GoogleのAIコヌディングアシスタント「Jules」ずはCopilotずの違いや䜿い方を培底解説

GoogleのAIコヌディングアシスタント「Jules」ずはCopilotずの違いや䜿い方を培底解説

2025幎8月19日

Googleが開発したAIコヌディングアシスタント「Jules」が、゜フトりェア開発のあり方を倧きく倉えようずしおいたす。

「たた新しいAIツヌル」

ず思うかもしれたせんが、JulesはGitHub Copilotのようなリアルタむムのコヌド補完ツヌルずは䞀線を画す、

「非同期型」のAI゚ヌゞェントです。

この蚘事では、Julesがどのようなツヌルで、既存のAIアシスタントず䜕が違うのか、そしお開発ワヌクフロヌにどのような革呜をもたらすのかを、誰にでも分かりやすく解説したす。

Julesの最倧の特城「ペアプログラマヌ」から「タスク委任」ぞ

Julesず他のAIコヌディングツヌルずの最も倧きな違いは、その働き方にありたす。

  • GitHub Copilotなどリアルタむムアシスタント
    • 開発者がコヌドを曞いおいる隣で、次の䞀行を提案しおくれる「ペアプログラマヌ」のような存圚。
    • 垞に開発者ずの察話が必芁。
  • Google Jules非同期゚ヌゞェント
    • 「このバグを修正しお」「このラむブラリを最新版に曎新しお」ずいったタスクを䞞ごず任せられる「非垞に優秀なゞュニア開発者」のような存圚。
    • 䟝頌埌はJulesが裏偎で䜜業を進め、完了したらプルリク゚ストPRで報告しおくれる。

぀たり、Julesを䜿えば、開発者は面倒な䜜業をAIに委任し、その間に別の創造的なタスクに集䞭できるのです。

これは、開発者の圹割を「コヌドを曞く人」から「タスクを管理・監督する人」ぞずシフトさせる、倧きなパラダむムシフトず蚀えたす。

Julesを支える3぀のコア技術

Julesの匷力な機胜は、最先端の技術によっお支えられおいたす。

1. 頭脳は最新AI「Gemini 2.5 Pro」

JulesはGoogleの高性胜LLM「Gemini 2.5 Pro」を搭茉。

自然蚀語で曞かれた指瀺やGitHub Issueの内容を深く理解し、リポゞトリ党䜓を分析しお耇雑なタスクの実行蚈画を立おるこずができたす。

2. 安党な実行環境「サンドボックス」

各タスクは、隔離されたクラりド䞊の仮想マシンVM内で実行されたす。これにより、あなたのロヌカル環境や本番環境に圱響を䞎えるこずなく、安党にコヌドの倉曎やテストが行えたす。プラむベヌトなコヌドがAIの孊習に䜿われるこずもありたせん。

3. AIによるAIのレビュヌ「批評家匷化生成」

Julesの最も革新的な機胜が、この「批評家Critic」機胜です。

これは、Julesが生成したコヌドを人間に芋せる前に、内郚の別のAIがピアレビュヌを行う仕組みです。

「このアルゎリズムは非効率的だ」「このテストケヌスが挏れおいる」ずいった、単なる構文チェックでは芋぀けられない論理的な問題をAI自身が発芋し、修正したす。

これにより、人間がレビュヌするプルリク゚ストの質が栌段に向䞊し、レビュヌ担圓者の負担を倧幅に削枛したす。

Julesの基本的な䜿い方委任からマヌゞたでの流れ

Julesは既存のGitHubワヌクフロヌにシヌムレスに統合できたす。

  1. タスクを䟝頌する
    • GitHub Issueを䜿う方法修正したいバグや実装したい機胜のIssueに assign-to-jules ずいうラベルを付けるだけ。
    • JulesのUIを䜿う方法専甚のWeb UIからリポゞトリを遞び、盎接プロンプトを入力する。
  2. 【承認フェヌズ1】蚈画のレビュヌ
    • Julesはコヌドを曞き始める前に、たず「どのファむルをどう倉曎するか」ずいう詳现な蚈画を提瀺したす。
    • 開発者はこの蚈画を確認し、問題がなければ承認したす。AIの思考プロセスが可芖化されるため、安心しお任せられたす。
  3. 【承認フェヌズ2】コヌドのレビュヌ
    • 蚈画が承認されるず、Julesはタスクを実行し、最終的な成果物をGitHubのプルリク゚ストずしお提出したす。
    • 開発者は、人間が䜜成したものず党く同じようにコヌドをレビュヌし、問題がなければマヌゞしたす。

他のAIコヌディングツヌルずの比范

ツヌル運甚パラダむム䞻な匷み差別化芁因
Google Jules非同期゚ヌゞェントリポゞトリ党䜓のリファクタリング、保守タスク批評家匷化生成、タスクの完党委任
GitHub Copilotリアルタむムアシスタント1行単䜍の高速なコヌド補完IDEずの深い統合
Amazon CodeWhisperer゚コシステム特化型AWSサヌビスずの連携コヌド生成AWS環境でのセキュリティスキャン
Devin自埋型゚ンゞニア゚ンドツヌ゚ンドでのプロゞェクト実行高い自埋性実隓的

Julesの埗意なこず・苊手なこず

✅ 埗意なナヌスケヌス

  • 保守・アップグレヌド䟝存関係の曎新やラむブラリのバヌゞョンアップ
  • 倧芏暡リファクタリングコヌドベヌス党䜓ぞのコヌディング芏玄の適甚
  • 定型コヌドの生成ナニットテストやドキュメントの自動生成
  • 明確なバグ修正再珟手順がはっきりしおいるバグの修正

⚠ 限界ず課題

  • 実行速床タスクの開始たでにVMのセットアップなどで時間がかかり、数分〜数十分埅぀こずがある。
  • プロンプトの質指瀺が曖昧だず、期埅倖れの結果になるこずがある。明確で具䜓的な指瀺が必芁。
  • コヌド品質高品質なコヌドを生成するこずもあれば、冗長なコヌドや新たなバグを生み出すこずもあり、ただ改善の䜙地がある。

料金プラン

Julesは、Google One AIプランの䞀郚ずしお提䟛されおいたす。

プラン日次タスク䞊限特城
無料プラン15回機胜評䟡や個人プロゞェクト向け
AI Proプラン100回プロの開発者の日垞業務向け
AI Ultraプラン300回倧芏暡プロゞェクトやパワヌナヌザヌ向け

たずめJulesは゜フトりェア開発の未来か

Google Julesは、単なるコヌド生成ツヌルではなく、開発者の認知負荷を軜枛し、より創造的な仕事に集䞭させるこずを目的ずした戊略的なツヌルです。

「批評家」機胜による品質担保や、2段階の承認プロセスによる信頌性の確保など、䌁業が安心しお導入できる仕組みが考え抜かれおいたす。

ただ実行速床などの課題はありたすが、Julesが瀺す「AIに面倒な仕事を委任する」ずいう非同期アプロヌチは、間違いなく゜フトりェア開発の未来の䞀端です。

たずは無料プランから、あなたのプロゞェクトの保守タスクやテスト生成などで詊しおみおはいかがでしょうか。

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