Cody（コーディ）vs GitHub Copilot｜どちらを選ぶべきか徹底比較

監修者伊東雄歩

株式会社ウォーカー CEO。東北大学卒。MENSA会員、JDLA認定講師、健全AI教育協会理事。生成AI×教育・学習科学を専門とし、2億円超のシステム開発プロジェクトを統括。

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。

この記事でわかること

Cody と GitHub Copilot の基本的な違い
機能・料金・対応エディタの比較表
それぞれが得意なプロジェクト規模とチーム構成
実際の使用感とコード生成の精度の違い
あなたのチームに最適なツールの選び方

Cody（コーディ）とGitHub Copilotの基本情報

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。

機能比較表

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、Web	VS Code、Visual Studio、JetBrains、Neovim
LLM 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

料金・プラン比較

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。

得意なユースケースの違い

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。

実際の使用感の違い

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。