FitGap
AutoCode

AutoCode

コード生成AI

使いやすさ
セットアップ
料金
サポート充実
連携・拡張性
機能性
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-
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無料トライアル
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シェア
~ コード生成AI
事業規模
中小
中堅
大企業

目次

AutoCodeとは

強み

注意点

カテゴリ別市場マーケットシェア

代替サービス

サービス基本情報

運営サービス一覧

FitGapにおけるすべての評価は、公平性を最優先に、客観的なアルゴリズムを用いて計算されています。製品の評価方法は「FitGapの評価メソッド」、シェアデータの算出根拠は「シェアスコアの算出方法」をご覧ください。

AutoCodeとは

Mphasis社が提供するAutoCodeは、ディープラーニング技術を活用したコード生成AIツールです。画像やワイヤーフレームといった設計データを入力することで、自動的にプログラムコードを生成し、短時間でのプロトタイプ作成を支援します。ホワイトボード上の設計からわずか数時間でコード化が可能で、個別要件に応じたハイパーパーソナライズ設計にも対応しています。入力形式は画像だけでなく、図面や音声、自然言語など多様な形式に対応しており、幅広い開発要求からコードを生成できます。また、脆弱性の検出と自動修正機能、継続的デプロイの自動化機能を備えており、開発における重複作業の削減とコスト削減を図ることができます。FitGapの要件チェックでは、プログラム自動生成に加えて、SDKラッパー生成、テストコード自動生成、運用スクリプト生成、実行ログ理解が○(対応)です。主に大規模エンタープライズ向けに設計されており、業務システム開発の高速化に適したソリューションとなっています。

pros

強み

ノーコード開発環境

AutoCodeは、プログラミング不要でアプリやゲームを開発できるビジュアルIDEです。UIデザインからバックエンド設定まで、ドラッグ&ドロップ操作で行うことができます。専門知識がなくても扱いやすく、開発者リソースが限られたチームやコーディング初心者の方でも直感的に利用できるツールとなっています。視覚的な操作で開発を進められるため、従来のコーディングに不慣れな方でも、比較的スムーズにアプリケーション開発に取り組むことが可能です。

業種別テンプレート搭載

チャットボットやスマートホーム等、目的に応じたUI/UXテンプレートがあらかじめ用意されており、AR/VRアプリ向けの3Dテンプレートにも対応しています。また、PSDやPDF等の独自デザインをインポートすることも可能です。業界特化のテンプレートを活用することで、デザイン作業の手間を削減しながら、専門知識がなくても質の高いアプリ画面を構築できます。これにより、開発の初期段階から効率的にプロジェクトを進めることができます。

18プラットフォーム同時展開

AutoCodeで作成したアプリは、Android、iOS、Windows、Webなど18種類以上のプラットフォームにワンクリックで公開することが可能です。各プラットフォームへのリリース管理や更新配信も一元化されているため、複数環境への展開作業を大幅に効率化できます。幅広いチャネルでユーザーにアプリを届けたい場合に適した機能となっています。

cons

注意点

クラウド環境への依存度が高い

AutoCodeはバックエンド処理を提供元のクラウド基盤に委ねており、他の環境への移行が難しい面があります。サービス提供元のプラットフォーム上で完結する設計となっているため、自社サーバーや別のクラウド環境での運用には対応していません。特にインフラを自社で管理したいとお考えの企業においては、このプラットフォームへの依存性を慎重に検討する必要があるでしょう。FitGapの要件チェックでは、インフラコード生成が×(非対応)です。クラウド環境向けのインフラコード作成まで含めて自社で管理したい企業は、運用範囲を事前に確認する必要があります。

無料利用枠がなく費用が発生

AutoCodeには無料プランが用意されておらず、利用開始時から月額料金が発生する点に注意が必要です。例えば、IDE利用には月額99ドルの基本料金がかかり、さらにAPI呼び出しについては1,000回あたり1ドルの従量課金が設定されています。そのため、小規模な試用や検証目的での利用を検討する場合でも、一定のコスト負担が生じることをあらかじめ見込んでおく必要があります。

市場実績が浅く知名度が限定的

AutoCodeは2020年に正式リリースされた比較的新しいツールであり、国内での導入実績や認知度はまだ高くない状況です。利用者コミュニティや公開事例も少ない傾向にあるため、情報収集が他の成熟したサービスと比べて難しい場合があります。導入を検討される際は、自社環境での十分な検証を行うとともに、ベンダーのサポート体制を事前に確認するなど、慎重に進めることが推奨されます。FitGapの大企業シェアはカテゴリ34製品中23位、サポート評価はカテゴリ34製品中32位です。大企業での利用実績や導入後の支援体制を重視する場合は、検証時に問い合わせ対応や事例の確認を行う必要があります。

カテゴリ別マーケットシェア

2026年3月 FitGap調査

AutoCodeコード生成AIマーケットシェア

シェア

事業規模

中小
中堅
大企業

AutoCodeの利用環境・機能

利用環境
端末・OS
Windows
シングルサインオン
対応言語
提供形態
-
対応サポート
-
機能
標準対応
オプション/条件付き
非対応
コード生成AI
プログラム自動生成
コード補完とリファクタリング
テストコード生成
ドキュメント生成
APIサンプル生成
リポジトリ索引化
依存関係解析
長コンテキスト最適化
複数ファイル自動編集
変更プラン提示
セマンティック差分理解
コード検索と参照抽出
テストコード自動生成
プロジェクトテンプレート生成
API仕様読解
RAGプラグイン連携
機密コード保護
ライセンス違反検知
実行ログ理解
ローカルテスト連携
プログラミング言語最適化
運用スクリプト生成
高度サンプルコード生成
インフラコード生成
要求仕様生成
タスク分解
アーキテクチャ抽出
循環依存検出
デッドコード検出
コードスタイル適合
ミドルウェア設定生成
脆弱性検知
シークレット検知
モックコード生成
変更履歴生成
APIドキュメント生成
SDKラッパー生成
運用スケジュール生成
サーバログ解析
アルゴリズム説明
日本語UI対応
日本語仕様コード変換適合
日本市場開発文化適合
PullRequest要約と指摘
自動再試行エラー修正

AutoCodeのプラン

AutoCodeと比較されるサービス

AutoCodeはREADMEなどの指示からプロジェクトを段階的に生成するAI開発支援として扱われます。既存コードを読みながらファイル生成や修正、ドキュメント化まで進めるCLI型の使い方が中心です。比較では、README駆動の自動生成を使うか、IDE補完や大規模コードベース理解を重視するかで候補が変わります。

GitHub Copilot

価格
0円~
シェア目安
使いやすさ
セットアップ
料金
サポート充実
連携・拡張性
機能性
セキュリティ
AutoCodeと比較して良い点
  • GitHub CopilotはIDEとGitHubに統合された補完やチャットが強いです。

  • 日常の実装からレビュー支援まで広く使えます。

AutoCodeと比較して悪い点
  • READMEを起点にプロジェクト全体を一括生成したい場合は、Copilotでは生成手順を1ファイルずつ指示する場面が増えます。

  • ファイル作成とディレクトリ構成の初期生成をまとめて任せたいなら、AutoCodeのREADME駆動が合います。

判断の分かれ目

エディタ内の日常補完とレビュー支援を重視するならCopilotが候補です。READMEから初期構築を自動化したいならAutoCodeを選びます。

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Cursor

価格
0円~
シェア目安
使いやすさ
セットアップ
料金
サポート充実
連携・拡張性
機能性
セキュリティ
AutoCodeと比較して良い点
  • CursorはAIエディタとして複数ファイル編集やリファクタリングを進めやすいです。

  • 既存コードを見ながら自然言語で変更できます。

AutoCodeと比較して悪い点
  • CLIで生成工程をコマンドから回したい場合は、Cursorではエディタ上の対話操作が中心になります。

  • 指示ファイルを起点にコマンドラインで生成と修正を進めたいなら、AutoCodeのCLI型が合います。

判断の分かれ目

既存コードを見ながらエディタ内で複数ファイルを編集するならCursorが向いています。指示ファイルからコマンドで生成を回したい用途ではAutoCodeが選択肢になります。

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Sourcegraph Cody

価格
要確認
シェア目安
使いやすさ
セットアップ
料金
サポート充実
連携・拡張性
機能性
セキュリティ
AutoCodeと比較して良い点
  • Sourcegraph Codyはコード検索とリポジトリ文脈を使ったAI支援に強いです。

  • 大きなコードベースの理解や質問に向きます。

AutoCodeと比較して悪い点
  • 新規プロジェクトをゼロから組み立てたい場合は、Sourcegraph Codyでは既存リポジトリの検索と理解が主軸になります。

  • 空のフォルダから初期ファイル一式を生成して進めたいなら、AutoCodeの生成フローが合います。

判断の分かれ目

大きなコードベースの検索と仕様の把握を重視するなら、Sourcegraph Codyが適します。新規プロジェクトを一から生成したいならAutoCodeが適しています。

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Replit Ghostwriter

価格
0円~
シェア目安
使いやすさ
セットアップ
料金
サポート充実
連携・拡張性
機能性
セキュリティ
AutoCodeと比較して良い点
  • Replit Ghostwriterはブラウザ開発環境で生成や説明をすぐ使えます。

  • 環境構築なしにアプリ作成へ進みやすく、試作にも向きます。

AutoCodeと比較して悪い点
  • 手元のローカルフォルダにあるREADMEから段階的に生成したい場合は、ReplitではクラウドIDE上のプロジェクトが前提になります。

  • ローカルの既存ファイルを直接読み書きしながら生成を進めたいなら、AutoCodeの手元フォルダ運用が合います。

判断の分かれ目

環境構築なしにブラウザだけで試作を始めるならReplit Ghostwriterが候補です。手元のフォルダでローカルファイルから生成したいならAutoCodeを選びます。

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サービス基本情報

https://autocode.work/公式
https://autocode.work/

運営会社基本情報

会社 : Funct

Funct運営サービス一覧

サービスカテゴリ

AI・エージェント

汎用生成AI・エージェント
LLM・大規模言語モデル
エージェントフレームワーク
エージェントオートメーション基盤

ソフトウェア(Saas)

オフィス環境・総務・施設管理
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