Zenn
🐙

【2025年版】ローカルAIでコーディングはどこまでできる？クラウドAI（CursorやChatGPT）との違いと使い分け方

に公開
記事投稿コンテスト「TypeScriptでやってみた挑戦・学び・工夫」
idea


最近話題の「AI搭載PC」や「ローカルで動く生成AI」。

ChatGPTやCursorなどのクラウドAIに比べて、ローカルでAIを使ってコーディングするのはどこまで実用的なのか？

この記事では、以下のような疑問に答えます：

  • ローカルAIでコーディング支援はできるのか？
  • ChatGPTやCursorと比べて性能はどのくらい違う？
  • 月額課金せずにAIを活用する方法はある？
  • ローカルAIとクラウドAIの使い分け方は？

✅ 結論：コーディング支援ならクラウドAIの方がまだ優位

現時点（2025年）では、クラウドAI（ChatGPT Plus, Cursorなど）のほうが圧倒的に優れています。

ただし、ローカルAIでも「軽い補助」や「費用を抑えた開発」なら十分に実用的なケースもあります。

🔍 ローカルAI vs クラウドAI 比較表

比較項目 ローカルAI（AI搭載PC, LLM導入など） クラウドAI（ChatGPT, Cursor, GitHub Copilotなど）
モデル性能 小型モデル（例：Mistral, Code Llamaなど） GPT-4.5、Claude 3などの大型モデル
導入コスト PC購入など買い切り 月額課金（$20〜$30）
反応速度 オフラインで即時応答（処理はやや重い） 通信あり。応答は高速
導入難易度 やや高め（CLIやGPU環境の構築など） 低（登録してすぐ使える）
コーディング精度 簡易な補完・生成レベル 精度高く、リファクタやレビューも可能
セキュリティ オフライン可（機密情報も安心） オンライン必須（要注意）

🧠 代表的なローカルAIツール・モデル

代表的な軽量LLM：

  • Mistral 7B
  • Code Llama
  • Phi-2
  • TinyLLaMA

※ GPT-4相当の高度な思考力・多段階推論は、まだローカルでは再現が困難です。

👤 ローカルAIがおすすめな人

  • 月額課金をしたくない
  • ネット接続が制限されている（オフラインで使いたい）
  • セキュリティ的にクラウドAIが使えない
  • 軽いコード補完程度で十分
  • 技術的にLLMの導入にチャレンジしたい

🚀 クラウドAIがおすすめな人

  • GPT-4/Claude 3レベルの性能を必要とする
  • コーディング作業を高速化したい
  • 高精度なリファクタリングやレビューも任せたい
  • チーム開発で統一的な支援を使いたい
  • プラグイン・統合環境（例：Cursor）を活用したい

🧩 おすすめの併用スタイル

💡 「ローカルAIで普段使い＋クラウドAIで本気モード」 がベストバランス！

  • 普段のコード補完やスニペット生成はローカルAIで
  • バグ対応や設計相談、リファクタなどはChatGPT PlusやCursorで対応
  • 課金はスポット利用（月初3日だけ課金などでもOK）

📌 まとめ

ローカルAI クラウドAI
性能は限定的だが買い切り 高性能だが月額課金
セキュアでオフライン運用可能 精度と便利さで圧倒
導入に多少の知識が必要 誰でも簡単に使える

🔮 今後の展望

ローカルLLMは急速に進化しており、今後1〜2年でより高精度なモデルが出てくる見込みです。
GPU性能や量子化技術の進化により、**ローカルでも「実用的なAI開発補助」**ができる時代はすぐそこかもしれません。

とはいえ、2025年の現時点ではクラウドAIの精度と利便性にはまだ一日の長があります。

ご質問や補足があれば、ぜひコメントで教えてください！

Discussion