GitHub Copilotコードレビューとは？使い方や料金、おすすめ設定を解説

2025年4月の一般提供開始以降、100万人以上の開発者に利用されている「GitHub Copilot Code Review」は、同年10月にTool CallingやGitHub Code Qualityとの統合を含む大幅なアップデートを実施しました。これにより、AIによるレビューは単なる差分チェックを超え、プロジェクト全体の文脈や静的解析結果を踏まえた高度な品質管理へと進化しています。

本記事では、GitHub Copilot Code Reviewの基本的な仕組みから料金体系、IDEでの利用方法、そしてチーム開発における効果的な運用ルールまでを体系的に解説します。

GitHub Copilot のコードレビューとは？

GitHub Copilot コードレビューとは、GitHubのPull Requestに加えられた変更点をAIが分析し、品質向上やバグの発見、可読性の改善に関するフィードバックや修正提案を自動で行う機能です。
この機能は2025年4月4日に一般提供（GA）開始となり、すべての有料プランユーザーが利用可能になりました。

GA開始からわずか1カ月で、100万人以上の開発者がこの機能を利用しており、その有用性が実証されています。

GitHub Copilotコードレビューの仕組み

GitHub Copilot コードレビューは、GitHub上のPRやIDEのコンテキストをもとに、AIエージェントが以下のような観点でコードをチェックします。

• 変更差分の概要を要約
• 潜在的なバグ、パフォーマンス問題、セキュリティリスクの指摘
• 可読性・保守性の観点からの改善提案
• 必要に応じた修正コード（suggested changes）の提示

レビュー結果は通常のレビューコメントと同じ形式でPRに書き込まれ、開発者はコメントを確認し、必要な提案のみを採用できます。

人間のレビューとの役割分担

GitHub Copilotのレビューは、人間のレビューの「代替」ではなく「補完」です。公式ドキュメントでも、Copilotは常に「Comment レビュー」だけを行い、「Approve」や「Request changes」は行わないと明記されています。

人間とAIの得意分野を整理すると、次のようになります。

• GitHub Copilot が得意なこと

  • 一貫したルールに基づくチェックの自動化
  • 大量の差分を短時間でスキャンすること
  • 疲れずに同じ品質でレビューし続けること
    
    

• 人間のレビュアーが得意なこと

  • ビジネス要件やドメイン知識を踏まえた判断
  • アーキテクチャや設計レベルの議論
  • メンバー育成やチームコミュニケーションを意識したフィードバック

実務では、「静的解析＋Copilot コードレビューで細かな指摘を自動化し、人間のレビュアーは設計や仕様の妥当性に集中する」という役割分担が現実的です。

GitHub Copilotコードレビューの料金

ここでは、GitHub Copilot コードレビューを利用するためのプランと、「Premiumリクエスト」の考え方を整理します。

価格や上限値は比較的頻繁に更新されるため、必ず公式情報も併せて確認してください。

個人向けプランとPremiumリクエスト上限

GitHub Copilot コードレビュー（Pull Request全体やIDE上の変更をまとめてレビューするエージェント機能）は、Copilot Pro / Copilot Pro+ / Copilot Business / Copilot Enterprise で利用可能なプレミアム機能です。

Copilot Freeでは Copilot code review は利用できず、インラインのコード補完やチャットなど一部機能と、少量のPremiumリクエスト枠のみが提供されます。

個人向けの代表的なプランとPremiumリクエスト上限は次の通りです（コードレビューが実際に使えるのは Pro / Pro+ 以上です）。

この上限とは別に、Pro / Pro+ といった有料プランでは、「含まれているモデル」（GPT-5 mini / GPT-4.1 / GPT-4o など、Copilotが提供する標準モデル）を使う通常の補完やチャットは、Premiumリクエストを消費せずに利用できます。

法人向けプラン（Business / Enterprise）の料金とPremiumリクエスト上限

GitHub Copilotを組織で利用する場合は、Copilot Business / Copilot Enterprise のいずれかを選びます。どちらもシート単位（付与されたユーザー数）で課金され、Premiumリクエストはユーザーごとに割り当てられます。

Businessは、GitHub Free / Team / Enterprise Cloud 上の組織で利用でき、ライセンス管理やポリシー管理、監査ログなど「組織としてCopilotを管理する」ための機能が揃ったプランです。

Enterpriseは、Businessの機能に加えて、Enterprise Managed Usersや組織横断のポリシー管理、リポジトリ横断のコンテキスト活用など、大規模エンタープライズ向けの機能が追加された上位プランです。

【関連記事】
▶︎Github Copilotの料金プラン一覧！個人・法人プランの違いと選び方を解説

Premiumリクエストの概要

GitHubは、計算資源を多く使う機能を「Premiumリクエスト」として区別しています。代表的な対象は以下です。

• Copilot Chat（有料プランでの高性能モデル利用）
• Copilot コーディングエージェント
• Copilot コードレビュー（PRレビューおよびIDEでのコードレビュー）
• Copilot Spaces、Spark など一部機能

Copilot コードレビューの場合、PR1件のレビューごとに通常「1 Premiumリクエスト」が消費されます。
VS CodeなどIDEからコードレビュー機能を呼び出した場合も、1件としてカウントされます。

【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！

Premiumリクエストを使い切った場合

Premiumリクエストを上限まで使い切った場合の挙動は、次のように整理できます。

• 無料プラン（Copilot Free）
  追加のPremiumリクエスト購入はできません。Copilot Freeの範囲内で利用を継続するか、有料プランへのアップグレードが必要です。

• 有料プラン（Pro / Pro+ / Business / Enterprise）
  月間上限を超えた分は、1リクエストあたり $0.04（目安）の従量課金で追加利用可能です（予算の上限設定により制限可）。
  もしくは、含まれているモデルのみを使う運用に切り替えれば、Premiumリクエストを消費せず継続利用できます。

利用規模別の料金目安

Premiumリクエスト課金がどれくらい効いてくるかをイメージしやすくするために、簡易的な試算例を示します。
（前提：全員が Copilot Pro / Business 相当、1レビュー＝1 Premiumリクエスト、超過分は $0.04/件）

多くのチームでは、

• まずは無料枠（含まれているPremiumリクエスト）内に収まるか を把握し、
• それを超えそうなら、「どのリポジトリ／ブランチはCopilotコードレビューを必須にするのか」 を絞り込む

といった形で、コストと効果のバランスを取る運用が現実的です。

Enterpriseプランを利用する場合も、
「含まれるPremium枠 ＝ 開発者数 × 1,000件」 → それを超えた分に対して $0.04 × 超過リクエスト数**
という同じ計算式で、チーム規模に応じたコスト感を見積もることができます。

GitHub Copilot コードレビューの使い方

GitHub Copilot コードレビューは、GitHub.com 上のPull Request（PR）だけでなく、Visual Studio CodeなどのIDEからも利用できます。

このセクションでは、「どこから」「どのような手順で」Copilotにレビューを依頼するのかを具体的に解説します。

GitHub.com から Copilot にPRレビューを依頼する

まずは、GitHub.com 上のPRに対して、Copilotにレビューを依頼する手順を説明します。

手動でレビュアーとして Copilot を追加する

基本的なフローは非常にシンプルです。日常的なレビューに組み込みやすい手順なので、まずはここから試すとよいでしょう。

1. 対象のPRを開きます（新しく作成しても、既存PRを開いてもOK）。
   
   
2. 右サイドバーの「Reviewers」をクリックします。
   
   
   
3. 候補一覧の中から「Copilot」を選択します。
   
   
   
4. 通常は数十秒程度で、Copilot がレビューコメントをPRに投稿します。

投稿される内容は、PR全体の要約コメントと、コード上のインラインコメントの組み合わせが一般的です。必要に応じて、suggested changes としてパッチ形式の提案が入ることもあります。

Copilot のレビューコメントの読み方・活かし方

Copilotのレビューコメントは、通常の人間のコメントと同じUIで表示されます。

• 気になる指摘があれば、コメントスレッド内で補足質問が可能
• Suggested changes は、そのまま「Apply suggestion」で適用し、コミットに含められる
• 不要だと判断した提案は、Resolve してクローズするだけで問題ありません

特にチーム運用では、「軽微なスタイルやリファクタリング提案はCopilotに任せ、人間のレビュアーは設計・仕様・テスト観点に集中する」という線引きを決めておくと、コメントの取捨選択がしやすくなります。

VS Code などIDEからコードレビューを依頼する

GitHub.com上のPRレビューに加えて、IDEから直接コードレビューを依頼することもできます。

ここでは、Visual Studio Codeを例に説明します。

選択範囲レビューで「気になる差分だけ」チェックする

VS Code では、PRを作る前の段階で「この関数だけ見てほしい」というような、局所的なレビューを依頼できます。

1. レビューしてほしいコードを選択します。
   
   
2. 選択範囲を右クリックし、「Copilot Code Review」またはインラインチャットを起動します。
   
   
   
3. チャット欄に「この関数のパフォーマンス面の問題を指摘して」「セキュリティ上の懸念点があれば教えて」など、レビュー観点を自然言語で入力します。
   
   
   
4. Copilot からレビューコメントと改善提案が返ってきます。
   
   
   
   このフローを使うと、PRを出す前に自分でセルフレビューがしやすくなります。結果として、PRに乗る差分の品質が高まり、人間のレビュー時間も短縮しやすくなります。

自動レビュー設定とチーム開発への組み込み

毎回手動でCopilotをレビュアーに追加するのは、チーム規模が大きくなるほど手間になります。ここでは、自動レビュー設定の考え方と、実際の設定パターンを整理します。

PR作成時に自動でCopilotレビューを走らせる

リポジトリの設定やOrganizationのポリシーから、特定の条件を満たすPRに対して、自動的にCopilotコードレビューを実行できます。

代表的なトリガーは次の通りです。

• PRが「Open」になったタイミング
• Draft PRが「Ready for review」へ変更されたタイミング
• 新しいコミットが既存のPRにプッシュされたタイミング

Organizationレベルでポリシーを設定しておけば、「main ブランチ向けのPRは必ず Copilot コードレビューを通す」といった運用も可能です。

Rulesets やポリシーと組み合わせた運用

GitHubのRulesets（ブランチルール）やCopilotポリシーと組み合わせることで、次のような運用パターンが考えられます。

• 個人・小規模チーム
  • main / develop ブランチへのPRのみ、自動でCopilotレビューを実行
  • 大量の実験的ブランチでは手動レビューのみにする
    
    
• 中〜大規模組織
  • 組織ポリシーでCopilotコードレビューを有効化し、特定リポジトリ／ブランチに対してRulesetsで自動レビューを強制
  • セキュリティクリティカルなリポジトリは、必ず「静的解析（CodeQL）＋Copilotコードレビュー＋人間の承認」という3段階にする

Copilotコーディングエージェントやその他のAI機能も併用する場合は、「どこまでをAIに任せ、どこからを人間の責任範囲とするか」をチーム内で言語化しておくことが重要です。

カスタム指示でレビュー観点をチーム仕様に合わせる

次に、チーム独自のコーディング規約やレビュー観点を Copilot コードレビューに反映させる方法を紹介します。

.github/copilot-instructions.md でルールを定義する

GitHub は、リポジトリ単位でCopilotへの指示を記述できる「.github/copilot-instructions.md」という仕組みを提供しています。

基本的な使い方は次の通りです。

1. リポジトリのルートに 「.github」 ディレクトリを作成
2. その中に 「copilot-instructions.md」 ファイルを作成
3. 自然言語（Markdown）で、守ってほしいガイドラインやレビュー観点を書き込む

# Instructions for GitHub Copilot

When performing a code review, apply the checks in the `/security/security-checklist.md` file.

When performing a code review, focus on readability and avoid nested ternary operators.

When performing a code review, respond in Japanese.

このように、セキュリティチェックリストの参照や、特定のコーディングスタイルの禁止・推奨、レビュー時の回答言語（日本語など）を指定できます。

どのようなルールを書くと有効か

実務で役立ちやすいルールの例をいくつか挙げます。

• セキュリティ
  • SQLクエリではプレースホルダを必須にする
  • 外部入力は必ずバリデーション関数を通す
    
    
• パフォーマンス
  • 大きなコレクションに対しては forEach ではなくストリームAPI／バルクAPIを優先
    
    
• コーディングスタイル
  • マジックナンバーは禁止し、定数に切り出す
  • ログ出力には組織標準のラッパーを使う

これらを明文化しておくと、Copilot コードレビューの指摘がチームルールに沿いやすくなり、「AIのコメントがチームの文化とズレている」という問題を減らせます。

【最新機能】Tool Calling・ESLint/CodeQL統合と GitHub Code Quality

2025年10月28日、GitHub は Copilot コードレビューの大きなアップデートと、「GitHub Code Quality」のパブリックプレビュー提供を発表しました。
(参考:New public preview features in Copilot code review: AI reviews that see the full picture)

Tool Calling：プロジェクト全体の文脈を踏まえたレビュー

従来のCopilotコードレビューは、基本的に「PR差分として渡されたファイル」に焦点を当てていました。

2025年10月のアップデートにより、Tool Calling を通じてプロジェクト内の関連ファイルやディレクトリ構造を自動で取得し、より広い文脈を踏まえたレビューが可能になりました

これにより、例えば次のような指摘が行いやすくなります。

• 変更したメソッドが、別ファイルの呼び出し元との整合性を保っているか
• 既存のユーティリティ関数やヘルパーメソッドを再利用できるのに、新しい処理を書いていないか
• 既存の設計パターン（レイヤー構造、DIパターンなど）に沿った修正になっているか

ESLint / CodeQL との統合（deterministic detections）

同じく2025年10月のアップデートで、Copilot コードレビューは ESLint や CodeQL などの静的解析結果を取り込み、「LLMによるセマンティック解析」と「ルールベースの解析結果」を組み合わせてレビューを行えるようになりました。

これにより、次のようなメリットがあります。

• LinterやCodeQLが検出した問題を、Copilotが自然言語で要約し、対応方針まで提案してくれる
• 同種の問題が他ファイルにも広がっている場合、まとめて修正戦略を提示しやすくなる
• Coding Agent との連携により、「指摘 → 自動修正PR作成」までを一連のフローとして扱える

GitHub Code Quality：品質指標とワンクリック修正

「GitHub Code Quality」は、リポジトリの信頼性（Reliability）や保守性（Maintainability）といった品質指標を可視化し、PR内の問題やバックログの技術的負債を追跡できる機能です。([The GitHub Blog][2])

主な特徴は次の通りです。

• Java / C# / Python / JavaScript / Go / Ruby などに対するCodeQLベースの品質ルール
• PR画面上でのインラインな指摘表示
• Copilotによる「ワンクリック修正」（自動修正提案）
• デフォルトブランチの分析に基づく、リポジトリ全体の品質ダッシュボード

Copilot コードレビューと組み合わせることで、「PR単位での即時フィードバック」と「中長期的な品質指標のモニタリング」の両方を実現できます。

Copilot Coding Agentや他機能との組み合わせユースケース

Copilot コードレビュー単体ではなく、他のCopilot機能と組み合わせることで、開発フロー全体を自動化・高速化できます。

ユースケース1：Coding Agentで修正PRまで自動化

1. GitHub Code Quality や Copilot コードレビューが問題を検出
2. Copilot Coding Agent（あるいは他のエージェント機能）が、その問題に対する修正ブランチ＋PRを自動生成
3. 生成されたPRに対して、再度 Copilot コードレビューを実行し、修正内容をチェック
4. 人間のレビュアーが最終確認・承認を行い、マージ

このフローを確立すると、「問題検知 → 修正候補作成 → レビュー」のサイクルを大幅に短縮できます。

ユースケース2：セルフレビュー × Copilot Chat

• 開発者がPRを作成する前に、VS Code から選択範囲レビューやインラインチャットでセルフレビュー
• 「この差分にテストが十分か」「境界ケースを見落としていないか」といった観点で、チャットに質問
• 問題がある部分はその場で修正し、きれいな差分だけをPRに載せる

これにより、人間のレビュアーが見るのは「ある程度クリーンアップされた差分」だけになるため、レビュー時間の短縮とストレス軽減につながります。

ユースケース3：Code Qualityダッシュボードでの継続的改善

• GitHub Code Quality のダッシュボードで、リポジトリ全体の品質トレンドを可視化
• 特に問題が多いモジュールやディレクトリを特定し、その部分に対して Copilot コードレビューを重点的に適用
• 定期的なリファクタリングスプリントを行う際に、「Code Qualityスコアが悪い順」に着手する

このように、「日々のPRレビュー」と「中長期的な技術的負債の解消」をつなげて運用できるのが、Copilot＋Code Qualityの組み合わせの強みです。

GitHub Copilotコードレビュー利用時の注意点とベストプラクティス

Copilot コードレビューは強力ですが、誤解したまま導入すると期待とのギャップが生まれやすい機能でもあります。

ここでは注意しておきたいポイントをまとめます。

Copilot のレビューは「承認」にはカウントされない

公式ドキュメントにもある通り、Copilot のレビューは常に「Comment」として投稿され、「Approve」や「Request changes」にはなりません。

そのため、ブランチ保護ルールで「最低2件のApproveが必要」といった条件を設定している場合でも、Copilotのレビューはカウントされません。

誤解しやすいポイント

• 「Copilotのレビューが通ったからマージしてよい」とは限らない
• 人間のレビュアーによる承認プロセスは引き続き必要

AIの限界と「責任ある利用」

Copilot コードレビューは、すべてのバグや脆弱性を検出できるわけではありません。コードベースや言語によっては、期待通りに動作しないこともあります。

• セキュリティクリティカルなコード
• 金融・医療など、規制の厳しい領域のコード
• 法的・契約上の制約がある部分

こうした箇所では、AIレビューに頼り切るのではなく、静的解析ツール＋シニアエンジニアのレビューを組み合わせる形で、「ダブルチェック」の仕組みを残しておくべきです。

チームとしての「利用ルール」を明文化する

Copilot コードレビューをチームに導入する際は、次のような点を事前に決めておくと運用がスムーズになります。

• どのブランチ／どのリポジトリでCopilotレビューを必須にするか
• Copilotの指摘は「必ず対応するもの」と「参考として扱うもの」に分けるのか
• セキュリティ・パフォーマンス・可読性など、どの観点をAIに寄せ、どこを人間が見るのか

このルールを 「.github/copilot-instructions.md」 にも反映しておくと、AIの振る舞いと人間側の期待値のギャップを減らせます。

GitHub Copilotを使いこなす

GitHub Copilot利用ガイド：2025年版

基本的な使い方から料金体系、セキュリティまで。GitHub Copilotの活用方法を徹底解説。

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まとめ：GitHub Copilot コードレビューをチームの標準フローに組み込む

本記事では、GitHub Copilot コードレビューの概要から料金体系、GitHub.com・IDEでの使い方、自動レビュー設定、カスタム指示、PoCの進め方、効果測定、Tool CallingやGitHub Code Qualityとの連携までを俯瞰してきました。

• 2025年4月にGAしたCopilotコードレビューは、すでに100万以上の開発者に使われており、Pull Requestレビューの自動化・効率化に貢献しています。([The GitHub Blog][5])
• 料金面では、GitHub Copilot Pro / Pro+ などの有料プランでPremiumリクエスト枠が付与され、PRレビュー1件ごとに1リクエストを消費するモデルになっています。([GitHub Docs][6])
• 2025年10月のアップデートにより、Tool Calling と ESLint/CodeQL 統合でレビュー精度が向上し、GitHub Code Qualityと組み合わせることで組織的な品質管理も行いやすくなりました。([The GitHub Blog][1])

重要なのは、「AIに全部任せる」のではなく、「人間のレビューの負担をどこまでAIに移譲し、どこからを人間が判断するのか」をチームとして設計することです。.github/copilot-instructions.md にチームのルールを落とし込み、自動レビュー設定・PoC・KPI設計と組み合わせることで、Copilotコードレビューを開発プロセスの一部として自然に組み込めます。

AI総合研究所では、企業のGitHub活用・GitHub Copilot導入支援、チームごとのレビュー運用設計、カスタムインストラクションの設計支援などを行っています。「うちの開発フローだとどう組み込めるのか知りたい」といったご相談も歓迎です。ご興味のある方は、ぜひお問い合わせください。