この記事は2025年6月に公開し、最新の情報をもとに随時更新しています。（最終更新：2026年3月）
コーディングAIが急速に進化している
コーディング用のAIツールが増えてきました。自分がメインで使ったことがあるのはCursorとClaude Codeです。2025年6月に初めてこの記事を書いたときから、両ツールとも大きく進化しています。両方使った上での正直な感想を、2026年3月時点の情報にアップデートして書きます。
コーディングAIの市場は激しく動いていて、GitHub Copilot、Windsurf、Cody、Kiroなど他にもプレイヤーがいます。全部を比較すると収拾がつかなくなるので、自分が実際に使い込んだ2つに絞って書きます。
それぞれの特徴（2026年3月時点）
Cursorとは
CursorはVS Codeをフォークして、AIを深く統合したエディタです。見た目も操作感もVS Codeとほぼ同じなので、VS Codeユーザーなら違和感なく使い始められます。
タブ補完、マルチモデルチャット、インラインのコード編集が基本機能です。コードを選択して「これをリファクタリングして」と頼むだけで、差分がインラインで表示されます。修正の受け入れ・却下がワンクリックでできます。このスピード感がCursorの最大の魅力です。
2026年に入ってからは「クラウドエージェント」機能が追加されました。隔離されたVM上でAIがコードを書いてテストまで実行し、その作業過程の動画まで記録して、マージ可能なプルリクエストを作ってくれます。エディタ統合型でありながら、自律的な開発もできるようになっています。
Claude Codeとは
Claude CodeはAnthropicが出しているCLIツールです。ターミナルから直接AIとやりとりしながら、コードの生成や編集ができます。エディタを介さず、ターミナルベースで動くのが特徴です。
ファイルの読み書き、git操作、シェルコマンドの実行まで、すべてAIが自律的に行えます。「この機能を実装して」と頼むと、必要なファイルを読んで、関連するコードを理解して、複数のファイルにまたがる修正を一気にやってくれます。1ファイルの修正ではなく、プロジェクト全体を相手にできます。
2026年には「Agent Teams」機能が登場しました。複数のAIエージェントが互いにコミュニケーションを取りながら、タスクリストを共有して開発を進められるようになりました。MCPサーバーを通じて外部システム（GitHub、Slack、データベースなど）とも連携可能です。開発の自動化が一段階進んだ感じです。
自分がClaude Codeをメインにしている理由
結論から言うと、自分は今もClaude Codeをメインで使っています。理由はいくつかあります。
プロジェクト全体を見渡す力
Claude Codeはファイル構成や依存関係を把握した上で、一貫性のある提案をしてくれます。自社ツールの開発は120以上のAPIルートと70ページを超える規模なので、この「全体を見渡す力」が非常に重要です。
たとえば、認証の仕組みを変更するとき。Claude Codeは関連するミドルウェア、ルート定義、フロントエンドのAPI呼び出し、テストコードまで一括で把握して、整合性のある修正を提案してくれます。1ファイルずつ修正する方法だと見落としが出やすい箇所も、プロジェクト全体を見ているから漏れが少ないのです。
ターミナルとの親和性
自分はもともとターミナルでの作業が多いです。git操作、ファイル操作、ビルドコマンドをすべてターミナルで実行しているので、CLIベースのツールのほうが自然に使えます。エディタとターミナルを行き来する必要がありません。
Claude Codeの中で「git status見て」「テスト走らせて」「ビルドして結果教えて」が全部完結します。この一気通貫の体験は、ターミナル派にとってはかなり快適です。
Claudeモデルの品質
基盤モデルとしてのClaudeの能力が高いと感じています。特にコードの品質、エラーメッセージの読み解き、複雑なロジックの設計で差を感じます。CursorでもClaudeモデルを選択できますが、Claude Codeのほうがモデルの能力をフルに引き出せている印象です。おそらく、Anthropicが自社ツールに最適化しているからでしょう。
トークン効率の良さ
独立したベンチマークテストによると、Claude Codeは同じタスクでCursorの約5分の1のトークンで完了するという結果が出ています。あるテストでは、Claude Codeが33Kトークンで完了したタスクに、Cursorは188Kトークン使ったそうです。
トークン消費が少ないということは、1タスクあたりのコストが低いということです。月額料金は高くても、タスク単位で見ると実はClaude Codeのほうが安い可能性があります。日常的に使うツールだからこそ、この差は無視できません。
Cursorの良いところ
一方で、Cursorにしかない強みもあります。公平に書きます。
GUI操作のとっつきやすさ
ターミナルに慣れていない人には、Cursorのほうが圧倒的に使いやすいです。エディタ内でインラインにコードを修正してくれるので、変更内容が視覚的にわかりやすいです。「この関数を直して」と選択して頼むだけで差分が表示されます。直感的です。
プログラミング学習中の人や、ターミナル操作に不慣れなデザイナーやPMにも勧めやすいです。「VS Codeと同じ使い方で、AIが使える」というのは、導入のハードルが非常に低いです。
複数のAIモデルの切り替え
GPT-4o、Claude、Geminiなど、複数のAIモデルをタスクに応じて切り替えて使えます。「このタスクはGPTのほうが得意」「こっちはClaudeで」という使い分けが、ツール内で完結します。Claude Codeは当然Claudeモデル一択なので、この柔軟性はCursorの強みです。
チームへの導入しやすさ
エディタ統合型なので、チームに導入する際のハードルが低いです。「VS Codeの代わりにCursorを使ってね」で済みます。Claude CodeはCLIの操作に慣れていないメンバーには敷居が高いです。チーム単位で使うなら、Cursorのほうが現実的です。
料金面でのアクセスしやすさ
Cursorのチームプランは1ユーザー月額40ドルです。Claude Codeのフルアクセスは月額100〜125ドル（Maxプラン）です。個人で使う分にはClaude Proの月額20ドルでも使えますが、本格的な開発で使うとすぐに制限に達します。コスト面ではCursorのほうがアクセスしやすいです。
自分の使い分け基準
2026年3月時点で、こんな使い分けをしています。
- 新機能の設計・実装、大きめの変更 → Claude Code
- バグ修正、小さなリファクタリング → Claude Code（結局ターミナルのほうが速い）
- チームメンバーに教えるとき → Cursor（GUIのほうが説明しやすい）
- 複数モデルを比較したいとき → Cursor
- デザイナーとペアプロするとき → Cursor
正直なところ、自分の場合は9割Claude Codeです。ターミナル中心の作業スタイルと、自社ツール開発という用途にClaude Codeがぴったりハマっているからです。でもこれは個人の好みと作業スタイルに依存する部分が大きいです。
どちらを選ぶべきか
「どっちがいいですか？」と聞かれることがありますが、自分の答えは「作業スタイルによる」です。
- ターミナル中心の人 → Claude Code
- エディタ中心の人 → Cursor
- チームで共有したい → Cursor
- 大規模プロジェクトの自律的な開発 → Claude Code
- コストを月額40ドル以下に抑えたい → Cursor
- まだコーディングAIを使ったことがない → Cursor（導入が楽）
どちらが「正解」ということはありません。自分の作業スタイルに合うほうを選べばいいのです。両方無料で試せるので、1週間ずつ使ってみて判断するのが確実です。
半年後には状況が変わっている前提で
コーディングAIは進化が速いです。2025年6月にこの記事を最初に書いたときは、Claude Codeにはまだ「Agent Teams」機能がなかったし、Cursorのクラウドエージェントも存在しませんでした。わずか9ヶ月で、両者とも大きく変わりました。
この記事の内容も、半年後には古くなっている可能性があります。だから、「この記事を読んだ時点で最新情報を確認してほしい」というのが正直なところです。
特定のツールに依存しすぎないことが大事だと思っています。AIは手を速くしてくれますが、何を作るべきかは自分で決めます。設計力と判断力は自分で持ちます。コードの品質を評価する目を養います。その原則だけは、どのツールを使っても変わりません。
ツールは変わります。でも、ツールを使いこなす力は積み上がっていきます。その力を育てることが、コーディングAI時代に一番大事なことだと思っています。