この記事で解決すること
「AIがコードを書いてくれるらしいけど、どれを使えばいいの？」
GitHub Copilot、Cursor、Kiroの3つを比較して、それぞれどんな人に向いているかを整理します。
3つのツールの概要
| ツール | 開発元 | 特徴 |
|---|---|---|
| GitHub Copilot | GitHub（Microsoft） | VS Code等に統合。コード補完が中心 |
| Cursor | Anysphere | AI特化エディタ。チャットでコード生成 |
| Kiro | Amazon | スペック駆動開発。要件→設計→実装を段階的に |
GitHub Copilot
得意なこと
- コードを書いている途中で、次の行を予測して提案してくれる
- 関数名やコメントを書くと、中身を自動生成してくれる
- ほぼすべてのプログラミング言語に対応
使い方のイメージ
VS Codeで普通にコードを書いていると、グレーの文字で候補が表示されます。Tabキーを押すだけで採用できます。
向いている人
- すでにコードが書ける人
- 補完で作業スピードを上げたい人
- 既存のエディタ環境を変えたくない人
料金
- 無料プランあり（月2,000回の補完）
- 個人プラン: 月額10ドル
- ビジネスプラン: 月額19ドル/人
Cursor
得意なこと
- エディタ全体がAIと連携している
- チャットで「この関数をリファクタリングして」と指示できる
- ファイルをまたいだ大きな変更もAIが提案してくれる
使い方のイメージ
Cmd+K（Ctrl+K）でAIに指示を出すと、コードの変更差分が表示されます。承認するだけで反映されます。
向いている人
- AIにガッツリ頼りたい人
- 新しいエディタに抵抗がない人
- 個人開発やプロトタイピングが多い人
料金
- 無料プランあり（機能制限あり）
- Proプラン: 月額20ドル
- Businessプラン: 月額40ドル/人
Kiro
得意なこと
- 「スペック」という仕組みで、要件定義→設計→タスク分解→実装を段階的に進められる
- 各ステップでユーザーがレビュー・修正できるので、意図とズレにくい
- ステアリングファイルでプロジェクトのルールをAIに伝えられる
- エージェントフックで、ファイル保存時に自動でlintを走らせるなどの自動化ができる
使い方のイメージ
「ログイン機能を作りたい」と伝えると、まず要件を整理し、次に設計を提案し、承認後にタスクを1つずつ実装していきます。
向いている人
- 設計からしっかりやりたい人
- チーム開発でAIの出力を管理したい人
- 「AIに丸投げ」ではなく「AIと一緒に考えたい」人
料金
- 無料で利用可能
比較まとめ
| 観点 | Copilot | Cursor | Kiro |
|---|---|---|---|
| メインの使い方 | コード補完 | チャットでコード生成 | スペック駆動開発 |
| 学習コスト | 低い | 中程度 | 中程度 |
| 大規模な変更 | 苦手 | 得意 | 得意 |
| 設計支援 | なし | 限定的 | 充実 |
| 無料プラン | あり | あり | あり |
| エディタ | VS Code等に統合 | 専用エディタ | 専用IDE |
結局どれがいい？
- とりあえず試したい → GitHub Copilot（今のエディタに入れるだけ）
- AIにガンガン書いてほしい → Cursor
- 設計から丁寧にやりたい → Kiro
どれか1つに決める必要はありません。Copilotで日常のコーディングを加速しつつ、新機能の設計にはKiroを使う、という組み合わせもありです。
まずは無料プランで試してみて、自分のスタイルに合うものを見つけてください。
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