SERAとは？400ドルで作れるAIコーディング助手を解説

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伊東雄歩
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。

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この記事でわかること

  • SERAとは何か、どんなAIなのか
  • たった400ドル（約6万円）で自社専用AIが作れる理由
  • 既存のAIコーディングツール（GitHub Copilotなど）との違い
  • 企業が社外にコードを出さずにAIを活用する方法
  • SERAのメリット・デメリットと今後の展望

「AIにコードを書いてもらいたいけど、機密きみつコードを外部サービスに送るのは怖い…」。そんな悩みを持つ開発チームに朗報です。

アメリカの非営利AI研究機関Allen Institute for AI（Ai2）が、オープンソースのコーディングエージェント「SERA」を2026年1月27日に公開しました。最大の特徴は、自社のコードベースに特化したAI助手をたった400ドルで作れること。しかもコードを外部に送る必要がありません。

SERAとは？ひと言でわかるまとめ

SERA（セラ）は「Soft-verified Efficient Repository Agents」の略で、日本語にすると「コードの倉庫そうこに特化した効率的なAIエージェント」という意味です。

かんたんに言うと、あなたの会社のプログラムコードを学習して、そのコードに詳しい「AI開発者」になってくれるツールです。

たとえば、GitHub Copilot（ギットハブ コパイロット）やChatGPTは「世界中のコード」を学んだ汎用はんよう型のAIです。一方、SERAはあなたの会社だけのコードを追加で学習できます。

つまり、社内独自のAPI（プログラム同士をつなぐ仕組み）や命名ルール、アーキテクチャ（設計の方針）まで理解した「社内専属のAIプログラマー」を作れるのです。

SERAの基本スペック

  • 開発元：Allen Institute for AI（Ai2）、アメリカの非営利研究機関
  • モデルサイズ：8B（80億）・14B（140億）・32B（320億）パラメータの3種類
  • ベースモデル：Qwen 3
  • ライセンス：Apache 2.0（商用利用OK）
  • 性能：SWE-Bench Verified（ソフトウェアバグ修正テスト）で54.2%
  • トレーニングコスト：最安約400ドル（約6万円）

なぜSERAが注目されているのか

SERAがこれほど注目を集めている理由は、大きく3つあります。

理由1：コードを外部に出さなくていい

GitHub CopilotやChatGPTのようなクラウド型AIを使うと、コードが外部のサーバーに送信されます。防衛ぼうえい関連や金融きんゆう、医療などの業界では、これが大きなハードルです。

SERAはオープンソースなので、自社のサーバーだけで動かせます。コードが社外に出ることは一切ありません。たとえるなら、「外部の家庭教師を雇う」のではなく、「社内で専属トレーナーを育てる」イメージです。

理由2：わずか400ドルで専用AIが作れる

これまで、自社専用のAIコーディングツールを作ろうとすると、膨大ぼうだいなコストがかかりました。

SERAの場合、以下のコストで自社専用のAIを作れます。

  • 最安プラン：約400ドル（約6万円）で、オープンソースの最高水準を再現
  • 本格プラン：約1,300ドル（約20万円）で、特定のコードベースに特化した高性能版
  • フルプラン：約12,000ドル（約180万円）で、業界トップクラスの性能を再現

ちなみに、従来の強化学習きょうかがくしゅう（AIに「正解」と「不正解」を繰り返し教える方法）で同等の性能を出すには、SERAの26倍のコストがかかります。

理由3：小さいモデルが大きいモデルに勝つ

SERAの32Bモデル（320億パラメータ）は、3倍以上大きい1,000億パラメータ超のモデルと同等かそれ以上の性能を出せます。

たとえば、DjangoやSymPyといった有名なオープンソースプロジェクトでは、SERA-32Bが「先生役」として使った1,100億パラメータのGLM-4.5-Airを上回る成績を記録しました。

これは「教え子が先生を超えた」ということ。サイズが小さいぶん、動作が速く、必要なメモリも少ないのが大きなメリットです。

SERAの仕組み：SVGトレーニング法

SERAの核心技術はSVG（Soft Verified Generation）という独自のトレーニング方法です。やさしく解説します。

従来の方法の問題点

AIにプログラミングを教えるには、「このコード変更は正しい」「これは間違い」という大量の教材きょうざいが必要です。

従来は、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）を使って正解・不正解を判定していました。しかし、この方法にはテスト環境の構築に手間とコストがかかるという問題がありました。

SVGのアイデア：「だいたい合っていれば教材になる」

SVGの画期的なポイントは、「コードの変更は100%正解でなくても、学習の教材として十分役立つ」という発見です。

具体的には、次の2ステップで教材を自動生成します。

  • ステップ1：「先生AI」にコードの一部を変更させ、その変更内容を「仮のプルリクエスト（コード変更の提案書）」にまとめる
  • ステップ2：同じ「先生AI」に、その提案書だけを見せて同じ変更を再現させる。2つの結果を比べて、行レベルで一致している部分が多ければ「良い教材」と判定する

この方法なら、テスト環境がなくてもどんなコードベースからでも教材を作れます。しかも51種類のバグパターンから多様な教材を生成するので、AIは幅広いコーディングスキルを学べます。

他のAIコーディングツールとの比較

SERAと他の人気AIコーディングツールを比べてみましょう。

GitHub Copilot

  • タイプ：クラウド型（コードを外部に送信）
  • カスタマイズ：限定的
  • コスト：月額10〜39ドル
  • 得意なこと：コード補完、幅広い言語対応

Claude Code

  • タイプ：クラウド型
  • カスタマイズ：プロンプトで調整可能
  • コスト：従量課金
  • 得意なこと：大規模なコード変更、リファクタリング

SERA

  • タイプ：オンプレミス型（自社サーバーで動作）
  • カスタマイズ：自社コードで追加学習OK
  • コスト：初期400〜12,000ドル＋サーバー費
  • 得意なこと：特定のコードベースに特化したバグ修正・コードレビュー

ちなみに、SERAはClaude Codeとの連携れんけい機能も用意されており、たった2行のコマンドで導入できます。オンプレミスとクラウドの「いいとこ取り」も可能です。

企業での活用シーン

SERAは特に以下のような企業・チームに向いています。

防衛・セキュリティ企業

防衛ぼうえい関連のソフトウェアは、コードの一行たりとも外部に漏らせません。SERAなら社内のセキュアな環境でAIを動かし、コードレビューやバグ修正を自動化できます。

ヘルスケア・医療系スタートアップ

患者データを扱うシステムの開発では、HIPAA（アメリカの患者プライバシー法）などの規制があります。SERAならデータを外部に出さずに開発効率を上げられます。

中小の開発チーム

大企業でなくても、400ドルから始められるのがSERAの強みです。自社のコードスタイルを理解したAIが、コードレビュー、バグ修正、ドキュメント作成を手伝ってくれます。少人数チームの生産性を大きく底上げできます。

SERAのデメリットと注意点

SERAにも弱点はあります。導入前に知っておきましょう。

  • 自前のGPUサーバーが必要：クラウド型と違い、自社でNVIDIA製のGPUサーバーを用意する必要がある。初期投資がかかる
  • 汎用性ではクラウド型に劣る：特定のコードベースには強いが、「何でもできる万能AI」ではない。新しい技術やフレームワークへの対応は限定的
  • 運用・保守の手間がかかる：モデルの更新や再学習は自分たちで行う必要がある。AI運用の知識を持つエンジニアが社内に必要
  • コンテキスト長の制限：現在は最大64Kトークン。非常に大きなファイルや複雑な依存関係を持つプロジェクトでは制限を感じることがある

つまり、SERAは「クラウド型AIの置き換え」ではなく、「機密性が高い社内コードにAIを活用したいとき」の選択肢です。用途に応じてクラウド型と使い分けるのがベストです。

まとめ

SERAについて、ポイントを振り返ります。

  • SERAはAi2が公開したオープンソースのAIコーディングエージェント
  • 自社のコードベースに特化した「専属AIプログラマー」を作れる
  • トレーニングコストはわずか400ドル（約6万円）から
  • コードを外部に送らず、自社サーバーだけで動く
  • 320億パラメータで1,000億超のモデルに匹敵する性能
  • 独自のSVG学習法により、従来の方法の26分の1のコストで訓練可能
  • SWE-Bench Verifiedで54.2%を達成（オープンソース最高水準）
  • Apache 2.0ライセンスで商用利用OK

「AIコーディングツールを使いたいけど、セキュリティが心配」という企業にとって、SERAは有力な選択肢です。オープンソースで無料公開されているので、まずは試してみる価値は十分あるでしょう。

参考文献

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