Claude Code vs Cursor vs OpenHands

1. AIコーディングエージェントの時代

2024年はAIコーディングアシスタントの年だった。GitHub Copilotが普及し、「AIに補完させながらコードを書く」が当たり前になった。そして2025年後半から2026年にかけて、次のフェーズ — AIコーディングエージェントの時代に突入した。

アシスタントとエージェントの違いは明確だ。アシスタントは人間が書いているコードの続きを予測して補完する。エージェントは、タスクを理解し、必要なファイルを自分で探し、コードを書き、テストし、デバッグまで自律的に行う。人間は「何を作りたいか」を伝えるだけでいい。

2026年3月現在、この領域で特に注目されているのが3つのツールだ。Anthropicが提供するターミナルベースのClaude Code、AI特化エディタのCursor、そしてオープンソースのOpenHands（旧OpenDevin）。それぞれまったく異なるアプローチでAIコーディングエージェントを実現している。

この記事は、3つのツールを実際の開発作業で3ヶ月以上使い込んだ上での比較レポートだ。SWE-benchのスコアだけでは見えない、「実務で使ったときにどう感じるか」を中心に書く。

2. 3ツール概要比較

3. アーキテクチャの違い

Claude Code — ターミナルに住むエージェント

Claude Codeのアーキテクチャは潔い。ターミナルで動くCLIアプリケーションで、ファイルシステムの読み書き、シェルコマンドの実行、Git操作など、開発者がターミナルで日常的に行うすべての操作をAIが代行する。

重要なのは、Claude Codeはコードエディタではないということだ。VS CodeやVimなどの好みのエディタと並行して使う。「エディタで書く、Claude Codeで自動化する」という分業だ。エディタに依存しないので、どんな開発環境でも使える。

内部的には、AnthropicのClaude Sonnet/Opusが動作し、拡張思考（Extended Thinking）モードで複雑な問題を段階的に推論する。コンテキストウィンドウも200Kトークンと広く、大規模なコードベースでも一度に多くのファイルを理解できる。

Cursor — エディタの中のAI

CursorはVS Codeをフォークして作られたAI特化エディタだ。UIはVS Codeそのものだが、AI機能がエディタの隅々まで統合されている。タブ補完、Cmd+Kによるインライン編集、チャットサイドバー、そしてAgent Mode（Composer Agent）が主要な機能だ。

Agent Modeが2025年後半に大幅にアップデートされ、ファイルの作成・編集、ターミナルコマンドの実行、エラーの自動修正ができるようになった。これにより、Cursorは「コーディングアシスタント」から「コーディングエージェント」に進化した。

Cursorの最大の強みは、コードベース全体をインデキシングして理解する能力だ。@codebaseでプロジェクト全体を参照したクエリが可能で、「この関数を使っている箇所を全て教えて」のような横断的な質問に強い。

OpenHands — 自由なオープンソースエージェント

OpenHands（旧OpenDevin）は、Dockerコンテナ内で動作する完全自律型コーディングエージェントだ。Web UI経由でタスクを指示すると、サンドボックス環境でファイル操作、コマンド実行、ブラウザ操作を自動で行う。

最大の特徴はオープンソース（MIT License）であること。バックエンドのLLMを自由に選択でき、Claude、GPT-4o、Gemini、さらにはOllamaを通じたローカルLLMまで使える。また、AgentHubを通じて特定タスク向けのカスタムエージェントを構築・共有できる。

もう一つの大きな特徴がブラウザ操作能力だ。Webアプリのテスト、ドキュメントの調査、APIリファレンスの参照などを、ブラウザを自動操作して行える。Claude CodeやCursorにはないユニークな能力だ。

4. 実際のワークフロー

Claude Code: RESTful APIの実装

# ターミナルでClaude Codeを起動
$ claude

# 自然言語でタスクを指示
> このFastAPIプロジェクトにユーザー認証機能を追加して。
  JWT認証で、ログイン/登録/パスワードリセットのエンドポイントを作成。
  テストも書いて。

# Claude Codeの動作:
# 1. プロジェクト構造を自動で調査 (ls, cat等)
# 2. 既存のコードを読んでアーキテクチャを理解
# 3. 必要なファイルを作成/編集
#    - app/auth/router.py (認証ルーター)
#    - app/auth/schemas.py (Pydanticスキーマ)
#    - app/auth/service.py (認証ロジック)
#    - app/auth/dependencies.py (JWT検証依存関数)
#    - tests/test_auth.py (テスト)
# 4. requirements.txtにpasslibとpython-jose追加
# 5. pip installを実行
# 6. テストを実行して確認

# 途中で確認を求められる
Claude: requirements.txtに以下を追加してよいですか？
  - passlib[bcrypt]==1.7.4
  - python-jose[cryptography]==3.3.0
[y/n] > y

# 全体で約5分で完了

Cursor Agent Mode: 同じタスク

# Cmd+I でComposerを開き、Agent Modeを選択

# プロンプト入力:
"このFastAPIプロジェクトにJWT認証機能を追加してください。
ログイン、登録、パスワードリセットのエンドポイント。テスト付き。"

# Cursor Agent Modeの動作:
# 1. @codebase で既存コード構造を分析
# 2. エディタ内でファイルの作成/編集がリアルタイムに表示される
# 3. 各ファイルの変更をAccept/Rejectで確認
# 4. ターミナルでpip installとpytest実行を提案
# 5. テスト失敗があればエラーを読み取って自動修正

# 変更はエディタ内のdiff表示で確認可能
# 各変更ごとにAccept/Rejectの粒度が細かい

OpenHands: 同じタスク

# ブラウザでOpenHands UIにアクセス (localhost:3000)

# タスク入力:
"このFastAPIプロジェクトにJWT認証を追加して。
ログイン/登録/パスワードリセットのエンドポイント。テスト付き。"

# OpenHandsの動作:
# 1. Dockerコンテナ内でプロジェクトを確認
# 2. 必要に応じてWeb検索でFastAPIの認証ベストプラクティスを調査
# 3. コードエディタ(サンドボックス内)でファイルを作成/編集
# 4. シェルでpip install、テスト実行
# 5. テスト結果を確認して修正

# 操作ログが全てWeb UIに表示される
# ファイルの変更はコンテナ内で行われ、最後にダウンロード可能

5. コーディングタスクベンチマーク

SWE-benchのようなフォーマルなベンチマークは重要だが、実務のタスクは性質が異なる。そこで、実際の開発作業に近い5つのタスクを設計し、各ツールで実行してみた。

結果の考察

Claude Codeはバグ修正とリファクタリングで圧倒的に強い。特にリファクタリングでは、grepやfindを駆使してコードベース全体から関連箇所を洗い出す能力が光る。ファイルシステムを直接操作できるCLIの強みがここに出ている。

Cursorはフロントエンド実装で最高点。リアルタイムプレビューとの組み合わせで、UIの微調整を対話的に行える強みがある。TypeScriptの型推論との統合も優秀で、型エラーを即座に検知して修正する。

OpenHandsは全体的にやや遅いが、一度タスクを投げたら放置できるのは強み。特に「テスト→失敗→修正→再テスト」のループを自動で回してくれるのは、人間の介入を最小限にしたい場面で有効。ただし、修正の方向性がズレることがあり、その場合はリカバリに時間がかかる。

6. 料金比較

料金面ではCursorが最もリーズナブル。月$20のProプランで十分な量のAI機能が使える。ただし、Agent ModeはPremiumリクエストを消費するため、ヘビーに使うとBusinessプラン($40)に上げる必要がある。

Claude CodeはAnthropicのMax Planに含まれるため月$100-200と高額だが、「使い放題」に近い形で使えるのが魅力。API経由で使う場合は従量課金で、1日の開発セッションで$5-15程度のコストが発生する。ヘビーユーザーはMax Planのほうが割安になる分岐点が早い。

OpenHandsは本体無料だが、バックエンドのLLM APIコストがかかる。Claude APIで使う場合、1セッション（1タスク）あたり$0.50-3.00程度。GPT-4oなら$0.30-2.00程度。ローカルLLMを使えば完全無料だが、性能は大幅に落ちる。月間の総コストはLLM APIの使い方次第で大きく変わる。

7. それぞれの強み・弱み

8. ユースケース別おすすめ

9. 結論

3ヶ月使い込んだ率直な結論を書く。

総合力ではClaude Codeが頭一つ抜けている。 コードの理解力、修正の正確性、大規模変更への対応力、いずれもトップレベルだ。SWE-bench Verifiedで72%という数字は伊達ではない。ただし月$100-200のコストは個人開発者にはハードルが高い。

日常的な開発のパートナーとしてはCursorが最も使いやすい。 エディタに統合されているため、「AIと一緒にコードを書いている」感覚が自然だ。Tab補完の精度は生産性を明確に向上させるし、Agent Modeでそこそこの規模のタスクも丸投げできる。月$20というコスパも魅力的だ。

OpenHandsは「自由」を重視する人のための選択肢だ。 LLMを自由に選べる、コードを完全にローカルに保持できる、カスタマイズの余地が大きい。ただし、Claude CodeやCursorと比べると、同じタスクでの完成度にまだ差がある。開発の進行は速いので、今後に期待だ。

最良の選択肢は、Cursor + Claude Codeの併用だ。日常的なコーディングはCursorで行い、大規模なリファクタリングや複雑なバグ修正はClaude Codeに任せる。実際にこの運用で3ヶ月回してみたが、生産性は体感で2-3倍になった。コストは月$120-220程度だが、開発者の時間単価を考えれば十分にペイする。

もちろん、「一つだけ選ぶなら」という質問に対しては、予算に余裕があるならClaude Code、予算を抑えたいならCursor、と答える。どちらも素晴らしいツールだ。

10. FAQ

11. おすすめ書籍

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