AIプログラム自動生成とは？おすすめツール比較・無料で使う方法を徹底解説

AIプログラム自動生成は、文章で指示するだけで生成AIがプログラムを書いてくれる仕組みです。GitHubの調査では、GitHub Copilotを使った開発者は、使わなかった開発者より同じタスクを55%速く完了したという結果が出ています。

とはいえ、「プログラミング未経験でも使える？」「無料でどこまでできる？」と気になる方も多いのではないでしょうか。

この記事では、AIによるプログラム自動生成の仕組みやおすすめツールを解説します。実際に複数のAIでコードを作成させた検証結果や、無料で使う方法、導入時の注意点までまとめて紹介します。最後まで読めば、自社に合った活用法が見えてきます！

【監修者】田村 洋樹

株式会社WEEL代表取締役 / 累計25社以上のAIアドバイザリーを担当 / 企業向けセミナー・大学講義でのべ10,000人超に登壇 / 日本HP・インテルなど、大手企業主催カンファレンスへの登壇実績多数。AI導入支援・生成AIを活用した業務改革のプロとして、アドバイザリー・PM・講演者など多面的な立場から企業を支援中。

AIプログラム自動生成とは

AIプログラム自動生成とは、人が日本語などで書いた指示をもとに、生成AIがソースコードを作成する技術です。大量のコードと文章を学習した大規模言語モデル（LLM）が指示の意図をくみ取り、続くコードを予測しながら組み立てています。

従来の開発では、要件を決めたあとに人が1行ずつコードを書き、テストと修正を繰り返していました。一方でAIプログラム自動生成は、コードを書く工程の多くをAIに任せ、人は指示出しと確認に集中できるのが大きな違いです。

ただし、指示が曖昧だとAIは意図とずれたコードを返します。何を作りたいのかを具体的に伝えることが、使いこなしの第一歩といえるでしょう。

コード補完型・自律型エージェント型・ノーコード型の3タイプ

AIプログラム自動生成ツールは、使い方の違いから大きく3つのタイプに分けられます。それぞれの特徴を以下の表にまとめました。

どれが正解というわけではなく、作りたいものの規模と使う方のスキルで選ぶのがポイントです。補完型のツールにエージェント機能が加わるなど、タイプ間の境界は少しずつ曖昧になってきています。

なお、コード生成AIの基礎を詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

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AIプログラム自動生成でできること

AIプログラム自動生成に任せられるのは、コードを書く作業だけではありません。開発の前後にある、地味で時間のかかる作業も手伝ってくれます。主にできることは以下のとおりです。

ExcelのVBAマクロやGoogleスプレッドシートのGAS（Google Apps Script）など、身近な業務の自動化にも使えます。エンジニアでなくても、毎日の手作業を減らすきっかけになるでしょう。

【検証】主要AIツールに同じお題でプログラムを自動生成させてみた

ここからは、AIプログラム自動生成が実際どの程度使えるのかを確かめるため、複数のAIツールに同じお題を出してコードを作らせてみます。

機能の説明を読むだけでは、「自分の業務で本当に使えるのか」を判断しにくいものです。そこで、業務担当者がよく直面する簡単な作業と、少し複雑なシステム開発の2パターンで比べました。

評価のポイントは、生成されたコードがそのまま動いたか・修正が必要だった箇所・完成までにかかった時間の3つです。検証は2026年9月時点の各ツールで行っています。

検証①業務でよくある簡易プログラム（Excel VBAマクロ）を生成させてみた

1つ目の検証では、多くの職場で使われているExcelを題材にしました。売上表の小計と合計を自動で計算するVBAマクロを作らせ、そのまま実行して動くかを確認します。

使用したプロンプトは以下のとおりです。

プロンプト

Excelの「売上」シートで、A列に商品名、B列に単価、C列に数量が2行目から入力されています。D列に小計（単価×数量）を入れ、データの最終行の1行下に合計を表示するVBAマクロを作成してください。データの行数は毎回変わります。

ChatGPT・Claude・GitHub Copilotに同じ文章を入力し、生成されたコードをExcelのVBE（Visual Basic Editor）に貼り付けて実行しました。

生成時間には5〜13秒と多少の差があったものの、どのツールのマクロも修正なしでそのまま動きました。いずれも小計と合計を計算するシンプルな内容で、Excel上の仕上がりにも大きな差はありませんでした。

検証②複雑な業務システムの自動生成を依頼してみた

2つ目の検証では、より複雑な依頼として簡易的な顧客管理システムの構築を自律型AIエージェントに任せてみました。要件を伝えたあと、どこまで自動で進み、人の手がどれだけ必要だったかを記録しています。

使用したプロンプトは以下のとおりです。

プロンプト

社内向けの簡易的な顧客管理システムを作ってください。顧客名・会社名・電話番号・メールアドレス・対応履歴を登録、編集、検索できるようにし、ブラウザから使えるWebアプリにしてください。技術構成はお任せします。

上記のプロンプトでシステムを生成したところ、完成までの時間には差が出たものの、どのツールもほぼ自動で工程を終えられました。

なかでもClaude Codeは他のツールより時間を要したぶん、ステータスや次回フォロー日の管理まで備えた、作り込まれたシステムに仕上がっていました。

検証からわかったこと（精度・向き不向き）

2つの検証から、AIが得意とする作業の規模はツールのタイプによって大きく変わることがわかりました。

Excelマクロのような短いプログラムは、対話型AIに頼むだけで短時間で形になります。一方で顧客管理システムのように機能が多い依頼では、自律型エージェントでも途中で方向性の確認や追加の指示が必要なケースもあります。

用途ごとに選ぶべきタイプの目安は以下のとおりです。

AIプログラム自動生成ツール比較・おすすめ7選

検証結果を踏まえ、AIプログラム自動生成におすすめのツールを7つ厳選しました。タイプ別の特徴と料金を以下の表にまとめています。

年払いで割安になるプランもあり、いずれも米ドル建ての料金です。自律型エージェントやノーコード型は、定額料金に加えて利用量に応じた課金が発生するものが増えています。料金やプラン構成は頻繁に変わるため、導入前に必ず各公式サイトで最新情報を確認してください。

エージェント型（自律型）ツール

エージェント型は、要件を伝えるだけで設計から実装、テストまでをまとめて進めてくれるのが特徴です。ここでは代表的な3つを紹介します。

Claude Codeは、Anthropicが提供するコーディングエージェントです。プロジェクト全体のコードを読み込んだうえでファイルを編集し、コマンドの実行やコミットの作成まで担います。Claudeの無料プランでは使えず、Pro以上の契約が必要です。

Codexは、OpenAIのコーディングエージェントで、ChatGPTの契約に含まれています。Web・CLI・IDE拡張・iOSアプリから利用でき、時間のかかる作業をクラウド上に任せておけるのが便利です。

Devinは、Cognitionが開発した「AIソフトウェアエンジニア」です。ブラウザ・ターミナル・エディターを備えた専用の仮想環境で、指示された作業を自律的に進めて結果を報告します。

アシスタント型（コード補完）ツール

アシスタント型は、開発者が書いているコードの続きをその場で提案してくれるツールです。普段の作業の流れを変えずに使える点が魅力です。

GitHub Copilotは、GitHubが提供するAIコーディングアシスタントです。VS CodeやJetBrains製品など主要なエディターに対応し、コード補完に加えてチャットやエージェントモードも使えます。月2,000回のコード補完ができる無料プランがあるため、まずは気軽に試せます。

Cursorは、VS Codeをベースに作られた、AI機能が中心のコードエディターです。コード補完のほか、チャットでの質問やエージェントによる複数ファイルの編集にも対応しています。VS Codeを使っている方なら、違和感なく移行できるはずです。

ノーコード・業務自動化向けツール

ノーコード型は、プログラミングの知識がなくても、会話や画面操作だけでアプリを作れるのが強みです。業務担当者が自分で道具を作りたいときに向いています。

Lovableは、作りたいアプリをチャットで伝えるだけで、画面とデータベースを備えたWebアプリを作成できるサービスです。完成イメージを見ながら「ボタンの位置を変えて」と修正を重ねられるため、非エンジニアでも扱いやすくなっています。

Difyは、AIを使ったチャットボットや業務フローを、画面上でブロックを並べるように組み立てられるプラットフォームです。オープンソースで公開されており、自社のサーバーに導入する運用も選べます。

非エンジニアでも使えるAIプログラム自動生成（Excel・VBA活用）

AIプログラム自動生成は、エンジニアがいない部署でこそ頼りになる存在です。ExcelのVBAマクロ程度であれば、プログラミング未経験の業務担当者でも、AIに頼んで短時間でたたき台を作れます。

実際にWEELにも、「個人のチャットでしか使えていなかった作業を、部署全体で使えるツールにしたい」という相談が寄せられています。1人がChatGPTで便利な使い方を見つけても、その方しか使えなければ効果は限られてしまいます。

そこで大切になるのが、個人の工夫を「みんなが使えるツール」に仕上げる視点です。ここでは、VBAマクロを自分で作る手順と、ノーコードツールで全社に広げる方法を紹介します。

なお、ノーコードでの生成AI活用について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

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ExcelマクロやVBAをAIで自動生成する方法

AIを使ったExcelマクロの作成は、AIに作業内容を具体的に伝えて、出てきたコードを貼り付けるだけで完了します。手順は以下のとおりです。

うまく動かないときは、表示されたエラーメッセージをそのままAIに伝えると修正案を出してくれます。マクロで変更した内容は元に戻せないこともあるので、実行前にファイルのバックアップを取っておきましょう。

ノーコードツールと組み合わせて全社展開する方法

個人で作ったプロンプトやマクロを部署全体に広げるなら、ノーコードツールとの組み合わせが近道です。

Difyのようなツールでは、よく使うプロンプトや処理の流れをAIアプリとして組み立て、ブラウザから誰でも使える形で公開できます。

「議事録の要約」「問い合わせメールの下書き」などを部署共通のアプリにしておけば、AIに不慣れな方でも同じ品質で作業を進められるでしょう。

展開する際は、利用ルールと管理担当者もあわせて決めておきましょう。作った方が異動した途端に誰もメンテナンスできなくなる、といった事態を防げます。

AIプログラム自動生成ツールの選び方

AIプログラム自動生成ツールは、「用途」「料金」「セキュリティ」の3つの軸で比べると、ぐっと選びやすくなるでしょう。

検証で見えたように、同じAIでも得意とする作業の規模は異なります。まずは作りたいものをはっきりさせ、そのうえで予算と社内ルールに合うかを確かめていく流れがおすすめです。

いきなり全社導入を決めるより、無料プランや少人数での試験導入から始めるほうが失敗を防げます。

用途・目的で選ぶ

用途で選ぶ際は、作りたいものがどのくらいの規模かを最初に整理しましょう。

Excelの集計やちょっとしたデータ変換なら、ChatGPTやClaudeなどの対話型AIで十分です。日頃からコードを書く開発チームであれば、エディターに組み込めるGitHub CopilotやCursorが作業の流れを邪魔しません。

複数の画面や機能をもつシステムを作るなら、Claude CodeやCodexといった自律型エージェントが候補になります。社内向けの簡単なアプリなら、LovableやDifyなどのノーコード型も検討してみてください。

料金・無料プランの有無で選ぶ

料金で比べるときは、無料プランで何ができて、どこから有料になるのかを確認することが欠かせません。

GitHub Copilot・Cursor・Lovable・Difyなどは無料プランを用意していますが、利用回数や機能に上限があります。反対に、Claude Codeのように無料プランでは使えないツールもあります。

また、定額料金に加えて、使った分だけクレジットを消費する料金体系も増えてきました。自律型エージェントを長時間動かすと想定より費用がかさむ場合があるため、利用状況はこまめにチェックしておきましょう。

なお、生成AIを社内に導入する費用について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

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セキュリティ・社内ルールで選ぶ

企業で使う場合は、入力したデータがAIの学習に使われない設定や契約になっているかを必ず確認してください。

多くのツールは、法人向けプランで管理機能や監査ログ、データの取り扱いに関する取り決めを用意しています。GitHub CopilotのBusiness以上のプランでは、生成されたコードに関する知的財産の補償も受けられます（公開コードと一致する提案をブロックする設定が有効な場合）。

自社の情報セキュリティ規程と照らし合わせ、情報システム部門と相談しながら選ぶと安心です。

なお、自社に合うツール選びや導入の進め方に迷っている方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

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AIプログラム自動生成の導入時の注意点・リスク

AIプログラム自動生成は便利な反面、導入前に押さえておきたいリスクもあります。主な注意点は以下の3つです。

• 生成コードの品質・ハルシネーションリスク
• 著作権・ライセンスリスク
• 情報漏洩リスク

いずれも、ツールの性能だけでは防げず、使う側のルールづくりが欠かせないという点で共通しています。プログラミングに詳しくない方がAIの作ったコードを使う場合は、問題に気づきにくいため一層の注意が必要です。

生成コードの品質・ハルシネーションリスク

生成AIは、もっともらしく見えても実際には動かないコードや、存在しない関数を使ったコードを出力することがあります。この現象はハルシネーションと呼ばれています。

エラーが出ればすぐに気づけますが、厄介なのは一見正しく動いているのに計算結果だけが間違っているケースです。生成されたコードは必ず人がレビューし、少量のテストデータで結果を確かめてから本番で使いましょう。

なお、ハルシネーションの原因や対策について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

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著作権・ライセンスリスク

AIが生成したコードであっても、既存のプログラムと酷似していれば著作権侵害にあたる可能性があります。文化庁の「AIと著作権に関する考え方について」でも、生成物の利用は通常の著作物と同じく、類似性と依拠性をもとに判断すると整理されています。

また、オープンソースのコードに似た出力には、GPLなどのライセンス条件が関わるケースもあるので注意しましょう。GitHub Copilotには公開コードと一致する提案をブロックする設定があり、企業で使う際はぜひ有効にしておきたい機能です。

情報漏洩リスク

AIツールに社内のソースコードや顧客情報を入力すると、設定によってはサービス提供元の学習データとして使われるおそれがあります。

個人向けの無料プランをそのまま業務に使うのは避け、データの取り扱いが明確な法人向けプランを選ぶのが基本です。そのうえで「個人情報やAPIキーは入力しない」といった社内ルールを決め、従業員に周知しておきましょう。

万が一入力してしまった場合に備え、報告先や対応手順を決めておくとさらに安心です。

自律型AIエージェントによる「丸ごと生成」の広がり

コード補完にとどまらず、要件を伝えるだけでアプリやシステムを丸ごと作る自律型AIエージェントへの注目が高まっています。

2026年9月時点では、Claude Code・Codex・Devinなどが、設計からコード作成、テスト、修正までを一続きで進められるようになりました。人は途中経過を確認し、方向性がずれたときに指示を出す役割へと変わりつつあります。

こうした流れを受け、WEELにも「従来の手組みのスクラッチ開発ではなく、自律型AIエージェントによるシステム開発を検討したい」「AIエージェント中心のワークフローを内製化したい」という相談が増えてきました。

開発の進め方そのものを見直す企業が出てきているといえます。

なお、AIエージェント開発の進め方について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

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内製化における自律型AIエージェントの可能性

自律型AIエージェントを活用すれば、これまで外部の開発会社に頼んでいたシステムの一部を、社内の少人数で作れる可能性があります。

外注では要件のすり合わせや見積もりに時間がかかり、ちょっとした修正にも費用が発生しがちです。社内で作れるようになれば、現場の声をすぐに反映でき、改善のスピードも上がるでしょう。

とはいえ、AIに任せきりでは品質や保守の面で不安が残ります。要件を整理する力やコードを確認できる人材を社内で育てながら、段階的に内製化を進めるのが現実的です。

なお、AI開発の内製化について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

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AIプログラム自動生成などのご相談はWEELへ

AIプログラム自動生成を全社で活用するには、ツール選定やセキュリティ設計、社内展開の仕組みづくりが欠かせません。WEELでは、AIエージェントを活用したシステム開発から内製化支援まで一貫してサポートしています。まずは無料相談で、自社に合った進め方をお気軽にご相談ください。

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