お疲れ様です！IT業界で働くアライグマです！
「Cursorは使ってるけど、Windsurfって実際どうなの？」
「Cascade AIのFlow Modeが気になるけど、移行する価値ある？」
「チームで導入するなら、どっちを選ぶべき？」
AI駆動コードエディタの選択肢が増える中、私のチームでもWindsurfの評価を進めています。
GitHub Trendingで急上昇しているWindsurfは、単なるCursorの競合ではなく、独自のアプローチで開発体験を変えようとしています。
この記事では、実際にWindsurfを2週間使い込んだ経験をもとに、Cursorとの違い、Cascade AIの実力、そしてチーム導入時の判断基準を具体的に解説します。
特にFlow Modeの「コンテキスト保持型開発」は、従来のAI補完とは一線を画す体験でした。
Windsurfが注目される理由：Cursorを超える可能性と開発現場の期待
Windsurfは2024年後半にリリースされたAI駆動コードエディタで、Codeium社が開発しています。
GitHub Trendingで急上昇している背景には、Cursorとは異なるアプローチでAI補完を実現している点があります。
私が最初にWindsurfを試したのは、チームメンバーから「Cursorより自然な会話ができる」という報告を受けたことがきっかけでした。
実際に使ってみると、確かにAIとの対話が途切れにくく、コンテキストを保持したまま複数ファイルを横断する修正が可能でした。
Windsurfの主な特徴は以下の通りです。
- Cascade AI：独自開発のAIエンジンで、コンテキスト理解に特化
- Flow Mode：会話を継続しながらコード修正を進める新しいUI
- 無料プラン：基本機能を制限なく使える（Cursorは月500回まで）
- VSCode互換：拡張機能やキーバインドをそのまま移行可能
特に注目すべきはFlow Modeです。
従来のAI補完は「質問→回答→適用」という単発のやり取りでしたが、Flow Modeでは会話を継続しながら複数の修正を並行して進められます。
達人プログラマーを読んで学んだ「フィードバックループの短縮」という原則が、まさにFlow Modeで実現されていると感じました。
Cursorとの最大の違いは、AIとの対話の継続性にあります。
Cursorでは新しい質問をするたびにコンテキストがリセットされがちですが、Windsurfは前の会話を記憶したまま次の修正に進めます。
実際の開発現場では、「このAPIレスポンスを整形して、エラーハンドリングを追加して、テストも書いて」という一連の作業を、会話を途切れさせずに進められるメリットが大きいです。
以前CursorとローカルLLMの連携について記事を書きましたが、Windsurfも同様のアプローチで環境構築が可能です。
Windsurfの核心機能：Cascade AIとFlow Modeが変える開発体験
Cascade AIは、Codeium社が独自開発したコード生成エンジンです。
OpenAIやAnthropicのモデルをラップするのではなく、コード特化で学習されたモデルを使用しています。
私がCascade AIで最も印象的だったのは、コンテキストウィンドウの広さです。
複数ファイルを参照しながらの修正でも、関連するコードを正確に把握してくれます。
Flow Modeの実践的な使い方
Flow Modeは、Windsurfの最大の差別化要素です。
従来のチャット形式とは異なり、会話しながらコードを修正し、その結果を見ながら次の指示を出せます。
実際の使用例を紹介します。
私がREST APIのエンドポイントを実装した際、以下の流れで作業を進めました。
- ステップ1：「ユーザー情報を取得するGETエンドポイントを作成して」と指示
- ステップ2：生成されたコードを確認しながら「バリデーションを追加して」と追加指示
- ステップ3：「このエラーレスポンスをRFC 7807形式に変更して」と細かく調整
- ステップ4：「対応するテストケースも書いて」と関連ファイルを自動生成
この一連の流れを、会話を途切れさせずに進められるのがFlow Modeの強みです。
Cursorでは各ステップで新しいチャットを開始する必要があり、コンテキストの再説明が必要でした。
Cursorでの分析自動化で紹介したテクニックも、Windsurfで同様に活用できます。
Cascade AIのコード生成品質
Cascade AIの生成品質を、実際のプロジェクトで検証しました。
テストケースとして、以下の3つのシナリオを試しました。
- シナリオ1：既存のExpressアプリにGraphQLエンドポイントを追加
- シナリオ2：Reactコンポーネントのリファクタリング（Hooks化）
- シナリオ3：TypeScriptの型定義を既存JSコードに追加
結果として、Cascade AIは既存コードのパターンを学習する能力が高いと感じました。
プロジェクト固有の命名規則やディレクトリ構造を理解し、それに沿ったコードを生成してくれます。
ただし、最新のライブラリバージョンへの対応は、Cursorの方が若干早い印象です。
これはCursorがGPT-4を使用しているため、学習データの更新頻度が高いことが影響していると考えられます。
マルチファイル編集の実力
Windsurfのマルチファイル編集は、複数のファイルを同時に修正する際に真価を発揮します。
例えば、APIのスキーマ変更に伴う以下の修正を一度に実行できました。
- バックエンドのモデル定義を更新
- フロントエンドの型定義を同期
- APIクライアントのリクエスト/レスポンス型を修正
- 関連するテストケースを更新
これらの修正を、一つの会話の中で完結できるのは大きなメリットです。
従来は各ファイルを個別に開いて修正していましたが、Windsurfでは「このスキーマ変更を全体に反映して」と指示するだけで済みます。
LG Monitor モニター ディスプレイ 34SR63QA-W 34インチ 曲面 1800Rのようなウルトラワイドモニターを使うと、複数ファイルの変更を並べて確認しやすくなります。
実践導入パターン：チーム規模別のWindsurf活用戦略
Windsurfの導入は、チーム規模によって最適なアプローチが異なります。
私のチームでは段階的な導入を進め、各フェーズで得られた知見をまとめました。
小規模チーム（1-5名）の導入パターン
小規模チームでは、個人の裁量で試験導入するのが現実的です。
Windsurfは無料プランでも十分な機能が使えるため、初期コストを抑えられます。
実際の導入ステップは以下の通りです。
- Week 1：1名がサイドプロジェクトで試用し、使用感を評価
- Week 2：チーム全員で1時間のハンズオンセッションを実施
- Week 3：メインプロジェクトの新機能開発で試験的に使用
- Week 4：振り返りミーティングで継続判断
小規模チームの場合、コミュニケーションコストが低いため、ツールの統一を急ぐ必要はありません。
CursorとWindsurfを併用しながら、各メンバーが得意なツールを使う柔軟性も重要です。
ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築実践入門を参考に、AI補完ツールの評価基準を事前に定めておくと、判断がスムーズになります。
開発環境のパフォーマンスチューニングも併せて行うと、Windsurfの動作がさらに快適になります。
中規模チーム（6-20名）の導入パターン
中規模チームでは、段階的なロールアウトが効果的です。
全員一斉に切り替えるのではなく、チーム内で役割を分けて導入を進めます。
私たちのチームでは、以下の役割分担で進めました。
- アーリーアダプター：2-3名が先行して使用し、ベストプラクティスを確立
- ドキュメンテーション担当：社内Wikiにノウハウを蓄積
- サポート担当：他メンバーの質問に対応するヘルプデスク役
中規模チームで重要なのは、ナレッジの共有体制です。
Slackチャンネルを作成し、「こういう使い方が便利だった」という情報を日々共有しました。
また、コードレビュー時に「このコードはWindsurfで生成した」というコメントを残すルールを設けました。
これにより、AI生成コードの品質傾向を把握しやすくなります。
大規模チーム（21名以上）の導入パターン
大規模チームでは、組織的な評価プロセスが必要です。
セキュリティ、コスト、サポート体制を含めた総合的な判断が求められます。
評価すべき項目は以下の通りです。
- セキュリティ：コードがどこに送信されるか、データ保持ポリシーは適切か
- コスト：有料プランの料金体系、ボリュームディスカウントの有無
- サポート：エンタープライズサポートの品質、SLAの内容
- 統合：既存のCI/CDパイプライン、コードレビューツールとの連携
大規模チームでは、Cursorのような実績のあるツールを選ぶ保守的な判断も理解できます。
Windsurfはまだ新しいため、長期的なサポート体制が不透明な点は懸念材料です。
快適な作業環境を整えることで、新しいツールへの適応もスムーズになります。
CursorとWindsurfの徹底比較：どちらを選ぶべきか判断基準
CursorとWindsurfを2週間並行して使用し、実務での違いを検証しました。
単純な機能比較ではなく、実際の開発フローでどう違うかに焦点を当てます。
機能面での比較
両者の機能を6つの観点で評価しました。
以下のグラフは、私の主観的な評価を数値化したものです。
AI補完の精度では、Cursorがわずかに上回ります。
これはGPT-4の強力な推論能力によるものです。
一方、Windsurfはコンテキスト保持に優れており、長い会話でも文脈を失いません。
コード生成の速度は、Windsurfの方が体感的に速いです。
Cascade AIはコード特化で最適化されているため、レスポンスが軽快です。
Flow Modeは、Windsurf独自の機能です。
会話を継続しながらコードを修正できる点で、従来のチャット形式を超えています。
価格とコストパフォーマンス
価格面では、Windsurfが圧倒的に有利です。
無料プランでも制限が緩く、小規模チームなら十分に使えます。
- Cursor：無料プランは月500回まで、Pro版は$20/月
- Windsurf：無料プランは制限緩め、Pro版は$10/月（予定）
ただし、Cursorの有料プランはGPT-4へのアクセスが含まれるため、単純な価格比較は難しいです。
最新のAIモデルを使いたい場合は、Cursorの方が選択肢が広がります。
ロジクール MX KEYS (キーボード)のような高品質なキーボードへの投資も、長時間のコーディングには重要です。
使い分けの実践例
私のチームでは、現在CursorとWindsurfを用途別に使い分けています。
以下のような基準で選択しています。
- Cursorを使う場面：複雑なアルゴリズム実装、最新ライブラリの使用、高度なリファクタリング
- Windsurfを使う場面：CRUD実装、API統合、マルチファイル修正、プロトタイピング
この使い分けにより、各ツールの強みを活かせるようになりました。
重要なのは、「どちらか一方に統一する」という固定観念を捨てることです。
実際の開発では、タスクの性質によって最適なツールは変わります。
柔軟に使い分けることで、生産性を最大化できます。
Playwright Test Agentの導入と同様、新しいツールの評価には実際の業務での試用が不可欠です。
運用設計とトラブルシューティング：現場で直面する課題と解決策
Windsurfを実務で使う中で、いくつかの課題に直面しました。
ここでは、実際に遭遇した問題と、その解決策を共有します。
よくある問題と対処法
問題1：生成されたコードが既存のコーディング規約に合わない
Windsurfは既存コードのパターンを学習しますが、完璧ではありません。
特にプロジェクト固有のルール（例：エラーハンドリングの統一形式）には対応しきれないことがあります。
解決策：プロジェクトルートにルールファイルを作成し、コーディング規約を明記します。
Windsurfはこのファイルを参照してコード生成を調整してくれます。
例えば、エラーハンドリングの統一形式や命名規則を記載することで、生成されるコードの品質が向上します。
問題2：AIの提案を受け入れるか判断に迷う
AI生成コードをそのまま採用すべきか、レビューすべきか、判断基準が曖昧になりがちです。
解決策：チーム内で「AI生成コードのレビュー基準」を定めます。
私たちのチームでは、以下のチェックリストを使用しています。
- セキュリティ上の問題がないか（SQLインジェクション、XSS等）
- パフォーマンスに影響する非効率な処理がないか
- エッジケースのハンドリングが適切か
- テストカバレッジが十分か
問題3：チームメンバーのスキルレベルに差がある
AI補完ツールに慣れているメンバーと、初めて使うメンバーで生産性に差が出ます。
解決策：定期的なナレッジシェアセッションを開催します。
週に1回、15分程度の「今週のWindsurf Tips」を共有する時間を設けました。
セキュリティとプライバシーの考慮事項
AI補完ツールを使う上で、コードがどこに送信されるかは重要な問題です。
Windsurfは、コードをCascade AIのサーバーに送信して処理します。
機密性の高いプロジェクトでは、以下の対策を検討してください。
- オンプレミス版の検討：エンタープライズプランでは、自社サーバーでの運用が可能（要問い合わせ）
- 機密情報のマスキング：APIキーやパスワードは環境変数化し、コード内に直接書かない
- 利用規約の確認：送信されたコードがAIの学習に使われるか、データ保持期間を確認
私のチームでは、社内ガイドラインを作成し、AI補完ツールで扱ってよいコードの範囲を明確にしました。
顧客データを含むコードや、認証ロジックは手動で実装するルールを設けています。
パフォーマンスチューニング
Windsurfの動作が重いと感じる場合、以下の設定を見直してください。
- インデックス対象の除外：node_modulesやdistディレクトリをインデックス対象から除外
- ファイル監視の制限：大規模プロジェクトでは、監視するファイル数を制限
- 拡張機能の整理：使用していないVSCode拡張機能を無効化
オカムラ シルフィー (オフィスチェア)のような快適なチェアも、長時間の開発作業には重要です。
MCPを活用したコード実行など、Windsurfと組み合わせて使えるツールも増えています。
特に大規模なモノレポでは、ワークスペースの分割が効果的です。
フロントエンドとバックエンドを別々のVSCodeウィンドウで開くことで、パフォーマンスが改善します。
まとめ
Windsurfは、Cursorとは異なるアプローチでAI駆動開発を実現するツールです。
特にFlow Modeによる会話の継続性と、Cascade AIのコンテキスト保持能力は、従来のAI補完ツールにない強みです。
チーム導入を検討する際は、以下のポイントを押さえてください。
- 小規模チームなら個人裁量で試験導入し、柔軟に使い分ける
- 中規模チームは段階的ロールアウトで、ナレッジ共有体制を整える
- 大規模チームはセキュリティとコストを含めた総合評価が必要
- CursorとWindsurfは排他的ではなく、用途別に使い分けられる
私のチームでは、現在もCursorとWindsurfを併用しています。
複雑なロジックはCursor、定型的なCRUD実装はWindsurfという使い分けで、生産性が向上しました。
重要なのは、ツールに固執しない柔軟性です。
AI補完ツールは急速に進化しており、半年後には全く異なる選択肢が登場しているかもしれません。
あなたのチームに最適なツールを見つけるために、まずは無料プランで試してみることをお勧めします。
実際に手を動かしてみることで、自分たちの開発スタイルに合うかどうかが見えてきます。
