Continue（コンティニュー）活用事例5選｜スタートアップで実際に使われている方法

公開日: 2026-05-31

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。

この記事でわかること

Continue（コンティニュー）がスタートアップで注目される理由
実際の現場で使われている5つの具体的な活用方法
各事例での導入効果と成果
Continue を導入する際に気をつけるべきポイント
自社で活用を始めるためのヒント

Continue（コンティニュー）がスタートアップで注目される理由

Continue（コンティニュー）は、VSCode や JetBrains といった開発ツールの中で動く AI コーディングアシスタントです。オープンソース（無料で使えて、誰でも改良できるソフトウェア）なので、資金に限りがあるスタートアップでも導入しやすいのが特徴です。2026年には GitHub のスター数が20,000を超え、世界中の開発者から支持を集めています。

スタートアップで注目される最大の理由は、完全無料で使い始められる点です。外部の AI サービス（Claude や GPT-4 など）を使う場合は別途料金がかかりますが、ローカル環境で動く Ollama（無料の AI モデル）と組み合わせれば、コストゼロで AI コーディング支援を受けられます。少人数で多くの機能を開発しなければならないスタートアップにとって、開発速度を上げながらコストを抑えられるのは大きな魅力です。

また、2026年3月に追加された Planning Agent（計画を立ててくれる AI 機能）や、ファイルの作成・編集を自動で行う Agent Mode など、最新機能が次々と追加されています。大手企業向けには Team プランや Company プランもあり、チーム全体でナレッジを共有したり、セキュリティを強化したりできる仕組みも整っています。

事例1: コードレビューの自動化で開発スピードを2倍に

ある SaaS 系スタートアップでは、エンジニアが3名しかおらず、コードレビュー（書いたプログラムをチェックする作業）に時間がかかりすぎる課題を抱えていました。そこで Continue の CLI（コマンドラインツール）を GitHub Actions に組み込み、プルリクエスト（コード変更の提案）が出されると自動でレビューコメントを生成する仕組みを導入しました。

具体的には、Continue に「セキュリティリスクはないか」「コーディング規約に沿っているか」「パフォーマンス上の問題はないか」といった観点で自動チェックさせ、指摘事項を GitHub のコメント欄に自動投稿します。エンジニアは AI の指摘を確認してから最終レビューを行うため、単純なミスを見逃すリスクが減り、レビュー時間も従来の半分に短縮されました。結果として、新機能のリリース頻度が月2回から月4回に倍増しています。

事例2: ドキュメント自動生成で新メンバーの立ち上がりを加速

急成長中の EdTech スタートアップでは、新しいエンジニアが入社するたびに既存コードの説明に時間を取られていました。そこで Continue を使って、コードベース全体のドキュメント（説明書）を自動生成する取り組みを始めました。

Continue のチャット機能に「このファイルの役割を日本語で説明して」「この関数が何をしているか箇条書きで教えて」と指示すると、数秒で分かりやすい説明文が返ってきます。それを元に README ファイルや開発者向けガイドを整備したところ、新メンバーが最初のプルリクエストを出すまでの期間が平均10日から5日に短縮されました。ドキュメント作成の負担も大幅に減り、既存メンバーはコア機能の開発に集中できるようになっています。

事例3: リファクタリング支援で技術的負債を解消

創業2年目の EC プラットフォーム開発会社では、初期に書いたコードが複雑になりすぎて、新機能の追加が難しくなっていました。リファクタリング（コードを整理し直す作業）が必要でしたが、人手が足りず後回しになっていたのです。

そこで Continue のインライン編集機能を活用しました。エディタ上で対象のコードを選択し、「この部分を読みやすく分割して」「変数名をもっと分かりやすくして」と指示すると、Continue が即座に改善案を提示してくれます。提案内容を確認して適用するだけで、複雑だった関数が数分で整理されました。週に1時間ずつリファクタリングタイムを設けた結果、3ヶ月で主要モジュールの可読性が大きく向上し、バグ発生率も30%減少しています。

事例4: バグ修正サポートで障害対応時間を半減

モバイルアプリ開発を手がけるスタートアップでは、ユーザーから報告されるバグの原因特定に時間がかかり、対応が遅れがちでした。そこで Continue を障害調査のパートナーとして使い始めました。

エラーログやスタックトレース（エラーが起きた場所の記録）を Continue に貼り付けて「このエラーの原因は何か」「どこを修正すればいいか」と質問すると、関連するコードの場所や修正候補を提示してくれます。さらに MCP（Model Context Protocol）機能を使えば、ローカルのデータベースやログファイルにもアクセスして情報を集められるため、調査時間が大幅に短縮されました。導入後、平均的なバグ修正時間が4時間から2時間に半減し、ユーザー満足度の向上にもつながっています。

事例5: テストコード作成で品質向上と工数削減を両立

フィンテック系スタートアップでは、金融サービスという性質上、品質保証が非常に重要です。しかしテストコード（プログラムが正しく動くか確認するコード）を書く時間が取れず、手動テストに頼っていました。

Continue を導入後、実装したコードを選択して「このコードのユニットテストを書いて」と指示すると、数秒で Jest や pytest などのテストフレームワークに対応したテストコードが生成されます。生成されたコードをレビューして必要に応じて調整すれば、ゼロから書くよりも5倍以上速くテストを用意できました。現在ではコードカバレッジ（テストでカバーされているコードの割合）が40%から85%に向上し、本番環境でのバグ発見率が大幅に減少しています。工数を削減しながら品質を高められた好例です。

導入時の注意点

Continue を導入する際には、いくつか注意すべきポイントがあります。まず、AI が生成したコードをそのまま使うのではなく、必ずレビューする習慣をつけましょう。AI は便利ですが、100%正確ではありません。セキュリティリスクや意図しない動作が含まれる可能性もあるため、最終的な判断は人間が行う必要があります。

次に、外部 LLM（Claude や GPT-4）を使う場合は、コストと機密情報の扱いに注意が必要です。API 利用料が予想以上にかさむケースもあるため、利用量を監視する仕組みを整えましょう。また、社内の機密コードを外部サービスに送信して良いかどうか、セキュリティポリシーを確認してください。心配な場合は、Ollama などのローカルモデルを使えば、すべての処理を自分のパソコン内で完結できます。

最後に、チーム全体で使い方のルールを決めることも大切です。「どんな場面で Continue を使うか」「生成されたコードのレビュー基準はどうするか」といったガイドラインを作っておくと、メンバー間で品質にばらつきが出にくくなります。特にスタートアップは少人数なので、早い段階で運用ルールを整えておくとスムーズです。