記事を3行で解説
①CursorはVS CodeをベースにしたAI搭載コードエディタで、従来の操作感を損なわずに強力なAI機能を活用可能。
②自然言語での指示で自動デバッグやエラー修正、コード生成ができ、生産性を飛躍的に向上させる。
③現場エンジニアも高評価で、AIとペアプログラミングが可能な次世代ツールとして注目されている。
VS CodeをベースにしたAI搭載コードエディタ
Cursor(カーソル)を使えばね!
Cursor(カーソル)の活用事例

Cursorは、Visual Studio Code(VS Code)をベースにした最新のAI搭載コードエディタとして、多くの開発者から支持されています。
最新バージョンではエージェント機能が強化され、複数のAIエージェントにそれぞれ別々のタスクを指示して並行作業させることも可能に!
スマートフォンやWebブラウザ版も登場し、屋外やリモートワーク環境でも同等のAIアシスタントが利用できるため、開発現場にとどまらずさまざまな用途で活用が広がっています。
このようにCursorは、AIと人間がペアプログラミングするような感覚で、日々のコーディングや開発仕事の生産性を最大まで高めてくれる本格的なAI開発支援エディタです。
Cursorの特徴
- 強力なコーディング支援
- 生産性向上
- 多機能なコンテキスト理解
- 使いやすさ
強力なコーディング支援
最大の特徴は、従来のVS Code拡張機能やキーバインドがそのまま使えるため、これまでの操作性を損なわずに最先端のAIコーディング支援を活用できる点。
強力なAI機能が組み込まれており、「コードの自動生成や編集」「チャット型の質疑応答」「自動デバッグやエラー修正」などをすべてエディタ内で実現します。
Cursorはユーザーの意図を理解し、最近のコード変更履歴も踏まえてAIが最適な提案を行ってもらえることも可能!
また、特定の位置への追加コード挿入やカーソル周辺の自動編集、複数行の一括変更といった柔軟な対応もできます。
リンターやコンパイラからのメッセージも解析し、AIが具体的なエラー修正方法まで提案するため、バグ解決の効率も格段に高まります!
生産性向上
その最大の特徴は、AIとペアプログラミングするかのように自然な対話ができる点。
開発者たちは単にCursorにタスクを丸投げするのではなく、AIと繰り返しフィードバックをし合いながら、実際のチームメイトのようにプロジェクトを進めることが可能です。
コーディングや実装時間も大幅に短縮でき、リリースサイクルを加速できることから、タスク管理やドキュメント作成など関連作業の効率化にも寄与します。
同じ作業を何度も繰り返すストレスからも解放され、生産性の向上や安定したサービス開発に大きく役立ちます。
多機能なコンテキスト理解
特に優れているのは、Tabキーを使ったパワフルなコード補完や、Ctrl K(Cmd K)によるAIサポート付きのコード編集・生成機能です。
Composer機能を使えば、既存アプリケーションの仕様を一括読み込み、ファイルやコードまで自動で生成してくれます。
さらに、プロジェクト内のファイルやフォルダ、コードスニペット、外部ドキュメントやGitコミット履歴など、多くの情報を参照してAIが提案を出せる「多層的なコンテキスト理解」も実現しています!
使いやすさ
操作性についても日本語にしっかり対応し、VS Codeのインターフェースやショートカットを活かせるので、誰でも違和感なく利用できるでしょう。
コードの整形や最適化、エラーチェック、さらにはコード自動生成や動作説明まで、これ1本で圧倒的な効率化を実現できるエディタだと言えます!
弊社エンジニアのCursorの使い方
Cursorを業務で普段から使用している弊社(ライトコード)のエンジニアに話を聞いてみました!
WEBエンジニア:ずおさん
Cursorはコード補完・削除のsuggestをリアルタイムでしてくをやってくれていて、これめっちゃくちゃ便利で精度高いです。
僕が書きたいコードを予測してリアルタイムで提案してくれます。
コメントをコードの上に書いたらもっと精度が上がり生産性が爆上がりです。
WEBエンジニア:かんだむさん
チャットエージェントとインライン編集の行き来がスムーズです。
またファイル・ディレクトリやターミナルの実行結果をコンテキストとして渡すのがGUI経由でスムーズにできて便利です。
またbigqueryのスキーマjsonの修正を定義書のcsvコピペから自動補完でできて超時短になります。
タイトル毎の使い捨て作業スクリプトが他タイトルのをコンテキストに渡して差異を指示するだけで概ね完成するので嬉しさ倍増です。
現場のエンジニアの声
ただ、実際の開発現場ではどうなんだ?
導入効果もはっきりと数字で表れておる
「GitHub Copilotがチームで20%の採用率だったのに対し、Cursorは導入直後にほぼ100%の使用率を達成し、コードの出荷量が約50%増加した」
という具体的な成果も報告されているね
「新機能の実装後に『テストを追加しましょうか?』と提案してくれたり、エラーハンドリングの実装漏れを指摘してくれたりする」
といった声じゃな
次回は「Gemini(ジェミニ)」を解説していくぞ
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