Cursor 対 GitHub Copilot：どちらの AI コーディングツールが優れているか？

AI コーディングアシスタントが話題になっているのは、当然のことでしょう。開発をスピードアップし、エラーを減らし、すべての構文ルールを覚える必要がなくなります。Cursor と GitHub Copilot は、AI によるコードの提案、オートコンプリート、デバッグ機能を備えた 2 つの主要製品です。

Cursor は、大規模な言語モデル (LLM)を統合した AI ファーストの開発に重点を置いており、Copilot は GitHub で鍛えられたその実力を発揮します。どちらも開発者の生産性を向上させると期待されていますが、どちらがあなたのスタイルにより適しているでしょうか？

Cursor と Copilot の機能、違い、どちらがあなたの次の AI ペアプログラマーになるべきかを詳しく解説します。どちらもご満足いただけなかった場合は、ClickUpの AI 機能にご注目ください。

Cursor と GitHub Copilot の概要

Cursor と Copilot を直接比較して、それぞれの最高の機能を簡単に確認しましょう（また、ClickUp の比較結果もご覧ください）。

Cursor AI とは？

Anysphere Inc. が開発した Cursor AI は、AI を搭載した高度な開発環境です。Visual Studio Code (VSC) と直接統合され、インテリジェントなコーディング支援を提供します。

従来のテキストエディターやオートコンプリートとは異なり、Cursor AI はコンテキストを理解し、機能全体を提案し、デバッグを支援します。次のような強力な AI モデルで動作します。

Cursor AI は、デバッグの高速化と、絶え間ないドキュメントチェックの必要性を軽減することで、コーディングの反復作業を軽減することを目指しています。また、自然言語による指示でコードの補完が可能になり、生産性が向上します。

Cursor AI の機能

Cursor は、AI 搭載のコーディング機能を最高のコーディングエディターの 1 つに直接組み込み、開発をより迅速、よりインテリジェント、より効率的にします。

両者の違いは以下の通りです。

機能 #1: カーソルタブ

インテリジェントなコードエディターは、ユーザーが入力する前に必要なものを把握している必要があります。カーソルタブは単なるオートコンプリート機能ではなく、ワークフローに基づいてコードスニペットを生成するために、変更を改良、編集、予測します。

基本的なコードの提案とは異なり、完全な差分（テキストの追加だけでなく、変更部分も表示）を提供します。キー入力やカーソルの動きをリアルタイムで追跡し、必要な場所にスマートな編集を提案します。

灰色のテキスト？それは拡張機能です。差分ポップアップ？それは編集です。Tab キーを押して受け入れる、Esc キーを押して閉じる、または Ctrl/⌘ → で微調整してください。

機能 #2: カーソルエージェント

Cursor Agent は、AI を搭載したコーディングのサイドキックです。最小限の入力で、組み込みの推論機能を備えた Composer を通じて、複雑なコーディングタスクに対応します。

以下のように役立ちます：

Cursor Agent は、ターミナルコマンドを実行する際に、VS Code のプロフィールから互換性のあるシェルを自動的に選択します。

特定のツールをお探しですか？コマンドパレット (Cmd/Ctrl+Shift+P) > ターミナル：デフォルトのプロフィールを選択し、お好みの設定を行ってください。

機能 #3: ⌘ K (Cmd K)

Cursor AI でのコードの編集と生成は直感的に行えます。Cmd K（Windows/Linux では Ctrl K）を押すだけでプロンプトバーが表示されます。このステップで、新しいコードスニペットをすばやく要求したり、既存のコードスニペットを編集したりすることができます。

コードが選択されていない場合、Cursor AI はプロンプトに基づいて新しいコードを生成します。セクションを強調表示すると、その特定の部分が改良されます。

プロンプトバーは、コード用の AI チャットのようなもので、より良い結果を得るためにフォローアップの指示を入力することができます。コードをゼロから生成する場合でも、既存のスニペットを微調整する場合でも、Cursor AI を使用すると、迅速、正確、そして簡単に作業を行うことができます。

機能 4：メモ帳

コードのコメントやチャットのスレッドでは表現しきれないアイデアもあります。そのため、Cursor AI にはメモ帳が搭載されています。これは、リファレンス、テンプレート、ガイドラインを保存するのに最適な、個人用の開発者向け wiki と考えてください。

メモ帳では、次のことができます。

作成は簡単です。メモ帳で「+」をクリックし、名前を付け、コンテキストやファイルを追加するだけです。読みやすさを確保するためにマークダウンを使用し、整理のために見出しを明確にしてください。

Cursor AI の価格

GitHub Copilot とは？

GitHub Copilot は、ソフトウェアチーム向けの AI ツールで、エディターに直接コーディング支援機能を提供します。GitHub と OpenAI によって開発され、2021 年にリリースされました。コードスニペットを予測して即座に生成することで、ソフトウェアチームのコーディングの高速化を支援します。

OpenAI Codex を搭載し、自然言語のコメントを機能的なコードに変換し、コーディングパターンから学習します。数行のコードでも、完全な機能でも、Copilot はワークフローに適応します。

Visual Studio Code および GitHub に最適で、コラボレーションやバージョン管理に GitHub をすでに使用している開発者にとって、自然な追加機能となります。Copilot は、反復的なタスクを削減し、コードを提案することで、ソフトウェアエディターの毎日のワークフローを効率化し、優れたソフトウェアの構築という本来の業務に集中できるようにします。

GitHub Copilot の機能

GitHub Copilot についてしっかりと理解できたところで、その優れた機能を見てみましょう。

機能 1：スマートなコードの提案と生成

GitHub Copilot は単なるオートコンプリート機能ではなく、行全体、機能、さらにはクラス構造まで予測する AI コーディングアシスタントです。

このツールは、個人のコーディングスタイルに適応し、既存のコードとシームレスに融合するソリューションを提供します。複数の言語とフレームワークをサポートしているため、開発者は最小限の努力で効率的なコードを記述することができます。

Copilot は、雑務を軽減し、より大きな視野に集中できるようにすることで、大規模なプロジェクトを円滑に進め、よりクリーンで効率的なコードを記述できるようにします。

機能 2：Copilot チャット

Copilot のチャット機能は、オンデマンドで AI コーディングのメンターを利用できるようなものです。開発者は、エラーについて質問したり、説明を求めたり、ベストプラクティスに関するガイダンスを得ることができます。これは単なるクイックフィックスではなく、複雑な問題を明確で実行可能なソリューションに分解し、効率と理解の向上に役立ちます。

デバッグだけでなく、開発者が不慣れな概念を習得し、複雑なコード構造をナビゲートするのに役立ちます。膨大なプログラミング知識ベースにアクセスできるため、初心者にも経験豊富なプロフェッショナルにも有益な洞察を提供します。

機能 3：プルリクエストの要約

Copilot のプルリクエスト要約により、コードレビューが迅速化します。この要約では、変更内容とその影響の概要がわかりやすく表示されます。重要な更新が強調表示されるため、重要な改善点に集中しやすくなります。

Copilot は、変更点を要約し、潜在的な問題点を指摘することで、コラボレーションプロセスを効率化します。これにより、チームはすべての行を手作業で解析することなく、十分な情報に基づいて意思決定を行うことができます。コードの精査に費やす時間が削減されるため、プロジェクトは予定通りに進行します。

機能 4：統合されたナレッジベース

Copilot は、内部ナレッジベースを作成してコードのドキュメント作成を支援します。開発者はこれを使用して、複数のリポジトリから markdown ドキュメントをコンパイルし、プロジェクトを整理するための一元化された情報ハブを作成します。

質問が発生すると、Copilot はこのナレッジベースから関連性の高い回答を引き出し、チーム全体の一貫性を確保します。貴重な洞察を保持し、繰り返しの問い合わせを削減することで、開発者はコーディングに集中することができます。

GitHub Copilot の価格

Cursor と Copilot：機能の比較

Copilot と Cursor はどちらもAI 搭載のソフトウェア開発を使用して開発者を支援しますが、そのアプローチは異なります。

Copilot は GitHub と緊密に統合されており、インラインコードの提案に重点を置いています。Cursor AI は、より幅広いコンテキストに適応する、プロジェクト認識型のアシスタントのような役割を果たします。

適切な選択は、プロジェクト全体を理解する AI が必要か、リアルタイムのコード提案に特化した AI が必要かによって異なります。

両者が開発の鍵となるタスクをどのように処理するかを比較してみましょう。

機能 1：タブ補完

優れたコードはフローがスムーズです。優れた AI アシスタントはそれに追随するため、構文に悩まされることなく、問題解決に集中できます。

Cursor のタブ補完は、複数行の編集、プロジェクト全体への適応、さらには TypeScript および Python でのシンボルの自動インポートも提案します。あなたの仕事のやり方を学習し、次にどこを修正するかを予測します。

Copilot のインライン補完機能は、状況（少なくともコード）を判断して、次の論理的なステップを提案します。キーを 1 回押すだけで提案を受け入れ、ショートカットを使用してオプションを切り替えて、反復的なコーディングが大幅に高速化される様子を確認できます。 ただし、速度は優れていますが、Cursor ほどプロジェクト全体を深く分析する機能はありません。

機能 2：コード生成

AI によって生成されたコードブロックは作業効率を向上させますが、どのツールが最適でしょうか？

Cursor の Composer は、簡単な説明 からアプリケーション全体を構築し、プロジェクトの構造やコーディングスタイルに適応します。同じプロジェクト内で複数の言語をサポートし、ショートカットで新しいセッションを開始できます。プロジェクト全体のインテリジェンスにより、コード生成が構造化され、シームレスになります。

Copilot はインライン提案に依存しており、Copilot チャット を通じてより大きなブロックを利用できます。Visual Studio、JetBrains IDE、Neovim とよく統合されており、CLI から平易な英語のプロンプトでコードを生成することもできます。ただし、そのアプローチはより反応的であり、プロジェクト全体を形作るというよりも、既存のパターンを改良するものです。

機能 3：チャットアシスタント

コーディングの問題について AI に質問することは、ドキュメントに頭を悩ませるのではなく、チームメイトと話すような感覚です。

Cursor のチャットは、現在のプロジェクトのコンテキストを深く理解しています。開発者は、追加の参照情報としてフォルダをチャットにドラッグすることができ、より関連性の高い提案を行うことができます。画像もサポートしており、デバッグやトラブルシューティングに視覚的な要素を追加することができます。コードベースをより広く把握できる Cursor は、まさに AI 開発アシスタントのような存在です。

VS Code に組み込まれた Copilot Chat は、コード、ベストプラクティス、デバッグに関する質問に答えます。最近のアップデートで チャット履歴、フォルダサポート、コンテキスト認識 が改善されましたが、Cursor のプロジェクト全体のインテリジェンスにはまだ及ばない状況です。

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機能 4：ターミナルコマンド

ターミナルでの作業では、コマンドを探したり、構文エラーを修正したりすることがよくあります。AI を使用すると、この作業を迅速かつ簡単に行うことができます。

Cursor は、プレーンな指示をコマンドに変換し、コードベース と深く統合して、よりスマートな提案を行います。ただし、ターミナルのクリアショートカットがオーバーライドされるため、一部のお客様にはご不便をおかけする場合があります。

Copilot のターミナル統合により、自然言語からコマンドを生成し、即座に実行することで、コマンドライン作業が簡単になります。

高速で効率的ですが、Cursor の幅広いプロジェクト認識機能には欠けています。

機能 #5: パフォーマンス

Cursor と Copilot はどちらも優れたパフォーマンスを発揮しますが、その効率はワークフローやプロジェクトのサイズによって異なります。

Cursor は、スタンドアロンの設計と AI の深い統合により、特に複雑で多層的なコードベースにおいて高い応答性を発揮します。コードブロック全体の改良と一貫性の確保に優れています。

ただし、パフォーマンスはハードウェアやプロジェクトの範囲によって異なります。

Copilot は、リアルタイムのインライン提案とクイックフィックスに最適化された拡張機能です。一般的なコーディングタスクの処理には最適ですが、より深いコンテキスト認識を必要とする大規模なプロジェクトでは苦労する場合があります。

Cursorは構造を重視し、Copilotは速度を重視しています。これにより、それぞれ異なるシナリオに最適です。

機能 6：言語サポート

AI コーディングツールを選ぶ際には、言語のサポートが鍵となります。特に、複数の言語を扱う開発者にとっては重要です。Cursor と Copilot はどちらも一般的な言語に対応していますが、ニッチな言語の扱いには違いがあります。

Cursor は、Go、Python、JavaScript、Java、C# をサポートし、これらの言語に合わせたコンテキストに応じた提案を提供します。ニッチな言語のサポートは限定的ですが、使用状況に応じて精度を向上させ、時間の経過とともに適応していきます。

GitHub の膨大なコードベースでトレーニングされた Copilot は、Python、JavaScript、Go などの一般的な言語だけでなく、Rust、Haskell、Lua などのニッチな言語もサポートしています。この幅広いサポートにより、さまざまなテクノロジーを扱う開発者にとって強力な選択肢となっています。

Cursor vs. CopilotのRedditでの比較

Reddit で、ユーザーが Cursor AI と GitHub Copilot をどのように比較しているかを確認しました。r/cursorサブレディットでは、多くのパワーユーザーが Copilot より Cursor AI を好む理由を説明しています。

Vibevector曰く：

私は Cursor の「タブ」機能が最も気に入っています。また、私の経験では、Copilot よりもよく機能していると思います。LLM とチャットして編集を依頼する機能も UI にうまく統合されています。ただし、私にとってはそれほど大きな問題ではありません。Cursor は、ファイル内のすべての情報を吸収して活用する能力に優れているようです。

r/ChatGPTCoding で、ユーザーbree_devは次のように述べています。

Cursorには、指示をはるかに具体的にかつ正確に伝える必要があります。そうでないと、タスクを誤解してしまいます。Copilotは、短い説明から意味を推論する点で優れています。

Cursor のトーンは、過度に冗長で、簡潔すぎるほど冷淡で、奇妙な揺らぎがあります… GitHub Copilot のような自然な会話とは感じられません。

Cursor のオートコンプリートはまったく使い物になりません。間違った候補を頻繁に提案して、実際に作業に支障をきたします。オートコンプリートで呼び出す関数の署名も、同じファイル内でチェックしていないようです。

TL;DR：Cursor の回答は Github Copilot よりも成功率がはるかに低く、使用感が悪く、価格は文字通り 2 倍もします。

ユーザーrumm25 は、バランスのとれたビューを提供しています。

はい、GitHub Copilot は本当に素晴らしいツールで、どんどん良くなっており、Cursor よりもはるかに信頼性があります。以前は、毎日のコーディングには GitHub Copilot を使用し、より複雑な作業（リファクタリングなど）を行う場合にのみ Cursor に切り替えていました。

全体として、Cursor は、より深いプロジェクトコンテキストと高度な機能により、より好ましいツールと言えます。一方、GitHub Copilot は、小規模なタスクに対して迅速なインライン提案を求める開発者にとっては、依然として堅実な選択肢です。

ClickUp をご紹介します：Cursor と Copilot の最良の代替ツール

Cursor AI と GitHub Copilot はどちらも貴重なソフトウェア開発ツールですが、ソフトウェアプロジェクトの管理も支援するエンドツーエンドのソリューションではありません。

インテリジェントなコーディングをソフトウェアプロジェクト管理と統合する必要がある場合は、ClickUp を信頼してください。

ClickUp がコーディングワークフローを補完する方法をご紹介します。

ClickUp の優位点 1：高度な AI を使用して、コンテキストに応じたコードの生成、補完、デバッグを行う

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ClickUp は、ClickUp のネイティブのコンテキスト認識 AI であるClickUp Brain に、単純なタスクの自動化を超える強力な AI ニューラルネットワークを搭載しています。開発者は、コードの生成、デバッグ、ワークフローやスプリントのプランニングにこの機能を利用できます。

まだ IDE レベルの完全な統合は実現していませんが、共同作業スペースのコンテキストでは独自のメリットがあります。反復的なタスクを自動化し、要約を生成し、テンプレートやエンジニアリングドキュメントを簡単に作成します。

📌 例えば、開発者が「複利を計算する Python 関数を作成」というタイトルのタスクを追加すると、ClickUp Brain はその関数をタスク内またはリンクされたドキュメント内に直接生成し、コードをプロジェクトの仕様やスプリントの計画と密接に結びつけます。

このコンテキストに応じた生成により、コードスニペットは必要な場所に正確に配置されるため、ClickUp は機能構築やアジャイルワークフローの管理に最適なハブとなります。

ClickUp Brain は、過去のプロジェクトを分析し、履歴データに基づいてコードの改善点やバグの修正を提案します。また、平易な英語の説明をコードに変換するため、プログラミングに不慣れなチームメンバーもコラボレーションが容易になります。

生成だけでなく、ClickUp Brain は、チームがコードをより効果的に理解し、コミュニケーションを図る ことを支援します。コードスニペットをドキュメントやコメントに貼り付けると、そのコードの機能の説明、最近の変更点の要約、Python から JavaScript などのプログラミング言語間の翻訳も行うことができます。

これは、新しい開発者の研修や、コードに精通していないプロダクトマネージャーとの同期に役立ち、コミュニケーションのミスを減らし、コラボレーションを改善します。

ClickUp Brain は、多くの場合、面倒なコードのドキュメント作成作業も自動化します。貼り付けたコードから、機能レベルのドキュメント、API 使用例、テストケースの概要を自動的に生成し、エンジニアリングドキュメントを包括的、一元化、検索しやすい状態に保ちます。

ClickUp Docs と組み合わせることで、知識の共有が効率化され、手作業による手間をかけずに重要な情報を保存することができます。このアクセス性の高さにより、コミュニケーションのミスが減り、開発が効率化され、チームの仕事がより迅速かつ効率的になります。

私はこれを使って、Houdini や Unreal などの 3D アプリ用の膨大な Python スクリプトを記述しました。スタンドアロンのアプリも作成しました。私はあらゆる AI を使用しましたが、ClickUp Brain は驚くべき性能を発揮しました。ChatGPT のウェブサイトよりも、機能的なコードの生成に優れています。ClickUp Brain は、openAi のカスタムバリエーションのようなものらしいですね。ドキュメントシステムと組み合わせた ClickUp Brain は、私にとって画期的なツールとなっています。

さらに、ClickUp Brain は、簡単な自然言語入力から、受け入れ基準、エッジケースのリスト、推奨テストケースなどのタスクの詳細を自動的に入力することができます。例えば、「ユーザーは CSV をアップロードし、検証してデータベースに保存できる」という機能の説明の場合です。これにより、開発者は反復的な手作業による記述を回避でき、一貫性のある徹底したタスクの説明が可能になり、スプリントを円滑に進めることができます。

最後に、GitHub Copilot が IDE 内で優れた機能を発揮する一方、ClickUp Brain は AI 搭載のインテリジェンスを、より広範な開発ワークフローに直接取り込みます。 タスクを関連するコードスニペットにリンクし、AI を使用して技術的な議論を要約し、定期的なロジックやクエリを自動化することで、コーディングとプロジェクト管理のギャップを効果的に埋めます。

💡 プロのヒント： ペアプログラミングに ChatGPT または Claude が必要ですか？ClickUp からアクセスできます。ClickUp 内でワンクリックで LLM を切り替え、手元のタスクに最適な LLM を使って作業を進めましょう！

ClickUp の優位点 2：フォーマットが豊富なドキュメントでコーディングの慣習の一貫性を維持

コーディングの実践の一貫性は鍵であり、ClickUp は堅牢なドキュメント管理ツールでそれを実現します。

ClickUp Docsでは、インラインコメント、ライブ編集、@メンションによるリアルタイムのコラボレーションが可能で、チーム間の連携を保つことができます。バージョン管理によりエラーやデータの損失を防ぎ、階層的なフォルダ構造により、整理された、ナビゲーションしやすいドキュメントを実現します。

カスタマイズ可能なリッチテキストフォーマットにより、開発者は見出し、リスト、バナーを使用して重要なセクションを強調し、読みやすさを向上させることができます。この構造化されたアプローチにより、ドキュメントが合理化され、コーディングガイドラインがチーム全体にとって明確でアクセスしやすくなります。

1 行のコード参照の場合、開発者は バッククォート (コード) を使用して、テキストをインラインコードとしてフォーマットし、段落内の明瞭さを維持することができます。ClickUp Docs は、太字、斜体、取り消し線、箇条書き、番号付きリストなどの Markdown ショートカット もサポートしているため、開発者はキーボードから手を離すことなく、テキストのフォーマットをすばやく変更することができます。

開発者は、見出しに /h、コードブロックに /co、Figma デザインをドキュメントに直接埋め込むには /figma などのスラッシュコマンドを利用して、ドキュメント作成プロセスを効率化できます。ClickUp Docs での変更はすべて追跡され、編集履歴が保存されます。この機能により、チームはドキュメントの変更履歴を正確に記録でき、説明責任とトレーサビリティが向上します。

これらの機能を活用することで、ClickUp Docs は豊富なフォーマットをサポートするだけでなく、開発者のニーズに的を絞って対応し、コーディングの実践が一貫して文書化され、簡単にアクセスできるようにします。

ClickUp の優位点 3：動きの速い開発チームのためのアジャイルプロジェクト管理

ペースの速い開発サイクルでは、アジャイルプロジェクト管理が不可欠です。ClickUp for Agile Teams は、タスクの管理、スプリントの進捗の追跡、コードレビューの効率化など、あらゆる作業を 1 か所で管理することで、組織の整理整頓を支援します。

その機能には、タスクの優先順位付けと進捗の追跡を行う カンバンビュー、スプリントの目標を設定および監視する バーンダウンチャート、コードの変更にすばやくアクセスするための GitHub または GitLab へのコミットへの直接リンク、プロジェクトのタイムラインを視覚化するカスタムガントチャートなどがあります。

アジャイル開発は、チームが仕事の範囲を決定し、努力を見積もり、スプリントポイントを割り当て、イニシアチブを実行可能なClickUp タスクに分割できるClickUp スプリント から始まります。

また、スプリントの日程を設定したり、タスクの優先度を付けたり、全員が自分の仕事と期限を確実に把握できるようにすることもできます。未完了の作業は自動的に次のスプリントに繰り越され、開発は GitHub、GitLab、Bitbucket と同期されます。

ClickUp for Software Teams は、開発ライフサイクル全体の中心的なハブとして機能します。チームがコードをより迅速に記述できるだけでなく、シームレスなコラボレーション、進捗の追跡、効率的なプロジェクトプランニングが可能になり、チームをスケジュール通りに進めることができます。

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たとえば、ClickUp ソフトウェア開発テンプレートは、設計、製品、エンジニアリング、QA チームによる製品開発の管理に最適です。ClickUp でのソフトウェア開発プロセス全体の管理におけるコアコンポーネントを順を追って説明します。

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戦略、プランニング、ロードマップの作成から、ユーザーリサーチ、スプリント管理、リリース追跡に至るまで、ワークフローを効率化するための包括的なフレームワークを提供します。

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Cedcoss Technologies Private Limited のビジネスアナリスト、Shikha Chaturvedi氏が、ClickUp を使用した経験について詳しく説明しています。

アジャイル手法で問題なく動作し、クライアント管理にも最適です。日々のタスクや TO_DO を効率的に管理できます。問題や機能強化、開発など、さまざまなシナリオに対応するために、異なるスペースを作成できます。ダッシュボードは非常に魅力的で、時間を大幅に節約でき、効率的な分析が可能です。

ClickUp を使用して、より迅速でクリーンなコードを提供

Copilot と Cursor はどちらも強力な AI コーディングアシスタントですが、それぞれ異なるニーズに対応しています。Copilot は、迅速でわかりやすいコーディングのヘルプを求める GitHub ユーザーに最適ですが、高度なカスタマイズ機能はありません。Cursor は、UI の調整から AI の動作まで、より高度なカスタマイズが可能ですが、その高度な機能には、習得に時間がかかります。

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