
2025年のベストAIコーディングアシスタント:GitHub Copilot、Cursor、プログラミングを変えるツール。開発者は置き換えられるのか?労働市場への影響。
AIビジビリティと言及でどのブランドがリードしているか。
AIモデルによって最も頻繁に推奨されるブランド
トップチョイス
モデルが同意
AIブランドの言及に基づく総合ランキング
ランク#1
分析された回答総数
AIモデルの応答における最近の変化
ライジングスター
成長率
AIが生成した応答におけるブランドの存在感の分析。
回答におけるAIの言及シェアでランク付けされたブランド
比較されたブランド間でのビジビリティシェアの経時的なトレンド
主要なトピックにわたるAIアプリの比較からの主要な洞察
フルIDEの支援は、包括的なサポートと統合能力があるため、コード補完単独よりも一般的に好まれます。これはほとんどのAIモデルで感じられています。
ChatGPTはフルIDE支援に強い傾向を示し、Cursor (6.6%)やJetBrains (4.5%)のようなツールの可視性が高く、Copilot (0.1%)のようなスタンドアロンのコード補完ツールよりも包括的な開発環境を好むことを示唆しています。トーンはポジティブで、堅牢なエコシステムの統合を強調しています。
Deepseekは中立的な立場にあり、Tabnine (2.5%)のようなコード補完ツールとJetBrains (2.8%)やVS Code (2.8%)のようなフルIDEソリューションの可視性がバランスをとっており、明確な好みはありませんが、両方のアプローチの有用性を認めています。
GeminiはフルIDE支援に傾いており、Cursor (2.5%)やJetBrains (2.4%)に目立った可視性を与え、Amazon CodeWhisperer (0.1%)のような狭いツールに対して優位になっています。トーンはポジティブで、ユーザー経験と広範な機能性を強調しています。
GrokはフルIDE支援に対してやや好意的で、VS Code (2.2%)とJetBrains (2.1%)の可視性がTabnine (1.9%)のコード補完ツールに対して比較可能であり、中立からポジティブなトーンを維持し、実際の開発者のニーズに焦点を当てています。
PerplexityはフルIDE支援に傾いており、JetBrains (2.7%)やCursor (2.5%)をTabnine (1.9%)のようなスタンドアロン補完ツールよりも優先しています。トーンはポジティブで、採用パターンとエコシステムのサポートに焦点を当てています。
Googleのデータは、すべてのブランドでの可視性シェアが最小限(0.1%)であり、質問のボリュームが低いため、結論を出すのが難しいです。中立的なトーンを示しており、コード補完とフルIDE支援のどちらにも明確な好みはありません。
GitHub Copilotは、特に可視性とモデルの認識に基づいてCursorよりもわずかに優位に見え、主により広範な開発者エコシステムとの関連づけに起因しています。
GeminiはGitHub (2.7%)とCursor (2.7%)で同等の可視性を示し、明示的な好みのない中立的な立場を示しています。感情のトーンは中立で、開発者ツールにおけるバランスの取れた表現に焦点を当てており、好みの理由を深く掘り下げていません。
ChatGPTはGitHub (9%の可視性)に対して強いバイアスを示し、Cursorについては言及がなく、コーディングエコシステムでの確立された存在のためにGitHub Copilotを好むことを示唆しています。感情のトーンはGitHubに対してポジティブで、開発者の間での採用を強調しています。
GrokはGitHub (2.7%)とCursor (2.7%)に同等の可視性を割り当て、一方を他方より好むことはありません。感情のトーンは中立で、彼らの有用性やユーザー体験を区別する具体的な理由は欠けています。
PerplexityはGitHub (3.1%)をCursor (2.7%)よりもわずかに優先しており、コーディングコミュニティでのより広い認識に起因するGitHub Copilotに対する軽い好みを示しています。感情のトーンはGitHubに対して中立からわずかにポジティブであり、Cursorに関する重要な洞察はありません。
DeepseekはGitHub (2.7%)とCursor (2.7%)に同等の可視性を与えていますが、'Copilot'(0.1%)も明示的に言及しており、直接的な関連付けのためにGitHub Copilotに対するわずかな傾きがあることを示唆しています。感情のトーンはGitHub Copilotに対して中立からわずかにポジティブで、Cursorの重要な評価はありません。
GoogleはGitHub (0.1%)に対する最小限の可視性があり、Cursorについては言及がありません。これは、関連する質問に対する両方の弱く、文脈的に無関係な認識を示唆しています。感情のトーンは中立で、どちらのツールについても好みに関する有意義なデータはありません。
GitHub Copilotは、可視性シェアおよびモデル全体でのエコシステム統合の認識に基づいてROIにおいてリーディングAIコーディングアシスタントとして浮上しています。その一貫した高い可視性は、特にChatGPTの分析において、開発者にとっての価格に対する価値を強調しています。
GitHub Copilotは2.8%の最高の可視性シェアを保持しており、コーディング支援のための開発者の認識と採用に対するわずかな好みを示唆しています。トーンは中立で、具体的な価値判断なしに可視性に焦点を当てています。
GitHub Copilotは再び3.1%の可視性シェアで首位を占めており、強い認識を示しています。おそらくその統合とユーザーベースによるものです; 感情は中立を維持し、直接的なROI評価よりも存在を強調しています。
GitHub CopilotとTabnineは3.1%の可視性シェアで並んでおり、中立的なトーンは同等の認識を反映していますが、モデルは具体的なROI利益には踏み込まず、純粋に露出メトリックに焦点を当てています。
GitHub Copilotは9.6%の可視性シェアで独占しており、他のツールを大きく上回っています。これは、その効果とコーディング環境での統合の認識に対する強いポジティブな感情を示しており、価格に対するより良いROIに直接関連しています。
GitHub Copilotは3.0%の可視性シェアで首位を占めており、中立からポジティブなトーンは信頼性とコミュニティの採用を示唆していますが、ROIは可視性を通じて間接的に推測されており、明示的なコスト・バリュー分析には依存していません。
GitHub Copilotは他のツールと低い0.3%の可視性シェアで並んでおり、限られたデータと焦点により中立から懐疑的なトーンを反映しています。具体的なコーディングアシスタントに対するROIや好みの明確な指標はありません。
GitHubは、一貫した高い可視性と強力なエコシステムサポートにより、ほとんどのモデルで初級者と上級者の開発者に対するリーディングAIコーディングツールとして浮上しています。
ChatGPTはGitHubを強く好み、7.6%の可視性シェアを持ち、初級者が指導を必要とするための堅実なコミュニティと広範なリソースを強調し、上級者が共同作業を求めることを示しています。トーンはポジティブで、Tabnine (7.3%)のようなコード補完ツールと並ぶGitHubの多様性を強調しています。
PerplexityもGitHubを優先し、3.3%の可視性シェアを持ち、すべてのスキルレベルに対するその広範なアクセス可能性に焦点を当てています。ただし、限られたデータセットにより、慎重で中立的なトーンを示しています。専門的なツールを見逃しており、一般的に使用されるメインストリームプラットフォームに焦点を当てています。
DeepseekはGitHubとTabnineを同等に支持し(両方とも2.7%)、GitHubは上級者に適したエコシステムの価値があり、Tabnineは初級者に役立つAI駆動の支援を評価しています。トーンはポジティブで、コミュニティ駆動のツールとAI駆動のツールを補完的にバランスをとっています。
Geminiは上級者にアピールする共同作業機能のためにGitHub (2.4%)を好み、初級者に対して軽量な使いやすさを提供するVS Code (1.5%)についても言及し、中立からポジティブなトーンを持っています。コーディング環境内での実用的な統合に焦点を当てています。
GrokはGitHub、VS Code、Tabnine、Cursor(それぞれ約1.9%)を強調し、ポジティブなトーンで初級者のためのユーザーフレンドリーなインターフェースとしてGitHubとVS Codeを賞賛し、上級者の生産性のためにTabnineのようなAIツールを重視しています。さまざまな経験レベルに対応する多様なツールセットを強調しています。
GoogleはGitHubの可視性が0.1%で他のツールとともに最小限のエンゲージメントを示しており、限られたデータによる中立から懐疑的なトーンを採用しています。その認識には深みがないため、初級者または上級者の好みに関する洞察をほとんど提供していません。
GitHubは、ほとんどのモデルで継続的に高い可視性シェアとプログラミング言語全体にわたる汎用性があるため、リーディングAIコーディングツールとして浮上しています。
GrokはGitHubを可視性シェア2.7%で好み、多くのプログラミング言語にわたる幅広いユーティリティを強調し、エコシステムの強さを強調するポジティブな感情トーンを持っています。JetBrains (2.4%)のようなツールに対する焦点も、堅牢な開発環境への好みを示唆しています。
DeepseekはGitHub (2.5%)とTabnine (2.5%)を同等に優先し、中立的な感情トーンはさまざまなコーディングニーズに対するバランスの取れたユーティリティを示しています。GitHubは多用途なプラットフォームと見なされ、Tabnineは言語全体にわたる強力なAIコーディングアシスタントとされています。
ChatGPTはGitHub (9.3%)とTabnine (8.8%)を強く支持しており、ポジティブな感情トーンは両者の広範な採用と多様なプログラミング言語に対するユーザーフレンドリーなインターフェースに根ざしています。また、VS Code (6.7%)を重要なツールとして強調し、アクセス可能性と統合を強調しています。
PerplexityはGitHub (3.3%)に傾いており、ポジティブな感情トーンはコミュニティのサポートとプログラミング言語全体における適用可能性を示しています。Cursor (2.8%)もAI支援のコーディング環境での新たな役割に対する関心を集めています。
GeminiはGitHub (2.5%)を主要なツールとして支持し、中立からポジティブな感情トーンを持ち、複数の言語に対する互換性と強力なコミュニティエコシステムに焦点を当てています。また、VS Code (1.8%)をポイントし、多様なコーディングタスクのためのユーザーフレンドリーなオプションとして挙げています。
Googleはすべてのツールに対して均一に低い可視性シェア(0.1%)を示しており、GitHubも含まれているため、明確な好みはありません。中立的な感情トーンを持ち、限られたデータは特定の言語サポートに関する強いバイアスや深い洞察の欠如を示唆しています。
あなたのブランドの市場での地位、AIカバレッジ、トピックリーダーシップに関する主要な洞察。
GitHub Copilot (Microsoft/OpenAI) and Cursor are the top two. Copilot integrates into VS Code, costs $10/month ($100/year), and is the most popular with 1M+ paid users. It's great for autocomplete and generating simple functions. Cursor is a full IDE built around AI - it can understand entire codebases, refactor large files, and chat about your code. Cursor costs $20/month and is preferred by serious developers for complex projects. Other contenders: Tabnine (privacy-focused), Codeium (free), Amazon CodeWhisperer, and Replit Ghostwriter. Most developers use multiple tools.
Junior developers are getting crushed, senior developers are becoming more productive. The harsh reality: entry-level coding jobs have disappeared. Companies that used to hire junior devs for basic tasks now use AI. Bootcamp graduates can't find jobs because AI writes the code they would have written. However, senior developers who use AI are 2-5x more productive - they focus on architecture and problem-solving while AI handles boilerplate. The market is splitting: AI made mediocre coders obsolete while making great developers superhuman. If you're learning to code now, you must be AI-native from day one or you're competing with free AI that works 24/7.
AI can write decent code for common tasks but struggles with complex architecture, security, and edge cases. Copilot is amazing for boilerplate, CRUD operations, and standard algorithms. It fails at: novel algorithms, optimizing performance, understanding business logic, security considerations, and debugging complex issues. The code AI generates often works but isn't maintainable or scalable. Real-world experience: AI writes code that passes tests but has subtle bugs discovered months later. Senior developers use AI to speed up routine tasks but review everything carefully. Shipping AI-generated code without human oversight is asking for disasters.
Yes, but differently than before. Don't just learn syntax - AI handles that. Learn: problem decomposition, system design, debugging, understanding business requirements, and judging code quality. Use AI from day one but understand what the AI generates. The dangerous path: copying AI code without understanding it. You become dependent and can't solve problems when AI fails. The smart path: use AI to speed up learning by generating examples, but always understand the logic. Companies want developers who can architect solutions and work with AI tools, not developers who just copy-paste AI output. The bar is higher now: you need to be good enough that AI enhances you rather than replaces you.
It's a tool, like StackOverflow was - but way more powerful. The debate: purists say learning with AI creates developers who can't code without help. Pragmatists say refusing AI is like refusing Google. The truth is nuanced: using AI to learn faster is smart. Using AI to avoid learning is career suicide. For students: use AI to understand concepts and see implementations, but code solutions yourself to build muscle memory. For professionals: use AI aggressively to ship faster. The industry moved on - companies expect you to use AI tools. Interviews are getting harder because AI raised the baseline. Everyone can write basic code now, so you need to be exceptional at higher-level skills.