Microsoft Copilot vs Tabnine: あなたに最適なAIコーディングアシスタントは？

AIコーディングアシスタントは、もはや単なる目新しいギミックではなく、現代の開発者ツールキットにおける標準装備となりつつあります。コードをより速く書く手助けをしたり、退屈な定型コードの記述を減らしたり、厄介な関数で行き詰まったときには第二の目として機能したりします。

AIコーディングアシスタントを調べ始めると、必ずと言っていいほど2つの名前が浮上します。Microsoftの強力なGitHub Copilotと、エンタープライズ向けの代替ツールであるTabnineです。どちらも開発者の生産性を高めることを目的としていますが、その実現方法に対する考え方は大きく異なります。このガイドでは、使用するAIモデルからセキュリティ、価格設定に至るまで、両者の中心的な違いを解説し、あなたのチームに最適なツールを選ぶ手助けをします。

Microsoft Copilotとは？

MicrosoftはCopilotを「AIペアプログラマー」と呼んでいますが、これは非常に的確な表現です。GitHub、Microsoft、OpenAIの提携から生まれたこのツールは、まるで経験豊富な開発者が隣に座って、いつでも提案をしてくれるかのような感覚をもたらします。

その全体は、無数のGitHubリポジトリから集められた膨大な量の公開コードでトレーニングされた、OpenAIの先進的なGPTモデル上で動作しています。これにより、さまざまな言語やフレームワークにわたる広範な語彙を持っています。主な機能は、あなたが書いたコメントや作業中のコードに基づいて、1行から関数全体に至るまでのコード提案を生成することです。個人の開発者、オープンソースの貢献者、そしてGitHubエコシステムに深く根ざしたチームにとって、素晴らしい選択肢です。

[スクリーンショット] 、VS Codeエディタで、自然言語のコメントに基づいて完全な関数を提案するMicrosoft Copilot。

Tabnineとは？

Tabnineは以前から存在し、AIコードアシスタントの草分け的存在です。常にプロの開発チームや大企業のニーズに焦点を当ててきたため、そのアプローチはセキュリティと専門性を重視しています。

インターネット上の全コードでトレーニングされた単一の巨大モデルの代わりに、Tabnineは寛容なライセンスを持つ厳選されたオープンソースコードでトレーニングされた独自のLLM（大規模言語モデル）を使用しています。これにより、知的財産権に関する多くの問題を最初から回避できます。しかし、Tabnineの真の強みは、企業のプライベートなコードでトレーニングできる点にあります。これにより、チームのスタイルや基準に合った提案が得られ、同時にデータを安全に保つことができます。このため、エンタープライズ、金融やヘルスケアなどの規制の厳しい業界のチーム、そして自分たちのやり方に適応するAIを必要とするすべての人にとって、デフォルトの選択肢となっています。

[スクリーンショット] 、JetBrains IDEで、企業の内部コーディングスタイルに沿ったコード提案を行うTabnine。

Microsoft Copilot vs Tabnine：徹底比較

どちらのツールも生産性向上を目指していますが、そのアプローチは全く異なります。それぞれのツールで何を得られ、何を諦めることになるのかを理解するために、主要な違いを掘り下げていきましょう。

AIモデルとトレーニングデータ

Microsoft Copilotは、純粋なパワーがすべてです。GPT-4を使用しており、何十億行もの公開コードから学習しています。これにより、単純なプロンプトから非常に複雑なコードを生成することが可能です。

しかし、その「すべてでトレーニングする」という手法にはいくつかの落とし穴があります。開発者たちは、生成されたコードが表面的には良く見えても、論理的なエラーやセキュリティホールを含んでいたり、制限の厳しいライセンスを持つコードに酷似していたりすることを発見しました。これは著作権侵害を巡る訴訟にまで発展しており、あらゆるビジネスにとって深刻なIPリスクとなっています。

一方、Tabnineはより安全な道を選びます。そのモデルは寛容なライセンスを持つコードの厳選されたデータセットでトレーニングされており、IPやセキュリティのリスクを最初から低減しています。しかし、Tabnineを本当に際立たせているのは、独自のリポジトリでプライベートなAIモデルをトレーニングできる機能です。これにより、コードの提案が安全であるだけでなく、実際に関連性が高く、社内のスタイルガイドと一貫しており、チームの特定のアーキテクチャを認識していることが保証されます。

プライバシーとセキュリティ

さて、ここがおそらく両者の最大の違いでしょう。Microsoft Copilotはクラウド専用のソリューションです。Microsoftのセキュリティに支えられていますが、コードスニペットは外部サーバーに送信され、データは最大28日間保持される可能性があります。金融やヘルスケアなどの多くの企業にとって、データガバナンスの規則上、これは受け入れがたいものです。

Tabnineは、こうした企業を念頭に置いて構築されました。デプロイ方法には非常に高い柔軟性を提供しており、セキュアなクラウドサービス、VPC（仮想プライベートクラウド）、自社サーバーへのインストール、さらには完全に切り離されたエアギャップ環境での実行も可能です。ゼロデータ保持ポリシーを採用しており、あなたのコードがネットワーク外に出ることはありません。完全なコントロールが可能です。

[ワークフロー] 、Microsoft CopilotとTabnineのデータフローとデプロイメントオプションを比較した図。

graph TD  

    subgraph Microsoft Copilot  

        A[開発者のIDE] --> B{コードスニペットを送信};  

        B --> C[Microsoftのクラウドサーバー];  

        C --> D{データ保持（最大28日間）};  

        D --> A;  

    end  

    subgraph Tabnine  

        E[開発者のIDE] --> F{デプロイ方法を選択};  

        F --> G[セキュアクラウド];  

        F --> H[VPC];  

        F --> I[オンプレミスサーバー];  

        F --> J[エアギャップ環境];  

        subgraph 自社ネットワーク  

            H; I; J;  

        end  

        G --> E;  

        H --> E;  

        I --> E;  

        J --> E;  

        K((ゼロデータ保持ポリシーが適用));  

        G & H & I & J --> K  

    end  

機能とカスタマイズ性

Microsoft Copilotは、基本的に「見たままが得られるもの」というタイプのツールです。自然言語から大きなコードの塊を生成するのに優れており、Copilot Chat機能は質問をするのに便利です。しかし、あまり調整することはできません。コアモデルのパワーを得られますが、それだけです。

Tabnineは、コントロールを提供することに重点を置いています。テストやドキュメント作成などのための専門的な「AIエージェント」を備えています。大きな利点はモデルの移植性であり、基盤となるAIモデル（OpenAI、Anthropic、Cohereなど）を交換して、プロジェクトに最適なパフォーマンスとコストのバランスを見つけることができます。また、より広範なIDEに対応しているため、多くのワークフローに適合します。

以下に、最も重要な点での比較をまとめました：

• 対象者：CopilotはAIペアプログラマーのような感覚で、大きなコードブロックを迅速に生成するのに最適です。Tabnineは、プライベートなコードベースを隅々まで学習する超スマートなオートコンプリートのように機能します。

• 実行場所：Copilotはクラウド専用で、例外はありません。Tabnineは、クラウド、プライベートクラウド（VPC）、自社サーバー、さらには完全にオフライン（エアギャップ）といった選択肢を提供します。

• 調整の自由度：Copilotはシンプルで、カスタマイズは限定的です。Tabnineでは、モデルのファインチューニングや任意のGitリポジトリへの接続が可能です。

• 内部の仕組み：Copilotでは、OpenAIのGPTモデルを使用します。Tabnineでは、さまざまな大規模言語モデルや独自のカスタムモデルを使用できます。

• プライバシーとIP：Copilotはコードをクラウドで処理するため、潜在的なIPリスクが伴います。Tabnineはデータを保持せず、寛容なライセンスのコードでトレーニングされており、IP補償も提供しています。

• エディタサポート：CopilotはVS Code、JetBrains、Visual Studioなどの主要なものをカバーしています。TabnineはEclipse、Sublime、Vimなど、より広範囲をサポートしています。

[テーブル] 、Microsoft CopilotとTabnineの機能を比較した表。

機能	Microsoft Copilot	Tabnine
主なユースケース	AIペアプログラマー（大規模なコードブロックを生成）	インテリジェントなオートコンプリート（プライベートなコードベースを学習）
デプロイメント	クラウドのみ	クラウド、VPC、オンプレミス、エアギャップ
カスタマイズ性	限定的	高（モデルのファインチューニング、任意のGitリポジトリへの接続が可能）
基盤モデル	OpenAI GPTモデル	複数のLLM（OpenAI、Anthropic、Cohereなど）+ カスタムモデル
プライバシーとIP	クラウド処理、潜在的なIPリスク	ゼロデータ保持、寛容なライセンスのコードでトレーニング、IP補償
IDEサポート	VS Code、JetBrains、Visual Studio	VS Code、JetBrains、Eclipse、Sublime、Vimなど

 

価格とプラン

どちらのツールも競争力のある価格設定ですが、対象となる予算や優先順位が異なります。

Microsoft Copilotの場合、次のようになります：

• Individual: 個人開発者向けに月額10ドル。

• Business: ユーザーあたり月額19ドルで、基本的なポリシー管理ツールが含まれます。

• Enterprise: ユーザーあたり月額39ドルで、パーソナライズされたチャットやコード検索などの追加機能が利用できます。

Tabnineの場合、プランは次のようになります：

• Dev Preview: 無料。クレジットカード情報を入力せずに、基本的なコード補完やAIチャットを試すのに最適です。

• Dev: 月額9ドルで、完全なAIアシスタント機能が利用可能になります。

• Enterprise: ユーザーあたり月額39ドル。プライベートなデプロイメント、カスタムモデル、最高レベルのセキュリティ、IP補償が含まれます。

エントリーレベルの有料プランはほぼ同価格です。しかし、Tabnineの無料プランは嬉しい特典です。エンタープライズレベルでは価格は同じ（39ドル）ですが、購入する価値は全く異なります。Copilotでは、より強力なコード生成にお金を払います。Tabnineでは、セキュリティ、プライバシー、そしてビジネスに合わせてツールを深くカスタマイズする能力にお金を払うことになります。

Microsoft Copilot vs Tabnineの結論：最適なAIアシスタントの選び方

では、どちらを選ぶべきでしょうか？単一の「最良の」選択肢というものはなく、すべてはチームが実際に何を必要としているかによります。

Microsoft Copilotを選ぶべき場合：

• 主な目標が純粋なスピードで、できるだけ速くコードを書くことである場合。

• 主にオープンソースプロジェクトで作業しているか、データプライバシー規則がそれほど厳しくない業界にいる場合。

• チームがすでにGitHubとMicrosoftの世界にどっぷり浸かっている場合。

Tabnineを選ぶべき場合：

• セキュリティ、データプライバシー、知的財産の保護が絶対的な最優先事項である場合。

• 大企業や、データに対する完全なコントロールが必要な規制の厳しい業界で働いている場合。

• プライベートなコードベースを真に学習し、チーム独自のやり方に合った提案をしてくれるAIアシスタントを求めている場合。

[ワークフロー] 、チームがMicrosoft CopilotとTabnineのどちらかを選択するのを助けるための意思決定フローチャート。

graph TD  

    A[ここから開始：最優先事項は？] --> B{セキュリティとデータプライバシー};  

    A --> C{純粋なコーディング速度};  

    B -- はい --> D{プライベートなコードベースでトレーニングする必要があるか？};  

    B -- いいえ --> C;  

    C --> E[Microsoft Copilotを選択];  

    D -- はい --> F[Tabnineを選択];  

    D -- いいえ --> G{規制の厳しい業界にいるか？};  

    G -- はい --> F;  

    G -- いいえ --> E;  

Microsoft Copilot vs Tabnineを超えて：組織全体に特化したAIを導入する

強力な汎用ツールと、安全で特化したツールの対決というこの議論は、開発者だけのものではありません。考えてみてください。カスタマーサポートやITチームも、常に同じ問題に直面しています。

一般的なAIチャットボットは、適切なコンテキストを持っていないため、しばしば期待外れに終わります。会社の過去のサポートチケット、社内wiki、特定のビジネスルールを知らないのです。そこで、eesel AIのような、その仕事のために作られたツールが役立ちます。これは、カスタマーサービス、ITサポート、社内ヘルプデスクに特化して設計されたAIプラットフォームです。

eesel AIは、サポートエージェントの副操縦士（コパイロット）として機能し、Zendeskなどのヘルプデスクソフトウェア内で、企業のナレッジから直接、文脈に応じた回答を提供します。

Tabnineがコーダーのために解決するのと同じ種類の問題を、サポートチームのために解決します：

• あなたのビジネスを実際に理解している。 Tabnineがあなたのコードを学習するように、eesel AIはあなたの会社の独自の知識から学習します。Zendeskの過去のチケットから情報を消化し、Confluenceの社内ガイドを読み、Google Docsに散在するドキュメントから情報を引き出すことができます。

• あなたがコントロールできる。 eesel AIでは、AIエージェントができることとできないことについて明確なルールを設定できます。実際の顧客と話す前に、何千もの過去のチケットでテストできるシミュレーションモードさえ備えています。

• すぐに接続できる。 ヘルプデスクや他のツールに数分で接続できます。チームがすでに頼りにしているソフトウェアを捨てることなく、よりスマートなサポートシステムを手に入れることができます。

Microsoft Copilot vs Tabnineに関する最終的な考察

このビデオでは、GitHub CopilotとTabnineの詳細な比較を提供し、AI駆動のコード提案で開発者の生産性を向上させる方法を解説しています。

結局のところ、「最高の」AIコーディングアシスタントとは、チームの働き方に合ったものです。Microsoft Copilotは、クラウドベースのアプローチに抵抗がなければ、純粋なコーディング速度において素晴らしい選択肢です。Tabnineは、プロのチームや大企業が欠かすことのできないコントロール、プライバシー、そして深いカスタマイズ性を提供します。

ここでの本当の教訓は、最も価値のあるAIとは、目の前の仕事のために作られたものであるということです。コードを書くためであれ、カスタマーサポートを扱うためであれ、あなたの世界を理解する特化したAIは、常により良く、より安全な結果をもたらします。

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