CursorによるAIエージェントを活用した開発の導入と成果
株式会社asken / 岩間 良浩
開発部長 / テックリード / 従業員規模: 51名〜100名 / エンジニア組織: 11名〜50名
| 利用プラン | ツールの利用規模 | ツールの利用開始時期 | 事業形態 |
|---|---|---|---|
teamプラン | 11名〜50名 | 2025年4月 | B to B B to C |
| 利用プラン | teamプラン |
|---|---|
| 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
前提として、当時はRoo Code extensionをインストールしたVSCodeからAWS Bedrockの基盤モデルを呼び出す構成としていました。
- Bedrockの基盤モデルが従量課金のため、予想外のコストがかからないかエンジニアが恐る恐る使う状態になっていました
- エンジニアが普段使うIntelliJ, Xcode, Android StudioからRooCodeを直接使えずエンジニア内での利用が広まりませんでした (GitHub Copilotは使っていたがこの時はCopilotがAIエージェント機能を提供していませんでした)
どのような状態を目指していたか
- 全エンジニアがRooCodeのようなAIエージェントを使った開発を日常的に行っている
- 組織的にAIエージェントを使った開発ナレッジの蓄積を進めている
比較検討したサービス
- GitHub Copilot
- Windsurf
比較した軸
- RooCodeのようにAIエージェントとして利用できること
- 定額課金であること(既に導入していた GitHub Copilot の費用から大きく増えないこと)
- 複数のモデルが利用できること
- 学習コストが大きくないこと
選定理由
- 当時一番メジャーであったため
- 一部のエンジニアが先行試用し、各ロール(モバイル、バックエンド、インフラ)のエンジニアで有効活用できる見通しがたったため
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
- LLMの利用トークン量を気にする必要がなくなり全エンジニアがAIエージェントを使った開発に取り組む状態に変わりました
- Cursorと各IDE(IntelliJ / Android Studio / Xcode)を組み合わせて開発するスタイルがあたり前になりました
どのような成果が得られたか
■ 開発メトリクスの改善
- サイクルタイム(コミットからPRオープンまで)の短縮
- コミット数、PR作成数、PRレビュー数の増加
■ リアーキテクチャ(※)
- レガシーコードのコードリーディングが爆速になり既存仕様の理解・整理時間が短縮
- AIエージェント活用によるテストや動作確認の効率化
- 結果、リアーキテクチャの活動が3倍にスピードアップ
■ ナレッジの蓄積
- Cursorを使う際のTipsや効果的な活用パターンをLT会などを通じて共有し、個人の試行錯誤が再利用可能な組織ナレッジとして蓄積
※リアーキテクチャ:PHPで実装しレガシーコード化したバックエンドAPIをDDDを導入しKotlinで作り直している活動
導入時の苦労・悩み
- 初期はAIをまず使ってみるという意識が弱くAIエージェントを使わない従来通りの開発スタイルになりがちでした
- 目の前の業務をこなすことが忙しくAIエージェントを使った開発のための学習時間が取れない状態がありました(木こりのジレンマ)
上記の苦労や悩みに対して以下の打ち手を出し、1つずつ解決していきました。
- エンジニア全体へ、AIを活用した開発に取り組むことの重要性を説明
- 組織的にAI活用に対して投資(後述するasken AI Dev Dayなど)する活動を実施
導入に向けた社内への説明
上長・チームへの説明
■ エンジニア向け
- AIエージェントによる開発が今後のスタンダードになることを伝え、エンジニアとして今から学習する重要性を伝えました。また個人のキャッチアップだけではなく組織的にもAIエージェントを利用した開発に取り組むために支援することも併せて伝え、実際に月次でAI縛りで開発する日 (asken AI Dev Day)を設けるようなことも実施しました。
■ 上長向け
- 以下2点のフィードバックがありましたが、基本的に経営層がAI活用全般に対して前向き・プッシュしてくれる姿勢であったため説明は最低限で済みました。
全エンジニアがCursorを上手く使いこなせるよう推進活動を行なうこと
利用状況やアウトプット/アウトカムを測れる状況にし、必要に応じてROIの報告できる状態にしておくこと
活用方法
よく使う機能
- (マルチ)エージェントによるコードリーディング(仕様確認)、実装、レビュー、ドキュメント作成
- Debug機能
- コード補完
ツールの良い点
- 継続的に機能改良や追加がされる
- Debugモード
- Composer
- マルチエージェント
- Visual Editorなど
- 新しいモデルがすぐに利用できる
ツールの課題点
- IntelliJ などと比較するとリファクタやLint、Debugのしやすさなど機能的に劣る
ツールを検討されている方へ
AIエージェント系のツールを使ったことがない方には特にお薦めします。 VSCodeがベースになっているので多くの開発者が慣れ親しんでいるUIに近いですし、メジャーなツールなのでわからない点があっても情報量が多いため困りません。また今後もAI IDEとして成長していくことが期待できます。まずはCursorを使ってAIを使う開発の手触り感を得て、他のツールClaude CodeなどCLI系に進むのが良いのではと思います。
今後の展望
現在は開発の中でもコーディング、テスト、ドキュメント作成がAIエージェント活用の中心になっているため、それ以外のプロセス(エンジニア自身のスキルアップ活動も含め)でもAIエージェントの活用を広げ、よりAIネイティブな開発組織にトランスフォームすることを目指しています。 また、現在はCursorもしくはGitHub CopilotとClaude Codeを使っているのですが、あくまで業務時間帯の利用に留まっています。AIエージェントは昼夜関係ないのでその力を全力で活かすべく今後は夜間にAIエージェントに働かせて一日中開発を進められる状態になることもチャレンジしてみようと考えています。
株式会社asken / 岩間 良浩
開発部長 / テックリード / 従業員規模: 51名〜100名 / エンジニア組織: 11名〜50名
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