クラウドベースの AI コーディング ツールは,開発者のコ​​ードの書き方を変革しました。しかし,誰もが自分のコードをサードパーティのサーバーに送信できるわけではありませんし,送信すべきではありません。規制された業界,セキュリティを重視するエンジニアリング チーム,プライバシーを重視する開発者は,セルフホスト型の代替案に対する現実的な関心を高めています。

このガイドでは,2026 年に利用可能になる主要な セルフホスト型 AI コーディング アシスタント (Tabby,Ollama と Continue.dev,LocalAI,Fauxpilot,LM Studio の組み合わせ) について説明します。ハードウェア要件,統合品質,各ツールが最適な場所について,ベンチマークを作成せずに正直に説明します。

これらと並行してクラウドベースのオプションを評価している場合は,最高の AI コーディング アシスタントの比較 で全体像を確認してください。特に,Cursor に代わるオープンソース IDE を探している場合は,オープンソース Cursor 代替ガイド でその角度について詳しく説明しています。

AI コーディング アシスタントをセルフホストする理由

ツールの説明に入る前に,セルフホスティングの運用上のオーバーヘッドを受け入れる「理由」を明確にする価値があります。

  • データ プライバシーとコードの機密性 — ソース コードがインフラストラクチャから離れることはありません。これは,フィンテック,ヘルスケア,防衛請負業者,および厳格な知的財産契約に拘束されているすべての人にとって非常に重要です。
  • オフライン/エアギャップ環境 — 外部インターネットにアクセスできない施設でも,モデルがローカルで実行される場合,AI 支援開発の恩恵を受けることができます。
  • コストの予測可能性 — 十分なチーム規模の場合,独自の推論ハードウェアを実行すると,特に完了が重要なワークフローの場合,シートごとの SaaS 価格を引き下げることができます。
  • コンプライアンスと監査可能性 - モデル,ログ,およびデータ保持ポリシーを制御します。監査証跡は境界内に残ります。

トレードオフは現実的です。セルフホスト モデルは,たとえ大規模なものであっても,生のコードの品質においてフロンティア クラウド モデルよりも一般的に遅れをとっています。その差は急速に縮まりつつあるが,依然として存在している。コントロールで得たものは,（少なくとも部分的に）能力を放棄することになります。

1. Tabby — 専用に構築されたセルフホスト型副操縦士

Tabby は,自己ホスト型スペースで最も完全な専用ソリューションです。一般的な推論サーバーとは異なり,自己ホスト型 GitHub Copilot の代替としてゼロから設計されており,管理ダッシュボード,チーム管理,IDE プラグイン,および組み込みコード コンテキスト インデックスを備えています。

優れている点:

  • 単一の自己完結型バイナリまたは Docker コンテナとして出荷されます。外部データベースやクラウドへの依存は必要ありません。
  • OpenAPI 互換インターフェイスを公開し,CI パイプラインやカスタム ツールとの統合を容易にします。
  • VS Code,JetBrains,Vim/Neovim,および Eclipse で使用できる IDE プラグイン。
  • リポジトリ コンテキストのインデックス作成: Tabby はコードベースのインデックスを作成し,推論時に関連するスニペットをモデルに表示できるため,大規模なモノリポジトリの補完関連性が大幅に向上します。
  • エンタープライズ グレードの機能: LDAP 認証 (v0.24 で追加),GitLab MR インデックス作成 (v0.30),およびユーザーと使用状況分析を管理するための管理パネルの拡大。

ハードウェア要件: Tabby は CPU のみの推論をサポートしていますが,リアルタイムの完了ではエクスペリエンスが著しく遅くなります。生産的なワークフローのために:

  • 最小: 〜 1 ～ 3B のパラメーター モデルを実行する 8 GB VRAM (RTX 3060 クラス) を搭載した NVIDIA GPU。
  • 推奨: 7B ～ 13B モデルには 16 ～ 24 GB VRAM (RTX 3090 / RTX 4090) があり,大幅に優れた完成度を実現します。
  • Apple Silicon: Tabby は Metal アクセラレーションをサポートします。 16 GB ユニファイド メモリを搭載した M1 Pro / M2 Pro は,小型モデルでも適度なエクスペリエンスを提供します。

最適な用途: 適切なマルチユーザー サポートと使用状況追跡を備え,一元管理できるターンキーの Copilot のような展開を必要とするチーム。

2. Ollama + Continue.dev — 柔軟なスタック

Tabby が「アプライアンス」アプローチである場合,Ollama + Continue.dev の組み合わせは「独自の構築」アプローチであり,非常に優れています。

Ollama は,ローカル モデルの管理と提供を処理します。内部で llama.cpp をラップし,OpenAI 互換 API をサポートし,モデルのプルと実行を「docker pull」と同じくらい簡単にします。 2026 年初頭の時点で,モデル ライブラリには Llama 3,Mistral,DeepSeek Coder,Qwen 2.5 Coder,その他多数のライブラリが含まれており,すべてローカルで実行可能です。

[Continue.dev](https:// continue.dev/) は,エディターにチャット,インライン編集,エージェント機能を追加する VS Code および JetBrains 拡張機能です。これはモデルに依存しないように設計されており,Ollama を含む任意の OpenAI 互換エンドポイントにポイントすると機能します。

この組み合わせで得られるもの:

  • エディターの設定に手を加えずにモデルを交換できる完全な柔軟性。
  • 単一の拡張機能からのチャット,オートコンプリート,および複数ファイルの編集 (Continue のエージェント モード経由)。
  • モデルをダウンロードすると,完全にオフラインで動作します。
  • ハードウェア以外のライセンス費用はかかりません。

コード タスクに関するモデルの推奨事項:

  • DeepSeek Coder V2 と Qwen 2.5 Coder は,コミュニティ テストとリーダーボード データ (EvalPlus) に基づいて,2026 年の時点でローカルで実行可能な最高のコード モデルとして一貫して評価されています。
  • 制約のあるハードウェア (8 GB VRAM) の場合,7B 量子化モデル (Q4_K_M) が実際の上限です。

ハードウェア要件:

  • Ollama は CPU (低速),NVIDIA CUDA,AMD ROCm,および Apple Silicon (Metal) 上で実行されます。
  • Q4 量子化を備えた 7B モデルには,約 4 ～ 5 GB の RAM が必要です。 13B モデルには約 8 ～ 9 GB が必要です。
  • 完了時に快適なレイテンシーを実現するには,最小 8 GB VRAM が妥当な作業フロアです。

最適な用途: 最大限の柔軟性を求める,またはさまざまなタスクにさまざまなモデルを試したいと考えている個人の開発者および小規模チーム。

このスタックを使用してローカルで実行できるモデルのより広範なビューについては,ベスト オープン ソース LLM ガイド を参照してください。

3. LocalAI — OpenAI 互換推論サーバー

LocalAI は,ドロップイン OpenAI API 代替サーバーです。 Ollama が独自性があり簡単であるのに対し,LocalAI はより柔軟で低レベルです。GGUF,GPTQ,ONNX,およびその他のモデル形式を実行でき,テキスト生成と並行してマルチモーダル モデルをサポートします。

強み:

  • 真の OpenAI API 互換性とは,OpenAI をサポートするツール (Continue.dev,Aider などを含む) は,エンドポイントを 1 回変更するだけで LocalAI に切り替えることができることを意味します。
  • Ollama よりも幅広いモデル バックエンド (llama.cpp,whisper.cpp,stable-diffusion.cpp など) をサポートします。
  • GPU パススルーを備えた Docker ベースのデプロイメント。
  • (コード補完だけでなく) 複数 アプリケーションに対して単一の推論サーバーが必要な場合に適した選択肢です。

制限事項:

  • Ollama よりも多くの構成が必要 — モデルのセットアップはそれほど合理化されていません。
  • ドキュメントは,急速に変化するコードベースに遅れる可能性があります。

最適な用途: すでに LLM を利用した内部ツールを構築しており,コーディング アシスタントを含むすべての機能を 1 台のサーバーで実行したいと考えているチーム。

4. フェイクパイロット — エアギャップ重視,NVIDIA 必須

Fauxpilot は,特に NVIDIA Triton Inference Server と FasterTransformer を中心に構築された,初期の自己ホスト型 Copilot クローンの 1 つです。厳格なエアギャップ要件と既存の NVIDIA データセンター ハードウェアを備えた組織向けに設計されています。

他との違い:

  • GitHub Copilot API プロトコルを直接実装します。つまり,GitHub Copilot の公式 VS Code 拡張機能は変更せずに Fauxpilot サーバーを指すことができます。
  • マルチユーザー展開におけるスループットが最適化されています。

正直な制限:

  • NVIDIA GPU が必要 — CPU フォールバック,AMD,Apple Silicon なし。
  • セットアップは Tabby や Ollama よりもはるかに複雑です。
  • プロジェクトの開発ペースが代替案に比べて遅い。アクティブなメンテナンスはコミットする前に検証する必要があります。
  • Fauxpilot のアーキテクチャで利用できるコード モデルは,現在 Ollama または Tabby を通じて利用できるものよりも古いです。

最適な環境: NVIDIA データセンター ハードウェア,厳格なエアギャップ要件,および展開を維持するためのエンジニアリング帯域幅を備えた組織。

5. LM Studio — GUI を使用したローカル推論

LM Studio は別の角度から捉えています。これは,グラフィカル インターフェイスを使用してローカル LLM をダウンロード,管理,実行するためのデスクトップ アプリケーション (Mac,Windows,Linux) です。また,Continue.dev,Aider,またはその他のツールが接続できるローカルの OpenAI 互換サーバーも公開します。

優れている点:

  • ゼロ CLI セットアップ: 組み込みの HuggingFace ブラウザからモデルをダウンロードし,[実行] をクリックして完了します。
  • 端末の摩擦なしでローカル モデルを評価する個人の開発者に最適です。
  • ローカル サーバー モードにより,GUI を好むユーザーにとって機能的な Ollama の代替手段となります。

制限事項:

  • クローズドソース アプリケーション (ただし無料で使用できます)。
  • サーバーまたはヘッドレス展開用に設計されていません。これはデスクトップ ツールです。
  • マルチユーザーまたはチーム管理機能はありません。

最適な用途: 個人使用のために可能な限り簡単なローカル LLM エクスペリエンスを必要とする Mac または Windows の個人開発者。

HuggingFace 推論エンドポイントに関する注意事項

GPU ハードウェアを実行するという運用上の負担をかけずにモデルを制御したいチームに対して,HuggingFace Inference Endpoints は中間パスを提供します。つまり,特定のモデル (微調整されたモデルやプライベート モデルを含む) を HuggingFace が管理するインフラストラクチャにデプロイし,そのエンドポイントにアクセスできるのは自分だけです。コードは引き続きマシンから送信されますが,共有 SaaS モデルではなく専用のエンドポイントに送信され,実行するモデル バージョンの制御は保持されます。価格は従量制 (コンピューティング時間ごと) であるため,チームの規模に応じてシートベースの Copilot 価格と比較してコストを評価してください。

正直なハードウェア リアリティ チェック

開発者がセルフホスト型スペースに参入するときに犯す最も一般的な間違いは,ハードウェア要件を過小評価することです。実用的なリファレンスは次のとおりです。

モデルサイズ最小 VRAM期待される品質
1～3B4ギガバイト基本的な補完,コンテキストを見逃すことが多い
7B (Q4)5～6GB多くのタスクに使用可能。複雑なコード上の顕著なギャップ
13B (Q4)8～9GBほとんどの日常的なコーディング作業に適しています
34B (Q4)20～22GB強力なコード品質。一般的なパターンのフロンティアに近づく
70B (Q4)40GB以上辺境に近い。マルチ GPU またはハイエンド ワークステーションが必要

これらの数字は,llama.cpp / Ollama の展開に基づいたコミュニティの経験を反映しています。実際の VRAM 使用量は,量子化方法,コンテキストの長さ,モデル アーキテクチャによって異なります。特定のモデルを評価している場合は,LLM Explorer でコミュニティから提供されたハードウェア要件が提供されます。

セルフホスト アシスタントとコード レビューのペアリング

クラウド ツールを使用しているか,セルフホスト ツールを使用しているかに関係なく,AI が生成したコードを自動レビュー レイヤーを通じて実行することをお勧めします。私たちの AI コード レビュー ツール ガイド では,セキュリティの問題やスタイルの問題を本番環境に到達する前に発見するための最良のオプションについて説明しています。これは,ローカル コーディング アシスタントのセットアップを補完する価値のあるものです。

さらに読む

ツールの選択と並行してより深い AI リテラシーを構築する開発者向けに,Sebastian Raschka 著の「Build a Large Language Model (From Scratch)」 では,これらのモデルがどのように機能するかをコードファーストで実践的に理解できます。量子化のトレードオフを評価する際に役立つコンテキストです。微調整オプションとモデルの選択。実稼働環境での AI の導入に関するより広範なシステムの観点については,Designing Machine Learning Systems (Chip Huyen 著) では,独自のハードウェアで推論を実行するときに重要となるインフラストラクチャと運用上の懸念事項について説明しています。

＃＃ よくある質問

Q: 2026 年に最も優れたセルフホスト型 AI コーディング アシスタントは何ですか?
Tabby は,チームにとって最も完全なターンキー オプションです。 Ollama + Continue.dev は,個人にとって最も柔軟な選択肢です。

Q: GPU なしでセルフホスト型 AI コーディング アシスタントを実行できますか?
はい,ただし,CPU のみの推論はリアルタイムで完了するには時間がかかります。チャット形式の対話の方が受け入れられやすいです。

Q: Tabby は本当にエアギャップ互換性がありますか?
はい - 最初のモデルのダウンロード後,Tabby は完全にローカルで動作し,外部ネットワーク呼び出しは必要ありません。

Q: セルフホストの品質は GitHub Copilot とどう比較しますか?
小規模モデルは遅れをとっています。 34B+ モデルは,日常の多くのタスクにおいて Copilot と一致します。その差は実際にあるが,縮まりつつある。

Q: 最も簡単なセルフホスト チームのセットアップは何ですか?
Docker 経由で Tabby を GPU マシンにデプロイし,各開発者のマシンに IDE プラグインをインストールして完了です。ほとんどのチームにとって午後の仕事。