GitHub Copilotとは？何ができるのか、使い方から料金、導入まで徹底解説

「GitHub Copilot」って聞いたことあるけど、一体何ができるんだろう？

AIがあなたのコーディングをサポートしてくれるって聞くけど、難しそう…

大丈夫！この記事では、GitHub Copilotの基本的な機能から、具体的な使い方、料金、導入方法まで、初心者にも分かりやすく解説します。この記事を読めば、あなたもGitHub Copilotを使いこなし、開発効率を劇的に向上させることができるでしょう！

GitHub Copilotとは？

AI技術の進化は目覚ましいものがありますが、その波はプログラミングの世界にも押し寄せています。特に「GitHub Copilot」は、開発者のコーディング体験を劇的に変える可能性を秘めたAIペアプログラマーとして注目を集めています。でも、「GitHub Copilotって一体何ができるの？」「自分の開発スタイルに合うのかな？」と疑問に思っている方もいるかもしれません。この記事では、そんなあなたの疑問を解消し、GitHub Copilotの基本から具体的な使い方、料金体系、さらには他のAIツールとの比較まで、分かりやすく解説していきます。

GitHub Copilotの概要

GitHub Copilotは、GitHubとOpenAIが共同開発したAI搭載のコーディング支援ツールです。まるで優秀なプログラマーが隣で一緒にコードを書いているかのように、あなたの書くコードをリアルタイムで解析し、次に来るであろうコードを予測して提案してくれます。単なるコード補完にとどまらず、コメントからコードを生成したり、関数全体を書き上げたりすることも可能です。その背景には、OpenAIの強力な言語モデルGPT（Generative Pre-trained Transformer）シリーズの技術が活用されており、膨大な量の公開コードを学習することで、様々なプログラミング言語やフレームワーク（＝枠組み）に対応しています。

GitHub Copilotは、開発者がより創造的な作業に集中できるよう、定型的で時間のかかるコーディング作業を自動化・効率化することを目的として開発されました。これにより、開発者はコーディングにかかる時間を短縮し、より本質的な問題解決や設計に時間を割くことができるようになります。

GitHub Copilotでできること

GitHub Copilotの魅力は、その多岐にわたる機能にあります。ここでは、主要な機能を具体的な例を交えてご紹介します。

1. コード補完（インテリセンスの進化版）

最も基本的な機能ですが、その精度は従来のコード補完ツールを遥かに凌駕します。関数名や変数名を入力するだけで、文脈に合ったコードスニペット（＝短く再利用しやすいプログラミングコードの断片）や、時には関数全体を提案してくれます。

例えば、Pythonでリストの要素を処理するコードを書いているとします。

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

# リストの各要素を2倍にして新しいリストを作成

上記のようにコメントを書き、次の行にカーソルを置くと、GitHub Copilotは以下のようなコードを提案してくれるでしょう。

  doubled_numbers = [num * 2 for num in numbers]

このように、コメントの内容を理解し、それに合致するコードを生成してくれるのです。

2. コメントからのコード生成

自然言語で「〜する関数を書いて」とコメントに記述するだけで、GitHub Copilotがその指示に従ったコードを生成します。これにより、複雑なアルゴリズム（＝問題解決の手順や方法）や定型的な処理を記述する手間が省けます。

例えば、JavaScriptでAPIからデータを取得する関数を生成したい場合、以下のようにコメントを書きます。

// async function to fetch user data from '/api/users/{id}'
// and return the JSON response

すると、GitHub Copilotは以下のような関数を提案してくれる可能性があります。

async function fetchUserData(id) {
  const response = await fetch(`/api/users/${id}`);
  if (!response.ok) {
    throw new Error(`HTTP error! status: ${response.status}`);
  }
  const data = await response.json();
  return data;
}

3. 関数生成・リファクタリング提案

既存のコードの改善や、新しい関数の作成もAIがサポートします。コードの一部を選択し、「このコードをリファクタリング（＝ソフトウエアの内部構造を改善するプロセス）して」と指示したり、特定の機能を持つ関数を生成するように依頼したりできます。これにより、コードの可読性や保守性を向上させることが可能です。

4. テストコード生成

テストコードの作成は、開発プロセスにおいて重要ですが、しばしば面倒な作業になりがちです。GitHub Copilotは、既存のコードに基づいて、適切なテストケースを提案・生成してくれるため、テストカバレッジ（＝テストがどの程度プログラムのコードや機能を網羅しているか）の向上を支援します。

GitHub Copilotの料金プラン

GitHub Copilotは、その強力な機能を提供するために、いくつかの料金プランを用意しています。利用目的やチームの規模に応じて最適なプランを選択できます。

1. 個人向けプラン (GitHub Copilot Individual)

月額または年額のサブスクリプション（＝定期的に料金を支払うこと）で、個人開発者や学習者が利用できます。多くの開発者にとって、このプランで十分な機能を利用できます。

• 月額料金: $10 USD

• 年額料金: $100 USD

2. ビジネス向けプラン (GitHub Copilot Business)

チームでの利用を想定したプランで、組織全体での利用や管理機能が強化されています。組織のポリシーに合わせた利用や、利用状況の把握などが可能です。

• 月額料金: $10 USD/ユーザー

3. エンタープライズ向けプラン (GitHub Copilot Enterprise)

大規模な組織や、より高度なセキュリティ・管理機能を求める企業向けのプランです。組織固有のコードベースに基づいた、よりパーソナライズされた提案などが期待できます。料金については、別途問い合わせが必要です。

無料トライアル

GitHub Copilotには、新規ユーザー向けの無料トライアル期間が用意されています。通常、個人向けプランでは60日間の無料トライアルが提供されており、この期間中にツールの機能を十分に試すことができます。トライアル期間終了後は、有料プランへの移行が必要です。

学割

学生の方は、GitHub Global Campusなどを通じて、GitHub Copilotを無料で利用できる場合があります。プログラミングを学ぶ学生にとって、非常に強力な学習支援ツールとなるでしょう。

GitHub Copilotの使い方

ここからは、GitHub Copilotをあなたの開発環境で実際にどのように使い始めるのか、その具体的な手順と活用方法について解説していきます。この記事を読めば、GitHub Copilotのインストールから日々のコーディングでの活用、さらにはCopilot Chatを使った高度な開発支援まで、スムーズに実践できるようになるはずです。

GitHub Copilotのインストールと設定

GitHub Copilotを使い始めるには、まずお使いの開発環境（IDE）に拡張機能をインストールし、初期設定を行う必要があります。ここでは、最も一般的に利用されているVisual Studio Code (VS Code) とJetBrains IDEシリーズでのインストール手順を画像と共に解説します。

1. Visual Studio Code (VS Code) の場合:

• VS Codeを開き、左側のアクティビティバーにある「拡張機能」アイコン（四角が重なったようなアイコン）をクリックします。

• 検索バーに「GitHub Copilot」と入力し、表示された公式拡張機能を選択して「インストール」ボタンをクリックします。

• インストール後、VS Codeを再起動するか、指示に従ってサインインを求められたら、GitHubアカウントで認証を行います。

2. JetBrains IDE (IntelliJ IDEA, PyCharmなど) の場合:

• お使いのIDEを開き、「File」>「Settings」（macOSでは「IntelliJ IDEA」>「Preferences」）を選択します。

• 「Plugins」セクションに移動し、検索バーで「GitHub Copilot」と入力します。

• 表示された公式プラグインを選択し、「Install」ボタンをクリックします。

• インストール後、IDEの再起動が求められる場合があります。再起動後、GitHubアカウントでのサインインと認証を完了させてください。

これらの手順により、GitHub Copilotが開発環境に導入され、コーディングの準備が整います。

基本的な使い方（コード補完、コード生成）

GitHub Copilotの最も基本的な機能は、コードの自動補完と、コメントや関数名からコード全体を生成する機能です。これらの機能を活用することで、タイピング量を大幅に削減し、コーディングのスピードを向上させることができます。

1. コード補完:

コードを入力している最中に、GitHub Copilotは文脈を理解し、次に書かれるであろうコードを提案してくれます。提案されたコードは、Tabキーを押すことで挿入できます。例えば、Pythonでリストの要素をループ処理したい場合、for item in my_list:と入力すると、インデントされた行にprint(item)のような候補が自動的に表示されることがあります。

2. コード生成（コメントからの生成）:

特定の機能を持つコードを書きたい場合、その処理内容を自然言語でコメントとして記述するだけで、GitHub Copilotが対応するコードを生成してくれます。例えば、JavaScriptで「配列の数値を合計する関数」を作成したい場合、コメントとして// Function to sum all numbers in an arrayと記述すると、GitHub Copilotがfunction sumArray(arr) { let sum = 0; for (const num of arr) { sum += num; } return sum; }のような関数を生成してくれることがあります。

3. コード生成（関数名からの生成）:

関数を定義する際に、その関数の目的を表すような関数名を記述するだけでも、GitHub Copilotが関数の本体を生成することがあります。例えば、def calculate_average(numbers):と入力すると、平均値を計算する関数の実装が提案されることがあります。

これらの機能は、様々なプログラミング言語で利用可能であり、IDEの補完候補と同様のインターフェース（＝ユーザーが直接操作する部分。）で提案されるため、直感的に使用できます。

Copilot Chatの使い方

GitHub Copilot Chatは、従来のコード補完機能に加え、対話形式で開発を支援してくれる強力な機能です。IDE内でチャットインターフェースを通じて、質問をしたり、コードの改善提案を受けたりすることができます。

1. 質問応答:

IDE内でCopilot Chatを開き、「この関数の目的は何ですか？」や「このエラーの原因は何でしょうか？」といった質問を投げかけることで、コードに関する疑問を解消できます。Copilot Chatは、コードの文脈を理解した上で回答を生成するため、的確なサポートが期待できます。

2. コードの説明:

既存のコードブロックを選択し、Copilot Chatに「このコードを説明してください」と依頼すると、そのコードが何をしているのかを分かりやすく解説してくれます。これにより、他の開発者が書いたコードや、自身が過去に書いたコードの理解を深めることができます。

3. リファクタリング提案:

コードの品質を向上させたい場合、Copilot Chatに「このコードをより効率的にリファクタリングしてください」と依頼することで、改善案を提案してもらえます。例えば、冗長なコードを簡潔にしたり、よりパフォーマンスの高いアルゴリズムを提案したりすることがあります。

4. テスト生成:

特定の関数やクラスに対して、「このコードの単体テストを生成してください」と依頼することで、テストコードの雛形を自動生成させることができます。これにより、テストコード作成の手間を省き、コードの品質保証を効率化できます。

Copilot Chatは、単なるコード生成ツールを超え、開発プロセス全体をサポートするインテリジェントなペアプログラマーとして機能します。これらの機能を積極的に活用することで、開発効率とコード品質をさらに向上させることが可能です。

GitHub Copilotのメリットとデメリット

GitHub Copilotの導入を検討する上で、その利点と潜在的な課題を明確に理解することは非常に重要です。メリットとデメリットを把握することで、ご自身の開発スタイルやプロジェクトにCopilotが適しているかを判断し、最大限に活用するための準備ができます。

メリット：開発効率の向上、コード品質の向上など

GitHub Copilotを導入することで、開発者は様々なメリットを享受できます。まず、最も顕著なのは開発効率の劇的な向上です。コード補完機能により、タイピング量が大幅に削減され、定型的なコードや繰り返し記述するコードはAIが自動生成してくれるため、開発者はより創造的で複雑なタスクに集中できます。例えば、APIの呼び出し部分や、よく使われるアルゴリズムの実装などをCopilotに任せることができます。

次に、コード品質の向上も期待できます。Copilotは、大量のコードベースから学習したパターンに基づいてコードを提案するため、一般的にベストプラクティスに沿った、より洗練されたコードを生成する傾向があります。これにより、初心者でも経験豊富な開発者が書くようなコードに近づけることができます。また、コード生成の過程で、潜在的なバグやエラーの早期発見を支援してくれることもあります。さらに、新しいプログラミング言語やフレームワークを学習する際の学習コストの低減にも繋がります。ドキュメントを読み込むだけでなく、実際にコードを書きながらAIの提案を受けることで、より実践的にスキルを習得できます。

デメリット：学習コスト、誤ったコード生成など

一方で、GitHub Copilotには注意すべきデメリットも存在します。最も重要な懸念事項の一つは、AIが生成するコードの正確性やセキュリティリスクです。Copilotはあくまで学習データに基づいてコードを生成するため、常に完璧なコードが出力されるとは限りません。時には、論理的な誤りを含んでいたり、セキュリティ上の脆弱性を持つコードを生成したりする可能性があります。そのため、生成されたコードは必ず開発者自身がレビューし、テストを行う必要があります。このレビューとテストのプロセス自体に、ある程度の学習コストがかかるとも言えます。

また、過度な依存によるスキルの低下も懸念されます。Copilotに頼りすぎることで、基本的なコーディングスキルや問題解決能力が低下してしまう可能性があります。AIに丸投げするのではなく、あくまで「ペアプログラマー」として活用し、自身のコーディング能力の維持・向上に努めることが重要です。

さらに、誤ったコード生成の可能性も無視できません。意図しない動作をするコードや、プロジェクトの要件に合わないコードが生成されることもあります。このような場合、生成されたコードを修正するために、かえって時間がかかってしまうことも考えられます。したがって、Copilotの提案は鵜呑みにせず、常に批判的な視点を持って利用することが求められます。

GitHub Copilotと他のツールとの比較

GitHub Copilotは非常に強力なAIコーディング支援ツールですが、世の中には他にも様々なAIツールが存在します。特に、汎用AIチャットボットとして広く知られるChatGPTとの違いは、多くの開発者が疑問に思う点でしょう。このセクションでは、GitHub Copilotが他のAIツール、特にChatGPTとどのように異なり、どのような使い分けが適切なのかを詳しく解説していきます。

GitHub Copilot vs ChatGPT

GitHub CopilotとChatGPTは、どちらもOpenAIの技術を基盤としていますが、その目的と機能には明確な違いがあります。GitHub Copilotは、IDE（統合開発環境）に統合され、開発者のコーディング作業をリアルタイムで支援することに特化しています。一方、ChatGPTは、より汎用的な対話型AIであり、質問応答、文章作成、アイデア出しなど、幅広いタスクに対応できます。

開発の現場においては、GitHub Copilotは「AIペアプログラマー」として、コードを書きながらリアルタイムで提案をしてくれるため、コーディングのスピードと質を向上させたい場合に非常に有効です。例えば、特定のAPIの使い方や、定型的なコードの記述をCopilotに任せることで、開発者はより創造的な部分や複雑なロジックに集中できます。

一方、ChatGPTは、アルゴリズムのアイデアをブレインストーミング（＝複数人で自由にアイデアを出し合う。集団発想法）したり、コードの解説を求めたり、エラーメッセージの原因を特定する手助けをしてもらったりする際に役立ちます。Copilotが「書く」ことを支援するのに対し、ChatGPTは「考える」「理解する」ことを支援すると言えるでしょう。両者は競合するものではなく、目的に応じて使い分けることで、開発プロセス全体をより効率化できます。

GitHub Copilot vs その他のAIツール

GitHub Copilot以外にも、AIを活用したコーディング支援ツールは数多く存在します。代表的なものとしては、Tabnine、Kite（現在は開発終了）、Amazon CodeWhispererなどが挙げられます。これらのツールも、コード補完やコード生成といった機能を提供していますが、それぞれに特徴があります。

• Tabnine: 複数のプログラミング言語に対応し、ローカル環境での実行も可能なため、セキュリティやプライバシーを重視する企業にも選ばれています。GitHub Copilotと同様に、IDEに統合して利用できます。

• Amazon CodeWhisperer: AWSが提供するツールで、AWSサービスとの連携に強みを持っています。セキュリティスキャン機能なども搭載しており、エンタープライズ向けの機能が充実しています。

これらのツールは、GitHub Copilotと比較して、学習データやアルゴリズム、提供される機能セットが異なります。例えば、CopilotはGitHub上の膨大なコードを学習データとしているのに対し、他のツールは独自のデータセットや学習モデルを使用している場合があります。また、無料プランの有無や、サポートするIDEの種類、価格設定などもツールによって異なります。

どのツールが最適かは、開発者の好み、使用するプログラミング言語、プロジェクトの要件、予算などによって変わってきます。GitHub Copilotは、その強力なコード生成能力とIDEとのシームレスな連携で多くの開発者に支持されていますが、他のツールもそれぞれの強みを活かして、開発者のニーズに応えています。自身の開発スタイルやプロジェクトに合わせて、いくつかのツールを試してみることをお勧めします。

GitHub Copilotの活用事例

これまではGitHub Copilotの基本的な機能や使い方について解説してきましたが、ここではさらに一歩進んで、具体的な活用事例を見ていきましょう。

開発現場での活用事例

GitHub Copilotは、個人の開発効率向上だけでなく、チーム開発や大規模プロジェクトにおいてもその価値を発揮しています。多くの開発現場では、以下のような形でCopilotが導入され、チーム全体の生産性向上に貢献しています。

1. コードレビューの効率化: チームメンバーが書いたコードをレビューする際、Copilotはコードの意図を推測し、潜在的な問題点や改善点を提案してくれることがあります。これにより、レビュー担当者はより迅速かつ的確にコードを評価できるようになります。

2. 新メンバーのオンボーディング支援: 新しいメンバーがプロジェクトに参加した際、コードベース全体を理解するには時間がかかります。Copilotは、コードの補完や説明を生成することで、新メンバーがコードを理解し、早期に開発に参加できるようサポートします。

3. テストコードの自動生成: テストコードの記述は重要ですが、しばしば手間がかかります。Copilotは、既存のコードに基づいて、関連するテストケースの雛形を生成することができます。これにより、テストカバレッジの向上を促進し、コードの品質を維持しやすくなります。

4. ドキュメント作成の補助: コードのコメントやドキュメント（Docstringなど）の生成にもCopilotは活用できます。コードの意図を説明するコメントを自動生成することで、コードの可読性と保守性を高めることができます。

これらの事例のように、GitHub Copilotは単なるコーディング補助ツールを超え、開発プロセス全体の効率化と品質向上に貢献する強力なパートナーとなり得るのです。

GitHub Copilotに関するよくある質問（FAQ）

この記事を読んでくださっているあなたは、GitHub Copilotに興味を持ち、その可能性を感じていることでしょう。しかし、実際に導入するとなると、料金や機能、使い方について、まだ疑問が残っているかもしれません。このセクションでは、そんな皆さんの疑問をQ&A形式で解消していきます。

料金に関する質問

GitHub Copilotの料金体系について、詳しく見ていきましょう。

• 無料トライアルはありますか？ はい、GitHub Copilotには個人向けの無料トライアルが用意されています。通常は30日間ですが、学生やOSSメンテナー向けには追加の無料利用プログラムもあります。詳細はGitHubの公式サイトでご確認ください。

• 個人プランとビジネスプランの違いは何ですか？ 個人プランは、個人の開発者向けに提供されており、月額または年額で利用できます。ビジネスプランは、組織での利用を想定しており、より高度な管理機能やセキュリティ機能が提供されます。料金体系もビジネスプランの方が高めに設定されています。

• どのような支払い方法が利用できますか？ クレジットカードによる支払いが一般的です。GitHubアカウントに登録されている支払い方法が利用されます。

• 解約はいつでもできますか？ はい、いつでも解約可能です。ただし、月額プランの場合は、その月の利用期間をもって解約となります。年額プランの場合は、契約期間の途中での解約による返金はありませんのでご注意ください。

機能に関する質問

GitHub Copilotの具体的な機能について、よくある質問にお答えします。

• コード補完の精度はどのくらいですか？ GitHub Copilotは、大量のコードデータで学習したAIモデルに基づいており、文脈に応じた適切なコード補完を高い精度で提供します。ただし、常に完璧なコードが生成されるわけではなく、生成されたコードは必ずレビューが必要です。

• どのプログラミング言語に対応していますか？ Python, JavaScript, TypeScript, Ruby, Go, Java, C#, C++ など、非常に多くのプログラミング言語に対応しています。公式には100種類以上の言語での利用が報告されています。

• 生成されるコードの品質はどうですか？ 多くの場合、標準的で効率的なコードが生成されます。しかし、AIが生成したコードであるため、セキュリティ上の脆弱性を含んでいたり、特定のプロジェクトのコーディング規約に合致しなかったりする可能性もあります。必ずご自身でコードを確認し、修正・改善を行ってください。

• Copilot Chatはどのようなことができますか？ Copilot Chatは、チャット形式でAIと対話しながらコーディングを進められる機能です。コードの生成だけでなく、コードの説明、バグの修正提案、テストコードの作成、リファクタリングなど、よりインタラクティブな開発を支援します。

• オフラインでも利用できますか？ いいえ、GitHub CopilotはAIモデルとの通信が必要なため、インターネット接続が必須となります。オフライン環境での利用はできません。

その他よくある質問

最後に、セキュリティや学習コストなど、その他の疑問について回答します。

• セキュリティやプライバシーは大丈夫ですか？ GitHub Copilotは、セキュリティとプライバシーに配慮して設計されています。生成されたコードが学習データとして利用されるかどうかの設定も可能です。ただし、機密情報を含むコードを生成させる際には、そのコードがどのように扱われるかについて、GitHubのプライバシーポリシーを確認することが推奨されます。

• 学習コストはどのくらいかかりますか？ 基本的なコード補完機能は、特別な学習なしにすぐに利用できます。Copilot Chatのような高度な機能を使いこなすには、AIとの効果的な対話方法などを学ぶ必要がありますが、その学習コストは、開発効率の向上というメリットを考慮すれば、十分に見合うものと言えるでしょう。

• 導入時のトラブルシューティングは？ 最も一般的な問題は、IDE（統合開発環境）の拡張機能が正しくインストールされていない、または設定が有効になっていないケースです。IDEの拡張機能ストアで「GitHub Copilot」を検索し、インストールと有効化を確認してください。それでも問題が解決しない場合は、GitHub Copilotの公式ドキュメントやサポートを参照することをお勧めします。

• おすすめの設定や活用方法はありますか？ Copilot Chatで、自分のプロジェクトのコンテキスト（例えば、特定のファイルの内容や、プロジェクト全体の概要）をAIに伝えることで、より的確なコード生成やアドバイスを得られます。また、生成されたコードを鵜呑みにせず、常に批判的な視点でレビューし、必要に応じて修正・改善する習慣をつけましょう。これにより、GitHub Copilotを最大限に活用できます。

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