Slide 1

Slide 1 text

No content

Slide 2

Slide 2 text

● 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) 2 ● 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

Slide 3

Slide 3 text

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 3

Slide 4

Slide 4 text

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

Slide 5

Slide 5 text

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

Slide 6

Slide 6 text

1. GitHub Copilotの概要 6

Slide 7

Slide 7 text

GitHub Copilotとは 7 ● GitHub社が提供する有償のAIコーディング支援サービス

Slide 8

Slide 8 text

GitHub Copilotの特徴 8 ● 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

Slide 9

Slide 9 text

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 9

Slide 10

Slide 10 text

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 10

Slide 11

Slide 11 text

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 11

Slide 12

Slide 12 text

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 12

Slide 13

Slide 13 text

2. GitHub Copilotを活用する AI駆動開発の3つのスタイル 13

Slide 14

Slide 14 text

AI駆動開発の3つのスタイル 14 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

Slide 15

Slide 15 text

AI駆動開発の3つのスタイル 15 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)

Slide 16

Slide 16 text

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 16

Slide 17

Slide 17 text

コーディングサポート 17 ● 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

Slide 18

Slide 18 text

コード補完 18 ● 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)

Slide 19

Slide 19 text

コード補完 デモ ● https://github.com/74th/event-githubcopilot-findy-on-vscode/tree/ main/001-completion 19

Slide 20

Slide 20 text

コード補完のコツ 20 ● 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)

Slide 21

Slide 21 text

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 21

Slide 22

Slide 22 text

質問 Chat Askモード デモ 22 ● 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

Slide 23

Slide 23 text

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? 23

Slide 24

Slide 24 text

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 24

Slide 25

Slide 25 text

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? 25

Slide 26

Slide 26 text

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 26

Slide 27

Slide 27 text

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 27

Slide 28

Slide 28 text

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 28

Slide 29

Slide 29 text

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 29

Slide 30

Slide 30 text

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 30

Slide 31

Slide 31 text

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 31 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

Slide 32

Slide 32 text

4. Level 2 併走エージェント AIに適宜指示する 32

Slide 33

Slide 33 text

AI駆動開発の3つのスタイル(おさらい) 33 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

Slide 34

Slide 34 text

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

Slide 35

Slide 35 text

Copilot Chat Agentモード 35 ● 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)

Slide 36

Slide 36 text

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 36

Slide 37

Slide 37 text

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 37

Slide 38

Slide 38 text

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 38

Slide 39

Slide 39 text

Agentモード デモ ● https://github.com/74th/event-githubcopilot-findy-on-vscode/tree/ main/005-agent_with_mcp 39

Slide 40

Slide 40 text

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 40

Slide 41

Slide 41 text

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) 41

Slide 42

Slide 42 text

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 42

Slide 43

Slide 43 text

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 43

Slide 44

Slide 44 text

共通ルール(インストラクションファイル) 44 適用するファイルを指定

Slide 45

Slide 45 text

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 45

Slide 46

Slide 46 text

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 46

Slide 47

Slide 47 text

Agentへの指示方法 デモ ● https://github.com/74th/event-githubcopilot-findy-on-vscode/tree/ main/006-agent_with_instruction 47

Slide 48

Slide 48 text

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。 48 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

Slide 49

Slide 49 text

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 49 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

Slide 50

Slide 50 text

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 50

Slide 51

Slide 51 text

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。 51

Slide 52

Slide 52 text

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 52

Slide 53

Slide 53 text

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 53

Slide 54

Slide 54 text

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 54

Slide 55

Slide 55 text

AI駆動開発の3つのスタイル(おさらい) 55 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

Slide 56

Slide 56 text

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。 56

Slide 57

Slide 57 text

💻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) 57

Slide 58

Slide 58 text

☁coding agent デモ ● https://github.com/74th/event-githubcopilot-findy-on-github 58

Slide 59

Slide 59 text

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 59

Slide 60

Slide 60 text

6. エディタ上のその他の機能 60

Slide 61

Slide 61 text

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 61

Slide 62

Slide 62 text

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。 62

Slide 63

Slide 63 text

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 63

Slide 64

Slide 64 text

JupyterNotebookの編集 ● セルを記述し、実行できます 64

Slide 65

Slide 65 text

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 65

Slide 66

Slide 66 text

7. github.com上のGitHub Copilotを使おう 66

Slide 67

Slide 67 text

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 67

Slide 68

Slide 68 text

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! 68

Slide 69

Slide 69 text

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 69

Slide 70

Slide 70 text

8. GitHub Copilotのアップデートを追う方法 70

Slide 71

Slide 71 text

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 71

Slide 72

Slide 72 text

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 72

Slide 73

Slide 73 text

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! 73

Slide 74

Slide 74 text

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! 74

Slide 75

Slide 75 text

さいごに 75

Slide 76

Slide 76 text

さいごに 76 ● 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!