Perplexity、GitHub Copilot、Continueの機能比較：実装者の視点から

はじめに：3つのAIツールの立ち位置

現在、開発者向けのAIアシスタントツールは急速に進化しており、Perplexity、GitHub Copilot、Continueといった異なるアプローチを持つソリューションが登場しています。これらのツールは一見すると「AIが開発を支援する」という同じ目的を持っていますが、実装方式、プライバシー保護、機能セット、学習曲線において大きく異なります。

実装者にとって重要な選択肢は、単に「どのツールが高機能か」ではなく、「自分たちの開発環境、セキュリティ要件、予算に最適なツールはどれか」という問いです。本記事では、実装者の視点に立ち、これら3つのツールを多角的に比較し、具体的な使用シーンに基づいた選択基準を提供します。

Perplexity、GitHub Copilot、Continueの基本機能比較

まず、各ツールの基本的な特性を整理しましょう。

Perplexity：検索連携型のAIアシスタント

Perplexityは、自然言語での質問応答に特化したAIツールで、リアルタイムのWeb検索結果を踏まえた回答を生成するのが特徴です。主に情報検索と生成の融合に優れており、最新のニュースや技術情報を即座に取得できます。

主要機能：

• リアルタイムWeb検索と回答生成の統合
• 学術論文や技術ドキュメントの要約・解説
• プログラミング質問への回答（ただしコード生成は補助的）
• 引用元の明示による信頼性の向上

対応言語： 英語、日本語を含む多言語対応。UIと回答言語は選択可能です。

LLMモデル： 自社開発モデルとGPT-4、Claudeなどの外部モデルのハイブリッド利用により、高精度な回答を実現しています。

実装環境： クラウドベースのサービスであり、ローカル実行は不可能です。ブラウザアクセスまたはAPI経由での利用が基本となります。

GitHub Copilot：IDE統合型のコード補完エンジン

GitHub Copilotは、Visual Studio CodeやJetBrains IDEなど主流の開発環境に深く統合されたAIペアプログラマーです。コード補完に特化しており、開発者の生産性向上に直結する設計となっています。

主要機能：

• リアルタイムなコード補完と提案
• 関数コメントからのコード生成
• テストコード自動生成
• Copilot Chat による自然言語でのコード解説
• リファクタリング支援

対応言語： Python、JavaScript、TypeScript、Java、C++、Go、Ruby、PHP、Rust、Swiftなど30言語以上に対応しています。

LLMモデル： OpenAI GPT-4ベースの独自ファインチューニングモデルを使用。大規模なコードベースで訓練されているため、実践的なコード提案が可能です。

実装環境： 基本的にはクラウドベースですが、Copilot CLIやSDKを通じてローカル統合も進化しています。特に、カスタムプロバイダー実装により新しいLLMやサービスとの統合が可能になりつつあります。

Continue：ローカルLLM対応のオープンソース基盤

Continueは、オープンソースのコードアシスタント基盤として位置付けられており、ローカルLLMと外部APIの両方をネイティブにサポートしています。実装者にとって最大の特徴は、プライバシーとカスタマイズの自由度です。

主要機能：

• IDE拡張としてのコード補完・生成
• ローカルLLM（Llama、Mistralなど）の統合
• 複数のクラウドLLMプロバイダーのサポート
• カスタムプロバイダー実装による拡張性
• 設定ファイルベースの柔軟なカスタマイズ

対応言語： LLMの能力に依存しますが、Python、JavaScript、TypeScript、Java、C++、Go、Rust、Swiftなど主流言語をサポートしています。

LLMモデル： ローカルLLM（Ollama、LM Studioで提供されるLlama 2、Mistral、Deepseekなど）と、Claude、Gemini、GPT-4などのクラウドAPI両対応。ユーザーが自由に選択・切り替え可能です。

実装環境： ローカルLLM実行対応により、コードが外部に送信されない完全なプライバシー保護が実現できます。同時にクラウドAPI連携も可能で、ハイブリッド運用が容易です。

プライバシー・セキュリティ面での詳細比較

開発者にとってプライバシーとセキュリティは極めて重要な考慮事項です。特に企業プロジェクトやクライアント案件では、コードの機密性を守ることが必須要件になります。

クラウドベースツールのデータ取り扱い

Perplexityのセキュリティ特性：

Perplexityはデフォルトでリアルタイム検索機能を有効にしており、ユーザーの質問がクラウドサーバーに送信されます。さらに重要な点として、Perplexityは一定期間ユーザーデータを保持し、サービス改善のための分析に利用することが利用規約に明記されています。

機密性の高いコードやプロジェクト情報を入力する場合、これらが外部に漏洩するリスクが存在します。ただし、Enterprise版では以下の対策が可能です：

• 外部検索機能の無効化
• データ保持期間の短縮
• 専用インフラの提供

GitHub Copilotのセキュリティ特性：

GitHub Copilotは入力されたコードの一部をOpenAIのサーバーに送信し、モデルの改善に利用することがありました。ただし、現在は以下の改善が実施されています：

• Business/Enterpriseプランでのデータ保持制限
• 管理者による利用制限・監査ログ機能
• ユーザーレベルでの設定カスタマイズ

しかし、根本的には米国のクラウドサーバーにコードが送信される点は変わらず、機密性の高いプロジェクトでは注意が必要です。

ローカル実行による完全なプライバシー保護

Continueのセキュリティ優位性：

ContinueでローカルLLMを使用する場合、コードは一切外部に送信されません。すべての処理がローカルマシン上で完結するため、最高レベルのプライバシー保護が実現できます。

# Continue設定例：ローカルLLMのみを使用
models:
  - name: "local-llama"
    provider: "ollama"
    model: "llama2"
    apiBase: "http://localhost:11434"

# クラウドAPIは使用しない設定

ただし、以下の点に注意が必要です：

• 履歴ファイル（.continue/history）はプレーンテキストで保存されるため、ファイルシステムのアクセス制御が重要
• ローカルLLMの性能は外部APIと比べて劣る可能性
• 定期的なセキュリティアップデートが必須

企業向けオプションの比較表

学習曲線とセットアップ難易度の詳細分析

AIツールの導入を検討する際、初期セットアップの難易度と学習曲線は重要な判断基準です。特に小規模チームや個人開発者にとって、導入障壁が低いことは大きなメリットになります。

GitHub Copilot：最小限のセットアップで即座に利用開始

GitHub Copilotは、既存のIDEエコシステムへの統合度が最も高く、セットアップが極めてシンプルです。

セットアップ手順：

1. VSCodeの拡張機能マーケットプレイスで「GitHub Copilot」を検索
2. 拡張機能をインストール
3. GitHubアカウントで認証
4. 完了（追加設定不要）

初期セットアップに要する時間は5分以下です。認証もGitHubアカウント連携で完結し、複雑な設定が一切不要という点が大きな利点です。

ドキュメント充実度：

Microsoftの公式ドキュメントが充実しており、初心者向けガイドから高度な設定まで網羅されています。また、GitHubの膨大なユーザーベースにより、Stack OverflowやGitHubコミュニティでの質問への回答が豊富です。

学習曲線：

基本的な使い方は直感的です。IDEでコードを書くと自動的に補完提案が表示されるため、特に学習は不要です。高度な使い方（カスタムプロンプト、プロバイダー拡張）を目指す場合は、AI SDKの理解が必要になります。

Perplexity：クラウドサービスによる最小限の導入障壁

Perplexityはクラウドサービスであり、ローカルインストールが不要という点で導入障壁が最も低いです。

セットアップ手順：

1. ブラウザでperplexity.aiにアクセス
2. メールアドレスまたはGoogleアカウントで登録
3. 完了（即座に利用開始可能）

セットアップに要する時間は1分以下です。ローカルマシンへのインストールやリソース消費を気にせず、どのデバイスからでもアクセス可能という利点があります。

ドキュメント充実度：

公式ドキュメントはAPI利用者向けに基本的な内容が整備されていますが、開発者向けの詳細な実装ガイドは限定的です。ただし、ユーザーベースが大きいため、一般的な使用方法に関する情報はWeb上に豊富に存在します。

学習曲線：

非常に緩やかです。自然言語で質問を入力し、回答を受け取るだけという単純なインタフェースのため、特別な学習は不要です。ただし、効果的な質問の作成（プロンプトエンジニアリング）には工夫が必要になります。

Continue：柔軟性と引き換えに必要な学習投資

Continueはオープンソースの基盤であり、複数のLLMプロバイダーをサポートするため、セットアップと学習曲線が最も高いです。

セットアップ手順：

1. VSCode拡張機能マーケットプレイスで「Continue」をインストール
2. 設定ファイル（~/.continue/config.json）を編集
3. LLMプロバイダーを選択・設定

基本的なセットアップに15～30分要します。特に、使用するLLMプロバイダーの選択と設定に判断が必要です。

設定ファイルの例（ローカルLLM使用）：

{
  "models": [
    {
      "title": "Local Llama2",
      "provider": "ollama",
      "model": "llama2",
      "apiBase": "http://localhost:11434"
    }
  ],
  "tabAutocompleteModel": {
    "title": "Local Llama2",
    "provider": "ollama",
    "model": "llama2"
  }
}

設定ファイルの例（クラウドAPI使用）：

{
  "models": [
    {
      "title": "Claude 3",
      "provider": "anthropic",
      "model": "claude-3-opus-20240229",
      "apiKey": "your-api-key"
    }
  ]
}

ドキュメント充実度：

GitHubリポジトリにはセットアップガイドが存在しますが、GitHub Copilotと比べると初心者向けドキュメントが限定的です。ただし、オープンソースコミュニティの活発性により、実装例やベストプラクティスがGistやテックブログで共有されています。

学習曲線：

中程度～高めです。基本的な使い方は理解しやすいですが、複数のLLMプロバイダーから最適な構成を選択する判断が必要です。さらに、カスタムプロバイダー実装やローカルLLMの性能最適化を目指す場合は、より深い技術知識が求められます。

セットアップ難易度の比較表

コスト効率の数値化分析

実装者にとってコスト効率は重要な判断基準です。特に、クラウドAIサービスの月額費用とローカルサーバー導入のコストを比較することで、長期的な投資判断が可能になります。

クラウドAIサービスの月額費用体系

Perplexity：

• 無料プラン：基本的な利用可能（制限あり）
• Pro版：月額$20（約2,800円）
• Enterprise版：カスタム価格

GitHub Copilot：

• 個人向け：月額$10（約1,400円）
• Business版：ユーザーあたり月額$19（約2,700円）
• Enterprise版：カスタム価格

Continue：

• オープンソース：無料
• クラウドAPI連携時：各プロバイダーの料金体系に準じる

ローカルLLM運用コストの詳細計算

実装者が自社サーバーでローカルLLMを運用する場合、以下のコストが発生します。

初期投資コスト：

ランニングコスト（月額）：

長期的なコスト効率の比較

シナリオ1：3年間の総コスト比較（個人開発者）

• GitHub Copilot Pro：$20/月 × 36ヶ月 = $720（約10,000円）
• Perplexity Pro + GitHub Copilot Pro：($20 + $10) × 36 = $1,080（約15,000円）
• Continue + ローカルLLM（RTX 4090）：初期50万円 + 月1万円 × 36 = 86万円

この比較から、個人開発者にとってはクラウドサービスが圧倒的に経済的であることが分かります。

シナリオ2：3年間の総コスト比較（10名の開発チーム）

• GitHub Copilot Business：$19 × 10名 × 36ヶ月 = 68,400ドル（約950万円）
• Continue + ローカルLLM（A100 GPU）：初期200万円 + 月15万円 × 36 = 740万円

この場合、ローカルLLM導入により約200万円の削減が可能です。さらに、セキュリティ面での利点を考慮すると、投資効果は大きくなります。

実装者向けのコスト最適化戦略

ハイブリッド運用モデル：

機密性の高いコードはContinueでローカルLLMを使用し、一般的な情報検索はPerplexityを、日常的なコード補完はGitHub Copilotを使用するという使い分けにより、コスト効率とセキュリティのバランスが取れます。

機密コード開発 → Continue（ローカルLLM）
技術情報検索 → Perplexity
日常的なコーディング → GitHub Copilot

このアプローチにより、各ツールの強みを活かしながら、総コストを最小化できます。

実装者の実践的な使用シーン別比較

理論的な比較だけでなく、実装者の実際の開発シーンにおいて、各ツールがどのように活躍するかを具体例を交えて説明します。

CI/CDパイプライン構築での活用

Perplexityの活用シーン：

CI/CDパイプラインの設計段階で、最新のベストプラクティスやトラブルシューティング情報を検索する場合、Perplexityが有効です。例えば、「GitHub Actions で Docker イメージのビルドが失敗する場合の対処法」という質問に対して、最新のWeb情報を踏まえた回答が即座に得られます。

質問例：
「GitHub Actionsで複数のジョブを並列実行し、
すべてのジョブが成功した場合のみマージを許可する設定方法は？」

Perplexityの回答：最新のGitHub Actions仕様に基づいた
具体的な設定例とベストプラクティスが提示される

GitHub Copilotの活用シーン：

GitHub ActionsのYAML設定ファイルやシェルスクリプトの自動補完に優れています。例えば、jobs:と入力すると、一般的なジョブ定義の構造が自動補完されます。

# GitHub Copilotによる自動補完例
name: CI Pipeline
on: [push, pull_request]

jobs:
  build:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      - name: Set up Node.js
        uses: actions/setup-node@v3
        with:
          node-version: '18'
      - name: Install dependencies
        run: npm ci
      - name: Run tests
        run: npm test

Copilotはコンテキストを理解し、プロジェクトに適した補完提案を行います。

Continueの活用シーン：

複数ステップのCI/CDワークフロー自動化、例えば「ビルド完了後にFirebaseへのデプロイ、Slack通知、設計書更新を自動実行する」というシナリオで、AIエージェントとしての能力が活かされます。

# Continueエージェント設定例
{
  "tasks": [
    {
      "name": "build",
      "command": "npm run build",
      "onSuccess": "deploy"
    },
    {
      "name": "deploy",
      "command": "firebase deploy",
      "onSuccess": ["notify", "update_docs"]
    },
    {
      "name": "notify",
      "command": "curl -X POST https://hooks.slack.com/..."
    },
    {
      "name": "update_docs",
      "command": "python scripts/update_docs.py"
    }
  ]
}

Firebase連携での活用

Perplexityの活用シーン：

Firebase Realtime DatabaseやCloud Firestoreの最新API仕様や、実装上のベストプラクティスを調査する際に有効です。例えば、「Firestore のトランザクション中に複数ドキュメントを更新する方法」といった具体的な実装方法を、最新情報に基づいて取得できます。

質問例：
「Firestore で複数ドキュメントをトランザクション内で
更新し、いずれかが失敗した場合はロールバックする方法は？」

Perplexityの回答：
最新のFirebase SDKドキュメントに基づいた
コード例とベストプラクティスが提示される

GitHub Copilotの活用シーン：

Firebase SDKのコード補完が得意です。例えば、firebase.firestore().collection()と入力すると、一般的なクエリメソッドの補完が自動的に提示されます。

// GitHub Copilotによる自動補完例
import { initializeApp } from 'firebase/app';
import { getFirestore, collection, query, where, getDocs } from 'firebase/firestore';

const app = initializeApp(firebaseConfig);
const db = getFirestore(app);

// ユーザーデータを取得するクエリ
const q = query(
  collection(db, 'users'),
  where('status', '==', 'active')
);

const querySnapshot = await getDocs(q);
querySnapshot.forEach((doc) => {
  console.log(doc.id, ' => ', doc.data());
});

Copilotはコンテキストを理解し、Firebaseの一般的なパターンを提案します。

Continueの活用シーン：

Firebaseを含む複数の外部サービスとの連携タスクを自動化する場合に活躍します。例えば、「ユーザー登録時にFirebaseに保存し、同時にメール送信、Slackに通知、分析データを記録する」というマルチステップのワークフロー自動化が可能です。

# Continue エージェントによるマルチステップ自動化例
class UserRegistrationWorkflow:
    async def execute(self, user_data):
        # Step 1: Firebaseに保存
        user_id = await self.save_to_firebase(user_data)

        # Step 2: メール送信
        await self.send_email(user_data['email'])

        # Step 3: Slack通知
        await self.notify_slack(f"New user: {user_data['name']}")

        # Step 4: 分析データ記録
        await self.log_analytics('user_registration', user_id)

        return user_id

設計書生成での活用

Perplexityの活用シーン：

自然言語での要件整理や設計方針の議論に強みがあります。例えば、「マイクロサービスアーキテクチャとモノリシックアーキテクチャの比較」といった設計判断に関する質問に対して、最新の業界トレンドを踏まえた回答が得られます。

質問例：
「スケーラビリティと開発速度を両立させるには、
マイクロサービスとモノリシックのどちらが適切か？」

Perplexityの回答：
最新のケーススタディやベストプラクティスを踏まえた
バランスの取れた解説が提示される

GitHub Copilotの活用シーン：

コードコメントやドキュメント文字列の自動生成に優れています。例えば、複雑な関数を実装した後、""" と入力すると、その関数の説明文が自動生成されます。

# GitHub Copilotによるドキュメント自動生成例
def calculate_fibonacci_with_memoization(n, memo=None):
    """
    Calculate the nth Fibonacci number using memoization.

    Args:
        n (int): The position in the Fibonacci sequence
        memo (dict): Memoization dictionary to store calculated values

    Returns:
        int: The nth Fibonacci number

    Examples:
        >>> calculate_fibonacci_with_memoization(10)
        55
    """
    if memo is None:
        memo = {}

    if n in memo:
        return memo[n]

    if n <= 1:
        return n

    memo[n] = calculate_fibonacci_with_memoization(n-1, memo) + \
              calculate_fibonacci_with_memoization(n-2, memo)
    return memo[n]

Continueの活用シーン：

設計書生成に加え、設計変更時の影響分析やタスク管理をAIエージェントとして支援可能です。例えば、「新しいAPI エンドポイント追加時に、既存のドキュメント、テストケース、型定義を自動更新する」というワークフローが実現できます。

# Continue エージェントによる設計書自動更新例
class DesignDocumentUpdater:
    async def add_new_endpoint(self, endpoint_spec):
        # Step 1: 設計書に追加
        await self.update_design_doc(endpoint_spec)

        # Step 2: APIドキュメント生成
        await self.generate_api_docs(endpoint_spec)

        # Step 3: テストテンプレート生成
        await self.generate_test_template(endpoint_spec)

        # Step 4: 型定義生成
        await self.generate_type_definitions(endpoint_spec)

        # Step 5: チームに通知
        await self.notify_team(f"New endpoint: {endpoint_spec['path']}")

実装者向けの総合比較表と選択基準

ここまでの分析を総合的にまとめ、実装者が最適なツール選択をするための指針を提供します。

機能・特性別の総合比較表

ユースケース別の推奨ツール

開発初心者で、迅速に導入したい場合：

→ GitHub Copilot を推奨

理由：セットアップが最も簡単で、ドキュメント・コミュニティサポートが充実しており、日常的なコーディング補助に最適です。初期投資も最小限で済みます。

機密性の高いプロジェクトを開発している場合：

→ Continue（ローカルLLM運用） を推奨

理由：コードが外部に送信されず、完全なプライバシー保護が実現できます。初期投資は大きいですが、セキュリティ要件が高い環境では必須の選択肢です。

最新の技術情報を常に参照しながら開発したい場合：

→ Perplexity + GitHub Copilot の組み合わせを推奨

理由：Perplexityで最新情報を検索し、GitHub Copilotでコード補完を行うことで、情報と実装の両面で効率化が実現できます。

複雑なワークフロー自動化を実装したい場合：

→ Continue（エージェント機能活用） を推奨

理由：複数ステップのタスクを自動化し、計画・実行・記憶機能を活用できます。CI/CDパイプラインやカスタマーサポート自動化など、高度な自動化シナリオに対応可能です。

大規模チーム開発で、コスト効率を重視する場合：

→ GitHub Copilot Business + Continue（ハイブリッド運用） を推奨

理由：日常的なコード補完はGitHub Copilotで対応し、機密性の高いタスクはContinueのローカルLLM運用で実現。長期的にはコスト削減と セキュリティのバランスが最適になります。

ベストプラクティスと実装上の注意点

各ツールを効果的に活用するためのベストプラクティスと、注意すべき点をまとめます。

Perplexity 使用時のベストプラクティス

効果的な質問の作成：

単なる「〇〇の方法は？」という質問ではなく、具体的なコンテキストを含めることで、より精度の高い回答が得られます。

悪い例：
「Firebase の設定方法は？」

良い例：
「React アプリケーションで Firebase Realtime Database を使用し、
リアルタイムでユーザーデータを同期する設定方法は？」

情報源の確認：

Perplexityが提示する引用元を必ず確認し、情報の信頼性を検証してください。特に、複数の情報源が一致しているかを確認することが重要です。

セキュリティ上の注意：

機密情報やプロジェクト固有の詳細情報は、Perplexityに入力しないようにしてください。代わりに、一般的な技術情報の検索に利用することが推奨されます。

GitHub Copilot 使用時のベストプラクティス

生成コードの品質確認：

GitHub Copilotが生成したコードは、必ず人間がレビューしてください。特に以下の点に注意が必要です：

• セキュリティ脆弱性： SQLインジェクション、認証バイパスなど
• ライセンス問題： GPL等のライセンス条項に違反していないか
• パフォーマンス： 不必要なループやメモリリークがないか
• コーディング規約： プロジェクトのコード規約に準拠しているか

# 生成コード確認チェックリスト例
# ✓ セキュリティレビュー完了
# ✓ ユニットテスト作成
# ✓ パフォーマンステスト実施
# ✓ コード規約確認
# ✓ 依存ライセンス確認

コンテキストの活用：

GitHub Copilotは、ファイル内のコンテキスト（関数名、変数名、コメント）を理解して補完提案を行います。わかりやすい変数名と詳細なコメントを記述することで、より精度の高い補完が得られます。

// 良い例：詳細なコメントで意図を明確化
/**
 * ユーザーの認証状態を確認し、
 * 未認証の場合はログインページにリダイレクトする
 */
function checkAuthenticationStatus(user: User): void {
  // 実装...
}

// Copilotは上記のコメントを理解し、
// 認証関連の適切なコード補完を提案する

Continue 使用時のベストプラクティス

ローカルLLMの性能最適化：

ローカルLLMを使用する場合、モデルのサイズと性能のバランスを考慮する必要があります。

# 推奨モデル構成
models:
  - name: "fast-model"
    provider: "ollama"
    model: "mistral:7b"  # 高速、軽量

  - name: "quality-model"
    provider: "ollama"
    model: "llama2:13b"  # 高精度、やや重い

外部API連携時のレート制限対策：

クラウドAPI連携時は、レート制限に対応した実装が必須です。

import time
from tenacity import retry, wait_exponential, stop_after_attempt

@retry(
    wait=wait_exponential(multiplier=1, min=2, max=10),
    stop=stop_after_attempt(3)
)
async def call_llm_with_retry(prompt):
    """レート制限に対応したLLM呼び出し"""
    return await continue_client.generate(prompt)

セキュリティ設定：

ローカルLLM運用時も、セキュリティ対策は重要です。

# 推奨セキュリティ設定
import os
from pathlib import Path

# 履歴ファイルのアクセス権限設定
history_dir = Path.home() / ".continue"
history_dir.chmod(0o700)  # オーナーのみアクセス可能

# API キーの環境変数管理
api_key = os.getenv('CONTINUE_API_KEY')
if not api_key:
    raise ValueError("API key not found in environment")

まとめ：実装者の最適なツール選択へ

Perplexity、GitHub Copilot、Continueの3つのAIツールは、それぞれ異なる強みと特性を持ち、実装者の開発シーンに応じた使い分けが重要です。

各ツールの位置付けの整理

Perplexity は、最新の技術情報を検索・統合する情報検索エンジンとして位置付けられます。セットアップが簡単で、技術調査やドキュメント検索に最適です。ただし、プライバシー保護の観点から、機密情報の入力は避けるべきです。

GitHub Copilot は、IDEに統合された実用的なコード補完ツールとして、日常的なコーディング作業の効率化に最適です。ドキュメント・コミュニティサポートが充実しており、初心者から上級者まで幅広く対応できます。

Continue は、ローカルLLM対応による完全なプライバシー保護と、複雑なワークフロー自動化を実現するAIエージェント基盤として位置付けられます。初期投資と学習コストは高いですが、長期的には最高のセキュリティと柔軟性が得られます。

実装者向けの推奨運用モデル

理想的には、3つのツールをハイブリッド運用することで、各ツールの強みを最大限に活かすことが可能です：

開発フェーズ別の使い分け：

【設計・調査フェーズ】
→ Perplexity で最新情報検索

【実装フェーズ】
→ GitHub Copilot でコード補完

【テスト・デプロイフェーズ】
→ Continue でワークフロー自動化

【機密プロジェクト】
→ Continue（ローカルLLM）で完全プライバシー保護

最終的な選択基準

• 迅速な導入を優先 → GitHub Copilot
• プライバシー・セキュリティを最優先 → Continue（ローカルLLM）
• 情報検索と実装の融合 → Perplexity + GitHub Copilot
• 複雑な自動化を実装 → Continue（エージェント機能）
• コスト効率と柔軟性 → ハイブリッド運用

実装者は、自分たちの開発環境、セキュリティ要件、予算、チーム規模を総合的に判断し、最適なツールの組み合わせを選択することが重要です。AIツールは開発を加速させる強力な手段ですが、適切に選択・運用することで、その効果は最大化されます。