【2026年版】ローカルLLMでコード補完を実用にする｜補完とチャットでモデルを分ける

2026年8月25日

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🔧 インフラエンジニア歴12年🤖 ローカルLLM・Claude Code日常利用

ローカルLLMでコード補完を実用にする鍵は、役割ごとに別のモデルを割り当てることです。Tab補完には軽量・高速なモデル（Qwen2.5-Coder 7B、StarCoder2）、チャットには大きめのモデル（DeepSeek Coder V2など）。1つのモデルで両方をまかなおうとすると、補完が遅すぎるか、チャットが賢くないかのどちらかになります。

「ローカルLLMのコード補完は遅くて使えない」という感想の多くは、チャット用の大きいモデルをそのまま補完に使っているのが原因です。補完に求められるのは賢さより速さ。この記事では構成の作り方と、モデルの割り当て方を整理します。

構成の全体像

層	選択肢
エディタ	VS Code
推論エンジン	Ollama／LM Studio／vLLM
拡張機能	Continue.dev／Cline／Aider
モデル	DeepSeek Coder／Qwen Coder／StarCoder2

最も一般的な構成はVS Code ＋ Ollama ＋ Continue.devです。Continue.dev は Ollama・LM Studio・vLLM のいずれにも接続でき、ローカルLLMを主軸にするなら扱いやすい選択になります。

Continue.devとClineはどう違う？

	Continue.dev	Cline
得意	Tab補完＋チャット	複数ファイル横断の編集
使い方	書きながら補完を受ける	タスクを投げて任せる
ローカル接続	Ollama／LM Studio／vLLM	ローカル可

「GitHub Copilotの代替が欲しい」ならContinue.dev、「エージェント的に複数ファイルを直してほしい」ならCline。用途が違うので、両方入れて使い分けても構いません。

モデルの割り当てが最重要

Continue.dev は config.json で役割ごとに異なるモデルを指定できます。ここを設定するかどうかで体感がまったく変わります。

役割	求められるもの	モデルの例
Tab Autocomplete	速さ（体感の待ち時間）	Qwen2.5-Coder 7B、StarCoder2
Chat	賢さ（設計や説明）	DeepSeek Coder V2 など大型

補完に大型モデルを使わない

Tab補完はタイピングに追従してこそ意味があります。1秒待たされる補完は、無いほうがマシです。補完に賢さは要らないので、7Bクラスの軽量モデルで速度を優先してください。ここを大型モデルにすると「ローカルは使えない」という結論になります。

モデルはどれを選ぶ？

DeepSeek Coder——コード生成能力が高く、チャット役に向きます。
Qwen Coder——性能と軽さのバランスが良く、ローカル環境で扱いやすい。補完役の第一候補です。
StarCoder2——補完特化。速度重視の構成で選択肢になります。

VRAMに収まるかはサイズで決まります。7Bクラスなら4bit量子化で約5GB、大型モデルを併用するなら16GB以上が現実的です。詳しくはローカルLLMのモデル選びにまとめました。

2つ同時に載せる必要はない

補完用とチャット用を常時両方ロードするとVRAMを食います。Ollamaは呼ばれたモデルを都度ロードするため、切り替えの一瞬だけ待てば実用になります。VRAMが厳しいなら、この挙動を前提に組んでください。

クラウドと併用するのが現実的

正直に言えば、設計判断や横断的なリファクタリングでは、ローカルで動く規模のモデルはクラウドの主要モデルに届きません。無理に全部をローカルに寄せるより、割り切ったほうが快適です。

ローカル——Tab補完、定型的なコード生成、機密性の高いコード
クラウド——設計相談、複数ファイルの横断調査、レビュー

クラウド側のエージェント機能（SubagentsやSkills）の使い分けはClaude CodeのSkillsとSubagentsにまとめています。用途を分けたうえでローカルを併用すると、APIコストは目に見えて下がります。

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ローカルを主軸にするならVRAMが効いてきます。補完とチャットを両立させたいなら16GB以上を確保しておくと快適です。

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まとめ

ローカルLLMのコード補完は、役割ごとにモデルを分けるだけで実用度が変わります。補完は7Bクラスで速度優先、チャットは大型で賢さ優先。

そして全部をローカルで完結させようとしないこと。定型作業はローカル、設計判断はクラウド——この線引きができていれば、コストと快適さの両方を取れます。

ローカルLLMのコード補完は遅くて使えませんか？

モデルの選び方が原因である場合がほとんどです。Tab補完に大型モデルを使うと待ち時間が発生して実用になりません。補完にはQwen2.5-Coder 7BやStarCoder2のような軽量・高速なモデルを割り当て、チャットだけ大型モデルにしてください。Continue.devならconfig.jsonで役割ごとに指定できます。

Continue.devとClineはどちらを使うべきですか？

GitHub Copilotのような書きながらの補完が欲しいならContinue.dev、複数ファイルを横断してエージェント的に編集させたいならClineです。用途が異なるため、両方入れて使い分けても問題ありません。

補完用とチャット用を両方VRAMに載せる必要がありますか？

常時両方をロードする必要はありません。Ollamaは呼び出されたモデルを都度ロードするため、切り替え時に一瞬待てば実用になります。VRAMに余裕がない構成では、この挙動を前提に組んでください。

全部ローカルに置き換えられますか？

設計判断や横断的なリファクタリングでは、ローカルで動く規模のモデルはクラウドの主要モデルに届きません。Tab補完・定型的なコード生成・機密性の高いコードはローカル、設計相談や複数ファイルの調査はクラウド、と用途で分ける併用が現実的です。