第32回ブログ：GitHub Copilotを超えるか？Cursor Proの実力を徹底検証
🔍 はじめに ― “補完AI”を超えた開発支援AIへ
2025 年現在、AI はテキスト生成の域を超え、統合開発環境（IDE）そのものを再発明しつつあります。代表格が GitHub Copilot と Cursor Pro。どちらも GPT-4o を中心とした最新 LLM を採用し、コード補完・テスト生成・リファクタリングを一気通貫で支援します。
しかし、有料プランに踏み込むと思想と実装方針が大きく分かれます。本稿では、Copilot Business / Enterprise と Cursor Pro / Teams を対象に、
- ライセンス & コスト
- モデル自由度
- 文脈理解アルゴリズム
- 速度 & UX
- ガバナンス & セキュリティ
の 5 つの軸で徹底比較し、シニア開発者・リードエンジニア視点での最適解を探ります。
結論から言えば、「日常補完 × PR フロー」を磨くなら Copilot、「AI を操りたい」なら Cursor です。
💳 1. ライセンスとモデル構成 ― 料金は近く、自由度は差が出る
| プラン | 月額/ユーザー | 利用可能モデル | 追加コスト |
|---|---|---|---|
| Copilot Business | $19 | GPT-4o Claude 3.5 Sonnet Gemini 2.5 Pro | なし |
| Copilot Enterprise | $39 | 上記 + 企業専用 Retrieval | Indexer ストレージ料 |
| Cursor Pro | $20 | GPT-4 Turbo Claude 3 Opus Gemini 1.5 Pro | なし |
| Cursor Teams | $40 | 上記 + Org Cache | SAML/OIDC 無料 |
🧠 2. 文脈理解アルゴリズム ― 「全体解析」か「限定補完」か
Copilot の補完エンジンは IDE 標準 API を介して 現在開いているバッファ と 関数スコープ を中心にヒントを収集します。
Cursor Pro はローカル索引を構築し、関数呼び出しグラフや依存ファイルツリーを横断的に理解します。
具体例：
Copilot Chat → 呼び出しリストを回答、手動修正。
Cursor Pro → 参照元を一括改変し、テストも自動生成。
getUserProfile() を編集中に「この関数の呼び出し元を全部探してテストを書いて」と依頼すると…Copilot Chat → 呼び出しリストを回答、手動修正。
Cursor Pro → 参照元を一括改変し、テストも自動生成。
⚡ 3. 速度 & UX ― Max-Edit 0.4 秒の衝撃
体感速度は Cursor Pro ≫ Copilot。Cursor の「Max-Edit」はファイル全体を書き換えても 0.4 秒台、Copilot は逐次補完のため 2 倍近い時間を感じることがあります。
🔒 4. ガバナンス & セキュリティ ― エンタープライズ要件の満たし方
Copilot Enterprise は SCIM 連携・監査ログが充実。
Cursor Teams も SAML/OIDC を無料提供し、Privacy Mode でコード外送信を匿名化します。
🛠 5. 実戦導入シナリオ ― ハイブリッドこそ最強
- 日常補完：Copilot Chat を VS Code に常駐
- 大規模リファクタ：Cursor Max-Edit で一括書換
- PR レビュー：Copilot PR Agent
- 設計ドキュメント：Cursor で生成 → Notion 共有
「Copilot だけ」「Cursor だけ」に固執せず、タスクごとにツールとモデルを切替えるのが 2025 年のベストプラクティス。
💡 6. 導入チェックリスト
- IDE は VS Code か JetBrains か
- リポジトリ規模は 300k LoC を超えるか
- 情報漏えいポリシーの厳格さ
- チームの AI リテラシー
📣 まとめ ― “選び操る”時代の本命は 自由度
Copilot は AI 開発の滑走路。
しかし、AI を選び、組み合わせ、操作する段階に入った今、Cursor Pro / Teams が持つ全体解析と高速編集は大きな武器になります。
次のスプリントで、ぜひ Cursor Pro を試してみてください。