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クリエーションライン株式会社
取締役兼最高技術責任者(CTO)
荒井康宏
AI-?rst Code Editor
「Cursor」の機能紹介
AI駆動開発を実現するツール
Cursorの紹介

アジェンダ
● 自己紹介
● AI駆動開発 ? 新たな開発スタイル ?
● AI-?rst Code Editor 「Cursor」の紹介
→ Cursorとは？(Anysphere)
→ デモ(New Project, Edit/Chat/Symbol, Auto-Debug, Copilot++)
→ 機能紹介?環境設定
● まとめ

クリエーションライン株式会社取締役兼最高技術責任者(CTO)
元々はIPv6ルータの開発や、BGPルータの運用、ホスティング事業の技術部責任者などを担当。
自己紹介
現在はモバイルアプリ開発やAI/機械学習、MLOps基盤、トレーニング開発、お金の計算、交通整理など幅広く関わる。
将来的にはウェアラブル、メタバース、ブレインマシンインターフェイス等のヒューマンインターフェイスに携わりたい。
趣味
個人的な目標
Nreal Airでサイボーグ化した筆者
荒井康宏
（あらいやすひろ）
2009年にAmazon EC2を触った瞬間に「ホスティングに未来はない」と悟り、クラウド業界に身を
置く。JAWS-UG 立ち上げに携わり勉強会を多数企画。その他、Eucalyptus、OpenStack、
CloudStackユーザ会、オープンクラウド実証実験タスクフォース等々の様々な活動の立ち上げと運
営に携わる。クラウド利用促進機構(CUPA) 代表。
クラウド黎明期からオープンなクラウド技術に取り組み、実際に大規模クラウドのアーキテクチャ
設計?実装?運用なども行う。2018年からはクリエーションラインのお客様と一緒にチームを立ち
上げ Factory IoTのデータ基盤、MaaSデータ基盤、5G IoT基盤、ロジスティックのアプリ?デー
タ基盤などなど多数のアジャイル開発プロジェクトを立ち上げ?推進。
Before After
温泉とサウナ。（サウナー歴 30年）
?IT技術により人間自体を進化させること
?オフィスにサウナ(&水風呂は16℃)を作ること

会社概要
会社情報
● 代表取締役社長 CEO 安田忠弘
● 設立：2006年1月
● 所在地：東京都千代田区神田佐久間町3-6
● 従業員数：245名 (協力会社など含む)
特徴
● 全従業員の85％以上がエンジニア
● アジャイル開発、DevOpsの導入推進をサポート
● クラウドネイティブのオープンソース技術に注力
● 国内150社超えるお客様への導入実績 CTO (Chief Technology O?cer)
CSO (Chief Strategy O?cer)
CRO (Chief Revenue O?cer)
取締役
: 荒井康宏（写真左）
: 鈴木逸平（写真左2番目）
: 須田孝雄（写真右2番目）
: 成迫剛志 (写真右)

秋葉原クリエーションライン中2階 (2018年8月~)
アジャイル開発現場

クリエーションラインTech Blog
2/20
イベント予定

● アジャイルコーチ/スクラムマスター
● AI／LLMエンジニア
● クラウドインフラエンジニア
● プロジェクトマネージャー
● WEBシステム開発エンジニア
● スクラムディベロッパー
一緒に働く
エンジニアを
大募集！
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カジュアル面談
受付中！
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クリエーションライン採用情報

AI駆動開発
? 新たな開発スタイル ?

AI駆動開発 ? 新たな開発スタイル ?
AI駆動開発とは？
AI駆動開発は先進的なアプローチであり、ソフトウェア開発環境における変革の到
来を告げるものです。AI駆動開発では、特に機械学習アルゴリズムと自然言語処
理を通じて人工知能をシームレスに統合し、コードの理解、支援、さらには生成を行
うことで、開発者のタスクを合理化し、高品質のソフトウェアの作成を促進します。
テ
スト駆動開発(TDD) と類似したAI 駆動開発(AIDD) は、「レッド、グリーン、リファ
クタリング」サイクルを採用し、コアコードの前にテストを作成する実践を強調しま
す。それでも、AIDD を際立たせているのは、
AI との革新的なコラボレーションで
す。
このダイナミックなデュオでは、
開発者は孤立していません。彼らは熟練した
AI ア
シスタントと提携しています。
この AI コラボレーターはバックグラウンドで複雑なタス
クを熱心に処理し、開発者が全体的な開発目標に注意を向けられるようにします。
AI 主導のソフトウェア開発は、データ主導の意思決定と高度な
AI ツールが融合し
て生まれます。この手法は、データの洞察力と
AI の分析能力を組み合わせて活用
し、効率的で、進化するユーザーニーズや外部の変化に対する生来の適応性を
誇るソフトウェアの基礎を築きます。これは、ソフトウェアがただ反応するだけでなく、
リアルタイムで予測、進化、最適化する、未来を見据えたアプローチです。
引用：https://www.leewayhertz.com/ai-driven-development/

AI駆動のソフトウェア開発は、
人工知能(AI) の力と従来のソフトウェアエンジニア
リング技術を組み合わせ
た急速に進化している分野です。ソフトウェア開発に対す
るこの新たなアプローチは、開発者やエンジニアがコードを作成、保守、テストする
方法に革命をもたらす可能性があります。AI テクノロジーを活用することで、
開発
者は反復的なタスクを自動化し、ソフトウェアの信頼性を向上させ、開発サイクルを
短縮し、全体的なユーザーエクスペリエンスを向上させる
ことができます。
開発/テストサイクルの高速化
コーディング、テスト、バグ修正の反復プロセスは、ソフトウェア開発の重要な部分で
す。ただし、多くの場合、反復的なタスクが含まれるため、開発者にとっては時間が
かかる可能性があります。AI には、テストが開始される前であってもコード内の潜
在的な問題を特定することで、このサイクルをスピードアップする可能性がありま
す。
膨大な量のコードベースとそれに対応するテスト
ケースでトレーニングされた機械
学習モデルを活用することで、
AI システムは潜在的なエラーや脆弱性にリアルタイ
ムでフラグを立てることができます。これにより、開発者は、よくある間違いや落とし
穴を自動的に発見するAI の機能を頼りにしながら、重要な領域に労力を集中する
ことができます。最終的に、これにより開発プロセスが加速され、ソフトウェア
エンジ
ニアリングチーム内の生産性が向上します。
引用：https://medium.com/@earlred/ai-driven-development-what-can-it-do-for-software-engineers-3e0d31d5ff7a

AI駆動開発 ? GitHub Copilot Workspace ?
引用：publicky
https://www.publickey1.jp/blog/23/githubcopilotcopilot_workspa
cecopilotcopilotgithub_universe_2023.html

AI?LLMを利用した開発ツールの登場
GitHub × OpenAIが共同開発
AI駆動のコード補完ツール。
GitHub Copilotは、OpenAIの
大規模な機械学習モデルを利用
している。
GitHub Copilot
● 多くのプログラミング言語やフ
レームワークに対応
● 独自のコメントを使い、開発者が
目的を指定することで、目的に
沿ったコードを生成（Comment
to Code）可能
● Visual Studio Codeなどの一部の
統合開発環境（IDE）で利用可能
収集した数十億行のコードを基
にした機械学習から、プログラ
マが書き始めたコードの続き
や、コメントの内容からコード
を提案
CodeWhisperer
GitLab.comでホストされてい
る生成型人工知能モデル。
AIが入力中の開発コードの提案
をしてくれる。
Code Suggestions
● 2023年4月時点では、
以下の言語がサポート
Python/Java/JavaScript/TypeS
cript/C#/Rust/Go
/Ruby/Scala/Kotlin/PHP/C/C+
+/Shell Script/SQL
● カーソルの位置に応じて
以下の提案が可能。
→関数の生成など、コード
スニペット全体を提案
→現在の行の完成コード提案
● C/C++ / C# / Go / Java /
JavaScript / Python / PHP /
Ruby Rust / Scala / TypeScript

Cursor
GPT Engineer
AI?LLMを利用した開発ツールの登場
LLMの更なる高度化により今後更に精度向上や機能向上が発生する領域。
それを見越した新たな「開発組織」と「開発スタイル」を生み出す必要がある。と思う。
ChatGPTのトークン数の制限などで複雑なアプリ開発には制約がありが、
RecurrentGPTも出てきている為、AIでアプリ開発をする技術が急速に発展します。
Cursor.soを使用してみたが、非常に操作性が良い。コード修正やバグ指摘などもショート
カットで出来る。

UIUX設計コンポーネント設計ロジック設計 API設計実装テスト
v0
Velcel Labs が開発しているテキストからそ
のままUIデザインとコンポーネントを生成す
るツール
tldraw
手書きのラフスケッチや画像を元に、UIデザ
インとUIコンポーネントを再生するツール
GitHub Copilot
ghostest
ローカルPC上で動作するRuby製の
テストコード自動生成LLMツール
bundle exec ghostest --use-azure
デフォルトのシステムプロンプト
(1) テストコードを実装する前に、対象クラスの実装を確認
(2) 出力する rspec がすでに存在する場合はその内容を確認
(3) テスト設計者からのコメントと現在の実装を考慮して、
テストファイルに必要なタスクをリストし、
add_to_memory 関数に送信
(4) 実際にテストファイルを実装または変更
(5) rspec を実行して結果を確認
(6) すべてのテストケースが合格したら、switch_assignee
関数を使用して、レビュー担当者に応答、何度か修正して
もテストケースが合格しない理由がわからない場合は、
switch_assignee 関数を使用
開発ライフサイクル全体の高速化

AI駆動開発 ? UIコンポーネント作成：v0 ?
https://cursor.sh/
「v0」はプロンプトや画像を入力することで、簡単に
Webサイトの画面を作成することができるサービス
で、Next.jsを開発してるVercelから発表
開発者が製品の最初のイテレーションを構築できるよ
うに支援することを目標にしている
自然言語をベースにUIとUIコンポーネントを作成する
ことが可能。
また、作成された画面は、変更を指示するとその内容
に従い更新される。
v0の画面上でコードを編集して反映させることもでき
るが、自然言語による指示だけで行うこともできる、
動作も高速
VSCodeへの取り込みはコマンド一発可能。ただし、
取り込み後にデザインを変更する場合は、差分だけを
機械的に取り込むことができないため、手動でのマー
ジ作業が必要

AI-?rst Code Editor
「Cursor」の紹介

Cursorとは？
https://cursor.sh/
VSCodeをフォークし、
ChatGPTとシームレスに繋げた
コードエディタ（IDE）
AI-Nativeの開発環境の提供に向けて
開発が進められている。
Anysphere社が開発し提供

Anysphere社
私たちはツールビルダーです。私たちはAI を活用し、世界をより良くするために
それを便利で楽しいものに変えています。
具体的には、Cursor を構築しています。これは、コードを記述する新しい
方法への私たちの試みです。まだ早いので、あまり期待しないでください。
しかし、これは、生産性を根本的に向上させ、使用するのが非常に楽しいものに
なると私たちが考えるものの始まりです。もし私たちが成功すれば、それは人間の
知性をますます大きな問題に向けて再配分することを意味するでしょう。
https://anysphere.co/
人間はより大きな問題に
焦点を当てるべきです。
Anysphere チーム：5人
Anysphere - Cursor開発元
co-founder and CEO
Michael Truell

Anysphere社
OpenAI社から $8 million（約12億円）の出資が入った。
既に数万人がプラットフォームを
利用し、有料顧客ベースが急速に
成長している
年間経常収益はすでに100万ドルを
超えているとのこと
https://techcrunch.com/2023/10/11/anysphere-raises-8m-from-openai-to-build-an-ai-powered-ide/

Cursorの料金プラン、API設定方法
プランについて変更（有料プランへの移行や有料プランの解約）を行うことができます。
Upgrade to Pro をクリックするとクレジットカード登録画面となり有料版(Pro) に直ぐに変更可能です。
無料版と有料版の違いは、GPT-4の利用回数になります。無料版でもGPT-4は使用可能ですが、GPT-4(slow)であることと、
月々の使用回数が50回と少ないです。
Cursor で OpenAI API Key を使う設定は以下の通りで
す。OpenAI の API キーを設定することで、有料版でな
くてもGPT-4等のモデルが利用できます。

Cursorデモ(New Project)：今回作りたい構成
postgres_con?g.py
kafka_con?g.py

【New AI Project】
あなたは、Apache kafka エンジニアです。
作成するプロジェクトは、PostgreSQLデータベースからデータを取得し、
Kafkaにデータを送信するためのコネクタです。
main.pyではプログラムのエントリーポイントであり、
producer.pyにはPostgreSQLからデータをフェッチし、
Kafkaトピックにプッシュするロジックが含めます。
postgres_con?g.pyでは、PostgreSQLデータベースへの接続と切断を行うための関数が含めます。
consumer.pyでは、Kafkaからメッセージを消費し、それらを処理するためのコードが含めます。
kafka_con?g.pyファイルには、Kafkaプロデューサーとの接続を管理するための関数が含目ます。
以上が全体の内容です。
Cursorデモ(New Project)：プロンプト

デモ

?Edit：
デモ1：Command + K から .pyのコードに対して例外処理を追加
?Chat：
デモ2：Command + L から /edit で.pyのコードに対して例外処理を追加
?Symbol：
デモ3：Command + L から@Codebaseで全体のプロジェクトの説明してもらう
（@Codebaseはデフォルト英語なので日本語の説明に切り替える）
Cursorデモ(基本機能)

?Auto-Debug
デモ1：そのまま利用
デモ2：Chatから追加で指示を与えてデバック
Cursorデモ(Auto-Debug)

Copilot++ (ベータ版)は、編集内容をコンテキストとして使用して、カーソル周辺の差分を提案する機能です
（コード補完機能）。
デモ：Copilot++でエラーメッセージをログファイルに書き込むコードを追加
Cursorデモ(Copilot++)
Copilot++ は、現在BETA版でありProアカウント（有料）での提供に
なっています。

Cursor機能アップデート
0.24 - @Web、gpt-4-0125-preview
チャットで @Web を使用すると、AI が Web を巡回できるよう
になります。使用できるツールには、検索エンジンやドキュメン
トサイトクローラーなどがあります。
この機能はまだ実験段階です。私たちは外部ライブラリを理解す
る AI の能力を向上させることに非常に興味を持っており、あな
たの意見が私たちの改善に役立ちます :)。
プロユーザーと API キーユーザーはどちらも、[設定] >
[OpenAI API] > [モデルの構成] でモデルを構成することで、
gpt-4-0125-preview を試すこともできます。私たちは現在、
プロユーザー向けに新しいモデルをテストし、gpt-4 のすべて
の古いバージョンよりもパフォーマンスが優れているかどうかを
確認しています。その場合、デフォルトのエクスペリエンスとし
てロールアウトされます。
https://changelog.cursor.sh/?

Cursor機能アップデート https://changelog.cursor.sh/?
@web (1) 外部サイトにアクセスして情報がない (2) 外部サイトにアクセスして情報がない (3) 外部サイトにアクセスして結果あり

0.23.2 - 新しいモデル、適用ボタンの改善
● 「cursor-fast」: これは、command-k とチャットで使用で
きる新しいモデルです。gpt-3.5 よりも少し賢く、フォー
マットエラーが大幅に少なくなることが期待されます。
● [適用] ボタン: チャットでの「コードブロックの適用」エク
スペリエンスに磨きをかけました。
● たとえば、チャットの生成中にクリックすると、変更が
予測されたファイルに反映され、複数のファイルに並行
して適用でき、また (場合によっては) 関心のあるメソッ
ドに直接適用できます。
● チャットの糸くず: AI がチャットで、作成されたコード記号
を含むコードの変更を提案した場合、それに下線を引きま
す。Python、Typescript、Rust で利用可能です。
● その他のチャットシンボルリンク: チャットがを参照して
いる場合code symbol、多くの場合、そのリンクを直接ク
リックできます。
更新 (0.23.3-0.23.9): Command-K、変更ログの自動オープ
ン、Copilot++ での非常に長い行の編集、「インデックスの削
除」ボタン、沈黙する接続エラー、およびプロキシ認証を修正
しました。

0.22.0 - 開発コンテナ
開発コンテナがサポートされるようになりました。このビルドでは次のこと
も可能です。
● Cursor を VS Code 1.85 にアップグレードします。これには、
新しいウィンドウへのタブのドラッグアウトのサポートが含まれ
ます。
● WSLの安定性が向上しました。

Cursor機能紹介

Cursor機能紹介（基本機能）
Command K を使用すると、AI を使用してコードを編集および作成できます。編集するに
は、コードを選択して「編集」をクリックし、コードをどのように変更するかを説明しま
す。完全に新しいコードを生成するには、何も選択せずにコマンド K を入力するだけです。
Command+Lでチャットを使用。コードベースを認識する AI と会話可能。チャットで現在の
ファイルとカーソルを確認できるため、「ここにバグはありますか?」などの質問をすること
ができます。Command+Shift+L または"@"を使用して、特定のコードブロックをコンテキ
ストに追加できます。Command+Enter を使用してコードベース全体とチャットできます。
@ シンボルを使用すると、AI にコードを簡単に表示できます。Command+K またはチャット
で「@」を入力して、フォルダー内のすべてのファイルとコード記号のドロップダウンを取
得してみてください。これを使用して、特定の依存関係を持つコードを生成する (
「@ErrorPopup と同じスタイルを使用する」) か、ファイルについて問い合わせる (
「@inlineDi?Service.ts は何を行うのか」)ことができます。 CHATで@CodeBaseで
プロジェクト全体に対する質問も可能

Codebase Answers を使用すると、コードベース全体について AI に質問できます。これらを使用するに
は、チャットで Command+Enter を入力するか、入力ボックスの「コードベースあり」ボタンをクリッ
クします。「元に戻すやり直しロジックはどこにありますか?」などの質問をすることができます。
この機能により、AI によるサードパーティライブラリの理解が向上します。ドキュメントを使用するに
は、チャットまたはコマンド K に@LibraryNameと入力します。カーソルにカスタムドキュメントをク
ロールさせるには、コマンド K またはチャットに「@Add」と入力します。クロールの開始点と、ク
ロールされたすべての URL が従う必要があるプレフィックスを指定します。
自動デバッグは、カーソルのターミナルのエラーを修正するエージェントです。これを使用するには、
端末エラーの後に表示される青い「自動デバッグ」ボタンをクリックします。クリックすると、AI が
ファイルを調べて、問題を解決するための一連の思考を開始します。
Cursor機能紹介（基本機能）
カーソルを使用すると、lint エラーをすばやく修正できます。lint エラーの上にマウスを移動し、表示
される青い「修正」ボタンをクリックするだけです。AI の応答がチャットに表示されます。もう、厄介
な Typescript や Rust のエラーを目を細めて見る必要はありません。

Cursor機能紹介 (New AI Project)
(1) 概要
Cursor はプロジェクトを新規に作成する機能を提
供しています。この機能を使用すると、新しいプロ
ジェクトを簡単に始めることができます。日本語で
使用している場合は、 New AI Project ではなく、
ファイルを開くから What do you want to build?
の画面が表示されるので、作成したい内容の入力
へと進みます。
(2) What do you want to build?
ここに作成したいプロジェクトの内容を記入してい
きます。一回で作成させることは難しいですが、プ
ロンプトを改善しながら入力して作成されたら地道
に改善する意気込みで進めます。
(3) 要求したお題に対して自動でコードを生成
入力したプロジェクトの内容に基づいて、プロジェ
クトを作成します。プロジェクトは複数ステップが生
成され順番に流れていきます。
(4) 作成後の修正
エラーが出た場合はコードを修正していきますが、
基本指定したコードの記述を微修正する程度でエ
ラーがないコードができあがります。必要なライブ
ラリーをインストールするような指示のエラーが出
た場合は環境修正していきます。

Cursor機能紹介 (Interpreter mode (BETA) )
INTERPRETER MODE(BETA)
CursorにInterpreterが導入されました。Cursor Editer のCHAT 横の
MORE から BETAが選択可能です。
現時点では、CHAT から Python notebook(Jupyter notebook) などに
対してのアクセスが可能となっているのみで、今後の機能追加を期待
したいところです。
今後の期待としては、ローカルの
開発環境などで、Auto-Debugの
結果を反映してくれるようになる
と、必要なライブラリなどをインス
トールする手間も省けてかなり自
走させていくと思います。

Cursor環境設定
(1) Accout
Basic よりも Pro に Upgrade することをお勧めす
る。より多くのデータやコードを扱い高速で利用す
る
(2) Docs
Docs を追加していない状態では何も表示されま
せんが、@Add で Docs を追加していくとリストして
表示され削除、編集が可能です。
(3) VSCode Import
Cursor の特徴の一つとして、既存で使用している
VSCode の拡張機能、キーバインド、他設定を引
き継ぐことができます。 Start Import を選択すると
インポートが完了します。
(4) OpenAI API
Cursor で OpenAI API Key を使う設定が可能で
す。OpenAI の API キーを設定することで、 Cursor
へ課金することなく ChatGPT が利用できます。

Cursor環境設定
(5) Configure models
「Configure models」をクリックすると利用するモデ
ルを確認することができます。 + Add model から新
しいモデルも利用可能で、デフォルトでは無効に
なっているが gpt-4-32k なども選択可能となり
ます。
(6) Advanced ^
Advanced 設定には、Azure API、ChatEdit
Tooltip、Terminal Tooltip が設定可能です。
Cursor から Azure OpenAI が利用可能です。
Azure OpenAI は、OpenAI API と比較されること
がありますが、「 Azure OpenAI API KEY」もしくは
「AzureAD」が前提となり、アクセス制御（ IAM）や
監視といった Microsoft Azure のセキュリティ機能
が利用できます。
設定には、enabled、disabledが選択可能で、デ
フォルトはenabledです。disabledにすると赤枠
のヒント表示が非表示となります。
(7) Privacy mode
プライバシーモードを有効（enabled）にすると、
Cursor またはサードパーティによってコードが保
存されることはない機能となります。但し、 OpenAI
は除かれるということで、送信するプロンプトが 30
日間保持されます。プライバシーモードを無効
（disabled）にすることで、 Cursor の製品改善を行
うためにプロンプトを保存したりテレメトリデータを
収集したりする場合があるようです。

Cursor
○ LLM(ChatGPT)がシームレスに統合されているIDE（VSCode Clone)
○ New AI Project, Auto Debugなどパワフルな機能あり。基本機能も少しずつ改良され使いやすくなっている
○ GitHub Copilotとの併用も可能（もしかしてこれ最強かも！？）
Cursorの機能（今日紹介できなかったもの）
○ インタプリンターモード：ライブラリインストールやデバックの時間短縮
○ @Codebase：プロジェクトコード全体に対する質問が可能。既存コードの全体把握などに活用可能
○ @Docs：ライトなRAG。新規ソフトウェアなどのマニュアルを学習させて利用するライブラリや
仕様などを確認させることに活用可能
利用について注意点
○ 生成されるコードについては信用しすぎないことが大事
○ 特にデバック関連の利用の場合（自動デバック、コードベースの回答、ドキュメント）は
数回で解決しない場合は自分で調査する力は必要
まとめ
まずは使ってみることが大事
みんなで情報共有?ノウハウ共有と勉強会をしていきましょう！
AI駆動開発（AI-Driven Development）

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AI-first Code Editor 「Cursor」の機能紹介

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