「CursorってVS Codeと何が違うの？わざわざ乗り換える必要はあるの？」
「GitHub Copilotは使っているけど、Cursorのほうが便利なのか気になっている…」
「副業・フリーランスの開発効率を上げたいけど、どのAIエディターを選べばいいかわからない」
そんな悩みを抱えていませんか？
Cursorは2024年から急速に普及したAIネイティブなコードエディターで、現役SEやフリーランスエンジニアの間で話題になっています。この記事を読めば、CursorとVS Codeの違い・Cursorならではの機能・実際の使い方と副業への活用法まで、具体的に理解できます。
Cursorとは？AIネイティブエディターの正体
Cursorの概要と誕生の背景
Cursor（カーソル）は、Anysphere社が開発したAIを核心に置いたコードエディターです。2023年にリリースされ、2024年に急速に普及しました。
従来のAIコーディングツール（GitHub Copilotなど）は「既存のエディターにAIを後付けした」ものでした。Cursorはその逆で、「最初からAIと一緒に開発することを前提に設計されたエディター」です。
内部的にはVS Codeをベースに作られているため、VS Codeに慣れた人であれば違和感なく使い始められます。VS Codeの拡張機能の多くもそのまま使えます。
Cursorが注目される理由
Cursorが急速に広まった背景には、明確な理由があります。
- コード全体の文脈を理解してAIが回答する：ファイル1行だけでなく、プロジェクト全体を読んだうえでの提案ができる
- チャットしながらコードを書ける：AIとの会話ウィンドウがエディターに統合されており、行き来なく開発できる
- 複数ファイルをまたいだ編集が可能：「このロジックをA.pyからB.pyに移して」という指示も1回で対応
- コードの説明・レビューもその場でできる：書いたコードを選択して「説明して」「バグがないか確認して」と頼める
特に副業・フリーランスで1人開発をしているSEにとって、「AIがペアプログラマーになってくれる」感覚は生産性を大きく変えます。
CursorとVS Codeの違いを徹底比較
機能面の比較
| 機能 | VS Code（+ Copilot） | Cursor |
|---|---|---|
| コード補完 | 行単位・ブロック単位の補完 | プロジェクト全体の文脈を踏まえた補完 |
| AIチャット | Copilot Chat（サイドパネル） | エディター統合チャット（より自然） |
| 複数ファイル編集 | 基本的に1ファイルずつ | 複数ファイルを横断した一括編集が可能 |
| コードベース検索 | 通常の検索機能 | 自然言語で「〇〇する関数はどこ？」と検索可能 |
| インラインAI編集 | 限定的 | コードを選択して直接「〇〇に修正して」と指示できる |
| AIモデルの選択 | Copilot固定 | GPT-4o・Claude 3.5・Geminiなど複数から選択可能 |
| 拡張機能の互換性 | VS Codeそのもの | VS Code拡張機能のほとんどが使える |
料金の比較
| プラン | VS Code + GitHub Copilot | Cursor |
|---|---|---|
| 無料プラン | VS Codeは無料。Copilotは月2,000回まで無料 | 月2,000回のAIリクエストまで無料 |
| 有料プラン | Copilot Individual：月$10（約1,500円） | Pro：月$20（約3,000円） |
| 特徴 | GitHubとの連携が強力 | より高度なAI機能・複数モデル利用 |
Cursorの有料プランはGitHub Copilotより高めですが、複数のAIモデルを切り替えられる点と、プロジェクト全体の文脈理解の精度で差があります。副業で時間効率を重視するSEなら、投資対効果を感じやすいツールです。
どちらを選ぶべきか？
一言でまとめると、次のような基準で選ぶとよいでしょう。
- VS Code + Copilotが向いている人：GitHubとの連携を重視する、チーム開発が多い、コスト重視、今の環境を大きく変えたくない
- Cursorが向いている人：1人開発・副業・フリーランスが多い、プロジェクト全体をAIに理解させて効率化したい、複数のAIモデルを試したい
両方を「目的で使い分ける」という選択肢もあります。会社ではVS Code、副業ではCursorと使い分けるSEも増えています。
Cursorのインストールと初期設定
インストール手順
Cursorのインストールは非常に簡単です。
- cursor.sh にアクセス
- 「Download」ボタンをクリック（OS を自動判定してダウンロードリンクが表示される）
- ダウンロードしたインストーラーを実行
- 起動するとVS Codeに似た画面が表示される
初回起動時に「VS Codeの設定・拡張機能をインポートしますか？」と聞かれます。VS Codeを使っている場合は「Import from VS Code」を選ぶと、使い慣れた設定のまま移行できます。
アカウント登録とプランの選択
- Cursorを起動後、右上の「Sign Up」からアカウント登録（GitHubアカウントで登録可能）
- 無料プランで始める場合はそのままスタート
- 有料プラン（Pro）に移行する場合は設定 → Billing から変更可能
まずは無料プランで2週間のトライアルを試してから、必要に応じてProに移行するのがおすすめです。
使用するAIモデルの設定
Cursorの強みのひとつが、複数のAIモデルを選べることです。設定方法は次のとおりです。
- 画面右上の歯車アイコン（設定）をクリック
- 「Models」タブを選択
- 使いたいモデルを選択（GPT-4o・Claude 3.5 Sonnet・Gemini Proなど）
コーディング補助にはClaude 3.5 Sonnetが高評価を得ており、特に長いコードの編集や複雑なロジックの説明に優れています。用途によってモデルを切り替えると効率的です。
Cursorの主要機能と使い方
① Tab補完（AIによるコード補完）
Cursorを起動してコードを書き始めると、グレーの文字でAIによる補完候補が表示されます。Tabキーを押すと採用、Escキーで却下できます。
GitHub Copilotと似ていますが、Cursorは現在開いているファイルだけでなく、プロジェクト全体のコードを参照して補完します。たとえば別のファイルで定義した関数名や変数名を正確に補完してくれます。
# 例：このコメントを書くだけで、次の行に関数の実装を提案してくれる
# ユーザーのメールアドレスを検証する関数
def validate_email(email): # ← Cursorが自動で実装を提案
import re
pattern = r'^[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+.[a-zA-Z]{2,}$'
return re.match(pattern, email) is not None② Ctrl+K（インラインAI編集）
Ctrl+K（Macは⌘+K）は、Cursorを象徴する機能のひとつです。コードを選択してCtrl+Kを押すと、その場でAIへの指示を入力できます。
たとえば次のような使い方ができます。
- 関数を選択して「このコードをリファクタリングして」と入力 → その場で改善案が差し込まれる
- エラーが出ている行を選択して「このエラーを修正して」と入力 → 修正案が提示される
- コードを選択して「このコードに日本語コメントを追加して」と入力 → コメント付きコードに書き換えられる
変更前後の差分（diff）が表示され、採用するかどうかを確認してから適用できるので安心です。
③ Ctrl+L（AIチャット）
Ctrl+L（Macは⌘+L）でAIチャットパネルが開きます。エディターを離れずにAIに質問・依頼ができます。
チャットで使えるコンテキスト指定が便利です。
- @ファイル名：特定のファイルを参照させて質問できる（例：「@auth.py のこの処理を説明して」）
- @コードベース：プロジェクト全体を検索させて質問できる（例：「@コードベース でログイン処理をしている場所はどこ？」）
- @ドキュメント：外部ドキュメント（公式ドキュメントのURLなど）を読み込ませて質問できる
この「@で文脈を渡す」機能が、CursorをただのAIチャットツールと差別化する最大のポイントです。
④ Composer（複数ファイル一括編集）
Composer（Ctrl+Shift+I）は、複数ファイルをまたいで一括編集を行う機能です。
たとえば次のような指示が可能です。
- 「ユーザー認証機能を追加して。models.py・views.py・urls.py を修正してください」
- 「このAPIのエンドポイントを /v1/ から /v2/ に変更して、関連するすべてのファイルを修正して」
- 「テストファイルがないすべてのモジュールに対してテストを自動生成して」
1つのプロンプトで複数ファイルを同時に修正してくれるため、リファクタリングや機能追加の作業時間が大幅に短縮されます。副業で「限られた時間で成果を出したい」SEにとって最も恩恵を感じやすい機能です。
副業・フリーランスSEがCursorを活用する具体的なシーン
受託開発での活用：仕様書からコードを生成する
副業の受託案件でよくあるシーン：クライアントから仕様書やワイヤーフレームをもらって実装する場面です。
Cursorでは仕様書のテキストをチャットに貼り付けて「この仕様通りに実装して」と指示することができます。完璧なコードが一発で生成されるわけではありませんが、実装の骨格を5〜10分で作れるのは大きな時間短縮です。
その後、生成されたコードを選択してCtrl+Kで「この部分をもっと堅牢にして」「エラーハンドリングを追加して」と細かく調整していく流れが実用的です。
レガシーコードの解読と改修
副業案件でよくある悩みが「既存コードが読みにくくて改修に時間がかかる」問題です。
Cursorでは、既存のコードを選択して「このコードの処理の流れを日本語で説明して」と指示するだけで、コードの解説をその場で得られます。コメントがないレガシーコードの読解時間が大幅に短縮されます。
さらに「このコードを現代的な書き方にリファクタリングして」と続けることで、改修案まで一気に作れます。
テストコードの自動生成
副業では「テストを書く時間がない」という状況になりがちです。Cursorでは、関数やクラスを選択して「このコードのユニットテストをpytestで書いて」と指示するだけで、テストコードのたたき台が生成されます。
# 例：Composerに次のように指示する
# 「src/ フォルダ内のすべてのPythonファイルに対して
# tests/ フォルダにpytestのテストファイルを生成して」生成されたテストをそのまま使うのではなく、「レビューしてから採用する」姿勢が重要ですが、ゼロから書くよりはるかに速く品質を担保できます。
ドキュメント・コメントの自動生成
クライアントへの納品物にドキュメントが必要な場合も、Cursorが役立ちます。コードを選択して「このAPIのドキュメントをMarkdown形式で書いて」と指示すると、エンドポイント・パラメーター・レスポンス例まで含めたドキュメントの下書きが得られます。
Cursorを使う上での注意点
AIの出力を盲目的に信頼しない
Cursorで生成されたコードは必ず自分でレビューしてから使うことが鉄則です。AIは「それらしく見えるが間違ったコード」を生成することがあります。特に次の点に注意が必要です。
- セキュリティ上の問題：SQLインジェクション対策や認証処理の漏れ
- エッジケースの考慮漏れ：空文字・null・大量データなどの境界値
- 使用しているライブラリのバージョン違い：古いAPIを使ったコードが生成されることがある
「AIが書いたコードだから正しい」ではなく、「AIが書いたたたき台を自分がレビューして完成させる」というスタンスで使うのが正解です。
コードのプライバシーに注意する
CursorはデフォルトでコードをAIサーバーに送信して処理します。機密情報・個人情報・NDA対象のコードを扱う案件では、事前にクライアントへの確認が必要です。
Cursorには「Privacy Mode」があり、有効にするとコードがAIのトレーニングデータに使われなくなります。設定 → General → Privacy Mode からオンにできます。業務用途では有効化しておくことをおすすめします。
基礎力を失わないように気をつける
Cursorに頼りすぎると「AIなしでは何も書けなくなる」リスクがあります。特に学習中のSEは、最初から全部AIに書かせるのではなく、「自分で書いたコードをAIにレビューしてもらう」流れを基本にするとスキルアップと効率化を両立できます。
まとめ：CursorはSEの副業効率を大きく変える
この記事のポイントをまとめます。
- CursorはVS Codeベースで乗り換えコストが低い：VS Codeの設定・拡張機能をそのままインポートできる
- プロジェクト全体の文脈理解がVS Code+Copilotより優れている：複数ファイルをまたいだAI編集はCursorの最大の強み
- Ctrl+K（インライン編集）・Ctrl+L（チャット）・Composer を使いこなす：この3つだけで開発効率が大きく変わる
- 副業の受託開発・レガシーコード改修・テスト生成に特に効果的：限られた時間で成果を出すSEに向いている
- AIの出力は必ず自分でレビューする・Privacy Modeを有効にする：安全に使うための最低限のルールを守る
まずは無料プランでインストールして、今の副業案件で1週間試してみてください。使い始めると、もうCursorなしの開発には戻れなくなるかもしれません。
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