
Cursor
Anysphere が VS Code をフォークして構築した AI ファーストのコードエディタ。インテリジェントな複数行タブ補完、LLM 駆動のマルチファイル編集、プロジェクト全体を理解するコードベース対応チャットを搭載。
年間経常収益
$2B
デイリーアクティブユーザー
1M+
Fortune 500 採用率
50%+
設立
2022
企業
Anysphere
紹介
Cursor は開発者のソフトウェア開発方法を再定義した AI ファーストのコードエディタです。VS Code をフォークして構築されており、拡張機能の完全な互換性を維持しながら、コーディング体験のあらゆる面に AI を深く統合しています。
Cursor の際立った点はコンテキストの理解力です。エディタがコードベース全体をインデックス化するため、提案はプロジェクトのアーキテクチャ、命名規則、依存関係を反映した的確なものになります。
Cursor は幅広い開発者に対応します。個人エンジニアはボイラープレートの排除に、スタートアップは少人数での機能開発に、エンタープライズは SOC 2 認証とプライバシーモードを活用します。
メリット
- +業界最高の AI タブ補完
- +VS Code 拡張機能と完全互換
- +マルチファイル Composer が複雑なリファクタリングに対応
- +月 2000 回補完の充実した無料プラン
- +SOC 2 認証のエンタープライズ対応
デメリット
- -AI 機能にはインターネット接続が必要
- -インデックス処理で古いマシンではリソース消費が多い
- -無料プランのプレミアムリクエストが限定的
- -スタンドアロンエディタのため JetBrains や Neovim のプラグインとして使用不可
主な機能
AI タブ補完
単一行だけでなく複数行にわたる次の編集を予測。コードベースのパターンとコーディングスタイルから学習
マルチファイル編集(Composer)
1 回の操作で複数ファイルにまたがる調整された変更を実行。Composer はファイル間の依存関係を理解
コードベース対応チャット
コードベース全体について質問し、コンテキストに即した正確な回答を取得
VS Code 互換
VS Code の拡張機能、テーマ、キーバインドと完全互換。ワンクリックで設定をインポート
インラインコード生成(Cmd+K)
Cmd+K でインラインでコードを生成・編集。自然言語で記述するとその場でコードを記述
AI ターミナル
コマンドの提案、エラーのデバッグ、出力の説明が可能な統合ターミナル
プライバシーモード & SOC 2
SOC 2 認証済み。プライバシーモードでコードの保存やトレーニングへの使用を防止
マルチモデル対応
GPT-4o、Claude、Cursor 専用微調整モデルなど複数の AI モデルから選択可能
こんな方におすすめ
高速機能開発
Composer で新機能を自然言語で説明し、フロントエンド、バックエンド、テストファイルに同時に実装をスキャフォールド。
大規模コードベースリファクタリング
マルチファイル編集でインターフェースの名前変更、API コントラクトの更新、廃止パターンの移行を実行。
不慣れなプロジェクトへのオンボーディング
コードベース対応チャットで「このプロジェクトの認証はどう動いている?」などと質問。
ソロ開発者の生産性向上
Cursor は疲れ知らずのペアプログラマーとして機能し、ボイラープレート作成からテスト生成まで対応。
料金プラン
無料プラン
- 月 2000 回の補完
- 50 回の低速プレミアムリクエスト
- コミュニティサポート
Pro
- 無制限補完
- 月 500 回の高速プレミアムリクエスト
- Composer マルチファイル編集
- マルチモデル選択
Business
- Pro の全機能
- 一元管理ダッシュボード
- SAML/SSO
- 全メンバーのプライバシーモード強制
比較
Cursor vs GitHub Copilot
両者ともリーディング AI コーディングアシスタントだが、異なるアプローチ。Cursor はスタンドアロンの AI ネイティブエディタ。Copilot は既存 IDE 内で動作する拡張機能。
Cursorが優れている点
- +完全なプロジェクトインデックスによる深いコードベース認識
- +マルチファイル Composer 編集がより強力
- +AI ネイティブエディタ設計でより緊密な統合
GitHub Copilotが優れている点
- +Copilot はより多くのエディタをサポート(JetBrains、Neovim、Visual Studio)
- +Copilot は GitHub PR/Issue との統合が深い
- +Copilot はより大きなユーザーベースで大規模実績が豊富