Kilo Codeとは？使い方、料金、評判を徹底解説！GitHub Copilotとの比較でわかる次世代AIコーディングツールの実力

Kilo Codeとは？使い方、料金、評判を徹底解説！GitHub Copilotとの比較でわかる次世代AIコーディングツールの実力のPodcastd

下記のPodcastは、Geminiで作成しました。

はじめに：AIコーディング支援ツールの新星、Kilo Codeの登場

ソフトウェア開発の世界は、人工知知能（AI）の進化によって、かつてない変革の時代を迎えています。GitHub CopilotやChatGPTといったツールが開発者の日常に浸透し、単なるコード補完を超えて、設計、実装、デバッグといった開発プロセス全体を支援するようになりました 。このAIによる開発支援の流れは、もはや一過性のトレンドではなく、生産性を飛躍的に向上させるための新たな標準となりつつあります。

このような活況を呈する市場に、強力なオープンソースの選択肢として登場したのが「Kilo Code」です 。Kilo Codeは、単なるコード補完ツールではなく、開発者の指示を自然言語で理解し、自律的にタスクを計画・実行する「AIエージェント」として設計されています。その最大の特徴は、コミュニティ主導で開発が進められるオープンソースであること、そしてユーザーが自身のニーズに合わせてAIの挙動を深くカスタマイズできる点にあります。

この記事では、次世代のAIコーディングツールとして注目を集めるKilo Codeについて、その基本概念から核心的な機能、料金体系、そして実際のユーザーからの評判まで、あらゆる側面を徹底的に掘り下げて解説します。さらに、業界の巨人であるGitHub Copilotとの比較を通じて、Kilo Codeが持つ独自の強みと可能性を明らかにします。本記事を読めば、あなたがKilo Codeを導入すべきかどうかの判断材料がすべて揃うでしょう。

このツールの登場は、AIコーディング支援市場の成熟を象徴しています。初期の市場は、クローズドで汎用的なツールによって切り拓かれました。しかし、開発者たちがツールの活用に習熟するにつれて、より高い専門性、柔軟性、そして透明性への要求が高まりました。Kilo Codeのようなオープンソースでカスタマイズ可能なツールの台頭は、こうした市場の進化を反映したものであり、開発者が単なるAIツールの「消費者」から、自らの開発環境を形作る「参加者」へと変化していることを示唆しています。

Kilo Codeとは？― オープンソースの自律型AIエージェント

Kilo Codeは、無償で利用できるオープンソースのAIエージェントであり、人気のコードエディタであるVisual Studio Code（VS Code）の拡張機能として提供されています 。その本質は、開発者の「コーディングパートナー」となることであり、自然言語での対話を通じて、コードの設計、構築、修正といった一連の作業を自律的に支援します。

Kilo Codeの系譜：「Superset」という思想

Kilo Codeを理解する上で欠かせないのが、その開発の背景にある「系譜」です。Kilo Codeは、単独で生まれたプロジェクトではなく、先行する人気のオープンソースAIエージェントの優れた点を統合する形で誕生しました。

1. Cline: 安定したコア機能と、機能を拡張するための「MCP（Model Context Protocol）マーケットプレイス」を提供し、多くの支持を集めたオープンソースAIエージェントです 。
2. Roo Code: Clineからフォーク（分岐）して開発され、高度なカスタマイズ機能やインテリジェントなコンテキスト圧縮など、先進的な機能を多く取り入れました 。
3. Kilo Code: このRoo Codeからさらにフォークし、Clineの安定性とRoo Codeの先進的な機能を統合した「Superset（上位互換）」となることを目指して開発されています 。

この系譜は、Kilo Codeが単なる後発のツールではなく、オープンソースコミュニティ内で断片的に進んでいたイノベーションを一つに集約し、開発を加速させるという戦略的な意図を持っていることを示しています。先行プロジェクトの機能とユーザーベースを継承することで、Kilo Codeはより速いペースで進化し、クローズドな競合製品に対する強力な対抗馬としての地位を確立しようとしています。

透明性とコミュニティを重視する哲学

Kilo Codeの根底には、オープンソースならではの透明性とコミュニティを重視する哲学があります。そのソースコードはすべてGitHub上で公開されており、誰でも閲覧・貢献が可能です 。また、デフォルトではユーザーのコードをAIモデルの学習に使用しない方針を明確にしており、多くの開発者が懸念するプライバシーやセキュリティの問題に配慮しています 。これにより、ユーザーは安心して自らのプロジェクトにAIを導入することができます。

Kilo Codeの核心機能：開発を加速する多彩な能力

Kilo Codeは、単一の機能に特化したツールではありません。開発ワークフロー全体を支援するための多彩な能力を備えています。ここでは、その核心的な機能を具体的な利用シーンと共に詳しく解説します。

自然言語による対話型コーディング

Kilo Codeとの基本的なやり取りは、VS Code内に表示されるチャットインターフェースを通じて行われます。開発者は、実現したいことを平易な自然言語（日本語にも対応）で入力するだけです 。

• 多様なタスクに対応: 新規のコード生成、既存コードのリファクタリング、バグの発見と修正、さらにはドキュメントの作成・更新まで、幅広いタスクを指示できます 。
• 開発者が主導権を握るワークフロー: Kilo Codeが何らかのアクション（ファイルの編集やターミナルコマンドの実行など）を起こす前には、必ずその内容を開発者に提示し、承認を求めます 。ファイルの変更内容は、追加行が緑、削除行が赤で示される差分（diff）ビューで確認できるため、意図しない変更が行われる心配がありません。これにより、AIの強力な支援を受けつつも、プロジェクトの最終的なコントロールは常に開発者の手に委ねられます。

【実践例】対話AIでWebページをゼロから構築

Kilo Codeの対話型コーディングがどれほど強力か、具体的な例で見てみましょう。ここでは「飲み会の案内と出欠確認ができるWebページ」の作成を依頼します。

ステップ1：最初の指示

まず、開発者はチャットで作りたいものを具体的に指示します。

開発者: 「飲み会の案内ページを作成して。HTML、CSS、JavaScriptを使って、デザインもおしゃれにしてね。内容は以下の通り。- イベント名：夏の打ち上げ会 - 日時：2025年8月8日（金）19:00〜 - 場所：北海道 国分寺南口駅前店 - 会費：5,000円 - 機能：参加・不参加を選んで名前を入力して送信できるフォームを付けて。」

ステップ2：計画の提案と承認

Kilo Codeは指示を理解し、作業計画を立てて提案します。

Kilo Code: 承知しました。まず、プロジェクトの基本構造として以下の3つのファイルを作成します。よろしいですか？

• index.html: ページの骨格となるHTMLファイル
• style.css: 見た目を整えるCSSファイル
• script.js: フォームの動作を制御するJavaScriptファイル

開発者はこの計画を確認し、「Approve」ボタンで承認します。

ステップ3：コードの自動生成

承認を受けると、Kilo Codeは各ファイルのコードを順番に生成し、その都度、差分ビューで変更内容を提示します。

1. HTMLの生成: イベント情報と出欠確認フォームを含むindex.htmlのコードを提案します。
2. CSSの生成: ページ全体を中央揃えにし、読みやすいフォントや配色を適用するstyle.cssのコードを提案します。
3. JavaScriptの生成: フォームの「送信」ボタンが押されたときに「回答ありがとうございます！」というアラートを表示する簡単なscript.jsのコードを提案します。

開発者は各ステップで内容を確認し、承認していくだけです。

この時点で出来上がったindex.htmlを表示すると、次の通り

ステップ4：追加の要望と修正

基本的なページが完成した後、開発者はさらなる改善を指示できます。

開発者: 「ありがとう。お店の場所が分かりにくいかもしれないから、地図を追加してくれない？」

Kilo Code: 承知しました。「北海道 国分寺南口駅前店」のGoogleマップ埋め込みコードをindex.htmlに追加します。

Kilo Codeは即座にGoogleマップの<iframe>コードを生成し、HTMLファイルへの追加を提案します。開発者がこれを承認すれば、Webページに地図が埋め込まれます。

このように、曖昧な指示から始まり、対話を重ねることで具体的なWebページが完成していくプロセスは、まさにAIとペアプログラミングを行っているかのようです。専門知識がなくても、アイデアを形にできるKilo Codeの強力さがお分かりいただけたでしょう。

開発フェーズを最適化する「マルチモード」

Kilo Codeの最も革新的な機能の一つが、この「マルチモード」です。これは、開発の各フェーズに合わせてAIの「ペルソナ（人格）」を切り替える機能であり、単一のAIアシスタントが状況に応じて専門家へと変身するようなものです 。

• Architect Mode（設計者モード）: プロジェクトの設計やシステム全体の構成を考えるためのモードです。コードを一行も書く前に、高レベルな設計思想を固めるのに役立ちます 。例えば、「新しいユーザー認証機能を計画して」と指示すると、Kilo Codeは複数の技術的アプローチの長所と短所を提示し、データモデルを提案するなど、技術リーダーのような役割を果たします 。
• Code Mode（実装者モード）: 設計者モードで立てた計画を、実際のコードに落とし込むためのモードです。具体的な実装作業に特化しており、生産性の高いコーディングを支援します 。
• Debug Mode（デバッガーモード）: コードベースを分析し、バグの原因を特定して修正案を提示する、論理的なトラブルシューターです 。
• Orchestrator Mode（指揮者モード）: 複雑なプロジェクトを複数のサブタスクに分解し、それぞれのタスクに最適なモード（設計はArchitect、実装はCodeなど）を割り当てて実行を指揮する、メタ的なエージェントです 。
• Custom Modes（カスタムモード）: ユーザーが独自のペルソナを無制限に作成できる機能です。セキュリティ監査、パフォーマンステスト、多言語対応など、特定のタスクに特化した専用のアシスタントを定義できます 。  

このマルチモードと後述のMCPの組み合わせは、Kilo Codeを単なる「コーディング支援ツール」から「開発ワークフロープラットフォーム」へと昇華させています。開発とは、コードを書くだけでなく、計画、実装、テスト、デバッグという一連のプロセスから成り立ちます。マルチモードは各段階に特化したツールを提供し、MCPはIDEの枠を超えて外部のJiraやAWSといった開発エコシステム全体との連携を可能にします。これにより、Kilo Codeは単一タスクの効率化に留まらず、開発プロセス全体の自動化とオーケストレーションを実現する戦略的なハブとなり得るのです。

無限の拡張性を秘めた「MCPサーバーマーケットプレイス」

Kilo Codeのもう一つの強力な武器が、MCP（Model Context Protocol）による拡張性です。

• MCPとは: Kilo Codeの能力を外部ツールやサービスと連携させるためのフレームワークです 。これにより、AIエージェントが企業の内部データベースや独自のAPIと対話できるようになります 。
• MCPサーバーマーケットプレイス: 開発者が作成した便利なMCPサーバーを共有・発見できる場所です 。これにより、複雑な設定なしに、例えば「Jiraのチケット情報を取得するツール」や「社内ドキュメントを検索するツール」などを簡単に追加でき、Kilo Codeの能力を飛躍的に拡張できます。

ターミナル操作とブラウザ自動化

Kilo Codeは、IDE内の作業だけに留まりません。

• ターミナル連携: VS Codeのターミナルで直接コマンドを実行できます。ライブラリのインストール、ビルドスクリプトの実行、テストの実施などをチャットで指示するだけで自動化できます 。
• ブラウザ自動化: Webブラウザを操作し、E2E（エンドツーエンド）テストの実行、Webアプリケーションの要素のクリックや入力、デバッグのためのコンソールログ収集などを自動で行うことができます 。

Kilo Codeの始め方：初心者でも安心の導入ガイド

これほど多機能なツールですが、導入は驚くほど簡単です。公式ドキュメントやガイドに基づき、初心者でも迷わないためのステップを紹介します 。

1. ステップ1：拡張機能のインストール VS Codeを開き、左側の拡張機能マーケットプレイスで「Kilo Code」と検索し、「Install」ボタンをクリックします 。
2. ステップ2：サインインして無料クレジットを獲得 インストール後、VS CodeのサイドバーにKilo Codeのアイコンが表示されます。それをクリックすると、Googleアカウントでのサインインを求められます。サインインを完了すると、まず5ドル分の無料クレジットが付与されます。さらに支払い方法を追加すると、追加で15ドル分のクレジットが付与され、合計20ドル分となります。このクレジットを使って、Claude 4 Sonnet, Gemini 2.5 Pro, GPT-4.1といった高性能なAIモデルをすぐに試すことができます 。APIキーの準備といった煩わしい手間は一切不要です。
3. ステップ3：最初のタスクを実行してみる Kilo Codeの対話型ワークフローを体験してみましょう。チャットウィンドウに、次のような簡単な指示を入力します 。
   「2つの数値を足し算するPython関数を作成して」 すると、Kilo Codeは以下のようなステップでタスクを進めます。
   • 提案：main.pyという新しいファイルを作成することを提案します。
   • 承認：あなたが「Approve」ボタンを押すと、ファイルが作成されます。
   • 提案：次に、そのファイル内に関数のコードを書き込むことを提案します。
   • 承認：あなたが再度承認すると、コードが書き込まれます。 タスク完了です。この一連の流れを通じて、Kilo Codeが常に対話と承認をベースに動作し、開発者が常に主導権を握れることを実感できるはずです。

作成されたmain.pyと例題のコードを以下に示します。そして、例題を実行した結果、答えが８と出て正解でした。

def add_numbers(a, b):
  """
  This function takes two numbers as input and returns their sum.
  """
  return a + b

# Example usage:
result = add_numbers(5, 3)
print(f"The sum is: {result}")

Kilo Codeの料金体系：サブスクリプションからの解放

Kilo Codeの料金体系は、従来の月額固定サブスクリプションモデルとは一線を画し、開発者にとって非常に柔軟で魅力的な選択肢を提供します。

• 従量課金制（Pay-What-You-Use）: 基本モデルは、固定の月額料金ではなく、AIモデルを使用した分だけクレジットを消費する従量課金制です 。これにより、使用頻度が低い月はコストを抑えることができます。これは、GitHub Copilotなどの固定費がかかるツールとの大きな違いです 。
• 豊富な無料クレジット: 新規ユーザーには、まず5ドル分のクレジットが提供され、さらに支払い方法を登録することで追加で15ドル分、合計20ドル分のクレジットを獲得でき、高性能なAIモデルを費用負担なく十分に試すことができます 。さらに、「Vibe Engineering Thursday」のようなコミュニティイベントを通じて追加クレジットが配布されることもあり、ユーザーエンゲージメントを高める工夫がなされています 。
• 予算に応じた柔軟な利用方法:
  • 提供クレジットの利用: 付与されたクレジットを使って、ClaudeやGemini、GPT-4.1といった最先端のモデルを手軽に利用できます 。
  • Bring Your Own Key (BYOK): 自身で契約しているOpenAIやAnthropicなどのAPIキーを設定し、各サービスに直接料金を支払うことも可能です 。
  • 無料・ローカルモデルの利用: プライバシーを重視する場合やオフラインで利用したい場合のために、OllamaやLM Studioなどを通じてローカル環境で動作するAIモデルや、無料のモデルを接続することもサポートされています 。

この料金体系は、AIツール業界の経済的な前提に挑戦する戦略的な一手と見ることができます。月額$10から$39といったサブスクリプションモデルは、学生や趣味の開発者、あるいは購買力の低い地域の開発者にとっては参入障壁となり得ます 。Kilo Codeの「インストール無料、豊富な初期クレジット、従量課金」というモデルは、この障壁を完全に取り払います。これにより、従来は高機能なAIツールを利用してこなかった広範なユーザー層を獲得する可能性があります。これは単に安価であるというだけでなく、受けた価値とコストがタスク単位で直結する、より公正なモデルと言えるでしょう。

ただし、Redditのユーザーからは、複雑なタスクを実行するとAPI使用量が高額になる可能性があるという指摘もあり、バランスの取れた視点も重要です 。しかし、Kilo Codeの柔軟なモデルは、そのコストを管理する力をユーザー自身に与えている点が最大の利点です。

Kilo Codeの評判とコミュニティの声

Kilo Codeは、特に先進的な開発者コミュニティから高い評価を受けています。

• 圧倒的にポジティブな評価: Redditなどのプラットフォームでは、その性能を絶賛する声が多く見られます 。あるユーザーは、Kilo Codeによって生産性が「10倍速くなった」と報告しています。特に「Architect Mode」は、「多くの人間の開発者よりも優れた」詳細な技術計画を生成する能力が高く評価されています。
• 活発なコミュニティと開発: Kilo Codeの強みは、GitHubやDiscord上の活発なコミュニティに支えられている点です 。GitHubのDiscussionsやIssuesのページを見ると、このツールがユーザーからのフィードバックを元に日々進化している「生きている」プロジェクトであることがわかります 。
  • 機能追加の要望: 支払い方法の追加、モードごとの詳細な設定、UIの改善など、ユーザーからの具体的な機能要望が数多く寄せられており、開発チームがそれらに耳を傾けている様子がうかがえます 。
  • バグ報告: 特定のターミナル環境で発生する不具合など、具体的なバグ報告も行われています。重要なのは、これらの問題がオープンな場で議論され、コミュニティと共に解決に向けて動いているという透明性です 。

主要AIコーディングツールとの徹底比較

Kilo Codeの実力をより深く理解するために、主要な競合ツールである「GitHub Copilot」および「Cursor」と比較してみましょう。以下の表は、各ツールの戦略的な違いを一目で把握できるようにまとめたものです。

分析と考察

• Kilo Codeの強み: Kilo Codeの最大の武器は、その圧倒的な柔軟性です。オープンソースであることの透明性、従量課金制によるコスト管理のしやすさ、そしてMCPによる無限の拡張性が組み合わさることで、特に要求の高いパワーユーザーや、独自の開発環境を持つ企業にとって最適な選択肢となります。
• GitHub Copilotの強み: Copilotの強みはエコシステムとの統合にあります。Microsoft/GitHubの一部であるため、リポジトリ、Issue、Actionsといった機能とシームレスに連携できます。すでにGitHub中心の開発フローを構築している開発者にとっては、この上ない利便性を提供します 。
• Cursorの強み: Cursorは、洗練されたAIネイティブなユーザー体験に焦点を当てています。コードベース全体をコンテキストとしてAIと対話しながら開発を進めるという、AIファーストな思想で設計されており、そのためのUI/UXが非常に優れています 。

Kilo Codeはどのような開発者におすすめか？

これまでの分析を踏まえ、どのような開発者にKilo Codeが適しているかを具体的に提案します。

• 学生、趣味の開発者、フリーランサーに 豊富な無料クレジットと従量課金制モデルにより、月額固定費の負担なく最先端のAI機能を利用できるKilo Codeは、これらの層に強く推奨されます。学習や小規模なプロジェクトで、コストを気にせず強力なツールを試すことができます 。
• プロの開発者、パワーユーザーに 自らのツールを深くコントロールしたいと考える開発者にとって、Kilo Codeはまさに夢のようなツールです。カスタムモードの作成やMCPによる機能拡張は、開発環境を極限まで自分好みにカスタマイズすることを可能にします 。
• チーム、企業に 社内の独自ツールや特定のワークフローとAIアシスタントを連携させる必要があるチームや企業にとって、Kilo Codeは有力な候補となります。オープンソースであることとMCPによる拡張性は、クローズドな製品では不可能なレベルの深いカスタムインテグレーションを実現するための鍵となります 。  

まとめ：Kilo Codeが切り拓くAI開発の未来

Kilo Codeは、先行するオープンソースプロジェクトの長所を統合し、強力なAIエージェントとして誕生しました。その核心は、マルチモード機能による専門性、MCPによる無限の拡張性、そして開発者に優しい料金体系という、他に類を見ない柔軟性にあります。

しかし、Kilo Codeの価値は単なる高機能なツールに留まりません。それは、AIを活用した開発の未来が、よりオープンで、カスタマイズ可能で、そして個々のワークフローに寄り添う方向へと進んでいることを示す象徴的な存在です。Kilo Codeは、開発者が既製のAIの単なるユーザーであることから脱却し、自らの手でAIを組み込んだ最適な開発環境を構築する「設計者」となる未来を切り拓いています。このツールを試すことは、次世代の開発スタイルをいち早く体験することに他ならないでしょう。

参考資料

1. Kilo Code Documentation, https://kilocode.ai/docs/
2. Kilo-Org/kilocode: Open Source AI coding assistant for planning, building, and fixing code. We're a superset of Roo, Cline, and our own features. Follow us: kilocode.ai/social - GitHub, https://github.com/Kilo-Org/kilocode
3. Kilo Code - Reddit, https://www.reddit.com/r/kilocode/
4. Kilo Code, The AI Coding Genius That Outshines Cline & Roo Combined! - Apidog, https://apidog.com/blog/kilo-code/
5. Kilo Code - Open source AI agent VS Code extension, https://kilocode.ai/
6. Starting Your First Task with Kilo Code, https://kilocode.ai/docs/getting-started/your-first-task
7. Using Modes | Kilo Code Docs, https://kilocode.ai/docs/basic-usage/using-modes
8. Architect, Code, Debug, Ask: Kilo Code's AI Modes Explained - YouTube,(((https://www.youtube.com/watch?v=cS4vQfX528w)))
9. Kilo Code demo: AI coding in 6 minutes - YouTube,(((https://www.youtube.com/watch?v=mXDIgwdvqJE)))
10. Just Signed Up? Your first 14 minutes with Kilo Code - YouTube,(((https://www.youtube.com/watch?v=pO7zRLQS-p0)))
11. Kilo-Org/kilocode: Discussions - GitHub, https://github.com/kilo-Org/kilocode/discussions
12. kilocode/NOTICE at main - GitHub,(https://github.com/Kilo-Org/kilocode/blob/main/NOTICE)
13. Roo Code (prev. Roo Cline) gives you a whole dev team of AI agents in your code editor. - GitHub,(https://github.com/RooCodeInc/Roo-Code)
14. How I Effectively Use Roo Code for AI-Assisted Development - Atomic Spin, https://spin.atomicobject.com/roo-code-ai-assisted-development/
15. Discover Cline: The Next-Generation AI Coding Tool - Apidog, https://apidog.com/blog/what-is-cline/
16. AI Autonomous Coding Agent for VS Code - Cline, https://cline.bot/?ref=blog.viasocket.com
17. 【無料あり】おすすめのコード生成AIランキング7選, https://jitera.com/ja/insights/11873
18. 【2025年最新】おすすめの生成AIツール27選！カテゴリ別の比較や企業事例も紹介, https://metaversesouken.com/ai/generative_ai/tool/
19. 【2025年最新】おすすめの生成AIサービス16選を徹底比較！選び方や企業での活用事例も解説, https://www.sungrove.co.jp/code-generation-ai/
20. 【2025年最新】日本語対応のおすすめ生成AIツール10選！選び方や活用事例も紹介, https://zerosta-webschool.jp/ai-tools-best10/
21. 【2025年最新】コード生成AIおすすめ9選！プログラミングでの活用方法も解説, https://generative-ai.sejuku.net/blog/1205/
22. 2024年に注目すべき開発効率化ツール10選【AI活用で爆速開発】, https://qiita.com/takuya77088/items/44a145c9eb3e45383efb
23. GitHub Copilot Pricing Plans and How to Get Copilot for Free - Swimm, https://swimm.io/learn/github-copilot/github-copilot-pricing-plans-and-how-to-get-copilot-for-free
24. About billing for GitHub Copilot, https://docs.github.com/en/billing/managing-billing-for-your-products/about-billing-for-github-copilot
25. Pricing | Cursor - The AI Code Editor, https://cursor.com/pricing
26. Cursor AI Pricing Explained: Which Plan is Right for You? | UI Bakery Blog, https://uibakery.io/blog/cursor-ai-pricing-explained
27. GitHub Copilot · Your AI pair programmer, https://github.com/features/copilot/plans
28. ローコード開発とノーコード開発の違いとは？メリット・デメリット、導入の注意点も紹介, https://www.intra-mart.jp/im-press/useful/lowcode_vs_nocode