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2025.08.23 Cursor Meetup Osaka #1
モノタロウでCursorを導入してみた
理想と現実、それと未来
Kotaro Ichihara @ MonotaRO
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自己紹介
市原功太郎 (@ichi_taro3 / ichihara-3)
ソフトウェアエンジニア @MonotaRO
最近の主な業務
古くなった社内基幹システムリプレース
の設計&開発リード
AIツールの導入、組織への浸透の作戦立
案
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一言で言うと、
「AIを配るだけでは生産性は上がらない」ので色々がんばる
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ClineからCursorへの移行
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モノタロウのAI駆動開発
基本方針：
「大きく導入、後から検証」
2023年〜：GitHub Copilot全社導入
2025年1月〜：Devin、Cline導入開始
2025年2月〜：Cursor評価開始
2025年5月 : Clineの利用者が200人に到達
2025年7月：IDE方針の決定
「AIはインターネット級の変革」という認識
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2025.07.02 モノタロウテックブログ
Clineを200人で試してみた
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Cline配ってみた件
2025年1月〜5月の取り組み
仮説：
「全員にAIツールを配れば生産性が上がる」
選定理由：
VS Code拡張で導入が容易
APIキー配布で素早く展開可能 (背景: Claude APIの確保ができていた)
コミュニティの熱量が高い
導入規模の推移
1月：20名でスタート
3月：100名に拡大
5月：250名まで到達（開発者の半数以上)
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Clineの成果
良かった点
社内アンケートで人気No.1
「新規スクリプト作成が圧倒的に速い」
「調査時間が激減した」
Clineを活用して、エンジニアじゃないメンバーがプログラムを書く事例も登場！
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が、ここで方向転換
ブログより:
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Cursorの採用を拡大する方針に！
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「モノタロウにおけるAI駆動開発ツールの全体方針」を策定
2025年7月1日
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(方針から抜粋)
1. Devin
方針: 当面の間、利用を継続します。
背景・理由:
Devinは開発生産性に大きく貢献していると評価されています。
直近では月間約300のプルリクエスト(マージ済みのもの)を生成しており、その費用は約5000ド
ルと試算されています（1プルリクエストあたり約2500円）
。
コードレビューも可能であり、開発者の増強に匹敵する貢献があると判断しています。
将来の展望: 年内を目途に継続利用を予定していますが、将来的にCursorのバックグラウンドエージェン
ト、Copilot Workspaceなどの代替サービス、新規サービスの登場等により、Devinの優位性が低下し
た場合は、方針を見直す可能性があります。
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(方針から抜粋)
2. IDE (GitHub Copilot および Cursor)
方針: 開発者の皆様には、GitHub Copilot(+VSCode)とCursorのどちらかを選択して利用してもらう
方針です。
GitHub Copilot(+VSCode):
ベースラインのツールとして位置づけられ、希望すれば開発者は誰でも利用できます。
Cursor:
AIを積極的に活用して開発や業務を行うヘビーユーザー向けです。より高度なAIによる開発支援機
能を持ちます
開発者だけでなく、デザイナー、プロデューサー、PMなど、モノタロウのシステム改善業務に携
わる幅広い役割のユーザーも対象となります。
補足: CursorはVS CodeのPython拡張機能の一部が古いバージョンでしか使えない可能性があり、特定
の開発環境でネックになる可能性があります。 14
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(方針から抜粋)
3. Windsurf
方針: 検証を停止し、当面利用しないこととします。
背景・理由:
2025年6月1日から検証を開始しましたが、モノタロウの開発環境には適さないと判断されまし
た。
WSL (Windows Subsystem for Linux) の対応が不十分であることが主たる理由です。
モノタロウの開発で不可欠な「devcontainer on Docker in WSL」が動作しない点が致命
的でした。
WSL自体への接続は可能ですが、安定性が非常に低いという問題もありました。
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(方針から抜粋)
4. Cline
方針: 利用は継続しますが、利用の縮小を促します。
背景・理由:
費用面が高額であることが最大の理由です。ヘビーユーザーの場合、月に数百ドルに達する可能性
があります（例：1日で15ドル使用するユーザーは月換算で300ドルに達する可能性）
。
GitHub CopilotやCursorへの移行を推奨します。
ただし、業務都合などでCopilotやCursorが利用できない場合は、Clineの継続利用も許容されま
す。
現在APIキーを保有している方で、1ヶ月以上利用実績がない場合はAPIキーを停止する可能性があ
ります。高額な費用を発生させているユーザーの方には、優先的にCursorへの移行を案内しま
す。
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なぜCursorを選んだか
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組織でツールを導入するときの観点
コストが「読める」こと
利用状況の「分析ができる」こと
標準として「誰でも使える」こと
現実的に「運用管理ができる」こと
もちろんセキュリティなどの要件は前提
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比較して
観点 Cline Cursor
コスト管理 従量課金（予測困難）
(ちょっと高い) 月$40固定(+従量課金)
観測可能性 APIログのみ 詳細な利用分析可能・ダッシュボード
運用性 APIキー個別管理 コスト・アカウント管理がやりやすい
SSO設定可能
使いやすさ 情報は豊富・使いやすい・エージェント特化 情報は豊富・使いやすい・機能が豊富
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他ツールとの比較
なぜWindsurfではないのか
WSL環境との互換性が低い
Cognition（Devin開発元）買収で今後に期待
なぜClaude Codeではないのか
CLI/ターミナルベースで「全体方針」の点では、エントリーハードルが高い
PM、デザイナーなど多様なロールには不向き
積極推奨していないが、一部の希望者には提供中
なぜCopilot一本化しないのか
ベースラインとしては優秀だが、エージェントの速度・精度の機能差がある。モデル採用のリードタイム
も気になる
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AI導入の理想と現実
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AIを導入すると生産性は向上するのか
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Devinは確かに効果がある
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Cursor / Cline の効果は...???
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Cursor(やCline)でPR数が増えない...!?
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観測指標とのズレ
開発者の声...
「開発生産性が上がった！」
「これ無しでは仕事できない！」
発表者自身もCursorによって今の仕事が捗っていると感じている
一方で...
数値上、組織としてPR数は増えていない...?
仮に、AIツールが個人の力を伸ばすなら、個人あたりのPR生産量は増えていそう、
、
、な気がする
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ありそうな可能性
PR数以外の部分に価値が出ている
例) AIによるコードレビューや調査タスクによる品質向上
例) マネージャやリーダー層などの開発への参加
(一人当たりの開発数は増えていないが、コミッター数は増えているのでは)
生産性の向上はあるが、他の仕事に時間を使っている
例) コードレビューの時間が減った分、企画したり、調査したり、PRの品質を上げることに時間
使ったり、Slackを眺めたり
例えば、5%だけ生産性が向上するなら1日8時間として 24分。この時間を果たして使い切
って開発するか...?
季節(PJ)の変動が大きい
会社のシーズンや大きいプロジェクトの進行による変動が大きい
使いこなせていない
... いずれもありそう
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Cursor 130アカウントの実態
現在の利用状況
発行済み：130人
アクティブ：100人
休眠：30人
500 Premium Requestsを使い切る人：10〜20人
月に100 Premium Requests以上使う人：50人
つまり、
「使いこなしている人」は少数...!
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これからどうする。
。
。？
1. 仮説は維持 「AI系ツールを正しく使えれば生産性は上がる」
2. 「使いこなせていない」層を動かす
3. 共有知としてのAIの活用方法を蓄積する
4. 指標と介入をPDCAで回す（利用ログ→セグメント別施策→効果測定）
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Devinだけが明確に効果を出している理由
なぜDevinはすぐに効く？
タスクを100%置換するから（5%改善ではなく）
開発タスクの開始から終了までを自律的に動く
並列化を容易に行える
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組織の慣性を動かす仕掛け
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抵抗ではなく「慣性」との戦い
モノタロウの状況
2023年からCopilot/AIチャットの導入済み → AI自体への抵抗は少ない
CTO以下、AI活用を推進 → トップの理解はある
では何が問題か？
「日々の業務に追われて触る余裕がない」層の存在
どうやって「動かない層」を動かすか？
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内部ネットワーク効果を作る
狙い：
「使わないと置いていかれる」空気を醸成
個人の成功
↓
チームへ伝播
↓
他チームが真似る
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組織の文化に
必要なのは「ムーブメント」
外部発信も含めて、継続的に語り続けることが重要
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三本柱アプローチ
1. AI駆動開発トレンドラボ
4ヶ月で6回開催、延べ300人以上が参加
最新情報の共有と 座談会形式 → ヘビーユーザーの生の声を届ける
2. DOJO
「帯」制度を備える、社内教育機関
AI系ツールを活用したエンジニアリングの「基準」を作って講座を開催(鋭意準備中)
3. AIエバンジェリスト制度
各チームに配置
現場主導のEnabling、成功事例の横展開
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トレンドラボの進化
初期（講義形式）の限界
300人参加するが「聞くだけ」
知識は増えるが行動変容しづらい
座談会形式への転換
少人数の「エバンジェリスト」に自チームの状況や課題をパネルディスカッション的に語ってもらう
「あの人もやってる/困ってる」を可視化
質問しやすい雰囲気/Slack
ナラティブ（物語）として共有 → 形式知化
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これからの挑戦
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生産性を10倍にするには
開発生産性を爆上げするには、開発がちょっと早くなるだけでは不十分
増やしたい -> AIに丸投げできるタスク <一番効果が出る/人間のスキルによらない>
まあ増やしたい -> 人間がAIを使うタスク <それなりの効果/人間のスキルに依存する>
減らしたい -> 人間だけができるタスク <従来通り/人間のスキルに依存する>
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ソフトウェア開発サイクルの分析のイメージ
開発工程のどこでどのようにAIが活用できるのか、人間を置き換え可能か
1. 実例を集める(社内/社外)
2. 定型化して展開(ノウハウ・ツール作成・サービス導入など)
(※ 図の割合は適当なので注意！)
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例: 監視・運用の自動化
事例: Sentry × MCP × AIの連携
エラー検知（Sentry）
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初期調査（MCP）
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修正案作成（Cursor/Devin）
↓
PR作成（Cursor）
↓
レビュー（Human + Cursor）
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組織変革の本質
ツールから文化へ
Tool（道具）
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Process（プロセス）
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Practice（実践）
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Culture（文化）
大事なのは
ツールの優劣ではない
組織としての学習速度
変化への適応力
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まとめ：3つの学び
1. 配るだけでは上がらない
ツール導入 ≠ 生産性向上
使いこなしの格差を埋める仕組みが必要
2. 観測可能性が鍵
Cursorの利用ログで現実を直視
データに基づく介入と改善
3. タスク置換を目指せ
5%改善は余りの時間として消える
100%置換で大きな効果を狙う
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AI時代を楽しんでいきましょう!
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連絡先・資料
発表資料
本スライド：[後日公開予定]
テックブログ：https://tech-blog.monotaro.com
モノタロウ採用情報
https://mid-career.monotaro.com/EngineeringIT
お気軽にお声がけください！
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