こんにちは、エンジニアのsatokenichiです。最近、AIコーディングアシスタントが話題ですよね。「どれを選べばいいの？」と悩んでいる方も多いのではないでしょうか。私も同じ悩みを抱えていました。そこで、Claude CodeとCursorを実際に使い比べてみることにしたんです。特に気になるのは料金面。エンジニアとしての腕を上げたいけど、出費はなるべく抑えたいですからね（笑）
第1日目：初めてのAIコーディングアシスタント体験
朝起きて、「よーし、今日からAIと一緒にコーディングするぞ！」とワクワクしながらPCを開きました。まずはCursorからインストール。IDEタイプのツールなので、普段使っているエディタに近い感覚で使えるかなと思ったんです。
インストールはサクサクと進み、すぐに使い始めることができました。UIがとても洗練されていて、「おぉ、これは使いやすそう！」と最初の印象は上々。早速、自分が開発中のReactプロジェクトを開いてみました。
// コンポーネントの作成をお願いしてみた
// Cursorの提案
const UserProfile = ({ user }) => {
return (
<div className="user-profile">
<img src={user.avatarUrl} alt={`${user.name}のプロフィール画像`} />
<h2>{user.name}</h2>
<p>{user.bio}</p>
<div className="user-stats">
<span>{user.followers} フォロワー</span>
<span>{user.following} フォロー中</span>
</div>
</div>
);
};
なるほど、なかなか良いコードを提案してくれます。日本語のコメントにもちゃんと対応していて、「さすが！」と思いました。
次に、Claude Codeも試してみることに。こちらはCLIベースのツールなので、ターミナルから操作します。最初は「うーん、ちょっと慣れが必要かも」と思いましたが、コマンドの基本を覚えれば意外と使いやすいですね。
# Claude Codeでの操作例
$ claude code create-component UserProfile
CLIベースながら、提案されるコードの質は高く、「なるほど、これはこれで便利だな」と感じました。初日の感想としては、UIの使いやすさではCursorに軍配が上がりますが、Claude Codeも捨てがたい良さがありますね。
第2日目：本格的なプロジェクトでの使用感
2日目は、実際の業務プロジェクトで両方のツールを使ってみることにしました。朝から「よし、今日こそAIの真価を見極めるぞ！」と意気込んでいます。
最初に取り組んだのは、APIクライアントの実装。これが思った以上に両ツールの違いを実感するきっかけになりました。
Cursorは、プロジェクト全体をインデックス化して、関連するコードを自動的に参照してくれるんですよね。これが本当に便利で、「あ、このAPIクライアント、他のファイルの実装も考慮してくれてる！」と感心しました。
一方、Claude Codeは複数ファイルにまたがる変更が得意なようです。例えば、新しいAPIエンドポイントを追加するために、クライアント、型定義、テストファイルを一度に更新する必要があったのですが、Claude Codeはこれを一連の流れとして処理してくれました。
# Claude Codeでの複数ファイル編集
$ claude code implement-feature "Add user profile API endpoint"
このコマンド一つで、関連する全てのファイルに必要な変更を提案してくれたんです。「これは便利すぎる！」と思わず声に出してしまいました。同僚に「どうしたの？」と聞かれて、少し恥ずかしかったですけどね（笑）
第3日目：料金体系を真剣に比較してみた
3日目になって、「このまま使い続けるなら、コスト面もしっかり考えないと」と思い、料金体系を詳しく調べることにしました。
朝からコーヒーを片手に、両方のサイトを開いて料金プランを比較。「うーん、なかなか複雑だな」と頭をひねりながら表にまとめてみました。
-
Cursorの料金プラン
-
Claude Codeの料金プラン
-
Anthropic APIの料金
注：この記事の価格および情報は2025年6月に更新されました。Anthropicからの最新の公式発表を参照してください。
◆ 料金プラン比較表 ◆
| 項目 | Claude Code | Cursor |
|---|---|---|
| 基本プラン | Pro: 月額$20（年間契約で$17/月） | Pro: 月額$20 |
| 高級プラン | Max: 月額$100〜 | Ultra: 月額$200 |
| 使用制限 | Pro: 使用量制限あり | Pro: 500回の「高速」リクエスト/月 |
| API料金(Sonnet 4) | 入力: $3/100万トークン 出力: $15/100万トークン |
Cursor経由: 20%マークアップ 自前APIキー: Anthropic標準料金 |
| API料金(Opus 4) | 入力: $15/100万トークン 出力: $75/100万トークン |
Cursor経由: 20%マークアップ 自前APIキー: Anthropic標準料金 |
| 最適化オプション | プロンプトキャッシング: 最大90%削減 バッチ処理: 最大50%削減 |
自前APIキー使用でマークアップ回避 |
表を見て「なるほど！」と膝を打ちました。基本料金だけ見るとCursorの方が少し高いですが、それだけではないんですよね。Claude Codeには最適化オプションがあって、これが大きな違いになりそうです。
実際に自分の使用パターンでコストを計算してみることにしました。私の場合、1日に5つほどのコーディングタスクをこなすので、月に約153万トークン（入力76.5万、出力76.5万）を消費すると仮定します。
◆ 私の使用パターンでのコスト試算 ◆
Claude Code (Sonnet 4)
- 最適化なし: $13.78/月 + 月額$20 = $33.78/月
- 最適化あり: $5.97/月（約57%削減！）+ 月額$20 = $25.97/月
Cursor (Sonnet 4)
- Cursor経由決済: $16.52/月 + 月額$20 = $36.52/月
- 自前APIキー: $13.78/月 + 月額$20 = $33.78/月
「えっ、こんなに違うの？」と驚きました。特にClaude Codeの最適化オプションを使うと、月に$10以上も安くなるんですね。これは大きい！
第4日目：実際の開発現場での使い勝手
料金面での比較ができたので、4日目は実際の開発タスクでの使い勝手を徹底検証することにしました。
朝から「よーし、今日は本気でテストするぞ！」と意気込んで、同じタスクを両方のツールで実行してみることに。具体的には、認証システムのリファクタリングという、複数ファイルにまたがる複雑なタスクです。
まずCursorで挑戦。IDEの使い勝手は本当に良くて、コードの提案もインラインで表示されるので、「おぉ、これは快適だな」と感じました。ただ、複数ファイルの変更を一度に把握するのは少し大変でした。
次にClaude Codeで同じタスクに挑戦。こちらは最初にコードベース全体を分析してくれるので、「おお、全体像を把握してるんだな」という印象。複数ファイルの変更も一連の流れとして提案してくれるので、大規模なリファクタリングには向いているようです。
# Claude Codeでのリファクタリング例
$ claude code refactor "Improve authentication system by implementing JWT"
このコマンド一つで、認証関連の全ファイルに必要な変更を提案してくれました。「すごい！これは便利すぎる！」と思わず声に出してしまいました。
ただ、CLIベースなので、変更内容の確認や部分的な採用はCursorより少し手間がかかります。「うーん、それぞれ一長一短あるなぁ」と感じました。
第5日目：同僚の反応とチーム開発での評価
5日目は、同僚にも両方のツールを試してもらい、意見を聞いてみることにしました。
「おはよう！ちょっと新しいツール試してみない？」と声をかけると、数人が興味を示してくれました。フロントエンド担当の田中さんはCursorを、バックエンド担当の鈴木さんはClaude Codeを試してもらいました。
昼食時に感想を聞いてみると、予想通りというか、田中さんは「UIが直感的で使いやすい！」とCursorを絶賛。一方、鈴木さんは「複雑なバックエンド処理の提案が的確で驚いた」とClaude Codeを評価していました。
「やっぱり役割によって向き不向きがあるんだな」と納得。フロントエンド開発ではUI統合の良いCursorが、バックエンド開発では複雑な処理に強いClaude Codeが向いているようです。
チームリーダーの佐藤さんからは、「コスト面も考慮すると、プロジェクトの性質によって使い分けるのが良さそうだね」というアドバイスをもらいました。なるほど、一概にどちらが良いとは言えないんですね。
第6日目：コスト最適化の実践
6日目は、前日までの知見を活かして、コスト最適化の実践に取り組みました。
「よし、今日はとことん節約術を試すぞ！」と意気込んで、まずはClaude Codeのプロンプトキャッシングとバッチ処理を設定。同じような質問を繰り返すことが多かったので、これだけでもかなりトークン消費が減りそうです。
さらに、Apidogというツールを導入してみました。これはPostmanよりも優れたAPI開発ツールで、特にそのMCPサーバー機能が素晴らしいんです。このMCPサーバーはAPI仕様をローカルにキャッシュして、AIコーディングアシスタント（CursorやClaude Codeなど）がそれを直接参照できるようにしてくれます。
Apidogは、API開発・テスト・ドキュメント作成を一つのプラットフォームで完結できる次世代ツールです。API仕様のローカルキャッシュ機能により、AIコーディングアシスタントのトークン消費を大幅に削減できます。
Apidog MCPサーバーの設定例（macOS/Linux）：
{
"mcpServers": {
"API specification": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"apidog-mcp-server@latest",
"--project=<project-id>"
],
"env": {
"APIDOG_ACCESS_TOKEN": "<access-token>"
}
}
}
}
Apidog MCPサーバーは、API仕様をデータソースとしてAI対応のIDE（CursorやVS Code + Clineプラグイン）で使用することを可能にします。この設定により、AIがAPI仕様に直接アクセスできるようになり、開発が迅速化され、ワークフローがより効率的になります。
例えば、「MCPを使用してAPI仕様を取得し、Productスキーマに基づいたJavaレコードを生成して」や「API仕様に基づいて、ProductクラスのDTOに新しいフィールドを追加して」というような指示が可能になります。API仕様はローカルにキャッシュされるため、AIはより正確なコードを生成でき、トークン消費も大幅に削減できるんです。
設定後、実際にトークン使用量をモニタリングしてみると、「おお！確かに減ってる！」と嬉しくなりました。特にClaude Codeでは、最適化前と比べて約60%もトークン消費が減少したんです。
「これは大きい！月に換算すると数千円の節約になるな」と計算して、思わずニヤリ。コスト意識の高いエンジニアとしては、この発見は大きな収穫でした。
第7日目：最終決断
一週間の試用期間を経て、最終的な判断を下す時が来ました。
「結論から言うと、私たちのチームでは主にClaude Codeを使うことにしました」と私は同僚たちに報告しました。「コスト効率、複数ファイル編集能力、CLIとの互換性が決め手になりました」
ただし、フロントエンド開発ではCursorも併用することにしました。特にReactコンポーネントの作成では、Cursorの方が直感的なUIが役立つケースがあります。
最終的なコスト比較も共有しました：
【実際の使用パターンでの月間コスト】
Claude Code + 最適化: $25.97/月（月額$20 + API使用料$5.97）
Cursor (自前APIキー): $33.78/月（月額$20 + API使用料$13.78）
「最適化戦略を使えば、Claude Codeは約23%も安くなります。これは年間で$94以上の節約になりますね」
新しく入社したエンジニアには、コスト効率の良いClaude Codeをまず推奨することにしました。彼らがAIコーディングアシスタントの使い方に慣れてきたら、必要に応じてCursorも選択肢に入れられます。
まとめ：私の1週間の体験から
1週間の体験を通じて、Claude CodeとCursorはどちらも素晴らしいAIコーディングアシスタントだと実感しました。選択は個人の作業スタイルとプロジェクトの性質によって変わってきます。
Claude Codeがおすすめな人：
- コスト効率を重視する開発者（特に最適化オプションを活用できる人）
- 複雑な多ファイル編集が多い人
- CLIベースの開発環境に慣れている人
- 長期的なコスト削減を重視する人
Cursorがおすすめな人：
- 直感的なGUIを好む開発者
- フロントエンド開発が中心の人
- 既にAnthropicのAPIキーを持っている人
- 高速なレスポンスを重視する人
最終的には、両方を試してみて、自分の作業スタイルに合ったものを選ぶのが一番です。私のように、状況によって使い分けるのも良い戦略だと思います。
この日記が、AIコーディングアシスタントの選択に悩んでいる方の参考になれば幸いです。
※2025年6月25日、Qiita運営からの指摘を受け、記載内容を再確認の上、修正しました。