Refact

Refact AIとは？

Refact AIは、開発者の生産性を高めるために設計されたAIコーディングアシスタントです。コード補完、リファクタリング、チャットによる対話支援、バグ検知、コード変換、コード解析といった機能を一体化し、日々のプログラミング作業を効率化します。特徴は、主要なモダン言語やフレームワークを幅広くサポートしつつ、コードのプライバシー管理を重視している点です。ユーザーはクラウド版とオンプレミス版を選択でき、コードをどこで実行・保持するかを細かく制御できます。これにより、機密性の高いリポジトリへのアクセスを制限し、チームや企業のセキュリティポリシーに沿った運用が可能です。直感的なチャットUIとコンテキスト理解による提案で、レビュー工数の削減、品質改善、コードベースのモダナイゼーションを後押しします。

Refact AIの主な機能

• コード補完とインライン提案：文脈を理解した補完でタイピング量を削減し、定型処理の実装を加速
• 自動リファクタリング：命名改善、関数抽出、重複排除などのコード変換を安全に支援
• バグ検知・改善提案：潜在的な不具合や非効率なロジックを指摘し、修正案を提示
• チャット支援：コードベースに基づく対話で実装方針の相談、レビュー、説明をサポート
• コード解析：依存関係や構造の把握、読みやすさ・保守性向上のための示唆を提供
• プライバシー制御：機密コードへのアクセス制限やポリシー設定により情報漏えいリスクを低減
• 柔軟なデプロイ：クラウド/オンプレミスに対応し、実行環境とデータ保管場所を選択可能
• 多言語・フレームワーク対応：主要なモダン言語の開発ワークフローにシームレスに適合

Refact AIの対象ユーザー

Refact AIは、日常的にコードを書くソフトウェアエンジニア、コード品質の標準化やレビュー効率化を求めるチーム、機密情報を扱うためオンプレミス運用が必要な企業に適しています。新規開発からレガシーコードのモダナイズ、テスト補完、リリース前の不具合洗い出しまで幅広いシーンで効果を発揮します。プライバシー配慮が求められる金融・医療・公共分野や、SaaS/スタートアップの迅速な開発にも導入しやすい構成です。

Refact AIの使い方

1. 導入形態を選ぶ：クラウド版またはオンプレミス版から、要件（セキュリティ・運用・コスト）に合うものを選択します。
2. ワークスペースを準備：対象プロジェクトやリポジトリを用意し、アクセス権限とスコープを設定します。
3. プライバシーポリシーを構成：機密コードの取り扱い、ログ出力範囲、学習・保存可否を組織ルールに合わせて調整します。
4. エディタ/開発環境で有効化：プロジェクトを開き、コード補完やチャット支援をオンにして基本動作を確認します。
5. 日常開発に組み込む：補完提案を活用しつつ、リファクタリングやバグ修正の候補を検証して適用します。
6. コード解析を実行：構造や依存を可視化し、改善ポイントを洗い出してタスク化します。
7. 変更差分をレビュー：生成・変換されたコードの差分を確認し、テストを通して品質を担保します。
8. チーム設定を最適化：プロンプト方針、除外ディレクトリ、権限範囲を継続的に見直して精度と安全性を高めます。

Refact AIの業界での活用事例

金融や医療など規制の厳しい領域では、オンプレミス運用によりソースコードを社内にとどめたまま、コード補完やバグ検知を活用して開発サイクルを短縮します。SaaS企業では、チャット支援と自動リファクタリングでリリース前の品質改善とテックデット解消を並行実施。製造・組込み系では、複数言語が混在する大規模コードベースの解析と変換を進め、メンテナンス性を向上させます。いずれもプライバシー制御と柔軟なデプロイを前提に、チーム規模やワークフローに合わせて導入できる点が評価されています。

Refact AIの料金プラン

利用形態（クラウド/オンプレミス）やチーム規模、必要機能により契約形態が異なる場合があります。導入前の評価・検証に対応した案内が提供されることもあるため、最新の条件や見積りは公式の情報源をご確認ください。

Refact AIのメリットとデメリット

Refact AIに関するよくある質問

• 質問：

  クラウドとオンプレミスの違いは何ですか？

• 質問：

  機密リポジトリへのアクセスを制限できますか？

• 質問：

  どのような開発タスクで特に効果がありますか？

• 質問：

  学習やログにコードが使われることはありますか？

• 質問：

  既存のワークフローにどう組み込みますか？