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2026年 おすすめオープンソースClaudeコード代替5選

Herve Kom

29 1月 2026

2026年 おすすめオープンソースClaudeコード代替5選

Claude Codeは、ターミナルで直接AIを活用したコーディング支援を求める開発者にとって、頼りになるCLIツールとなっています。コード生成からデバッグ、ファイル編集、Git操作まで、あらゆることを処理します。しかし、「Claude Code」にはAnthropicのサブスクリプションが必要であり、一部の開発者はデータとモデルを完全に制御できるセルフホスト型ソリューションを好みます。

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優れたオープンソースのClaude Code代替ツールとは？

オープンソースのClaude Codeアシスタントには、以下の機能を探しましょう。

機能その重要性
複数ファイル編集実際のプロジェクトは多くのファイルにまたがります。ツールはこれを処理できるべきです
ターミナル統合ターミナルで作業する開発者向けのCLI優先ワークフロー
モデルの柔軟性複数のLLMプロバイダーとローカルモデルのサポート
コンテキスト認識コードベースの構造と依存関係の理解
自律実行コマンドの実行、テスト、ソリューションの反復処理能力
プライバシーオプション機密性の高いコードベース向けのセルフホスティングまたはローカルモデルのサポート

以下のオープンソースのClaude Code代替ツールは、それぞれ異なる分野で優れています。

1. Aider - ターミナルワークフローに最適なオープンソースのClaude Code

Aiderは、最も成熟したオープンソースのClaude Code代替ツールです。ターミナルで動作し、Gitリポジトリを理解し、ファイルに直接変更を加えます。

Aider ウェブサイトインターフェース

オープンソースのClaude Codeツール Aiderの主要機能

インストール

# pipでインストール
pip install aider-chat

# または、分離された環境のためにpipxで
pipx install aider-chat

基本的な使用方法

# Claudeでaiderを起動
export ANTHROPIC_API_KEY=your_key
aider --model claude-3-5-sonnet-20241022

# GPT-4で起動
export OPENAI_API_KEY=your_key
aider --model gpt-4o

# Ollama経由でローカルモデルを使用
aider --model ollama/deepseek-coder:33b

最適な用途

ターミナルベースのワークフローを好み、緊密なGit統合を求める開発者向けです。Aiderは、アトミックなコミットが必要なリファクタリングタスクや複数ファイルの変更に優れています。

2. Continue - IDE向けのオープンソースAIコードアシスタント

Continueは、AIコーディング支援をVS CodeとJetBrains IDEに直接もたらします。CLIツールとは異なり、エディタのUIと統合され、インラインサジェスト、チャットパネル、コンテキストを認識した補完を提供します。

Continue ウェブサイトインターフェース

オープンソースのClaude Codeソリューション Continueの主要機能

インストール

VS Code:

1. 拡張機能を開く (Ctrl+Shift+X)
2. "Continue"を検索
3. インストールをクリック

JetBrains:

1. 設定 > プラグインを開く
2. "Continue"を検索
3. インストールをクリック

オープンソースのClaude Code拡張機能の設定

Continueはモデル設定にconfig.jsonファイルを使用します:

{
  "models": [
    {
      "title": "Claude 3.5 Sonnet",
      "provider": "anthropic",
      "model": "claude-3-5-sonnet-20241022",
      "apiKey": "your_anthropic_key"
    },
    {
      "title": "Local Llama",
      "provider": "ollama",
      "model": "codellama:34b"
    },
    {
      "title": "GPT-4o",
      "provider": "openai",
      "model": "gpt-4o",
      "apiKey": "your_openai_key"
    }
  ],
  "tabAutocompleteModel": {
    "title": "Starcoder",
    "provider": "ollama",
    "model": "starcoder2:7b"
  }
}

使用例

インライン編集:

1. エディタでコードを選択
2. Ctrl+I (MacではCmd+I) を押す
3. 指示を入力: "エラーハンドリングを追加"
4. 変更を確認して受け入れる

コンテキストを持つチャット:

@file:src/api/users.py このエンドポイントは不正な入力に対して何を返しますか？

カスタムスラッシュコマンド:

{
  "customCommands": [
    {
      "name": "test",
      "prompt": "選択したコードの単体テストをpytestを使用して記述してください",
      "description": "pytestテストを生成"
    }
  ]
}

最適な用途

GUIベースのワークフローを好み、VS CodeやJetBrains IDEでほとんどの時間を過ごす開発者向けです。Continueは、視覚的なフィードバックを必要とするインタラクティブなコーディングセッションでうまく機能します。

3. OpenHands (旧OpenDevin) - オープンソースのClaude Code自律型AIエンジニア

OpenHandsは異なるアプローチを取ります。コーディングを支援するのではなく、自律的なソフトウェアエンジニアとして機能し、コードの計画、記述、テスト、デバッグを独立して行うことができます。タスクを与えれば、問題を段階的に解決します。

OpenHands ウェブサイトインターフェース

オープンソースのClaude Code自動化の主要機能

インストール

# リポジトリをクローン
git clone https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands.git
cd OpenHands

# Dockerで起動 (推奨)
docker compose up -d

# またはローカルにインストール
pip install openhands

オープンソースのClaude Codeプラットフォームの設定

config.tomlファイルを作成します:

[core]
workspace_base = "./workspace"

[llm]
model = "claude-3-5-sonnet-20241022"
api_key = "your_anthropic_key"

# またはローカルモデルを使用
# model = "ollama/deepseek-coder:33b"
# base_url = "http://localhost:11434"

使用方法

ウェブインターフェース:

# サーバーを起動
openhands serve

# http://localhost:3000を開く

CLIモード:

openhands run "ユーザー認証付きのToDoアプリ用のREST APIを作成してください"

最適な用途

機能全体やプロトタイプを委任したい開発者向けです。OpenHandsは、明確な仕様があり、AIに実装の詳細を自律的に処理させたい場合に優れています。

4. Tabby - オープンソースのClaude Codeセルフホスト型ソリューション

Tabbyは、インフラストラクチャ上でのセルフホスティングを可能にします。すべてのコードクエリをプライベートに保ち、完全なデータプライバシーを備えた独自のオープンソースのClaude Codeソリューションを実行できます。機密性の高いコードベースを持つ企業に最適です。

Tabby ウェブサイトインターフェース

オープンソースのClaude Codeセルフホスト型ツールの主要機能

インストール

Docker (最も簡単):

docker run -it \
  --gpus all \
  -p 8080:8080 \
  -v $HOME/.tabby:/data \
  tabbyml/tabby \
  serve --model StarCoder-1B --device cuda

ソースから:

# まずRustをインストール
curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh

# クローンしてビルド
git clone https://github.com/TabbyML/tabby.git
cd tabby
cargo build --release

# 実行
./target/release/tabby serve --model StarCoder-1B

サポートされているモデル

モデル必要なVRAM速度品質
StarCoder-1B4GB高速簡単な補完に適しています
StarCoder-7B16GB中より良いコード理解
CodeLlama-13B24GB中高品質なサジェスト
DeepSeek-Coder-33B48GB低速最高品質

IDE設定

VS Code:

{
  "tabby.api.endpoint": "http://localhost:8080",
  "tabby.api.token": "your_admin_token"
}

Neovim (nvim-cmpを使用):

require('tabby').setup({
  endpoint = "http://localhost:8080",
  token = "your_admin_token"
})

リポジトリコンテキスト

コンテキストを認識した補完のためにコードベースをインデックス化します:

# リポジトリをインデックスに追加
tabby scheduler --repository https://github.com/your-org/your-repo

# またはローカルパス
tabby scheduler --repository file:///path/to/repo

最適な用途

厳格なデータプライバシー要件を持つ組織や、APIコストを削減したい開発者向けです。Tabbyは、専用ハードウェアがあり、完全な制御を望む場合にうまく機能します。

5. Goose - オープンソースのClaude Codeプロジェクトジェネレーター

Gooseは、自然言語記述からコードベース全体を生成することに特化しています。このオープンソースのClaude Codeツールは、既存のコードを編集するのではなく、新しいプロジェクトをゼロから作成します。

オープンソースのClaude Code生成ツールの主要機能

オープンソースのClaude CodeツールGooseのインストールガイド

# pipでインストール
pip install goose

# またはpipxで
pipx install goose

オープンソースのClaude CodeプラットフォームGooseの設定

APIキーを設定します:

export OPENAI_API_KEY=your_key

# またはAnthropicの場合
export ANTHROPIC_API_KEY=your_key

このオープンソースのClaude Codeジェネレーターの使用例

オープンソースのClaude Codeを使用して新しいプロジェクトを作成:

# プロジェクトディレクトリを作成
mkdir my-new-app
cd my-new-app

# プロンプトファイルを作成
echo "書店向けREST APIを作成してください:
- 書籍のCRUD操作
- JWTによるユーザー認証
- PostgreSQLデータベース
- Dockerセットアップ
- 単体テスト" > prompt

# プロジェクトを生成
goose .

オープンソースのClaude Codeプロジェクト作成のインタラクティブモード:

$ goose . --clarify

Goose: 書店向けREST APIを作成します。いくつか質問です:

1. どのWebフレームワークが好みですか？ (Flask, FastAPI, Django)
> FastAPI

2. Swagger UIでAPIドキュメントを含めるべきですか？
> はい

3. レート制限やキャッシングは必要ですか？
> 書籍一覧にRedisキャッシングを追加してください

プロジェクトを生成中...

最適な用途：このオープンソースのClaude Code代替ツールを選ぶべきとき

迅速なプロトタイプ作成や新規プロジェクトの開始に。Gooseは、明確なアイデアがあり、すぐに動作するコードベースが必要な場合に優れていますが、オープンソースのClaude Codeソリューションを使用して既存のプロジェクトを修正する場合にはあまり有用ではありません。

機能比較：オープンソースのClaude Code代替ツール

5つの代替ツールを比較すると次のようになります:

機能AiderContinueOpenHandsTabbyGoose
インターフェースCLIIDEWeb/CLIIDECLI
複数ファイル編集✅✅✅❌✅
Git統合✅部分的✅❌❌
ローカルモデル✅✅✅✅部分的
自律型❌❌✅❌部分的
セルフホスト可能✅✅✅✅✅
IDEプラグイン❌✅❌✅❌

ニーズに合ったオープンソースのClaude Code代替ツールの選び方

ApidogによるAIコーディングツールのテスト

どのツールを選択するにしても、プロバイダーの設定、カスタム統合の構築、問題のデバッグなど、いずれかの時点でLLM APIと直接連携することになるでしょう。Apidogはこのプロセスを効率化します。

一般的なユースケース

POST https://api.anthropic.com/v1/messages

{
  "model": "claude-3-5-sonnet-20241022",
  "max_tokens": 4096,
  "messages": [
    {"role": "user", "content": "JSONをパースするPython関数を記述してください"}
  ]
}

AI開発ワークフローを簡素化するためにApidogをダウンロードしてください。

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結論：2026年にオープンソースのClaude Codeソリューションを選ぶ

オープンソースのClaude Codeエコシステムは急速に成熟しました。この包括的なオープンソースのClaude Codeガイドで紹介した各ツールは、それぞれ異なるトレードオフを伴いますが、Claude Codeの実行可能な代替手段を提供します:

ApidogでAPIデザイン中心のアプローチを取る

APIの開発と利用をよりシンプルなことにする方法を発見できる

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