# Cursor vs Devzery Cursor は月間 4,790,129 訪問、前月比成長率 +6.5%、料金体系フリーミアムを記録しています。Devzery は月間 2,378 訪問、成長率 -85.1%、料金体系料金は要問い合わせを記録しています。 | 指標 | [Cursor](https://openaitools.app/ja/tool/cursor-sh) | [Devzery](https://openaitools.app/ja/tool/devzery) | | :--- | :--- | :--- | | ウェブサイト URL | https://cursor.sh | https://www.devzery.com | | カテゴリ | AIコードアシスタント, AI Copilot, AIコード生成, AI開発者ツール | AI テスト, AI API, AI Agent, AI開発者ツール | | 料金モデル | フリーミアム | 料金は要問い合わせ | | 月間訪問数 | 4,790,129 | 2,378 | | 前月比成長率 | +6.5% | -85.1% | | 主要市場 | アメリカ合衆国 | アメリカ合衆国 | | ダイレクト訪問 | 410,780 | 945 | | レビュースコア | 4.8 | 4.2 | | 保存数 | 15 | 1 | | 対応プラットフォーム | ウェブサイト | ウェブサイト | ## Cursor CursorはAI優先のコードエディタとして始まり、現在はエージェントを核とした総合的な開発プラットフォームへと成長しました。デスクトップアプリでは通常の編集・ナビゲーション・デバッグが行えますが、そのすべての工程にAIが組み込まれています。文脈を理解した補完、自然言語による編集、プロジェクト全体を索引化した知識に基づくリポジトリ横断の質問応答が利用できます。 単一ファイルの支援にとどまらず、Cursorは自律型エージェントを実行できます。説明されたタスクをエージェントが計画し、ドキュメントを参照し、コードベースを検索し、複数ファイルを編集し、ターミナルコマンドを実行して、変更内容を要約します。クラウドエージェントはさらに進んで、ホストされた環境で動作するため、ノートPCを閉じても長時間の処理が継続されます。CLIやSlack、GitHubとの連携により、チームが普段使う場所で同じエージェントが働きます。 モデル選択は固定ではなく中心的な機能です。深い推論、低遅延、低コストの一括編集など、目的に応じて複数プロバイダーの最先端モデルを切り替えられます。企業向けにはセキュリティとガバナンスの管理機能も用意され、個人開発者から大規模なエンジニアリング組織まで幅広く利用されています。 **料金とプラン:** Cursorはフリーミアム型です。利用量に制限のある無料プランに加え、個人向け・チーム向けの有料プランがあり、エンタープライズは営業への問い合わせが必要です。正確な料金は公式の料金ページで確認してください。 - **自律型コーディングエージェント:** 自然言語でタスクを渡すと、エージェントが計画を立て、複数ファイルを編集し、コマンドを実行して変更点を報告します。 - **クラウドエージェントと並列実行:** ホスト環境で複数のエージェントを同時に起動し、長時間の作業をバックグラウンドで進められます。 - **最先端モデルを柔軟に選択:** 複数の主要プロバイダーのモデルをタスクごとに選び、推論の深さ・速度・コストを調整できます。 - **チームの既存ワークフローに統合:** デスクトップIDE、CLI、Slack、GitHubで動作し、既存の流れの中でプルリクエストのレビューまで行えます。 - **コードベース全体の理解:** 索引化されたリポジトリ理解とセマンティック検索により、補完やエージェントが実際の構造と規約を踏まえて提案します。 **強み:** 断片的なコードではなくリポジトリ全体を理解する深い文脈支援; 多段階のコーディングタスクを本当に最後まで完了できるエージェント; 単一モデルに縛られず多数の最先端モデルを切り替えられる; デスクトップ、ターミナル、Slack、GitHubで使え、長時間処理はクラウドに任せられる **制約・デメリット:** エージェントを多用するとプランの利用枠をすぐ消費し、コストが増えやすい; 機能が広範で、使いこなすには学習と設定の時間が必要; 最先端のエージェント機能の多くは有料プランが前提 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/cursor-sh.md) ## Devzery Devzery は QA チームとエンジニアリングチーム向けの AI 駆動 API リグレッションテストプラットフォームです。中核となるのは自動運転型 AI エージェントで、API レベルでエンドツーエンドのリグレッションテストを実行し、ユーザーレベルの機能を検証し、統合を確認し、API の変更をリアルタイムで追跡します。目的は SDLC の早い段階でリグレッションを検出し、手作業によるテスト作成の時間を短縮することです。 このプラットフォームは PRD やプロジェクト詳細から文脈豊かなテストスイートを生成し、API の変更に合わせてテストを自動適応させ、ステータス、関連テストケース、期待値と実測値、エラー説明を含む AI 作成のバグレポートを生成します。また、API 向けの Swagger ドキュメントを自動生成し、よくある手作業を不要にします。 Devzery は Jira、GitHub Actions、Jenkins などのプロジェクト管理・CI/CD ツールと統合し、マージやデプロイごとにリグレッションスイートをトリガーできます。Node、Java、Python、Golang をサポートするミドルウェア SDK が API のリクエストとレスポンスを記録して継続的なリグレッションカバレッジを実現し、Devzery はオープンソースの UI テストケースジェネレーターも GitHub で公開しています。 **料金とプラン:** Devzery は公開価格を提示しておらず、見積もりベースです（現在のサイトではウェイトリストへの参加を案内）。プラン詳細とデモについては Devzery チームにお問い合わせください。 - **自動運転 API リグレッションエージェント:** AI エージェントが API レベルでエンドツーエンドの機能リグレッションテストを実行し、API の変更をリアルタイムで追跡します。 - **AI 生成テストスイート:** Devzery は PRD やプロジェクト詳細を分析し、エッジケースを含む文脈豊かな API テストケースを生成してカバレッジを広げます。 - **自動 Swagger ドキュメント:** AI が複雑なデータ構造を分析し、API 向けの正確で最新の Swagger スキーマ定義を生成します。 - **CI/CD・プロジェクト管理との統合:** Jira、GitHub Actions、Jenkins に接続し、マージやデプロイ時にリグレッションスイートを自動トリガーします。 - **ミドルウェア SDK ログ:** Node、Java、Python、Golang 向けのミドルウェア SDK が API リクエストとレスポンスを記録し、継続的なリグレッションカバレッジを実現します。 **強み:** API レベルのリグレッションテストをエンドツーエンドで自動化; PRD と製品コンテキストからテストケースを生成; Jira、GitHub Actions、Jenkins とのネイティブ統合; オープンソースの UI テストケースジェネレーターを提供 **制約・デメリット:** 公開価格がなく、チームへの問い合わせが必要; 製品は初期段階で新規ユーザーはウェイトリスト制; 一部のマーケティング数値（2x/3x）はベンダー自己申告 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/devzery.md) ## よくある質問 ### Cursor と Devzery の月間トラフィックはどのように比較されますか？ Cursor の月間訪問数は 4,790,129、Devzery は 2,378 です。トラフィックの推定値はオーディエンスの規模を示すものであり、製品の品質を示すものではありません。 ### 成長率はどのように比較されますか？ Cursor の前月比成長率は +6.5%、Devzery は -85.1% です。 ### 料金はどのように比較されますか？ Cursor: フリーミアム。Cursorはフリーミアム型です。利用量に制限のある無料プランに加え、個人向け・チーム向けの有料プランがあり、エンタープライズは営業への問い合わせが必要です。正確な料金は公式の料金ページで確認してください。 Devzery: 料金は要問い合わせ。Devzery は公開価格を提示しておらず、見積もりベースです（現在のサイトではウェイトリストへの参加を案内）。プラン詳細とデモについては Devzery チームにお問い合わせください。 ## 代替ツール | # | ツール名 | 月間訪問数 | 前月比成長率 | 料金モデル | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [ChatGPT](https://openaitools.app/ja/tool/chatgpt-4) | 6,048,022,723 | +2.2% | フリーミアム | GPT-6 と GPT-5.6 を搭載し、推論・コーディング・ディープリサーチに対応する OpenAI の旗艦マルチモーダルアシスタント。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/chatgpt-4.md) | | 2 | [Claude](https://openaitools.app/ja/tool/claude-2) | 1,253,439,413 | +23.8% | フリーミアム | Provides superior reasoning and code generation via chat and artifacts, but lacks native inline code editing inside your codebase. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/claude-2.md) | | 3 | [Google Antigravity](https://openaitools.app/ja/tool/google-antigravity) | 16,054,109 | +8.1% | フリーミアム | 強力な並列エージェントワークフローと専用のデスクトップ環境を提供しますが、Cursorよりもセットアップのハードルが高くなります。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/google-antigravity.md) | | 4 | [Replit](https://openaitools.app/ja/tool/replit) | 10,016,437 | -7.7% | フリーミアム、有料 | Allows rapid cloud-based full-stack app deployment from natural language, but lacks a local filesystem IDE experience. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/replit.md) | | 5 | [VS Code](https://openaitools.app/ja/tool/vs-code) | 7,397,370 | -3.8% | フリーミアム | 完全なカスタマイズ性と標準的な拡張機能のサポートを提供しますが、Cursorの統合レベルに合わせるにはAI拡張機能の手動設定が必要です。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/vs-code.md) | | 6 | [Qoder](https://openaitools.app/ja/tool/qoder) | 5,145,040 | +81.8% | フリーミアム、無料トライアル、無料 | IDEプラグインを通じた深いコードベースのインデックス作成と複数ファイルのタスク実行を提供しますが、完全にカスタムなスタンドアロンエディタはありません。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/qoder.md) | | 7 | [Kiro](https://openaitools.app/ja/tool/kiro) | 3,330,476 | +4.6% | フリーミアム | AWSによる仕様駆動型のAI開発ワークフローを提供しますが、自由な編集よりも構造化されたエンジニアリング仕様に重点を置いています。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/kiro.md) | | 8 | [Devin](https://openaitools.app/ja/tool/devin) | 2,549,346 | +1% | 有料 | Operates as a fully autonomous AI software engineer for pull requests, but offers less interactive inline editing than Cursor. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/devin.md) | | 9 | [KaneAI](https://openaitools.app/ja/tool/kaneai) | 901,340 | +13.2% | フリーミアム、有料、料金は要問い合わせ | 自然言語でE2Eテストを計画・作成・自己修復する生成AIネイティブなQAエージェント | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/kaneai.md) | | 10 | [Trae](https://openaitools.app/ja/tool/trae) | 702,366 | -7.8% | フリーミアム | 洗練されたAIネイティブなIDEインターフェースとスマートなコーディングエージェントを備えていますが、Cursorの成熟した拡張機能エコシステムには及びません。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/trae.md) | --- 出典: https://openaitools.app/ja/compare/cursor-sh-vs-devzery More Markdown: [カテゴリ](https://openaitools.app/ja/categories.md) · [トラフィックランキング](https://openaitools.app/ja/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/ja/llms.txt)