続く
Continue は、VS Code と JetBrains をシームレスに統合できる主要なオープン ソース
続行 — オープンソース AI コード アシスタント、LLM への無料アクセス
コアパラメータと統計
| パラメータ | 詳細 |
|---|---|
| 設立 | 2023年 |
| 創設者 | ネイト・セスティ、タイ・ダン |
| オープンソースライセンス | アパッチ2.0 |
| GitHub スター | 22,000+ (2025 年時点) |
| サポートIDE | VS Code、JetBrains フルシリーズ (IntelliJ、PyCharm、WebStorm など) |
| 対応機種 | OpenAI、Anthropic、Google Gemini、Ollama、Togetter AI、Mistral など 100 種類以上 |
| 価格 | オープンソース 無料 + エンタープライズ (見積もりについてはお問い合わせください) |
| 3 つのコア機能 | コードの自動補完 (Tab)、会話型プログラミング (Chat)、およびインライン編集 (Edit) |
| エンタープライズ機能 | プライベート展開、組織レベルの構成、管理コンソール |
| コンテキストプロバイダー | コード ライブラリ、ドキュメント Git、Jira、GitHub などのマルチ コンテキスト アクセスをサポートします。 |
Continue の主要な差別化点は「モデルの自由度」にあります。これは現在、オープンソース エコシステムで最も多くの統合モデルと最も柔軟な構成を備えた AI コード アシスタント プラグインです。開発者と企業は、単一のサプライヤーに縛られることなく、どのモデル プロバイダーを使用するか、どの展開ソリューションを使用するかを完全に独立して決定できます。
ユーザーと市場の認識
Continue は GitHub 上で 22,000 を超えるスターを獲得しており、VS Code マーケットプレイスと JetBrains マーケットプレイスで最もダウンロードされているオープンソース AI プログラミング プラグインの 1 つです。データのプライバシーとモデル選択の自由を重視する企業顧客の間では、Continue が GitHub Copilot の主な代替手段であり、金融、医療、政府などコンプライアンスに敏感な業界のユーザーに特に好まれています。
オープンソース コミュニティの Continue に対する熱意は、継続的な機能の貢献に反映されています。コンテキスト プロバイダー システムのリリース後、コミュニティは数週間以内に 10 を超えるカスタム コンテキスト プロバイダーを貢献しました。企業ユーザーからのフィードバックによると、Continue の「プライベート モデル展開へのアクセス」と「カスタマイズされたコンテキスト インジェクション」における柔軟性は、クローズドソースの競合製品をはるかに上回っており、企業の内部 AI プログラミング プラットフォームを構築するための基本フレームワークとして推奨されています。
コストメリット
| 計画 | 価格 | 主なメリット | 対象ユーザー |
|---|---|---|---|
| オープンソースで無料 | 完全無料 | すべてのコア機能、組み込みモデル API 料金 | 個人開発者、小規模チーム |
| エンタープライズ版 | 座席ごとのカスタマイズされた見積もり | 組織レベルの構成管理、プライベート展開、管理コンソール、テクニカル サポート | 中堅・大企業 |
Continue 自体は無料で、ユーザーは次のモデルを選択してコストを制御できます。ローカルの Ollama モデルを使用してコストをゼロにします。 DeepSeek API を使用して、非常に低コスト (100 万トークンあたり約 0.1 ドル) で高品質の補完を取得します。エンタープライズ バージョンの価格は、GitHub Copilot Enterprise (ユーザーあたり月額 39 ドル) と比較してコスト面で大幅に有利であり、企業の既存のクラウド サービス プロバイダー モデル契約を使用できます。
主な機能
- コード オートコンプリート (オートコンプリート): カーソルの位置とコンテキストに基づいて、FIM (Fill-in-the-Middle) テクノロジーを通じて高品質のタブ補完を提供します。 Codestral、DeepSeek Coder など、特に補完に最適化されたモデルをサポートしており、レイテンシは商用製品と同等です。
- 会話型プログラミング (チャット): IDE サイドバーで AI ダイアログを開きます。コード ファイル、選択したコード セグメント、ターミナル出力の Git diff などをコンテキストとして使用して LLM と通信し、コードをすばやく理解したり、プログラミングの提案を取得したりできます。
- インライン編集 (編集): コード セグメントを選択し、ショートカット キーを押して、自然言語で変更要件を記述します。 AI は、インターフェイスを前後に切り替えることなく、エディターでコードを直接書き直します。
- コンテキスト プロバイダー システム: コード ライブラリ、ドキュメント Web ページ、GitHub の課題、Jira タスクの Git 履歴などの複数の外部データ ソースを会話コンテキストに接続できるため、AI がより完全なビジネス背景を理解できるようになります。
- 無料モデル アクセス (BYOM): OpenAI 互換インターフェイス Ollama、HuggingFace TGI などを含む統合設定ファイルを通じて LLM API またはローカル モデルにアクセスし、モデルの独立性を真に実現します。
- MCP ツールの統合: モデル コンテキスト プロトコルを完全にサポートし、MCP を通じてデータベース クエリ、ファイル システム、外部 API およびその他のツールにアクセスして、AI アクションの境界を拡張できます。
- エンタープライズ レベルのプライベート展開: 企業イントラネット上でのモデル プロキシ レイヤーの展開をサポートし、コード要求が企業ネットワークを離れることができないため、厳格なデータ セキュリティ コンプライアンス要件を満たします。
- カスタマイズされたスラッシュ コマンド: 開発者は独自の
/コマンド (/explain、/test、/reviewなど) を定義して、一般的に使用されるプロンプト ワードをカプセル化し、反復的なタスクの効率を向上させることができます。
モデルとバージョンの進化
| バージョン | 時間 | 主な変更点 |
|---|---|---|
| 一般公開 | 2023-07 | VS Codeプラグインをリリース、OpenAI/Anthropic、基本チャット機能をサポート |
| v0.8 | 2024-04 | コンテキスト プロバイダー システム、複数のデータ ソース コンテキスト アクセス |
| v0.9 | 2024-08 | 自動完了エンジンのアップグレード、FIM モデルのサポート、JetBrains プラグインの最適化 |
| v0.9.5 | 2024-11 | MCP プロトコルのサポート、ツール呼び出し機能、Slash コマンド システム |
| v1.0 | 2025-09 | 公式安定版、エンタープライズ管理機能、組織レベルの構成管理 |
技術的な利点
モデル抽象化レイヤー設計: Continue は、すべてのモデル プロバイダー (OpenAI、Anthropic、Ollama、ローカル モデルなど) を同じインターフェイスに統合するための統合された LLM 抽象化レイヤーのセットを構築しました。これにより、ユーザーは config.json 内の 1 行でスイッチング モデルを設定できるようになり、プラグイン コード自体は基礎となるモデルの違いをまったく認識しません。この設計により、新しくリリースされたモデルをできるだけ早くサポートし続けることができます。
コンテキスト プロバイダーの拡張可能なアーキテクチャ: コンテキスト プロバイダーは、Continue の最も革新的なアーキテクチャ設計の 1 つであり、「コンテキストを取得する方法」をプラグイン可能なプロバイダー インターフェイスに抽象化します。コミュニティや企業はこのインターフェイスを実装して、プラグインのコア コードを変更することなく、あらゆるデータ ソース (コード ベース検索、内部文書、プロジェクト管理ツールなど) を AI 会話に接続できます。
オープンソース エコシステムのネットワーク効果: Apache 2.0 プロトコルのオープンソース戦略により、企業ユーザーは社内ツール プラットフォームの基盤として Continue を安全に使用し、必要に応じて再開発することができます。これにより、多くのエンタープライズ テクノロジー チームがコンテキスト プロバイダーと社内システムの統合に貢献し、GitHub Copilot などのクローズド ソース ツールでは複製できないコミュニティ主導のエコシステムを形成するようになりました。
プログレッシブ機能アーキテクチャ: Continue の 3 つのインタラクション モード (完了/対話/インライン編集) は、互いに独立するように設計されています。ユーザーは、特定の機能のみを有効にしたり、機能ごとに異なるモデルを構成したり（完了には高速なローカル モデルを使用し、対話には大規模なモデルを使用するなど）、さまざまなパフォーマンスとコストの要件に柔軟に適応できます。
使い方
| 入口 | 説明 |
|---|---|
| VS コード拡張市場 | 「続行」を検索し、インストール後に構成ファイルを介してモデルにアクセスします。 |
| JetBrains マーケットプレイス | 「続行」を検索し、IntelliJ、PyCharm、WebStorm などをサポートします。 |
| 公式ドキュメント | https://Continue.dev/docs |
| GitHub リポジトリ | https://github.com/Continuedev/Continue |
一般的な手順:
- VS Code 拡張機能マーケットで「Continue」プラグインを検索してインストールします。
- プラグインがインストールされたら、サイドバーの「続行」アイコンをクリックします。初めて使用するときは、モデルを構成するためのガイドが表示されます。
~/. continue/config.jsonを編集し、モデル設定を追加します (Claude を例として、API キーとモデル名を入力します)。- エディターで
Tabを押してコード補完をトリガーするか、Cmd+I(Mac) を押してインライン編集を開きます。 Cmd+Shift+Lを押して会話パネルを開き、コードを選択してCmd+Lを押してコード スニペットを会話に送信します。@記号を使用して会話内でコード ライブラリ ファイルを参照するか、@docsを使用してコンテキストに関するドキュメント Web ページを参照します。
製品の価格設定
Continue のコア機能は完全に無料でオープンソースであり、ユーザーは LLM API 料金を負担します。
- 無料のオープンソース バージョン: コードの自動補完、会話型プログラミング、インライン編集のすべての機能が含まれています。組み込みの API キーを使用し、機能制限はありません。
- エンタープライズ エディション (カスタマイズされた見積り): 組織レベルのモデル構成の統合管理、チーム共有のコンテキスト ルールとスラッシュ コマンド、プライベート化されたモデル エージェントの展開、データ分析コンソールの使用、および専用のテクニカル サポートを提供します。価格は座席ベースで計算されます。具体的な金額については、Continue セールス チームにお問い合わせください。
企業にとって、Continue の価値はツール自体だけでなく、「AI プログラミング インフラストラクチャ」としてのカスタマイズ性にもあります。企業は、Continue に基づいて統合された社内 AI プログラミング プラットフォームを構築し、ゼロから開発することなく、社内ナレッジ ベース、コード仕様チェッカー、企業固有のモデルにアクセスできます。
アプリケーションのシナリオ
1.エンタープライズ民営化 AI プログラミング プラットフォーム サードパーティのクラウド サービスにコードを送信したくない企業 (金融、医療、防衛など) は、Continue + プライベートに展開されたオープン ソース LLM (企業イントラネット上の Llama 3 展開など) を通じて、コードがイントラネットからまったく流出しない AI プログラミング ソリューションを構築して、データ主権の要件を満たすことができます。
2.複数モデルの比較と評価 研究チームやプラットフォーム エンジニアがプログラミング タスクでさまざまな LLM のパフォーマンスを比較する必要がある場合、Continue の無料モデル切り替え機能は理想的なテスト プラットフォームになります。同じ IDE 環境内でモデルをすばやく切り替えて、水平比較を行うことができます。
3.パーソナライズされた開発とカスタマイズ 上級エンジニアは、さまざまなプロジェクトに応じてさまざまな AI アシスタントを構成したいと考えています (フロントエンドには GPT-4o、バックエンドには Claude、データ処理には DeepSeek など)。 Continue の柔軟な構成システムにより、各ワークスペースで独立したモデルとコンテキスト ルールを使用できます。
4.ドキュメント駆動開発 「@docs」コンテキストプロバイダーを通じて、公式ドキュメント (AWS SDK、React ドキュメントなど) がリアルタイムで会話に挿入され、AI が最新のドキュメントに基づいてコードを生成できるようになり、古い LLM トレーニング データによって引き起こされる API エラーの問題を解決できます。
5.新人コードベースのオンボーディング 新しいエンジニアは、Continue のチャット モードとコード ベースのコンテキスト プロバイダーを組み合わせて使用することで、複雑なビジネス ロジックを迅速に理解し、過去の設計上の決定をクエリし、コード ベースの理解時間を数週間から数日に短縮します。
該当する人
- データ セキュリティを重視する企業: プライベート展開が必要な組織、または外部 API にコードを送信したくない組織。Continue は、最も柔軟なエンタープライズ グレードのオープン ソース オプションです。
- テクノロジーを追い求める開発者: ツールの制約を受けずに最新の LLM (オープンソース モデルを含む) を初めて試してみたいエンジニアにとって、Continue の幅広いモデルのサポートは最大の魅力です。
- マルチ IDE ワーカー: VS Code と JetBrains ファミリの IDE の両方を使用する開発者に、Continue は IDE 全体で統一されたエクスペリエンスを提供します。
- 不適切なシナリオ: JSON 構成にまったく慣れておらず、すぐに使えるゼロ構成エクスペリエンスを望んでいる初心者ユーザー。 AI が非常に大規模なエンタープライズ コード ベース (数百万行) を深く理解する必要があるシナリオ (このようなシナリオは、Augment Code などの大規模なコード ベースに最適化されたツールにより適しています)。複雑な複数ステップのタスクを自律的に実行するために AI を必要とするチーム (Continue は自律エージェントではなく支援に重点を置いています)。
概要と展望
Continue は、オープンソース AI プログラミング ツールの分野で「モデルの自由度と高度なカスタマイズ性」という差別化されたポジショニングを確立し、GitHub Copilot などのクローズドソース ツールによるモデルのロックインに不安を感じる開発者や企業ユーザーを引き付けることに成功しました。そのコンテキスト プロバイダー アーキテクチャと MCP プロトコルのサポートにより、「プログラム可能な AI プログラミング プラットフォーム」に進化するための技術的基盤が得られます。
現在の制限: エンタープライズ レベルの機能は、GitHub Copilot Enterprise や Augment Code などの競合製品と比較するとまだ成熟しています。自動完了は、(Copilot と比較して) 非常に低遅延のシナリオでは依然として遅れをとっています。ユーザーはモデル API キーと請求書を自分で管理する必要がありますが、技術者以外のユーザーには一定のしきい値があります。インターフェースのUXは商用製品よりもエンジニア向けです。
フォローアップの焦点: エンタープライズ バージョンの機能の継続的な改善、エージェント モード (マルチステップ タスクの自律実行) をより多くの CI/CD および DevOps ツールのコンテキスト プロバイダーと統合する機能の拡張、および AI プログラミング ツールの明確な市場パターンの中での商用化パス。
関連ツール: github-copilot、cursor
バージョン情報
- 続行 v1.0 エンタープライズ エディション ：v1.0 安定バージョンが正式にリリースされ、組織レベルのモデル構成管理、チーム共有コンテキスト ルール、民営化展開サポート (自己ホスト型モデル エージェント)、管理コンソールなどのエンタープライズ レベルの機能が導入されました。 MCP (モデル コンテキスト プロトコル) の完全なサポートが追加され、MCP を介して外部ツールやデータ ソースにアクセスできるようになりました。
- オートコンプリートへのメジャーアップグレード ：コードの自動補完エンジンが大幅にアップグレードされ、FIM (Fill-in-the-Middle) に基づく専用の補完モデルのサポートが導入され、タブ補完の速度と精度が大幅に向上しました。また、Codestral や DeepSeek Coder など、完成に最適化されたモデルのネイティブ サポートも追加されました。
- コンテキストプロバイダーシステム ：コンテキスト プロバイダー システムの導入により、開発者はコード ライブラリ、ドキュメント、Git 履歴の問題などの外部データ ソースをコンテキストとして会話に挿入できるようになります。カスタム コンテキスト プロバイダーがサポートされており、企業は内部ナレッジ ベースにアクセスできます。
- 公開を続ける ：引き続き、LLM ダイアログに基づくコード支援機能を提供する VS Code プラグインを初めて一般公開します。最初のバッチは OpenAI と Anthropic モデルをサポートし、「Bring Your Own Model」というコンセプトですぐに開発者コミュニティの注目を集めました。
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