Cursorを導入しAIを使った開発手法にシフト！

導入背景

昨今、AIを活用したソフトウェア開発手法が急速に進化していることを受け、リンクアンドモチベーションの開発組織においても、現状の開発手法を継続することはリスクと捉え、AIを活用した開発手法へのシフトに取り組んでおります。 具体的には、新規プロダクトの開発においてはAI活用率100％、既存プロダクトの開発においては60％以上を目指しており、すべての開発者がコード生成AIエージェントを活用できる体制を整えました。

• Roo Code
• GitHub Copilot

※ Claude Codeが当時はまだ主流ではなかったため、比較対象に入っておりませんが、現在はClaude Codeも併用しております

• 社員全員に配布することを前提としていたため、予算の見積もりが立てやすいこと
• 本番環境での利用を目的としていたため、複雑な機能の実装が可能であること

改善したかった課題はどれくらい解決されたか

Cursorを社内の全てのエンジニアに配布した後、Cursorを使ったバイブコーディングのハンズオンや、Cursorの機能に関する勉強会を実施しました。 これにより、バイブコーディングを実施しているエンジニアがほとんどいなかった状態から、現在ではほぼすべてのエンジニアがバイブコーディングを行える状態になりました。

どのような成果が得られたか

私のチームでは、GitHubのプルリクエスト（PR）におけるAIの使用率を計測した結果、約60%のPRがAIによってコード生成されていることが確認できました。

• 実装時間が多いユーザほど、容易にスローリクエストに到達して満足に使えない状況が起きる
• Cursorのライセンスを配布した当初はほとんどがコード補完機能しか使われず、機能を充分に使用するに勉強会など一定の時間を使った

GUIベースで操作でき、初期導入コストもそれほど高くないため、AIを活用した開発をこれから始める場合や、比較的小規模な機能開発が多い場合には、他のAI開発系ツールと比較してもCursorは有力な選択肢の一つであると考えられます。

前述した通り、リンクアンドモチベーションでは今後の開発における新規プロダクトの開発においてはAI活用率100％、既存プロダクトの開発においては60％以上を目標にしています。 そのためにさまざまなAI開発ツールごとのナレッジをチーム内外でシェアし、AIを使った開発手法にシフトすることでよりスピーディにサービス開発を行っていきます。