Cursor 開発者習慣レポート(1 分で読めます)
Cursor が発表した初の開発者習慣レポートは、AI エージェントによるコード生成速度の倍増と、上位 1% の開発者に顕著な生産性格差が生じていることを示した。
キーポイント
開発者の加速とコード品質の向上
コーディング速度が前年比で倍増し、PR の規模も拡大している一方で、AI エージェント生成コードのレビュー通過率が過去最高を記録している。
インテリジェンスの経済学とモデル比較
7 つの主要モデルファミリーを「1 行あたりのコスト」と「提出あたりのコスト」でベンチマークした結果、単価経済における大きな差異が明らかになった。
パワーユーザー格差の拡大
AI は全体的な生産性を向上させているが、その恩恵は開発者の上位 1% に最も顕著に現れており、実力差がさらに開いている。
コンテキストと自動化へのシフト
入力トークンの増加とキャッシュ読み込みの活用によりエージェントの作業記憶が増大し、個別ツールの段階からシステム全体の自動構築・維持へと進化している。
影響分析・編集コメントを表示
影響分析
このレポートは、AI がソフトウェア開発の現場で「実験段階」から「定着・加速段階」へと移行したことを示す決定的なデータを提供します。特に、生産性向上が特定の層に偏っている点は、組織全体の AI スキルギャップ解消や教育戦略の見直しを迫る重要な示唆となります。また、コスト効率の多様性は、企業におけるモデル選定やアーキテクチャ設計において、単なる性能だけでなく経済性を厳密に評価する必要性を高めています。
編集コメント
開発者の生産性向上が「平均化」されず、トップ層で加速している点は組織の AI 導入戦略において極めて重要な警鐘です。コストと性能のバランスを最適化するモデル選定が、今後の開発競争力を左右する鍵となります。
- 変容した分野
- 開発者の加速
- インテリジェンスの経済学
- パワーユーザーの格差
- コンテキストの台頭
- オートメーションへの転換
- 方法論
変容した分野
ソフトウェア開発を席巻する変化は驚異的なものです。Cursor のデータに基づいた本初回「開発者習慣レポート」では、5 つのテーマにわたるその変容を捉えています。
- 開発者の加速。コーディング速度が年間で倍増し、プルリクエスト(PR)がより大規模かつ深層的になり、エージェント生成コードのレビュー通過率が過去最高水準に達していることを示します。
- インテリジェンスの経済学。7 つのモデルファミリーについて、1 行あたりのコストと提出あたりのコストをベンチマークし、単位経済における広範な多様性を明らかにします。
- パワーユーザーの格差。AI が全般的な生産性向上をもたらしている一方で、その変化が最も顕著なのは上位 1% の開発者であるという事実を示します。
- コンテキストの台頭。入力トークンの劇的な増加と、キャッシュ読み取りトークンへのシフトを示し、これによりエージェントに作業記憶が与えられ、より複雑なタスクを処理して高品質なコードを生み出せるようになっていることを示します。
- オートメーションへの転換。最後に、コーディングエージェントが個々の開発者が使用するツールから、ソフトウェアの構築と維持を自動的に行う完全なシステムへと進化している様子を探ります。
本レポートは、アジェンシー型ソフトウェア開発が現在どこに位置し、今後どこへ向かおうとしているのかを理解するための、データに基づく確固たる基準を提供するものです。
- ## コードの作成速度が加速
開発者1人あたりの週次コード追加量が増加しており、2026年初頭からその成長率が加速しています。この指標は完璧なものではありませんが、開発者の業務がどのように変化しているかを理解するための方向性を示す興味深いベースラインを提供します。
Lines added/dev/wk コードの作成速度が加速
開発者1人あたりの週次コード追加量が増加しており、2026年初頭からその成長率が加速しています。この指標は完璧なものではありませんが、開発者の業務がどのように変化しているかを理解するための方向性を示す興味深いベースラインを提供します。
02K4K6K8K10K31 Mar '2530 Jun '2530 Sep '2531 Dec '2531 Mar '26
Time-series data for Code is moving faster.
Date Lines added/dev/wk
2025-01-01 3.6K
2025-01-22 3.6K
2025-02-12 3.9K
2025-03-05 3.9K
2025-03-26 4.2K
2025-04-16 4.2K
2025-05-07 4.2K
2025-05-28 4.1K
2025-06-18 4.4K
2025-07-09 4.3K
2025-07-30 4.5K
2025-08-20 4.7K
2025-09-10 4.6K
2025-10-01 4.6K
2025-10-22 4.8K
2025-11-12 5.3K
2025-12-03 5.5K
2025-12-24 5.4K
2026-01-14 5.5K
2026-02-04 6.2K
2026-02-25 7K
2026-03-18 7.3K
2026-04-08 7.2K
2026-04-29 8.1K
2026-05-16 8.6K
- ## プルリクエストあたりのコード追加量が増加
プルリクエスト(PR)あたりで追加される行数は、前年比で約2.5倍に増加しており、その成長率も加速しています。
Lines Added per PR (p75) プルリクエストあたりのコード追加量が増加
プルリクエストあたりで追加される行数は、前年比で約2.5倍に増加しており、その成長率も加速しています。
010020030040031 Mar '2530 Jun '2530 Sep '2531 Dec '2531 Mar '26
Time-series data for Code additions are growing per PR.
Date Lines Added per PR (p75)
2025-01-01 125.86
2025-01-22 118.16
2025-02-12 119.01
2025-03-05 122.53
2025-03-26 127.73
2025-04-16 132.67
2025-05-07 137.98
2025-05-28 138.64
2025-06-18 146.91
2025-07-09 159.46
2025-07-30 171.58
2025-08-20 174.65
2025-09-10 177.59
2025-10-01 178.34
2025-10-22 186.63
2025-11-12 196.27
2025-12-03 211.54
2025-12-24 224.65
2026-01-14 253.5
2026-02-04 251.94
2026-02-25 268.56
2026-03-18 277.47
2026-04-08 292.06
2026-04-29 312.79
2026-05-16 345.02
- ## 開発者が取り扱う作業の単位が大きくなっている
変更行数が少なくとも1,000行に達する「メガプルリクエスト」は、開発者がAIを活用して単一のプルリクエストでより大規模な作業単位に取り組むようになっているため、ますます一般的になっています。多くの開発者がコーディングエージェントやモデルの最新改善を試していた2026年1月にメガプルリクエストが急増した点は興味深いです。
Share of merged PRs with ≥1,000 lines changed 開発者が取り扱う作業の単位が大きくなっている
変更行数が少なくとも1,000行に達する「メガプルリクエスト」は、開発者がAIを活用して単一のプルリクエストでより大規模な作業単位に取り組むようになっているため、ますます一般的になっています。多くの開発者がコーディングエージェントやモデルの最新改善を試していた2026年1月にメガプルリクエストが急増した点は興味深いです。
0%5%10%15%31 Mar '2530 Jun '2530 Sep '2531 Dec '2531 Mar '26
Time-series data for Developers are taking on larger units of work.
Date Share of merged PRs with ≥1,000 lines changed
2025-01-01 8%
2025-01-22 7.5%
2025-02-12 7.4%
2025-03-05 7.6%
2025-03-26 7.8%
2025-04-16 8%
2025-05-07 8%
2025-05-28 8.4%
2025-06-18 8.6%
2025-07-09 9.2%
2025-07-30 9.5%
2025-08-20 9.6%
2025-09-10 9.6%
2025-10-01 9.8%
2025-10-22 10.3%
2025-11-12 10.6%
2025-12-03 11.2%
2025-12-24 11.9%
2026-01-14 11.6%
2026-02-04 12.1%
2026-02-25 12.4%
2026-03-18 12.4%
2026-04-08 12.5%
2026-04-29 13.4%
2026-05-16 13.8%
- ## エージェントセッションの深さが増している
直近2か月の間に、セッションあたりの平均ツール呼び出し回数は約30%増加しました。コーディングエージェントはより複雑な作業を引き受けるようになり、ファイルの読み取りと編集、コード検索、シェルコマンドの実行、ウェブブラウジングをより頻繁に行っています。
Mean Tool Calls per Session エージェントセッションの深さが増している
直近2か月の間に、セッションあたりの平均ツール呼び出し回数は約30%増加しました。コーディングエージェントはより複雑な作業を引き受けるようになり、ファイルの読み取りと編集、コード検索、シェルコマンドの実行、ウェブブラウジングをより頻繁に行っています。
9010011012013014015031 Mar '2630 Apr '26
Time-series data for Agent sessions are getting deeper.
Date Mean Tool Calls per Session
2026-03-01 113.63
2026-03-05 112.74
2026-03-09 112.51
2026-03-13 112.3
2026-03-17 114.29
2026-03-21 120.77
2026-03-25 127.79
2026-03-29 126.31
2026-04-02 126.33
2026-04-06 130.9
2026-04-10 131.6
2026-04-14 131.66
2026-04-18 131.21
2026-04-22 129.38
2026-04-26 127.39
2026-04-30 127.09
2026-05-04 134.72
2026-05-08 133.16
2026-05-12 134.06
2026-05-16 145.08
- ## AI生成コードの生存率が向上
2026年初頭以降、AIによって生成された行のうち、60分後にまだ残存している割合は約76%から81%に上昇しました。
Survival Share AI生成コードの生存率が向上
2026年初頭以降、AIによって生成された行のうち、60分後にまだ残存している割合は約76%から81%に上昇しました。
70%75%80%85%31 Jan '2628 Feb '2631 Mar '2630 Apr '26
Time-series data for AI-generated code is surviving longer.
Date Survival Share
2026-01-07 76.6%
2026-01-13 76.3%
2026-01-19 76.2%
2026-01-25 76.3%
2026-01-31 77%
2026-02-06 77.3%
2026-02-12 77.7%
2026-02-18 78.5%
2026-02-24 79%
2026-03-02 78.8%
2026-03-08 78.9%
2026-03-14 79.1%
2026-03-20 79.1%
2026-03-26 79.5%
2026-04-01 79.6%
2026-04-07 79.9%
2026-04-13 79.9%
2026-04-19 80%
2026-04-25 80.2%
2026-05-01 80.4%
2026-05-07 80.6%
2026-05-13 80.3%
2026-05-16 80.6%
モデルファミリーごとにリクエストコストは大きく異なる
エージェントリクエストあたりのコストはモデルファミリー間で約 9 倍も変動しており、同じワークフローでも背後にあるモデルによってコストプロファイルが非常に異なることが示されています。
1 エージェントリクエストあたりの費用(平均)
モデルファミリーごとにリクエストコストは大きく異なります。エージェントリクエストあたりのコストはモデルファミリー間で約 9 倍変動し、同じワークフローでも背後にあるモデルによってコストプロファイルが非常に異なることを示しています。$0.00 $0.50 $1.00 $1.50 opus 4.7 opus 4.6 gpt 5.5 gpt 5.4 <text y="16" text-anchor="end" transform="rotate(-30)" fill="currentColor" opacit
原文を表示
- A field transformed
- Developer acceleration
- The economics of intelligence
- The power user gap
- The rise of context
- The shift to automation
- Methodology
A field transformed
The change sweeping through software development is astounding. This inaugural Developer Habits Report, based on Cursor data, captures that transformation across five themes:
- Developer acceleration. We chart how coding speed has doubled year-over-year, PRs are getting larger and deeper, and agent-generated code is surviving review at higher rates than ever.
- The economics of intelligence. We benchmark seven model families on cost per line and cost per submit, revealing wide heterogeneity in unit economics.
- The power user gap. We find that while AI is leading to broad productivity gains, the change is most pronounced in the top 1% of developers.
- The rise of context. We show the dramatic increase in input tokens, and the shift toward cache-read tokens, which is giving agents the working memory to take on more complex tasks and produce higher-quality code.
- The shift to automation. Finally, we look at how coding agents are evolving from a tool used by individual developers into an entire system for building and maintaining software, often automatically.
This report provides a data-driven fixed point for understanding where agentic software development stands today, and where it appears to be headed next.
- ### Code is moving faster
Developers are adding more code per week, with growth accelerating since the start of 2026. While this is not a perfect metric, it provides a directionally interesting baseline for understanding how developer work is changing.Lines added/dev/wkCode is moving fasterDevelopers are adding more code per week, with growth accelerating since the start of 2026. While this is not a perfect metric, it provides a directionally interesting baseline for understanding how developer work is changing.02K4K6K8K10K31 Mar '2530 Jun '2530 Sep '2531 Dec '2531 Mar '26Time-series data for Code is moving faster.DateLines added/dev/wk2025-01-013.6K2025-01-223.6K2025-02-123.9K2025-03-053.9K2025-03-264.2K2025-04-164.2K2025-05-074.2K2025-05-284.1K2025-06-184.4K2025-07-094.3K2025-07-304.5K2025-08-204.7K2025-09-104.6K2025-10-014.6K2025-10-224.8K2025-11-125.3K2025-12-035.5K2025-12-245.4K2026-01-145.5K2026-02-046.2K2026-02-257K2026-03-187.3K2026-04-087.2K2026-04-298.1K2026-05-168.6K
- ### Code additions are growing per PR
Lines added per PR are up roughly 2.5x year over year and the growth rate is accelerating.Lines Added per PR (p75)Code additions are growing per PRLines added per PR are up roughly 2.5x year over year and the growth rate is accelerating.010020030040031 Mar '2530 Jun '2530 Sep '2531 Dec '2531 Mar '26Time-series data for Code additions are growing per PR.DateLines Added per PR (p75)2025-01-01125.862025-01-22118.162025-02-12119.012025-03-05122.532025-03-26127.732025-04-16132.672025-05-07137.982025-05-28138.642025-06-18146.912025-07-09159.462025-07-30171.582025-08-20174.652025-09-10177.592025-10-01178.342025-10-22186.632025-11-12196.272025-12-03211.542025-12-24224.652026-01-14253.52026-02-04251.942026-02-25268.562026-03-18277.472026-04-08292.062026-04-29312.792026-05-16345.02
- ### Developers are taking on larger units of work
Mega PRs, defined as PRs with at least 1,000 lines changed, are becoming more common as developers use AI to take on larger units of work in a single PR. It's interesting to see the jump in mega PRs in January 2026, when many developers were trying out the latest improvements in coding agents and models.Share of merged PRs with ≥1,000 lines changedDevelopers are taking on larger units of workMega PRs, defined as PRs with at least 1,000 lines changed, are becoming more common as developers use AI to take on larger units of work in a single PR. It's interesting to see the jump in mega PRs in January 2026, when many developers were trying out the latest improvements in coding agents and models.0%5%10%15%31 Mar '2530 Jun '2530 Sep '2531 Dec '2531 Mar '26Time-series data for Developers are taking on larger units of work.DateShare of merged PRs with ≥1,000 lines changed2025-01-018%2025-01-227.5%2025-02-127.4%2025-03-057.6%2025-03-267.8%2025-04-168%2025-05-078%2025-05-288.4%2025-06-188.6%2025-07-099.2%2025-07-309.5%2025-08-209.6%2025-09-109.6%2025-10-019.8%2025-10-2210.3%2025-11-1210.6%2025-12-0311.2%2025-12-2411.9%2026-01-1411.6%2026-02-0412.1%2026-02-2512.4%2026-03-1812.4%2026-04-0812.5%2026-04-2913.4%2026-05-1613.8%
- ### Agent sessions are getting deeper
In just the last two months, average tool calls per session have risen roughly 30%. Coding agents are taking on more complex work, reading and editing files, searching code, running shell commands, and browsing the web more frequently.Mean Tool Calls per SessionAgent sessions are getting deeperIn just the last two months, average tool calls per session have risen roughly 30%. Coding agents are taking on more complex work, reading and editing files, searching code, running shell commands, and browsing the web more frequently.9010011012013014015031 Mar '2630 Apr '26Time-series data for Agent sessions are getting deeper.DateMean Tool Calls per Session2026-03-01113.632026-03-05112.742026-03-09112.512026-03-13112.32026-03-17114.292026-03-21120.772026-03-25127.792026-03-29126.312026-04-02126.332026-04-06130.92026-04-10131.62026-04-14131.662026-04-18131.212026-04-22129.382026-04-26127.392026-04-30127.092026-05-04134.722026-05-08133.162026-05-12134.062026-05-16145.08
- ### AI-generated code is surviving longer
Since the start of 2026, the share of accepted AI lines still present after 60 minutes has risen from roughly 76% to 81%.Survival ShareAI-generated code is surviving longerSince the start of 2026, the share of accepted AI lines still present after 60 minutes has risen from roughly 76% to 81%.70%75%80%85%31 Jan '2628 Feb '2631 Mar '2630 Apr '26Time-series data for AI-generated code is surviving longer.DateSurvival Share2026-01-0776.6%2026-01-1376.3%2026-01-1976.2%2026-01-2576.3%2026-01-3177%2026-02-0677.3%2026-02-1277.7%2026-02-1878.5%2026-02-2479%2026-03-0278.8%2026-03-0878.9%2026-03-1479.1%2026-03-2079.1%2026-03-2679.5%2026-04-0179.6%2026-04-0779.9%2026-04-1379.9%2026-04-1980%2026-04-2580.2%2026-05-0180.4%2026-05-0780.6%2026-05-1380.3%2026-05-1680.6%
Request costs differ widely by model family
Cost per agent request varies by nearly 9x across model families, showing that the same workflow can have very different cost profiles depending on the model behind it.
USD per Agent Request (Mean)
Request costs differ widely by model familyCost per agent request varies by nearly 9x across model families, showing that the same workflow can have very different cost profiles depending on the model behind it.$0.00$0.50$1.00$1.50opus 4.7opus 4.6gpt 5.5gpt 5.4<text y="16" text-anchor="end" transform="rotate(-30)" fill="currentColor" opacit
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