Cursorとは？話題の次世代AIコードエディタを徹底解説

作成日：2025/08/25（月） TECH

AIによるコードの自動生成や補完、デバッグ支援が一般化しつつあるなか、エンジニアの作業効率を大きく変えるツールが次々と登場しています。

その中でも特に注目を集めているのが次世代AIコードエディタ「Cursor」です。Cursorは、Visual Studio Code（VS Code）をベースに開発されたコードエディタです。VS Codeの操作性や拡張性をそのままに、ChatGPTやClaudeなど複数のAI言語モデルを組み込み、一つのエディタ内でコード作成からデバッグまでシームレスに行えるよう工夫されています。

2025年6月には大規模アップデートが実施され、Cursor Agentがウェブとモバイルで利用可能になりました。現在も継続的に機能が改善されており、「実務レベルで使えるAIエディタ」としての完成度が高まっています。

Cursorの最大の特長は、プロジェクト内のコードをAIが包括的に解析してくれる点にあります。単に「行き当たりばったりでコードを生成する」わけではなく、フォルダ全体を参照して依存関係やファイル構造を読み取るため、まとまりのあるコードを提案しやすくなっています。
もちろん日本語の指示にも対応しており、コマンドパレット感覚で自然言語を入力するだけで高度な処理や修正を実行してくれます。さらに無料プランから有料プランまで用意されているため、ちょっと試してみたい個人開発者から大規模なチームまで、幅広く導入しやすいのも大きな魅力です。

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Cursorの基本機能と特徴

Cursorには、コードを書くうえで役立つAI機能が数多く搭載されています。ここでは代表的な機能について、その特徴と使いどころを具体的にご紹介します。

Command K：自然言語によるコード生成・編集

まず注目すべきなのは、コード生成やリファクタリングの操作を担う「Command K」です。
VS Codeを使い慣れている方なら「コマンドパレット」の存在はおなじみだと思いますが、Cursorでは同様のショートカットでAIに自然言語の指示を送れます。「CRUD処理を実装するコードのひな形がほしい」「既存の関数をもう少し効率の良い書き方に変えたい」といった要望を日本語で伝えるだけで、かなり的確な提案を得られます。しかも、その提案をすぐにエディタ内に反映できるため、手戻りを最小限に抑えられるのです。

CHAT：AIとの対話で理解と修正を深める

もう一つ欠かせないのが、画面右側で対話形式にAIとやり取りできる「AIチャット機能（CHAT）」です。
単なる質問応答に留まらず、コードの一部を引用して、「この部分のアルゴリズムを解説して」「エラー原因を特定して」など、より具体的な指示を与えることができます。
デバッグ作業にも強く、コマンドラインで発生したエラーをそのままコピペし、AIに解析してもらうと、修正例や原因の詳細をわかりやすく説明してくれます。

Auto-Debug：自動エラー検出と修正提案

Cursorでは自動デバッグ（Auto-Debug）にも対応しています。エラーを検知した際には、AIが構文やロジックを分析して修正候補を提示してくれます。
たとえばスペルミスや記述ミスといった初歩的なバグを自動で検出し、「なぜそのエラーが発生したのか」「どのように修正すべきか」を同時に教えてくれるので、学習する手助けにもなります。
一般的なエディタではコンソールやログを見ながら自分で試行錯誤するしかなかったデバッグプロセスを、大幅に短縮してくれるのです。

Copilot++：より文脈に合ったコード補完

コード補完機能として搭載しているのが（Copilot++）です。これはGitHub Copilotをさらに拡張したような感覚で、変数名や関数名までより文脈に即した提案が行われます。
数行先まで想定したコードブロックを自動的に補完してくれるので、標準的な処理やボイラープレートコードなどはあっという間に書き上がります。

AI Agent：自然言語でプロジェクトの雛形を生成

最後に触れておきたいのは、プロジェクト自動生成機能（AI Agent）です。新規アプリケーションを立ち上げるとき、骨組みづくりや環境設定に意外と時間がかかることがあります。
しかしCursorでは、「チャット欄にプロジェクトの要件を自然言語で記述するだけ」でテンプレートや必要なファイル一式を一瞬で生成できます。
もちろん完全に使える形になっているとは限りませんが、ベースとしては十分に機能するので、その後の修正やカスタマイズを素早く進めることができます。

Cursorの導入方法と基本的な使い方

Cursorを導入する手順は非常にシンプルです。
公式サイトからインストーラーをダウンロードして実行するだけで基本セットアップは完了します。
インストール直後には初期設定ウィザードが表示され、キーバインド（VS Code互換、Vim等）やプライバシーモードのオン・オフを選択できます。プライバシーモードをオンにすれば、入力したコードが外部に保存されにくい仕組みになるので、機密情報を扱う際に安心です。

エディタを日本語表示に切り替えたい場合は、VS Codeと同じ要領で「Japanese Language Pack for Visual Studio Code」など拡張機能をインストールすれば、言語設定を「日本語」に切り替えられます。
さらに、VS Codeで慣れ親しんだ拡張機能もそのまま使用可能な場合が多いので、DockerやTerraformなどのプラグインも再インストールすれば、普段と同じ感覚で開発を始められます。

基本操作の流れ

まずプロジェクト（フォルダ）を開き、Cursorがフォルダ全体をスキャンしてコードベースを把握できるようにすることが大切です。
新しくファイルを作成したい場合はCommand+K（またはCtrl+K）を押し、自然言語で「Reactアプリのエントリポイントを作りたい」などと伝えれば、それに応じて適切なコードを出力してくれます。

もしすでに存在するコードをリファクタリングしたいときは、該当箇所を選択して同じショートカットを押し、「効率の良い書き方に直して」と日本語で指示するだけです。

ターミナルやチャット画面でバグやエラーを発見したら、Auto-Debugやチャット機能（Ctrl+L）を使って修正案を確認すると便利です。
コードの一部を提示するだけでもAIが全体のコンテキストを踏まえて答えてくれるので、複雑な依存関係があるプロジェクトでも原因の把握がスムーズに進みます。
こうした流れは、実際の画面キャプチャ付きで紹介されているコンテンツもあるため、導入前にイメージをつかみやすいでしょう。

Cursorの活用による開発効率の向上事例

Cursorを導入することでどのような効果が得られるか、具体的な事例を紹介します。

複雑なインフラ構築でも効果を発揮

TerraformやKubernetesなど複数のツールを組み合わせるプロジェクトで特に大きな恩恵があります。たとえば、OCI（Oracle Cloud Infrastructure）上にOKE（Kubernetes）クラスタを構築する複雑なTerraformコードを、ほぼチャットだけで自動生成させ、いくつかの修正指示で動く形に仕上げた事例があります。
これまでだと各種リソース名やバージョン情報を調べるだけでも手間がかかるところを、Cursorがある程度まとめて提案してくれるため、開発者は細かい記述を追う時間を他の作業に回せるのです。

Auto-Debugでバグ対応が高速化

また、Auto-Debug機能を活用してバグ対応を高速化している事例も多く報告されています。小規模なスペルミスやロジックエラーを高速に特定し、候補修正まで提示してくれるので、単純なミスに振り回される時間が格段に減ります。
従来、エンジニアがブラウザでエラーを検索し、Stack Overflowの回答を探して試行錯誤する流れが必要でしたが、Cursorの場合はすべてエディタ上で完結できます。

これまでVS Codeや他のIDEでGitHub Copilotを使っていたチームでも、Cursorを導入するとプロジェクト全体をAIが理解できる“スケール感”が増すと評価されています。
新しいライブラリを追加した場合なども、ドキュメントをエディタ内で読み込み、チャット画面にライブラリ名を指定することで、そのまま質問・実装を進められるのが大きいようです。
特に、2024年のアップデートを経てサイドバーやComposer UIが大幅に再設計された結果、コードやファイル間を行ったり来たりしなくても済むようになり、生産性がさらに向上したとまとめられています。

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ここまで見てきたように、Cursorは「コードを書く」「エラーを修正する」「リファクタリングを行う」「ドキュメントを参照する」といった開発フロー全体を、AIの力で大幅に効率化できるエディタです。
VS Codeとほとんど同じ操作感覚で使えるうえ、コードベース全体を理解させることで、よりコンテキストに沿ったアドバイスや生成が期待できます。
費用面も無料プランからビジネス向けの有料プランまで揃っているので、最初は無料プランで試して、必要に応じてアップグレードしていくのが良いでしょう。

ITフリーランスの立場としては、こうした次世代ツールを早いうちから導入・習熟することが、案件のスピード感や成果物の品質に直結してきます。特にChatGPTやClaudeのようなAI言語モデルとの連携をうまく使いこなせば、開発の初動から仕上げまで格段に速くなり、チームメンバーからの信頼度も高まる可能性があります。
今後、AIの活用が当たり前になっていくなかで、Cursorのような“統合環境”を使いこなせるエンジニアは確実に増えていくはずです。
しかし、技術面の知識や導入ノウハウを身につけても、それを活かす案件がなければ宝の持ち腐れになってしまいます。

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