Muse Codeとは？料金・機能をClaude Code・Codexと比較

最終更新日:2026/10/16

「Muse Code」というAIコーディングエージェントの名前を見聞きした方も多いでしょう。何ができるのか、料金はいくらか、自社で使っているClaude CodeやCodexと何が違うのか、気になっている方もいるかもしれません。

Muse Codeは、Metaが2026年8月5日に公開したベータ版のAIコーディングエージェントです。本記事では、2026年8月時点の公式情報をもとに、基本機能や料金体系、Claude Code・Codexとの違いを整理します。

あわせて、導入前に確認すべきポイントまで、DX推進担当者・情シス担当者向けにまとめます。

Muse Codeとは？Metaが公開した新コーディングエージェント

Muse Codeは、Meta Superintelligence Labsが2026年8月5日にベータ公開したAIコーディングエージェントです。

ターミナル上で動作し、プログラムの変更計画・コードの記述・結果の検証といった一連のソフトウェア開発作業をAIエージェントが自律的に進めます。

Muse Codeは、AnthropicのClaude CodeやOpenAIのCodexと同様に、ターミナルからソフトウェア開発を支援するAIコーディングエージェントです。

Metaがこの市場に新たな選択肢を投入したことで、開発チームにとって比較対象が増えたといえます。

インストールは、macOSまたはLinuxのターミナルで1行のコマンドを実行して行えます。初回起動時には、ワークスペースの信頼設定やブラウザサインイン（またはAPIキーによる認証）が必要です。

2026年8月時点で、Windows向けの公式インストール案内は確認できていません。

現時点の基本情報を表にまとめます。

※2026年8月時点の情報です。ベータ版のため、対応OSや提供地域は今後変更される可能性があります。最新情報は公式サイトをご確認ください。

出典：Introducing Muse Code and Muse Spark 1.2｜Meta AI Research／Muse Code｜Meta

Muse Codeの主な機能

Muse Codeの特徴は、大きく分けて「非同期バックグラウンドエージェント」「イベントログによる再開性」「ビルトインスキル」の3点です。ここでは、それぞれの仕組みを見ていきましょう。

非同期バックグラウンドエージェント

Metaによると、Muse Codeでは専門化された非同期バックグラウンドエージェントを、セッション全体を通じて稼働させ続ける設計を採用しています。

タスクごとに同じ情報収集をやり直すことを減らし、複数ステップにわたる作業を効率化する狙いがあります。

イベントログとリプレイ・再開性

Muse Codeは、モデルの呼び出し・ツールの実行・承認・編集をローカルのイベントログに記録します。この仕組みにより作業内容を正確に再現できます。

さらに、途中でエージェントが停止しても、記録された状態をもとに作業を再開しやすい設計になっています。

ビルトインスキル（/plan・/grill・/goal）

Muse Codeには、あらかじめ用意された3つのコマンド（スキル）が搭載されています。

• /plan：タスクを承認が必要な計画に変換するコマンド
• /grill：その計画を検証し、問題がないか確認する役割を持つコマンド
• /goal：設定した目標の達成に向けて作業を続けるコマンド

人が都度細かく指示を出さなくても、AIが計画・検証・実行のサイクルを回せるようになっています。

承認機能とOSサンドボックス

Muse Codeは、承認機能とOSレベルのサンドボックスが初回実行時から有効になっています。リスクのある操作については人の承認を求め、シェルコマンドの実行範囲も制限できる仕組みです。

業務でコードを扱う場合は、こうした権限制御の設定も導入判断のポイントになります。

出典：Introducing Muse Code and Muse Spark 1.2｜Meta AI Research

搭載モデル「Muse Spark 1.2」とベンチマーク性能

Muse Codeが内部で使用しているモデルは、Metaが同時に発表した「Muse Spark 1.2」です。

コード生成や複雑なデバッグ、コードベース全体の理解といった開発ワークフロー向けに調整されており、前バージョンのMuse Spark 1.1からの改良版という位置づけです。

Metaは、Terminal-Bench 2.1やDeepSWE 1.1といったベンチマークで自社測定した結果を公開しています。数値を表にまとめます。

いずれの項目でもClaude Opus 5を搭載したClaude Codeが最も高いスコアとなっています。

MuseとCodexの差は、Terminal-Bench 2.1では1.1ポイント、DeepSWE 1.1では5.5ポイントで、ベンチマークによって順位差が変わっています。

これらはMeta自身が実施した評価であり、各社固有のエージェント製品を組み合わせた結果です。同社も、評価環境が第三者モデル向けに最適化されているとは限らないと説明しています。

したがって、これらの結果は製品全体の優劣ではなく、Metaが設定した特定条件下の参考値として見る必要があります。

出典：Muse Spark 1.2 & Muse Code Evaluation Methodology｜Meta AI Research／Introducing Muse Code and Muse Spark 1.2｜Meta AI Research

Muse Codeの料金体系｜Standard・Contributorの2ティア

Muse Code本体のインストールに料金はかかりません。利用料金は、内部で使用するトークン数に応じた従量課金制で、「Standard」と「Contributor」という2つの料金ティアが用意されています。

この2ティアの最大の違いは、入力したプロンプトや生成されたコードが、Metaのモデル学習に利用されるかどうかです。

Contributorティアを選ぶと、Standardティアより単価が低くなります。その代わり、送信したプロンプトと生成結果がMetaの今後のモデル学習に使われることに同意する必要があります。

また、1分あたりのリクエスト数上限（RPM）は、Standardティアが3,000リクエストであるのに対し、Contributorティアは100リクエストと厳しく設定されています。

※本記事の単価・上限は、Meta公式ドキュメント（2026年8月時点で確認）に基づきます。ベータ版の料金であり、今後変更される可能性があるため、契約・発注前には必ずMeta公式サイトの最新の料金ページでご確認ください。

出典：Model API｜Pricing and rate limits｜Meta

円換算で見るMuse Codeの月額コスト試算

料金表だけを見ても、自社の予算にどれくらいの影響があるかイメージしづらい方も多いでしょう。

ここでは、1ドル＝159円（2026年8月13日の日次為替レートを参考）で換算した月額コストの目安を、利用シーン別にシミュレーションします。

※試算では、入力トークンをすべて通常入力として計算し、キャッシュ入力は考慮していません。実際の請求額は、キャッシュの利用率などによって変動します。また、為替レートの変動によって円建ての実質コストも変わる点にご注意ください。正確な金額は、公式サイトの料金ページと自社の想定利用量をもとに個別に見積もることをおすすめします。

Muse Code・Claude Code・Codexの違い

Muse Codeを検討する際、多くの方が気になるのは「すでに使っているClaude CodeやCodexと何が違うのか」という点でしょう。

3製品はいずれも「計画・実装・検証を自律的に進めるコーディングエージェント」という点で共通していますが、課金体系やデータの取り扱いには明確な違いがあります。

料金の参考として、Claude CodeをAPI課金で利用する場合、Claude Sonnet 5は入力100万トークンあたり2ドル、出力100万トークンあたり10ドルです（2026年8月時点）。

Muse CodeのStandardティア（入力1.25ドル／出力4.25ドル）と比べると、モデルの性能や用途が異なるため単純な優劣は付けられませんが、価格帯を把握する上での参考になります。

数字だけで判断すると、Muse CodeのContributorティアが突出して安く見えます。

しかし、これは「価格が安い」というより「学習データの提供と引き換えに単価が下がる」仕組みである点を理解した上で比較することが重要です。次の章で、この点をさらに詳しく解説します。

出典：Pricing｜Claude Platform Docs／Using Codex with your ChatGPT plan｜OpenAI Help Center

導入前に確認すべきチェックリスト

Muse CodeのContributorティアはStandardティアより低い単価ですが、業務でコードを扱う企業がそのまま利用してよいかどうかは、慎重に判断する必要があります。

導入を検討する際は、以下の項目を最低限確認しておきましょう。

1. 扱うコードに、顧客の機密情報や個人情報、社外秘の設計情報が含まれていないか
2. 自社の情報管理規程や、クライアントとのNDA（秘密保持契約）で、外部AIツールへのコード提供が制限されていないか
3. まずはStandardティア（Meta公式ドキュメントでデータ学習に利用しないと明記されているプラン）で試用し、業務での有用性を見極める運用にできるか
4. データ保持期間やログ保存、ゼロデータ保持（ZDR）を含むデータ保護条件について、Metaの最新の契約条件や営業窓口で確認したか
5. Muse Codeの承認モードやサンドボックス設定を確認し、業務端末で許可するファイル操作・シェル実行・ネットワーク通信の範囲を定めたか

受託開発やSES（システムエンジニアリングサービス）では、ソースコードの権利帰属や第三者サービスへの入力可否が契約によって定められている場合があります。

Contributorティアを利用する前に、NDAや業務委託契約、社内の生成AI利用規程を確認し、必要に応じてクライアント側の承認を得てください。

まとめ

Muse Codeは、Metaが2026年8月5日にベータ公開したAIコーディングエージェントです。Meta Superintelligence Labsが開発したMuse Spark 1.2を搭載し、macOS・Linuxのターミナルから導入できます。

料金はStandard（データ学習利用なし）とContributor（データ学習利用あり・低単価）の2ティア制。Meta公表のベンチマークでは、Terminal-Bench 2.1が82.9%、DeepSWE 1.1が59.3%と、いずれもClaude Opus 5（86.7%／65.0%）にやや及びません。

ベータ版のため料金・性能は今後変わり得ます。業務利用時はContributorティアと社内規程・NDAとの整合を確認し、まずは機密性の低いリポジトリで小規模に試すのがおすすめです。

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AIsmiley編集部

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