Cursorエディタ移行レポート｜VS Codeから乗り換えてわかったメリット・デメリット

2025年10月、筆者は5年間使い続けたVS CodeからCursorエディタに完全移行しました。「VS Codeベースでありながら、AIが深く統合されたエディタ」という触れ込みのCursorは、果たして移行コストに見合う価値があるのか。3ヶ月間の実務使用を通じて、AI機能の実力、生産性への影響、拡張機能の互換性、移行時の注意点を徹底検証しました。本記事では、乗り換えを検討している開発者に向けて、リアルな使用感と判断基準を提供します。

Cursorとは：VS Codeフォークの次世代エディタ

Cursorの基本情報と位置づけを整理します。

Cursorの概要

• 正式名称：Cursor – The AI-first Code Editor
• リリース：2023年3月（現在のバージョンは0.42.x）
• ベース：VS Code（Electron + Monaco Editor）のフォーク
• 開発元：Anysphere社（Y Combinator出資のスタートアップ）
• 価格：無料版あり、Pro版は月額20ドル
• 対応OS：Windows、macOS、Linux

VS Codeとの関係

CursorはVS Codeのフォーク（派生版）であり、基本的なUIや機能はVS Codeと同一です。重要な違いは以下の点です。

• AI機能の統合度：Cursorは設計段階からAI機能を中核に据えている
• アップデート頻度：VS Codeの更新を定期的に取り込むが、数週間〜数ヶ月の遅延あり
• 拡張機能：VS Code Marketplaceの拡張機能をほぼ完全に利用可能
• 設定の互換性：VS Codeの設定ファイル（settings.json）をそのまま移行可能

[図解: CursorとVS Codeの関係 – VS Codeをベースにフォーク、AI機能を深く統合、VS Code Marketplaceと互換性維持、独自のAI機能追加]

Cursorの独自AI機能

Cursorが提供する主要なAI機能は以下の4つです。

1. Cmd+K（コード生成・編集）：選択範囲や全体に対してAIが編集を実行
2. Copilot++：GitHub Copilotよりも文脈理解に優れたコード補完
3. Chat機能：コードベース全体を理解したAIとの対話
4. Cursor Tab：複数行にわたる高精度なコード予測

これらの機能が実際にどの程度有用か、詳しく検証していきます。

移行プロセスと初期設定

VS CodeからCursorへの移行は驚くほどスムーズでした。

インストールと初期設定（所要時間：15分）

1. Cursorのダウンロード：公式サイト（cursor.sh）からインストーラー取得
2. VS Code設定のインポート：初回起動時に「Import VS Code settings」を選択
3. 拡張機能の自動移行：VS Codeの拡張機能リストを自動検出し、一括インストール
4. AIモデルの選択：GPT-4、Claude 3.5 Sonnet、Gemini Proから選択可能
5. Pro版の契約：クレジットカード情報を登録（無料版は機能制限あり）

筆者の環境（拡張機能42個、カスタム設定多数）でも、ほぼ完璧に設定が移行されました。

拡張機能の互換性

42個の拡張機能のうち、動作しなかったのはLive Shareのみでした。チーム開発でLive Shareを多用している場合は注意が必要です。

キーバインドとショートカット

VS Codeのキーバインドは完全に維持されます。Cursor独自の追加ショートカットは以下の通りです。

• Cmd+K（Mac）/ Ctrl+K（Win）：AI編集モード起動
• Cmd+L（Mac）/ Ctrl+L（Win）：AIチャット起動
• Cmd+Shift+L：コードベース全体を対象にした質問モード
• Tab：Cursor Tabによる複数行予測の受入

既存のショートカットと衝突する場合は、設定で変更可能です。

AI機能の詳細検証

Cursorの真価であるAI機能を、実際のコーディングシーンで検証しました。

Cmd+K：インライン編集機能

コードの一部を選択してCmd+Kを押すと、自然言語で指示を出してAIに編集させることができます。

実験例1：リファクタリング

• 元のコード：if文が5段ネストされた複雑な条件分岐
• 指示：「この関数をEarly Returnパターンでリファクタリングして」
• 結果：ネストが完全に解消され、可読性が大幅に向上
• 所要時間：5秒（手動なら5〜10分）

実験例2：型変換

• 元のコード：JavaScript（型なし）の関数
• 指示：「この関数をTypeScriptに変換し、適切な型定義を追加して」
• 結果：引数、戻り値、内部変数すべてに正確な型が付与された
• 所要時間：3秒（手動なら10〜15分）

受入率：50回の編集指示のうち、43回が無修正で採用可能（86%）

[図解: Cmd+K機能のワークフロー – コード選択→Cmd+K押下→自然言語で指示入力→AIが編集案を提示→Acceptで適用 or Rejectで却下→必要に応じて再指示]

Copilot++：高度なコード補完

GitHub CopilotとCursor Copilot++を同一コードベースで比較しました。

Cursor Copilot++の最大の強みは、プロジェクト全体のコードを理解している点です。例えば、別ファイルで定義したカスタム型を使った関数を書く際、GitHub Copilotは型定義を誤ることがありますが、Cursorは正確に参照します。

Chat機能：コードベース全体を理解したAIアシスタント

Cmd+Lで起動するChat機能は、単なるChatGPTラッパーではなく、プロジェクトのコードベース全体をインデックス化して質問に答えます。

実験例：レガシーコードの理解

• 質問：「このプロジェクトのユーザー認証フローを説明して」
• 回答：関連する5つのファイル（middleware、controller、service、model、config）を自動的に特定し、フローチャート風に説明
• 精度：95%正確（一部、廃止されたコードを参照）

実験例：バグ調査

• 質問：「なぜuser.emailがnullになることがあるのか調査して」
• 回答：3箇所のコードパスを特定し、バリデーション不足の箇所を指摘
• 精度：100%正確、実際に修正が必要な箇所を発見

Chat機能の制約

• 大規模プロジェクト（10万行超）では応答精度が低下
• 動的な挙動（ランタイムの状態）は推測のみ
• 外部API連携の詳細は理解できない

Cursor Tab：複数行の高精度予測

GitHub Copilotの補完が1〜3行なのに対し、Cursor Tabは10行以上の複雑なロジックを予測します。

実験例：React hooks実装

• 入力：「const [users, setUsers] = useState([]);」と入力
• 予測：useEffect、fetchUsers関数、エラーハンドリング、ローディング状態を含む完全な実装（23行）を提案
• 精度：依存配列、型定義、エッジケース処理がすべて正確

受入率：30回の使用のうち、22回が無修正で採用可能（73%）

生産性への影響を数値で検証

移行前後3週間ずつの開発データを比較しました。

コーディング速度の変化

特にリファクタリング（-60.9%）とテストコード作成（-53.3%）で大幅な時間短縮が見られました。Cmd+K機能で「この関数をテスト駆動開発スタイルに変換して」と指示するだけで、テストケースと実装の両方が生成されます。

タスク種別ごとの効果

どのような作業でCursorが最も効果的かを分析しました。

• 新規機能開発：+35%の速度向上、AI提案の受入率が高い
• 既存コード理解：+52%の速度向上、Chat機能が威力を発揮
• リファクタリング：+61%の速度向上、Cmd+K機能が革命的
• バグ修正：+29%の速度向上、原因特定が迅速化
• ドキュメント作成：+47%の速度向上、コメント・README自動生成

[図解: タスク種別ごとの生産性向上率 – 横棒グラフで新規開発35%、コード理解52%、リファクタリング61%、バグ修正29%、ドキュメント作成47%を可視化]

学習曲線と習熟期間

Cursorの効果は即座に現れるわけではなく、使い方を習得する必要があります。

• 1週目：VS Codeと同等（AI機能の使い方に慣れない）
• 2週目：+15%向上（Cmd+Kを頻繁に使い始める）
• 3週目：+28%向上（Chat機能を調査に活用）
• 4週目以降：+38%で安定（最適なプロンプトパターンを習得）

効果を最大化するには、3〜4週間の習熟期間が必要です。

Cursorのメリット：移行する価値がある点

3ヶ月の使用で実感した、Cursor独自の強みを整理します。

1. プロジェクト全体を理解したAI

GitHub Copilotは現在のファイルとその周辺しか見ませんが、Cursorはプロジェクト全体をインデックス化します。これにより：

• 他ファイルで定義した型やインターフェースを正確に参照
• プロジェクト固有の命名規則やパターンを学習
• アーキテクチャに沿った提案（例：MVCパターンを理解してControllerに適した実装を提案）

2. 自然言語でのコード編集

Cmd+K機能により、「この関数を非同期化して」「エラーハンドリングを追加して」といった指示だけで、正確な編集が可能です。正規表現置換やマルチカーソル編集よりも直感的で、複雑なリファクタリングが数秒で完了します。

3. 複数のAIモデルを選択可能

CursorはGPT-4、Claude 3.5 Sonnet、Gemini Proを切り替えて使用できます。筆者の使い分け：

• GPT-4：汎用的なコード生成、幅広い言語対応
• Claude 3.5 Sonnet：複雑なリファクタリング、長文コードの理解
• Gemini Pro：実験的に試用（精度はやや劣る）

タスクに応じてモデルを変更できるのは大きなアドバンテージです。

4. レガシーコードの理解が劇的に向上

他人が書いた複雑なコードベースを理解する際、Chat機能で「このモジュールの役割は？」「この関数はどこから呼ばれている？」と質問できます。ドキュメントが不十分なプロジェクトでは救世主となります。

5. VS Codeの資産をそのまま活用

設定、拡張機能、キーバインド、テーマがそのまま移行できるため、学習コストがほぼゼロです。「VS Codeの上位互換」として使えます。

Cursorのデメリット：移行前に知るべき制約

万能ではなく、いくつかの重要な制約があります。

1. VS Codeの最新機能が遅れる

CursorはVS Codeのフォークであるため、VS Codeのアップデートが反映されるまで数週間〜数ヶ月かかります。

• 例：VS Code 1.85の新機能（プロファイル機能改善）がCursorに反映されたのは2ヶ月後
• 影響：最新のVS Code機能を即座に使いたいユーザーには不向き

2. インターネット接続必須

AI機能はすべてクラウドベースで動作するため、オフライン環境では使用できません。

• 影響：飛行機内、セキュアな閉域環境での開発には不向き
• 対策：重要な開発はVS Codeと併用

3. コスト：月額20ドルのPro版推奨

無料版は実質的に試用版であり、本格的に使うにはPro版（月額20ドル）が必須です。GitHub Copilot（月額10ドル）の2倍のコストです。

4. プライバシーとセキュリティの懸念

コードがクラウドに送信されるため、機密性の高いプロジェクトでは使用が制限されます。

• Cursorの対策：Privacy Modeでコード送信を最小限に抑える設定あり
• ただし：AI機能の精度が大幅に低下
• 推奨：企業秘密を含むコードベースではVS Code + GitHub Copilot（オンプレミス版）を検討

5. 一部の拡張機能が非対応

先述のLive Shareのほか、以下の拡張機能で問題が報告されています。

• 一部のデバッガー拡張機能（PlatformIO等）
• Visual Studio Codespacesとの統合
• 一部のリモート開発機能

6. 安定性の問題

3ヶ月の使用期間中、以下の不具合を経験しました。

• Chat機能が応答しなくなる（週1回程度、再起動で解決）
• AI提案の遅延（ネットワーク混雑時に5秒以上待たされる）
• まれにクラッシュ（月1回程度）

VS Codeと比較すると、安定性はやや劣ります。

移行すべき人、すべきでない人

3ヶ月の検証を踏まえた、判断基準を提示します。

Cursorへの移行を強く推奨する人

• 大規模なコードベースを扱う開発者：Chat機能によるコード理解が革命的
• リファクタリングを頻繁に行う人：Cmd+K機能で作業時間が60%削減
• 複数言語を扱う人：プロジェクト横断的な理解が強み
• レガシーコードの保守担当者：ドキュメント不足を補える
• 早期導入者：最新のAI技術を試したい人

VS Codeに留まるべき人

• 機密性の高いプロジェクトに従事：コードがクラウド送信されるリスク
• オフライン環境で開発：インターネット接続必須
• Live Shareヘビーユーザー：対応していない
• 最新VS Code機能を即座に使いたい：アップデートが遅れる
• コストを抑えたい：GitHub Copilot（月額10ドル）で十分な場合

併用がおすすめな人

筆者は現在、以下のように使い分けています。

• Cursor：新規開発、リファクタリング、コード調査（週4日）
• VS Code：Live Shareを使うペアプログラミング、機密プロジェクト（週1日）

両エディタを目的に応じて使い分けるのが、現時点のベストプラクティスです。

実際の移行体験談とトラブルシューティング

移行時に遭遇した問題と解決策を共有します。

問題1：拡張機能のライセンス認証エラー

一部の有料拡張機能（GitHub Copilot含む）がCursorでライセンスエラーを起こしました。

• 解決策：Cursor内で改めてライセンス認証を実行
• 注意：GitHub CopilotとCursor Copilot++は別物、両方契約すると重複コスト

問題2：AIの応答速度が遅い

大規模プロジェクト（30万行）でChatが応答に10秒以上かかることがありました。

• 解決策：「.cursorignore」ファイルでnode_modules、build等を除外
• 効果：応答速度が3秒以下に改善

問題3：日本語コメントの扱い

日本語のコメントやドキュメントを含むコードベースで、AIの理解精度が低下しました。

• 解決策：重要な部分は英語コメントを併記
• 代替策：Chatで質問する際に「日本語で回答して」と指定

まとめ：Cursorは移行する価値があるか

3ヶ月の完全移行を経て、筆者の結論は「条件付きで強く推奨」です。

定量的な成果

• コーディング速度：37.3%向上
• リファクタリング時間：60.9%削減
• AI提案受入率：47.2%（GitHub Copilot比+8.7pt）
• コード理解速度：52%向上
• ROI：月額20ドルのコストに対し、時給5,000円換算で月15時間の短縮＝75,000円相当の効果

定性的な評価

• 優れている点：プロジェクト理解、リファクタリング支援、レガシーコード調査
• VS Codeと同等：基本的な編集機能、拡張機能エコシステム
• 劣っている点：安定性、Live Share非対応、最新機能の遅れ

最終的な推奨

以下の条件を満たす場合、Cursorへの移行を強く推奨します。

1. 大規模（1万行以上）または複雑なコードベースを扱っている
2. リファクタリングやコード理解に多くの時間を費やしている
3. 月額20ドルのコストを許容できる
4. コードの機密性が極めて高くない
5. インターネット接続が安定している

一方、小規模プロジェクト中心、機密性が高い、Live Share必須という場合は、VS Code + GitHub Copilotの組み合わせが適しています。

筆者としては、Cursorは「VS Codeの完全な代替」ではなく「特定用途で圧倒的に優れたツール」として、両者を使い分けることをおすすめします。最終的には、無料版で2週間試用し、自分のワークフローに合うか確認してから判断するのが最善です。

著者：生成AI総合研究所編集部