はじめに
クオカード デジタルイノベーションラボ（以下ラボ）では、「エンジニアが本質的な業務に集中できる環境を作る」ことを目指し、自動化や効率化を推進するさまざまなツールの導入・運用に取り組んでいます。
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この一環として、AIツール「Cursor」を新たに導入しました。 （※追記：2025/9で利用終了し、現在はClaude Codeに移行しています。）
本記事では、Cursorの活用状況や、使ってみて感じた良い点・課題点、今後任せたいことなどをアンケート形式で聞いてみた結果をご紹介します。
Cursorの導入を検討している方や、ラボへの応募を検討中の方にとって、少しでも参考になれば幸いです。
ラボにおけるAIツール導入状況
現在ラボでは、以下のAIツールを導入・活用しています。
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そして今回、実装やコード調査、仕様検討などの開発支援を目的に、「Cursor」を導入しました。
また現在は、「Claude」 の試用も一部メンバーで開始しており、こちらも今後の導入を視野に入れています。
AIツールにはそれぞれ得意分野や特性があり、進化のスピードも非常に早いため、ラボでは今後もより良い選択肢があれば柔軟に取り入れ、日々の課題解決に活用できる体制を整えています。
アンケート概要
回答者：ラボ所属のエンジニア
質問内容：
- Cursorの活用方法について教えてください
- 現時点でのCursorの良い点、得意だと感じるところを教えてください
- 現時点でのCursorの課題点、苦手だと感じるところを教えてください
- 今後Cursorに任せてみたいと考えているものがあれば教えてください
アンケート回答紹介
Cursorの活用方法について教えてください
ソフトウェアエンジニア
コードの調査・実装
- 既存コードの調査
- ボイラープレートや定型的なコード生成
- 実験的なコード生成
- テストコードの実装
- 新規コード実装
仕様・改修に関する検討
- 仕様調査
- 改修方法の素案検討
- 改修内容の妥当性の確認
- 修正を任せるよりも、調査や修正方針の検討で使うことが多い。「xxをしている箇所はどこ？」「xxが使われるケースは？」「xxの場合どのような動きになる？」「xxにするためにどのような修正方針がよいか？」といった使い方をしている。
インフラエンジニア
- 開発/レビュー
QAエンジニア
- E2Eテストの実装
- テストケース洗い出し
Cursor導入により、エンジニアリングの方法（開発プロセス・作業時間など）が変わったことがあれば教えてください
ソフトウェアエンジニア
✅プラス面
調査時間の短縮
- やりたいことをベースに「どうすべきか」の解答が出てくるため、作業中の調査にかかる時間が大幅に削減されていると実感。
- 既存の実装を調べたり理解したりする際も、Cursorに聞けば大体解決するため、作業時間が短縮されている。
- 主に現状実装の調査にかかる時間がかなり減った。
実装の効率化
特にテストコードでは、Cursorが大枠を作ってくれるため、あとは細かい部分を実装するだけで済み、非常に楽になった。
改修方針の併走支援
改修方法の素案をCursorに提示してもらい、チャットでやりとりしながらブラッシュアップしていく流れが多くなった。
⚠️マイナス面
レビュー時間が増加する場合がある
- AI生成されたコードに対するチェックの目が緩くなっている場面もあり、結果としてレビューに費やす時間が増えていると感じることがある。
インフラエンジニア
✅プラス面
- 現状調査やレビューの時間が大幅に減りました
QAエンジニア
✅プラス面
- 実装時間が短縮されています（外枠を作ってくれるので、チューニングしながらデバッグできる）
現時点でのCursorの良い点、得意だと感じるところを教えてください
ソフトウェアエンジニア
プロジェクト内のコード検索・調査
- プロジェクト内のコードの横断検索ができる
- リポジトリや指定ファイルのコンテキストを前提に調査や提案をしてくれる
- プロジェクト全体を見てくれるので、調査ではかなり正確な答えが返ってくる
実装に関する支援
- リアルタイムでのコード修正内容の確認ができる
- 実装に関する質問への回答や解説が得られる
- バックエンドの実装全般で活用できる（※フロントは未使用のため不明）
応答スピード
比較的応答速度が速いため、回答待ちのストレスが少ない
インフラエンジニア
- コード全体の横断検索ができる
QAエンジニア
- コードをより深く解析することができる
現時点でのCursorの課題点、苦手だと感じるところを教えてください
ソフトウェアエンジニア
指示通りに動作しない場面がある
- 大きなタスクの丸投げ
- 複数リポジトリを横断した質問の回答
- たまに指示していないコード修正をする。よくやられるのがTODOコメントを消されること。消さないで！と頼んだら、なぜかTODOコメント以外の実装部分を消されたことがあった。
- 提案だけ求めているタイミングで先走って修正される時がある
動作の安定性
応答を返さないことがよくあったが、1.0になってからそういったことは殆どなくなった。
その他
インフラエンジニア
- 間違った提案をしてくるところがある
QAエンジニア
- まだまだ網羅的なテストケース洗い出しは確認が必要
- たまにコードを解析するところが間違うので、コードファイルを具体的に指定してから実装してもらうこともある
今後Cursorに任せてみたいと考えているものがあれば教えてください
ソフトウェアエンジニア
インフラエンジニア
- ドキュメントの横断検索
QAエンジニア
- より幅広い範囲のWebアプリのE2Eテスト
- Appium/Seleniumを使用したモバイルアプリのE2Eテスト
アンケートの結果から、Cursorはコードの調査や実装、仕様検討といった開発支援業務に強みがあり、適切に活用することで業務効率化に大きく貢献していることがわかりました。
一方で、文脈に依存するタスクや、複数リポジトリにまたがる複雑な指示に対しては、意図しない動作や期待通りの回答が得られない場面もあるという課題も見受けられました。
今後の展望
ラボでは、こうしたAIツールとの協働をより良いものにしていくために、「どのように指示すれば意図が正しく伝わるか」「どのように活用すれば効果的か」といったノウハウをチーム内で共有しながら、さらなる課題解決につなげていきたいと考えています。
また、AIツールごとの特性を理解し、目的に応じて柔軟に使い分けることも、より効果的な活用に不可欠だと感じています。
「脱社内外注を進めています」の中で目指す姿として記載した「エンジニアはシステムを作るだけでなく、顧客（利用者）の課題を解決する存在」であり続けるため、今後もAIツールと協働し、創造的かつ戦略的な役割に集中しながら、より良いサービスづくりにつなげていきたいと考えています。
最後に
ここまでお読みいただき、ありがとうございました！
ラボでは、新しい技術やツールを積極的に取り入れながら、チームで協力して課題解決に取り組める環境づくりを大切にしています。
そんな環境の中で、一緒にチームの成果を最大化してくれる仲間を募集中です！
少しでも興味を持っていただけた方は、ぜひカジュアル面談でお話しましょう。
