Cody（コーディ）vs GitHub Copilot｜どちらを選ぶべきか徹底比較
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AI がコードを書く時代、どのツールを選ぶかで開発効率が大きく変わります。今回は Sourcegraph 製の「Cody（コーディ）」と Microsoft 製の「GitHub Copilot（ギットハブ・コパイロット）」を徹底比較します。
Cody（コーディ）は Sourcegraph 社が開発した AI コーディングアシスタントです。複数のリポジトリ（コードの保管場所）を同時に理解できる点が最大の特徴で、大規模な企業向けプロジェクトで力を発揮します。2026年4月には Claude Opus 4.7 などの最新 LLM（人間みたいに文章を書ける AI）にも対応し、スマートホバーサマリー機能も追加されました。
一方、GitHub Copilot（ギットハブ・コパイロット）は Microsoft 傘下の GitHub が提供する AI アシスタントです。コード補完（入力中に次のコードを自動提案する機能）の精度が高く、GitHub にコードを保存しているチームならスムーズに導入できます。OpenAI の技術をベースにしており、世界中で最も広く使われている AI コーディングツールの一つです。
両者とも VS Code や JetBrains などの主要エディタに対応していますが、得意分野と想定ユーザーが大きく異なります。
機能Cody（コーディ）GitHub Copilotマルチリポジトリ対応◎ 10個以上を同時検索可能△ 単一リポジトリが基本コード補完精度○ 高品質だがやや遅い◎ 高速でスムーズ対応エディタVS Code、JetBrains、Visual Studio、WebVS Code、Visual Studio、JetBrains、NeovimLLM 選択肢◎ Claude、GPT など複数選択可× GPT シリーズのみコンテキスト理解◎ 全コードベースを横断理解○ GitHub ホストのコードに限定セキュリティ機能◎ コンテキストフィルターで機密保護○ 基本的な除外設定チャット機能◎ Deep Search でドメイン特化質問可○ 標準的なチャットセルフホスト対応◎ 可能（エンタープライズ）× クラウドのみ
GitHub Copilot は個人向けプランが月額 10 ドル、企業向けが月額 19 ドル（ユーザーあたり）です。プランはシンプルで、GitHub アカウントがあればすぐに始められます。学生や OSS（オープンソース・ソフトウェア）開発者には無料プランも提供されています。
Cody は 2025年7月以降、個人向け無料プランを終了し、エンタープライズ専用にシフトしました。現在の価格は月額 59 ドル（ユーザーあたり）からとなっています。一部では月額 9 ドルのプランも言及されていますが、主に大規模企業向けのライセンス体系です。小規模チームや個人開発者には、新しく登場した「Amp」という別製品が推奨されています。
コスト面では GitHub Copilot の方が個人や中小チームに優しい価格設定です。一方、Cody は初期投資は高いものの、複数リポジトリを扱う大規模プロジェクトでは、開発効率の向上で投資回収できる可能性があります。
Cody が力を発揮するのは、マイクロサービス（機能ごとに分割された複数のアプリ）やモノレポ（複数プロジェクトを一つのリポジトリで管理する方式）を採用している企業です。たとえば、フロントエンド、バックエンド、API、データベースなど 10 個以上のリポジトリを横断してコードを検索・理解できるため、「あの関数はどこで定義されていたっけ？」という悩みがなくなります。
また、金融機関や医療系など、機密情報を扱う業界では Cody のコンテキストフィルター機能が重要です。特定のファイルやディレクトリを AI に送信しない設定ができるため、個人情報や企業秘密を守りながら AI の恩恵を受けられます。セルフホスト（自社サーバーで運用）も可能なので、外部クラウドにコードを送りたくない企業にも向いています。
一方、GitHub Copilot は個人開発者やスタートアップ、GitHub をメインに使っているチームに最適です。コード補完が非常にスムーズで、よくあるパターン（ループ、API 呼び出し、テストコードなど）を瞬時に提案してくれます。「サクサク書きたい」「まずは試したい」という場合は Copilot の方が導入ハードルが低いでしょう。
GitHub Copilot の最大の魅力は「待たされない」ことです。コードを書き始めるとすぐにグレーの候補（ゴーストテキスト）が表示され、Tab キーで確定できます。単純な繰り返し作業やボイラープレート（決まり文句のようなコード）を書くときは、まるで頭の中を読まれているかのような体験です。ただし、プロジェクト独自の設計パターンや複雑なビジネスロジックでは、的外れな提案が出ることもあります。
Cody は少し考える時間が必要ですが、その分「文脈を理解した回答」が返ってきます。チャット機能で「このエラーの原因を教えて」と聞くと、関連する複数ファイルを参照して答えてくれます。2026年4月に追加されたスマートホバーサマリー機能では、関数名にカーソルを合わせるだけで「この関数はどこで何回使われているか」が表示されるため、レガシーコード（古いコード）の解読にも役立ちます。
また、Cody は Claude Opus 4.7、GPT-4、Gemini など複数の LLM を切り替えられるため、「このタスクには Claude が向いている」「この質問は GPT が得意」といった使い分けができます。一方 Copilot は OpenAI の GPT シリーズに限定されるため、モデルの選択肢はありません。
結論として、以下の基準で選ぶとよいでしょう。
GitHub Copilot を選ぶべき人
Cody を選ぶべき人
どちらも優れたツールですが、プロジェクトの規模とチームの構成によって最適解は変わります。まずは無料トライアルや個人プランで試してみて、チームの開発スタイルに合う方を選びましょう。AI コーディングアシスタントは今後さらに進化するので、定期的に見直すことも大切です。
この記事は AI Friends からのクロスポストです。
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