Github Copilot Chatとは

GitHub Copilot Chatは、開発者向けの対話型AIアシスタントです。コーディング作業中に発生する様々な疑問の解決、コードの提案・生成、バグの特定、ドキュメント作成といった多岐にわたるタスクを、チャット形式でリアルタイムに支援します。
このツールは、GitHub Copilotの機能の一部として提供され、IDE（統合開発環境）内でシームレスに動作し、開発者の生産性向上を目的として設計されています。

自然言語での指示や質問を理解し、文脈に応じた的確な情報やコードスニペットを提供することで、開発者はより複雑な問題解決や創造的な作業に集中できるようになります。
また、新しい技術の学習や既存コードの理解を深めるためのツールとしても活用できます。

GitHub Copilot Chat

「Github Copilot Chat」と「Github Copilot」の違い

「Github Copilot」と「Github Copilot Chat」は、どちらもGitHubが提供する開発者向けのAI支援ツールですが、その提供形態と得意とする機能に違いがあります。

GitHub Copilot（本体機能）:

主にコードエディタ内で、記述中のコードの文脈を読み取り、リアルタイムにコードの自動補完や提案を行うことに特化しています。

関数全体や繰り返し処理などを瞬時に生成することで、タイピング量を削減し、開発速度の向上に貢献します。

【関連記事】
▶︎GitHub Copilotとは？使い方や料金、Agent機能について解説

GitHub Copilot Chat:

GitHub Copilotのサブスクリプションに含まれる対話型のインターフェースです。
コーディングに関する疑問点を自然言語で質問したり、選択したコードについて説明を求めたり、リファクタリング案を提示させたり、エラーの原因を特定させたりと、より能動的かつ広範なAIサポートを受けることができます。

コード補完に加えて、設計の相談、ドキュメント作成支援、学習ツールとしての活用など、より幅広い開発シーンでAIの力を借りることが可能です。

つまり、GitHub Copilotが「予測型のコード補完アシスタント」であるのに対し、GitHub Copilot Chatは「対話型の開発パートナー」と言えるでしょう。これらは連携して動作し、開発者の生産性を多角的に向上させます。

Github Copilot Chatで利用可能なAIモデル

GitHub Copilot Chatでは、タスクに応じて複数のAIモデルを選択できます。モデルごとに得意なことや応答速度、コストが異なるため、状況に合わせて使い分けるのがおすすめです。

OpenAI モデル:

GPT-4.1
現在のCopilot有料プランの標準モデル。コーディング、指示理解、長文脈処理に優れ、バランスが良いです（知識は2024年6月まで）。
GPT-4o
画像も扱えるマルチモーダル対応。応答速度も良好です。
GPT-4.5
より高度な推論や複雑なコード生成、ニュアンスの理解に長けています。
oシリーズ (o1, o3, o3-mini, o4-mini):
推論能力に特化したモデル群。「o3」や「o1」は複雑なデバッグや最適化に、「mini」系は高速・低コストな応答が魅力です。

Anthropic モデル:

*   **[Claude 3.5 Sonnet](https://www.ai-souken.com/article/what-is-claude35-sonnet)** 日常的な開発タスクを高速かつコスト効率良くこなします。
*   **[Claude 3.7 Sonnet](https://www.ai-souken.com/article/what-is-claud-3-7-sonnet)** 現行の最先端モデル。大規模なコードベースや複雑なアーキテクチャの扱いに優れています。

Google モデル:

*   **[Gemini 2.0 Flash](https://www.ai-souken.com/article/what-is-gemini2-flash)** 画像入力に対応し、リアルタイムな対話に適した高速モデル。
*   **[Gemini 2.5 Pro](https://www.ai-souken.com/article/what-is-gemini2.5-Pro)** 高度な推論とコーディング能力を持ち、長文脈の処理やリサーチ業務にも対応します。

モデルを選ぶ上での注意点

プランによる違い: 利用できるモデルは、契約しているCopilotのプラン（Free, Individual, Business, Enterprise）によって異なります。
コスト（プレミアムリクエスト）: モデルによっては、利用量が多くカウントされる（コストがかさむ）場合があります。
情報の鮮度: AIの知識には限界があり、最新の情報に対応していないことがあります。
プレビュー版: 一部のモデルは「プレビュー版」として提供されており、今後変更される可能性があります。

より詳しい情報や最新の対応モデルについては、GitHub Copilotの公式ドキュメントやIDE内の設定を確認してください。

迷ったらコレ！モデル選択のヒント

バランス重視なら: GPT-4.1 や Claude 3.7 Sonnet
- 一般的な開発タスクで、性能とコストのバランスが良い選択肢です。
サッと使いたい、コストも抑えたいなら: o4-mini や Claude 3.5 Sonnet
- 基本的な質問や簡単なコード生成を高速かつ低コストで行いたい場合に。
じっくり考えたい、複雑な課題なら: o3、GPT-4.5、Claude 3.7 Sonnet
- 高度な推論や、複数ファイルにまたがるような複雑なコーディング支援が必要な場合に。
画像も扱いたいなら: Gemini 2.0 Flash や GPT-4.1
- UIのスクリーンショットや図をAIに見せて質問したい場合に。

GitHub Copilot Chatの料金体系

GitHub Copilotの料金は、主に以下の2つの要素で決まります。

1.基本となる「プラン」

無料プランから、個人向けの「Pro」「Pro+」、法人向けの「Business」「Enterprise」まで複数の選択肢があります。
プランごとに月額または年額料金、利用可能な機能が異なります。

2. 「プレミアムリクエスト」の消費量

より高性能なAIモデルの利用や、特定の高度な機能を使う際には「プレミアムリクエスト」という利用枠を消費します。
各プランには月間の上限が設定されています。

【関連記事】
▶︎GitHub Copilot のプレミアムリクエストとは？料金・消費の仕組みを徹底解説！

なぜプラン選択が重要か？

無料プランでも基本機能は試せますが、本格的な開発やチームでの利用には、無制限のコード補完や多くのプレミアムリクエストを提供する有料プランが適しています。

詳細なプラン比較や機能については、以下の記事も参考にしてください。
▶︎Github Copilotの料金体系ガイド！各プランの違いと選び方を徹底解説

Github Copilot Chatの使い方

GitHub Copilot

GitHub Copilot Chatを使い始めるための前提条件と、主要なIDEへの導入方法を解説します。

1. 使用するための前提条件

GitHub Copilot Chatを利用するには、前述の「GitHub Copilotの料金プラン」セクションで紹介したいずれかのプランへの登録が必要です。
➡️Github Copilotとは？その使い方や料金、VScodeへの導入方法を解説（料金プランの詳細や登録方法についてはこちらの記事も参照ください）

2. 対応IDEと導入方法

GitHub Copilot Chatは、主要なIDE（統合開発環境）の拡張機能として提供されており、開発ワークフローにシームレスに統合できます。

Visual Studio Code (VSCode):

VisualStudio Code
最も人気の高い開発環境の一つであるVSCodeでは、拡張機能マーケットプレイスから「GitHub Copilot」を検索しインストールします（通常、「GitHub Copilot Chat」機能も同梱されています）。
インストール後、GitHubアカウントでサインインすれば利用開始できます。
Visual Studio:
Visual Studio 2022 (バージョン17.9以降を推奨) でもネイティブにサポートされています。同様に拡張機能マネージャーからインストールし、サインインして利用します。
JetBrains IDEスイート:
IntelliJ IDEA、PyCharm、WebStorm、Android Studioなど、JetBrains社の提供する多くのIDEでもGitHub Copilot Chatが利用可能です。
各IDEのプラグインマーケットプレイスから「GitHub Copilot」プラグインをインストールしてください。
Neovim:
Neovimユーザーも、専用のプラグインを通じてCopilot Chatの強力な機能を利用できます。
その他の環境:
上記以外にも、Azure Data Studioなどで利用可能です。また、GitHub.com（ウェブサイト上でのコード閲覧時やPull Requestレビュー時など）やGitHub MobileアプリでもCopilot Chatの機能がプレビュー提供または正式提供されており、ローカル環境以外でもAIのサポートを受けられるようになっています。

最新の対応IDEや詳細な導入手順については、必ずGitHub Copilotの公式サイトをご確認ください。

GitHub Copilot Chatの主要機能

GitHub Copilot Chatは、単なる質疑応答に留まらず、開発のあらゆる場面で活用できる多彩な機能を備えています。

1. チャットインターフェースの種類

IDE内でCopilot Chatと対話するための主な方法です。

Chat view（チャットビュー）

Chat view使用画像

現在のファイルからコードを取り込みながら、任意のタスクや質問についてCopilotに助言を求めることができます。コーディングに関する質問や課題に対して、チャット形式でAIからアドバイスを受けることができます。

Inline Chat（インラインチャット）

Inline Chat使用画像

コードに直接CopilotのAI提案を適用し、作業の流れを維持します。コードに直接AIからの提案を適用し、作業フローを中断させることなく開発を進めることができます。

Quick Chat（クイックチャット）

Quick Chat使用画像

簡単な質問や提案に対応するためのチャットパワードのドロップダウンメニューを使用できます。質問や簡単な提案に対応するドロップダウン形式のチャットを使用できます。

2. スラッシュコマンドとコンテキスト指定

Copilot Chatの能力を最大限に引き出すには、明確な指示が不可欠です。

スラッシュコマンドの活用:

チャット入力欄で / を入力すると、特定のタスクを効率的に実行するためのコマンドが表示されます。

スラッシュコマンド	説明
/explain	選択したコードの動作や目的を説明させます。
/fix	コード中のエラーや問題を修正する提案をさせます。
/tests または /generate tests	選択したコードに対する単体テストを生成させます。
/doc	コードコメント（例: JSDoc、Python Docstrings）を生成・追記させます。
/generate	新しいコードスニペットや関数をゼロから生成させます。
/new	新しいプロジェクトやファイルの雛形作成を支援します。
/optimize	コードのパフォーマンス改善案を提示させます。
/simplify	複雑なコードをより簡潔で読みやすい形に書き換えさせます。
/clear	チャット履歴をクリアします。
/help	ヘルプ表示など、利用可能なコマンドの一覧を表示します。

コンテキストの明示

より的確な回答を得るために、AIにどの情報を参照してほしいかを伝えることが重要です。

コンテキスト指定子	説明	活用例
@workspace	現在開いているワークスペース（プロジェクト全体）をコンテキストに含めます。	@workspace この関数はどこで使われていますか？
#selection	エディタで現在選択しているコード範囲を明示的にコンテキストとします。
#file:ファイル名または#file	特定のファイルや現在アクティブなファイルをコンテキストとして指定します。
#editor	現在アクティブなエディタに表示されているコード全体を指します。
#terminalLastCommand	最後に実行したターミナルコマンドをコンテキストに含めます。
#terminalSelection	ターミナルで選択したテキストをコンテキストに含めます。

エージェント機能の活用

特定の領域に特化した知識や機能を持つ「エージェント」を呼び出すことで、より専門的なサポートを受けられます。

エージェント	説明
@github	(主にEnterpriseプラン) GitHubリポジトリ内のIssue、Pull Request、ディスカッション、コードなどを横断的に参照して回答します。
@vscode	VSCodeエディタ自体のコマンドや設定に関する質問に答えます。
@terminal	シェルコマンドの作成やエラー解決を支援します。
@azure	Azureサービスに関する質問や操作をサポートします（プレビュー）。

3. 具体的なユースケース

これらの機能を組み合わせることで、開発の様々な場面でCopilot Chatが役立ちます。

機能・タスク	活用例
コード生成・提案	ユーザー情報を保存するAPIエンドポイントをExpressで作成して
コード解説	既存のコードを選択し /explain この正規表現は何をしていますか？
バグ修正	エラーメッセージを貼り付けこのエラーを解決するには？または問題箇所で /fix
リファクタリング	@selection このコードをより効率的に書き換えて
テストコード生成	関数を選択し /tests
ドキュメント・コメント作成	/doc この関数のドキュメントを日本語で生成して
新しい技術の学習	Reactのカスタムフックの作り方を教えて
コミットメッセージ生成	(IDEの機能として) 変更内容に基づいたコミットメッセージを提案。
画像入力による支援 (Vision機能)	UIデザインの画像を見せてこのレイアウトをHTMLとCSSで再現して（GPT-4oなど対応モデル利用時）
会話の共有	Copilot Chatでのやり取りをリンクで共有し、チームメンバーと議論。

GitHub Copilot Chatの具体的な使用例については、以下の記事で紹介しています。
➡️Github Copilot Chatの使用例

機能の有効化・無効化

GitHub Copilot Chatは、GitHub Copilotの拡張機能をインストール・有効化し、対応プランに加入していれば基本的に利用可能です。

組織単位での有効化・無効化は、BusinessプランやEnterpriseプランの管理者がGitHubの設定ページから行えます。
個人ユーザーは、拡張機能の設定からCopilot Chatを無効化可能です。

Github Copilot Chatの使用感と課題

GitHub Copilot Chatは非常に強力なツールですが、実際に使ってみるとその利便性と同時に注意すべき点も見えてきます。

使用開始までのハードルが低く、GitHub Copilot Chatの導入は非常にシンプルで、VSCodeの拡張機能としてすぐにインストールし、使用を開始することができました。

最初に感じたのは応答速度の速さです。質問を入力後、ほんの数秒で適切なコードの提案や情報が返ってきました。これにより、検索やドキュメントの閲覧に費やしていた時間が大幅に削減できます。

メリット

開発生産性の飛躍的向上:
定型的なコード作成の自動化、複雑な処理の実装支援、リファクタリングの効率化など、開発の多くの場面で時間を節約できます。
学習支援ツールとして優秀:
新しいプログラミング言語、ライブラリ、フレームワークを学ぶ際に、サンプルコードの提示や概念の説明を求めることで、理解を深めるのに役立ちます。
コンテキストスイッチの削減:
IDE内で直接AIと対話できるため、ブラウザでの検索やドキュメント参照のためにエディタを離れる必要が減り、集中力を維持しやすくなります。
多言語対応:
多くのプログラミング言語に対応しているだけでなく、日本語を含む自然言語での指示・質問が可能です。
最新AIモデルの活用:
GPT-4.1、Claude 3.7 Sonnetなど、高性能なAIモデルを選択して利用できるため、質の高いサポートが期待できます。

課題と注意点

一方で、課題や注意点もあります。生成AIの出力はそれなりのクオリティのものを出力してくれるため、一目で間違っているかどうかの判断がつきにくいです。

出力されたコードやドキュメントに対して、細心の注意を払う必要があります。特に、セキュリティや性能に関わる部分は、開発者自身が十分にレビューすることが重要です。

生成されるコードの品質と正確性:
AIが生成するコードは、必ずしも完璧ではありません。バグが含まれていたり、セキュリティ上の脆弱性があったり、プロジェクトのコーディング規約に準拠していなかったりする可能性があります。
生成されたコードは、開発者自身が必ずレビューし、テストする必要があります。
情報の信頼性と「ハルシネーション」:
Copilot Chatは広範な知識を持っていますが、その情報が常に最新かつ正確であるとは限りません。
時には、もっともらしい誤情報（ハルシネーション）を生成することもあるため、鵜呑みにせず、重要な情報は公式ドキュメントなどで裏付けを取ることが不可欠です。
セキュリティとプライバシー:
- コードの送信: Copilot Chatは、質問の文脈を理解するために、エディタで開いているファイルの内容や選択したコードスニペットをGitHubのサーバーに送信することがあります。機密情報や未公開の知的財産を含むコードを扱う場合は、所属組織のポリシーやGitHub Copilotのデータ利用ポリシー（特にBusiness/Enterpriseプランで提供されるデータ保護機能やIP補償の条件）を十分に確認し、慎重に利用する必要があります。
- 個人情報の入力: チャットプロンプトに個人情報や機密性の高い認証情報などを直接入力しないようにしましょう。
AIへの過度な依存:
AIの提案に頼りすぎると、開発者自身の問題解決能力や基礎的な知識の習得が疎かになる可能性があります。AIをあくまで「アシスタント」として捉え、最終的な判断は自身で行うバランス感覚が大切です。
知識のカットオフ:
AIモデルは特定の時点までのデータで学習されているため、それ以降に登場した新しい技術やライブラリの変更などには対応できない場合があります（例: GPT-4.1の知識は2024年6月まで）。
日本語での応答品質:
日本語での指示にも対応していますが、英語と比較して、提案の精度やニュアンスの理解度が異なる場合があります。より複雑な指示や高い精度を求める場合は、英語での入力を試すのも有効です。

また、AIの提案に頼りすぎると、開発者自身のスキル向上が遅れる可能性もあるため、バランスを取ることが求められます。

まとめ

本記事では、GitHub Copilot Chatの特徴や使い方について詳しく解説しました。GitHub Copilot Chatは、GPT-4を基盤としたコード生成AIであり、開発者のコーディングをサポートするチャットボットです。
コードの自動補完や修正提案、機能解説など、幅広い支援を提供することで、開発者の生産性向上と品質改善に貢献します。

一方で、AIの提案の正確性や言語サポートの限界、開発者のスキル向上への影響など、いくつかの課題や注意点もあります。GitHub Copilot Chatを効果的に活用するには、AIの提案を適切に評価し、開発者自身の判断力を養うことが重要です。

GitHub Copilot Chatは、今後も機能の拡張や改善が期待されるツールです。開発者にとって、GitHub Copilot Chatを上手に活用することが、効率的で高品質なコーディングを実現するカギとなるでしょう。