# Augment Code vs Devzery Augment Code は月間 326,215 訪問、前月比成長率 +24.1%、料金体系フリーミアム、無料トライアル、料金は要問い合わせを記録しています。Devzery は月間 2,378 訪問、成長率 -85.1%、料金体系料金は要問い合わせを記録しています。 | 指標 | [Augment Code](https://openaitools.app/ja/tool/augment-code) | [Devzery](https://openaitools.app/ja/tool/devzery) | | :--- | :--- | :--- | | ウェブサイト URL | https://www.augmentcode.com | https://www.devzery.com | | カテゴリ | AI Agent, AIコードアシスタント, AIコード生成, AI開発者ツール | AI テスト, AI API, AI Agent, AI開発者ツール | | 料金モデル | フリーミアム、無料トライアル、料金は要問い合わせ | 料金は要問い合わせ | | 月間訪問数 | 326,215 | 2,378 | | 前月比成長率 | +24.1% | -85.1% | | 主要市場 | アメリカ合衆国 | アメリカ合衆国 | | ダイレクト訪問 | 137,070 | 945 | | レビュースコア | 4.5 | 4.2 | | 保存数 | 0 | 1 | | 対応プラットフォーム | ウェブサイト | ウェブサイト | ## Augment Code Augment Code は、補完だけを求める個人開発者ではなくエンジニアリング組織を対象にしています。基盤となるのが Context Engine で、既存リポジトリの依存関係・アーキテクチャ・規約を構造的に理解し、AI の提案や生成コードが汎用テンプレートではなくそのコードベースに馴染むようにします。主要な IDE に加え、ターミナル向け CLI も提供されます。 **料金とプラン:** フリーミアム。個人開発者向けの無料枠があり、チーム向け有料プランと企業向けの個別見積もりも用意されています。企業導入ではセルフホストやハイブリッド実行にも対応し、席数と利用量に応じた価格は営業経由で提示されます。 - **Context Engine によるコードベース理解:** 大規模リポジトリのアーキテクチャ、依存関係、規約を索引化し、生成コードとレビューがチームの実際の書き方に沿うようにします。 - **Cosmos によるエージェント編成:** コードレビュー、チケットから PR、インシデント対応、依存更新、セキュリティ修正といった連続するループを実行し、各エージェントの結果を次に引き継ぎます。 - **人間参加型の品質ゲート:** 定義したチェックポイントで作業を止め、エンジニアが計画と重要な操作を承認します。未レビューの変更が自動で出荷されることはありません。 - **どこでも実行:** マネージドクラウドのサンドボックス、外部に出せないコード向けのローカルマシンや開発 VM、自社の AWS や GCP 環境でエージェントを実行できます。 - **エキスパート登録と共有メモリ:** 提供済みエージェントの利用、フォーク、自作が可能で、チームの修正や共有知識が今後の実行品質を高めます。 **強み:** コードベースへの深い理解により提案が既存の設計と規約に沿う; 単一タスクではなく SDLC 全体のループが連携する; 品質ゲートにより重要な変更は常に人間が管理する; 機密コードをローカルやセルフホストで実行できる柔軟なデプロイ **制約・デメリット:** 企業向け価格は個別見積もりのため、検討初期に予算を立てにくい; 真価を引き出すにはツールチェーン全体の連携とトリガー設定が必要; 小規模チームや個人開発者には編成レイヤーが過剰に感じられることがある [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/augment-code.md) ## Devzery Devzery は QA チームとエンジニアリングチーム向けの AI 駆動 API リグレッションテストプラットフォームです。中核となるのは自動運転型 AI エージェントで、API レベルでエンドツーエンドのリグレッションテストを実行し、ユーザーレベルの機能を検証し、統合を確認し、API の変更をリアルタイムで追跡します。目的は SDLC の早い段階でリグレッションを検出し、手作業によるテスト作成の時間を短縮することです。 このプラットフォームは PRD やプロジェクト詳細から文脈豊かなテストスイートを生成し、API の変更に合わせてテストを自動適応させ、ステータス、関連テストケース、期待値と実測値、エラー説明を含む AI 作成のバグレポートを生成します。また、API 向けの Swagger ドキュメントを自動生成し、よくある手作業を不要にします。 Devzery は Jira、GitHub Actions、Jenkins などのプロジェクト管理・CI/CD ツールと統合し、マージやデプロイごとにリグレッションスイートをトリガーできます。Node、Java、Python、Golang をサポートするミドルウェア SDK が API のリクエストとレスポンスを記録して継続的なリグレッションカバレッジを実現し、Devzery はオープンソースの UI テストケースジェネレーターも GitHub で公開しています。 **料金とプラン:** Devzery は公開価格を提示しておらず、見積もりベースです（現在のサイトではウェイトリストへの参加を案内）。プラン詳細とデモについては Devzery チームにお問い合わせください。 - **自動運転 API リグレッションエージェント:** AI エージェントが API レベルでエンドツーエンドの機能リグレッションテストを実行し、API の変更をリアルタイムで追跡します。 - **AI 生成テストスイート:** Devzery は PRD やプロジェクト詳細を分析し、エッジケースを含む文脈豊かな API テストケースを生成してカバレッジを広げます。 - **自動 Swagger ドキュメント:** AI が複雑なデータ構造を分析し、API 向けの正確で最新の Swagger スキーマ定義を生成します。 - **CI/CD・プロジェクト管理との統合:** Jira、GitHub Actions、Jenkins に接続し、マージやデプロイ時にリグレッションスイートを自動トリガーします。 - **ミドルウェア SDK ログ:** Node、Java、Python、Golang 向けのミドルウェア SDK が API リクエストとレスポンスを記録し、継続的なリグレッションカバレッジを実現します。 **強み:** API レベルのリグレッションテストをエンドツーエンドで自動化; PRD と製品コンテキストからテストケースを生成; Jira、GitHub Actions、Jenkins とのネイティブ統合; オープンソースの UI テストケースジェネレーターを提供 **制約・デメリット:** 公開価格がなく、チームへの問い合わせが必要; 製品は初期段階で新規ユーザーはウェイトリスト制; 一部のマーケティング数値（2x/3x）はベンダー自己申告 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/devzery.md) ## よくある質問 ### Augment Code と Devzery の月間トラフィックはどのように比較されますか？ Augment Code の月間訪問数は 326,215、Devzery は 2,378 です。トラフィックの推定値はオーディエンスの規模を示すものであり、製品の品質を示すものではありません。 ### 成長率はどのように比較されますか？ Augment Code の前月比成長率は +24.1%、Devzery は -85.1% です。 ### 料金はどのように比較されますか？ Augment Code: フリーミアム、無料トライアル、料金は要問い合わせ。フリーミアム。個人開発者向けの無料枠があり、チーム向け有料プランと企業向けの個別見積もりも用意されています。企業導入ではセルフホストやハイブリッド実行にも対応し、席数と利用量に応じた価格は営業経由で提示されます。 Devzery: 料金は要問い合わせ。Devzery は公開価格を提示しておらず、見積もりベースです（現在のサイトではウェイトリストへの参加を案内）。プラン詳細とデモについては Devzery チームにお問い合わせください。 ## 代替ツール | # | ツール名 | 月間訪問数 | 前月比成長率 | 料金モデル | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [Google Antigravity](https://openaitools.app/ja/tool/google-antigravity) | 16,054,109 | +8.1% | フリーミアム | 強力な並列エージェントワークフローと専用IDEツールを提供しますが、独自の企業コードベースのコンテキストへのフォーカスはやや控えめです。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/google-antigravity.md) | | 2 | [Replit](https://openaitools.app/ja/tool/replit) | 10,016,437 | -7.7% | フリーミアム、有料 | 自然言語によるクラウドベースのフルスタックアプリ構築とデプロイを効率化しますが、大規模な既存の企業リポジトリへの適性はやや劣ります。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/replit.md) | | 3 | [Cursor](https://openaitools.app/ja/tool/cursor-sh) | 4,790,129 | +6.5% | フリーミアム | 普段使いのコーディングエディタとしてVS Codeに直接統合されますが、全社的なマルチエージェントSDLCオーケストレーションはありません。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/cursor-sh.md) | | 4 | [Kiro](https://openaitools.app/ja/tool/kiro) | 3,330,476 | +4.6% | フリーミアム | AWSによる仕様駆動型エンジニアリングと自動検証に焦点を当てている一方、Augmentはより幅広いマルチエージェントSDLC自動化をターゲットにしています。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/kiro.md) | | 5 | [Devin](https://openaitools.app/ja/tool/devin) | 2,549,346 | +1% | 有料 | 複雑なチケットを自律的にこなす完全自律型ソフトウェアエンジニアとして動作しますが、Augmentは開発者が介在するワークフローに重点を置いています。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/devin.md) | | 6 | [Command Code](https://openaitools.app/ja/tool/command-code) | 2,358,177 | -12.1% | フリーミアム、料金は要問い合わせ | Delivers a terminal-first workflow optimized for open-weight models, but offers less graphical enterprise management tooling. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/command-code.md) | | 7 | [Orca](https://openaitools.app/ja/tool/orca) | 1,025,891 | +1% | Free, Open Source, Enterprise on request | Provides an open-source agent development environment running parallel CLI coding agents, but requires manual configuration and setup. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/orca.md) | | 8 | [KaneAI](https://openaitools.app/ja/tool/kaneai) | 901,340 | +13.2% | フリーミアム、有料、料金は要問い合わせ | 自然言語でE2Eテストを計画・作成・自己修復する生成AIネイティブなQAエージェント | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/kaneai.md) | | 9 | [Trae](https://openaitools.app/ja/tool/trae) | 702,366 | -7.8% | フリーミアム | 深いプロジェクト理解を持つ高速なAIネイティブIDE体験を提供しますが、高度なエンタープライズ向けコンテキストエンジンはありません。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/trae.md) | | 10 | [Qase](https://openaitools.app/ja/tool/qase) | 319,213 | -25.5% | フリーミアム、無料トライアル、料金は要問い合わせ、無料 | Qase is a test management platform that unifies manual test cases, automated test runs, and CI pipeline results in a single system of record. It adds AI that converts manual test cases into automated scripts, plus requir | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/qase.md) | --- 出典: https://openaitools.app/ja/compare/augment-code-vs-devzery More Markdown: [カテゴリ](https://openaitools.app/ja/categories.md) · [トラフィックランキング](https://openaitools.app/ja/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/ja/llms.txt)