最強神器「Cursor」の本当に使い方を徹底解説【知らないとヤバいレベルです】
筆者自信、個人開発を長い間やってきた＆toB含め多くの開発に携わってきました。もともと開発速度に自信があり力でねじ伏せるタイプでしたが、それでもこのCursorを使い始めて世界が変わりました。具体的には、よくあるAI驚き屋の「3分でLPが作れた」「24時間AIが自動で」とかではなく、実践的な開発で6~10倍程度のスピードが出せるようになりました。序盤は10倍どころかとんでもない速度で仕上がっていきます。
筆者はAI駆動開発にハマり、1500時間くらいCursorを使い込んできたので、その経験を踏まえて現状をしっかり解説します。
この記事を読むとわかるCursorの持つ可能性
- 「コードを書く」から「AIがコードを書き、開発者が補助する」すべての機能
- 基本はProプラン$20で何でもできる
- 0→1開発から複雑な大規模プロジェクトまで、Composer Agent がマジでやばい
ここ数年でGitHub CopilotやChatGPTなど「AIがコードを生成する」流れが一気に加速しました。ここ数ヶ月でその流れは一気に加速し、AI Agentというワードもよく聞くようになったのではないでしょうか？
Cursorは強力なAI補完だけでなく、Composer Agentという機能によって、「開発者が補助、AIが主体でコードを書く」スタイルを実現しています。これからの開発スタイルはどう変わるのか？ そして本当に生産性は上がるのか？
本記事では「Cursorを余すことなく使い倒す」という観点から、順を追って徹底的に解説していきます。
1. Cursorとは何か？
1.1 Cursorを支えるVSCode互換エディタの魅力
まず、CursorはVSCode互換のエディタとして開発されています。つまり、VSCodeの操作感やキーバインド、拡張機能がそのまま活用できる のが大きな魅力です。ほとんどのエンジニアが慣れ親しんだVSCodeライクなUIで、いきなり新しい操作を覚えなくてもいいのです。
VSCode拡張機能を移行しやすい
- ショートカットやコマンドパレットをほぼそのまま使える
- テーマやフォント設定もVSCode流用が簡単
「エディタを乗り換える手間」が少ないというのは、導入ハードルを大きく下げる要素になるでしょう。
1.2 AIコーディング支援ツールとしての位置づけ
Cursorは「AIコーディング支援ツール」として、競合で最もイメージしやすいのはCopilotでしょう。その中でもCursorが注目されるのは、単なる「コード補完の精度が高い」だけではなく
- チャット機能 によるコードへのリアルタイム質問
- Composer機能 によるプロジェクト全体を俯瞰したリファクタリングや生成
- Agentモード でAIが自立的にコードを生成・編集し、エラー対応まで行う
といった「開発フロー全体」をAIが支える仕組みになっているのが強みです。
筆者はCopilotを使っていた時代もあったのですが、Cursorのコード補完に感動しCursorを愛用するようになりました。
1.3 ブラックボックス部分の仕組みが素晴らしくUXが再考
Cursorでは内部でプロジェクト全体をインデックス化してファイル構造やコードを理解します。そこに大規模言語モデルが組み合わさることで、「プロジェクト全体を把握したうえで回答・生成する」 という他ツールにない強力なアプローチを可能にしていると推測されます。
これはいわゆる RAGという仕組みで、必要に応じてプロジェクト内のコードやドキュメントを検索（Retrieval）し、AIモデルによる生成（Generation）に反映させるという技術が基礎になっているようです。
これにより、ファイル横断的な提案や、特定ファイルを参照しながらの高度なリファクタリングが可能になっているのがCursorの凄さの一端といえます。
ただ適切にインデックス（≒読み込み)されていない場合にはこの精度も活かせないので、注意が必要です。AI開発をする上で、Cursorを通してこのCursorの内部のRAGやコンテキストデータを充実させていくことが AI 駆動開発 を実感することにつながると私は思います
私は実際にCursorを使い込んでいく中で使い方が変化していったのですが
ここからは、その実体験を元にCursorの魅力をお伝えしていければと思います。具体的には以下の流れで使い込むことになりました。
AI Agentが話題になり始めたのは、ここ2~3ヶ月の話ではあるのですがそれまでにCursroエディタを使った方はもしかすると、ChatやTabで止まっているかもしれません。しかし最近の話題の本命は 3章で解説するComposerという機能であることを覚えておいて欲しいです。
今回はその本命を紹介する前に、Cursorがどのような魅力を発揮してきたのか進化の歴史とともに解説します。
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時間を使いたくない人は、ざっくり動画で見ていただいた上で読み進めていただくとより理解が深まるかもしれません！
2. まずはコード補完：Tab機能による効率UP
2.1 他ツール（Copilot等）との比較ポイント
「コード補完」と聞くと、多くのエンジニアはGitHub Copilotを思い浮かべるでしょう。しかしCursorのTab機能は、複数行補完 や スマートなカーソル位置の予測 など独自の強化が施されています。
- 複数箇所の同時修正提案
- とにかく使って欲しいコード補完のクオリティの高さ
- マルチラインにわたる改良提案やリライト
Copilotも非常に優秀ですが、CursorのTabは「一括してここも直せるのでは？」というアクションまで提案してくれたりする点が大きな違いといえます。このUXの高さが圧倒的な支持を得ている理由と筆者は考えます
2.2 プロジェクト全体をインデックス化して高精度の補完
Cursorがプロジェクトを開くと、コード全体のインデックス化を行います。これにより
- 関連ファイルの関数やクラスを参照した補完
- 同プロジェクト内の似た処理を学習済み
- ライブラリやフレームワーク固有の流儀に沿った提案
など、単一ファイルベースのAIコード補完を超えた「プロジェクト文脈に根ざした補完」が行われます。もしも、大規模プロジェクトに新たにCursorを導入したい場合には、Codebase indexが適切に行われているか確認しておくと良いでしょう。
以下の公式ページよりcursorのセキュリティ上のお話やcodebase indexに関連することが言及されています
Codebase Indexとは
コードベース内のファイルを分析・整理し、検索やコード理解に役立つインデックスを生成する機能です。Cursorでは、このインデックスを活用してAIによるコード補助の精度を高めることができます。
CursorのCodebase Indexingはどのように動作するのか
- コードベースをチャンク化
チャンク化とは、tree-sitter などのツールを用いて、コードベースを文法的に関連する小さな単位に分割します。
- コードの埋め込み（Embeddingともいう）
分割したコード片を、OpenAIの埋め込みAPIや独自モデルを使ってベクトルに変換（埋め込み）し、リモートのベクターデータベースに保存します。このとき、ファイルパスや行番号などのメタデータも合わせて保持します。
- ローカルとリモートのストレージ
埋め込みデータはリモート側に保存されますが、実際のコードそのものはCursorのサーバー上に保持されません。「ローカルモード」を有効にすると、コードは一切サーバーに保存されないようにできます（ただし、埋め込みはリモートデータベースに残ります）。
Codebase Indexの機能等
- 自動同期
- コードベースに変更があるたびに、自動的にインデックスを更新し、常に最新の状態に保ちます。
- indexしたくないファイル
.gitignoreや独自の除外ファイルを設定することで、特定のファイルやディレクトリをインデックス対象から外すことができます。 - プライバシーリスク
機密情報や個人情報などをインデックスや送信対象からブロックするためのヒューリスティック（Heuristic Scrubbing）の仕組みを備えています。
2.3 複数行補完・スマートリライト・カーソル予測のメリット
複数行補完
コードを入力中に、次に書くであろう数行の内容を一括で候補として提示します。これにより、
- 繰り返し処理のボイラープレートを丸ごと生成
- テストコードや型定義まで含めた包括的な作業が時短に
- スマートリライト
Tabでの補完が「既存コードの書き換え」になる場面もあります。たとえば変数名だけでなく複数の関連箇所を自動修正する 提案や、より最適化されたロジックへの書き換え を提案してくれるケースもあります。
この辺りの操作感が馴染めずに、Cursorを辞めてしまった人もいるかもしれません。私も初めは違和感がありましたが、意識的に慣れるようにした結果、今ではCursorTabがなければいけないレベルになっています。
カーソル予測
複数行補完の先を見越して、次に編集するであろう箇所に自動でカーソルを移動させる提案が行われることも。微調整や後続の補足作業へシームレスに入れるため、コーディングのリズムが途切れにくくなるのが嬉しいところです。
3. Composer（Normalモード）でのコード生成・編集
3.1 Composerモードとは？
Cursorには**「Chat」と「Composer」** という2つのモードがあります。ここで説明するComposerは、基本的にコードの生成や編集に特化したビュー（画面）です。特定のファイルに限定せず、やや大きめのスペースでまとまった指示をAIに与えつつ、新しいコードを生成したり、既存コードを修正・リファクタリングしたりできます。
Chatモードとの違い
- Chat：コードやファイル構造を「探索・理解」するのに適し、クイックなQA（質問回答）を行う
- Composer：大きめのコード生成や段階的なリファクタリングなど「実装作業」が主目的
Composerモードを開き、指示を入力してエンターすると、AIがコードを生成し、かつそのままファイルへ適用できる、という流れがよりスムーズに行えます。
3.2 Normalモードでの基本的な使い方
ComposerにはNormalモード と Agentモード の2種類が存在します。まずはNormalモードの活用法から見ていきましょう。
コードの生成フロー
Composer画面を開く（ショートカット ⌘I → ⌘N など）
要件や目的を文章で記述（例：「ReactでToDoリストのコンポーネントを作って」など）
AIが提案するコードを確認し、必要に応じて修正指示を追加
コードが完成したらApply ボタンでファイルへ直接反映
この流れだけでも、かなり高速に新規機能の雛形を作成でき、同時にコード品質の担保にも役立ちます。
リファクタリングやエラー修正
Normalモードでは、既存コードの一部を選択した上で「リファクタリングして」「バグを修正して」といった指示を与えることも可能です。AIはプロジェクト全体の文脈を踏まえながら修正案を生成するため、連鎖的に関連ファイルを編集してくれる場合もあります。
Diff確認と適用の流れ
Composerから生成されたコードをそのまま直接ファイルに書き込む前に、Diff（差分）が表示されます。エンジニアの判断で「そのまま適用する」「一部だけ取り込む」を選べるのは、安全性の面でも大きなメリットです。
大量の自動変更が発生する場合は、コミットした直後など安定した状態で行うと安心です。
Diffを細かくチェックし、問題がなければ一括でMerge、もしくは一行ずつApplyすることも可能です。
3.3 コードとドキュメントを同時に管理するメリット
Cursorには @docs などドキュメント参照を容易にする仕掛けがあります。これも非常に便利な機能であり、特にプロジェクトが複雑になってきた時に威力を発揮します。
例えば、Composerでコードを書いている最中に、@メンションで指定のドキュメントのパスを指定し、メソッド仕様や外部ライブラリのドキュメントを参照しながら実装できます。
仕様があやふやなときは @docs で登録した外部ドキュメントにアクセスするといった使い方もできます。
4. Composer Agent（Agentモード）の衝撃
4.1 「AIが主体、開発者が補助」へ発想を変える
一番の目玉ともいえるのが、この Composer Agent です。Agentモードに切り替えると、AIがより自立的にコードを書き進めたり、必要なライブラリをインストールするコマンドを提案したりします。
「○○という機能を作って」と指示 → AIがマルチファイルを横断的に生成・修正
途中でエラーが出た場合もAIが検知し、自動で修正案を再提案
ターミナルコマンドまで含めて「実行」してくれる（確認プロンプトはあり）
これによって、まるでペアプログラミングの「相棒」が勝手に手を動かしてくれているような感覚になります。開発者はコードレビューの工程へ注力し、提案を調整・承認するだけで大半の実装が進んでいくという衝撃的な体験が得られます。
4.2 “0→1”の開発で学習していく感覚
特に0→1の段階で新規開発を始めると、Cursorはプロジェクトをインデックス化しつつ、どんどんそのプロジェクトに詳しくなっていくかのような挙動を見せます。もちろん背後ではプロジェクトの変更点を常に追跡しているだけなのですが、「このプロジェクト用語を理解し始めた！」 と感じる瞬間があるほど自然な提案が増えていきます。
- ランディングページの制作 → 新規ファイルを自動生成
- バックエンドのREST API → 既存のエンドポイントを見つつ同系統のエンドポイントを追加
- データベース定義もAIが把握しているので、関連するマイグレーションまで提案
「AIがプロジェクトに馴染んでいく」 そんな印象を持てるのがComposer Agentの面白さです。
4.3 中～後半の複雑プロジェクトもカバー
0→1の段階はもちろん、数か月・数年スパンでの大規模プロジェクトにも効果を発揮します。Agentにドキュメント生成を任せながら進めれば、
- 機能を追加するときに自動で関連クラスやAPIを修正
- エラーが起きれば、AI側が原因を検知し修正案を提案
- 大量ファイルをまたぐ横断的リファクタリングも一気に実行
ただし、大規模になればなるほどAIも間違いを起こすリスクがあるので、こまめなGitコミットやテストの充実が必須です。AIが出したコードを鵜呑みにせず、差分チェック→取り込み→テストのステップを常に挟みましょう。
4.4 どこまで任せるか？ 使用時のベストプラクティス
- チーム全体でエージェントの使用方針を共有
- 「Agentモードをどの段階で使うか？」「どれぐらい権限を与えるか？」
- コマンドの自動実行を許可するかどうか（Yolo ModeのON/OFF）
- コードレビュー＆差分チェックの重要性
- AIがコードを大幅に書き換える場合は必ずレビュー
テストを同時に生成させ、通ったらコミット、というサイクルを確立
こういったルールをチームで明文化しておくと、Agentが齎す破壊的変更のリスクが低減され、快適な運用ができます。
5. RAGによる“賢さ”の秘密（推測）
5.1 なぜ「プロジェクト全体を理解した回答」ができるのか？
Cursorは独自のインデックス化＋検索エンジンを備えており、さらにChatGPTやClaudeなどの言語モデルと連携して回答を生成しています。これは典型的なRAGのフローに近く、
- プロジェクトから関連情報を「検索」
- 言語モデルが回答を「生成」
という段階を踏んでいるため、「特定のファイルにしか書いてない関数名」 を正しく参照しつつ答えられるのです。
5.2 質問やコマンドへの高精度な対応
@codebase や @docs など、明示的にコンテキストを指定可能
「このエラーメッセージに関連するファイルを探して」「@folders」 といった形で自然言語で検索。コード補完や修正において、複数ファイルの文脈を同時に踏まえる 提案も魅力です。
ChatGPTなどの汎用AIと違い、Cursorはユーザーが持つ「生のコード」へシームレスにアクセスできる点が、より精度の高い回答を生み出す原動力です。
5.3 デメリット・課題
プロジェクト規模が非常に大きい場合、インデックス化に時間がかかる
AIが誤解をもとにコードを修正してしまうリスクがあります。
引数やクラス構造の変更を一気にやりすぎると破壊的変更になりかねない
とはいえ、適切なガードレール（Git管理、CI/CDでのテスト/ドキュメント化など）を設ければ、デメリットよりも得られるメリットのほうが圧倒的に大きいでしょう。
6. 実際の運用ノウハウ
6.1 コミットのこまめな切り方
Composer Agentを使うと、ファイル横断的な修正を一気に行うことが多いです。そのため、こまめにコミットする ことが非常に大切です。
- Agentに大規模リファクタを頼む前に、一度コミットしておく
- 差分が大きすぎる場合はブランチを分けて進める
- Merge前にテストをしっかり走らせる
万が一「思っていたのと違う」という結果になっても、コミットが細かく分かれていればリバート が容易です。
6.2 Composer Agent＋ドキュメント生成フロー
要件定義の段階から、Composerでドキュメントをざっくり作っておく
Agentに「この仕様に従ってコードを書いて」と指示
開発中に仕様変更があれば、ドキュメントごと更新をAgentにお願いする
仕上げの段階でAIに整形や修正を頼むと、整合性がとれたままコード＋ドキュメントが育つイメージです。
「コードを書いてからドキュメントを追記する」のではなく、AIを使って同時並行で進めるというスタイルが、結果的にドキュメント負債を減らすポイントになります。
6.3 チームでの活用ポイント
Businessプラン では組織管理機能や**セキュリティ設定（SSO、privacyモード強制など）**が充実
チーム全員がCursorを使うなら、ドキュメントを共有したり、Notepad機能でメモを共有する運用が便利
大きなリポジトリなら .cursorignore で不要フォルダや生成ファイルを除外し、AIが混乱しないよう工夫が必ず必要です。
7. まだある！Cursorが持つその他の強力機能
7.1 Notepad / Docs機能でのナレッジ共有
CursorにはNotepad と呼ばれる機能があり、Markdown形式でメモを取り、AIに参照させる ことができます。プロジェクトの要件やサンプルコードを蓄えておけば、
「@Notepad」でいつでも呼び出し、AIに統合的に提案してもらえる
チームメンバーでNotepadを共有し、共通のベストプラクティス集にできる
また、Docs機能で外部のドキュメントやAPI仕様などを登録しておくと、AIがそれらのドキュメントを直接参照してコードを生成してくれます。ドキュメントを社内Wikiや外部サービスに置いている場合は、URLで指定するか、テキストとして追加可能です。
7.2 .cursorignore / .cursorrules でのきめ細やかな制御
- .cursorignore ：インデックスから外したいファイル・フォルダを指定し、不要なノイズを除去
- .cursorrules ：プロジェクト固有のコーディング規約やAIの出力スタイルを定義
.cursorrulesに書く例
- 「Reactコンポーネントは src/components/ 下へ配置してほしい」
- 「変数名は英語でスネークケース」
こうしたプロジェクトルールを明示的に書くことで、AIの提案をより自分たちのチーム文化に合致させることができるようになります。
以下のcursor.directroyというサイトには、他人が使っているcursorrulesを見ることもできますし、最後にお知らせするまさおのLINE@に登録（無料）していただくと、まさおが使っているcursorrulesのファイルを共有します。
7.3 Privacyモードやログ取得制御で安心運用
Cursorは SOC 2認証 を取得しているほか、Privacyモード を有効にすれば基本的にコードがクラウドに送信されることはありません。ビジネスプランであれば、全ユーザーに一括で設定を強制するなど、さらにセキュリティを高めた運用が可能です。社外秘プロジェクトでも安心してAIの恩恵を受けられる のは、エンタープライズにとって大きな意義があります。
7.4 Gitメッセージ自動生成機能
Gitメニューより「✨」アイコンを指定すると、自動でメッセージが生成されます。
この機能は何気に便利で、コミットメッセージを考えることが苦手だった人は救われるかもしれません。
8. 料金プランと導入検討
8.1 Hobby, Pro, Business の違い
Cursorの公式サイトを見ると、主に3つのプランがあります。
Hobby（無料）
- 月間2,000回程度の補完（Completions）
- GPT-4oなどのプレミアムモデルは月50回ほどの“slow”リクエストのみ
- Proの2週間トライアルが付いている
Pro（20ドル/月）
- 補完は無制限
- プレミアムモデル（GPT-4o, Claude 3.5Sonnetなど）が「高速リクエスト」- 500回＋「低速リクエスト」無制限
- 自分の開発スタイルに合わせて使い倒しやすい
Business（40ドル/ユーザー/月）
- Proの機能に加えて、組織全体でプライバシーモード強制やSAML/SSOなどのセキュリティ強化
- 管理者向けのダッシュボードやUsage統計
- 大規模チームや機密プロジェクト向き
実際にComposer Agentの真価を体感しながらガッツリ使うなら、Pro 以上を検討したいところです。
8.2 チーム単位導入で得られるメリット
コードレビューやドキュメントの共有を一貫してAIにサポートさせる
Businessプランならポリシーや支払いを集約管理できる
セキュリティリスクを一括でコントロールしやすい
といった特徴があります。
特に、AIによる大量のコード生成を複数人でフル活用する場合は、Businessプランの中央管理がかなり便利です。
8.3 GitHub Copilot他との比較
CopilotはVSCode・JetBrainsなどIDEが豊富に対応しているが、複数ファイル横断的なエージェント機能は限定的です。
CursorはVSCode派生である分、UI/UXがほぼVSCodeに近く、他のIDEでは使えない（少なくとも現時点では）困ったときの生成AIとしてのClaude 3.5SonnetやGPT-4oなどLLMの使い分けができるのも長所の1つでしょう。
結局のところ、「エディタの一体感」と「プロジェクト全体の文脈を理解した自動化機能」 が欲しいならCursorに軍配が上がるでしょう。一方、IDEの選択肢を広く保ちたい場合はCopilotや他のツールが候補に上がるかもしれません。
さいごに
Cursor は単なる自動コード補完ツールではなく、プロジェクト全体を理解して動いてくれる“AI参謀” と言っても過言ではありません。特に Composer Agent を使いこなし、チームでの運用ルールをきちんと整備すれば、劇的な生産性向上が実現できるはずです。
- コードを書く時間を短縮 → 実装サイクルを高速化
- AIと協調してドキュメントも並行更新 → ドキュメント負債を削減
- コードレビューやテストに時間を割ける → 品質向上
ComposerAgent機能がかなり破壊的でありますし、Claude3.5Sonnetの使いやすさを考慮しても筆者はProプラン以上をおすすめしております。
Proプランまでの価値が分かりにくい場合には、実際の使用例などをみてみても良いかもしれません。
数日使い続けるうちに「このプロジェクト、もうAIなしじゃ進められない」と感じるかもしれません
ここまでお付き合いいただき、ありがとうございます。今後もAI分野の新しい活用方法や開発テクニックを、X（旧Twitter）でいち早く紹介していきます。少しでも興味があれば、ぜひフォローして最新情報をチェックしてくださいね！👇
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