【非エンジニア視点】各種AIコーディングツールを総務職が3ヶ月使い込んで分かったこと —— Claude Code・GitHub Copilot・Cursorを比較した

はじめに：「コーディングツール」という言葉の壁

「AIコーディングツール」という言葉を最初に聞いたとき、正直に言うと「自分には関係ない」と思っていました。

僕は総務職です。プログラムを書いたことはありません。「コーディング」という言葉は、エンジニアが暗い部屋で難解な呪文を打ち込んでいるイメージと、ずっとセットになっていました。

ChatGPTやClaudeにExcelの数式を作ってもらう話や、PowerPointの下書きを任せる話は以前の記事に書きました。そちらは僕でも自然に使えるツールで、「AIで業務効率化」という文脈で語りやすいものでした。

AIコーディングツールは違います。ターミナル（黒い画面）を開いて、コマンドを打って、エディタと連携させて——という設定を経ないと、そもそもスタートラインに立てない。

それでも3ヶ月使い続けたのは、NixOSというLinuxディストリビューションを日常使いしている僕にとって、「コードが書けなくてもコードを扱う必要がある場面」が思いのほか多かったからです。

今回は、非エンジニアの視点からClaude Code・GitHub Copilot・Cursorの3つを3ヶ月使い込んだ結果を、正直に書きます。

そもそも「AIコーディングツール」とは何が違うのか

ChatGPTやClaudeに「VBAコードを書いて」と頼む話は、多くの人がすでにやっていることだと思います。では、AIコーディングツールとは何が違うのか。

一言で言えば、「AIがコードを書くだけでなく、実際に実行・確認・修正まで自律的にやってくれる」という点です。

ChatGPTにVBAコードを書いてもらう場合、生成されたコードをコピーして、自分でExcelのエディタに貼り付けて、動かしてみて、エラーが出たらまたChatGPTに貼り返して……という往復作業が発生します。

AIコーディングツールは、この往復を自分でこなします。コードを生成し、ファイルに書き込み、実行し、エラーが出れば自分で読んで修正する。人間が「やりたいこと」を伝えると、残りをAIが引き受けてくれる形です。

この説明を読んで「自分には必要ないかも」と感じる人もいるかもしれません。3ヶ月前の僕もそう思っていました。ただ、使い込んでいくと、プログラマーでなくても「活きる場面」がいくつかありました。それを順番に書いていきます。

Claude Code ── 3ヶ月で最も使い込んだツール

出会いはNixOSの設定ファイルだった

Claude Codeとの出会いは、NixOSのシステム設定ファイル（configuration.nix）でハマったときです。

NixOSはすべての設定をテキストファイルに宣言的に書くLinuxです。このOSの魅力については以前の記事にも書きましたが、最大の難点は「設定ファイルの書き方がわからなくなったとき、詰む」ことです。

あるとき、使いたいソフトウェアをNixOSに追加しようとして、設定ファイルの書き方が分からなくなりました。いつものようにClaude（Web版）に質問したのですが、「設定ファイルを修正して、再構築して、エラーが出て、また修正して」という反復作業を、テキストでやりとりしながら進めるのが非効率に感じていました。

そこでClaude Codeを試してみました。

ターミナル上でClaude Codeを起動し、「このファイルを見て、〇〇というソフトを追加したい」と伝えると、Claude Codeは設定ファイルを実際に開いて読み、修正箇所を提案し、許可を取ってから書き込んでくれました。「nixos-rebuild switch」（設定を反映するコマンド）を実行してエラーが出れば、そのエラーを自分で読んで次の修正を考えてくれる。

「AIと一緒にNixOSを触っている感覚」が、ChatGPTとのテキストのやりとりとはまったく違いました。

非エンジニアが実際に使った3つの場面

3ヶ月使い込んで、僕が特にありがたかった場面を正直に書きます。

① NixOSの設定ファイルの追加・修正

前述の通り、これが最も多い用途です。「AirPodsをLinuxで使いたい」「このソフトを自動起動したい」「日本語入力の設定がおかしい」——こういった要件を自然な日本語で伝えると、Claude Codeがファイルを読んで、どこを修正すればいいかを判断してくれます。

コードの意味を理解しなくても、「こう動いてほしい」を伝えれば前に進める。これが、非エンジニアにとっての最大のメリットでした。

② シェルスクリプトの作成（ブログ管理の自動化）

ブログ記事のファイルを整理したり、特定のフォルダの構造を把握したりするとき、手作業でやっていたことをスクリプト（自動実行できるコマンドのまとまり）にしてもらうようになりました。

たとえば「ideasフォルダの中のMarkdownファイルを一覧にして、作成日と一緒にCSVに書き出してほしい」という要件。これをClaude Codeに頼むと、実際にフォルダを確認しながらスクリプトを書いて、その場で動かしてくれます。

「シェルスクリプト」という言葉の意味を知らなくても使えます。「フォルダの中のファイルを自動で整理したい」という言葉で十分です。

③ Excel VBAの生成と実行確認のサポート

Excelのマクロ（VBA）をClaude Codeに書いてもらい、エラーが出た際の対処法を一緒に考えてもらうという使い方もしていました。ChatGPTに頼んで貼り付けるより、エラーの内容を共有した上でその場で修正してもらえるので、往復の手間が減ります。

Claude Codeの正直な評価

良かった点：

• 日本語でのやりとりが自然で、意図がよく伝わる

• ファイルの中身を実際に見た上で判断してくれるので、ピント外れな回答が少ない

• 「ここを修正しました」「この理由でこうしました」という説明が丁寧

• NixOSのような特殊な環境の知識が豊富

気になった点：

• 月額$20（約3,000円）という費用は決して安くない

• ターミナルを使えない環境では導入のハードルが高い

• 「やりたいこと」を言語化する力が問われる。曖昧な指示だと曖昧な結果が返ってくる

GitHub Copilot ── エンジニア向けに特化していると感じた理由

GitHub Copilotは、VSCode（テキストエディタ）に組み込んで使う形で試しました。月額$10で利用できます。

最大の特徴は「コード補完」です。コードを書いていると、AIが続きを予測して提案してくれる。エンジニアにとっては強力な時短ツールのはずです。

ただ、非エンジニアの僕にとっては、この「補完」という機能が活きる場面が限られていました。コードをゼロから書く習慣がないため、AIに補完してもらっても、提案の正否が判断できない。「この予測は正しいのか」「採用して大丈夫か」という判断を下す知識がない状態では、補完機能は少しもてあまします。

チャット機能（Copilot Chat）を使って「このファイルを見て、〇〇したい」という使い方はできましたが、そこで感じた体験はClaude Codeより一段落ちる印象でした。日本語の解釈精度と、ファイルの文脈を読む力の点で、Claude Codeのほうが自分の使い方に合っていました。

Copilotが向いていると感じた人：
VSCodeで日常的にコードを書いている人、または書き始めようとしている人。補完という体験の価値は、コードを書く量に比例します。プログラミングを学ぼうとしている人にとっては、非常に強力なサポーターになると思います。

Cursor ── 「AIネイティブなエディタ」という設計思想に共感した

Cursorは、AIとの協働を前提に設計されたエディタです。VSCodeをベースにしていながら、AIとのやりとりがエディタ全体に深く統合されています。

使って最初に感じたのは、「ファイル全体を把握した上で話せる」という感覚でした。

「このフォルダにあるMarkdownファイルを全部読んで、記事のタイトル一覧を作ってほしい」という依頼に対して、Cursorはフォルダ構造を認識した上で応答してくれます。Claude Codeと近い体験ですが、エディタのGUI（グラフィカルな画面）の中で完結するため、ターミナルに不慣れな方でも入りやすいです。

一方で、無料プランでは使用量の制限が厳しく、本格的に使おうとすると月額$20が必要になります。Claude Codeと同額帯のため、どちらかを選ぶという判断が必要でした。僕はNixOSのターミナル環境が整っていたこともあり、最終的にClaude Codeをメインに据えました。

Cursorが向いていると感じた人：
ターミナルに抵抗があるがAIコーディングツールを試してみたい人、またはWindowsやMacをメインで使っていてGUIベースのほうが自然な人。Claude Codeと双璧をなすツールだと思います。

3ヶ月使って気づいた、非エンジニアにとっての本当の価値

3つのツールを試し終えて、一つの気づきに行き着きました。

AIコーディングツールは「コードを書くツール」ではなく、「コンピュータとより深く対話するツール」だった。

僕がClaude Codeで解決してきた問題の多くは、「プログラミング」ではなく「設定の読み書き」や「ファイルの操作」でした。コードを書く技術がなくても、「こうしたい」を言語化する力があれば、AIがコードという手段を使ってそれを実現してくれる。

もうひとつ気づいたことがあります。3ヶ月使い込んで、コードに対する苦手意識が少し薄れたということです。

Claude Codeが書いてくれたコードをじっと眺めていると、「この部分がこういう意味か」とうっすら読めるようになってくる場面が増えました。泳げなくても、浮き輪をつけて海に入っているうちに水の感覚がわかってくる——そういう体験に近い気がします。

「コードが書けないから使えない」ではなく、「コードが書けなくても使える、使いながら少しずつ読めるようになる」が正直な3ヶ月の総括です。

結論：3ツールの比較まとめ

非エンジニアにとっての優先順位（僕の場合）：

1. Claude Code：NixOSやシェルスクリプト・VBA生成まで、「コードの読み書きが必要な場面」を最も幅広くカバーしてくれた。費用対効果を考えても、自分の環境には最も合っていた。

2. Cursor：ターミナルに抵抗があるならこちらから入るのが正解。GUIの中で完結するため、Windows・Macユーザーにはより自然に使えると思う。

3. GitHub Copilot：コードを書く習慣のある人には強力。非エンジニアが単独で使うには活かしきれない機能が多い。

おわりに：「使えない」と決めつける前に

AIコーディングツールは、エンジニア向けのニッチなツールだと最初は思っていました。

3ヶ月経った今は、「コンピュータを少し深く使いたいすべての人に開かれているツール」だと感じています。コードを書く必要はない。設定ファイルの意味を完璧に理解する必要もない。「こうしたい」を言葉にできれば、AIが残りを引き受けてくれる。

ChatGPTやClaudeのWebサービスで「AIに仕事を頼む」体験はすでにある。AIコーディングツールは、その体験を「自分のコンピュータの中」に持ち込んだものです。そう考えると、距離がぐっと縮まる気がします。

まず触ってみることが、何より大切だと思います。

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