【AI駆動開発】Cursor, GitHub Copilot他４AIツール３モード完全ガイド
はじめに
こんにちは。エンジニア 兼 講師のShotaです。
普段はエンジニアとしてAIツールを実案件に適用しながら開発を行い、 同時に講師として得られた知見を体系化して受講生の方にお伝えする活動をしています。
日々様々なAIツールを検証する中で、Cursorをはじめ、GitHub Copilot、Replit、Cline、Devinなど... 「これは使えそう！」と思うAIツールが出るたびに契約し、 気がつけば月額課金の合計が日本円で10万円を超える月も。
使って検証して、実案件に適用して、改善点をまとめて、 フィードバックして、また検証して...の繰り返し。
でも現実は厳しく、意図したとおりのコードがなかなか生成されない。 プロンプトを微調整しては、コードを確認し、テストして... お金が溶けるだけでなく、時間も溶けていく日々でした。
「AIツールって本当に実用的なの？」 一時期は失意のどん底状態に。
そんな試行錯誤の末に、なんとかリリースまで漕ぎ着けた「AI駆動開発実践コース」では、要件定義からテストまでの完全フローを体系化してお伝えしていますが、この講座はまさにこうした実案件での失敗と成功から得られた知見に基づいて作成しました。
実案件への適用過程で「事前に知っておけば、こんなに調査や検証に時間をかけることなく済んだのに」と痛感した重要なポイントがいくつもありました。
そこで今回から、AIツールを実案件に適用する際に事前に知っておくべき実践的なTipsをシリーズでお伝えしていきます。
第1回は、私の"高額授業料"から学んだ意外な発見——AIツール活用の大前提でありながら、知らずに使っている人が多い「モード」の概念と使い分けについて解説します。
すでにAIツールを開発に利用している方も、これから利用予定の方も、ご参考になれば幸いです。
AIツールの「モード」とは？
一言でAIツールといっても、実は用途に応じた複数の機能が存在します。これが主要なAIツールで「モード」と呼ばれるものです。
開発者は自身の用途に応じてAIツールの「モード」を切り替えることで、AIツールの恩恵を最大限享受できます。
主要な3つの用途とモード
主要なAIツールが想定する用途は大きく以下の3つです。
主要AIツールのモード比較
ツール選定の際に重要なのが、どのモードが、どの用途に該当するのかを理解することです。 各用途に対応する各ツールのモードは以下の通りです。
※他のツールには用途に応じたモードがあるが、Clineにはモードという概念はない。あえていうなら、Plan & Act方式が採用され、これは他のツールでいうところのAgentモードに相当。Plan & Actというのは、ツールで実施するタスクの種類（Planが実装計画、Actが実装計画に基づく実装作業）を指している。
ツール別の特徴と選択指針
各ツールを新規開発力と既存コード修正力の観点で分類すると
🔴 新規開発力優位型：Cline
新規開発力：高
既存コード修正力：中（Plan & Act方式のみのシンプル設計）
特徴：新規開発力に特に優れている。既存コードの修正も可能だが、他のツールの既存コード修正機能と比較すると、処理が重い、PlanからActへの切り替えに手間がかかる、修正前後のDIFFを適用前に確認できない（他のツールのManualやAdvanced Assistantモードではサポートされている）などの理由により、細かい修正作業には不向きである。
🔶 既存コード修正力優位型：GitHub Copilot
新規開発力：中（Agentモードは既存コードベースの複数ファイル修正を主目的としており（※）、「Agent」という名称ながら、実際には他のツールのManualやAdvanced Assistantに近い性質を持つ。これは大規模リポジトリを運用するGitHubならではの設計思想と考えられる。）
既存コード修正力：高
特徴：既存コード修正力に特に優れている
🔵 バランス型：Cursor & Replit
新規開発力：高
既存コード修正力：高
特徴：新規開発力と既存コード修正力の両者がバランスよく優れている
※GitHub Copilotの公式サイトによると、Agent modeは「analyzing code, proposing edits, running tests, and validating results across multiple files」という複数ファイルに対する変更を主目的としている（参考：GitHub Copilot Features）
開発スタイルに応じた選択指針
新規開発がメイン業務の場合
一気に開発するところをAIに任せたい
既存コード修正は手動で行う / 他のツールと組み合わせて行う
→ 新規開発力優位型：Cline
既存コード修正がメイン業務の場合
丁寧に改善するところをAIに任せたい
新規開発は手動で行う / 他のツールと組み合わせて行う
→ 既存コード修正力優位型：GitHub Copilot
新規開発と既存コード修正の両方がメイン業務の場合
一気に開発するところと、丁寧に改善するところの両方をAIに任せたい
→ バランス型：Cursor & Replit
Agentモードでの要件伝達について
Agentモードを効果的に活用するには、「どう要件を伝えれば最小限の手戻りで実装できるか？」が重要な課題です。
主な課題
要件が曖昧→意図しない実装
一度に多すぎる機能→複雑化・品質低下
解決策
「AI駆動開発実践コース」で紹介している要件の5つの明確さと効果的なスコープ分割により、開発タスクを適切な規模に分割して段階的に実装させることが重要です。
まとめ
AIツール活用の第一歩は、自身の用途に応じた適切なモード選択です。
新規開発：Agent系モード
既存コード理解：Ask/Basic Assistant系モード
既存コード修正：Manual/Edit/Advanced Assistant系モード
さらに、ツールごとの特徴を理解し、自身の開発スタイルに合ったツールを選択することで、AI駆動開発の効果を最大化できます。
補足： 今回まとめた内容は2025年5月時点の情報に基づいています。AIツールの進化は非常に速く、現在はモード名が変更されていたり、機能がなくなっていたりする場合があります。最新情報と異なる部分にお気づきの方は、コメント欄でこっそり教えていただけると嬉しいです🙏
次回予告
現在、AIツールのAgentモードについては「〇〇アプリ作ってみた」という紹介記事は数多くありますが、実際に出力されるコードの品質を詳しく分析した事例はまだ少ないのが現状です。
実際にAgentモードで実装したコードにはどのような特徴があるのでしょうか？
そこで次回は「Agent実装コード7つの特徴」について詳しく解説します。実際のコード例を交えながら、Agentが生成するコードの優れた点と改善すべき点を具体的に見ていきます。
より詳しく学びたい方へ
今回の内容は「AI駆動開発実践コース」の一部を抜粋したものです。
今回のTipsはハンズオン形式の動画で詳しく解説しており、下記の赤枠部分の無料プレビュー動画でご覧いただけます。また、コースには今回紹介した以外にも多数の実践事例が含まれています：
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