導入
開発現場でGitHub CopilotやCursorなどのAIツールを活用するのは今や当たり前ですが、「特定のサービスにロックインされたくない」「社内独自のLLMやローカルLLMを安全に使いたい」という課題を感じたことはありませんか？そんな悩みを解決するのが、オープンソースのAI開発拡張機能「Continue.dev」です。これを使うことで、好みのLLMを自由に切り替え、プロジェクト固有のコンテキストを柔軟にAIに渡すことが可能になります。
基礎知識
Continue.devは、VS CodeやJetBrains上で動作するオープンソースのAIアシスタントです。最大の特徴は、LLMの選択が自由である点です。OpenAIのGPT-4やAnthropicのClaudeはもちろん、Ollamaなどを使ってローカルPC内で動くLLM（Llama 3など）を接続することも可能です。また、コンテキスト制御という概念により、AIに「どのファイルを」「どのドキュメントを」参照させるかを明示的にコントロールできるため、ハルシネーション（もっともらしい嘘）を減らし、精度の高い回答を引き出せます。
実装/解決策
導入は非常に簡単です。VS Codeの拡張機能マーケットプレイスから「Continue」をインストールし、設定ファイル（config.json）を編集するだけで環境が整います。
1. 拡張機能をインストールし、サイドバーのアイコンからContinueを開きます。
2. 右下の歯車アイコンをクリックし、設定ファイルを開きます。
3. 利用したいモデル（OpenAI, Claude, Ollamaなど）のAPIキーや接続先を指定します。
4. 編集中のコードを選択して「Cmd+L」を押すことで、AIとのチャットを開始できます。
サンプルプログラム
以下は、設定ファイル（config.json）にOpenAIとローカルのOllamaを併用するように記述する例です。
{
“models”: [
{
“title”: “GPT-4o”,
“provider”: “openai”,
“model”: “gpt-4o”,
“apiKey”: “ここにAPIキーを入力”
},
{
“title”: “Llama 3 (Local)”,
“provider”: “ollama”,
“model”: “llama3”,
“apiBase”: “http://localhost:11434” // ローカルで起動しているOllamaを指定
}
],
“tabAutocompleteModel”: {
“title”: “Autocomplete用モデル”,
“provider”: “ollama”,
“model”: “starcoder2” // コード補完には高速な軽量モデルがおすすめ
}
}
応用・注意点
現場で活用する際のポイントは、コンテキストの選別です。AIにあらゆるファイルを渡すとトークン制限に達したり、回答精度が下がったりします。「@」キーを押すと特定のファイルやディレクトリを指定できるので、関連する定義ファイルのみをコンテキストに含めるようにしましょう。
また、社内セキュリティが厳しい場合、クラウドAPIを使わず、OllamaでローカルLLMを構築して完全にオフライン環境で運用することも可能です。ただし、ローカルLLMはPCのメモリ（VRAM）を大量に消費するため、開発マシンのスペックには注意してください。まずは軽量なモデルから試し、徐々にプロジェクトに最適なモデルを選定していくのが成功の近道です。
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