生成AI

AIエージェント
生成AI
ChatGPT連携サービス
AI受託開発
対話型AI -Conversational AI-
ボイスボット
バーチャルヒューマン
教師データ作成
AI研究開発
通訳・翻訳
声紋認証
機密情報共有・管理
契約書管理システム
ワークステーション
FAQシステム
AIカメラ
生体認証
インボイス制度対応システム
データセットの収集・購入
コールセンター
人事・総務向け
インバウンド対策
コンバージョンアップ
KYT・危険予知で労働災害防止
無料AI活用
顧客リスト自動生成
ロボットで自動化
LINE連携
セキュリティー強化
テレワーク導入
AI学習データ作成
配送ルート最適化
非接触AI
受付をAIで自動化、効率化
AIリテラシーの向上サービス
日本語の手書き文字対応AI-OCR
Windows作業の自動化RPAツール
リスク分析AIで与信管理
紙帳票仕分けAI-OCRサービス
サプライチェーン
AIコンサルティング
最終更新日:2025/07/24
Gemini Code Assistとは?
Googleが提供するAI開発支援ツール「Gemini Code Assist」は、ソフトウェア開発の現場に革新をもたらす存在として注目を集めています。特に、コーディングの効率化や品質向上を図りたい企業にとって、非常に有用なソリューションです。本記事では、Gemini Code Assistの概要から活用方法、導入事例、競合製品との比較まで、包括的に解説します。

Gemini Code Assistは、Googleが開発したAIベースのコード生成支援ツールです。Google Cloudと統合されており、クラウド開発環境での生産性向上を目的としています。Python、Java、Go、C++など主要なプログラミング言語に対応しており、Visual Studio CodeやCloud Workstationsといった開発環境との連携も可能です。
主にPython、JavaScript、Java、Goなどの主要言語に対応しており、使用可能なIDEはVisual Studio Code、Cloud Shell Editorなどが推奨されています。機能もコードの自動補完、バグの検出、テストコードの自動生成、コードの翻訳など、多岐にわたります。一部の基本機能は無料で利用可能ですが、高度な機能や商用利用にはGoogle Cloud Platform上の料金体系に準じた課金が発生します。
それぞれ、ツールの比較を簡単にまとめると以下になります。
| 項目 | Gemini Code Assist | GitHub Copilot | Amazon CodeWhisperer |
|---|---|---|---|
| 提供元 | GitHub(Microsoft) | AWS | |
| セキュリティ対応 | 高い(エンタープライズ向け) | 一般向け | AWSサービスと統合 |
| サポート言語 | 多言語対応 | 主にJavaScript | Python,Javaなど |
| 利用条件 | Google Cloud環境必須 | GitHubと連携 | AWS環境必須 |
| 学習モデル | Gemini | OpenAI Codex | AWS独自モデル |
CopilotはGitHubとの統合が強みで、主にGitHubユーザーやVisual Studio Codeユーザーに適しています。一方、Gemini Code AssistはGoogle Cloudとの連携に優れており、Google Cloud Platform(GCP)を開発基盤とする企業にフィットします。
また、CodeWhispererはAmazon Web Services(AWS)環境での開発に特化しており、AWSユーザー向けです。対してGemini Code AssistはGCPとの統合が前提の設計で、Google Cloudを活用する企業向けです。
自社でオープンソースのツールやライブラリを活用している場合、AI支援ツールを補助的に使う形での組み合わせも選択肢になります。そのため、ツール選定では「何を自動化したいのか」「既存環境との親和性はどうか」など、全体の開発方針に沿った比較が重要です。

では、Gemini Code Assistの機能と特徴について解説します。
コード補完とは、プログラミング中にAIが次に書くべきコードを予測・提案してくれる機能です。例として、関数名や変数名を途中まで入力すると、自動で候補が表示されます。
リファクタリング支援は、可読性や保守性を高めるためのコードの改善提案を自動で行います。たとえば、冗長な記述をシンプルにしたり、同じ処理を関数化して再利用可能にしたりするものです。
コードの文法ミスやロジックの不整合、未使用変数、セキュリティ上の脆弱性などをAIが検出し、どこに問題があるかを指摘します。さらに、その修正案も自動で提示されるため、開発者は修正の手間を大幅に削減できます。
書いたコードに対して、ユニットテストや統合テストのスクリプトをAIが自動生成します。これによりテスト工程の手間を省けるだけでなく、バグの早期発見や品質保証に貢献します。
関数やクラスの動作内容をAIが理解し、自然な文章で説明を追加することで、第三者にも分かりやすいコードになります。チーム開発においては特に、コードの可読性と保守性を高める重要な機能です。

Gemini Code Assistを活用すると、いくつかメリットがあります。そのメリットについて紹介しましょう。
Gemini Code Assistは、コード補完やバグ修正提案、テストコードの自動生成などを通じて開発者の手間を減らすことができます。
たとえば、手作業で行っていた繰り返し処理や関数の記述をAIが予測・補完することで、開発時間を大幅に短縮します。特に新しいプロジェクトの立ち上げ時に、最小限のコードで試作品を素早く構築できるのが大きな利点です。
AIが一貫したコーディングスタイルを提案し、チームメンバーごとの差異を吸収します。
たとえば、変数名の付け方や関数構造の標準化が促進され、保守性の高いコードが自動的に作られやすくなります。また、セキュリティリスクやバグの検出によって品質トラブルを未然に防止できます。
ベテラン開発者のノウハウやベストプラクティスをAIに反映させ、若手や中堅エンジニアも同じように高品質なコードを書けるよう支援します。
具体的には、コメントやドキュメントの自動生成により、属人的な知識をチーム全体で共有できる環境が整います。

Gemini Code Assistを導入する場合、いくつか準備が必要です。その準備について解説しましょう。
Gemini Code AssistはGoogle Cloudと連携して動作するため、Google Cloudアカウントの作成や、Cloud Workstationsといったクラウド開発環境の構築が前提となります。導入前に必要な環境を整備しておくことで、スムーズに使用を開始でき、初期トラブルや設定ミスを防げます。
Google Cloudコンソール上でGemini Code Assistを有効化し、対象プロジェクトと紐づけることで、クラウド開発環境での利用が可能になります。
また、Google Cloudアカウントでログイン後、Gemini Code Assist用のAPIキーを取得します。APIキーは、各開発環境での認証に使用されます。

Gemini Code Assistを導入するにあたって、いくつか注意点があります。注意点について、解説しましょう。
AIツールは外部サービスとの連携やコードデータの取り扱いが発生するため、社内の情報セキュリティ規定や業界標準(例:ISO、SOCなど)との整合性をチェックする必要があります。機密情報漏洩のリスクや法的リスクを未然に防ぐため、導入判断前にポリシー上の問題がないかを確認することが求められます。
企業内で定められたセキュリティガイドラインや開発標準との整合性を事前に確認することが重要です。特にコードレビューのプロセスや外部サービス利用に関する規定に従った運用が求められます。
開発者がGemini Code Assistの機能を使いこなせるようになるまで、ある程度の学習時間が必要です。Googleのチュートリアルやサンプルコードなどを活用すれば、短期間で習熟できます。導入しても「使いこなせなければ効果は出ない」ため、チームへの教育・習熟支援を行うことが、ROI(投資対効果)最大化につながります。

Gemini Code Assistをおすすめできる人は、次のような人になります。
自然言語での質問に対して即時にコード例を提示できるため、プログラミングの基礎を学んでいる初心者にとって強力なサポートとなります。難解な構文の理解やエラーの原因を明確化する手助けが期待できます。
Gemini Code Assistは、コード補完、バグ修正、ドキュメント生成など複数の機能を一つのツールで提供するため、効率的に開発を進めたいエンジニアにとって非常に有用です。ツールの切り替えを減らすことで作業の一貫性が保たれます。
Google CloudやFirebaseといったGoogle製の開発基盤をすでに利用している、あるいは今後導入を検討している企業・開発者にとって、Gemini Code Assistはシームレスに連携できる利点があります。環境統一による運用効率の向上が期待されます。

Geminiは今後はCode Assistにとどまらず、データ分析やセキュリティ領域に拡張される見込みがあることを示しています。つまり、「単なる開発支援ツール」から「総合的な業務支援プラットフォーム」に進化する可能性があるということです。また、大規模チーム向けの監査ログ機能や権限管理など、企業レベルの運用を支える機能が追加予定である点を強調しています。これは、導入後の「運用のしやすさ」や「統制の効かせやすさ」に直結する重要な進化となるでしょう。
さらにGemini Code Assistは今後、Google Cloudの各種サービス(BigQuery、Cloud Functions、Vertex AIなど)とのより深い統合が期待されています。これにより、コード生成だけでなく、デプロイや運用・保守といった工程にもAIが積極的に関与できるようになるでしょう。開発から運用までを一貫して支援する統合型AIツールとしての進化が注目されます。
その他、UI/UXの改善や、AIとのより自然な対話が可能になることで、エンジニアの負担軽減や生産性向上につながるかもしれません。

Gemini Code Assistは、Google Cloudとの高い親和性とAI技術を活用した開発支援機能により、多くの企業で注目されています。特に、開発効率やコード品質の向上を目指す企業にとって、導入を検討する価値のあるツールです。
アイスマイリーでは、生成AIサービスとその提供企業の一覧を無料配布しています。自社でのAI開発やDX推進に活用できる、最適なAIサービスを選定するためにぜひご活用ください。
業務の課題解決に繋がる最新DX・情報をお届けいたします。
メールマガジンの配信をご希望の方は、下記フォームよりご登録ください。登録無料です。
AI製品・ソリューションの掲載を
希望される企業様はこちら