最近、OpenAI、Google、Microsoftなど名だたる企業がソフトウェア開発を支援するAIコーディングエージェントを開発・公開しています。こうしたツールは、開発効率の向上やコーディング作業の自動化を目指して急速に進化しており、ITエンジニアにとってますます重要な存在となりつつあります。

本記事では、2025年5月時点で特に注目を集めている6種類のAIコーディングエージェントについて、それぞれの概要、主な機能と特徴、利用方法、そして長所と短所を整理し、比較してご紹介します。

対象となるAIエージェント（提供企業）:

• Codex（OpenAI）

• GitHub Copilot Agent（Microsoft/GitHub）

• Jules（Google）

• Claude Code（Anthropic）

• Devin（Cognition Labs）

• Cursor（Anysphere）

概要比較表

まず各エージェントの基本情報をまとめた比較表を示します。

この比較表は以下からダウンロードできます。

各エージェントの詳細は以下のとおりです。

Codex

1. 概要：
OpenAI は 2025 年5 月16 日に、ChatGPT に統合されたクラウド型ソフトウェア開発エージェント 「Codex」 のリサーチプレビューを発表しました。Codex は、新たに開発された専用モデル codex-1（o3 系列をソフトウェア工学タスク向けに調整）を用い、ChatGPT から与えられる開発タスクをクラウド上の隔離されたサンドボックス内で処理します。

これによりユーザーはブラウザから離れることなく機能追加やバグ修正、コードレビューへの回答などを AI に委任できるようになりました。公開初日に提供対象となったのは ChatGPT の Pro・Team・Enterprise プランで、Plus と教育機関向けプランには順次展開される予定です。

2. 主な機能と特徴：
Codex が備える最大の特徴は、並列タスク実行と自己修復ループにあります。ユーザーはチャット欄で複数の開発指示を一度に渡せますが、Codex は各指示を独立した仮想マシンに割り当て、並行してコード生成・テスト実行を進めます。このアプローチにより、開発者は別の会話や調査を継続しながら結果を待てるため作業の停滞が起きません。

生成されたコードは即座にビルドされ、自動で用意されたテストが走ります。もしテストが失敗すれば Codex 自らが原因を推測し、修正案を適用して再びテストを回す「自己修復」を試行し、パスするまでループします。この仕組みは数十万件の実際のプルリクエストとバグ報告を用いた強化学習で鍛えられたもので、一般公開前から OpenAI 社内での実運用が進められていました。

さらに、Codex はリポジトリを事前にサンドボックスへクローンし、依存関係を解決したうえで作業するため、ホスト OS へのアクセスを必要とせず、安全性が高い点も特徴です。

3. 利用方法：
ChatGPT で Codex を使うには、対象プランでログイン後、サイドバーのAgentsタブから “Codex” を起動してリポジトリ URL とブランチを指定します。初回のみ GitHub OAuth 連携を行うと、リポジトリ内のコードがタスクごとにプリロードされます。

ユーザーは自然言語で「検索機能を実装してテストも追加して」などと指示するだけで、Codex が設計方針を生成し、実装・テスト・コミット・プルリクエスト作成を一気に行います。チャット画面にはコンパイルログやテスト結果がリアルタイムに流れ、処理が終了すると プルリクエスト の URL と変更概要が提示されるため、開発者はブラウザだけでレビューに進めます。タスクの所要時間は簡単な修正で 1〜2 分、複雑な機能追加でも数十分から数時間で完了することが多いと公式 FAQ と初期テスターは報告しています。

4. 長所と短所：
クラウド版 Codex の長所は、導入の手軽さと高い自律性にあります。ローカル開発環境を汚さずに ChatGPT から直接タスクを投げられるため、小規模プロジェクトはもちろん、複数メンバーが関わるチーム開発でも手続き的な障壁がほぼありません。また、テスト駆動型の自己修復ループにより、単純なバグであれば人手を介さず解決するケースが多いことが初期ユーザーに評価されています。

一方、研究プレビューゆえの制約も存在します。現行バージョンでは API 呼び出しや外部データベース接続が禁止されているため、ネットワーク依存の機能開発にはモックを用意する必要があります。また、Pro・Team・Enterprise 以外では利用できず、無料ユーザーや Plus プランでは提供開始を待つほかありません。

さらに、同時実行タスク数や最大実行時間に上限が設定されており、超過タスクはキューに入るため大規模案件では待ち時間が発生します。最後に、Codex が提示するコードは依然として人間のレビューを想定しており、セキュリティやパフォーマンス最適化など高度な判断は開発者側で担保する必要があります。

GitHub Copilot Agent

1. 概要：
GitHub CopilotはMicrosoft傘下のGitHub社が提供するAIペアプログラマで、もともと2021年にコード補完ツールとして登場しました。2023～2024年にかけてチャット質問対応や複数ファイル一括編集（Copilot Edits）など機能拡張が行われ、2025年には「Copilot Agent Mode」と呼ばれる自律型コーディング機能が追加されています。

Copilot Agent（Copilotコーディングエージェント）は、与えられた開発タスクを自動で計画立案し、コードの追加・修正からテスト実行・デバッグまで行う次世代のAI開発支援機能です。プレビュー版は2025年2月にVS Code Insiders向けに公開され、同年5月にはGitHubプラットフォーム上でもパブリックプレビューが開始されました。

2. 主な機能と特徴：
Copilot Agentの最大の特徴は、複数ステップに渡る開発タスクを自律的に実行できる点です。例えば「あるリポジトリにユーザー検索機能を追加し、必要に応じてユニットテストと統合テストも更新せよ」とプロンプトを与えると、Copilotはまずそのタスクを完了するためのステップ分解（実装プラン）を自動生成します。次にプロジェクト全体のコードを解析し、該当箇所のコードを複数ファイルにわたり編集・追加します。

コード変更に合わせてテストコードも自動修正・生成し、ローカルでユニットテストを実行します。テストが失敗した場合は原因を分析してバグ修正を行い、再テストしてすべてのテストが通るまで繰り返します。最終的にタスクが完了すると、GitHub上に自動でプルリクエスト（PR）を作成し、変更内容を開発者に提示します。開発者はPR上でレビューを行い、必要ならコメントで修正指示を出すとCopilotがそれにも対応します。

このようにCopilot Agentは、機能追加・バグ修正・リファクタリング・テスト拡充・ドキュメント改善など、比較的規模の小さい開発タスクであれば一通り自動化できるよう設計されています。GitHubによれば、Copilot Agentは特に「テストが整備されたコードベースでの中小規模タスク」で高い性能を発揮するとのことです。

3. 利用方法：
Copilot Agentは現在プレビュー提供段階で、利用にはGitHubの有料プラン契約が必要です。個人向けには2025年より新設されたCopilot “Pro+”プラン（Copilot従来版より高機能な上位プラン）、企業向けにはCopilot Enterpriseで利用可能となっています。Enterpriseの場合、管理者が組織向け設定でCopilotのエージェント機能を有効化する必要があります。

利用形態は2通りあり、1つはVisual Studio Code上のCopilot Chatからエージェントモードを有効化する方法、もう1つはGitHubクラウド上で課題（Issue）をエージェントに割り当てる方法です。VS Codeの場合、Insiders版でCopilot Chatの設定を「Agent Mode」に切り替え、エディタ内のチャットプロンプトからタスクを指示します。

GitHub上では、Issueを新規作成または既存Issueにおいて担当者を@github-copilotに割り当てることで、バックエンドでエージェントが自動的に作業を開始します。この際エージェントはGitHub Actionsを用いたクラウド上の一時開発環境でコードを書き換え、テストやリンターを実行してからPRを作成します。

エージェントの動作中はGitHub Mobile（iOS/Android）やCLIから進捗を確認することも可能で、結果のプルリクエストが用意できるとユーザーに通知が届きます。なお、エージェント利用時には裏側でGitHub Actionsの実行時間やCopilotのプレミアムリクエスト（API呼び出し）が消費される仕組みで、一定の枠を超えると追加課金となる場合があります。

4. 長所と短所：
Copilot Agentの長所は、何と言っても開発者の手を離れて反復的なコーディング作業を完了してくれる点です。日常的に発生する「○○機能を少し拡張する」「バグを直してテストも補う」といったタスクを任せることで、開発者はより創造的な作業に集中できます。またGitHubプラットフォームと密接に統合されているため、Issue駆動の開発プロセスにそのまま組み込める利点があります。

例えば溜まった不具合Issueをエージェントに割り振って一晩放置し、翌朝には修正プルリクエストが上がっている、といった使い方も現実味を帯びてきました。実際、Copilot Agentはテスト済みのコードベースにおける低〜中程度の難易度タスク（機能追加・バグ修正・テスト拡充・リファクタリング等）であれば高い成功率を示すとされています。

一方、短所・限界としては、高度な設計や大規模改修にはまだ対応できない点があります。GitHubも「Copilotはあくまで人間の開発者のペアとなる存在」であり、大胆な新機能開発などでは人間の介入が必要になることを示唆しています。またエージェントによる変更内容は自動テストで検証されるとはいえ、最終的なレビューと判断は開発者に委ねられるため、全く人手が不要になるわけではありません。

現段階では対応プラットフォームが限定的（VS CodeやGitHub上のみ）であること、利用には有料プラン加入が前提となる点もハードルです。しかしプレビュー段階にもかかわらず「簡単なバグ修正は任せられて便利」といった開発者からの肯定的な声も出始めており、GitHub Copilot Agentは将来的な開発プロセスの変革につながる可能性を秘めています。

Jules

1. 概要：
Jules（ジュールズ）はGoogleが開発中の自律型コーディングAIエージェントです。2024年12月に開催されたGoogleの発表イベントで初めて公開されました。現在、Julesには同社の大規模言語モデルGemini 2.5が用いられており、自律的にコードを書けるだけの高度な能力を備えています。

発表時点ではGoogle社内の信頼できるテスターに限定して提供されており、2025年初頭に一般開発者向けにベータ提供開始予定と案内されました。実際に2025年5月現在、一部のユーザーが招待制のパブリックベータに参加できる状態になっています（待機リスト登録制）。

2. 主な機能と特徴：
Julesは、人間の開発者が自然言語で与えるタスク指示（要望やIssue）を起点に、AIが実装プランを自動立案し、コードの変更・生成・バグ修正などを自律的に行う点が最大の特徴です。

例えば「◯◯というAPIを使いやすくするためのフラグを追加し、関連ドキュメントも更新して」と依頼すると、Julesはまずどのように実装するかのステップ計画を作成します。この計画は開発者が事前に内容を確認・承認でき、承認後Julesは約10分ほどかけてバックグラウンドで処理を実行します。具体的には、指示されたリポジトリのコードを仮想マシン上でクローン＆ビルドし、必要な依存関係をインストールした上で該当箇所のコードを修正・追加します。さらに新たにコードを追加した場合はテストも生成・更新し、変更内容をGitHub上にプルリクエスト（PR）として提案してくれます。

Julesが作成したPRは開発者がレビュー可能で、問題なければマージしてタスク完了となります。特徴的なのは、Julesが「非同期エージェント」である点です。ユーザーはJulesにタスクを投げた後、別の作業に移り、Julesの処理が完了した段階で戻って結果を確認できるため、開発フローを中断せずに済みます。Gemini 2.5の強力な推論能力により、Julesはバグ修正・ドキュメント追加・アプリ機能アップデート・新機能実装など幅広い用途で開発を手助けします。対応言語は現在PythonとJavaScriptに限定されていますが、将来的な拡大が予想されます。

3. 利用方法：
Julesは現在ウェブ経由のパブリックベータ版として提供されており、利用するにはGoogleアカウントでログインして専用サイト（jules.google.com）にアクセスする必要があります。初回アクセス時にはウェイティングリストへの登録となり、利用可能になると招待メール等で案内が届く仕組みです。

招待を受け利用できるようになると、ブラウザ上のインターフェースでJulesにタスクを入力・送信できます。インターフェースはチャット形式になっており、左側で接続するGitHubリポジトリと対象ブランチを選択し、右側のチャット欄から日本語または英語でタスクを指示します。Julesは指定リポジトリにアクセスし、仮想環境上でコード編集を行った後、結果をPRとして提示します。

現在のベータ版は無料で利用可能ですが、一日のタスク実行回数は5回までとされています。また処理にはある程度時間がかかる（数分〜十数分）ため、急ぎのリアルタイム対話というよりは夜間にタスクを任せておき結果を翌朝確認するといった使い方が想定されています。今後正式提供時に料金体系が導入される可能性もありますが、Googleはまず開発者コミュニティからのフィードバック収集を重視している段階です。

4. 長所と短所：
Julesの長所は、Googleの最先端モデルGemini 2.5を活用しているためコード理解力・生成力が高い点と、開発者が作業中断せずに裏でタスク処理を進められる非同期性にあります。人が寝ている間にバグ修正を片付けてくれるエージェント、とも称され、煩雑な保守作業や技術的負債の解消にAIが大きく貢献できる可能性を示しました。またGitHubに直接統合されており結果がPRとして得られるため、既存の開発ワークフローに組み込みやすい点もメリットです。

一方、短所・課題としては提供範囲がまだ限定的であることが挙げられます。対応言語がPython/JSのみで他言語プロジェクトには使えない、招待制ゆえ誰もがすぐ試せる状況にない、といった点です。また処理に時間がかかる傾向があるため（デモでは約10分）、即時応答が必要な場面には不向きです。現時点ではエージェントが誤ったコードを書いたり失敗する可能性もあり（Googleも「Julesは間違える可能性がある」と注意喚起しています）、人間のレビューとフィードバックが不可欠です。

とはいえJulesは登場早々から「AIにコーディングを任せる未来像」を具体的に示した例として注目されており、Googleが社内テストで得た知見では生産性向上・進捗の可視化・人間のコントロール性などのメリットが確認されているといいます。今後正式版でより多くの開発者が利用できるようになれば、CopilotやDevinなど先行サービスとの競争も含め、AIエージェントが開発現場に浸透していくことが期待されます。

Claude Code

1. 概要：
Claude Code（クロード・コード）は、Anthropic社が2025年2月に発表したエージェント型コーディングツールです。Anthropicは大規模言語モデル「Claude」シリーズで知られるスタートアップで、Claude Codeは最新モデルClaude 3.7 “Sonnet”を基盤として動作します。Claude 3.7では従来のLLM能力に自己検証による推論力を組み合わせ、数学・プログラミングなどのタスク性能を高めたことが特徴で、この強化されたモデルを活かし自律的にプログラミングを行うAIエージェントとしてリリースされたのがClaude Codeです。

現在はリミテッド・リサーチプレビュー（限定的な研究目的プレビュー）扱いで、招待されたユーザーや提携先を中心に試用が行われています。同時にGitHub上でソースコードも公開されており、コミュニティからのフィードバックを得つつ開発が進められています。

2. 主な機能と特徴：
Claude Codeは「ターミナル上で動作するAI開発アシスタント」という位置付けです。開発者はコマンドラインでclaudeコマンドを実行し、対話型プロンプトで指示を出します。

例えばプロジェクトのディレクトリ上で起動し「このプロジェクトの構造を説明して」と尋ねると、コードベースを読み込んだ上で全体構成を要約してくれます。さらに「ここに新機能Xを追加して、必要ならテストを書いて」といった依頼をすると、Claude Codeは現在のコードを理解した上でマルチステップの作業を開始します。必要に応じて「テスト用ライブラリのインストールが必要」と判断すれば、該当するBashコマンドを実行してよいかユーザーに確認します（セキュリティのためYes/No承認が必要）。

承認すると依存パッケージをインストールし、機能のコード実装→テストコード生成→テスト実行→バグ検出→修正というサイクルを自律的に行います。最終的にすべてのテストが通れば、GitHubへのコミットとプッシュも自動で実行し、開発者がすぐ変更を取り込める状態にしてくれます。つまりClaude Codeは、コードの読み取り・編集、テストの作成・実行、Git操作や他のコマンドラインツールの起動に至るまで、あらゆるステップで協力してくれるアクティブな共同作業者と言えます。

このような高度な機能実現のために、内部ではClaude 3.7モデルの「拡張思考モード（Extended Thinking）」が活用されており、各操作前にモデル自身が中間検証を行うことでコード生成の信頼性を高めています。Claude Code自体はオープンソースのCLIツールとして公開されており、開発者コミュニティからは「最強のエージェント型コーディングツール」と注目されています。

3. 利用方法：
Claude Codeを利用するには、まずAnthropic社の提供するリポジトリ（anthropics/claude-code）からコードを取得し、ローカル環境にインストールします。必要要件としてNode.js 18+やPython環境が必要で、Windowsの場合は直接実行できずWSL経由での利用となります。インストール後、AnthropicのAPIキーを用意し（要登録・申請）、端末上でclaude login等のコマンドにより認証を行います。その後、プロジェクトのフォルダでclaudeコマンドを実行すれば対話セッションが開始します。

現在のプレビュー版では利用可能地域が制限されており（Anthropicのポリシーにより一部国からはAPI利用不可）、また無料利用枠は基本提供されていないため、開発者はAPIクレジットを購入する必要があります。裏を返せば誰でもOSSをビルドすれば試せる状態ではありますが、実質的にはAnthropicと契約した一部ユーザー向けのクローズドなテストとなっています。

なおGitHubに公開されたコードを見る限り、Claude Codeは内部でAnthropicのAPIを呼び出しつつファイル操作やGit操作を行う構造になっており、セキュリティに配慮して破壊的コマンド実行時にはユーザー確認を挟むなどの工夫がされています。

4. 長所と短所：
Claude Codeの長所は、高度な言語モデルによる深いコード理解と自律性にあります。最新モデルClaude 3.7は「現実のソフトウェア開発課題の解決能力」にフォーカスして最適化されており、Anthropicは「ソフトウェアエンジニアリング領域で既存の他モデルを凌駕する性能」を備えていると主張しています。実際、コードの意味を把握した上でマルチファイルの改変やテスト生成までできる点は強力で、既存プロジェクトへの新機能追加や大規模リファクタリングにも対応しやすいでしょう。またオープンソースで提供されているため、コミュニティからの改善提案や企業によるカスタマイズも可能です。CLIという形態上、エディタやプラットフォームを選ばず利用できる柔軟性も利点です。

対する短所・課題は、やはり提供が限定的で敷居が高いことです。一般公開されておらず招待制かつAnthropic APIキーが必要なため、多くの開発者にとっては試すハードルが高い状況です。またWindowsユーザーはWSLが必要になるなど環境構築にも手間があります。さらにモデルの誤動作リスクも完全には拭えません。AnthropicはClaude 3.7で自己検証機構を導入したものの、それでもAIがコードを誤生成したり、不要なコマンドを実行しそうになるケースは考えられます（実際そのためのユーザー確認プロンプトが実装されています）。従って、重要な場面では人間の監督が不可欠です。

総じてClaude Codeは先進的な試みであり、オープンソース公開から約2ヶ月でGitHubスター数8千を超えるなど高い関心を集めています。今後プレビューが進み一般公開や商用サービス化されれば、他社エージェントとの競合や相互作用によってAI開発支援ツール全体の進化が加速していくものと思われます。

Devin

1. 概要：
Devin（デヴィン）は、米国スタートアップのCognition Labs社が開発した完全自律型AIソフトウェアエンジニアです。2024年3月にプロトタイプが発表され注目を集め、2024年12月に「Devin 1.0」が正式リリースされました。

当初は月額500ドルという高価なプランのみでしたが、2025年4月に大幅アップデートした「Devin 2.0」が登場し、料金体系も月額20ドルから利用可能な形に刷新されました。さらに、2025年5月には「Devin 2.1」が公開されました。Devinは「最初のAIソフトウェアエンジニア」とも称され、チャットで指示を与えるだけで設計・実装からテスト・デプロイまでソフトウェア開発の多くの工程を自律的にこなすことを目指した画期的なサービスです。

2. 主な機能と特徴：
Devin最大の特徴は、その高い自律性です。従来のプログラミングAIがコード提案やバグ箇所の指摘に留まっていたのに対し、Devinはユーザーの指示がなくとも独立して動作し、エラーを検知したら即座に修正まで行うことができます。具体的な機能としては、自然言語の指示だけでソフトウェアの設計・コーディング・テスト・デプロイまで実行する能力があります。

例えば「このリポジトリに不足している単体テストを書いて、CIが通るよう修正して」とSlack上で依頼すると、Devinはコードベースを解析してテストコードを生成し、自動でGitHub上に新しいPRを作成してくれます。PRには生成したテストコードや必要なコード修正が含まれ、コミットメッセージやPR概要も指定に沿って自動記述されます。

Devinはチャット形式での対話に対応し（SlackやMicrosoft Teams等でボットとして参加可能）、人間のチームメンバーのようにコミュニケーションを取りながらタスクを進めます。対応プログラミング言語も幅広く、PythonやTypeScriptなど主要言語に対応しGitやGitHubも自在に使いこなします。またクリーンアーキテクチャなど一般的なソフトウェア開発知識を備えているため、プロジェクト固有のコーディング規約やノウハウもテキストで教え込む（オンボーディングする）ことで学習させることができます。

Devinの公式紹介によれば、他のCopilotやGitHub公式AIにない特徴として、①高い自立性（コーディングからデプロイまで開発プロセス全体を管理）、②リアルタイムのエラー修正（エラー検出と同時に即修正）、③エンドツーエンドのプロジェクト管理（情報収集・展開・ユーザーとのやりとりまで含めソフトウェア開発の全ライフサイクルを管理）といった3点が挙げられています。実際のユースケースとして、Devinはオープンソースプロジェクトのバグ修正や機能要望対応、あるいはクラウド上のタスク実行（Upworkの案件を自動遂行する、といった例）までこなせるとされています。

3. 利用方法：
Devinを利用するには公式サイト（https://devin.ai/）でアカウント登録を行い、利用プランを契約する必要があります。2025年5月現在、Devin 2.0としてサブスクリプション制の有料サービスになっており、月額20ドル（年払なら16ドル/月）の「Starter」プランから利用可能です（チーム向けに上位プランもあり）。料金はクレジット制（ACU: AI Compute Unit）になっており、月額料金に含まれる一定量のクレジット内でタスク実行が可能、超過分は追加購入する仕組みです。ユーザー企業によっては契約前にトライアル導入した例もありますが、現在は無料デモ版は終了しており本番サービスへ移行しています。

利用形態は主にチャットボットで、SlackやTeamsにDevinを招待して対話する方法が一般的です。Slackでは@Devin宛てに自然言語で依頼を投げることでタスクが開始され、処理完了後に結果（例えば新規PRのURL）が返信されてきます。またWebダッシュボードから直接チャットすることもでき、そこでプロジェクトのオンボーディング情報（リポジトリURL、環境変数、開発ルールなど）を設定する機能も提供されています。

DevinをGitHubリポジトリにアクセスさせるにはOAuth連携が必要ですが、連携するとGitブランチの作成・コミット・プルリクエスト（PR）作成まで自動で行えるようになります。CI/CDとも統合されており、Devinが作成したPRは自動でCIを走らせ、テストやLintに通るか確認してからユーザーに提示されます。総じて、Devinの導入はまるで優秀なリモートのジュニアエンジニアをチームに迎え入れるような体験になると評されています。

4. 長所と短所：
Devinの長所は、その開発タスク遂行範囲の広さと自立性の高さにあります。単にコードを書くだけでなく、テストやドキュメント、デプロイまで目配りできるAIは他になく、まさに「チーム開発に参加するAIエンジニア」として機能します。実際に導入した企業からは「面倒なテスト作成を任せられ開発スピードが向上した」「大量の既存コードを読んでドキュメント化してくれる点が人間には真似できない」といった評価が聞かれます。Devinは数十万行に及ぶリポジトリを読み込み理解する能力や、それを踏まえてコードの改善提案・実装ができる能力において、人間の新人エンジニアを凌駕するパフォーマンスを発揮します。

一方で短所・課題としては、やはり万能ではない点です。Devin自身も得意不得意があり、ゼロからの大規模開発や自由度の高すぎる要件は苦手とされています。粒度の小さい明確なタスクであれば的確にこなせますが、抽象的な企画段階からの開発は人間のディレクションが必要です。このため、Devinを使いこなすには依頼する側がタスクを適切に細分化し、方向性をコントロールすることが重要とされています。またオンボーディング（事前教育）に手間がかかる点も注意です。プロジェクト固有のコーディング規約や背景知識を最初にDevinに教えておかないと、的外れな変更をしてしまう可能性があります。しかし裏を返せば、この初期教育を丁寧に行えば行うほどDevinは従順で高性能なエンジニアとして機能してくれます。

費用面では月20ドル～と破格に安価ですが、使用量次第でクレジット追加購入が必要になるため大量タスク実行時はコストが嵩む可能性があります。また現状英語を主としたやり取りが想定されていますが、日本語での指示にも徐々に対応しつつあります（日本のコミュニティでも使用報告が出てきています）。総合すると、Devinは「優秀だが指示待ちタイプの新人AI社員」と位置付けられ、適切に使えばジュニアエンジニア数人分にも匹敵する成果を上げる一方、使い方を誤れば工数がかえって増える可能性もある両刃の剣です。現時点では先進的なユーザー企業が試行している段階ですが、今後この種のAIエージェントがより一般化すれば、エンジニアの役割やチーム体制にも変化が訪れるでしょう。

Cursor

1. 概要：
Cursor（カーソル）は、スタートアップ企業Anysphere社によって開発されたAI搭載コードエディタです。2023年に初期版がリリースされ、翌2024年にはOpenAIスタートアップファンドやAndreessen Horowitzなどから多額の資金調達を行い急成長しました。

2025年初頭には評価額25億ドル規模の企業となり、AIコード編集ツールの代表格として注目されています。CursorはVisual Studio Code（VS Code）をベースに開発されており、使い慣れたVS CodeのUI・機能を踏襲しつつ独自のAI支援機能を組み込んだ統合開発環境（IDE）です。公式サイトでも「AIコードエディタ」と銘打っており、開発者の生産性を飛躍的に高めることを目指しています。

2. 主な機能と特徴：Cursorの特徴は、エディタにAIアシスタント（ChatGPTやClaudeなどのLLM）が統合されている点です。以下に主要な機能を挙げます。

• コード自動補完・生成: GitHub Copilotと同様に、カーソル位置にリアルタイムでコード補完を提示したり、関数やクラス全体を自然言語の指示から生成できます。

• チャットによるQ&A: エディタ内にチャットウィンドウがあり、コードに関する質問を日本語や英語で投げるとAIが回答します。コードの用途説明や不明点の質問など、ドキュメントを読むような感覚で利用できます。

• 自動デバッグ・エラー修正: コンパイルエラーやテスト失敗が発生した場合、エラーメッセージを解析して原因を特定し、修正コードを提案・適用してくれる機能があります。開発者がエラー内容をチャットで問い合わせることも可能です。

• AIエージェント機能: 2025年2月のVer 0.46アップデートで、従来別々だったチャット・補完・エージェントのセッション統合が行われ、より複雑なマルチファイル処理が可能になりました。Cursor内のAIエージェントは、ユーザーの指示に従ってプロジェクト全体を横断するタスク（例: 全ファイルからあるパターンを検索して修正、など）や、ウェブから関連情報を検索してコードに反映するといった高度な支援を行います。Web検索対応により、エージェントがエラーメッセージをネットで調べ最新の対策を実装する、といったことも可能です。

• VS Code拡張互換: CursorはVS Codeをフォークしているため、既存の拡張機能やキーバインドの多くがそのまま利用できます。開発者は慣れ親しんだ操作感でAI機能を享受できます。

• 日本語対応: UIは英語ですが、AIへの指示や質問は日本語でも可能で、高い精度で応答します。海外製AIツールながら日本の開発者にも使いやすい点は特筆すべき特徴です。

3. 利用方法：
Cursorはスタンドアロンのデスクトップアプリとして提供されており、Windows・Mac・Linuxに対応しています。
公式サイト（https://www.cursor.com/ja）からインストーラをダウンロードしインストールすると、GitHubアカウントやメールアドレスでサインインして利用開始できます。

基本プランのHobby（無料）でもGPT-3.5相当のモデルによる補完やチャットが利用可能で、一定の制限（1日あたりの応答回数やプロジェクトサイズの上限など）はありますが、小規模プロジェクトなら十分試せます。より高性能なProプラン（月額20ドル）に加入すると、GPT-4等の高性能モデルへのアクセスや、長いコンテキストのコードベースでも応答できるようになります。Businessプラン（月額40ドル）ではチーム機能やより厳密なセキュリティ設定（オンプレミスモデル利用や監査ログ提供など）が利用できます。

エディタとしての使い方はVS Codeとほぼ同じで、既存のプロジェクトフォルダを開いて編集できます。AI機能を呼び出すには、例えばコード補完の場合は適切な場所でオプションキー（オプション+\ など、設定により異なる）を押す、チャットはサイドバーのCopilot風アイコンから開く、など簡単にアクセスできます。プライバシー面にも配慮があり、設定でPrivacyモードを有効にするとユーザーのコードがサーバーに保存されないようにできます。SOC 2認証も取得しており、企業利用にも耐えるセキュリティ水準を満たしています。総じて導入・利用は非常に手軽で、従来VS Codeを使っていた開発者なら違和感なくAI搭載IDEに移行できるでしょう。

4. 長所と短所：
Cursorの長所は、エディタとAIの深い統合による使い勝手の良さです。他のAIコード支援（Copilotなど）は既存IDEへのプラグイン形式ですが、CursorはIDEそのものをAI前提で設計しなおしているため、よりシームレスで強力な体験を提供します。

例えば、チャットで質問しながらそのままコード編集し、必要に応じて自動リファクタリングをエージェントに任せる、といった一連の操作が一つのUI内で完結します。ユーザーからは「プロジェクト全体を理解してくれる感じがあり、大幅な効率化を実感している」という声もあります。実際、ShopifyやOpenAI、Instacartといった企業のエンジニアもCursorを採用し、生産性向上を報告しているとのことです。また無料プランが用意されているため、個人でも気軽に試せるのは大きなメリットです。

他方、短所としては開発環境の乗り換えが必要な点が挙げられます。VS Codeベースとはいえ別ソフトウェアのため、既存のIDEカスタマイズ設定を移行したり、新しいキーバインドに慣れる手間はあります（もっともVS Code拡張をほぼそのまま使えるので移行コストは低めです）。また高度なAI機能の多くが有料である点も留意が必要です。特に大規模なリポジトリでGPT-4の力を最大限引き出すにはProプラン加入が実質必須です。さらに、Cursorはクラウドサービスとして動作しており（モデル推論はサーバー側で行われる）、プライバシーモードを有効にしない限りコード断片がクラウドに送信されます。企業ポリシーによってはこの点が懸念となる場合もあります。ただし前述の通りSOC2取得やPrivacyモード提供など、企業利用にも配慮した設計にはなっています。

総合すると、Cursorは「AI時代のVS Code」とも言える存在であり、エディタとAIの融合によって開発スタイルを革新しつつあります。GitHub Copilotなどとの選択は個人の好みによる部分もありますが、強力なエージェント機能まで一貫して使いたい場合はCursorが有力な選択肢となるでしょう。

まとめ

以上、主要なAIコーディングエージェント6種について、概要から機能・使い方・メリット/デメリットまで詳細に比較しました。

Codexはモデル提供から端を発し、ChatGPTと統合されたクラウドベースのAIエージェントへと進化中です。
 GitHub Copilot Agentは既存開発フローとの親和性を強みに、Issue駆動でタスク自動化を実現しています。
JulesはGoogleの最先端モデルを用いた非同期エージェントで、まだ限定提供ながら将来性が期待されます。
Claude CodeはAnthropicの先進モデルを活かしたCLIエージェントで、OSSとして公開され、研究的価値も高いです。
Devinは自律型AIエンジニアの先駆けとして実用サービス化が進んでおり、小粒なタスクの自動化に強みを持ちます。
Cursorは開発者の作業環境をAIごと刷新するアプローチで、エディタ統合の使いやすさが魅力です。 

今後もこれらエージェント同士の機能競争や協調が進み、開発スタイルが大きく変わっていくと考えられます。それぞれ得意分野や提供形態が異なるため、自身のプロジェクト規模や開発フローに合わせて最適なエージェントを選定・活用していくことが重要です。AIエージェントをチームの一員として迎え入れる時代は目前に来ていると言えるでしょう。

※ この記事は、ChatGPTのDeep Researchを使用して作成しました。