【株式会社キカガク】 Cursor 導入前に考えてたこと全部書いてみる
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株式会社キカガク / tetsuro_b
チームリーダー / フロントエンドエンジニア / 従業員規模: 101名〜300名 / エンジニア組織: 11名〜50名
最終更新日投稿日
利用プラン | 利用機能 | ツールの利用規模 | ツールの利用開始時期 | 事業形態 |
---|---|---|---|---|
Business | AI エディタ | 11名〜50名 | 2025年4月 | B to B B to C |
利用プラン | Business |
---|---|
利用機能 | AI エディタ |
ツールの利用規模 | 11名〜50名 |
ツールの利用開始時期 | 2025年4月 |
事業形態 | B to B B to C |
導入の背景・解決したかった問題
導入背景
ツール導入前の課題
- AI 時代への組織づくり
- Cursor 導入前は、一部の社員だけが自主的に Cursor を活用していた状況だった
- そのため AI 駆動開発のナレッジや良さが組織全体へ普及しておらず AI 時代の組織づくりが急務だった
- ただ、AI エディタの種類も多くどのエディタが組織にあっているのか判断できずにいた
- 生産性向上への貢献
- 弊社が導入を検討しはじめた 2025/2 頃では今で言う Vibe Coding 的な活用ナレッジが主流だった
- そのため既存プロダクトに携わるメンバーが全員 Cursor を活用したところで、本当に費用対効果を得られるほどの生産性が上がるのか判断できる材料が社内外で少なかった
どのような状態を目指していたか
- 全員が AI の力を最大限活用し、生産性向上につなげられている状態
- 全員が同じツールを活用し、組織にツールの活用ナレッジがたまり全員が高いレベルで使いこなせている状態
比較検討したサービス
- Cline
- Windsurf
- GitHub Copilot
比較した軸
- 料金
- 利用料金を簡単に一元管理ができること
- 組織全体へ導入した際に予算感が予想しやすい料金プランがあること(月額の定額プランなど)
- 機能/将来性
- AI 関連は成長スピードが早いのでこの点が最も重要だと考えていた
- 具体的には過去のリリースサイクルなどを参考にツールとしての進化の速度が早いこと
- また、それにあわさって類似ツールの中でも突出した機能があり将来性を期待できること
選定理由
- Rules の整備がしやすいこと
- Cursor だと Project Rules を活用することでファイルを分割して Rules の整備を行うことができる
- またファイルごとにどのタイミングでコンテキストに加えるかコントロールするための機能が充実している
- 他のツールは 1 ファイルに全ての Rules を記載しなければならず、管理がしづらいと感じた
- 新モデルの対応スピードが早いこと
- 新しいモデルがリリースされたときに Cursor で使えるようになるスピードが早い
- 例)直近だと Claude sonnet 4 の発表から 1-2 時間後には Cursor で使えるようになっていた
- キャッチアップコストが低いこと
- 活用ナレッジがさまざまなブログで多く公開されているため活用イメージが湧きやすい
- 他社の活用事例などすぐに真似できる内容も多い
導入の成果
改善したかった課題はどれくらい解決されたか
- AI エディタを導入したことで AI そのものへの関心も高まり組織で AI を活用する雰囲気がチームで形成された
- また、全員が統一して Cursor を活用することで Cursor に関するナレッジが社内でもたまり「ツールの活用」まで進んだ
どのような成果が得られたか
- 特定の技術領域に不慣れなメンバーでも、Agent モードなどを使うことで要件に沿って PR を作成することができた
- また、ミーティング前に Cursor に指示を出しておくなど、忙しい中でもスキマ時間を活用してアウトプットを出せるようになった
導入時の苦労・悩み
- AI エディタの成長スピードが早いこと
- 早いときには週単位で AI エディタの優劣が入れ替わる状況で中々 Cursor に決めきれなかった
- 特に当時は Windsurf が日本でも注目されており、Windsurf の検証無く Cursor を導入するという決断ができなかったため Windsurf も並行して検証した
- 生産性の向上が数値で出しにくいこと
- ツールの導入でどれくらい生産性向上に寄与したのか計測がしにくい
- 社内で導入前と導入後で生産性を向上できるような仕組みを整えられていなかったため、エンジニア個人の感覚でしかツールの良し悪しを判断できない
導入に向けた社内への説明
上長・チームへの説明
- チーム
- まずは少数のメンバーからトライアル的に導入しどれくらい生産性向上に寄与しそうか体感してもらった
- その内容を Slack 等で発信してもらい AI エディタに関して会話のしやすい雰囲気を作った
- その活動のおかげで個人でも活用を始めるメンバーが増え、最終的に組織への導入につながった
- 上長
- AI エディタの主要ツールの比較表を作成し提案した(金額 / 機能面 / 将来性)
- 特にすでに導入済みであった GitHub Copilot との機能面の比較を重視した
活用方法
よく使う機能
Tab
- 次にコーディングしたい内容をサジェストで表示してくれて Tab で補完する機能
- Cursor で一番良く使っている機能のはず
- テストの実装などの反復作業でよく活用する
Agent モード
- リポジトリ全体に対して機能の実装&修正が可能な機能
- YOLO モードを有効にすることでコマンドの実行も自動化されるため、ミーティング中などもバックグラウンドで AI に作業を進めてもらうことも可能
- その他にも MCP を活用した業務効率化にも活用可能
command + K
- ファイル単体に対して機能の実装&修正が可能な機能
- Agent モードは作業範囲が広いぶん実行速度に難ありだが command + K は実行スピードが早い
- また編集以外にも特定のコードブロックへの質問を option + Enter で迅速に行えるので、その点でも Agent モードより重宝する場面も多い
Cursor Project Rules
- AI へのコーディング規約や行動規範などルールを管理する機能
- 他の AI エディタやコーディング Agent と違い、ルールは細かくファイル分割できることが特徴
- その他にも例えば「PR の作成手順」などの普段から行っている業務の手順を記載しておくことでそれらの業務の自動化も可能
ツールの良い点
- VSCode からの移行がスムーズにでき 10 分もあれば Cursor を利用し始められる
- 直近だと Background Agent などの機能も AI エディタの中ではいち早く追加され今後の機能追加にも期待が持てる
ツールの課題点
- Cline や Windsurf のようなメモリ機能を備えていないため常に Rules を手動で更新していないと組織にチューニングしていけない点
- GitHub には MCP or API でしか接続できないため「Issue の起票 → 実装 → レビュー」までをシームレスに行えない
ツールを検討されている方へ
- 弊社が Cursor を全体へ導入した 2025/4 時点では Cursor は間違えのない無難な選択ではありました。
- ただ 2025/6 現在では GitHub Copilot 周りが充実してきたことや、Claude Code を始めとしたコーディングエージェントが多数登場しています。
- 少しでも古い情報(1,2 か月前など)を参考にツールの選定を行ってしまうと、その時点で時代からは遅れている...という状況になりかねないので常に最新の情報をもとにツール選定を行うと良いです。
- ただ、迷えば迷うほど時代とツールは進化していくので「情報の収集と意思決定は迅速に」を心がけると良いと思います。
今後の展望
- Cursor を活用した業務フローの改善
- 組織全体でコーディング業務においては活用までできてきた
- ただ、その他の業務に関しても Cursor を活用して改善できる部分が多いはず
- QA 項目の自動作成や、Issue の作成、プロジェクト管理など
- そのあたりの仮説検証を行い、コーディング以外の部分でも活用をしていきたい
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チームリーダー / フロントエンドエンジニア / 従業員規模: 101名〜300名 / エンジニア組織: 11名〜50名
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