Cursorでバイブコーディングを始めよう！やり方や注意点を解説

近年、AIを活用したプログラミング手法として「バイブコーディング」が注目を集めています。特にCursorというAIエディタを使えば、プログラミング初心者でも自然言語での指示だけでコードを生成できると話題になっています。

しかし、バイブコーディングという概念は新しく、具体的にどのような手法なのか、Cursorをどう使えば効果的なのか分からない方も多くいるのが実情です。

そこでこの記事では、バイブコーディングの基本概念から、Cursorの導入方法、実際の使い方、他ツールとの比較まで、初心者でも理解できるよう詳しく解説していきます。

バイブコーディングとは

バイブコーディングは、従来の厳密なプログラミング手法とは異なる革新的なアプローチです。細かな文法や設計よりも、開発者の直感や「こんな感じにしたい」という雰囲気をAIに伝えることで、効率的にコードを生成する手法として注目されています。

ここからはバイブコーディングの特徴について以下の観点から詳しく解説していきます。

上記を含め、バイブコーディングの特徴をより詳しく知りたい人は次の記事を参考にしてください。

感覚や雰囲気をAIに伝えてコードを生成する

バイブコーディングの最大の特徴は、プログラミング言語ではなく自然言語でAIとコミュニケーションを取ることです。

例えば「ユーザーフレンドリーなログイン画面を作って」「データを見やすく表示したい」といった曖昧な表現でも、AIが文脈を理解してコードを生成してくれます。この手法では、開発者が具体的な実装方法を知らなくても、実現したい機能のイメージさえ伝えられれば、AIが適切なコードを提案してくれるのが魅力です。

従来のように「この関数を使って」「このライブラリで実装して」といった技術的な指示を出す必要がなく、まさに「雰囲気」や「感覚」だけでプログラミングが可能になります。

明確な設計より直感的なアウトプットを重視

従来のプログラミングでは、詳細な設計書や仕様書を作成してから実装に移るのが一般的でした。

しかしバイブコーディングでは、完璧な設計よりも迅速なプロトタイプ作成を優先します。「とりあえず動くものを作って、後から改善していく」というアジャイルなアプローチが基本となっています。

これにより、アイデアを素早く形にして検証できるため、特にスタートアップや個人開発者にとって非常に有効な手法です。

完璧を求めすぎて開発が進まないよりも、まずは「動くもの」を作って改善していく方が現実的で効率的だと言えるでしょう。

Claudeなどの生成AIと相性が良い理由

バイブコーディングがClaudeのようなLLM（大規模言語モデル）と相性が良いのには、技術的な理由があります。

Claudeは自然言語処理に特化しており、曖昧な表現や文脈から開発者の意図を正確に読み取る能力に長けています。また、コーディングに関する膨大な知識を持っているため、「こんな感じで」という抽象的な指示でも適切なコードを生成できるのです。

さらにClaudeは対話型のインターフェースを持っているため、一度の指示で完璧なコードが生成されなくても、段階的に改善していくことが可能です。

この特性により、開発者とAIが協力しながら理想的なコードを作り上げていくバイブコーディングが実現できます。Claudeでバイブコーディングする方法を詳しく知りたい人は、次の記事を参考にしてください。

Cursorとはどんなツールか

CursorはAI機能を深く統合した次世代のコードエディタです。従来のエディタとは異なり、AIとの対話を通じてリアルタイムでコーディング支援を受けられる革新的なツールとして、多くの開発者から注目を集めています。

ここからは、Cursorの特徴について以下の観点から詳しく解説していきます。

それぞれ詳しく解説していきます。

Claude APIと統合されたAIコーディングエディタ

CursorはClaude APIと深く統合されたコードエディタです。

一般的なエディタにAI機能を後付けしたものではなく、最初からAIとの協働を前提として設計されています。そのため、エディタ内でClaude AIと自然に対話しながらコーディングを進められるのが大きな特徴です。

Visual Studio Codeをベースにしているため、既存のVS Code拡張機能やキーボードショートカットをそのまま利用でき、学習コストを最小限に抑えながらAI支援を受けられます。

Claude APIとの統合により、単なるコード補完を超えて、プロジェクト全体の文脈を理解した上での提案やリファクタリングが可能になっています。

エディタ上でAIと対話しながら開発できる特長

Cursorの最大の特長は、コーディング中にエディタから離れることなくAIと対話できることです。チャット機能を使って自然言語で指示を出すと、その場でコードが生成され、すぐに実装に反映できます。

例えば、「この関数をもっと効率的にして」「バグを修正して」といった指示を出すと、Claudeが該当箇所を分析して改善案を提示してくれます。また、Tab機能により、入力中のコードを予測して自動補完する機能も備えており、開発速度を大幅に向上させることが可能です。

従来のようにブラウザでChatGPTを開いてコードをコピペする手間がなく、開発フローを中断することなくAI支援を受けられるのが大きなメリットです。

CopilotやChatGPTとの違い

CursorとGitHub Copilot、ChatGPTにはそれぞれ異なる特徴があります。

GitHub Copilotは主にコード補完に特化しており、入力中のコードの続きを予測して提案するのが得意です。一方、ChatGPTは汎用的な対話AIであり、コーディング以外の質問にも対応できますが、エディタとの統合は限定的です。

Cursorはこれらの中間に位置し、エディタ内での対話とコード生成の両方を高いレベルで実現しています。特にバイブコーディングにおいては、自然言語での曖昧な指示を理解して適切なコードを生成する能力に優れており、まさに理想的なツールと言えるでしょう。

Cursorでバイブコーディングを始める準備

Cursorを使ったバイブコーディングを始めるには、いくつかの準備が必要です。適切な設定を行うことで、AIとの協働がスムーズになり、開発効率を最大化できます。

ここからは、Cursorでバイブコーディングを始めるための準備について以下の観点から詳しく解説していきます。

それぞれ詳しく解説していきます。

Claude APIキーを取得・設定する

Cursorの機能を最大限活用するには、Claude APIキーの設定が重要です。

まずAnthropic社の公式サイトでアカウントを作成し、API使用権限を取得する必要があります。無料枠もありますが、本格的に使用する場合は有料プランへの加入を検討しましょう。

APIキーを取得したら、Cursorの設定画面でAPIキーを入力します。設定 > Models > Anthropic Claude の項目に、取得したAPIキーを貼り付けて保存すれば完了です。

正しく設定できていれば、Cursorのチャット機能でClaude AIと対話できるようになり、高品質なコード生成支援を受けられるようになります。

Claude APIの特徴をより詳しく知りたい人は、次の記事を参考にしてください。

Cursorの基本機能と操作方法を理解する

Cursorには複数の AI支援機能があり、それぞれの特徴を理解することが重要です。

Chat機能は自然言語でAIと対話してコードを生成する機能で、バイブコーディングの中核です。Tab機能はコード入力中にリアルタイムで補完候補を提示し、開発速度を向上させます。Cmd+K（Windows では Ctrl+K）のショートカットで起動するインライン編集機能では、選択したコード部分に対して直接指示を出せます。

これらの機能を使い分けることで、状況に応じて最適なAI支援を受けながら効率的にコーディングを進められるでしょう。

開発環境の初期セットアップ

効果的なバイブコーディングには、適切な開発環境の設定が不可欠です。

プロジェクトのルートディレクトリに.cursorrulesファイルを作成し、AIに対する指示やコーディング規約を記述しておくことをお勧めします。例えば、使用する言語やフレームワーク、コーディングスタイル、注意すべきセキュリティ要件などを明記しておくと、より精度の高いコード生成が期待できます。

また、プロジェクトの構造や依存関係についても事前に整理しておくと、AIがコンテキストを理解しやすくなります。

適切な初期設定により、AIとの協働がよりスムーズになり、バイブコーディングの効果を最大化できるでしょう。

Cursorでバイブコーディングを実践する流れ

Cursorを使ったバイブコーディングには、効果的な実践手順があります。適切なステップを踏むことで、AIとの協働を最大化し、質の高いコードを効率的に生成可能です。

ここからは、Cursorでバイブコーディングを実践する流れについて以下の観点から詳しく解説していきます。

それぞれ詳しく解説していきます。

ステップ1：自然言語でゴールを指示する

バイブコーディングの最初のステップは、実現したい機能を自然言語で明確に伝えることです。「ユーザー登録機能を作りたい」「商品一覧を表示する画面が欲しい」といった具体的なゴールを設定しましょう。

指示は具体的であればあるほど、AIがより適切なコードを生成してくれます。例えば、「レスポンシブデザインで、バリデーション機能付きの問い合わせフォームを作って」といった詳細な要求を含めると効果的です。

また、使用したい技術スタック（React、Vue.js、Pythonなど）や、特定のライブラリがあれば一緒に指定すると、期待に近いコードが生成される可能性が高まります。

曖昧な指示よりも、できるだけ具体的で実現可能な範囲での指示を心がけることが重要です。

ステップ2：Claudeの提案コードを確認・修正

AIが生成したコードは、必ず内容を確認してから使用することが重要です。

生成されたコードが要求を満たしているか、セキュリティ上の問題がないかを慎重にチェックしましょう。特に、入力値の検証、エラーハンドリング、適切なエスケープ処理などは重点的に確認する必要があります。

また、コードの可読性や保守性についても評価し、必要に応じて変数名や関数名を適切なものに変更しましょう。完全に期待通りでない場合は、具体的な修正点を指摘してAIに再生成を依頼することも可能です。

このプロセスを通じて、AIが生成したベースコードを実用レベルまで引き上げられます。

ステップ3：再プロンプトで精度を高める

初回の生成で完璧なコードが得られることは稀なため、継続的な改善が重要です。「この部分をもっと効率的にして」「エラー処理を追加して」といった具体的な改善指示を出しましょう。

段階的な改善を重ねることで、最終的に高品質なコードを作り上げることが可能です。

また、実際に動作確認を行い、バグや想定外の動作があれば、その内容を詳しくAIに伝えて修正を依頼します。テスト結果や実行時のエラーメッセージを共有すると、AIがより的確な修正案を提示してくれます。

この反復的なプロセスにより、バイブコーディングでも本格的なアプリケーション開発が可能になるのです。

バイブコーディングにおけるCursorの強み

Cursorはバイブコーディングにおいて他のツールにはない独自の強みを持っています。特にClaude AIとの連携により、直感的で効率的な開発体験を実現しているのが特徴です。

ここからは、バイブコーディングにおけるCursorの強みについて以下の観点から詳しく解説していきます。

それぞれ詳しく解説していきます。

Claudeとの密な連携で文脈理解に優れる

CursorとClaude AIの統合により、プロジェクト全体の文脈を理解した高度なコード生成が可能です。単一のファイルだけでなく、関連するファイルや依存関係も考慮してコードを提案してくれます。

プロジェクトの構造やコーディング規約を学習し、一貫性のあるコードを生成する能力は特に優秀です。

例えば、既存のクラス設計に合わせた新しいメソッドの追加や、統一されたエラーハンドリング方式の適用など、プロジェクト全体の整合性を保った開発支援を受けられます。また、過去の対話履歴も記憶しているため、継続的な改善指示にも適切に対応してくれるのが大きなメリットです。

この文脈理解能力により、バイブコーディングでも品質の高いコードを効率的に生成できるのです。

エディタ内ですべて完結する効率性

Cursorの大きな強みは、コーディングに必要なすべての作業をエディタ内で完結できることです。

別のアプリケーションを開いてコードをコピペする手間がなく、開発フローが中断されません。チャット機能でAIと対話し、生成されたコードをその場で確認・編集できるため、思考の流れを維持しながら開発を進められます。

また、デバッグ時にもエラーメッセージをそのままAIに送信して解決策を求められるため、問題解決のスピードが大幅に向上します。

ファイル間の移動やコードの検索、リファクタリングもすべてAI支援を受けながら実行でき、従来の開発プロセスを大幅に効率化できるでしょう。

雰囲気・意図ベースの指示に柔軟に対応できる

Cursorは曖昧で抽象的な指示でも、開発者の意図を正確に理解してコードを生成する能力に長けています。

「もっとユーザーフレンドリーに」「パフォーマンスを向上させて」といった感覚的な指示でも適切に対応してくれます。技術的な詳細を知らなくても、実現したい「雰囲気」を伝えるだけで実装が可能になるのです。

例えば、「おしゃれなダッシュボードを作って」という指示で、適切なCSSフレームワークを選択し、モダンなUIコンポーネントを組み合わせたダッシュボードを生成してくれます。

この柔軟性により、プログラミング初心者でもアイデアを素早く形にでき、バイブコーディングの真価を発揮できるのです。

バイブコーディングにCursorを使う上での注意点

Cursorは強力なツールですが、効果的に活用するためには注意すべきポイントがあります。AIの特性を理解し、適切な使い方を心がけることで、より良い開発成果を得ることが可能です。

ここからは、Cursorを使う上での注意点について以下の観点から詳しく解説していきます。

それぞれ詳しく解説していきます。

曖昧な指示は出力品質の低下を招く

バイブコーディングでは自然言語での指示が基本ですが、あまりに曖昧すぎると期待通りの結果が得られません。「何かいい感じにして」「適当に作って」といった漠然とした指示では、AIも適切なコードを生成できないのです。

具体的な要件や制約条件を明確に伝えることが、高品質なコード生成の鍵となります。例えば、「レスポンシブ対応で、アクセシビリティに配慮した、Bootstrap5を使用したナビゲーションメニュー」といった具体的な指示が効果的です。

また、期待する動作や見た目についても詳細に説明することで、より精度の高いコードを生成してもらえます。

曖昧さと具体性のバランスを取りながら、効果的な指示を心がけることが重要でしょう。

コードの品質・動作確認は必須

AIが生成したコードをそのまま本番環境で使用するのは危険です。

必ずコードレビューと動作確認を行い、セキュリティや性能面での問題がないか検証しましょう。特に、SQLインジェクションやXSS攻撃への対策、入力値の適切な検証など、セキュリティ関連の確認は重要です。

また、生成されたコードが既存システムとの互換性を保っているか、パフォーマンスに問題がないかも慎重にチェックする必要があります。テストコードの作成や、staging環境での動作確認も欠かせません。

AIは優秀なアシスタントですが、最終的な品質保証は人間が責任を持って行うべきです。

Claudeの出力には限界もある

Claude AIは非常に優秀ですが、万能ではありません。

複雑すぎる要件や、最新すぎる技術については適切な回答ができない場合があるので注意が必要です。特に、リアルタイム処理や大規模なシステム設計など、高度な専門知識が必要な領域では限界があります。

また、学習データの範囲外の情報については、古い情報や不正確な情報を提供する可能性もあります。生成されたコードが期待通りでない場合は、別のアプローチを試すか、人間が直接実装することも必要です。

AIの能力と限界を理解し、適切な場面で活用することで、Cursorの真価を発揮できるでしょう。

他ツールとのバイブコーディング比較

バイブコーディングを実践できるツールは複数存在し、それぞれに特徴があります。適切なツール選択により、開発効率を最大化できるため、各ツールの特性を理解することが重要です。

ここからは、他ツールとのバイブコーディング比較について以下の観点から詳しく解説していきます。

それぞれ詳しく解説していきます。

GitHub Copilotとの違いと使い分け

GitHub Copilotは主にコード補完に特化したツールで、入力中のコードの続きを予測して提案する機能に優れています。

一方、Cursorは対話型のコード生成により、より大きな単位でのコード作成が可能です。Copilotは既存コードの延長や定型的な処理の自動化に適している一方、Cursorは新規機能の開発や設計段階からの支援に強みがあります。

例えば、既存の関数に似た処理を追加する場合はCopilotが効率的ですが、全く新しいAPIエンドポイントを設計する場合はCursorの方が適しています。

理想的には両方を併用し、場面に応じて使い分けることで、開発効率を最大化できるでしょう。どちらも優秀なツールなので、プロジェクトの性質や開発者のスタイルに合わせて選択することが重要です。

ChatGPTやCode Interpreterとの連携性

ChatGPTは汎用的な対話AIとして優秀ですが、コーディング専用の機能は限定的です。

Code Interpreterはコード実行機能がありますが、実際の開発環境との統合は別途必要になります。Cursorはエディタとの統合により、コーディングに特化した最適化された体験を提供しています。

ChatGPTでコードを生成してからエディタにコピペする手間や、実行環境の違いによる問題を避けられるのが大きなメリットです。

ただし、ChatGPTの方が汎用的な質問や設計相談には適している場合もあります。開発の初期段階ではChatGPTで大まかな方針を相談し、実装段階ではCursorを使うといった使い分けが効果的でしょう。

Claudeとの相性を活かしたCursorの優位性

CursorとClaude AIの組み合わせは、バイブコーディングにおいて特に優れた性能を発揮します。

Claudeの自然言語理解能力とCursorのエディタ統合により、直感的な指示から実用的なコードまでのギャップを最小化できているのです。特に、複雑な要件を段階的に詰めていく対話的な開発プロセスにおいて、この組み合わせの威力が発揮されます。

また、Claude AIの文脈理解能力により、プロジェクト全体の一貫性を保ちながら開発を進められるのも大きな優位性です。他のツールと比較しても、バイブコーディングという新しい開発手法に最も適したツールの組み合わせと言えるでしょう。

まとめ

Cursorを使ったバイブコーディングは、従来のプログラミング手法を革新する可能性を秘めた新しいアプローチです。

自然言語での指示からAIが適切なコードを生成してくれるため、プログラミング初心者でもアイデアを素早く形にできるようになります。Claude AIとの深い統合により、文脈を理解した高品質なコード生成が可能で、開発効率を大幅に向上させることが可能です。

ただし、AIが生成したコードの品質確認や、適切な指示の出し方など、注意すべき点もあります。これらのポイントを理解し、適切に活用することで、Cursorはバイブコーディングにおける最強のパートナーとなるでしょう。

まずは小さなプロジェクトから始めて、AIとの協働に慣れることから始めてみることをお勧めします。