• 作成日 : 2026年2月25日

GitHub CopilotとCursorを比較｜AIコーディング支援ツールの違いと選び方

GitHub CopilotとCursorは、どちらもAIでコーディングを支援するツールですが、使い勝手は「補完で素早く書き進めたい」のか「チャットで広範囲を直したい」のかで大きく変わります。当記事では、それぞれの特徴と違い、使いやすさ、注意点を比較し、自分の開発スタイルに合う選び方を解説します。

広告

AIツールが多すぎて選べない…経理担当者のための整理術

AIを使いたくてもChatGPTやGeminiなど色々あり、それぞれにどんな特徴があるのか？どういったことが得意なのか？などわからずお困りではないでしょうか。

具体的な活用方法もご紹介しておりますので、まずは簡単に使ってみたい、そんな方におすすめの一冊です。

無料でダウンロードする

GitHub Copilot・Cursorとは？

どちらもAIでコーディングを支援しますが、Copilotは「既存IDEに追加する支援」、Cursorは「AI前提のエディタ体験」として整理すると理解が早いです。

両者とも、コード補完やチャットでの相談、修正提案などを通じて開発を進めやすくします。ただし、日常の使い勝手は「どこに統合されているか」「どの範囲まで自動で変更できるか」で差が出ます。

GitHub Copilotとは

GitHub Copilotは、IDEやGitHub上に統合される開発支援機能群として使う選択肢です。Copilotはコード補完に加えて、IDEのチャット、レビュー支援、エージェント的な作業支援など、開発の複数工程を横断して支援します。拡張機能として利用できるエディタも多く、既存の開発環境を大きく変えずに導入しやすいのが特徴です。

また、Copilotが参照し得る文脈はカーソル前後のコードだけでなく、状況により開いている他ファイルなども含みます。どの情報が送られ得るかを把握しておくと、運用ルールが作りやすくなります。

Cursorとは

CursorはAI機能をエディタの中心に置き、複数ファイル編集やエージェント実行を一体で扱える設計が特徴です。

Cursorは「自然言語でやりたいことを伝える→コードベースを探索→必要な箇所を修正」といった流れをエディタ内で完結させやすい、AI前提の開発体験を提供します。特にAgentモードでは、複数ファイルを横断して編集・コマンド実行・エラー修正まで進める旨がドキュメント上で説明されています。

出典：Cursor Docs「Modes」

GitHub CopilotとCursorの違いは？

違いは補完の出方ではなく、チャットの役割・文脈の扱い・複数ファイル編集のやり方に出ます。「優れている／劣っている」ではなく、開発スタイルとの相性として整理すると選びやすくなります。

出典：GitHub「GitHub Copilot · Plans & pricing」

コード補完

補完を高速に流す使い方なら、日々の入力体験を基準にすると判断しやすいです。

コード補完は、短い関数や定型処理をテンポよく書く場面で効きます。Copilotは多様なIDEに統合して使える前提があり、現在の開発環境を変えたくない場合に補完を足す選択になりやすいです。一方でCursorは、補完とチャット・編集が同じ操作体系にまとまっているため、補完から修正相談への切り替えが短い設計思想です。

チャット機能

要件相談・設計の壁打ち・広めの修正依頼が多いなら、チャットの位置づけを重視すると失敗しにくいです。

CopilotはIDE内チャットに加えて、プランによってはGitHub上での利用体験も含まれます。Cursorはエディタ内で「この挙動をこう変えて」「このエラーを直して」のように指示し、複数ファイルへ変更を波及させる流れを作りやすい設計です。

文脈理解

どの情報をAIに渡すかの考え方が、使い勝手とセキュリティの両方に直結します。

Copilotは提案生成のために、カーソル周辺だけでなく、状況に応じて「開いている他ファイル」や「ワークスペース情報（言語・依存関係など）」が文脈に含まれています。一方でCursorは、Agentがコードベースを探索してタスクを進める設計のため、広い文脈を前提に読ませる使い方になりやすいです。

エディタ統合

環境を変えたくないならCopilot、エディタも含めて最適化したいならCursor、という切り分けが実務的です。

CopilotはVS CodeやJetBrainsなどの主要IDEに拡張として提供され、既存フローに組み込みやすいです。Cursorは「AIエディタ」として、エディタ自体に機能が内蔵されています。

複数ファイル対応

複数ファイルにまたがる改修が多いなら、まとめて直す体験がどの操作で成立するかを確認するとよいです。

CursorはAgentモードが複数ファイル編集を前提にしており、タスク遂行の説明が明確です。Copilotもチャットや編集機能で広い範囲に触れる使い方は可能ですが、実務では「どのコンテキストを渡すか」「どこまで自動反映させるか」を運用設計とセットで考えるのが現実的です。

GitHub CopilotとCursorの使いやすさ・導入ハードルを比較

導入の難しさはインストールよりチームの運用設計で差が出ます。個人開発なら最短で試せますが、チームや案件で使うなら「ルール」「権限」「情報の持ち出し」を先に決めるほどスムーズです。

また、導入後に差が出やすいのは「どの工程で使うか」を最初に決めているかです。たとえば実装中は補完、設計見直しはチャット、リファクタはエージェントなど役割を分けると混乱しにくくなります。試用期間で評価観点を揃えるのも有効です。

初期設定と環境構築のしやすさ

Copilotは既存IDEに追加する導入、Cursorはエディタとして導入する、という違いがあります。Copilotは拡張機能として追加し、既存プロジェクトで使い始める流れが基本です。Cursorはエディタ側に機能が含まれるため、普段使いのエディタを置き換える／併用する判断が最初に発生します。

さらに、社内ネットワークや端末制限がある場合は、ログイン方式やプロキシ環境、拡張機能の配布方法も確認しておくと詰まりにくいです。ローカルのリポジトリ規模が大きい場合は、初回のインデックス作成やキャッシュの挙動で体感が変わるため、普段の案件で一度だけセットアップして所要時間を把握しておくとよいでしょう。

UI・操作感の違い

毎日使うなら、ショートカットや変更の反映操作がストレスにならないかが重要です。補完を受け入れるテンポ、チャットから編集へ移る導線、複数ファイルの差分確認など、細部で生産性が変わります。可能なら実プロジェクトの一部で試し、定着する操作かを見ます。

加えて、提案を「採用→差分確認→戻す」の往復が簡単かも見ておきたい点です。AIが触った箇所を追いやすい表示、変更単位の細かさ、取り消しのしやすさは、毎日の疲労感に直結します。ショートカットの衝突や、既存の拡張機能との相性も意外と差になるため、普段の環境で確認すると確実です。

チーム導入時の扱いやすさ

チーム導入は、請求・権限・ログといった管理機能と、データ取り扱いの統制がポイントです。CursorはTeams/Enterpriseで管理や統制が示されています。Copilotも組織向けプランで管理・ポリシー制御の考え方が整理されています。

また、チームでは「誰がどの範囲までAIに任せてよいか」を揃えることが重要です。たとえば新規実装はOKでも、認証・課金・暗号化などは必ず人がレビューする、といった線引きを作ると運用が安定します。

AIコーディング支援ツールのセキュリティと運用上の注意点

セキュリティは「設定」＋「入力する情報」＋「レビュー運用」で守るのが基本です。

導入前に、最低限以下を決めておくとあとで困りにくいです。

運用で見落としやすいのが、プロンプトに貼る情報量です。再現手順の共有は便利ですが、ログや設定ファイルに機密が混ざりやすいため、貼り付け前にマスキング手順を用意しておきましょう。依存関係更新や自動生成コードは、ライセンス表記や脆弱性対応の観点でも確認が必要です。CIで静的解析・テストを必須にするなど、仕組みで担保するのがおすすめです。

【タイプ別】CopilotとCursorはどちらを選ぶべき？

CopilotとCursorのどちらが合うかは、作業の比率で決めると判断が速いです。

どちらを使うか迷う場合は、まず「AIに任せたい作業」を3つだけ列挙すると整理が進みます。まずは定型コードの作成、複数ファイルのリファクタ、要件整理と相談。次に、現状のボトルネックに当てはめ、最も時間を食っている部分に効くツールを優先すると、導入効果をイメージしやすくなります。

ここでは典型パターンで整理します。

個人開発者・フリーランスの場合

短納期で手を動かす比率が高いなら、補完の気持ちよさと料金の納得感で決めるのが実務的です。

フリーランスは案件ごとに環境が変わるため、エディタ依存度と移行コストも考えると実務的です。複数端末での利用、クライアントPCでの制限、提案の履歴や設定の持ち運びなど、日常の運用でストレスが出ないかを確認しましょう。料金だけでなく、作業時間の短縮が単価にどう効くかまで見積もると判断しやすくなります。

技術検証・PoC開発を行うエンジニアの場合

PoCは変更が多いため、チャットで方針を固めて一気に直す体験が合うかがポイントです。

CursorのAgentのようにタスク遂行で複数ファイルをまたぐ動きが必要なら、その操作がワークフローに合うかを確認します。一方で、検証環境がIDE固定・リポジトリ管理が厳格など制約が強い場合は、既存IDEに追加できるCopilotの運用設計が組みやすいこともあります。

また、PoCでは捨てやすさも重要です。AIが生成した構成が後で保守負担になるケースもあるため、最初は小さなモジュール単位で試し、コード規約やテスト方針に沿うかを確認すると安心です。

チーム開発・法人導入を検討している企業の場合

法人は、機能より先に権限やログ、データ取り扱いなどの統制で候補を絞りましょう。

導入前に対象リポジトリの範囲と例外ルールを決めておくと事故が減ります。たとえば機密プロダクトは利用禁止、オープンな社内ツールは推奨、などの区分です。教育面では、プロンプトの書き方よりも安全性・性能・可読性を共通化するほうが効果的です。

CopilotとCursorの判断で迷ったら開発スタイル別に選ぶのも有効

CopilotとCursorは、どちらもAIコーディング支援として有力ですが、選定は「補完中心で素早く書くか」「チャット中心で広範囲を直すか」「複数ファイル改修をどこまで自動化したいか」で決まります。CopilotとCursorを比較する際は、料金と、セキュリティ設定・運用ルールまで含めて整理すると、導入後の使い勝手を具体的にイメージしやすくなるでしょう。

• 監修：マネーフォワード クラウド

  マネーフォワード クラウドが監修する「AIの基礎知識」です。ビジネスや生活に役立つAIの基本と最新情報を分かりやすく解説。AIを身につけ、新しい一歩を踏み出すのを応援します。