はじめに
最近のAI開発ツール、種類が多すぎませんか？GitHub Copilot、Cursor、Devin、Claude Code...どれも「AIが開発を支援する」と言っているけど、実際に使ってみると全然違う。
そこで、いろいろかツールを使い倒して機能やモデルではなくアーキテクチャで分類してみました。すると面白い進化の流れが見えてきたので共有します。
アーキテクチャ分類図
アーキテクチャを順番に見て行きます。
0. 汎用チャット型（ChatGPT、Claude）
（これは図にはありません）
- 一番最初の段階
- 「この関数書いて」→コピペの繰り返し
- 環境差異で動かないこと多数
1. ローカル実行型（GitHub Copilot、Cursor、Windsurf）
- IDE統合でローカルファイルにアクセス
- プロジェクト全体を理解できるように
- でもローカルリソースに制約あり
2. クラウド開発環境型（Devin、GitHub Codespaces）
- ブラウザでアクセスする仮想環境
- クラウドリソース活用で高性能
- 環境の標準化を実現
3. 対話型プロジェクト管理（Claude Code）
- ターミナル/チャットで自然言語対話
- プロジェクト全体のナビゲーション
- コードベース探索が得意
4. 自律型コーディングエージェント（Devin、OpenAI Codex）
- 高度な自律性でタスクを自動実行
- 要件から直接コード生成・テスト・デバッグ
- 制御が難しく実用性に課題
5. GitHubワークフロー統合型（GitHub Copilot Agent、Google Jules）
- 2024年後半から登場の新世代
- Issue → PR → Review の完全統合
- チームメンバーとして機能
見えてきた進化の流れ
図を見ると、以下の進化パターンが見えてきます：
汎用チャット → ローカルリソースアクセス → ワークスペース提供 → 対話型管理 → 自律性の追求 → ワークフロー統合
特に興味深いのは、単純に「より自律的に」ではなく、既存の開発プロセスとの調和を重視する方向に進化していること。
自律型エージェント（Devin等）は「何でも自動でやります」系で制御が難しく実用性に課題があったけど、GitHub統合型は既存のIssue/PR/Reviewフローを活かしつつ自動化しているのが賢い。
選び方の指針
- 単発コーディング: Cursor、Windsurf
- クラウドリソース活用: GitHub Codespaces
- コードベース探索: Claude Code
- 完全自動化（実験的）: Devin、OpenAI Codex
- チーム開発効率化: GitHub Copilot Agent、Jules
まとめ
6つのアーキテクチャで分類すると、AIエージェントの進化の方向性がよく見えました。特に自律型から統合型への転換が面白く、今後はGitHubワークフロー統合型が主流になりそうな予感。
「AIに何でもやらせる」より既存のワークフローに自然に溶け込ませて作業を分担してもらうほうが作業を切り出す立場としても使い易い印象です。
詳細な分析については、Zennの記事「ソフトウェア開発AIエージェント：アーキテクチャから見る開発ツールの進化」 で詳しく書きました。