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No content
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● 所属: GO株式会社
○ タクシーアプリ『GO』を運営
● 職種:
○ データエンジニア・バックエンドアーキテクト
○ AIアルゴリズムを実サービスに組み込む
Atsushi Morimoto (@74th)
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● 著書:
○ 『改訂新版 Visual Studio Code実践ガイド』
技術評論社（2024年1月）
● VS Code Meetupオーガナイザ
● 趣味: 自作キーボード歴6年、電子工作
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今日のゴール
● AI駆動開発のイメージができる
● GitHub Copilotの具体的な活用方法がわかる
● GitHub Copilotの有用性や開発現場での効果がイメージできる
● GitHub Copilotの導入を検討してみようと思える
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おことわり
● まだAI Codingの世界は変容しつつあります
○ 今日説明した内容も、次のアップデートでは変わっていたり、
また新しい概念が登場する可能性が大きいです
● VS Codeを例に説明します
○ GitHub Copilotは、JetBrains IDEs、Xcode、Vimなど、
複数のエディタに対応していますが、
一部機能はVS Codeのみ対応しているものもあり、使えない場合もあります
● 以下は解説しません
○ 他のAIエディターとの比較
○ LLMモデルの比較
○ AIエージェントでできることの限界
4
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アジェンダ
1. GitHub Copilotの概要
2. GitHub Copilotを活用するAI駆動開発の3つのスタイル
3. Level 1 コーディングサポート
4. Level 2 併走エージェント(Vibe Coding)
5. Level 3 自立エージェント(Coding Agent)
6. エディタ上のGitHub Copilotのその他の機能
○ ターミナル、レビュー、コミットメッセージ
7. github.com上のGitHub Copilotを使おう
8. GitHub Copilotのアップデートを追う方法
5
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1. GitHub Copilotの概要
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GitHub Copilotとは
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● GitHub社が提供する有償のAIコーディング支援サービス
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GitHub Copilotの特徴
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● エディタVS Codeの開発と密接に取り組み
エディタの機能と連携
● 人とAIのコーディングの割合によって、様々な使い方ができる
● github.com 上でも機能提供
● 複数のLLMモデルをサポート
○ GPT-4.1、Claude 4 Sonnet、Gemini 2.5 Proなど
● 組織のセキュリティガバナンスを効かせる機能が多数
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GitHub Copilotを使うには
● GitHubアカウントが必要、GitHub上で契約
● 無料枠の GitHub Free プラン
○ 利用可能量、利用可能モデルに制限あり
● 契約単位は、個人と、組織（Organization）の2種類
● 組織のセキュリティガバナンスを効かせる機能がある
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GitHub Copilotを使うには
● 個人
○ 個人のGitHubアカウントで契約
○ 2種類のプラン
■ 金額（2025-07-12現在）
● Pro: $10/月
● Pro+: $39/月
■ 利用できる回数とモデルに制限がある
● 一般に使うモデルは両方とも使える
■ 「Pro」で試して、上限に達しても、従量課金でも利用可能
（従量課金は、初期状態は無効）
■ 始める時には「Pro」で良い
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GitHub Copilotを使うには
● 組織
○ GitHub上でOrganizationのアカウントで契約する
○ シートを購入し、メンバーにシートを割り付け
○ 2種類のプラン「Business」「Enterprise」
■ 金額（2025-07-12現在）
● Business: $19/月
● Enterprise: $39/月
■ 利用できる回数とモデルに制限がある
● 一般に使うモデルは両方とも使える
● 一部「Enterprise」にしか提供していない機能もある
○ 現状、Organization単位に、
「Business」と「Enterprise」を選択する必要あり
○ 始める時には「Business」で良い
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組織の「Business」「Enterprise」専用機能
● 組織のセキュリティガバナンスを効かせる機能がある
○ 機能単位の有効・無効
■ 会社のセキュリティポリシに合うことを確認してから、有効化できる
○ OSSと一定量以上同一のコードは生成しない
■ OSSのライセンスの異なるコードが
知らないうちに入り込んでしまうリスクを低減
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2. GitHub Copilotを活用する
AI駆動開発の3つのスタイル
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AI駆動開発の3つのスタイル
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Coding
Coding Coding
Level 1
コーディング
サポート
Level 2
併走エージェント
(Vibe Coding)
Level 3
独走エージェント
(Agentic Coding)
※ 人間の関与率、AIの自律率として、Level 1~3を設定しましたが、優劣はありません
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AI駆動開発の3つのスタイル
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Coding
Coding Coding
※ 人間の関与率、AIの自律率として、Level 1~3を設定しましたが、優劣はありません
GitHub Copilotでは
全てのスタイルが使える！
Level 1
コーディング
サポート
Level 2
併走エージェント
(Vibe Coding)
Level 3
独走エージェント
(Agentic Coding)
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3. Level 1 コーディングサポート:
人間のコーディングをAIが補助する
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コーディングサポート
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● Copilotで意識されているところ
○ コーディングの集中を切らさずに、AIを支援を得られる
● 4つの機能に分けて説明
○ コード補完
○ 質問 Chat Askモード
○ チャットで指示 Chat Editモード
○ エラーの説明と解決
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コード補完
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● 前後の文脈を読んで、続くコードを予測して補完するモード
● 出てきた補完に対して、Tabキーで決定する
● カーソルのすぐ後ろ以外も、補完を提案する（Next Edit Suggestion）
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コード補完 デモ
● https://github.com/74th/event-githubcopilot-findy-on-vscode/tree/
main/001-completion
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コード補完のコツ
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● メソッド名や、コメントを説明的に記述する
○ その辺りを読んで、考えてくれる
● Pythonのメソッドのパラメータに型ヒントを与えるなど、
絞り込むために必要な情報を渡す
● 参考にして欲しいファイルを別タブで開いておく
○ 現在開いているタブを参照にする傾向がある
（必ず参照するわけではない）
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VS Codeで使えるCopilot Chat
● チャットウィンドウ
○ 右側のペインを呼び出す
○ モードが
Ask / Edit / Agent に別れている
○ 利用するLLMモデルを選択する
● インラインチャット
○ Ctrl+I/Cmd+Iを押すと、コード中に
チャットウィンドウができる
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質問 Chat Askモード デモ
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● Chatウィンドウの解説からやる
● https://github.com/74th/event-githubcopilot-findy-on-vscode/tree/
main/002-chat_ask
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質問の例
● プログラミング言語に関する質問
○ (Pythonの) TypedDictってどういう機能？
○ (TypeScriptのフロントエンドの実装にて）
React.FCってどうやって利用するの？
● エラーに関する質問
○ (エラーメッセージを貼り付けて) このエラーを説明して
● ワークスペース内のコードの質問
○ コードの内容を読み取って、考えてくれる
○ (コードを開きながら)
OperationInteractorってどういう役割のクラスだと思う？
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参照して欲しいファイルがあるとき
● タブや、ファイルツリーのファイルをドラッグドロップできる
● エディタ上で、コードを選択していると、それを参照できる
● 画像ファイルも見られるので、スクリーンショットも渡せる
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実はコードやプログラミングのこと以外も聞ける
● ＠xxx と付けると、特殊な質問モードに移行する
● 例
○ @workspace : リポジトリの内容を調べさせる
■ @workspace このリポジトリはどのような技術スタックが使われている？
○ @vscode : VS Codeの使い方を質問
■ @vscode MCPのプログラムがあるけれど、これを使うように追加するに
はどうすれば良い？
○ @github: githubリポジトリを参照して質問
■ @github Reactの最新のバージョンは？
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チャットで指示 Chat Editモード
● 部分的に、チャットで指示して編集させるモード
● 指示したファイルを読んで、編集を考えて適用する
● 結果は、良ければ「保持/Keep」、
悪ければ追加の指示や「元に戻す/Undo」できる
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指示の例
● 面倒なことはCopilotにやらせよう
○ (JSONの生データをエディタに貼り付けて)
このJSONを格納するGoの構造体を作って。名前はUserLogだよ。
○ (Pythonのクラスのコードを貼り付けて)
Goの構造体に書き換えて
○ (Markdown中の画像のタグをさして)
imgタグにして横幅を50%にして
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チャットで指示 Chat Editモード デモ
● https://github.com/74th/event-githubcopilot-findy-on-vscode/tree/
main/003-edit
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エラーの説明と解決
● VS Codeではリンターで検出したエラーには下線が引かれる
● エラーからQuick Fix(💡マーク)を呼び出すと、
「Copilot: Explain（説明して）」「Copilot: Fix（修正して）」を
選ぶことができる
● その場で、エラーを修正させられる
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エラーの説明と解決 デモ
● https://github.com/74th/event-githubcopilot-findy-on-vscode/tree/
main/004-error_resolve
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モデルとプレミアムリクエスト
● GitHub Copilotでは複数のLLMモデルが選択できる
● ベースモデル以外を利用すると
プレミアムリクエストとしてクレジットが消費される
● 例
○ 無料: (Chat)GPT-4o/4.1 (※Freeの場合x1)
○ x1: Claude Sonnet 3.7/4、Gemini 2.5 Pro、(ChatGPT-)o3
○ x10: Claude Opus 4
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https://docs.github.com/en/copilot/get-started/plans-for-github-copilot
https://docs.github.com/en/copilot/concepts/copilot-billing/understanding-and-managing-requests-in-copilot
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4. Level 2 併走エージェント
AIに適宜指示する
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AI駆動開発の3つのスタイル（おさらい）
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Coding
Coding Coding
Level 1
コーディング
サポート
Level 2
併走エージェント
(Vibe Coding)
Level 3
独走エージェント
(Agentic Coding)
※ 人間の関与率、AIの自律率として、Level 1~3を設定しましたが、優劣はありません
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Vibe CodingとAgentic Coding（諸説あり）
● Vibe Coding
○ vibe = 感じ、雰囲気
○ よく使われる意味
■ AIに、やって欲しいことを抽象的に指示して、
技術的な課題をAIが解決し、コーディングさせる
○ 人間が細かい指示とチェックを行い、完成に近づける
● Agentic Coding
○ よく使われる意味
■ AIに、目的を指示して、
目的に向かって自律的に考えてコーディングさせる
■ AIがタスク分解して、1つずつタスクをこなす
○ 目的がはっきりしていたり、投機的に独走させ、完成させる
● 相反する概念ではないが、今どちらをやっているか意識するとよい
34
Coding
Coding
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Copilot Chat Agentモード
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● Editモード以上に様々な能力を持つ
○ ワークスペース全体のコードを検索する
○ MCP Serverを使って、エディタ外部のリソースと連携する
○ ターミナル上でコマンドを実行して、
そのコマンドの結果を参照して、動ける
○ 人間がVS Codeでできることはほとんどができる
（まだデバッガによるステップ実行ができない）
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Copilot Chat Agentモード
● 作業のスコープの違い
○ Editモード: 今開いている、指示したファイル
○ Agentモード: ワークスペース全体
○ Agentモードであっても「今開いているファイルは何か？」という
コンテキスト情報は渡される。
● Editモードと意識的に使い分ける必要はなく、
常にAgentモードでも良い
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MCP Server
● MCP(Model Context Protocol)とは
○ LLMから、外部のツールやデータソースと連携するためのプロトコル
○ GitHub Copilot Chat/Agent: MCP Client
○ ツール: MCP Server
● 様々なツールがMCP Serverとして提供され、
GitHub Copilotから利用可能になっている。
● 例
○ GitHubのIssueやPullRequestの操作ができるMCP Server
○ Webブラウザを起動して操作できる「Playwright MCP」
○ AWSのリソースの参照やデプロイ操作ができるAWS公式MCP Server
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MCP Serverの利用設定
● VS Code拡張機能としてインストール
● MCP Serverの情報を設定ファイルに記述
○ ユーザ設定 ”mcp”
○ ワークスペース設定 .vscode/mcp.json
● 秘匿情報を管理するときにはinputsを使う
● Claude Desktop等の設定も認識する機能がある
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Agentモード デモ
● https://github.com/74th/event-githubcopilot-findy-on-vscode/tree/
main/005-agent_with_mcp
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Agentが作業できるか？
● 現状のAIエージェントは、
ワークスペース全体のコードが頭に入った状態ではない
○ あくまで、ファイルツリーなど今ある情報から
それっぽいファイルを推測し、「1ファイルずつ開いて読む」を行う
○ この辺りは、人間と同じようなファイルの読み方をしている
○ コードのどこかにヒントがあっても見つけられないことがある
● 見つけられる、作業できる状態にする
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Agentへの指示方法
● エージェントへの指示には、複数の方法がある
1. 1回限りのプロンプト（Chat欄）
2. 共通ルール（インストラクションファイル）
3. 再利用可能プロンプト（プロントプトファイル）
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Agentへの指示方法の使い分け
● 共通ルール（インストラクションファイル）
○ コーディングルール、コードレビュールール
○ ワークスペースのファイル構成
○ DBなど、外部環境の情報
○ ドメイン知識
● 再利用可能プロンプト（プロンプトファイル）
○ 「テストの生成」の指示と、テストの構成の情報
○ 「テストの実行」の指示と、テストの実行コマンド
○ 情報の多い長いプロンプト
● インストラクションファイル、プロンプトファイルは
「Ask」「Edit」モードでも利用可能
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共通ルール（インストラクションファイル）
● 3つの設定方法がある
● .github/copilot-instructions.md
○ ワークスペース内で常に参照する
○ リポジトリにコミットして、共有できる
● .github/instructions/xxx.instructions.md
○ ファイルパターンを指定して、そのファイルの参照時のみ、参照する
○ リポジトリにコミットして、共有できる
● ユーザ設定内 prompts/xxx.instructions.md
○ ファイルパターンを指定して、そのファイルの参照時のみ、参照する
○ ユーザ設定として、ワークスペースをまたいで利用できる
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共通ルール（インストラクションファイル）
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適用するファイルを指定
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共通ルール（インストラクションファイル）の生成
● 現在のコードを解析し、
インストラクションファイルを生成させることができます
● 生成されたファイルをベースに変更を加えるのも良いでしょう
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再利用可能プロンプト（プロントプトファイル）
● 作ると、チャット欄で/xxxの形で呼び出せる
● LLMモデル、MCP Serverを指定できる
● .github/prompts/xxx.prompts.md
○ リポジトリにコミットして、共有できる
● ユーザ設定内 prompts/xxx.instructions.md
○ ファイルパターンを指定して、そのファイルの参照時のみ、参照する
○ ユーザ設定として、ワークスペースをまたいで利用できる
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Agentへの指示方法 デモ
● https://github.com/74th/event-githubcopilot-findy-on-vscode/tree/
main/006-agent_with_instruction
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74thのテクニック
● インストラクションファイルは分割する
○ 一度に多くの情報は読めないことを意識する
○ 「DB定義については ./db.md を参照」と書いておいて、
必要時に参照させる
○ DB定義全部は多いプロジェクトもあったりする。
ファイル分割はドメインの概念毎にする。
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それぞれ必要時に以下を参照
- タクシーの予約 ./reservation.md
- ユーザのキャンセル ./cancel.md
例
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74thのテクニック
● 2行以上の指示は常にプロンプトファイルに書く
○ .github/prompts/do.md をテンポラリのファイルにして
毎回 /do と指示する
○ 細かく指示するのも手だが、まとめた指示の方が、再トライしやすい
● プロンプトではファイル名やクラス名を指定する
○ 今実装に使って欲しいクラス名やファイル名を指示する
○ そうしないと、ディレクトリ構造の探索からスタートする
○ クラス名があれば、全文検索をかけて、探せる
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タスクの管理に、楽観排他制御を導入したい
todo_api/domain/entity/entity.py のTaskに楽観排他制御用の項目を追加して
todo_api/memdb/memdb.py のMemDBがデータ管理レイヤーだから、
排他制御のチェックや楽観排他の値はMemDB内で実行して
例
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74thのテクニック
● ライブラリを使うことを指示する
○ 優秀なため、ライブラリを使わずに全部実装しようとしがち
○ 「カレンダー入力にはライブラリを使って」など
ライブラリを使って欲しい部分を指示しよう
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その他の機能
● MCP Server ツールセット
○ 一度に使うMCP Serverのセットを作っておけます
○ 権限を与えすぎないように、
特定のタスクができるセットを作っておくと良いでしょう
● Chatモード
○ Ask / Edit / Agent の選択欄に、Agentのモードを追加できます
○ 書き込み系Toolを制限して、プランニング専用のモードや、
特定のMCP Toolのみを許可して、AWS操作専用モードなどを作り込めます。
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Agentモードのセキュリティリスク
● ターミナルでコマンドを実行するため、
ワークスペース外のファイルにアクセスしたり、
破壊する可能性がある
● ワークスペース外の秘匿情報や、本番環境のクレデンシャルを入手し、
AIが勘違いして送信してしまう可能性がある
● 悪意のあるMCP Serverがあれば、
Copilotにそのような指示をして行わせる可能性がある
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Agentモードのセキュリティリスク
● GitHub Copilotで取られている対策
○ ターミナルのコマンド実行の度にユーザに確認する
○ 1回のプロンプト実行の度に
使用可能にするMCP Server Toolを制限できる。
VS Codeの機能も制限できる。
■ 外部リソースを使うMCP Serverは必要時以外は有効にしない。
■ 特定のMCP Server Toolを使うときには、
コード読み取り、編集機能は有効にしない。
● ユーザが取れる対策
○ 不用意にMCP Serverを利用しない
○ DevContainerなど、サンドボックス環境を構築し、
そこからAgentモードを利用する
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5. Level 3 独走エージェント
AIに目標を達成まで独走させる
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AI駆動開発の3つのスタイル（おさらい）
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Coding
Coding Coding
Level 1
コーディング
サポート
Level 2
併走エージェント
(Vibe Coding)
Level 3
独走エージェント
(Agentic Coding)
※ 人間の関与率、AIの自律率として、Level 1~3を設定しましたが、優劣はありません
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GitHub Copilot coding agent
● GitHubのIssueに @copilot をアサインすると、
クラウド上でGitHub Copilotが起動し、
Issueの内容に従ってコーディング、PullRequestの作成まで行う機能
● Issue上でAgentとやりとりできるが、
基本的には一気にIssueの解決まで作業し、その間には指示はできない
● Freeでの利用は不可
注: 💻Agentモード、☁coding agentのどちらも、
Vibe coding、Agentic Codingの両方の考えで使えます。
思想に近い機能としてそれぞれ解説しています。
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💻Agentモードと☁coding agentの比較
● 人間に確認する頻度
○ 💻Agentモード: なるべく人間に指示を仰ぐように見える
○ ☁coding agent: Issueの完遂まで動くように見える
● MCP Server設定
○ 💻Agentモード: .vscode/mcp.json
○ ☁coding agent: GitHubリポジトリの設定。.vscode/mcp.jsonも参照。
● インストラクションファイル
○ 💻Agentモード、☁coding agentも同じ（前述参照）
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☁coding agent デモ
● https://github.com/74th/event-githubcopilot-findy-on-github
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プレミアムリクエスト
● ☁coding agentを利用した場合、
1セッションにつき、1プレミアムリクエストを消費する
● プレミアムリクエストは個人に紐付いているため、
起動したきっかけになったユーザのプレミアムリクエストを消費する
○ Issueに @copilot をアサインした人
○ @copilot がアサインされた Issue に返信した人
○ この部分の確認が不正確であるため、違ったらごめんなさい
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6. エディタ上のその他の機能
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コードレビュー
● コミット前に、gitにステージングしたコードをレビューをしてくれる機能
● タイポや、一般的なセキュリティリスクのある書き方は指摘してくれる
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コミットコメント
● コミットコメントを、gitの変更内容から、書いてくれる機能
● 設定で、プロンプトを渡すこともでき、
`feat: xxx` と書くように決まっている場合や、
確実に日本語で書いて欲しい場合に設定すると良い。
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ターミナル
● ターミナルのコマンドを、プロンプトから生成させる機能
● ターミナルにて、Ctrl+I、Cmd+Iで呼び出す
● よく忘れるコマンドの引数などを生成してもらうと良い
● 例
○ サブディレクトリに渡って、node_modules/ディレクトリを検索して、削除す
るコマンドを作って
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JupyterNotebookの編集
● セルを記述し、実行できます
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JupyterNotebookの編集
● グラフ化した内容もVisionで読み取り、特徴を言葉で示します
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7. github.com上のGitHub Copilotを使おう
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質問
● GitHubリポジトリに対して質問で
きる
○ このリポジトリの技術スタックを
教えて
● IssueやPull Requestを参照して質
問できる
● Pull Requestのコードについて、
これはどういう修正か質問するこ
とができる
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コードレビュー
● Pull Requestに @copilot をアサインすると、レビューしてくれる機能
● 自動で、@copilotをアサインするようにもできる
● タイポや、一般的なセキュリティリスクのある書き方は指摘してくれる
● タイポなど、人間の目で確認するまでもない指摘は、Copilotにやらせよう
先にレビューさせよう！
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その他
● GitHub Copilot Spaces
○ リポジトリをまたいで情報を集約して、質問できる機能
○ 現状、参照可能な範囲が狭く、まだ使いこなすのは難しい印象
○ https://docs.github.com/ja/copilot/how-tos/provide-context/use-copilot
-spaces/create-and-use-copilot-spaces
● GitHub Spark
○ AIに指示して、Webアプリのプロトタイプが作れるサービス
○ https://github.com/features/spark?locale=ja
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8. GitHub Copilotのアップデートを追う方法
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GitHub Copilot ChageLog
● https://github.blog/changelo
g/label/copilot/
● VS Code以外のエディタの更
新や、
github.com の更新も追うこと
ができる
● 新しいLLMモデルの追加は、
こちらで告知される
● Xアカウントでも告知される
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VS Code Update
● https://code.visualstudio.com/up
dates
● GitHub Copilotのエディタの最新機
能は、まずVS Codeに実装されてい
る
● VS Codeは毎月定期の
最近更新の6-7割が
GitHub Copilot関連。
VS Codeのアップデートを追うと、
GitHub Copilotの機能が追える
● なにより、ちゃんとドキュメント化
されているので、追いやすい
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VS Code Meetup
● 2019年から続く
VS Codeの日本コミュニティ
● 最近のVS Codeのアップデートの
7割がGitHub Copilot関連
● 毎月VS Codeのアップデートを追う
イベントを開催
● 74thがオーガナイザをしています！
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GitHub Copilotの勉強会は国内でも盛んに行われている
● GitHub dockyard
○ GitHubに関する知見の共有や、質問・サポート、雑談を行えるコミュニティ
● AIエージェントユーザー会（AIAU）
○ GitHub Copilot Meetup Tokyoを開催
● 他にも多数開催されています！
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さいごに
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さいごに
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● AI Codingの世界は、まだまだ変わりつつあります
○ ツールのトレンドも、週単位で変わり続けています
○ 期待して使おうとしても、
まだまだ期待したとおり動いてくれないことも多いです
● 所属会社（GO）では、Cursor、Claude Code、Geminiも活用中！
● 実際に使ってみて、
「今どのくらい使えるのか？ どう準備したら期待通りになるのか」の
肌感を知っておくと、今後のAIの発展に地続きで参加できます
● 私自身も仕事のコーディングではAIに任せている割合は
まだ高くはありません。
● AIに任せられる範囲を増やして、開発生産性を上げていきましょう！