はじめに
本記事では、セルフホストでコードモデルとVS Code ＋ Continue - open-source AI code agentを組み合わせた、開発環境の構築方法を紹介します。
実際に使ってみると、Claude CodeやCodeXに近い操作感で、diffベース編集により安心してAIコーディングが行えます。
できるようになること
- セルフホストのLLMでコード生成・レビューができる
- API課金（トークン消費量）を気にせず開発支援を利用できる
- VS Code上でAIコーディングが完結する
こんな人におすすめ
- API課金（外部LLMのトークン課金）を気にせずAIコーディングしたい
- ローカル環境で開発を完結させたい
- 自由にLLMを挿し変え可能なAIコーディング環境を探している
VS Code拡張機能 AIコーディング支援ツールの比較
| 観点 | Claude Code | CodeX（OpenAI系） | Continue |
|---|---|---|---|
| 基本思想 | Claude専用 | OpenAI専用 | ベンダー中立 |
| 利用できるLLM | Claudeのみ | GPT / Codexのみ | 複数LLM対応 |
| LLM切り替え | 不可（Claude固定） | 不可（OpenAI固定） | 可能 |
| 向いている使い方 | Claude特化 | GPT特化 | 使い分け運用 |
Claude CodeやCodeXは本家LLMのみ利用可能であることに対して、
ContinueはLLMを選択可能です。
Continueを使うべきケース
- 顧客・案件ごとにLLMを切り替えたい
顧客ポリシーやコストに応じてモデル選択が可能
- OpenAI / Claude / Self host LLM を横断で利用
- 将来のベンダーロックイン回避
柔軟にLLMを切り替えながら、Claude CodeやCodeXのような操作性が欲しい場合に有用です。
Continueを勧められる理由
Continueがお勧めできる理由を、「観点」を軸に整理しました。
| 観点 | Continueの特徴 | ユーザーにとっての価値 |
|---|---|---|
| LLMの選択自由度 | Claude / OpenAI / Azure OpenAI / Gemini / OSS LLMに対応 | 用途・タスクに応じて最適なモデルを使い分けられる |
| 開発環境との親和性 | VS Codeに完全統合 | 新しいIDEを覚えず、すぐに導入できる |
| 透明性 | OSS（オープンソース） | 挙動が明確で、企業利用でも安心感がある |
| セキュリティ管理 | APIキーを自分で管理 | 組織のセキュリティポリシーに合わせやすい |
| コード理解力 | 複数ファイル・構成を横断的に理解 | 大規模・レガシーコードにも対応できる |
| 編集の安全性 | diffベースで変更案を提示 | 修正内容を確認しながら安全に反映できる |
| 柔軟性 | 設定ファイル（config.json）で制御可能 | チームや案件ごとに最適化できる |
| 情報漏えい対策 | ローカルLLM（Ollama等）に対応 | 機密コードを外部に出さずに利用できる |
| 将来対応力 | モデル差し替えが容易 | LLMの進化に追従しやすい |
前提条件
- OllamaなどでローカルLLM（例：qwen3-coder）を起動していること
セルフホストに関する参考記事へのリンク
構成イメージ
本記事の構成は以下の通りです。
- Continue：VS Code拡張としてのUI
- Ollama：ローカルLLM実行基盤
- ローカルコードモデル：qwen3-coder
手順
セルフホストのコードモデルとVS Code＋Continueでコーディングできる環境の構築手順を以下で説明します。
VS CodeにContinueをインストールする
- VS Codeを起動します
- 拡張から
Continueをインストールします
VS Codeの拡張機能「Continue」は以下からインストールできます。
Continueの設定
- VS CodeでContinueの画面を開きます
- ContinueのConfigsからLocal Configを開きます
- config.yamlに以下のように設定して保存します
name: Local Config version: 1.0.0 schema: v1 models: - name: qwen3 provider: ollama model: qwen3-coder-next:latest roles: - chat - edit - apply - Continueのチャット画面で
qwen3を選択します
- チャットで指示を与えることでコードの生成や既存コードのレビューを実行できます
チャット内で、@FileNameで既存ファイルを指定して指示することができます。
例）test.pyをコードレビューさせたい場合、以下のように指示します。
@test.py のコードレビューをして
まとめ
本記事では、ローカルLLMとVS Codeを組み合わせた開発環境を構築しました。
- APIコストを気にせずAIコーディングが可能
- セキュリティ要件の高い開発にも対応可能
- CursorやGitHub Copilotの代替として利用可能
今後さらに高性能なモデルが出てきたら、モデルを差し替えることで高性能なAIコーディングが実現可能になります。
FPT AI FACTORY（リンク）
- 日本リージョン：https://ai.fptcloud.jp/
- ベトナムリージョン：https://ai.fptcloud.com/
期間限定 無料バウチャー発行中
※新規ユーザー向けに100ドル分のクレジットが提供されています。
詳細は公式ページをご確認ください。