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仕事が変わる――エンジニア編:Cursor × Claude Codeの使い分け

AIコーディングツールが複数ある今、「どれを使えばいいのか」が新しい悩みになっています。特にCursorとClaude Codeは、どちらもコードを書けるけれど性格が全く違う。この記事では、シーン別の使い分けを整理します。


2つのツールの性格

ざっくり言うと:

  • Cursor = AIが組み込まれたIDE。画面を見ながら対話的に進める
  • Claude Code = ターミナルで動くAIエージェント。大きなタスクを丸投げできる

もう少し具体的に比較すると:

シーン Cursor Claude Code
新しい関数を1つ書く ◎ Tab補完で即座に ○ できるが大げさ
バグの原因を調査する ◎ ファイルを見ながら対話 ○ プロジェクト全体をスキャン
10ファイルにまたがるリファクタリング ○ Agent Modeで可能 ◎ 得意分野
新規プロジェクトのスキャフォールディング △ 手動セットアップが必要 ◎ 一発で構築
コードレビュー ◎ 差分を見ながら ○ できるが視覚的でない
CIの修正 △ ターミナル操作が必要 ◎ シェルコマンドも実行
ドキュメント生成 ◎ ファイル横断で一括生成

シーン別ワークフロー

シーン1:日常的なコーディング → Cursor

朝、Cursorでプロジェクトを開いて、今日のタスクに取りかかる。これが基本の流れです。

// CursorのTab補完が効くパターン
// コメントで意図を書く → Tab → 確認 → 次の行

// ユーザーの最終ログイン日時を更新する
const updateLastLogin = async (userId: string) => {
  // Tabを押すと、Cursorが残りを補完してくれる

小さな変更の積み重ねには、Cursorのリアルタイム補完が最も効率的です。コーディングの「流れ」を止めずに、AIのサポートを受けられる。

シーン2:大きなリファクタリング → Claude Code

「認証ミドルウェアを全面的に書き直す」「APIのレスポンス形式を統一する」——こういう複数ファイルにまたがる大きな変更は、Claude Codeの領域です。

ターミナルで:

cd ~/project
claude

> src/middleware/auth.ts の認証ロジックをJWTからセッションベースに移行して。
> 関連する全ファイルを更新し、テストも修正して。
> 移行後も既存のAPIの互換性は維持すること。

Claude Codeはプロジェクト全体をスキャンし、影響範囲を特定し、ファイルを一つずつ修正していきます。人間がやれば半日かかる作業を30分で完了させることも。

シーン3:新規プロジェクトの立ち上げ → Claude Code

> Next.js 16 + TypeScript + Tailwind CSS + Prisma + PostgreSQL で
> SaaSの管理画面のプロジェクトを作って。
>
> 必要なもの:
> - 認証(NextAuth.js)
> - ダッシュボード画面
> - ユーザー管理CRUD
> - ロールベースのアクセス制御
> - Docker Compose での開発環境

ボイラープレートの生成はClaude Codeの独壇場。プロジェクト構造、設定ファイル、初期コードまで一式生成してくれます。ここからCursorに切り替えて、細部を詰めていく。

シーン4:デバッグ → 状況による

エラーの原因がわかっている場合 → Cursor。 該当ファイルを開いてCmd+Kで修正指示。

原因不明のバグ → Claude Code。 「このエラーが出る。原因を調査して修正して」と丸投げ。プロジェクト全体をスキャンして原因を特定してくれます。

シーン5:CI/CDの修正 → Claude Code

GitHub ActionsやCI設定の修正は、ターミナルとの親和性が高いClaude Codeが適しています。

> GitHub Actionsのワークフローを修正して。
> mainブランチへのPRで以下を実行するように:
> 1. TypeScriptの型チェック
> 2. Vitestでユニットテスト
> 3. Playwrightでe2eテスト
> 4. テスト通過後にプレビューデプロイ

1日の流れ

実際の1日をイメージしてみます。

9:00 — Cursorを起動。GitHubのIssueを確認し、今日のタスクを把握。

9:15 — 小さなバグ修正。Cursorで該当ファイルを開き、Cmd+Kで修正。テストもCmd+Kで追加。PR作成。

10:00 — 新機能の実装。Cursorで対話しながら、コンポーネントを一つずつ作っていく。Tab補完とインラインチャットを交互に使う。

12:00 — 昼休み前に、午後の大きなリファクタリングの計画をClaude Codeに相談。

> src/services/ 配下のAPI呼び出しを、現在のfetchベースからaxiosに統一したい。
> まず影響範囲を教えて。何ファイルに変更が必要?

13:00 — Claude Codeにリファクタリングを実行させる。出力される差分を確認しながら進める。

15:00 — Claude Codeの変更が完了。Cursorに戻って、差分を一つずつレビュー。気になる箇所はCursorのチャットで質問。

16:00 — テストを実行。失敗したテストがあれば、Cursorで原因調査→修正。

17:00 — PRを作成。コミットメッセージはClaudeに書かせる。


併用のコツ

「小さい」はCursor、「大きい」はClaude Code。 これが基本原則。1ファイルの変更ならCursor。5ファイル以上ならClaude Code。

Claude Codeの出力はCursorで検証する。 Claude Codeが書いたコードを、Cursorのチャットで「このコードに問題はない?」とダブルチェック。異なるAIの視点で確認することで、見落としを減らせます。

設定ファイルを揃える。 .cursorrules(Cursor用)とCLAUDE.md(Claude Code用)に同じコーディング規約を書いておく。ツールが違っても生成されるコードのスタイルが統一されます。


投資対効果

ツール 月額 効果
Cursor Pro $20 日常コーディングの30〜50%高速化
Claude Pro $20 大規模タスクの自動化、リファクタリング
合計 $40 エンジニア1人あたり週5〜10時間の節約

週5時間×月4週=月20時間。エンジニアの時給を考えれば、$40は即座にペイします。


シリーズ: 仕事が変わる|公開日: 2026年3月15日