeは、大規模な企業レベルのコードベースを理解し、文脈に応じた提案を提供するAI搭載コーディングアシスタントです。汎用AIツールが文脈を失いがちな広大なリポジトリを跨いで作業する開発者向けに設計されています。しかし、全てのチームがそのようなレベルのコードベースインデックスを必要とするわけではなく、一部の開発者はAugmentのIDEサポートやワークフロー統合が自身のスタックに合わないと感じています。

多くの開発者は、チャットベースの深い対話、優れたインライン補完、あるいはIDEだけでなく技術エコシステム全体で機能するツールを求めています。チームが代替手段を検討する主な理由は以下の通りです：

Augment Code代替ツール一覧

利用すべき最高のAugment Code代替コード

1. ClickUp（AIを活用した開発ワークフロー管理に最適）

開発チームはツールの乱立に悩まされることが多く、コードはIDEに、タスクは別のツールに、ドキュメントはさらに別のツールに分散し、コミュニケーションは複数のプラットフォームにまたがっています。この断片化はリリースを遅らせ、見落としを生じさせ、開発者に「なぜこの機能を構築しているのか」という根本的な疑問を抱かせます。単なる「どうやって構築するか」ではなく。

ClickUpは統合型AIワークスペースとして開発ワークフロー全体を接続し、この作業の分散を解消します。コードのみを認識するスタンドアロンのコーディングアシスタントとは異なり、ClickUpは構築内容とその背景にある意図の完全な文脈を提供します。

コードを提案するだけでなく、実際にコードを出力するAIをお探しなら、ClickUp Brain Agentsがタスクから実装までのプロセスを加速します。 例えば、ClickUpのCodegenエージェントはタスクの文脈からコードを生成し、PRワークフローへの移行を支援。これにより、実行プロセスが要件や意思決定と常に接続されます。

ClickUp Brainでは、AIアシスタントがワークスペース全体で動作します。タスクコメントやClickUpチャットでBrainを@メンションすると、タスク・ドキュメント・会話から得た知識で応答します。スプリント進捗の要約、タスク説明からの技術仕様書作成、関連ドキュメントの即時抽出を依頼すれば、コンテキスト追跡に費やす時間を削減し、成果物リリースに集中できます。

ClickUp自動化が、集中作業を妨げる手動更新を処理します。開発イベントからワークフローを自動起動。プルリクエストがマージされると、リンクされているタスクを自動的に「完了」状態に移行し、関係者に通知。バグが報告されると、コンポーネントや所有権に基づいて割り当て。これにより、ステータス確認のやり取りが減り、「誰か更新した？」という確認作業が減り、突然のコンテキスト切り替えが減ります。

最後に、ClickUp Docsは技術文書を記述対象の作業と接続します。APIリファレンス、アーキテクチャ決定、オンボーディングガイドを作成し、関連するClickUpタスクに直接リンクさせましょう。そうすれば要件が変更された際、影響を受けるドキュメントとタスクが同時に表示されます。

主な機能

長所：

短所：

価格

評価とレビュー：

G2レビュアーがClickUpについて語った内容はこちら。

ClickUpは、タスク管理、時間追跡、ドキュメント管理、レポート作成を単一プラットフォームに統合したオールインワン型プロジェクト管理ツールです。最も優れている点は高度なカスタマイズ性で、各ワークフローに合わせてビュー、ステータス、自動化機能を自由に調整できます。Slack、Google Drive、カレンダーツールとの連携により、共同作業が格段に容易になります。また、複数プロジェクトの管理やチーム生産性のリアルタイム追跡が非常に簡便な点も高く評価しています。

2. GitHub Copilot（GitHubエコシステムに組み込まれた開発者に最適）

GitHubを日常的に利用する開発者にとって、質問やプルリクエストのレビューのためにツールを切り替える際の摩擦は、生産性を大きく低下させる要因となり得ます。GitHub Copilotは、既存のワークフローに直接AIアシスタントを導入することでこの課題を解決します。Copilotを利用する開発者は、利用しない開発者に比べタスクを35%速く完了しています。コード入力中にコードを提案し、チャットで質問に答え、プルリクエストのレビューを支援します。これらすべてをエディターを離れることなく行えます。

Copilotは公開コードで訓練された大規模言語モデルを活用し、インライン提案を提供します。現在のファイル、開いているタブ、リポジトリ構造から文脈を理解します。チャットインターフェースではコードベースに関する質問や不慣れなコードの説明をリクエストでき、強力なプログラミングAIアシスタントとして機能します。

主な機能：

長所：

短所：

価格

評価とレビュー

G2レビュアーがGitHub Copilotについて語った内容はこちら。

GitHub Copilotは私のコーディング生産性を大幅に向上させました。インテリジェントなコード補完や、私が書こうとしていた内容に合致する機能全体を提案してくれます。Copilotは定型セットアップ、ループ、標準パターンといったルーチンタスクに特に優れており、多くの時間を節約し、開発のより複雑な部分に集中できるよう支援してくれます。エディター内に第二の手があるような感覚で、特に新規ファイルの作成や不慣れなAPIの開始時に非常に有用です。

3. Cursor（AIネイティブのIDE体験を求める開発者に最適）

エディターへの後付け機能のようなAIにうんざりしていませんか？拡張機能とは異なり、CursorはAIを第一に考えて一から構築されたIDEです。VS Codeのフォーク版なのでインターフェースは馴染み深いですが、AI機能があらゆる操作に組み込まれており、最高のAIコーディングアシスタントの一つとなっています。

Cursorの最大の強みは、コードベース全体をインデックス化する能力です。これにより複数ファイルにまたがる質問や編集が可能になります。「認証フローをリファクタリングして」と指示すれば、関連するファイルを自動的に認識します。このプロジェクト全体の把握能力により、AIが見えない部分で問題を起こすというよくある不満を防ぎます。

主な機能：

長所：

デメリット：

価格

評価とレビュー

G2レビュアーがCursorについて語った内容はこちら。

Cursorが開発ワークフローにAIをシームレスに統合する点が素晴らしい。インラインのコード提案は驚くほど正確で、エディター内で直接質問できる機能は大幅な時間短縮につながります。まるでプロジェクトの文脈を理解したエキスパート開発者とのペアプログラミングをしているような感覚です。

4. Amazon Q Developer（AWS上で開発するチームに最適）

インフラがAWS上で稼働している場合、汎用AIツールにIAMポリシーやLambda設定の微妙なニュアンスを理解させようとする苦労はご存知でしょう。Amazon Q DeveloperはAWSをネイティブに理解するAIアシスタントです。単純なコード補完を超え、アーキテクチャの決定、セキュリティスキャン、さらにはレガシーアプリケーションの移行まで支援します。

Amazonが開発したQ Developerは、AWSサービス間の関係を理解し、お客様のアーキテクチャに特化したベストプラクティスを提案します。IAMポリシーの提案、Lambda機能の設定支援、CloudFormationテンプレートの解説が可能です。

主な機能：

長所：

デメリット：

価格

評価とレビュー

Amazon Q Developerについて、G2レビュアーがこう評価しています。

Amazon Q Developerは、IDE内で直接、正確で文脈を認識するコーディング支援を提供します。ワークスペースを離れることなく、APIの理解、スニペットの生成、デバッグの高速化を支援します。AWSサービスとの統合はシームレスで、クラウド構成やSDKを扱う際の時間を大幅に節約します。

5. Tabnine（コードのプライバシーを優先する企業に最適）

自社開発コードをサードパーティサーバーに送信することは、多くの企業にとって受け入れがたい選択肢です。このデータプライバシーへの懸念が、強力なAIコーディングツールの導入を阻む要因となっています——生成AIを導入していない企業のIT専門家の57%が、最大の障壁としてデータプライバシー問題を挙げています。Tabnineはプライバシーを最優先とするアプローチで、この課題を直接解決します。

Tabnineはオンプレミス展開を提供するため、コードが自社インフラから流出することはありません。厳格なデータポリシーを持つ企業や規制産業において、これは極めて重要な機能です。クラウドホストバージョンでさえデータ保持ゼロポリシーを採用しており、コードが保存されたり他のモデルの学習に利用されたりしないことを保証します。

主な機能：

長所：

デメリット：

価格

評価とレビュー

CapterraのレビューアーがTabnineについて語った内容はこちらです。

Tabnineはソフトウェア開発者向けの素晴らしいコーディングアシスタントです。私のキャリアにおいて節約できた時間は計り知れません。生産性が大幅に向上しました。退屈なクラスモデルを自分で書く必要はもうありません。Tabボタンを押すだけで、すべてのコードが自動で完了します。さらにコードエディターとの連携も非常に簡単です。

6. Sourcegraph Cody（大規模な企業コードベースのナビゲーションに最適）

企業コードベースは数千のリポジトリにまたがるため、開発者が全体像を把握することはほぼ不可能です。汎用AIツールはこの規模では往々にして機能しません。コード検索企業Sourcegraphが開発したCodyは、強力な検索インフラを活用し、コードベース全体を理解するAI支援を提供します。

CodyはSourcegraphの長年にわたるコードインデックス化の経験を基盤としており、リポジトリの境界を越えた質問に答えることが可能です。サービスの呼び出し方法を尋ねると、Codyは現在のリポジトリ内だけでなく、組織全体での全ての使用例を見つけ出します。

主な機能：

長所：

デメリット：

価格

評価とレビュー

ガートナーのレビュアーがSourcegraph Codyについて語った内容はこちら。

Codyは私のメインAIコーディングアシスタントです。これまでに同様のツールをいくつか使用してきました。 ほぼ全てのAIコーディングアシスタントツールは、性能と機能が似通っています。Codyが優れている点はUIです。具体的には、膨大なカスタムリストが用意されています。任意のUI機能を削除または追加できます。また、幅広いAIからバックエンドを選択するオプションもあります。性能面でも、これまでの総合的な体験は良好です。エディターの全体的なパフォーマンスに影響を与えることはありません。

📹 手作業でのコードの書き直しを止めましょう。このビデオでは、コーディングを高速化し、クリーンにし、イライラを大幅に軽減する5つのAIエージェントを解説します。

7. Windsurf（自律型AIエージェントを求める開発者に最適）

多くのAIコーディングツールは提案機能のみを提供し、実際の作業はユーザーに委ねます。Windsurfは異なるアプローチを採用し、提案を超えて自律的なタスク完了を実現します。そのエージェント型AIは多段階コーディングタスクを処理でき、ユーザーの役割を「記述者」から「レビュー担当者」へと移行させます。

目標を記述すると、カスケード機能がステップを自動生成。Windsurfはさらに「フロー」を提供し、機能追加やバグ修正といった共通タスク向けに事前構築された自律型ワークフローを実現。AIがプランと実行を担当し、判断が必要な際は随時確認を求めます。

AIエージェントがコーディング環境をどう変革しているか理解するには、コーディング向けAIエージェントの概要と開発ワークフローにおける実用的な応用例をご覧ください。

主な機能：

長所：

短所：

価格

評価とレビュー

G2レビュアーがWindsurfについて語った内容はこちら。

複数のファイルを同時に更新・編集できる点が本当に気に入っています。AIによるコードの自動補完がコーディング体験を楽しくしてくれます。コードベースとのチャットでリアルタイムにコードを生成できるのも素晴らしい。AI支援によるコードのインライン編集が信頼できます。クリーンなユーザーインターフェースで初心者にも優しく、導入が容易です。

8. Qodo（コード品質とテストに重点を置くチームに最適）

コードを素早く書くことと、信頼性の高いコードを書くことは別物です。多くのAIツールが速度に焦点を当てる中、Qodo（旧CodiumAI）はコード品質を重視します。その強みはテストの生成、コード品質の分析、プルリクエストの改善にあります。

Qodoはコードを分析し、開発者が見落としがちなエッジケースを含む意味のあるテストケースを生成します。コードの動作を理解し、実際に正しく動作することを検証するテストを作成します。この品質へのこだわりが、Augment CodeとCursorがひしめく市場における重要な差別化要因です。

主な機能：

長所：

短所：

価格

評価とレビュー

G2レビュアーがQodoについて語った内容はこちら。

私はQodo Gen + VS Codeを使用して、SEO特化型HTMLからDjangoやNext.jsアーキテクチャ、カスタムPythonスクリプトに至るまで、コードの範囲をカバーし、監査、構築、リファクタリング、最適化、レビューを行っています。 最も頻繁に活用する最強機能は「文脈追加」です。これがUIチャットボットの真の有用性を阻む欠点——全体像の把握です！Qodoは見逃したエラーや非効率性を驚くほど正確に捕捉し、作業中のコードを通じて概念を教えてくれます。適切な姿勢で活用すれば、このツールは本格的な教育システムとなり得ます！

9. Replit Ghostwriter（ブラウザでコードを書く開発者に最適）

ローカル開発環境のセットアップは面倒な作業です。ReplitはクラウドベースのIDEで、コードの記述・実行・デプロイをすべてブラウザ内で行えます。Ghostwriterはその統合AIアシスタントです。

GhostwriterはReplit内に組み込まれているため、プロジェクトの実行環境、依存関係、デプロイ設定を理解します。提案内容は実際にインストール済みで利用可能な要素を考慮するため、「私の環境では動作する」問題が減少します。Replitのリアルタイム共同コーディングにより、Ghostwriterはチーム全体を同時に支援できます。

主な機能：

長所：

短所：

価格

評価とレビュー

CapterraのレビューアーがReplit Ghostwriterについて語った内容はこちら。

全体的に優れた製品です。非技術者でも求めるものを創造できる真のゲームチェンジャー。プロ開発者への引き継ぎ、社内ツール構築（完全な動作が必須でない場合）、クライアント向けソフトウェア開発の世界に踏み込みたい方にとって、他ソリューションよりはるかにユーザーフレンドリーで包括的な素晴らしい出発点となります。

コードをワークフローに接続する

最適なAIコーディングアシスタントは、使用環境（IDE、コードベースの規模、プライバシー要件）によって異なります。万能の「ベストツール」は存在しませんが、状況に最適なツールは存在します。AWS上のチームはAmazon Q Developerを、厳格なデータポリシーを持つ企業はTabnineを検討すべきです。

しかしAIコーディングアシスタントは進化を続けています。勝者となるツールは、コードそのものだけでなく、その背景にある「なぜ書くのか」という完全な文脈——タスク、要件、意思決定を促すチームコラボレーション——を理解するものです。そこで必要となるのが、ワークフロー全体でAIを接続させる統合ワークスペースなのです。

コードを意味を与えるタスク、ドキュメント、会話と接続しましょう。ClickUpで無料で始め、統合ワークスペースが開発ワークフローをどう変革するか体験してください。