[年]年版 Zencoder AI 代替ツール9選

あの複雑な気持ち、わかりますよね：AIがコードを素早く書くのを手伝ってくれる一方で、その後1時間も「ほぼ正しい」部分を修正するのに費やすのです。

だからこそ、Zencoder AIの代替ツールを選ぶ際のポイントは、最初のドラフト作成後のプロセスにあります。プルリクエスト（PR）へのフィードバック、修正作業、そしてチームが依然として生成結果を信頼できるかどうかが重要な判断基準となるのです。

このトレードオフが重要なのは、AI導入がすでに主流となっているためです。Stack Overflowの2025年開発者アンケートでは、回答者の84%が開発プロセスでAIツールを使用中、または使用プランがあると回答しています。

つまり、本当に必要なのはどのような支援かということです：複数のファイルを横断して動作するAIコーディングエージェントか、それともエディター内で複数のプログラミング言語に対応し、文脈を認識したコード提案を提供するAIコーディングアシスタントか。

本ガイドでは、優れたZencoder AI代替ツールを分析し、主要機能と実際のソフトウェア開発ワークフローにおける位置付けを解説します。

9つのベストZencoder AI代替ツール一覧

詳細なレビューに入る前に、ワークフローに最適なツールを選べるよう、主要なZencoder AI代替ツールの概要を以下にまとめました。

なぜZencoder AIの代替ツールを選ぶべきか

ツールが開発プロセスに合わなくなった時、Zencoder AIの代替ツールを探し始めるでしょう。AIコーディングのスピードは気に入っていても、意図を捉え損ねた修正提案をコードレビューで修正するのに時間を浪費しているかもしれません。

あるいは、汎用的なコードスニペット（見た目は正しいがエッジケースで失敗するもの）ではなく、あなたのコーディングスタイルやリポジトリ規約に合致した文脈に応じた提案が必要です。

コストも重要です。チーム全体での利用が拡大すると有料プランの費用が急増する可能性があるため、ワークフローをテストする間は信頼性の高いFreeプランが役立ちます。他のチームにとってより大きな問題は制御性です：データプライバシー、コードの機密性、セキュリティガードレール、そして場合によっては機密リポジトリ向けの自社ホスティングセットアップなどです。

最も重要なのは、開発プロセスを改善するAI支援であり、後始末の仕事を生み出すものであってはならない。適切なツールは、バグの修正を迅速化し、コード品質を維持し、反復的なタスクを削減し、新しいコードをマージする際の自信を持続させるのに役立ちます。

Zencoder AIに代わる9つのベストな選択肢

適切なZencoder AI代替ツールの選択は、日々の作業方法に左右されます。統合開発環境（IDE）内で新規コード記述に重点を置くツールもあれば、複数ファイルの更新や自動コードレビューをサポートするAIコーディングエージェントに近い機能を持つツールもあります。

以下が、当社が厳選したトップクラスのZencoder AI代替ツールです。

1. ClickUp（ソフトウェアプロジェクト管理とワークフロー自動化のための統合ワークスペースに最適）

ClickUpを無料で試す

主な問題が「AIの知能が不十分」なら、コーディングアシスタントから始めるのが適切でしょう。問題が「ツールが分散しすぎてコンテキストが断片化され、チームがクリーンなコードを出荷できない」なら、別の解決策が必要です。そこで実用的なZencoder AI代替案としてClickUp AIが活躍します。

AIを独立したレイヤーとして扱うのではなく、ClickUpは統合型AIワークスペースとして機能し、タスク、ディスカッション、納品追跡を一箇所で接続します。

ClickUpはワークスプロール（複数のアプリに分散した仕事）とAISプロール（文脈が断片化された孤立したAIツールの過剰導入）を削減します。これによりチームは最新の意思決定を追いかける時間を減らし、成果を出す時間が増えます。

方法は以下の通りです：

ワークスペース内で24時間365日、コード支援を即座に受けられます

ClickUp Codegenは、AIを活用したソフトウェア開発をワークフローに直接組み込みます。ClickUp内に自然言語を理解するAI開発者チームメイトがいるようなものです。タスク全体の文脈を読み取り学習することで、高品質なコードの記述、バグ修正、さらにはワークスペースを離れることなく本番環境対応のプルリクエストを生成します。

Codegenでは以下が可能です：

ClickUp Brainで散在する開発コンテキストを明確な次のステップに変換

要件が1か所に、実装メモが別の場所に、意思決定がチャットに分散していると、意図を捉えきれていない「正しい」コードを出荷してしまうことがよくあります。ClickUp Brainは、まさにその瞬間のために設計されています。

コンテキスト認識型AIとして、ワークスペース内に組み込まれ、ClickUpタスク、ドキュメント、チャットから得た知識を、ツール間で詳細をコピーすることなく、即座に行動に移せる形に変換します。

開発者やエンジニアリングリーダーがClickUp Brainを活用できる実用的な方法をいくつかご紹介します：

💡 プロの秘訣：ClickUpのスーパーエージェントを活用して、エンジニアリングのフォローアップを一貫して維持しましょう

Super Agentsは、ワークスペースのコンテキストを活用して多段階ワークフローを実行する、ClickUpのAI搭載チームメイトです。

ソフトウェアデリバリーに最適なClickUp Super Agentの活用例をいくつかご紹介します：

• タスクを「エンジニアリングのフォローアップ」エージェントに変換し、意思決定事項、リスク、エッジケース、受け入れ基準を含むブリーフを作成。その後、タスクとチームチャネルに投稿します。
• 変更点と検証事項を含むレビュアー向けコンテキストを自動作成する「PR準備」エージェント。プルリクエストのレビューを共有認識から開始可能にします
• 「トリアージ支援」エージェント：新規バグを登録時にスキャンし、仕事がスプリントに投入される前に次のステップ、所有者、不足情報を提案します
• ClickUpのAIエリアにある自然言語ビルダーでエージェントを構築し、適切なスペースとドキュメントへのアクセスを制限することで動作範囲を制御できます

仕様書やコードスニペットを簡単に検索できるように ClickUp ドキュメントで管理

AIがコード作成を高速化すると、真のリスクは意思決定の追跡困難化に移行します。仕様が流れていき、根拠は埋もれ、コードスニペットはコメントやチャットに散逸してしまうのです。

ClickUp Docsはドキュメントを実行プロセスに直接紐づけるため、レビュー担当者は実装方法の議論に入る前に意図を理解できます。

ClickUp Docsでは、チームが以下を実現できます：

💡 プロの秘訣：ClickUp Brain MAXは、ソフトウェア開発ワークフローを元の文脈に接続したまま管理します。これにより、ツール間で更新内容が失われることがなく、コードレビューは常に「なぜ」という根本的な理由に基づいたものになります。

• Talk to Textで進捗を素早く記録：StandUpや開発者間の簡単な進捗同期後、「ステータス、ブロック要因、次のステップ、所有者、期日」といった明確な更新内容を口述してください。Talk to Textが構造化されたタスク更新に自動変換するため、長いメモを手動で入力することなく作業の勢いを維持できます
• ワークストリーム全体の可視化を実現： ClickUp Brain MAXに「今スプリントでリスクのあるタスクとその理由は？」や「未解決バグと次アクションの担当者要約」といった質問を投げかけましょう。リストを逐一確認せずとも明確な全体像を把握できます
• ClickUp Enterprise AI Searchで意思決定の根拠を特定：「なぜ変更するのか？」と質問されたら、Enterprise Searchで仕事の根拠となった元の仕様書・コメントスレッド・ドキュメントを即座に抽出。推測作業を排除し、レビューを迅速化します
• タスクに適したAIモデルを選択：出力要件に応じてChatGPT、Gemini、Claudeからモデルを切り替え選択。明快なステータス要約には1つ、深い分析には1つ、レビュアーのメモ書き換えには1つを活用

ClickUp Automationsで開発プロセス全体の反復タスクを自動化

ClickUp Automationsは、トリガーとアクションによるタスクの自動化と、より詳細な制御のためのオプション条件設定でこの問題を解決します。

チームがClickUp自動化を活用してソフトウェア開発ワークフローを最適化する方法は以下の通りです：

ソフトウェアチーム向けClickUpでソフトウェアデリバリーのプランと追跡を実現

コード生成速度だけを改善しても、遅延は同じ箇所で発生します：優先度の不明確さ、依存関係の欠如、バックログ・バグ・リリース間の引き継ぎの遅さ。ClickUp for Software Teamsは、これらのワークフローを一元化することに焦点を当てています。これにより、単なるタスク管理ではなく、デリバリー全体を管理できるようになります。

エンジニアリングライフサイクル全体を管理する構造化された方法を提供します：

ClickUpの主な機能

ClickUpの価格設定：

ClickUpの評価とレビュー：

実際のユーザーはClickUpについてどう評価しているのか？

G2のソフトウェア開発者はこう述べています：

ソフトウェアエンジニアとして、ClickUpで最も評価している点は、タスク管理、ドキュメント、コミュニケーションをシームレスに統合した包括的なプラットフォームです。ワークフローのカスタマイズ機能に加え、強力な自動化と統合機能により、整理整頓を維持し、コンテキストスイッチングを最小限に抑え、開発チーム全体が常に同じ認識を共有できるようになります。 ClickUp Docsやアジャイル指向のタスクビューといったツールは、計画立案と進捗追跡の両方を簡素化します。総じて、ClickUpは時間の節約と生産性向上に貢献しています。

2. GitHub Copilot（VS Codeやその他の人気IDE内で文脈に応じたコード提案に最適）

仕事中にバックグラウンドで動作するZencoder AIの代替ツールをお探しなら、Copilotはその「エディター内」ループのために設計されています。VS Code（またはその他の対応IDE）でコードを記述すると、Copilotが進行中に補完候補やコードスニペットを提案します。これは、反復的なタスクを素早く処理する際や、複雑なコーディング中に勢いを維持しようとする際に役立ちます。

仕事が複数のファイルにまたがる場合、その有用性はさらに高まります。GitHubはCopilotにリポジトリ全体の文脈（リポジトリレベルの設定を含む）を提供する手段を提供しており、これにより汎用的な自動補完ではなく、文脈に応じた提案が可能になります。

コードレビューに時間がかかっているなら、プルリクエストでCopilotコードレビューをリクエストすれば、問題点と直接適用可能な修正案を提示できます。AIコーディングが日常化する中、コード品質を守ろうとするチームにとって特に有用です。

GitHub Copilotの主な機能

GitHub Copilotの制限事項

GitHub Copilot の価格

GitHub Copilotの評価とレビュー

実際のユーザーはGitHub Copilotについてどう評価しているのか？

G2レビュアーの共有：

「GitHub Copilotは日々のコーディング作業において驚くべきツールであることが証明されています。実装は非常にシンプルで、複雑なセットアップを必要としません。開発環境との統合は驚くほどシームレスかつ高速です。」

3. Amazon Q Developer（IDEとCLIを横断するAWSネイティブAIコード支援に最適）

開発プロセスがAWSと密接に連携している場合、Amazon Q DeveloperがZencoder AIの代替として最も理にかなっています。

コードの生成・更新、セキュリティ問題の検出、最適化やリファクタリングの支援に活用できます。

また、一般的なIDE全体でインライン提案、チャット、脆弱性スキャンを提供し、さらにクラウドセットアップやデプロイステップを進める際には、ターミナルサポートによるCLIオートコンプリートやチャット機能も利用できます。

Amazon Q Developerの主な機能

Amazon Q Developer のリミット

Amazon Q 開発者向け価格

Amazon Q 開発者向け評価とレビュー

Amazon Q Developerについて、実際のユーザーはどのような評価をしていますか？

G2レビュアーの意見：

「最も気に入っている点は、コードの記述とデバッグを高速化してくれることです。AIの提案は概ね正確で、特に反復タスク時には大幅な時間短縮につながります。」

🎥 ビデオを見る：AIがコード生成を担う中で、どうやってコード品質を維持するか？人間をプロセスに組み込み、コードレビューチェックリストで武装させよう！作成方法は次の通り：

4. Tabnine（コードのプライバシー管理が必要な企業チームにおける安全なAIコーディングに最適）

Tabnineは、AIコーディング支援を求めつつ、コードのプライバシーとコンプライアンスに対する強力な制御も必要とする場合に優れた選択肢です。クラウド、オンプレミス、エアギャップ環境のいずれにも導入可能であり、機密性の高いリポジトリや規制対象データを扱う企業チームにとって重要な点です。

Tabnineのプライバシー文書では、使用するモデルに関わらず「トレーニングデータ非保持・非保持」ポリシーを明記しています。これにより、複数のプログラミング言語でAI支援を必要としつつ、明確なガバナンスとデータプライバシーの保護策を求めるチームにとって、Tabnineの評価が容易になります。

Tabnineの主な機能

Tabnineの制限事項

Tabnineの価格

Tabnineの評価とレビュー

実際のユーザーはTabnineについてどう評価しているのか？

G2レビューからの引用：

「私は開発者として働いており、Tabnineのいくつかの機能を非常に有用だと感じています。特に『Boilerplate Reduction』機能は、ユニットテストフレームワークや標準API設定といった反復的なコード構造の自動化に最適です。」

5. Cursor（AIコーディングアシスタントによる深いコードベースの理解と複数ファイル編集に最適）

Cursorは、コード変更が複数のファイルにまたがる状況向けに設計されています。Cursorのエージェントモードは、コードベースの探索、複数ファイルの編集、コマンドの実行、エラー修正を通じてリクエストを完了させるために設計されています。

これはコード生成だけでなく、既存コードベース全体でのコードリファクタリングや調整された更新にも役立ちます。

Cursorは「複数エージェント」スタイルのワークフローもサポートしており、異なるエージェントがコードベースの異なる領域を並行して処理できます。作業を分割したい場合に最適です：1つのエージェントがテストを追加している間、別のエージェントが小規模なリファクタリングを処理し、その後統合結果をレビューします。

Cursorの主な機能

カーソルの制限事項

Cursorの価格

カーソル評価とレビュー

Cursorについて実際のユーザーはどのように評価しているのでしょうか？

G2の肯定的なレビューでは次のように述べられています：

「CursorはAIをコードエディターに直接統合することで、開発者の生産性を大幅に向上させます。文脈に応じたコード提案、インラインコード生成、既存コードベースに関する質問機能などにより、デバッグと開発が大幅に高速化されます。」

6. Replit AI（ブラウザ上でAIコーディングエージェントを活用し、アプリを迅速に構築・デプロイするのに最適）

Replit AIはブラウザ内での緊密なビルドループ（プロンプト→生成→実行→反復→共有）を実現します。Replit Agentはさらに、日常的な言語で「実現したい機能」を記述するだけで、エージェントが動作するアプリをゼロから構築・作成します。

これにより、Replitはスピードと迅速なフィードバックサイクルを目標とする場合に有用です。ローカル環境のセットアップに時間を費やすことなく、プロジェクトの骨組み作成、コードスニペットの生成、動作するプロトタイプの構築に活用できます。

アイデアをテストしたり、社内ツールを構築したり、より多くのエンジニアリング時間を投入する前にUXを迅速に検証したい場合に特に便利です。

Replit AIの主な機能

Replit AIの制限事項

Replit AIの価格

Replit AIの評価とレビュー

実際のユーザーはReplit AIについてどう評価しているのか？

Capterraのユーザーが共有しています：

導入はかなり簡単です。ReplitとAWSを併用している私の場合、プロの開発者にアプリ構築を依頼すれば数千ドルは軽くかかります。シンプルなものを作っている大多数の人にとって、これは素晴らしいツールです。

7. Windsurf（エージェント型IDE内で複数のファイルを処理できるAIコーディングエージェントに最適）

WindsurfはCascadeを中心に設計されています。これはツール呼び出しやリンター統合を備え、コードモードとチャットモードの両方で動作するエージェント型アシスタントです。そのコンセプトは、複数ステップの変更をリクエストし、エージェントに編集を実行させ、単一の完了を受け入れるのではなく、チェックポイントで進捗を確認できる点にあります。

Windsurfの売りとなる重要な要素はコンテキスト処理です。Windsurfには「Fast Context」が搭載されており、これは従来のエージェント検索よりもはるかに高速にコードベースから関連コードを取得する専用サブエージェントです。これにより、大規模なリポジトリでもエージェントが正確に動作し続けます。

チームが新しいIDEへの完全移行を望まない場合、Windsurfは複数のエディターやIDE向けのプラグインも提供しています。これにより、ワークフローへの変更を最小限に抑えながらWindsurfスタイルのAIアシスタントを試すことが容易になります。特に、複雑なタスク中の複数ファイル編集やリポジトリコンテキストの改善が主なニーズである場合に有効です。

Windsurfの主な機能

ウィンドサーフの制限事項

Windsurfの価格

ウィンドサーフの評価とレビュー

Windsurfについて実際のユーザーはどのように評価しているのでしょうか？

G2のレビュアーはこう述べています：

Windsurfの最大の強みはAIアシスト機能であり、これまで使用したどのAI IDEツールよりも優れています。コードベースやフォルダ構造、開発意図を理解する知能を備え、トラブルシューティングのガイダンスまで提供します。起動して希望のモデルを選択するだけで、すぐに利用可能です。

8. Codacy（プルリクエストにおけるコード品質を保護する自動化コードレビューに最適）

Codacyは、プルリクエスト（PR）の量が増加する中でコード品質とセキュリティチェックを一貫して維持したいチーム向けのZencoder代替ソリューションです。AIコード生成による出力増加時も含みます。Codacyのプラットフォームは自動化された静的解析とコードパターンの強制を基盤として構築されており、コードは本番環境に到達する前に評価されます。

Codacy GuardrailsはIDE拡張機能を通じて、AI生成コードと人間が書いたコードをローカルでスキャンできます。セキュリティや品質上の欠陥を検知し、コードが印刷される前に自動修正を適用することも可能です。プルリクエスト側では、CodacyはPRごとの可視性とコード品質メトリクスを提供するため、マージ後だけでなく作業中の品質も監視できます。

Codacyの主な機能

Codacyの制限事項

Codacyの価格

Codacyの評価とレビュー

実際のユーザーはCodacyについてどう評価しているのでしょうか？

G2のレビュアーはこう述べています：

「Codacyを約1年間使用してきましたが、これまでのところ素晴らしい体験でした。コード品質とセキュリティ分析ツールとしてCodacyを導入した本来の目的は達成されています。」

9. DeepCode AI（セキュリティ問題を発見しコード品質を向上させるAI搭載コードレビューに最適）

DeepCode AIは一般的なコーディング支援ではなく、セキュリティを最優先としたレビューを目的として設計されています。AIコーディングによりプルリクエストに流入する新規コード量が増加する場合、この点が重要となります。

Snykのコード分析を通じてDeepCode /AIを活用すれば、セキュリティ問題を早期に発見し、真に重要な事項を優先順位付けできます。パターンマッチングだけでなくデータフローを意識した分析により、ノイズを削減します。

最大のリスクが「レビューリソース不足による脆弱性のリリース」である場合、DeepCode AIは「自動コードレビュー」カテゴリにおける有力なZencoder AI代替案です。特に、開発ワークフローにアプリケーションセキュリティ（AppSec）機能を組み込みたい企業チームに最適です。

DeepCode AIの主な機能

DeepCode AIの制限事項

DeepCode AIの価格

DeepCode AIの評価とレビュー

DeepCode AIについて実際のユーザーはどのように評価しているのでしょうか？

G2レビューより：

「Snykの製品は直感的なGUIを備えており、脆弱性の特定と対応が容易です。開発者を組織単位（Orgs）で管理できるため、特定の開発チームのみが自社製品に関連する脆弱性を閲覧できるようにする上で有効です。」

その他の便利なツール

主要なZencoder AI代替ツール以外にも選択肢を検討中なら、AIがチームのレビュー能力を超える量のコードを生成し始めた際に生じる一般的な課題を補完できるツールです。プルリクエストのレビューにおいて、より厳格なガードレールと予期せぬ問題の減少を求める場合に有用です：

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このリストから一つだけテーマを挙げるとすれば、これです。AIコーディングは始めやすいが、スケールさせるのは難しい。コード生成はコーディングのスピードアップに役立ちますが、コード品質の低下を防ぐためには、コードレビュー、明確なドキュメント、安定した開発プロセスが依然として必要です。

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ClickUpはソフトウェア開発ワークフローのための統合プラットフォームを提供します。これにより仕事が複数のツールに分散せず、「AI出力」が未処理事項になることもありません。チームが「何を」「なぜ」「次に何をすべきか」を共有すれば、バグ修正や新コードのリリースがスムーズに進み、予期せぬ問題も減少します。

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