はじめに
コーディングの現場にAIが登場して以来、学び方や働き方が変化しています。「Replit」「Cursor」「GitHub Copilot」は、その中でも注目を集める3つのAIコードアシスタントです。
本記事では、それぞれの特徴や活用シーンを比較し、目的に応じた選び方を探ります。
このサイトは、Pythonや生成AIなどを学べるオンラインプログラミングスクール AI Academy Bootcampが運営しています。
Replit / Cursor / GitHub Copilot 比較表
| 項目 | Replit Ghostwriter | Cursor | GitHub Copilot |
|---|---|---|---|
| タイプ | オールインワンの学習向けWeb開発環境 | VS CodeベースのAI IDE | コード補完に特化したAIアシスタント |
| 主な対象ユーザー | プログラミング初心者・学習者・教育現場 | 中〜上級エンジニア・プロ開発者 | 幅広いエンジニア（チーム開発含む） |
| 動作環境 | ブラウザ（インストール不要） | デスクトップアプリ（VS Codeベース） | VS Code・JetBrains（拡張機能） |
| AIアシスト内容 | コード補完、エラー解説、リファクタ提案 | ファイル横断提案、バグ修正、構造理解 | 補完／スニペット提案、Copilot Chat |
| チャット機能 | あり（シンプルな対話） | 高性能チャットあり（対話でリファクタ対応） | Pro版でCopilot Chat利用可能 |
| 学習用途との相性 | ◎：初心者が学びやすい | △：ある程度の知識が必要 | ◯：学習には少し説明が足りないことも |
| Webアプリ作成への対応 | ◎（Flask等で簡単に構築可能） | ◎（複雑な構成にも対応） | △（主にコード補完なので構築補助は限定） |
| インストールの手間 | 不要 | 要（ダウンロード＆セットアップ） | 拡張機能で簡単導入 |
| 費用感（2025.4.28現在） | 無料／Proプランあり （月$20〜） | 無料／Proあり（月$20〜） | 無料／Proあり（月$10〜） |
目的に合わせたベストな選択肢は？
| 目的 | おすすめツール |
|---|---|
| プログラミングをこれから学びたい | Replit Ghostwriter |
| 本格的な開発・複雑なコード管理 | Cursor |
| シンプルに補完・アシストしてほしい | GitHub Copilot |
3つのツールの基本情報と強み
Replit Ghostwriter（リプリット・ゴーストライター）
Replit Ghostwriterは、ブラウザ上ですぐに使えるコードエディタReplitに組み込まれたAIアシスタントです。環境構築が一切不要で、エディタにコードを書くと、自動補完やエラー修正、チャット形式のヒントまで得られます。たとえば「この変数は未定義です」「関数の定義をしてみましょう」など、画面上で次のステップが自然に提示されるため、初心者でも迷わず学習を進めることができます。簡単なWebアプリも作れるため、学びと実践を同時に進めたい人に最適なツールです。
Cursor（カーサー）
Cursorは、VS Codeをベースに開発されたAI IDEで、「AIと本気でペアプログラミングする」ような体験が得られます。プロジェクト全体の構造を理解した上で、関連する複数のファイルを横断して適切なコード提案やリファクタリングを行えるのが強みです。特定の行を修正したいときや、バグの原因を知りたいときには、自然言語で指示するだけでピンポイントな修正案を提示してくれます。コードの質を高めながら開発を効率化したい中〜上級者にとって、心強い開発パートナーとなるでしょう。
GitHub Copilot（ギットハブ・コパイロット）
GitHub Copilotは、Visual Studio CodeやJetBrainsといった主要なIDEで動作する、Microsoft＋OpenAIの共同開発によるコード補完ツールです。現在はCopilot Chatという対話型の機能も加わり、開発中の質問や提案も受けられるようになっています。強みは、非常に自然で文脈に合った補完を高速で提供してくれる点。既存コードに即した提案力が高く、習熟者の作業スピードを格段に上げてくれるアシスタントです。
学習・初心者支援で使いやすいのは？
Replit Ghostwriterの親切設計について（チャット補助・即時実行）
Replit Ghostwriterは、初心者の「つまずきやすいポイント」に寄り添う設計が魅力です。コードを書いてすぐに実行でき、エラーが出た場合もチャット形式で「なぜそうなったのか」「どう直せばいいか」を教えてくれます。手を動かしながら学べるため、学習のテンポが崩れにくく、初学者でも安心して進められます。
CursorとCopilotはどうか？（補完説明のわかりやすさを比較する）
CursorやGitHub Copilotも高性能ですが、初心者向けとは言いづらい面があります。Cursorはプロジェクト全体を見て提案できますが、自然言語での指示にはある程度のプログラミング理解が必要です。Copilotも文脈に合った補完は得意ですが、なぜそのコードが提案されたのかがわかりにくいときがあり、初心者には理解しにくいこともあります。
実務・開発現場で使いやすいのは？
Cursor：ファイル横断リファクタや大規模開発への対応力
Cursorの強みは、複数のファイルやプロジェクト全体を理解した上で提案できる点です。関数のリネームや構造変更といったリファクタ作業も、AIに自然言語で指示するだけで実行可能。特にファイル数の多いプロジェクトでは、コード全体の整合性を保ちながら効率的に修正できるため、大規模開発での実用性が高く評価されています。
GitHub Copilot：既存コードに沿った提案力
GitHub Copilotは、すでに書かれているコードのスタイルや文脈をくみ取り、それに沿った補完をしてくれる点に定評があります。チームでルールを決めて開発している場合でも、違和感のないコードを提案してくれるため、コードレビューの手間を減らせるのがメリットです。すでに動いているコードベースに自然に馴染ませたいときに頼れる存在です。
チーム開発や共同編集との相性
チーム開発やペアプログラミングの場では、「他の人の書いたコードを理解し、補完する」力が重要です。Copilotはその点で安定した働きを見せ、特に既存コードに沿った自然な提案が求められる現場と相性が良いです。一方、Cursorはエンジニア間の会話に近い指示でファイルをまたいだ修正ができるため、分担作業やコード整備にも役立ちます。それぞれに異なる強みがあります。
まとめ
「学びたい人」「コードを書きたい人」「プロジェクトで使いたい人」
AIコードアシスタントは、目的やスキルによって選ぶべきツールが変わります。これから学びたい人にはReplit Ghostwriter、本格的にコードを書きたい人にはCursor、既存プロジェクトに自然に組み込みたいならGitHub Copilotが向いています。自分のフェーズに合ったツールを選ぶことが、成果につながります。
AIアシスタントを活用する！学びと実践のスタイル
AIは「代わりに書く道具」ではなく、「一緒に考えるパートナー」になりつつあります。だからこそ、ただ使うだけでなく、AIの提案をどう活かすかが問われる時代です。ツール選びは、自分自身をブラッシュアップする機会にもなります。
✨生成AIコース 受講お申込み受付中！
生成AIの概要やChatGPTの基礎操作、プロンプトエンジニアリングの基礎から実践まで学べます。演習課題を通じて、ご自身の業務に適したプロンプトやツールを作成し、生成AIを業務に活用できるスキルが身につきます。
受講特典：受講期間中、59種類の充実したAI Academyのオリジナルテキストを使いながら学んでいただけます。 例）「機械学習に必要な数学編」「機械学習アルゴリズムの理論と実装編」「自然言語処理編」「プロンプトエンジニアリング入門編」など
✨LINE友だち限定：「AI人材コース_動画プラン」受講お申込み受付中！
AI Academy Bootcamp LINE公式 では、AIリテラシーからPython、データ分析、Web開発まで学べる「動画プラン」をご用意！さらにお得な割引クーポンもプレゼントしています！
単独で学ぶより、全コースを一気に学ぶことで得られる「学習シナジー効果」が特長。
基礎から応用まで、データ分析とAI開発のスキルを効率よく身につけられます。
「AI人材コース_動画プラン」のおすすめポイントを以下の動画で紹介しています！
AI人材コース_動画プランを受講された方のリアルなレビューです。受講をご検討中の方、ぜひチェックしてみてください！
🎁ちょっとひと息 ! 業務や学習に役立つライブラリーをプレゼント !
オンラインプログラミングスクールのAI Academy Bootcamp LINE公式のライブラリーでは無料動画、講座、最新技術資料など、学習や業務に役立つ秀逸な教材や実践的なリソースを豊富に取り揃えています！毎週新しいコンテンツも更新中です。LINE友だち登録でプレゼントします。ぜひご活用ください！
AIスキルを効率よく身につけるには
AI Academy Bootcamp ではAI・データサイエンス、機械学習の実践力を高める50時間以上の動画が見放題！AIの学習に必須のPythonの学習から始まり、データサイエンス・機械学習など、目的に応じた幅広い分野をカバーしています。
