Cursorでプログラミング言語を再学習する方法――AI駆動学習の4ステップ

Cursor でプログラミング言語を学び直す方法——AI 駆動学習の 4 ステップ

こんにちは。メルペイ Payment Mobile チームで iOS エンジニアをしている @kubomi です。

この記事は、Merpay & Mercoin Advent Calendar 2025 の 23 日目の記事です。

最近、自分の手でコードを書いていますか？

AI に任せれば動くコードが出てくる「Vibe Coding（雰囲気コーディング）」時代。便利な反面、私はこんな不安を感じるようになりました。

「このコード、本当に理解できてる？」 「雰囲気で理解しているつもりになってるのでは？」

同じ不安を感じているエンジニアの方々は、きっと多いのではないでしょうか。

AI がコードを書いてくれる時代だからこそ、AI を使って「学ぶ」ことは重要ではないか——そう考えて私が試したのが、「AI にコードを書かせる」のではなく「AI に学習を設計させる」というアプローチです。

この記事では、私が実践した「AI 駆動学習（AI-driven learning）」の方法を、具体的なプロンプトとともに紹介します。AI を使ってオーダーメイドの学習計画・教材を生成し、プログラミング言語を体系的に学び直す方法です。

AI に頼りきりで自分の理解度に不安がある

学習を始めても途中で挫折しがち

私が実践しているのは、学習のあらゆるステップで AI をフル活用する「AI 駆動学習サイクル」です。このサイクルは 4 つのステップで構成されています。

Step 1: Plan — AI が学習プランを作る 公式ドキュメントを参照し、体系的な学習計画を作成してもらいます。何を・いつ・どの順番で学ぶかが明確になります。

Step 2: Learn — AI が教材を作って、人が学ぶ 学習プランに沿って、解説・サンプルコード・演習課題を含む教材を生成してもらいます。そのまま実行できるファイル形式で出力させるのがポイントです。

Step 3: Practice — 人が課題を実装して、AI がレビュー 教材の演習課題を自分で実装し、AI にコードレビュー（code review）してもらいます。ここが一番学びが深まるステップです。

Step 4: Track — AI が進捗管理 学習プランから TODO リストを生成し、進捗を可視化します。次にやることが常に明確になり、継続しやすくなります。

つまり、ほとんど AI 任せの学習サイクルです。人間である私がやることは、教材を読んで理解し、課題を実装することだけ。それ以外の「プランニング」「教材作成」「レビュー」「進捗管理」はすべて AI に任せています。

ここからは、各ステップの詳細と、実際に効果的だったプロンプトを共有していきます。

今回使用するのは Cursor です。

Cursor は VS Code ベースのエディタで、AI との対話機能が統合されています。なぜ Cursor を選んだかというと、学習プランの作成から、教材の生成、コードの実行、レビューまでがすべて 1 つの環境で完結するからです。

ChatGPT などのチャット UI でも学習プランは作成できますが、生成されたコードをコピーして別のエディタで実行する手間が発生します。Cursor を使えば、AI が生成したファイルをそのまま保存し、その場で実行して動作確認が可能です。この「シームレスさ」が学習の継続には重要でした。

Cursor 以外でも、Cline などの IDE 統合型 AI エージェントであれば同様のワークフローが実現できると思います。

準備ができたら、空のディレクトリを 1 つ作成して Cursor で開きましょう。このディレクトリに、学習プラン・教材・進捗管理ファイルをすべて格納していきます。

Step 1: Plan — 学習プランを作る

まずは Cursor に学習計画を作ってもらいます。

公式ドキュメント（https://docs.swift.org/swift-book/）を元に、10 日で Swift をマスターする学習計画を作って、md ファイルで出力して。

ここでのポイントは 2 つあります。

ポイント 1：公式ドキュメントを参照させること。

これによって、断片的ではなく体系的な学習プランを組み立ててくれます。公式ドキュメントを基準にすることで、正確で網羅的なカリキュラムが得られます。

「10 日でマスターする」といった期間を指定することで、学習量や内容を自然に調整してくれます。無理のないペースで進められるプランが、あっという間に完成しました。

生成された学習プランの例（抜粋）

これだけで、何を・いつ・どの順番で学ぶかが明確になります。

Step 2: Learn — 教材を作る

次に、先ほど作った学習プランをもとに、日ごとの教材を Cursor に作らせます。

学習プランを元に、各日の教材を作って。各日ごとにディレクトリを作成して、その中に解説・サンプルコード・演習課題を含む実行可能な .swift ファイルを含めて。

このプロンプトのポイントは 2 つあります。

ポイント 1：日ごとにディレクトリを分ける

日ごとにディレクトリを分けることで、学習プランと教材が対応し、管理しやすくなります。

ポイント 2：実行可能なファイル形式で出力させること

これによって教材が「ただの読み物」で終わらないのです。生成されたファイルをそのまま実行して試せる。すぐに手を動かして学習できる。ちょうど教材と IDE が合体したような体験になりました。

swift-learning/

├── README.md（学習プラン）

├── Day1/

│ └── 01_Basics.swift

├── Day2/

│ └── 02_ControlFlow.swift

├── Day3/

│ └── 03_Optionals.swift

...

生成された教材ファイルの例（抜粋）

必ず JSON 形式で返してください。translation フィールドのみ。他のフィールド (technical_terms 等) は一切追加しないこと — 余計なフィールドを書こうとして本文翻訳がトークン上限で打ち切られる事故を防ぐため:

{"translation": "翻訳全文"}

/* Day 1: Swift の基礎と基本構文 Swift 公式ドキュメント：https://docs.swift.org/swift-book/documentation/the-swift-programming-language */ // MARK: - 1. 変数と定数 print("=== 変数と定数 ===") // 変数（変更可能） var myVariable = 42 myVariable = 50 print("変数：\(myVariable)") // 定数（変更不可） let myConstant = 42 // myConstant = 50 // エラー：定数は変更できません print("定数：\(myConstant)") ... /* 演習 1: 変数と定数 - あなたの名前を定数として定義してください - あなたの年齢を変数として定義してください - 年齢を 1 つ増やして表示してください */ // ここにコードを書いてください /* 演習 2: 文字列操作 - あなたの名前と年齢を使って「私の名前は [名前] で、[年齢] 歳です」というメッセージを作成してください - 文字列補間を使用してください */ // ここにコードを書いてください

コメントで解説が書かれており、サンプルコードのあとに演習問題が用意されています。コードを読んで、動かして、自分で書いてみる。この一連の流れが 1 つのファイルで完結します。

教材を読んでいて分からないことがあれば、その場で Cursor に質問できるのもこの学習スタイルの強みです。「なぜここで XXX を使うの？」「他の書き方はある？」など、疑問点をどんどん聞くことで理解が深まります。

ただし、AI はハルシネーション（誤った情報の生成）を起こすこともあるので、必要に応じて公式ドキュメントと照らし合わせながら学ぶことをおすすめします。

Step 3: Practice — 演習課題をレビューしてもらう

3 つ目のステップは、最も効果を実感できた「Practice」です。

教材に含まれる演習課題を自分で実装したあと、そのコードを Cursor にレビューしてもらいます。

課題をレビューして、改善点を教えて。もっと Swift らしい書き方ある？

「Swift らしい書き方」というように聞くことで、その言語ならではの洗練された表現やベストプラクティスを提案してくれます。

また、Cursor にクイズを出題させて理解度をチェックするのも効果的でした。

今日学んだ内容から 5 問クイズを出して。

すると、すぐに確認テストを作ってくれます。このように、アウトプット中心で学ぶことで、確実に身につく実感がありました。

Step 4: Track — 進捗管理

最後のステップは、進捗管理の自動化です。

学習プランをもとに TODO リストを作って進捗管理して。

学習プランから TODO リストを生成させ、1 つ終わったら Cursor に報告して更新してもらいます。

生成された進捗管理ファイルの例

必ず JSON 形式で返してください。translation フィールドのみ。他のフィールド (technical_terms 等) は一切追加しないこと — 余計なフィールドを書こうとして本文翻訳がトークン上限で打ち切られる事故を防ぐため:

{"translation": "翻訳全文"}

Swift学習 進捗管理 ## 📊 進捗サマリー - 完了: 3/10日 - 進捗率: 30% ## ✅ TODOリスト - [x] Day 1: Swiftの基礎と基本構文 - [x] Day 2: 制御フローと関数 - [x] Day 3: オプショナルとエラーハンドリング - [ ] Day 4: コレクション型 - [ ] Day 5: クラスと構造体 - [ ] Day 6: プロトコルと拡張 - [ ] Day 7: ジェネリクス - [ ] Day 8: クロージャと関数型プログラミング - [ ] Day 9: エラーハンドリングと非同期処理 - [ ] Day 10: 実践的なSwiftアプリケーション

進捗が可視化されるとモチベーションも保ちやすいですし、次にやることが常に明確になります。「今日はどこまでやったか」「明日は何をすればいいか」を考える手間がなくなり、学習のハードルが下がりました。

学習で挫折しがちなポイントの1つが「どこまでやったか分からなくなること」なので、ここをCursorに任せてしまうのはかなりおすすめです。

この学習サイクルを実践してみて、いくつかのメリットを実感しました。

オーダーメイドの教材が手に入る

自分の理解度や使える時間に合わせて、カスタマイズされた学習プランと教材を作れます。「1日30分しか時間が取れない」「Python中級者のためのJava入門」など、自分の状況をプロンプトに書くだけで、かなりパーソナライズされた教材が出てきます。

教材を読むだけでなく、実際にコードを書き、AIにレビューしてもらうことで、理解が深まります。

進捗管理をAIに任せることで、「今日は何をすればいいか」を考える手間がなくなります。学習のハードルが下がり、継続しやすくなりました。

体系的に学べる安心感があると、これまで手を出しにくかった新しい言語やフレームワークにも挑戦しやすくなります。

AIの進化によって、私たちが自分の手でコードを書く機会はこれからますます減っていくでしょう。だからこそ、学ぶ時間を意識的に確保することが大事だと改めて感じました。

AIを使えば、自分の理解度や時間に合わせたオーダーメイドの教材を作れます。そのおかげで、新しい言語にも挑戦しやすくなり、担当領域の外へも踏み出せると実感しました。

私自身は、次のステップとしてAndroid開発に挑戦するためにKotlinを学ぼうと思っています。

Vibe Codingでコードを書かなくなった方、AIに頼りっぱなしで不安を感じている方、ぜひこの「AI駆動学習サイクル」を試してみてください。AIを使って学ぶという、新しい学習体験が待っています。

付録：そのまま使えるプロンプト集

実際に使ったプロンプトをまとめました。[プログラミング言語]

公式ドキュメント（[公式ドキュメントのURL]）を元に、[N]日で[プログラミング言語]をマスターする学習計画を作って、mdファイルで出力して。

学習プランを元に、各日の教材を作って。各日ごとにディレクトリを作成して、その中に解説・サンプルコード・演習課題を含む実行可能なファイルを含めて。

課題をレビューして、改善点を教えて。もっと[プログラミング言語]らしい書き方ある？

今日学んだ内容から5問クイズを出して。

学習プランをもとにTODOリストを作って進捗管理して。

明日の記事は poohさんです。引き続きお楽しみください。

アドベントカレンダー

関連記事

2025 年 12 月 25 日 AI ネイティブという選択 — 正解のない時代に、メルカリが選んだ指針

著者：kimurashunya

2025 年 12 月 21 日 AI タスクフォースにおける非 AI タスク：AI ツール開発の現場でこそ必要な「AI 以外の」技術選定

著者：akkie30

2025 年 12 月 20 日 LLM を用いたおしゃべり機能「しゃべるおさいふ」のバックエンド設計

著者：kobaryo