AIエージェントの併用で増えた管理の負担
GENSHI AIは、医療機関向け閉域LLM基盤「MedLocal」、医師向けエビデンス検索「CHUBEN」、医療用語に強い音声認識「GENSHI Voice」、訪問診療向けチャット「RoundTrace」の4製品を少人数で並行して開発している。長嶋氏は平均10以上のプロジェクトを同時に手がけており、既存のエディタではウィンドウが増えるほど、どのAIに何を指示したかが分かりにくくなり、Electron製のエディタではメモリ消費も増えることが課題だったという。
worktree単位でAIを割り当てる並行開発機能「Fleet」
necoderの特徴の1つが、複数のAIエージェントを1画面で並行して動かす「Fleet」機能だ。作業ごとにGitのworktreeを作成してAIエージェントを割り当てることで、同じリポジトリ内でも作業領域を分離できる。取りまとめ役の「Captain」に依頼すると、作業を分割して各エージェントに割り振り、完了後はコンフリクトの解消からマージまでを進める。各作業が進行中・承認待ち・完了のどの状態にあるかは、1画面で確認できる。
スマートフォンからの操作にも対応する。PC画面に表示されるQRコードを読み取れば、外出先からAIエージェントの進捗確認や追加の依頼、承認、質問への回答、Gitの差分確認が可能だ。PCとスマートフォン間の通信にはエンドツーエンド暗号化を採用している。
契約中のAIサービスをそのまま利用
necoderは、特定のAIサービスに依存しない設計を採用している。対応するAIエージェントは、Claude Code、Codex、GitHub Copilot、Qwen Code、OpenCode、Kimi CLI、Grok Buildなど。公開通信規格「Agent Client Protocol（ACP）」で接続するため、契約中のサブスクリプションをそのまま利用でき、necoder専用のAPIキーを用意する必要はない。
DeepSeek、GLM、Kimi、Qwen、MiniMax、Xiaomi MiMo、OpenRouter、Ollamaへの接続用ひな形も備え、OpenAIやAnthropicと互換性のあるAPIを追加することも可能だ。同じプロジェクト内で複数のスレッドを扱えるため、AIエージェントを切り替えるたびに別の開発環境へ移動する必要がない。長嶋氏は、利用者が好みのAIを選べることを重視しているという。
Electronを使わず、メモリ使用量を抑制
動作の軽さも特徴だ。necoderはRust製のネイティブアプリで、UIにはZed Industriesの「GPUI」を採用。画面はGPUで直接描画する。Electronを使わず、OSのWebViewもHTMLプレビューでしか使わないため、起動が速く、メモリ消費も抑えられるという。使用していないAIエージェントを自動的に休止する機能も備える。
GENSHI AIが同じ条件でCursorと比較したところ、メモリ使用量は待機時で約96%、Claude Code実行中でも約88%少なかったという。ただし、これらは同社の開発環境で測定した数値で、利用環境によって結果は異なる。
リモート開発向けには、Rustで独自に開発した軽量なRemote SSH機能を搭載する。接続先に自動配置するのは約2.7MBの実行ファイル1つだけで、Node.jsの導入は不要。メモリ容量の少ないクラウドサーバーでも、開発作業にリソースを割り当てられるとしている。
necoderの開発は2026年7月に始まり、8月に初版を公開。9月には長嶋氏がCursorから完全に移行した。その後も改良を重ね、初版公開後の約10週間で35回のリリースを行ったという。現在は社内のエンジニアも日常的な開発に利用しており、同社はnecoderを開発基盤の1つに位置づけている。
necoderは無料で利用でき、アカウント登録も不要。対応OSはmacOS 13以降（Apple Silicon）とWindows 10以降（x64）で、ライセンスはAGPL-3.0。公式サイトからダウンロードでき、ソースコードも公開されている。
Mac上でのAI活用開発を支える選択肢に
necoderはApple Silicon搭載Macで動作し、無料かつアカウント登録なしで導入できる。複数のAIエージェントを併用する開発チームにとっては、作業の割り振りや承認待ちの状況を1画面で把握できる点、既存のAIサービス契約をそのまま流用でき、専用のAPIキーを発行・管理せずに済む点が検討材料になる。メモリ消費を抑えられることも、開発用Macやリモートのサーバー環境を効率よく使ううえで利点となる。
