【AIコーディングエージェント】Google Julesとは？料金・使い方・他のツールとの比較を紹介

WEELメディア事業部AIライターの2scです。

みなさん！GoogleがGemini 2.0と同時に発表していたAIエージェント「Jules（ジュール）」はご存知ですか？

Google Julesは、自分で順序を考えて複数のソースファイルを横断的に生成・デバッグしてくれるコーディング特化型AIエージェント。バックグラウンドでの動作にも対応していて、日々のコーディング業務をほぼ完全自動化できるかもしれない優れものなんです！

当記事では、そんなGoogle Julesの特徴や活用シーンをお届けしていきます。

Python / JavaScriptエンジニアの方は完読いただくと、仕事で百人力の活躍ができちゃうかも。ぜひぜひ、最後までお読みくださいね！これまでベータ版として提供されていたGoogle Julesですが、2025年8月6日より正式リリースされました！

GoogleのAIエージェント「Jules」とは？

「Jules」は、2024年12月11日にGoogleが発表したコーディング用AIエージェントです。その特徴は以下のとおりで、ソースコードの生成からデバッグ、プルリクエストまでの高度な自動化が可能となっています。

このGoogle Julesは、同じくコーディング用AIエージェントでOpenAIが繰り出す「Codex」の直接的なライバルにあたります。Google Julesの詳しいカタログスペックは明らかになっていませんが、Codexに肉薄する、実用レベルのものとなりそうです。これまでのGeminiによるコーディングとは比べ物にならない作業効率化が期待できるでしょう。

なお、2025年8月6日にベータ版が終了し、以降は正式リリースされています。

公式サイト：Jules – An Asynchronous Coding Agent

Google Julesの特徴

まずは、Google Julesの特徴6点をご紹介します。以下、メインの「コーディング自動化」から、詳しくみていきましょう！

コーディングの自動化が可能

AIエージェントであるGoogle Julesは単なるコード生成にとどまらない、コーディングの高度な自動化を実現します。

具体的にGoogle Julesは、与えられた複雑なタスクについてコーディングの手順をスモールステップで考えたうえで、コード生成やデバッグの自動化が可能。さらには、バックグラウンド（非同期処理）でのコーディング・リポジトリの取得・仮想マシンへのクローンなどにも対応しています。ユーザーは空いた時間で、より重要なタスクに取り組めるでしょう。（※1、2）

GitHubのワークフローと直接連携

Google JulesはGitHubのワークフローとの連携にも完全対応。複数のソースファイルを横断してのデバッグや修正案をGitHubに反映するプルリクエスト等も自動化してくれます。（※1、2）

また、プロジェクトのコンテキストを把握した上でのコード変更提案が可能なため、回答精度が高いのも魅力です。

進捗管理・フィードバックも可能

チャット形式のUIをもつGoogle Julesは、ユーザーからの操作にも対応しています。具体的には、下記のようなことが可能で、タスクに応じてユーザーの介入度合いを変えられるのが魅力です。

Julesのチャットでできること（※1、2）

• リアルタイムでのタスクの進捗把握
• 要注意のタスクに対する優先順位付け
• Jules側が生成した手順やコードに対するフィードバック・修正依頼
• 生成したコードについての質問
  …etc.

コーディングに関しては、Gemini以上の活躍をみせてくれそうですね。

非同期で動作

Google Julesは、非同期で動作するコーディングエージェントです。バックグラウンドで動作している間は他の作業に集中できるため、マルチタスクで効率よく作業できます。

また、タスクはクラウドVM内で実行されるため、同時実行も可能。複数のクエリを同時に処理できるのが強みです。

セキュリティやプライバシーへの高い配慮

GoogleはJulesの設計段階から、開発者のセキュリティとプライバシー保護を重視しています。ユーザーが安心して利用できるよう、以下のような仕組みを採用しているのが特徴です。

プライベートコードは学習に利用しない

Julesが処理したコードはAIモデルの学習データに一切フィードバックされず、機密情報や独自ロジックが流出する心配はありません。

実行環境の完全分離

すべての処理はGoogle Cloud上のセキュアな仮想マシン（VM）内で完結します。ユーザーのローカル開発環境とは物理的に分離されているため、予期せぬアクセスや干渉のリスクを防げます。

「プライベートコードは学習に利用しない」という部分ですが、公式のFAQにて以下の記載がありました。

Does Jules train on private repos?

No. Jules does not train on private repository content. Privacy is a core principle for Jules, and we do not use your private repositories to train models. Learn more about how your data is used to improve Jules.

引用：https://jules.google/docs/faq/

（ジュールはプライベートリポジトリでトレーニングを行っていますか？
いいえ。ジュールはプライベートリポジトリの内容でトレーニングを行いません。プライバシーはジュールの基本原則であり、私たちはプライベートリポジトリをモデルトレーニングに利用しません。ジュールの改善にデータがどのように利用されるか、詳細はこちらをご覧ください。）

利用開始時には、設定画面や案内にオプトアウトに関する注意が表示される場合があります。利用前に内容を確認し、自分のポリシーに合った設定で運用しましょう。

AIモデルにはGemini 2.5 Proを採用

Google Julesは、AIコーディングの中核としてGemini 2.5 Proモデルを採用しています。※1

Gemini 2.5 Proは、高度な自然言語理解とコード生成能力を兼ね備えた最新モデルで、複雑なプログラミングタスクや大規模プロジェクトにも対応可能です。

このモデルの強みは、単一ファイルだけでなくプロジェクト全体のコンテキストを把握できる点にあります。リポジトリ全体の構造や依存関係を理解した上で、バグ修正やテスト作成、改善提案を的確に生成するため、従来の補完型ツールよりも精度の高いコード提案が可能です。

また、Gemini 2.5 ProはGoogleのクラウド環境で最適化されており、セキュリティ性の高い環境での処理を実現しています。これにより、個人開発からチーム開発まで幅広いユースケースで高いパフォーマンスを発揮します。なお、Julesに搭載されるGemini 2.5 Pro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。

Google Julesの正式リリースに伴い追加された機能

Google Julesは、正式リリース時に以下の機能が追加されました。

• GitHub Issuesとの連携
• マルチモーダルサポート
• UIの改善と数百件のバグの解消

特に、GitHub Issuesとの連携やマルチモーダルサポートの追加により、ベータ版より強力になっているのが特徴です。以下でそれぞれの機能を紹介していくので、ぜひチェックしてみてください。

GitHub Issuesとの連携

Google Julesの正式リリースでは、GitHub Issuesとの連携機能が追加され、開発フローの自動化がさらに進化しました。

なお、GitHub Issuesとは、GitHub上でプロジェクトの課題や改善点、タスクを管理するための機能です。バグ報告・新機能のリクエスト・作業タスクの整理などに使われているので、チーム開発では欠かせない機能と言っても過言ではありません。

JulesはこのGitHub Issuesと直接連携することで、以下のような操作を自動化できます。

• 新しい課題の分析と分類
• タスクの優先度付けやラベル付け
• プルリクエストの作成や修正提案との紐付け

開発者は煩雑なタスク管理やルーティンワークから解放され、レビューや重要な意思決定に集中できます。さらに、Issuesに基づいた改善案をAIが自動で提案してくれるため、チーム全体の生産性と開発速度の向上が期待できるというわけです。

マルチモーダルサポート

正式リリースに伴い、Google Julesはマルチモーダルサポートを備え、テキストだけでなく画像やコードスニペットなど複数の情報形式を同時に扱えるようになりました。

特に、WEBアプリケーション上で視覚的な出力を直接確認できる機能により、コード変更の結果をその場で目で確認しながら作業できます。

具体的には、以下のような利用が可能です。

• コードとスクリーンショットを組み合わせてバグの原因を特定
• デザイン仕様書やモックアップ画像を参照しながら修正提案を生成

マルチモーダル対応により、Julesは単なるテキストベースのAIではなくなりました。開発者がコードと視覚的出力の両方を参照しながら効率的に作業できる、より直感的なコーディングパートナーとして機能します。

UIの改善と数百件のバグの解消

正式リリースに合わせ、Google Julesのユーザーインターフェースも大幅に改善されました。特にWEBアプリケーション上での操作性が向上し、コード変更やAIの提案結果を直感的に確認できる視覚的な出力が追加されています。

さらに、数百件に及ぶ既知のバグも修正され、動作の安定性とパフォーマンスが向上。複雑なプロジェクトでもスムーズに作業を進められ、より精度の高いコードレビューや改善作業が行えるようになりました。

Google Julesの使い方

ここでは、Google Julesの使い方を紹介していきます。

Google Julesは、以下3つの手順を踏むことで利用可能です。

• 公式サイトにアクセスしてGitHubアカウントに接続する
• リポジトリやブランチを選択する
• プロンプトを入力してタスクを実行する

それぞれの手順の詳細を画像付きで解説していくので、ぜひ参考にしてみてください。

公式サイトにアクセスしてGitHubアカウントに接続する

まずはGoogle Julesの公式サイトにアクセスして、「Connect to GitHub」をクリックします。

上記のようにGitHubのログイン画面が表示されるので、GitHubアカウントでログインしましょう。まだアカウントを作っていない方は、ここで作成する必要があります。

DeepL翻訳
Google Labs Jules by Google Labs Code は、以下の権限をリクエストしています:
GitHub の身分を確認する
アクセス可能なリソースを確認する
あなたの代理として行動する

ここでは、権限をリクエストされているので、緑色の「Authorize Google Labs Jules」をクリックします。

この画面では、「個人アカウントでインストールと認証を実施してください」と言われているので、緑色の「Install&Authorize」をクリックします。

最後に「Successfully authenticated with GitHub!」と表示されれば接続完了です。

リポジトリやブランチを選択する

GitHubへの接続が完了すると上記のようにJulesが使えるようになります。まずは赤枠部分をクリックして、リポジトリやブランチを選択しましょう。

特に何も設定していない場合は、デフォルトブランチの「main」が選択されています。

リポジトリがまだない場合はここで作成しましょう。

次はいよいよプロンプトを入力してタスクを実行していきます。

プロンプトを入力してタスクを実行する

最後にプロンプトを入力してタスクを実行します。

筆者は以下のように指示してみました。

指示した後は、以下のようにプランを提案してくれます。

プランの提案後は、通知を許可するか聞かれるので、問題ない場合は許可します。通知を許可すると、タスクを完了した際に知らせてくれるので便利です。

タスクが完了すると、上記のように表示されます。チャット形式での返答とコードのレビューが分かれて表示されているので、見やすいですね！

Google Julesの料金プラン

Google Julesの料金プランは、Google Oneの料金に基づいて設定されています。1日あたり15タスクの制限はありますが、Googleアカウントさえあれば無料でも利用可能です。

まずは、無料で機能を試してみて、利用機会が増えて本格的な作業をするようになった場合は有料プランの契約も視野に入れましょう。

Google Julesの活用シーン

Google Julesは、ソースファイルが複数にわたるプログラムの生成・デバッグ・テストに最適です。例えば、以下のデモ動画では、Google Julesが「あるAPIへのフラグの追加」を完全に自動化しています。

動画中での処理の流れ

1. ユーザーがタスクと例を含むプロンプトを提示
2. Julesがコーディングの計画を生成
3. ユーザーが計画を承認した場合、Julesがコード生成を開始（生成完了までは10分前後）
4. ユーザーが生成されたコードをレビュー
5. コードをマージして完了

今後、Julesのようなコーディング用AIエージェント単体で、ビジネスツールやゲームが開発できるようになるかも……です。まだまだ、生成AIの進化は止まりそうにありませんね。

Google Julesと他のコーティングエージェントを比較

Google Julesと他の代表的なコーディングエージェントの比較を表にまとめました。

どのコーディングエージェントも無料プランがあるのは共通ですが、利用制限や実行環境などが異なります。

そのため、自身が使いやすい環境やタスクの実行頻度に応じて適切なツールを選びましょう。

以下では、Google Julesとそれぞれのコーディングエージェントの違いを解説していきます。

Gemini CLIとの違い

Google JulesとGemini CLIは、同じGoogle系列のコーディングエージェントですが、実行環境に大きな違いがあります。Google JulesがWEBブラウザ上で動作する一方、Gemini CLIはターミナルなどのコマンドラインでの操作が前提です。

なお、Google Julesの無料プランは1日15タスクまでですが、Gemini CLIは1日あたり1,000リクエストまで対応しています。 そのため、無料でより多くのタスクをこなしたい方はGemini CLI、ブラウザベースで幅広い機能を使いたい方はGoogle Julesがおすすめです。

OpenAI Codexとの違い

OpenAI Codexは、OpenAIが開発したコーディングエージェントです。ChatGPT同様のAIモデルを搭載しているため、Google Julesとは搭載しているAIモデルが異なります。

また、OpenAI CodexはAPI経由で使える点も特徴です。そのため、API経由で他のツールからコーディングエージェントを呼び出したい方はOpenAI Codex、Webブラウザ上で手軽に使いたい方はGoogle Julesを選びましょう。

GitHub Copilotとの違い

GitHub Copilotは、GitHubとOpenAIが共同開発したコード補完ツールです。エディタ内でリアルタイムにコード提案を行うため、Google Julesとは利用環境が異なります。

また、GitHub CopilotはVisual Studio Codeなどにプラグインとして組み込む形式で利用できる点も特徴です。そのため、ローカル開発環境で常時コード補完を受けたい方はGitHub Copilot、Webブラウザ上で多機能なAIアシスタントを使いたい方はGoogle Julesを選びましょう。

なお、JulesのライバルにあたるOpenAIの「Codex」について詳しく知りたい方は、下記の記事も合わせてご確認ください。

Google Julesを活用してみよう！

当記事では、Googleのコーディング用AIエージェント「Jules」をご紹介しました。以下にてもう一度、Google Julesの特徴を振り返っていきましょう！

Google Julesの特徴（※1、2）

• チャット形式のUIをもつ、コーディング用AIエージェント
• 複数のソースファイルを横断してコード生成やデバッグを自動化
• タスクを分解して計画を立てる工程も自動化
• バックグラウンドでの稼働（非同期処理）により、高度な自動化を実現
• リポジトリの取得&仮想マシンへのクローンも可能
• GitHubのワークフローと連携し、プルリクエストまでを自動化
• その他、コードの解説や人間によるフィードバックも可能
• PythonとJavaScriptに対応
• LLMはGemini 2.5 Proを搭載

Google Julesは、従来の生成AIチャットやCopilotがなし得ないレベルで、コーディングを自動化してくれます。無料でも1日15回使えるので、気になった方はぜひぜひ利用してみてください！

最後に

いかがだったでしょうか？

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