GitHub Copilot on KTDEVX

GitHub Copilotとはなにか

ktdevx@gmail.com (Kaito Takemura) — Wed, 02 Sep 2026 00:00:00 +0900

GitHub Copilotは、AIを活用してソフトウェア開発を支援するサービスです。コードの入力中に候補を提示したり、自然言語で質問に答えたりすることで、開発者の作業を効率化します。

ここでは、GitHub Copilotの概要、できること、利用時の注意点について解説します。

# GitHub Copilotとは

GitHub Copilotは、開発者が記述しているコードやコメントなどのコンテキストをもとに、コードの候補を生成するAIコーディングアシスタントです。

単にコードを自動生成するだけではなく、コードの説明、エラーの原因調査、テストコードの作成、実装方法の相談などにも利用できます。開発者の代わりにすべてを判断するものではなく、提案を受けながら開発を進めるための支援ツールです。

# GitHub Copilotでできること

## コード補完

エディターでコードやコメントを入力すると、続きとして考えられるコードを提案します。

関数のひな形や定型的な処理を作成する場合に、入力の手間を減らせます。提案されたコードは内容を確認してから採用できます。

## チャットで質問する

チャット形式で、コードの内容やエラーについて質問できます。

例えば、次のような依頼が可能です。

選択したコードの処理内容を説明する
エラーの原因と修正方法を提案する
コードを別のプログラミング言語に変換する
テストコードを作成する
処理を改善する方法を提案する

## コマンドラインで利用する

GitHub Copilotは、GitHub CLIを通じてコマンドラインから利用することもできます。シェルコマンドの相談や、コマンドの意味の確認などに役立ちます。

ただし、提案されたコマンドをそのまま実行するのではなく、対象ファイルやオプションを確認してから実行することが大切です。

## Pull Requestやコードレビューを支援する

変更内容の説明文を作成したり、コードレビューを支援したりできます。変更の概要を整理する作業や、見落としやすい確認項目の洗い出しに利用できます。

## エージェントとして開発作業を支援する

利用する機能やプランによっては、実装方法の調査、計画の作成、コードの変更、Pull Requestの作成までを支援できます。

この場合も、生成された変更を開発者がレビューし、テストや動作確認を行ってから取り込むことが重要です。

# 利用できる環境

GitHub Copilotは、Visual Studio Codeをはじめとする複数の開発環境で利用できます。代表的な利用場所は次のとおりです。

Visual Studio CodeなどのIDE
GitHubのWebサイト
GitHub Mobile
GitHub CLIを利用するコマンドライン
Visual Studio、Xcode、JetBrains IDEなどの開発環境

対応する環境や利用できる機能は変更される場合があります。利用を始める前に、使用する環境に対応しているか公式ドキュメントで確認してください。

# GitHub Copilotのメリット

GitHub Copilotを利用すると、定型的なコードの入力や調査にかかる時間を短縮できます。また、慣れていないプログラミング言語やライブラリを使うときに、実装例を得るための補助としても役立ちます。

コードの説明や改善案を質問できるため、既存コードを理解するときのきっかけにもなります。ただし、回答が常に正しいとは限らないため、学習や設計の判断をすべて任せるのではなく、開発者自身が内容を理解する必要があります。

# 利用時の注意点

## 生成されたコードを検証する

GitHub Copilotが生成したコードには、誤りや非効率な処理、脆弱性が含まれる可能性があります。採用する前に、コードの内容を確認し、テストや静的解析を実行してください。

特に、認証、認可、入力値の検証、暗号化、データベース操作などのセキュリティに関わる処理は慎重に確認する必要があります。

## 機密情報を入力しない

APIキー、パスワード、個人情報、社内の機密情報などを、チャットへの入力やプロンプトに含めないようにします。組織で利用する場合は、会社のセキュリティポリシーやGitHubの管理設定も確認してください。

## ライセンスを確認する

生成されたコードが既存のコードと似ている場合があります。公開するソフトウェアに利用する場合は、プロジェクトのライセンスや依存ライブラリの条件を確認し、必要な対応を行ってください。

## 利用制限を確認する

利用できるモデル、補完やチャットの回数、AIクレジットなどは、プランや機能によって異なります。プランの内容や料金は変更される可能性があるため、最新情報は公式の料金ページで確認してください。

# 料金プランと始め方

GitHub Copilotには個人向けの無料プランや有料プラン、組織・企業向けのプランがあります。利用できる機能や使用量の上限はプランによって異なります。

最新の料金、利用可能な機能、対応環境については、以下の公式ページを確認してください。

利用を始める場合は、GitHubアカウントで公式ページにサインインし、自分の目的に合ったプランを選択します。その後、使用するIDEやGitHub CLIなどに必要な拡張機能・設定を追加します。

# まとめ

GitHub Copilotは、コード補完、チャット、コマンドライン、コードレビューなどを通じて、ソフトウェア開発を支援するAIサービスです。定型的な作業を効率化し、実装方法を検討するときの相談相手として利用できます。

一方で、生成されたコードが正しいとは限りません。機密情報を入力せず、セキュリティやライセンスを確認し、テストとレビューを行いながら活用しましょう。

GitHub Copilotのコンテキストファイルを設定する方法

ktdevx@gmail.com (Kaito Takemura) — Wed, 02 Sep 2026 00:00:00 +0900

GitHub Copilotは、開いているファイルや入力中のコードだけでなく、プロジェクトに保存した指示も参考にして回答や変更を生成できます。プロジェクトのルールをコンテキストファイルにまとめると、毎回同じ説明を入力する手間を減らせます。

この記事では、Visual Studio Code（VS Code）で使える代表的なコンテキストファイルの種類と、リポジトリに設定する手順を解説します。Copilotのバージョンや利用するAgentによって、対応するファイルや表示名が異なる場合があります。実際に利用するときは、最新の公式ドキュメントも確認してください。

# 前提条件

次のものを準備します。

VS Code
GitHub Copilotを利用できるGitHubアカウント
Gitで管理しているプロジェクト

この記事では、プロジェクトのルートディレクトリをPROJECT_ROOTと表記します。すでにプロジェクトをVS Codeで開いている場合は、PROJECT_ROOTを実際のプロジェクトの場所に読み替えてください。

# コンテキストファイルの種類

VS Codeでプロジェクトの指示を共有するときは、目的に応じて次のファイルを使い分けます。

ファイル	主な用途
`.github/copilot-instructions.md`	リポジトリ全体に適用する指示
`.github/instructions/NAME.instructions.md`	特定のファイルやディレクトリに適用する指示
`AGENTS.md`	Agentに対する指示。配置したディレクトリ以下の作業に適用

copilot-instructions.mdは、プロジェクトの目的や共通の開発ルールを書くファイルです。ファイル名と配置場所を変更すると、自動的に読み込まれないことがあります。

パス別の指示ファイルは、先頭のfront matterにapplyToを記述して適用対象を指定します。例えば、次の指定はすべてのTypeScriptファイルに適用されます。

---
applyTo: "**/*.ts,**/*.tsx"
---

AGENTS.mdは、モノレポなどでディレクトリごとに異なるルールを設定したい場合に便利です。利用するAgentや実行環境によって対応状況が異なるため、対象となるAgentのドキュメントも確認します。

# リポジトリ全体に指示を追加する

まず、すべての作業で共有したいルールを.github/copilot-instructions.mdに記述します。

## ファイルを作成する

プロジェクトのルートで、次のディレクトリとファイルを作成します。

PROJECT_ROOT/
└── .github/
 └── copilot-instructions.md

ファイルには、Copilotが作業に必要とする情報を短く具体的に記述します。例えば、次のように書きます。

# Project instructions

- このプロジェクトはHugo Extendedでビルドする多言語サイトです。
- コンテンツはcontent/ja/とcontent/en/に分けて管理します。
- ブログ記事を変更したときは、日本語版と英語版の内容を確認します。
- 変更後はhugo --minifyを実行してビルドを確認します。
- 生成されたpublic/とresources/_gen/は直接編集しません。

プロジェクトの目的、主要なディレクトリ、使用するコマンド、変更時に守るルールを含めると、Copilotが作業の前提を理解しやすくなります。長いドキュメントをそのまま貼り付けるのではなく、繰り返し必要になる情報に絞ります。

# パス別の指示を追加する

言語やディレクトリごとにルールが異なる場合は、.github/instructions/に指示ファイルを作成します。

例えば、Markdownファイルに対するルールを次のように保存します。

PROJECT_ROOT/
└── .github/
 └── instructions/
 └── markdown.instructions.md

---
applyTo: "**/*.md"
---

- 見出しは内容を表す短い文にします。
- コマンドはコードブロックで示します。
- 手順には、実行後の確認方法を含めます。

特定のディレクトリだけを対象にする場合は、例えばcontent/ja/**/*.mdのようなglobを指定します。複数の拡張子を対象にするときは、applyToの値をカンマで区切ります。

リポジトリ全体向けの指示とパス別の指示が対象リクエストに一致する場合、両方の指示が使われることがあります。内容が矛盾すると回答や変更の品質に影響するため、共通ルールと個別ルールの役割を分けて記述します。

# AGENTS.mdを使う

Agentの作業に固有のルールを設定するときは、AGENTS.mdを利用できます。リポジトリのルートに置くと、プロジェクト全体のAgent作業に対する指示になります。

PROJECT_ROOT/
└── AGENTS.md

モノレポでサブプロジェクトごとにルールを分ける場合は、次のように配置できます。

PROJECT_ROOT/
├── AGENTS.md
└── packages/
 └── web/
 └── AGENTS.md

サブディレクトリの作業では、より近い場所にあるAGENTS.mdが優先されます。ルートの共通ルールとサブプロジェクト固有のルールが矛盾しないようにします。

AGENTS.mdは、すべてのCopilot機能に同じように適用されるとは限りません。コード補完、Chat、Agent、GitHub.comのCloud AgentやCode Reviewでは、対応するカスタマイズの種類が異なる場合があります。

# 指示内容の書き方

コンテキストファイルには、Copilotが判断しやすい情報を記述します。

プロジェクトの目的と主要な技術
ディレクトリやファイルの役割
コーディング規約と命名規則
テスト、ビルド、静的解析のコマンド
変更してはいけないファイルや互換性の条件
変更後に確認すべき項目

例えば、「きれいなコードにする」と書くより、「公開APIの名前を変更せず、既存のテストを実行する」と書くほうが確認可能です。指示を小さな箇条書きに分け、必要な条件や例外を明記します。

# Copilotで適用結果を確認する

ファイルを保存したら、VS CodeでCopilot Chatを開いて、指示が使われているかを確認します。

プロジェクトのルートをVS Codeで開きます。
.github/copilot-instructions.mdなどの指示ファイルを保存します。
Chatで、プロジェクトの構成や変更時の確認手順について質問します。
回答に、指示ファイルに記述した内容が反映されているか確認します。
Agentに作業を依頼する場合は、変更されたファイルと実行されたコマンドを確認します。

パス別の指示を確認するときは、applyToに一致するファイルを対象に質問します。例えば、Markdownファイルだけに適用する指示を設定した場合は、Markdown記事の見出しやリンクについて質問します。

指示ファイルの内容が回答に反映されない場合でも、ファイルを読み込んだことだけで正しさが保証されるわけではありません。回答の参照情報やAgentのデバッグログを確認し、必要な指示を質問文にも具体的に含めて結果を比較します。

# 適用されないときの確認

コンテキストファイルが使われていないように見える場合は、次の項目を確認します。

ファイル名がcopilot-instructions.mdまたはNAME.instructions.mdの形式になっているか確認します。
copilot-instructions.mdがリポジトリの.githubディレクトリにあるか確認します。
パス別ファイルが.github/instructions以下にあるか確認します。
applyToのglobが対象ファイルのパスと一致しているか確認します。
VS Codeでリポジトリのルートを開いているか確認します。
VS CodeとGitHub Copilotを最新の状態に更新します。
Agentを利用している場合は、Agentのデバッグログで読み込まれたファイルを確認します。

モノレポでリポジトリのサブディレクトリだけを開いている場合は、親リポジトリのカスタマイズを検索する設定が関係することがあります。設定名や既定値はVS Codeのバージョンによって変わる可能性があるため、公式ドキュメントで確認してください。

# 注意点

## 指示は短く具体的にする

指示を増やしすぎると、重要な条件が埋もれたり、指示同士が矛盾したりします。プロジェクト全体のルールと、特定のファイルだけのルールを適切に分けます。

## 生成結果を検証する

コンテキストファイルを設定しても、Copilotが正しいコードを生成するとは限りません。差分、型、例外処理、境界値、セキュリティ上の問題を確認し、テストや静的解析を実行します。

## 機密情報を含めない

APIキー、パスワード、個人情報、顧客情報、社内の機密情報をコンテキストファイルに書かないでください。リポジトリを共有したときに、意図せず他の人やサービスから参照される可能性があります。

## 対応機能を確認する

コンテキストファイルの種類によって、適用されるCopilotの機能が異なります。VS Code、GitHub.com、Cloud Agent、Code Reviewで同じ動作になるとは限らないため、利用する環境の公式ドキュメントを確認します。

# まとめ

GitHub Copilotのコンテキストファイルを使うと、プロジェクトの目的、開発ルール、検証方法を繰り返し伝える手間を減らせます。

共通ルールは.github/copilot-instructions.mdに記述する
ファイルやディレクトリごとのルールは.github/instructions/*.instructions.mdに記述する
Agent固有のルールはAGENTS.mdに記述する
指示は短く具体的にし、生成結果を必ず確認する

詳しい仕様は、GitHub Copilotのリポジトリカスタム指示（GitHub Docs）とVS CodeのCopilotカスタマイズを参照してください。

VS CodeでAgent Skillsを作成して使う方法

ktdevx@gmail.com (Kaito Takemura) — Wed, 02 Sep 2026 00:00:00 +0900

Agent Skillsは、GitHub CopilotなどのAIエージェントに、特定の作業を進める手順や判断基準を追加する仕組みです。単なる質問への回答ではなく、調査、編集、テストなどのまとまった作業方法を再利用できるようにします。

この記事では、VS Codeでプロジェクト用のAgent Skillを作成し、実際のチャットで呼び出すまでをハンズオン形式で説明します。作成するスキルは、リリースノートの下書きを作るためのrelease-notesです。

# 前提条件

次のものを準備します。

GitHub CopilotのChatやAgent機能を利用できるVS Code
GitHub Copilotを利用できるGitHubアカウント
スキルを追加できるGitリポジトリ

画面の項目名や利用できるモデルは、バージョンや契約によって異なる場合があります。

# Agent Skillsとは

Agent Skillsは、複数のAIエージェントで利用できるオープン標準です。Agent SkillはAIエージェントが必要なときに読み込む専門的な作業手順で、この記事ではGitHub CopilotのVS Code拡張機能から利用します。プロジェクトに保存する場合、代表的な配置は次のとおりです。

.github/skills/<skill-name>/SKILL.md

SKILL.mdのYAML front matterには、少なくとも次の2項目を記述します。

name: スキルの識別名。小文字、数字、ハイフンだけを使い、親ディレクトリ名と一致させる
description: 何ができ、どのような依頼で使うかを説明する文章

本文には、スキルを使うときの手順、守る条件、確認方法などを書きます。必要であれば、同じディレクトリにスクリプト、サンプル、参考資料を追加できます。

カスタム指示との違いは、主に使われる範囲です。カスタム指示はプロジェクトのコーディング規約などを継続的に伝えるのに向いています。一方、Agent Skillsはテスト、デバッグ、デプロイなど特定の作業で必要な手順を必要なときに読み込ませるのに向いています。

# ハンズオンの準備

練習用のGitリポジトリをVS Codeで開きます。既存のリポジトリを使う場合は、変更前の状態をコミットしておくと、生成された変更を確認しやすくなります。

プロジェクトのルートで、次のディレクトリを作成します。

.github/
└── skills/
 └── release-notes/
 └── SKILL.md

VS Codeのエクスプローラーで作成しても、ターミナルで次のコマンドを実行しても構いません。

New-Item -ItemType Directory -Force .github\skills\release-notes
New-Item -ItemType File -Force .github\skills\release-notes\SKILL.md

# スキルを書く

SKILL.mdを開き、次の内容を貼り付けます。

---
name: release-notes
description: 現在のGitリポジトリの変更からリリースノートの下書きを作成します。リリース概要、変更履歴、プルリクエスト用のリリースノートを作成するときに使用します。
---

# リリースノート

現在のリポジトリの変更から、簡潔なリリースノートの下書きを作成します。

## 手順

1. 現在のブランチと、デフォルトブランチとの差分を確認します。
2. 関連するコミットメッセージと変更ファイルを確認します。下書きに秘密情報や機密情報の完全な値を含めないでください。
3. 変更を追加、変更、修正、削除に分類します。該当しない分類は省略します。
4. 変更による影響を理解する必要があるユーザー向けに、各項目を記述します。
5. 比較対象のブランチやリリースの範囲が不明確な場合は、確認の質問をします。
6. ユーザーからファイル変更を明示的に依頼されない限り、プロジェクトのファイルを編集しません。

## 出力形式

次のセクションを出力します。

- 1文の概要
- Markdown形式のリリースノートの下書き
- 確認したファイルまたはコミットの簡単な一覧
- 未解決の質問と確認事項

下書きは事実に基づく内容にします。 issue番号、性能測定結果、互換性に関する主張、破壊的変更を推測で追加しないでください。

descriptionには機能だけでなく、どのような依頼で使うかも書くことが重要です。説明が曖昧だと、関連する依頼で自動的に選ばれにくくなります。本文には、作業の順序と出力形式を記述します。

また、スキルには「しないこと」も書けます。例では、ユーザーの明示的な依頼なしにファイルを編集しないよう指定しています。AIエージェントにコマンド実行や編集を任せるスキルでは、対象範囲、確認手順、秘密情報の扱いも具体的に書きます。

# スキルを認識させる

SKILL.mdを保存したら、Chatビューを開きます。入力欄で/を入力すると、利用できるスキルの一覧にrelease-notesが表示されるはずです。

表示されない場合は、次を確認します。

VS Codeでリポジトリのルートフォルダーを開いているか確認する。
ファイル名が正確にSKILL.mdになっているか確認する。
name: release-notesとディレクトリ名release-notesが一致しているか確認する。
nameに大文字、スラッシュ、コロン、ドットなどを使っていないか確認する。
front matterの開始と終了に---があるか確認する。
Chatビューを一度閉じて開き直し、スキル一覧を更新する。

Agent Skillsは、依頼との関連性に応じて自動的に読み込まれることがあります。確実に使いたい場合は、チャットで/release-notesを選択して明示的に呼び出します。

# スキルを実行する

変更のあるリポジトリで、Chatに次のように入力します。

/release-notes 現在のブランチの変更から、次回リリース用の下書きを作成してください。

回答では、変更されたファイルやコミットを調べたうえで、指定した形式の下書きが返されます。内容を確認するときは、次の点を見ます。

実際の差分に存在しない機能が追加されていないか
Added、Changed、Fixed、Removedの分類が適切か
破壊的変更や互換性について根拠のない記述がないか
秘密情報や個人情報が出力に含まれていないか
確認が必要な項目が明示されているか

/release-notesを使わず、次のような依頼だけを送って自動選択されるか試すこともできます。

次回リリースの変更点を、ユーザー向けのリリースノートにまとめてください。

自動選択されなかった場合は、descriptionをより具体的に書き直すか、スラッシュコマンドで明示的に呼び出します。スキルの本文を更新したときは、チャットを新しく開始して再度確認します。

# 追加ファイルを使う

作業手順が長くなる場合は、SKILL.mdにすべてを書き込まず、スキルのディレクトリに資料を分けます。

.github/skills/release-notes/
├── SKILL.md
├── examples/
│ └── release-notes.md
└── templates/
 └── changelog.md

追加ファイルは、SKILL.mdから相対リンクで参照します。

テンプレートは[CHANGELOGの例](./templates/changelog.md)を参照してください。

参照先を本文に書いておくと、エージェントが必要になったときに資料を読み込めます。スクリプトを含める場合は、内容をレビューし、入力値の検証、ネットワーク通信、ファイル削除などの動作を確認してから使ってください。

# Agent Skillsを設計するときの注意点

## 目的を一つに絞る

一つのスキルに、テスト、デプロイ、リリースノート作成をすべて詰め込むと、適用条件と手順が曖昧になります。作業の目的が異なる場合は、スキルを分けて必要なものだけを組み合わせます。

## 手順と完了条件を書く

「適切に確認する」のような表現だけでは判断できません。実行するコマンド、見るべきファイル、出力の形式、失敗時の対応を具体的に記述します。

## 権限を広げすぎない

Agent Skillsは手順を伝える仕組みですが、エージェントがコマンドを実行したり、ファイルを変更したりする場合があります。削除、外部サービスへの送信、デプロイなどを含む場合は、対象と確認ポイントを明記し、実行前に差分やコマンドを確認します。

## 秘密情報を含めない

APIキー、パスワード、アクセストークン、顧客情報をSKILL.mdやサンプルに書かないでください。リポジトリにコミットするファイルなので、公開範囲とアクセス権も確認します。

# まとめ

Agent Skillsを使うと、特定の作業に必要な手順、判断基準、出力形式をプロジェクトに保存し、必要なときにGitHub Copilotへ読み込ませられます。

基本の作成手順は、.github/skills/<skill-name>/SKILL.mdを作り、nameとdescriptionを設定し、本文に具体的な手順を書くことです。まずは今回のrelease-notesのように、目的と完了条件が明確な小さなスキルから始め、実際の依頼で結果を確認しながら改善してください。

詳しい仕様は、VS CodeのAgent SkillsとAgent Skills仕様を参照してください。

VS CodeでGitHub Copilotを使う基本操作

ktdevx@gmail.com (Kaito Takemura) — Wed, 02 Sep 2026 00:00:00 +0900

GitHub CopilotをVisual Studio Code（VS Code）で使うと、コードの入力、調査、修正をAIに相談できます。

この記事では、VS CodeにGitHub Copilotを導入し、コード補完やチャットなどの基本操作を試す手順を解説します。生成されたコードは必ず内容を確認し、必要に応じてテストやレビューを行ってください。

# 前提条件

次のものを準備します。

VS Code
GitHubアカウント
GitHub Copilotを利用できるプランまたは無料枠

VS Codeは、できるだけ新しいバージョンを使用してください。GitHub Copilotのプランや利用上限は変更される場合があるため、最新情報はGitHub Copilotの料金ページで確認します。

# GitHub Copilot拡張機能をインストールする

VS Codeを起動します。
左側のアクティビティバーで、拡張機能アイコンを選択します。
検索欄にGitHub Copilotと入力します。
GitHubが公開しているGitHub Copilot関連の拡張機能を選択します。
インストールを選択します。

バージョンによっては、GitHub Copilot Chatが同じ拡張機能に含まれている場合があります。検索結果に表示される公開元と説明を確認してからインストールしてください。

# GitHubアカウントでサインインする

拡張機能をインストールすると、GitHubアカウントへのサインインを求められることがあります。

VS CodeのステータスバーまたはアカウントメニューからGitHubへのサインインを選択します。
ブラウザーが開いたら、GitHubアカウントでサインインします。
VS Codeによる認証を許可します。
VS Codeに戻り、アカウントメニューでサインイン済みであることを確認します。

サインインできない場合は、VS Codeを再起動してからアカウントメニューを確認します。組織のアカウントを使用している場合は、管理者による利用制限が設定されていないか確認してください。

# コード補完を使う

コード補完は、入力中のコードやコメントをもとに続きを提案する機能です。例として、Pythonファイルに次のコメントを入力します。

# 1から指定された数までの合計を返す関数

コメントの次の行で関数名を入力すると、関数の実装候補が表示されます。薄い文字で表示された候補を採用するには、通常はTabキーを押します。候補を採用せず入力を続ける場合はEscキーを押します。

候補の内容が目的と合わないときは、コメントを具体的に書き直します。例えば、引数名、戻り値、例外処理の必要性などを明記すると、意図を伝えやすくなります。

# 複数の候補を確認する

候補が表示された状態で、別の候補を確認できる場合があります。候補を切り替えるキーボード操作は、VS Codeや拡張機能のバージョン、キーボード配列によって異なることがあります。

候補一覧を表示するには、エディター上で右クリックしてGitHub Copilotの候補に関するメニューを確認するか、コマンドパレット（Ctrl+Shift+P）でCopilotを検索します。採用する前に、候補の処理内容、エラー処理、外部入力の扱いを確認してください。

# Copilot Chatで質問する

Copilot Chatでは、コードやエラーについて自然な文章で質問できます。

アクティビティバーでChatを開きます。
入力欄に質問を入力します。
必要に応じて、対象のファイルやコードをコンテキストとして指定します。
送信して回答を確認します。

例えば、次のように具体的な質問を入力します。

この関数の処理を説明してください。入力値が空の場合に問題がないかも確認してください。

回答をそのまま正解とみなさず、説明と実際のコードが一致しているか確認します。プロジェクトの目的、使用しているライブラリ、エラーメッセージなどを必要な範囲で伝えると、質問しやすくなります。

# Ask、Plan、Agentモードを使い分ける

Copilot Chatの入力欄では、目的に応じてモードを選択できます。利用できるモードや表示名は、VS CodeとCopilotのバージョンによって異なる場合があります。

## Askモード

Askモードは、コードについて質問したり、処理の説明やエラーの原因を調べたりするためのモードです。通常はファイルを変更せず、回答やコード例を確認したいときに使います。

例えば、次のような質問を入力します。

このプロジェクトで認証処理を行っているファイルを探し、処理の流れを説明してください。

## Planモード

Planモードは、実装を始める前に、調査内容や変更手順を計画するためのモードです。複数のファイルにまたがる作業では、いきなり変更を依頼するのではなく、まずPlanモードで対象ファイル、手順、確認方法を整理するとレビューしやすくなります。

計画を確認したあと、必要な修正点を追加で指示してから実装を依頼します。計画が作成されたことだけで、コードが正しく変更されたとは判断しないでください。

## Agentモード

Agentモードは、目的を伝えると、必要なファイルの調査、コードの編集、テストやコマンドの実行などを段階的に進めるモードです。例えば、次のような作業を依頼できます。

ユーザー登録フォームに入力値の検証を追加し、関連するテストも作成してください。

Agentモードではファイル変更やコマンド実行が行われることがあります。実行前の確認を求められた場合は内容を確認し、完了後は差分、テスト結果、実行されたコマンドをレビューします。小さな調査はAsk、計画が必要な作業はPlan、明確な実装作業はAgentというように使い分けると分かりやすくなります。

# モデルを選択する

Chatのモデル選択メニューでは、利用可能なAIモデルを切り替えられます。モデルによって、回答の速度、得意な処理、コンテキストの扱い、利用量の計算方法が異なることがあります。

モデルを選ぶときは、次のように目的とコストのバランスを考えます。

短い説明や簡単な質問では、標準または高速なモデルを選ぶ
複雑な設計、デバッグ、複数ファイルの変更では、推論に強いモデルを選ぶ
利用量を抑えたいときは、モデル名の近くに表示される利用倍率や説明を確認する

表示されるモデルと利用倍率は、Copilotのプラン、組織の設定、時期によって異なります。特定のモデルが常に利用できるとは限らないため、Chatのモデル選択メニューに表示される最新の情報を確認してください。

# 思考量を選択する

推論に対応したモデルでは、回答にかける思考量（推論の強さ）を選択できる場合があります。思考量を高くすると複雑な問題を詳しく検討しやすくなりますが、回答に時間がかかったり、利用量が多くなったりすることがあります。

低い思考量: 用語の確認、短い説明、単純な修正
中程度の思考量: 一般的なデバッグやテスト作成
高い思考量: 複雑な設計、原因の切り分け、広い範囲の変更

すべてのモデルやプランで思考量を変更できるわけではありません。選択欄が表示される場合だけ、タスクの複雑さに合わせて設定します。思考量を高くしても回答の正しさが保証されるわけではないため、生成結果の確認は必要です。

# クレジットとは

GitHub Copilotでいうクレジットは、AIの利用量を管理するための単位です。プランによって毎月利用できる量が決められ、Chatへの依頼やモデルの種類、機能によって消費量が変わります。高性能なモデルや高度な処理では、1回の依頼で複数のクレジットを消費することがあります。

クレジットは、コードの品質や正しさを表す点数ではありません。また、VS Codeの画面に表示される利用可能量や呼び方は、契約やGitHubの請求方式によって異なる場合があります。アカウントの設定画面や利用状況ページで残量とリセット時期を確認し、必要に応じて低コストのモデルやAskモードを選びます。

# 選択したコードを説明・修正する

ファイル内のコードを選択すると、選択範囲を対象に質問できます。

エディターで説明してほしいコードを選択します。
右クリックしてCopilotに関するメニューを開きます。
コードの説明、修正、テスト作成などの操作を選択します。
提案された変更を確認します。

修正を依頼する場合は、目的を具体的に伝えます。例えば、次のように入力します。

この処理に入力値の検証を追加してください。既存の戻り値の形式は変更しないでください。

提案された変更は、差分を確認してから適用します。変更範囲が広い場合は、1つずつ内容を確認し、不要な変更を取り消してください。

# インラインチャットを使う

インラインチャットを使うと、エディターを離れずに現在のコードについて依頼できます。

エディターで対象のコードを選択します。
コマンドパレットでCopilotを検索し、インラインチャットを開始する操作を選択します。
変更したい内容を入力します。
表示された差分を確認し、適用またはキャンセルします。

依頼文には、変更する範囲と維持する条件を含めます。例えば、この関数だけを変更し、公開されている関数名は変えないでくださいのように指定します。

# 提案を確認して適用する

GitHub Copilotの提案を利用するときは、次の順番で確認します。

変更前後の差分を確認する。
生成された処理が依頼内容に合っているか確認する。
型、戻り値、例外処理、境界値を確認する。
テストや静的解析を実行する。
問題がなければ変更を保存してコミットする。

エラーを修正する場合も、エラーメッセージを隠さずに原因を確認します。Copilotの提案だけでエラーが解消したと判断せず、実際にアプリケーションやテストを実行してください。

# 利用時の注意点

## 機密情報を入力しない

APIキー、パスワード、個人情報、顧客情報、社内の機密情報をプロンプトやチャットに入力しないでください。必要な場合は、実際の値を伏せた最小限の例に置き換えます。

## 生成されたコードを検証する

生成されたコードには、誤り、脆弱性、非効率な処理が含まれる可能性があります。特に認証、認可、入力値の検証、暗号化、データベース操作に関わるコードは、公式ドキュメントやテスト結果と照らし合わせて確認します。

## ライセンスと依存関係を確認する

生成されたコードを公開ソフトウェアで利用する場合は、プロジェクトのライセンスや依存ライブラリの条件を確認します。コードの出所や利用条件に懸念がある場合は、採用前に確認してください。

## 変更を小さく保つ

大きな機能を一度に生成させるより、目的を小さな単位に分けて依頼すると、差分を確認しやすくなります。Gitで作業ブランチを作成し、変更前の状態を戻せるようにしておくと安心です。

# まとめ

VS Codeでは、GitHub Copilotを使ってコード補完、チャットによる質問、選択したコードの説明や修正、インラインチャットを利用できます。

Copilotは開発を支援するツールであり、生成結果を無条件に採用するものではありません。依頼内容と差分を確認し、テスト、静的解析、セキュリティ確認を行いながら活用しましょう。

詳しいセットアップ方法は、GitHub Copilotのセットアップ（GitHub Docs）を参照してください。