Cursorを使用したタスク管理の実施
ユニファ株式会社 / 中村和晃
EM / EM
| 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 |
|---|---|---|---|---|
Pro | コーディング、技術/不具合調査、文書作成 | 11名〜50名 | 2025年7月 | B to B |
| 利用プラン | Pro |
|---|---|
| 利用機能 | コーディング、技術/不具合調査、文書作成 |
| ツールの利用規模 | 11名〜50名 |
| ツールの利用開始時期 | 2025年7月 |
| 事業形態 | B to B |
導入の背景・解決したかった問題
導入背景
以前より社内の一部のエンジニアは GitHub Copilot を活用して開発を行っていました。
作業負荷の低減や生産性向上を実感している中、近年急速に開発現場に AI を活用する動きが活発化する中で、開発組織全体で活用し、組織全体の開発者体験と生産性の向上を進める必要性を感じました。
ツール導入前の課題
複数のAIツールが乱立しており、自社の開発プロセスにマッチするものを比較検討する必要があった。
どのような状態を目指していたか
自社の開発プロセスに最もマッチするものを見つけ出し、統一する。
もしくは、個々人で自分に合うツールを使いつつ、ルールなどは共有することで全体最適を図る。
比較検討したサービス
- GitHub Copilot
- Claude Code
比較した軸
- 「データをモデルの学習利用」からオプトアウトできるか。
選定理由
現在は開発者それぞれで使いたいAIツールを利用しています。私はネット情報の多さや VSCode ベースであることから馴染みやすいかと判断し Cursor を利用しています。
導入の成果
Cursor を利用してみて、コーディングにも適しているが、日々のタスク管理や書類作成にも適していると感じた。 MCPを活用してチャットツールやグループウェアとの連携もできるため、より業務の効率化や負担低減に期待できる。
導入に向けた社内への説明
上長・チームへの説明
自社のサービスである「ルクミー」にもAI機能をすでに搭載していたこともあり、会社として開発プロセスに AI を活用することは推奨されていたので、特に大きな障壁はありませんでした。
Cursor はモデルの学習のためのデータ利用はオプトアウトできましたし、ライセンス面でも使用に問題なかったので、業務で利用可能なツールの一つとなっていました。
活用方法
タスクを管理するためのフォーマットや管理ルールなどをファイルに定義し、それを使用して日々発生するタスクの管理を実験的に行っています。 気になるものを登録しておき、後でCursorを使用してカテゴリに分類したり、毎朝期日順にタスクを抽出してやるべきことを可視化するなど業務サポートとしての使用方法を模索しています。
よく使う機能
チャット(Agent Mode)
簡素な指示でタスクの登録・更新・削除・カテゴリ化などのタスク管理を実施してくれます。 使用途中で出てきた改善点についても、AI自身にルールとして追加・改善させることができるため利用手間も少なくてすみます。
ツールの良い点
- 簡素な指示でも内容を汲み取りながら動作してくれる点。
- ディレクトリ全体の中から文脈を踏まえた内容の検索、類似点の抽出などを実施してくれる。
ツールの課題点
- 非エンジニアには、最初どのように使っていけば良いか戸惑うことが多く学習が必要になる。導入組織で勉強会や気軽に質問できる場があると初期導入の敷居が下がり、継続利用につながると思いました。
- 日付や曜日といった点についてAIが突然忘れてしまうことが多々あったため、ルールへの定義が必要であると思いました。
今後の展望
MCPを使用して自社の資源利用に挑戦し、業務の効率化を進めていきたいと思っています。
ユニファ株式会社 / 中村和晃
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目次
- 導入の背景・解決したかった問題
- 活用方法


