2025/10/03 掲載

【徹底比較】 AIエージェント「乱立」時代、バイブコーディング最強ツールの見極め方

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バイブコーディング関係の盛り上がりがすごい。オープンAIやグーグル、マイクロソフトなど各社が次々と最新のコーディング専用モデルを投入している。コーディング専用のAIエージェント（バイブコーディング・ツール）も次々と新モデルが現れ、百花繚乱の状況だ。自分もバイブコーディングでサービスやアプリを作ってビジネスをやってみたいと考えている読者も多いだろう。ただ、多くあるモデルの中で、どれがバイブコーディングに最適なのかを見極めるのは簡単ではない。そんな読者のために、現状の最新ツール事情を整理してお届けする。

執筆：根岸智幸

根岸智幸

1963年生まれ。Webコンサルタント、プロデューサー、編集者、ライター、エンジニア。90年代のIT雑誌を皮切りにWebクチコミサイト、SNS、電子書籍出版システム、ニュースメディアのグロースなどで、時代を先取りしてきた。

バイブコーディングに最適なAIエージェントとは

（出典：筆者スクリーンショットから編集部作成）

バイブコーディングを構成する「2つの要素」

　バイブコーディングは2つの要素からなっている。LLMとバイブコーディング・ツール（開発用AIエージェント）だ。

バイブコーディング用のツールはAIエージェントとLLMのセットで成り立っており、さらにユーザールールや、MCPツールの設定によってコーディング性能が変わる

（出典：筆者が作成）

　コーディングに強いLLMとしては、 AnthropicのClaudeシリーズの人気が高い。それに対抗すべく、コーディング専用モデルとしてxAIがGlock Code First 1を、OpenAIがGPT-5 Codexを投入してきた。そのほかでは、グーグルのGemini2.5 Proが、1M（100万）トークンという巨大コンテキストウィンドウで大量のコードと情報を一度に扱えるため、大規模なプログラミングにおいて強みとなっている。Anthropicも1Mトークン版のSonnet 4.0とSonnet 4.5を投入し、グーグルのGemini 3.0 Proも間近だと言われている。

　コンテキストウィンドウは、LLMが扱う情報量やツールの数に影響する。複雑な処理や大量のコードや文章を扱うときには、大きいほどLLMの性能が上がる。