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【2025年最新】AI CLI比較！実測6分vs15分 Claude Code vs Cursor vs Codex
【2025 年最新】AI CLI 比較！実測 6 分 vs15 分 Claude Code vs Cursor vs Codex
🎯 3 分でわかる：この記事の価値
- ⏰ 読了時間: 約 10 分
- 🎯 対象読者: AI CLI ツール選定中のエンジニア、開発効率化を目指すチーム
- 📊 実証データ: 同一タスクで 3 ツール完全比較、GitHub PR 付き実測値
- 💡 実装難易度: ★☆☆☆☆（読むだけで知識獲得）
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😩 あなたもこんな経験ありませんか？
- 「Claude Code 最高！でも他のツールも気になる...」
- 「実際のコード生成品質の違いがわからない」
- 「どのツールがどんなタスクに向いているの？」
- 「速度重視？品質重視？どう選べばいい？」
📊 実測データ：Before/After
同一の要件（TypeScript 型パズルの修正タスク）を 3 つの AI CLI ツールで実装した結果：
| ツール | 実装時間 | コード品質 | テスト充実度 | 総合評価 |
|---|---|---|---|---|
| Claude Code | 6 分 ⚡ | 8.0 点 | 7.0 点 | 8.3 点 |
| Cursor CLI | 15 分 | 9.0 点 | 9.0 点 | 8.8 点 ⚡ |
| Codex | 15 分 | 7.0 点 | 9.0 点 | 6.8 点 |
🔍 検証の背景と動機
なぜ 3 つのツールを比較したのか
私は日常的にClaude Code（Opus 4.1）※1 を活用して AI 駆動開発を実践していますが、以下の観点から客観的な比較検証を実施しました：
- リスク分散: 単一ツール依存からの脱却
- 最適解の探求: タスクごとの最適ツール選定
- コミュニティへの貢献: 実測データの共有
🧪 検証方法
実験設定
検証タスクの詳細
要件: TypeScript 型パズルの Level 1 問題 4 をジェネリック型から初心者向けタプル型へ変更
// 変更前
type Pair<T> = ???;
const pair: Pair<number> = [1, 2];
// 変更後
type Pair = ???;
const pair: Pair = [1, 2];
各ツールへの詳細設計
📈 実装結果の詳細分析
実装成果物（GitHub PR）
変更内容の定量比較
| ツール | PR 番号 | 実装時間 | 変更ファイル数 | 追加行数 | 削除行数 |
|---|---|---|---|---|---|
| Claude Code | #50 | 約 6 分 | 4 | 3 | 3 |
| Cursor CLI | #54 | 約 15 分 | 3 | 29 | 3 |
| Codex | #53 | 約 15 分 | 3 | 90 | 2 |
🎯 ツール別の特徴と実装品質
🚀 Claude Code（Opus 4.1）の実装
🎨 Cursor CLI（GPT-5※1）の実装
// Cursor CLIのテスト実装例
it("uses non-generic Pair and correct code snippet", () => {
const level1 = puzzles.levels.find((l) => l.level === 1);
expect(level1).toBeTruthy();
const target = level1!.puzzles[3];
// シンプルで直接的なアサーション
});
📝 Codex（GPT-5※1）の実装
// Codexのテスト実装例
function getLevel(levels: Level[], levelNumber: number): Level | undefined {
return levels.find((l) => l.level === levelNumber);
}
it("exists and is the fourth puzzle", () => {
expect(lvl1).toBeDefined();
if (!lvl1) return; // 型安全性のためのナロー
expect(lvl1.puzzles.length).toBeGreaterThanOrEqual(4);
});
📊 総合評価とスコアリング
実装品質スコア（10 点満点）
| ツール | 正確性 | 完全性 | 効率性 | コード品質 | 総合評価 |
|---|---|---|---|---|---|
| Cursor CLI 🥇 | 9 | 9 | 8 | 9 | 8.8 ⚡ |
| Claude Code 🥈 | 8 | 7 | 10 | 8 | 8.3 |
| Codex 🥉 | 5 | 9 | 6 | 7 | 6.8 |
🚀 まとめ：今すぐ実践できる 3 つのステップ
1. タスクに応じたツール選定
2. 実装戦略の使い分け
| シナリオ | 推奨ツール | 理由 |
|---|---|---|
| ホットフィックス | Claude Code | 6 分で修正完了、最速 |
| 本番リリース | Cursor CLI | テスト充実、品質担保 |
| 実験的実装 | Claude Code → Cursor CLI | 高速プロトタイプ後に品質改善 |
3. レビュー体制の構築
どのツールを使用しても、以下の点は必須です：
- ✅ 生成コードの完全性確認
- ✅ テストカバレッジの検証
- ✅ 人間によるコードレビュー
📈 ROI（投資対効果）
時間削減効果の試算
【前提条件】
- 1日あたり5つの小規模タスク
- 手動実装: 30分/タスク
【Claude Code導入時】
- 実装時間: 6分/タスク
- 削減時間: 24分/タスク × 5 = 120分/日
- 月間削減: 120分 × 20日 = 40時間
→ 月間で1週間分の工数削減！
注釈
※1 使用モデルについて: 2025 年 8 月時点で Cursor CLI および Codex の正確なモデルバージョンは公開されていませんが、GPT-5 相当のモデルを使用していると推測されます。Claude Code は Opus 4.1 モデルを使用しています。各ツールのモデル更新により結果が変わる可能性があります。
※2 実装時間は実際の PR 作成までの時間を計測。環境構築時間は含みません。
※3 テストカバレッジは追加されたテストコードの行数と質で評価。
※4 本記事は筆者による検証結果であり、各ツールの性能や品質を保証するものではありません。実際の結果は使用環境や要件により異なる可能性があります。
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