はじめに
Cursorは強力なAI駆動開発ツールですが、その真価を発揮するには適切な使い方を理解する必要があります。同じ機能を使っても、プロンプトの書き方やコンテキストの与え方によって、AIの出力品質は大きく変わります。
本記事では、Cursorの機能を最大限に活用し、開発生産性を大幅に向上させるためのベストプラクティスを解説します。この記事を読むことで、以下のことができるようになります。
- AIに効果的なプロンプトを書き、質の高い回答を得られる
- @メンションを活用して適切なコンテキストを提供できる
- AIモデルを用途に応じて使い分けられる
- 複数タブで効率的に並行作業を進められる
- チェックポイントを活用して安全に実験的な開発ができる
実行環境と前提条件
実行環境
| 項目 | 要件 |
|---|---|
| オペレーティングシステム | Windows 10以上、macOS 10.15以上、Ubuntu 20.04以上 |
| Cursor バージョン | 2.3以降(2026年1月時点の安定版) |
| インターネット接続 | 必須(AIモデル利用に必要) |
| 料金プラン | Pro以上推奨(高度なモデル利用のため) |
前提条件
- Cursorがインストールされ、基本操作を理解していること
- Cursor Agentの基本的な使い方を知っていること
- 開発プロジェクトをCursorで開いていること
期待される結果
本記事の内容を実践することで、以下の状態を達成できます。
- AIとの対話効率が向上し、少ない試行で目的を達成できる
- コード生成の品質が向上し、手直しの時間が減少する
- 複雑なタスクを効率的に分割・実行できる
- 実験的な変更を安全に試せる
効果的なプロンプトの書き方
プロンプトの書き方は、AIの出力品質を決定づける最も重要な要素です。
プロンプト設計の基本原則
効果的なプロンプトには、以下の要素が含まれています。
| 要素 | 説明 | 例 |
|---|---|---|
| 明確なゴール | 何を達成したいか | 「ユーザー認証APIを実装する」 |
| 具体的な要件 | 必要な仕様 | 「JWT、リフレッシュトークン対応」 |
| 制約条件 | 守るべきルール | 「既存のUserモデルを使用」 |
| 期待する形式 | 出力の形式 | 「TypeScriptで、テスト付きで」 |
悪いプロンプトと良いプロンプトの比較
悪いプロンプトの例
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このプロンプトには以下の問題があります。
- 認証の種類が不明(JWT? セッション? OAuth?)
- 対象のフレームワークが不明
- 既存コードとの関係が不明
良いプロンプトの例
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段階的な指示の技法
複雑なタスクは、一度に全てを依頼するのではなく、段階的に進めます。
ステップ1: 計画の作成
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ステップ2: 計画のレビュー
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ステップ3: 実装の開始
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コンテキストを意識した指示
AIは与えられたコンテキストに基づいて回答します。関連するファイルや情報を明示的に示すことで、より適切な回答が得られます。
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反復的な改善
最初の出力が完璧でなくても、フィードバックを通じて改善できます。
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コンテキスト(@メンション)の適切な提供
@メンションを活用することで、AIに適切なコンテキストを効率的に提供できます。
@メンションの種類と用途
Cursorでは以下の@メンションが利用可能です。
| @メンション | 説明 | 用途 |
|---|---|---|
| @file | 特定のファイルを参照 | 実装の参考、修正対象の指定 |
| @folder | フォルダ全体を参照 | 関連ファイル群の把握 |
| @codebase | コードベース全体を検索 | 既存実装の調査 |
| @web | Web検索 | 最新ドキュメント、ライブラリ情報 |
| @docs | ドキュメントを参照 | 公式ドキュメントの確認 |
| @git | Git履歴を参照 | 変更履歴、差分の確認 |
ファイル参照の効果的な使い方
単一ファイルの参照
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複数ファイルの参照
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フォルダの参照
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@codebaseの活用
@codebaseを使うと、AIがコードベース全体をセマンティック検索して関連コードを見つけます。
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@webの活用
外部の最新情報が必要な場合に使用します。
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コンテキスト提供のベストプラクティス
flowchart TD
A[タスクの種類] --> B{既存コードに関連?}
B -->|はい| C[@fileで関連ファイルを指定]
B -->|いいえ| D{外部情報が必要?}
D -->|はい| E[@webで最新情報を検索]
D -->|いいえ| F[@codebaseで類似実装を探す]
C --> G[具体的な指示を追加]
E --> G
F --> G
G --> H[プロンプトを送信]効果的なコンテキスト提供の例
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過剰なコンテキストを避ける
必要以上のコンテキストを与えると、AIの焦点がぼやけます。
避けるべき例
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推奨する例
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AIモデルの使い分け
Cursorでは複数のAIモデルを選択できます。用途に応じた使い分けが効率化の鍵です。
利用可能なモデルの特徴
2026年1月時点で利用可能な主要モデルの特徴は以下のとおりです。
| モデル | 特徴 | 推奨用途 |
|---|---|---|
| Claude 4.5 Sonnet | バランス型、高速 | 一般的なコーディング |
| Claude 4.5 Opus | 最高品質、深い推論 | 複雑な設計、難しいバグ修正 |
| GPT-5.2 | 広範な知識 | 一般的な質問、ドキュメント生成 |
| Gemini 3 Pro | コスト効率 | 大量のコード生成 |
| Cursor Tab | 超高速補完 | Tab補完専用 |
速度重視の場面
以下の場面では、高速なモデルを選択します。
- Tab補完による日常的なコーディング
- 単純なコード生成
- 定型的なタスク
- 大量のファイル処理
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品質重視の場面
以下の場面では、高品質なモデルを選択します。
- 複雑なアーキテクチャ設計
- パフォーマンス最適化
- セキュリティレビュー
- 難しいバグの調査
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モデル選択のワークフロー
flowchart TD
A[タスク開始] --> B{タスクの複雑さ}
B -->|単純| C[Claude 4.5 Sonnet]
B -->|複雑| D[Claude 4.5 Opus]
B -->|Tab補完| E[Cursor Tab]
C --> F{結果の品質}
F -->|満足| G[完了]
F -->|不満足| H[Opusで再実行]
D --> I{結果の品質}
I -->|満足| G
I -->|不満足| J[プロンプトを改善して再実行]
H --> I
J --> Iコスト意識のある使い分け
Proプランでもリクエスト数に制限があるため、コストを意識した使い分けが重要です。
| タスク | 推奨モデル | 理由 |
|---|---|---|
| コード補完 | Cursor Tab | 最も効率的 |
| 一般的な質問 | Sonnet | 十分な品質 |
| 初期実装 | Sonnet | 高速なイテレーション |
| 最終レビュー | Opus | 品質保証 |
| ドキュメント生成 | Sonnet | コスト効率 |
複数タブによる並行作業
複数のチャットタブを活用することで、効率的に並行作業を進められます。
タブの戦略的な使い分け
トピック別の分離
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作業フェーズ別の分離
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並行作業の実践例
以下は、新機能実装時の並行作業の例です。
タブ1: データモデルの設計
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タブ2: API設計(タブ1と並行)
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タブ3: UI設計(タブ1、2と並行)
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タブ間の情報共有
あるタブでの成果を別のタブで活用します。
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ピン留めによる重要タブの保持
重要な会話はピン留めして保持します。
- 重要なタブを右クリック
- 「Pin Chat」を選択
- ピン留めされたタブは左側に固定
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チェックポイントを活用した実験的開発
チェックポイント機能を活用することで、安全に実験的な変更を試せます。
実験的開発のワークフロー
flowchart TD
A[実験開始] --> B[チェックポイント作成]
B --> C[実験的変更を実行]
C --> D{結果の評価}
D -->|成功| E[変更を保持]
D -->|失敗| F[チェックポイントに復元]
F --> G[別のアプローチを試す]
G --> C
E --> H[Gitコミット]チェックポイントの作成タイミング
以下のタイミングでチェックポイントを作成します。
| タイミング | 理由 |
|---|---|
| 大きな変更の前 | 失敗時に戻れるように |
| 実験的なアプローチの前 | 比較検証のため |
| 動作確認後 | 安定した状態を保存 |
| 複数ファイル変更の前 | 整合性を保証 |
実験的変更の実践例
シナリオ: パフォーマンス最適化の実験
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A/Bテスト的な実験
複数のアプローチを比較する場合の方法です。
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マルチエージェントとの組み合わせ
Cursor 2.0以降では、マルチエージェント機能を使って複数のアプローチを並列で試せます。
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Rulesの活用
Project Rulesを活用することで、AIの出力を一貫させ、品質を向上させます。
効果的なRulesの例
コーディング規約のRule
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エラーハンドリングのRule
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Rulesとプロンプトの組み合わせ
Rulesを設定した上で、プロンプトで追加の指示を出します。
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生産性向上のチェックリスト
日常的に意識すべき項目をチェックリストにまとめます。
プロンプト作成時
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タスク開始時
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タスク完了時
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まとめ
Cursorの生産性を最大化するためのポイントを振り返ります。
- 効果的なプロンプト: 明確なゴール、具体的な要件、制約条件を含める
- 適切なコンテキスト: @メンションで必要な情報のみを提供
- モデルの使い分け: 速度重視ならSonnet、品質重視ならOpus
- 並行作業: 複数タブでトピックを分離し、効率的に進める
- 実験的開発: チェックポイントで安全に試行錯誤
- Rules活用: プロジェクト固有のルールでAI出力を一貫させる
これらのベストプラクティスを日常的に実践することで、AI駆動開発の効率は飛躍的に向上します。最初は意識的に実践する必要がありますが、習慣化すれば自然と最適なワークフローが身につきます。