取り組みの背景：2026年のAI IDEはここまで進化した
2025年末にGoogle Antigravityが登場して以来、AI IDEの競争は新たな局面を迎えましました。これまでCursorやWindsurf、GitHub Copilotとの比較記事を多くお届けしてきましたが、ここではJetBrains AIおよびJunieとの比較に焦点を当てます。
JetBrainsはIntelliJ IDEA、PyCharm、WebStormなどで知られる老舗IDE企業であり、そのAI機能は長年の開発経験を持つ企業・チーム向けに最適化されています。一方、Google Antigravityは2025年11月にローンチされた新進のエージェント型開発プラットフォームです。
ここでは以下の観点から両者を徹底的に比較します。
- アーキテクチャと設計思想
- AIモデルと推論能力
- コンテキストウィンドウとコードベース理解
- エージェント機能
- 価格とプラン
- エンタープライズ対応
- どちらを選ぶべきか
アーキテクチャと設計思想の違い
Google Antigravity：ワークフローを置き換える
Google Antigravityの核心にある考え方は「エージェント型開発（Agentic Development）」です。単にコード補完やチャットを提供するだけでなく、エディタ・ターミナル・ブラウザの複数サーフェスにわたって自律的にタスクを計画・実行・検証するエージェントを統合しています。
# Antigravity エージェントがタスク全体を自律実行する例
# ユーザーの指示：「認証機能を追加してテストも書いて」
# → エージェントが以下を自動で実行：
# 1. コードを読んで既存構造を把握
# 2. 認証ロジックを実装
# 3. ユニットテストを作成
# 4. ターミナルでテストを実行
# 5. バグがあれば修正して再実行
# 期待する出力: ✅ All tests passed (12/12)JetBrains AI（Junie）：既存ワークフローを拡張する
JetBrains Junieはその設計が対照的です。「既存の開発ワークフローを邪魔しない」という哲学のもと、IntelliJ IDEAなどの使い慣れた環境にAIを後付けで統合します。既存のIDEに慣れた開発者、特にJavaやKotlinなどのエンタープライズ言語を中心に開発している場合には、この設計が活きます。
AIモデルと推論能力
Antigravity：Geminiシリーズとの深い統合
AntigravityはGemini 2.5 ProおよびGemini 3.1 Proをメインモデルとして採用しています。2026年2月にリリースされたGemini 3.1 Proは、推論能力が大幅に向上し、複雑な多ステップ問題への対応力が飛躍的に改善されましました。
# Gemini 3.1 Pro の強化された推論を活かす例
# 複雑なリファクタリング指示でも意図を正確に理解する
# 指示: 「このレガシーコードをクリーンアーキテクチャに移行して」
# Antigravity が自動的に依存関係を解析し、段階的に移行計画を立てる
class LegacyUserService:
def get_user(self, user_id):
# 直接DBアクセス（問題のある設計）
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('users.db')
return conn.execute(f"SELECT * FROM users WHERE id={user_id}").fetchone()
# → Antigravityが以下のようにリファクタリングを提案：
# ・Repositoryパターンの導入
# ・依存性注入（DI）の適用
# ・SQLインジェクション対策
# 期待する出力: リファクタリング済みコード + テスト一式JetBrains AI：複数モデルの選択肢
JetBrains AIはGPT-4o、Claude Sonnet、Gemini Proなど複数のモデルを選択できる点が特徴です。ベンダーロックインを避けたい企業や、用途に応じてモデルを使い分けたい開発者には魅力的な選択肢となります。
コンテキストウィンドウとコードベース理解
大規模なコードベースを扱う際に、コンテキストウィンドウのサイズは決定的な差を生みます。
| 項目 | Google Antigravity | JetBrains AI |
|---|---|---|
| コンテキストウィンドウ | 最大2Mトークン（Gemini 3.1 Pro使用時） | モデル依存（制限なし） |
| 同時処理コード量 | 約30,000行 | モデルの上限まで |
| コードベースインデックス | 自動（プロジェクト全体） | IDE統合によるインデックス |
| クロスファイル参照 | 優秀（エージェントが自律探索） | 良好（IDE型解析と連携） |
Antigravityの2Mトークンという巨大なコンテキストウィンドウは、マイクロサービスや大規模モノレポでも全体像を把握しながら作業できる強みです。JetBrainsは以前の3.5KBという厳しい制限を撤廃し、モデルの上限まで活用できるようになりましたが、Geminiの相応の文脈理解力には及びません。
エージェント機能の比較
Antigravity のエージェント機能
Antigravityのエージェントはマルチサーフェスに対応しています。
- Editor Surface：コードの読み書き・リファクタリング
- Terminal Surface：コマンド実行・ビルド・テスト
- Browser Surface：Webブラウザを操作してE2Eテストや情報収集
- Manager Surface：複数のサブエージェントをオーケストレーション
# Manager Surface を使ったマルチエージェント実行例
# 指示: 「バックエンドAPIとフロントエンドUIを同時に実装して」
# → Manager が2つのサブエージェントを並列起動：
# ├─ Agent A: バックエンド（FastAPI + PostgreSQL）を実装
# └─ Agent B: フロントエンド（Next.js + TypeScript）を実装
# → 両方が完成後、統合テストを自動実行
# 期待する出力: 統合済みフルスタックアプリ + テスト通過レポートJetBrains Junie のエージェント機能
JunieもターミナルやIDEと連携したエージェント動作が可能ですが、エディタ内での動作に最適化されています。ブラウザ操作や複数エージェントの並列実行といったマルチサーフェス能力は現時点では限定的です。
価格とプランの比較
| プラン | Google Antigravity | JetBrains AI |
|---|---|---|
| 無料 | ✅ 個人無料 | ✅ 無料（2025.1以降） |
| 有料（個人） | 有料プランあり | All Products Pack等 |
| エンタープライズ | あり（要問い合わせ） | あり（チームライセンス） |
| ローカルモデル | ❌ | ✅ 無制限コード補完（ローカル） |
特筆すべきはJetBrainsが2025.1リリース以降、AIの主要機能を無料化した点です。ローカルモデルによる無制限のコード補完、AIチャット、Junieエージェントへのアクセスが無料で提供されます。Antigravityも個人は無料ですが、高度な機能には有料プランが必要な場合があります。
エンタープライズ対応の比較
企業での採用を検討する場合、セキュリティ・コンプライアンス面の評価が重要です。
| 項目 | Google Antigravity | JetBrains AI |
|---|---|---|
| SOC 2認証 | ドキュメント未整備 | ✅ 認証済み |
| ゼロデータ保持 | 限定的 | ✅ オプションあり |
| オンプレミス | ❌ | ✅ 可能 |
| 多リポジトリ対応 | 限定的 | ✅ 成熟 |
| セキュリティ文書 | 整備中 | ✅ 充実 |
JetBrainsはエンタープライズ対応が成熟しており、特にSOC 2コンプライアンスが必要な金融・医療・官公庁向けシステム開発では安心感があります。Antigravityはまだエンタープライズ向けドキュメントの整備が途上にあります。
実際の開発体験：どちらが使いやすいか
Antigravityが輝く場面
// Next.js + Supabase のフルスタックアプリを1コマンドで構築する例
// 指示: 「ユーザー認証付きのTODOアプリを作って」
// → Antigravityエージェントが自動実行：
// 1. Next.js プロジェクトを初期化
// 2. Supabase 接続設定を追加
// 3. 認証ページ（login/signup）を作成
// 4. TODOのCRUD APIを実装
// 5. フロントエンドUIを構築
// 6. テストを書いて実行
// 期待する出力: 動作するTODOアプリ一式（約500行のコード）
export default async function TodoPage() {
const supabase = createServerComponentClient({ cookies })
const { data: todos } = await supabase
.from('todos')
.select('*')
.order('created_at', { ascending: false })
return <TodoList initialTodos={todos ?? []} />
}ゼロから新しいプロジェクトを立ち上げる場合や、スタートアップ・個人開発者がスピードを重視する場合にAntigravityは特に優れています。
JetBrainsが輝く場面
長年のJava/Kotlin/Scalaのエンタープライズ開発、SpringBootやQuarkusを使ったマイクロサービス、IntelliJの高度な型解析・リファクタリング機能が必要な場面ではJetBrainsが相応の強みを持ちます。IDE固有のインテリセンス、デバッガ連携、プロファイラなど、長年磨かれたツールとのシームレスな統合はAntigravityでは再現できません。
まとめ：あなたの開発スタイルで選ぶ
2026年3月時点での総評をまとめます。
Google Antigravityが向いている人：
- スタートアップ・個人開発者でスピードを重視
- 新規プロジェクトをゼロから立ち上げることが多い
- フルスタック・マルチサーフェスのエージェント能力を活用したい
- Geminiエコシステムと深く連携したい
JetBrains AIが向いている人：
- Java/Kotlin/Scala中心のエンタープライズ開発
- SOC 2などコンプライアンス要件がある環境
- 既存のIntelliJ/PyCharm/WebStormワークフローを活かしたい
- オンプレミスまたはデータ保持ポリシーが厳しい組織
どちらのツールも急速に進化しています。Antigravityはエンタープライズ対応を強化中であり、JetBrainsもエージェント機能を拡充しています。2026年末には差が縮まる可能性が高く、定期的な再評価が必要です。
まずはどちらも無料で試し、自分の開発スタイルに合う方を選ぶのがベストアプローチです。
関連記事として、Antigravity vs Cursor 2026やAntigravity vs Claude Code 2026もぜひあわせてお読みください。