SOMPO Digital Lab ソフトウェアエンジニアの小林です。
この度、当社では開発生産性の向上を目的として、AIコードエディタ「Cursor」をエンジニア全員に配備することを決定し、実施しました。
本記事では、導入の背景、選定理由、導入プロセス、そして初期の成果について共有します。
導入の背景
開発生産性向上への取り組み
当社では、損保ジャパンのSJ-Rといった取り組み やグループを取り巻く急速な環境の変化に対応するため、様々なプロダクトを開発しており、生産性の向上を常に意識しています。
GitHub Copilotをはじめとする生成AIツールの登場により、開発現場でのAI活用が一般的になってきました。
我々も競争力を維持し、エンジニアがより創造的な業務に集中できる環境を整えるため、GitHub Copilotは昨年の春頃には既に全エンジニアに配備していました。
一方、「Cursorを利用したい。」といった要望も多く挙がっており、最終的に全エンジニアへの配備へ至りました。
Cursor選定の決め手
最終的にCursorを配備した理由は以下の通りです。
優れたコンテキスト理解
- プロジェクト全体のコードベースを理解した上での提案や実装
- 複数ファイルをまたいだリファクタリング提案
- エディタ内でのTAB補完が優秀
VS Codeからの移行の容易さ
プライバシーモードの強制
Organization単位でプライバシーモードを有効化可能であるため、個人アカウントでのプライバシーモードOFFを抑制できる。
導入プロセス
1. パイロット導入(1-2週間)
まず、有志のエンジニア数名でパイロット導入を実施しました。 その際、以下の観点を確認しています。
- 既存の開発フローへの影響
- セキュリティ面での懸念事項
- SSOによる利用可否やチーム設定など
- 実際の生産性向上効果
2. 希望者への配備(1ヶ月)
その後、希望者を募り1ヶ月程利用しました。
3. 全エンジニアへの配備
最終的にはCursorの評判が良く、全エンジニアへの配備へと踏み切りました。
導入してみて
開発の生産性向上以外にも、以下のように活用するなど様々な使われ方をしています。
- 図表(MermaidやDraw.io)の出力を行い仕様策定速度の改善
- ルールでCursor Agentに人格を持たせ、セルフモチベート
- QE領域でのテスト自動化推進
今後について
Cursorの配備により、エンジニアがより創造的で価値の高い業務に集中できる環境が整い、開発生産性の大幅な向上を実現しています。
一方、まだまだ組織としてCursorの力を引き出し切れていないため、ルールファイルの整備など、チーム間のナレッジの共有を進めていきたいと考えています。
また、これらの領域は流れが早く、Cursor以外にも様々なツールの活用を検討しています。
例)
- Devin(導入済み)
- Claude Code(検討中)
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