GitHub Copilot vs Cursor：AIエージェント時代の「よしなに」力の違いとは？

2026年現在、AIコーディングツールは「コードを書くのを手伝うツール」から、自律的に作業を完遂する「AIエージェント」へと進化しました。

特に話題なのが、老舗のGitHub Copilotと、新星のCursor。どちらも同じ最新モデル（Claude 4.5やGPT-5など）を搭載可能ですが、実際に使ってみると「Cursorの方が指示以上のことをやってくれる（よしなにやってくれる）」と感じる場面が多くあります。

今回は、その「体感的な能力差」がどこから来ているのか、技術的・設計思想的な視点で解説します。

1. 「プラグイン」か「専用機」か：エディタの設計思想

この差を生んでいる最大の要因は、AIに与えられている「権限」と「実装の深さ」にあります。

GitHub Copilot (VS Code拡張): VS Codeという巨大な汎用エディタに後付けされた「高機能プラグイン」です。エディタのコア（ファイルシステムやUI全体）を自由に操作することに制限があるため、指示された箇所の編集は得意ですが、周辺環境まで含めた自動最適化には一歩控えめになります。
Cursor: 「AIがコードを書くこと」を前提に、VS Codeのソースをベースに作り直された「AIネイティブな専用エディタ」です。AIがエディタそのものと一体化しているため、ファイルの新規作成、ターミナルの操作、テストの実行、エラーの自己修復といった「周辺作業」まで縦横無尽に実行できる権限を持っています。

2. 「よしなに」を支える2つの技術的アプローチ

Cursorが指示以上の作業を完遂できる理由は、単に賢いからではなく、以下の仕組みが組み込まれているからです。

① 全ファイル・インデックス（コードベースの深い理解）

Cursorはプロジェクト全体を常にスキャンしてインデックス化しています。「Aを直して」と指示したとき、AIが自分自身で「Aを直すなら、関連するBとCのファイルも書き換えないと整合性が取れない」という依存関係を先回りして発見します。

② 自律実行ループ（Agentic Workflow）

CursorのAgentモードは、指示を受けるとまず「実行計画」を立て、実際にビルドやテストを回します。もしエラーが出れば、人間に聞く前に「エラーログを読み取り、自力で修正して再テストする」というループを繰り返します。この「自力でリトライする泥臭い作業」をAIが肩代わりしてくれるため、人間には「一発で完璧にやってくれた」ように見えるのです。

3. どちらを選ぶべきか？

「脳（AIモデル）」が同じでも、これだけ体感が違うと選定に迷いますが、2026年現在の判断基準は明確です。

GitHub Copilotを選ぶべきケース:
- エンタープライズの安心感: Microsoftによる著作権補償や、強固なセキュリティ管理が必要な法人。
- 既存環境の維持: 長年カスタマイズしたVS Codeの環境を変えたくない。
- GitHubとの密結合: PRの自動要約や、GitHub Actionsとの連携を重視する。
Cursorを選ぶべきケース:
- 圧倒的な爆速開発: 仕様書がない中での「モダナイゼーション」や、1からの新規開発。
- 「丸投げ」したい: 細かい指示を出すより、タスク単位でAIに自律的に動いてほしい。
- 個人・小規模チーム: ツールを柔軟に切り替え、最新のAI体験を最速で享受したい。