本記事では、LLMエージェントアシスタント「Cursor」がソフトウェア開発に与える影響を検証した事例を紹介します。

Cursorのようなエージェント型ツールは開発現場で急速に広まり、期待と同時にコードの品質を不安視する声も根強くあります。

本記事では、GitHub上ののプロジェクトを分析し、Cursor導入の効果を因果的に検証した結果得られた発見を、実務でのヒントとあわせて見ていきます。

背景

LLMの活用がソフトウェア開発で急速に広まっています。

最初はGitHub Copilotのような「コード補完ツール」が主流でした。開発中に次のコード行を提案してくれる仕組みです。

その後登場した「LLMエージェントアシスタント」はさらに進んでいます。代表例のCursorは、プロジェクト全体を把握し、複数ファイルをまたいで修正やテストを自動で行います。単なる補助ではなく、開発全体を支える存在です。開発速度が「10倍になった」といった声もあります（あくまで個人の感想で、科学的な検証は少ないのが現状です）。

しかしLLM生成コードの品質には昔から懸念があります。例えばセキュリティやパフォーマンス、複雑さの問題。また、補完ツールやチャットツールは開発者が主導しますが、エージェントアシスタントは環境に統合され、自律的に大規模な変更を行います。

そのため、エージェント型ならではの影響を改めて検証する必要があります。

こうした状況から、LLMエージェントアシスタントの影響を、プロジェクト単位で長期的に検証する必要性が高まっています。そこで本記事では調査事例を取り上げます。