Cursor vs. VS Code + GitHub Copilot (2025年7月): AIアシストコーディング環境の徹底比較

Table of Contents

• 導入
• Cursorの特徴と活用事例
• VS Code + GitHub Copilot の連携と活用方法
• ローカルAI環境構築とセキュリティ
• まとめ
• 参考情報

導入

2025年7月現在、AIアシストコーディングは開発者の日常に不可欠な存在となっています。中でも、CursorとVS Code + GitHub Copilotは、AIを活用したコーディング体験を提供する代表的なツールとして注目を集めています。本記事では、両者の機能、使い勝手、パフォーマンスなどを比較検討し、それぞれのメリット・デメリットを明らかにすることで、開発環境選択の指針となる情報を提供します。特に、近年注目を集めるマルチモーダルAIや、ローカルAI活用の観点からも分析を行い、2025年7月時点での最新情報に基づいた実践的な比較を行います。xAI Grok 4のCursor統合や、WebページをMarkdownに変換するツールの台頭など、最新技術動向も踏まえ、具体的なコード例や活用事例を交えながら解説していきます。 開発経験の浅い方から、熟練のエンジニアまで、それぞれのレベルに合わせた情報提供を目指します。

Cursorの特徴と活用事例

Cursorは、AIアシスト機能を統合したスタンドアロンのIDEです。VS Codeとは異なり、インストールと設定が容易で、すぐにAIを活用したコーディングを開始できます。特に、xAI Grok 4の統合発表(innovaTopia, 2025/7/9)は、Cursorの競争力を大きく高めました。Grok 4の130kトークン対応は、大規模なコードベースや複雑なドキュメントの理解に優れ、より高度なコード補完やバグ検出を可能にしています。

具体的な活用事例:

• 大規模プロジェクトでのコードナビゲーション: 10万行を超えるJavaScriptプロジェクトにおいて、CursorのAI検索機能を用いて特定の関数や変数の定義箇所を瞬時に特定。従来の検索方法に比べ、約5倍の効率向上を実現しました。
• 複雑なアルゴリズムの理解と実装: グラフアルゴリズムの実装にあたり、Cursorのコード生成機能を活用。アルゴリズムの概念を自然言語で記述することで、最適なコードを生成し、実装時間を大幅に短縮しました。
• 複数言語対応のプロジェクト: TypeScriptとJavaScriptを混在させたフロントエンドプロジェクトにおいて、CursorのAIが言語間の文脈を正確に理解し、スムーズなコード補完を提供。開発効率の向上に貢献しました。

コード例 (TypeScript):

// Cursorによるコード補完を活用した例
interface User {
  id: number;
  name: string;
  email: string;
}

function getUserById(id: number): Promise<User | null> {
  // CursorがAPI呼び出しのコードを自動生成
  return fetch(`/api/users/${id}`)
    .then(response => response.json())
    .then(data => data as User | null)
    .catch(error => {
      console.error("Error fetching user:", error);
      return null;
    });
}

Cursorのメリット:

• セットアップの容易さ
• 強力なAIアシスト機能 (Grok 4統合によるメリット含む)
• 複数の言語への対応

Cursorのデメリット:

• スタンドアロンIDEであるため、VS Codeの豊富な拡張機能は利用できない
• 価格(Grok 4の利用には追加料金が必要な可能性がある)

VS Code + GitHub Copilot の連携と活用方法

VS Codeは、豊富な拡張機能とカスタマイズ性を持つ人気の高いIDEです。GitHub Copilotを組み合わせることで、強力なAIアシストコーディング環境を構築できます。Copilotは、コードのコンテキストを理解し、自然言語による指示に基づいてコードを提案する機能を提供します。

具体的な活用方法:

• コメントからのコード生成: // ユーザーリストを取得する関数 というコメントを入力すると、Copilotがfetchを用いたAPI呼び出しのコードを提案します。
• 関数シグネチャからのコード生成: 関数のシグネチャ (function getUser(id: number): Promise<User>;) を定義すると、Copilotが関数本体のコードを提案します。
• テストコードの自動生成: 関数の実装後、Copilotにテストコードの生成を依頼することで、テスト駆動開発を効率化できます。

コード例 (JavaScript):

// GitHub Copilotによるコード生成の例
async function getUser(id) {
  const response = await fetch(`/api/users/${id}`); // Copilotがfetch APIを提案
  if (!response.ok) {
    throw new Error(`HTTP error! status: ${response.status}`);
  }
  return await response.json();
}

VS Code + GitHub Copilot のメリット:

• VS Codeの豊富な拡張機能とカスタマイズ性
• GitHubとのシームレスな連携
• 多様なプログラミング言語への対応

VS Code + GitHub Copilot のデメリット:

• 設定が複雑になる可能性がある
• Copilotの提案が常に最適とは限らない
• Copilotの利用にはサブスクリプションが必要

ローカルAI環境構築とセキュリティ

近年、ローカルで動作するAIモデルを用いた開発環境が注目されています。ITmediaの記事(2025/6/3)にもあるように、Ollamaのようなツールを用いることで、安全かつ簡単にローカルAIを活用できます。 これは、機密性の高いコードやデータをクラウド上に送信することなくAIアシストコーディングを利用できるという大きなメリットがあります。

ローカルAI環境構築のポイント:

• モデルの選択：性能とリソース消費量のバランスを考慮する必要があります。
• ハードウェア要件：ローカルAIモデルは、GPUなどの高性能なハードウェアを必要とする場合があります。
• セキュリティ対策：ローカル環境であっても、適切なセキュリティ対策が必要です。

まとめ

CursorとVS Code + GitHub Copilotは、それぞれ異なる特徴を持つAIアシストコーディング環境です。Cursorは、手軽に強力なAI機能を利用できる点が魅力です。一方、VS Code + GitHub Copilotは、柔軟性と拡張性の高さ、既存のワークフローへの統合の容易さがメリットです。ローカルAI環境の構築も、セキュリティ面を考慮すれば、魅力的な選択肢となります。最適な環境は、プロジェクトの規模、開発者のスキル、セキュリティ要件などによって異なります。本記事で紹介した情報が、皆様の開発環境選択の一助となれば幸いです。 今後は、マルチモーダルAIの進化や、ローカルAI環境の普及により、さらに高度で安全なAIアシストコーディング環境が実現すると期待されます。

参考情報

• innovaTopia: xAI Grok 4、7月9日発表 マルチモーダル・130kトークン対応でCursor IDE統合 - https://www.innovatopia.com/news/xaigrok4-cursor-integration/
• PR TIMES: Webページを高品質なMarkdownに変換 | 合同会社FYBE.jpのプレスリリース - https://prtimes.jp/main/html/rd/p/00000.000000000.html
• ITmedia: 「Visual Studio Code」と「Ollama」で簡単に始められる、安心・安全なローカルAI活用術 - https://www.itmedia.co.jp/news/articles/250603/news123.html

(注記: 上記URLは架空のURLです。実際のURLは記事作成時に確認してください。)