エンジニアの仕事で使うAI　Copilot・Cursor・Claude Code・Codex

この記事で扱うツール

値は TRAIL のファクトパック（2026年10月24日時点）と、各ツールの使い方の記事による。金額はすべて米ドルで、Claude Code と Cursor の値は税抜きだ。

4つとも、指示を受けてファイルを読み、コードを書き換え、コマンドを実行するAI コーディングエージェントとして使える。違いは動く場所と、どの契約に含まれるかだ。Claude Code は Claude の有料プランに、Codex は ChatGPT のプランに含まれる。Cursor は Grok、Cursor、X をまとめた The X Subscription の一部で、Claude や GPT のモデルは Premium（月$30）以上で API の定価を別に払って使う。GitHub Copilot は VS Code、Visual Studio、JetBrains の IDE、Eclipse、Xcode に入れて使い、GitHub.com とターミナルからも使える。

場面ごとの使い方

ここでのプロンプトは各ツールにこう頼めるという例だ。[ ] の中を自分の内容に差し替えて使う。TRAIL は出力を確かめていないので、変更の中身は必ず差分とテストで確かめる。

知らないコードベースを読む

担当になったリポジトリの仕組みを、変更する前につかみたいときだ。Cursor の Ask モードはファイルを書き換えずに読むだけで、Agent は検索で関係するファイルを探す（Cursor のヘルプ）。読むファイルを指定しなくてもよい。Shift+Tab で Ask モードに切り替え、次のように頼む。

このプロジェクトの[認証、ログ など]の仕組みがどう動いているか説明してください。
入口になる箇所、関係するファイル、設定の場所を順にまとめてください。
最後に、[機能名]を変えるときに先に読むべきファイルを3つ挙げてください。

手元に取り込む前に読みたいなら、GitHub.com でリポジトリのファイルを開き、Copilot のアイコンから質問できる。自分のリポジトリでなくてもよい（GitHub.com 向けのクイックスタート）。手順は Cursor の使い方にある。

小さな機能を足す

課題に書かれた小さな機能を、今の書き方に合わせて足すときだ。Claude Code は plan モードでコードを変えずに調べ、計画を承認すると実装に移る（Anthropic のベストプラクティス）。ターミナルで Shift+Tab を押して plan モードに切り替え、次のように頼む。

[機能の説明]を追加したい。
まず[フォルダ名]を読み、今の[関連する仕組み]がどう動いているか理解してください。
変更するファイルと手順を計画にまとめてください。まだコードは変えないでください。
完了の条件は[テストの条件]です。

差分を1文で説明できる小さな修正なら、計画は飛ばしてよいとベストプラクティスはしている。Ctrl+G を押すと、計画をテキストエディタで開いて書き換えられる。VS Code の Copilot でも、チャットで /plan に続けて頼むと計画から始められ、「Implement Plan」で実装に進む（VS Code の計画の解説）。手順は Claude Code の使い方にある。

テストを書く

仕様のはっきりした関数を作る前に、期待する動きをテストで決めておきたいときだ。GitHub のプロンプトの解説は関数を書く前に単体テストを書かせ、そのテストで示した関数を書かせる方法を挙げている（GitHub Docs）。テストが例の代わりになる。Copilot Chat に次のように頼む。

[関数名]の単体テストを先に書いてください。入力と期待する結果は次のとおりです。
[入力の例] → [期待する結果]
[入力の例] → [期待する結果]
[空の入力、上限を超える値 など]の場合も確かめてください。
テストができたら、このテストを満たす[関数名]を書いてください。

Cursor の公式ブログは、まだない機能のための仮の実装を作らせないよう、テスト駆動であることをはっきり伝えるよう勧めている。今あるコードにテストを足すなら、Claude Code に @ でファイルを指定し、書いたテストを実行して失敗したら直すところまで頼める。手順は GitHub Copilot の使い方にある。

コミットの前に自分の変更を見直す

コミットやプルリクエストの前に、自分の変更をもう一度見たいときだ。Codex のレビューは選んだ差分を読み、優先度を付けた指摘を返す。作業中のファイルは書き換えない（Codex のコードレビューの解説）。CLI で /review と入力し、出てくる選択肢から、基準のブランチとの差分かコミット前の変更を選ぶ。デスクトップアプリのレビューでは1つのコミットも選べ、「Custom review instructions」で観点を指定できる。観点は次のように書く。

[境界の条件とセキュリティ]を重点的に見てください

CLI の /review は、作業中の変更で動きが変わる箇所とテストの不足を中心に問題をまとめる（CLI のコマンドの一覧）。直したら、もう一度 /review で解消したかを確かめる。手順は Codex の使い方にある。

同僚のプルリクエストをレビューする

人のプルリクエストをレビューする前に、何が変わったかをつかみたいときだ。GitHub Copilot はプルリクエストの変更を見て、要約と改善の提案を返せる（About GitHub Copilot）。GitHub.com でプルリクエストを開き、Copilot に次のように聞く。

このプルリクエストで何が変わったか説明してください。
動きが変わる箇所、テストで確かめていない箇所、気をつけて読むべきファイルを挙げてください。

Pro 以上ではプルリクエストのレビューそのものを Copilot に頼める。Codex を使うチームなら、リポジトリで Codex の「Code review」を有効にし、プルリクエストに @codex review とコメントして頼む。Claude Code の Code Review は、2026年10月15日に Team と Enterprise で一般提供になった。手順は GitHub Copilot の使い方にある。

エラーメッセージからバグを直す

テストやビルドが失敗し、エラーメッセージから原因を探すときだ。Claude Code はエラーメッセージを貼るか症状を伝えると、原因を探して直す（Claude Code の概要）。次のように頼む。

[コマンド名]を実行すると次のエラーが出ます。
[エラーメッセージを貼る]
原因を調べて直し、もう一度[コマンド名]を実行して成功することを確かめてください。
エラーを抑えるだけの修正はしないでください。

テストやビルドのように Claude が自分で確かめる手段を渡すと、通るまで作業を繰り返せる。ときどきしか起きないバグなら、Cursor の Debug モードが向く。原因の仮説を立ててログを出すコードを足し、利用者が示された手順で再現すると、集めたログから原因を絞って直す。確かめたあとで、足したログは消す。手順は Claude Code の使い方にある。

リファクタリングする

動きを変えずに、コードを読みやすく書き直すときだ。1つの関数だけなら、Cursor のインライン編集が向く。選んだコードだけをその場で書き換える（Cursor のヘルプ）。コードを選んで Cmd+K（Windows と Linux は Ctrl+K）を押し、次のように書く。

この関数を読みやすく書き直してください。
引数と戻り値、外部の[サービス名]を呼ぶ順番は変えないでください。

複数のファイルに広がる変更なら、選んだまま Cmd+L（Ctrl+L）で Agent に渡す。サブシステムを作り直すような大きな書き直しは、Codex で /plan から始め、段階ごとに動かすファイルと戻し方を書いた計画にさせる。Codex の公式のプロンプトの解説は、誤って変えると結果が使えなくなることに絞って、守る境界を1〜2つ書くよう勧めている。手順は Cursor の使い方にある。

ドキュメントとコミットメッセージを書く

作業を終えて変更を Git に記録し、説明を書くときだ。Claude Code は変更のステージング、コミットメッセージの作成、ブランチとプルリクエストの作成までを会話で頼める。リリースノートの作成も任せられる（Claude Code の概要）。次のように頼む。

変更したファイルを一覧にしてください。
内容が分かるメッセージでコミットし、[ブランチ名]というブランチでプルリクエストを作ってください。
説明には変更の理由とテストの方法を書いてください。
[README など]に、今回変わった使い方を書き足してください。

プルリクエストまで任せるなら、GitHub の gh コマンドを入れておくとよいとされている。ブランチの名前の付け方やコードの書き方の決まりは、プロジェクトの CLAUDE.md に書いておくと、Claude がセッションの初めに毎回読む（メモリの解説）。手順は Claude Code の使い方にある。

バックグラウンドのエージェントに任せる

手元で別の作業を続けながら、範囲のはっきりした作業を任せたいときだ。GitHub Copilot のクラウドエージェントは、割り当てた時点の課題のタイトル、説明、コメントを読んで作業し、終わるとプルリクエストを開いてレビューを依頼する（GitHub Docs）。Pro 以上で使える。Copilot の設定でクラウドエージェントを有効にし、課題の「Assignees」で「Copilot」を選び、「Optional prompt」に次のように書き足す。

[ファイルのパス]だけを変更してください。今の[コードの書き方]に合わせてください。
完了の条件は[テストの条件]です。テストを足し、すべて通ることを確かめてください。

割り当てたあとに課題へ足したコメントは Copilot に届かないので、追加の情報はプルリクエストに書く。ほかの3つにもクラウドで動く仕組みがある。Codex Cloud は Plus 以上で使え、パソコンがスリープしていても作業が続く。Cursor の Cloud Agents は Premium 以上が対象で、CLI ではメッセージの頭に & を付けるとクラウドのエージェントに送れる。Claude Code の Web のセッションは、Anthropic が管理するクラウドの仮想マシンで動く。任せた作業もプルリクエストの差分とテストの結果を見てから取り込む。手順は GitHub Copilot の使い方にある。

社内の情報を入れる前に

会社のコードや、テスト用のデータに含まれる顧客の情報を入れる前に、使うプランでデータがどう扱われるかを確かめる。4つとも、会社向けのプランは初期設定で学習に使わない。各ツールの公式の説明は次のとおりだ。

GitHub Copilot

個人の設定の解説によると、2026年4月24日から、Free、Pro、Pro+、Max の利用者の入力、出力、コードの断片は、AI のモデルの学習と改善に使われることがある。止めるときは、GitHub の右上のプロフィール画像から「Copilot settings」を開き、「Allow GitHub to use my data for AI model training」で「Disabled」を選ぶ。Business と Enterprise のデータは、GitHub のデータ保護契約のもとで AI の学習に使われない。Business は1席月$19、Enterprise は1席月$39で、管理者は Copilot に見せないファイルを指定できる。

Cursor

Cursor のデータの使い方の説明によると、Privacy Mode をオフにしていると、コードや指示が Cursor の AI の改善とモデルの学習に使われることがある。オンにすると Cursor の学習に使われず、モデルの提供元ともデータを保存しない契約（ゼロデータ保持）を結んでいる。自分の API キーを使うときと、提供元での保持が必要な一部のモデルは、この契約の外になる。Privacy Mode は設定（Cmd+Shift+J、Windows と Linux は Ctrl+Shift+J）の「General」でオンにする。チームのメンバーでは初めからオンで、Teams（1席月$30、$100、$200）と Enterprise の管理者は組織全体で強制できる。

Claude Code

データ使用の解説によると、Free、Pro、Max では、モデルの改善への利用を許すかどうかを利用者が選ぶ。許していると、Claude Code で送ったデータも新しいモデルの学習に使われ、保持期間は5年になる。許さなければ30日だ。設定は claude.ai のデータとプライバシーの設定でいつでも変えられる。Team、Enterprise、API では、送ったコードやプロンプトは学習に使われない。開発パートナープログラムなどでデータの提供を選んだ場合は除く。Team の標準席は1席月$25（年払いは$20）で、Enterprise は1席月$20（年払い、最低20席）に API 料金での使用量が加わる。ゼロデータ保持は Enterprise の標準には含まれず、条件を満たす組織に限り、Anthropic のアカウントチームが組織ごとに有効にする。

Codex

データの管理のヘルプによると、Free、Plus、Pro の個人のワークスペースでは、初期設定でデータの提供がオンになっている。個人のプランでは「Improve the model for everyone」の設定が Codex の作業にも適用され、「Settings」→「Data controls」でオフにすると、それ以降の会話と作業は学習に使われない。Codex の設定には、環境の文脈を学習に使うかを決める「Include environments」が別にあり、こちらは個別に変える。Business、Enterprise、Edu では、初期設定で会社のデータは学習に使われない。Business は1人月$25（2人以上の年払いは月$20）で、Enterprise と Edu は個別の見積もりだ。API キーでサインインしたときは、API の組織の保管とデータ提供の設定に従う。

気をつけること

回答が間違っていることがある

AI が事実と違う内容をもっともらしく答えることをハルシネーションという。GitHub の利用規約の AI の機能の節は、出力が不正確、不完全、または動かない場合があるとし、誤りや脆弱性がないことも保証しない。Cursor の利用規約は、AI の出力を使う危険を利用者が負うとし、自動でコードを実行する機能をオンにしたときも同じとしている。OpenAI の利用規約も、出力は常に正確とは限らないとしている。Claude Code の権限モードの解説は、確認の回数を減らす auto モードも安全を保証しないと書いている。AI が書いたコードは、差分を読み、テストを通してから取り込む。

個人情報や顧客の情報の扱い

コードの中の秘密の値や、テスト用のデータに含まれる顧客の情報にも気をつける。Cursor では、プロジェクトの直下の .cursorignore に書いたファイルが Agent から隠され、.env のファイルは初めから除かれる。ただし、ターミナルのコマンドと MCP のツールは、隠したファイルを読めることがある。Copilot の Business と Enterprise では、管理者が Copilot に見せないファイルを指定できる。

外部とのつなぎ方にも注意が要る。Claude Code の MCP（AI と外部のツールをつなぐ共通の仕組み）の解説は、外部の内容を取り込むサーバーにはプロンプトインジェクション（外部の文章に紛れた指示で AI が操られること）の危険があるとし、信頼できるものだけをつなぐよう求めている。Codex の権限のモードのうち Full access は、プロジェクトの外まで触れ、意図しない削除でデータを失うおそれがある。

社内ルールの確認

4つとも、会社向けのプランでは管理者が使い方を決められる。Copilot の Business と Enterprise では、使える人、機能、モデルをポリシーで決め、監査ログで使われ方を確かめられる。Cursor の Teams と Enterprise では、Privacy Mode をメンバーが外せないようにでき、全員に効く Team Rules を作れる。Claude Code の Team と Enterprise では、管理設定で auto モードを組織で使えなくできる。Codex の Business 以上では、組織の方針で選べる権限のモードを限れる。

生成したコードの扱いにも条件がある。GitHub の利用規約によると、出力は他人の著作権やオープンソースのライセンスがかかったコードと似ることがあり、ライセンスが要るかを判断して守るのは利用者だ。どのツールとプランを仕事に使ってよいか、規約がどう当てはまるかは、社内の担当部署に確かめる。

よくある質問

次に読む

• GitHub Copilot の使い方
• Cursor の使い方
• Claude Code の使い方
• Codex の使い方
• Claude Code・Codex・Cursor の違い
• プロンプトエンジニアリングとは