# AI コード生成をリポジトリに合わせる｜Codebasechat URL: https://codebasechat.com/ja/lp/ai-kodo-seisei Type: landing Locale: ja Published: 2026-10-14 Updated: 2026-10-14 --- > codebasechat で AI コード生成を補完しましょう。既存のヘルパーを見つけ、チームの規約に従い、PR の文脈をもとに生成された変更をレビューできます。 *エンジニアリングチーム（5〜50名）向け* ## リポジトリに根ざした AI コード生成 生成コードの質を決めるのは文脈です。まず codebasechat に「それはどこにあるか」を聞き、リポジトリに合ったコードを生成して、レビューを通る形に仕上げましょう。 ## 問題は構文ではなく文脈です - **66%** — AI の出力に対する最大の不満として「ほぼ正しいが、完全ではない」を挙げた開発者の割合（Stack Overflow 2025） - **45%** — AI が生成したコードのデバッグに時間がかかると答えた割合（Stack Overflow 2025） - **46%** — AI ツールの正確性を信頼していないと答えた割合。信頼していると答えたのは33%（Stack Overflow 2025） ## AI コード生成が単独では見えないもの もっともらしいスニペットを、チームがマージできるコードに変える6つの確認です。 ### 既存のヘルパーを見つける リトライ処理や日付フォーマッターが既にあるかを確認できます。生成器が2つ目のコピーを書く前に、ファイルと行番号がわかります。 ### ローカルの規約を学ぶ 編集中のサービスでエラー処理、ログ、設定がどう扱われているかを確認できるので、生成コードも同じパターンに従います。 ### リポジトリをまたいで呼び出しを追う パッケージに分割されたモノレポでも、6つの別々のリポジトリでも、シグネチャを変える前に関数の呼び出しを追えます。 ### 常に新しいアーキテクチャドキュメント サービスの配線のマップが、プッシュのたびに更新されます。プロンプトは記憶ではなく事実から始められます。 ### エディタの中で使える VS Code と JetBrains で、生成器の隣に動きます。ブラウザタブを開いたり、チームメイトに聞いたりせずに質問できます。 ### レビュアー向けの PR コンテキスト プルリクエストが何に触れ、どの呼び出し箇所に影響するかを要約します。生成された変更にも、実質的なレビューができます。 ## AI コード生成器の横での使い方 1. **リポジトリを接続** — 読み取り専用の権限で Git プロバイダーに接続します。セルフホスト版では、コードが社内インフラの外に出ることはありません。 2. **プロンプトの前に聞く** — 請求の再試行はどこで行われていますか？ どのモジュールがセッションを管理していますか？ ファイル、行番号、その理由を、わかりやすい言葉で得られます。 3. **答えを元にコードを生成** — ヘルパー名や規約を Cursor、Copilot、Aider のプロンプトに貼り付けます。生成器は推測ではなく、あなたのコードをもとに動きます。 4. **文脈を持ってレビュー** — プルリクエストを開き、影響を受ける呼び出し箇所の要約から先に読みます。変更が壊しうる箇所に、レビューの時間を使いましょう。 *生成の前に* ## 既にあるコードの重複を生成しない AI コード生成で最も多い失敗は、既存のユーティリティの隣に新しいものを書いてしまうことです。コンパイルは通り、ざっと読んだだけでは問題なさそうに見え、結果として情報源が2つになります。生成の前にリポジトリに聞けば10秒で済み、この種の問題がまるごと防げます。codebasechat は関数を書いてはくれません。その関数が既に共有パッケージにあること、そして最後に誰が変更したかを教えてくれます。 - 回答は、古いWikiページではなく、実際のファイルと行番号を示します - プロンプトを書く前に、既存の規約を提示します - 書いたことのないリポジトリでも、まだ読んでいないリポジトリでも動作します *生成の後に* ## 生成されたコードを全体像とともにレビューする 生成器が出す40ファイルの差分では、一行一行はもっともらしく見えるため、レビューの質が落ちがちです。codebasechat は変更がどこに触れるか、そしてコードベースのどの部分に依存しているかを要約します。そのサービスに慣れていないレビュアーでも、どこから見るべきかがわかります。人間によるレビューの範囲を絞り込むものであり、置き換えるものではありません。 - リポジトリをまたいでも、変更が影響する呼び出し箇所を示します - 最近の担当者がいないコードにフラグを立てます - マージの判断は人間が行います ## 生成器はコードを書く。codebasechat はあなたのコードを説明する。 | 役割 | codebasechat | 一般的な AI コード生成器 | |---|---|---| | プロンプトから新しいコードを書く | いいえ | はい | | X がどこに実装されているかを、ファイルと行番号で答える | はい | 部分的（開いているファイルに依存） | | 複数リポジトリをまたぐ推論 | はい（Pro） | ツールとプランによって異なる | | プルリクエストが影響する範囲を要約 | はい | ほとんどない | | プッシュごとに更新されるアーキテクチャドキュメント | はい | いいえ | | セルフホストまたは VPC の選択肢 | はい（Team） | ツールによって異なる | ## 料金 ### Free — $0 - インデックス化できるリポジトリ 1件 - 月50回の質問 - VS Code と JetBrains の IDE 拡張 - コミュニティサポート ### Pro — $24/月・シートごと - リポジトリ無制限、複数リポジトリの推論 - 質問無制限 - 自動生成されるアーキテクチャドキュメント - レビュアー向けの PR コンテキスト - Slack 連携 - 優先サポート ### Team — Custom - セルフホストまたは VPC へのデプロイ - SSO と監査ログ - 専任のオンボーディング - SLA 付きのサポート ## よくある質問 ### AI コード生成器とは何ですか？ AI コード生成器は、プロンプトや部分的なファイルから新しいコードを生成します。GitHub Copilot、Cursor、Aider などは、エディタの中でこれを行います。出力の質は、ツールが見ている文脈の質で決まります。そのため、生成されたコードはコンパイルは通っても、リポジトリが同じ問題をどう解決しているかを無視してしまうことがよくあります。 ### codebasechat はコードを生成しますか？ いいえ。codebasechat は、既存のリポジトリについての質問に、ファイル、行番号、理由をつけて答えます。生成器の隣で使うように作られています。適切なヘルパー、規約、サービスの境界を先に確認し、それを前提にコードを生成し、PR のコンテキストを使って結果をレビューします。 ### 生成されたコードがレビューで落ちることが多いのはなぜですか？ 構文が原因であることは稀です。Stack Overflow 2025 Developer Survey では、開発者の66%が、AI の解答の最大の不満として「ほぼ正しいが、完全ではない」を挙げました。よくある原因は規約の欠落です。重複したユーティリティ、誤ったエラー型、古い方法で呼ばれた内部 API などです。 ### Cursor や Copilot と併用できますか？ はい。codebasechat は VS Code と JetBrains で動くため、お好みの生成器を使いながら、プロンプトの前に、どこに何が実装されているかを codebasechat に聞けます。置き換えの手順も、移行作業もありません。 ### 私のコードがモデルの学習に使われますか？ いいえ。ワークスペースごとにプライベートなインデックスが作られ、コードが共有モデルの学習に使われることはありません。Team プランでは、インデックスを VPC またはセルフホストのインフラで実行でき、SSO と監査ログも利用できます。 ### いくつのリポジトリを接続できますか？ 無料プランは、1件のリポジトリを月50回の質問までインデックス化できます。Pro は両方の制限を取り払い、複数リポジトリの推論を追加します。これは、機能が複数のサービスにまたがる場合に重要です。 ### セットアップにはどのくらいかかりますか？ 読み取り専用の権限でリポジトリを接続し、最初の質問をするまで、ほとんどのチームで15分以内です。大規模なモノレポはバックグラウンドでインデックス化されるため、インデックスが完全になる前から質問を始められます。 ## 生成器に、足りない文脈を与える リポジトリを1つ接続して、15分以内に最初の質問をしてみてください。無料プラン、クレジットカード不要です。 *Call to action: 無料で始める* ## FAQ ### AI コード生成器とは何ですか？ AI コード生成器は、プロンプトや部分的なファイルから新しいコードを生成します。GitHub Copilot、Cursor、Aider などは、エディタの中でこれを行います。出力の質は、ツールが見ている文脈の質で決まります。そのため、生成されたコードはコンパイルは通っても、リポジトリが同じ問題をどう解決しているかを無視してしまうことがよくあります。 ### codebasechat はコードを生成しますか？ いいえ。codebasechat は、既存のリポジトリについての質問に、ファイル、行番号、理由をつけて答えます。生成器の隣で使うように作られています。適切なヘルパー、規約、サービスの境界を先に確認し、それを前提にコードを生成し、PR のコンテキストを使って結果をレビューします。 ### 生成されたコードがレビューで落ちることが多いのはなぜですか？ 構文が原因であることは稀です。Stack Overflow 2025 Developer Survey では、開発者の66%が、AI の解答の最大の不満として「ほぼ正しいが、完全ではない」を挙げました。よくある原因は規約の欠落です。重複したユーティリティ、誤ったエラー型、古い方法で呼ばれた内部 API などです。 ### Cursor や Copilot と併用できますか？ はい。codebasechat は VS Code と JetBrains で動くため、お好みの生成器を使いながら、プロンプトの前に、どこに何が実装されているかを codebasechat に聞けます。置き換えの手順も、移行作業もありません。 ### 私のコードがモデルの学習に使われますか？ いいえ。ワークスペースごとにプライベートなインデックスが作られ、コードが共有モデルの学習に使われることはありません。Team プランでは、インデックスを VPC またはセルフホストのインフラで実行でき、SSO と監査ログも利用できます。 ### いくつのリポジトリを接続できますか？ 無料プランは、1件のリポジトリを月50回の質問までインデックス化できます。Pro は両方の制限を取り払い、複数リポジトリの推論を追加します。これは、機能が複数のサービスにまたがる場合に重要です。 ### セットアップにはどのくらいかかりますか？ 読み取り専用の権限でリポジトリを接続し、最初の質問をするまで、ほとんどのチームで15分以内です。大規模なモノレポはバックグラウンドでインデックス化されるため、インデックスが完全になる前から質問を始められます。