モノタロウでCursorを導入してみた理想と現実、それと未来

はじめに

こんにちは、モノタロウ、CTO-Office AI駆動開発チームの市原です。

このブログは、2025年8月23日に開催された「Cursor Meetup Osaka」で発表した内容を再構成したものです。

モノタロウでは2023年からAI駆動開発に積極的に取り組んでおり、GitHub Copilot、Cline、Devin、そしてCursorと、様々なツールを導入してきました。
その過程で得られた知見、特に「AIツールを配るだけでは生産性は上がらない」という現実と、それをどう乗り越えようとしているかについて共有させていただきます。

Cursor Meetup Osaka - connpass

この記事は、2025/7/2に公開した、Clineを200人で試してみた - モノタロウのAI駆動開発実践記の続編でもあります。

tech-blog.monotaro.com

モノタロウのAI駆動開発への取り組み

「大きく導入、後から検証」という基本方針

私たちは「AIはインターネット級の変革」という認識のもと、「まず大胆に導入し、その後で効果を検証する」というアプローチを採用しています。この方針により、以下のような展開をいち早く行ってきました。

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

特に2025年1月から5月にかけては、Clineを中心に急速な展開を行いました。VS Code拡張として導入が容易で、APIキー配布で素早く展開できたClineは、1月の20名から始まり、5月には250名（開発者の半数以上）まで利用者が拡大しました。

Clineからの方向転換：なぜCursorを選んだのか

Cline導入の成果と課題

Clineは社内アンケートで人気No.1となり、「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」といった高評価を得ました。エンジニアではないメンバーがプログラムを書く事例も登場 (参考: 『言えば作れる』時代の到来：AI×データパイプラインで実現した次世代開発スタイル - MonotaRO Tech Blog )、一定の成功を収めました。

しかし、組織として本格導入を検討する中で、いくつかの課題が明らかになりました。

組織でツールを導入する際の重要な観点

私たちが重視したのは以下の4つの観点です：

コストが「読める」こと：Clineは従量課金で予測が困難。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した。
利用状況の「分析ができる」こと：組織として効果を測定し、改善につなげるためには詳細な利用分析が必要です。
標準として「誰でも使える」こと：エンジニアだけでなく、PM、デザイナーなど多様なロールが使えることが重要です。
現実的に「運用管理ができる」こと：SSO設定やアカウント管理など、組織としての運用が現実的にできることが必要です。

これらの観点から比較検討した結果、Cursorが最も組織のニーズに合致していると判断しました。月$40の固定費用（＋従量課金）で予算が立てやすく、詳細な利用分析が可能なダッシュボードを備え、SSO設定も可能という点が決め手となりました。

理想と現実：AIツールを導入すれば生産性は向上するのか？

Devinの明確な成果

Devinについては、月間約300のプルリクエスト（マージ済み）を生成し、その費用は約5,000ドル（1プルリクエストあたり約2,500円）という明確な成果を上げています。これは開発者の増強に匹敵する貢献と評価しています。

Cursor/Clineの効果は...？

一方で、CursorやClineについては、開発者から「開発生産性が上がった！」「これ無しでは仕事できない！」という声が上がっているにもかかわらず、組織全体のPR数という指標では明確な増加が見られないという矛盾に直面しました。

この現象について、以下のような仮説を立ててみました：

PR数以外の部分に価値が出ている：AIによるコードレビューや調査タスクによる品質向上、マネージャやリーダー層の開発参加など
- 実際、レビュー用プロンプトをチーム内で共有したり、開発前にAIに調査させたりといった仕事の仕方は広く行われています
生産性向上分を他の仕事に使っている：5%の生産性向上（1日24分）程度では、その時間を企画や調査、品質向上に使ってしまう。
- もしくはSlackを眺めたりコーヒーブレイクとったら消えてしまうかも？
季節変動やプロジェクトの影響が大きい：会社のシーズンや大型プロジェクトの進行による変動がAIの効果を覆い隠している
- これは実際に過去の様々な開発生産性向上の取り組みでも観察されていました
使いこなせていない：ツールの真価を発揮できていない可能性

いずれも、ありそうなシナリオです

Cursor 130アカウントの実態

7月の方向転換から、Cursorの利用者は40アカウント程度から130アカウントまで拡大しています。

Cursorの利用状況をダッシュボードから分析すると、以下のような実態が明らかになりました

発行済み：130人
- アクティブ：100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
- 休眠：30人

つまり、「使いこなしている人」は全体の一部に留まっているのです。
それほどアクティブに利用できていない・または使っていない層の方が全体の多くの部分を占めることがわかります。

このことから、今後の対策としては「使いこなしている」層を増やすために、障壁を除外していくのが良さそうだと考えています。

なぜDevinだけが明確に効果を出しているのか

Devinが他のツールと異なり明確な効果を出している理由は、タスクを100%置換するからだと考えています。5%や10%の改善ではなく、開発タスクの開始から終了までを自律的に実行し、並列化も容易に行えるため、人間の作業を完全に代替できます。

AIを活用する作業の分類

これまでの考察から、AIを活用した仕事の組み立てとして以下のように分けて作戦を立てていくと見通しが良さそうです。

増やしたい：AIに丸投げできるタスク（最も効果が出る/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）
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）

組織の慣性を動かす仕掛け

抵抗ではなく「慣性」との戦い

モノタロウでは幸運なことに2023年からGitHub Copilotや社内向けのAIチャットを導入済みで、CTO以下、AI活用を推進しています。AI自体への抵抗は少ないといえます。
ということは、世間によく言われるような強い「抵抗」を説得する必要があるわけではありません。

皆忙しく、「日々の業務に追われて触る余裕がない」というのが実態に近いと思います。

この「動かない層」を動かすためには、内部ネットワーク効果を作り出す、というのが重要だと考えています。
つまり、「使った方が嬉しい」「周りが使っているので自分も」という流れを作り出すことを狙っていきたいと考えています。

三本柱アプローチ

「使った方が得をする」状況をつくるための環境づくりとして、以下のようなアプローチに取り組んでいます。

1. AI駆動開発トレンドラボ

4ヶ月で6回開催し、延べ300人以上が参加。当初は講義形式でしたが、知識は増えても行動変容しづらいという限界に直面しました。
そこで座談会形式に転換し、少人数のメンバーに自チームの状況や課題を語ってもらうことで、「あの人もやってる/困ってる」を可視化し、ナラティブ（物語）として共有することで形式知化を進めています。

2. DOJO

モノタロウではDOJO(道場)という取り組みがあります。「帯」制度(レベル認定試験)を備える社内教育機関であり、その一講座として、AI系ツールを活用したエンジニアリングの「基準」を作り、講座を開催する準備を進めています。

3. AIエバンジェリスト制度

AIを率先して使いチーム内外の情報ハブになってもらうメンバーを各チームで任命してもらっています。現場主導で成功事例の横展開やAIツールの浸透を狙っています。

これからの挑戦：生産性をX倍にするには

ソフトウェア開発サイクル全体の見直し

先述のDevinの例にあったように、業務のうちの具体的なタスクを丸ごとAIにやらせることは大きな価値を生み出します。
このような劇的な向上を得るためには、開発工程の全体を分析していく必要がありそうです。

どこでどのようにAIが活用できるのか、人間の補助か、それとも業務を全て任せられるのか、実例を集めて定型化し展開することまでを目指していきたいです。

一例として、監視・運用の自動化では、Sentry × MCP × AIの連携により、エラー検知から初期調査、修正案作成、PR作成までの一連のフローを自動化するというアプローチがあり得ます。
他にも、様々なアイディアがありうると思います。

組織変革の本質：ツールから文化へ

私たちが目指しているのは、単なるツール導入ではなく、以下のような段階的な変化です。

Tool（道具）→ Process（プロセス）→ Practice（実践）→ Culture（文化）

きっかけとしては、ClineやCursor、Devinのようなツールを導入することは大切な一歩です。
しかし、本質的には個別のツールというよりもその先の業務や文化そのものをどう変えるのか、というところまで見据えていきたい。
つまりチェンジマネジメントの対象としてAIツール・サービスの導入を捉えるべきでしょう。