GitHub Copilotの進化するモデルとインフラが、開発者が選択できることを中核として、主体的なワークフローを可能にする仕組みを解説します。

2021年6月にテクニカルプレビューを発表して以来、GitHub Copilotは大きく進化し、それを支えるAIモデルも進化しています。

最初にGitHub Copilotを発表したとき、OpenAIはまだChatGPTを立ち上げていませんでした。今日、AIはニュースの見出しや開発ワークフローにあふれています。この急速な変化の中で、私たちの目的は変わりません：開発者が開発に集中してより多くのことを達成することです。

そんな中、私たちは開発者のことを考え、GitHub Copilotの継続的な改善に注力してきました。それは、GitHub Copilotの動力となっているモデルを再評価し、エージェント型ワークフローをGitHub Copilotのエクスペリエンスの中心にも組み込むことを意味します。

この記事では、GitHub Copilotのさまざまな部分を動かすモデルと、Copilotのエージェント機能を支える強力なインフラについて見ていきます。また、エージェントモード、コード補完、チャットなど、様々な機能におけるモデル選択の仕組みについても説明します。

それでは、普段はベールの後ろに隠れているところを見てみましょう。✨

Codexからマルチモデルへ：GitHub Copilotの進化

2021年にGitHub Copilotがローンチした当初は、単一のモデルで動いていました：GPT-3の派生モデルであるCodexです。

当時CodexはGPT-3ベースのモデルでした。流暢にIDEでコードを理解し生成できるCodexによって、AIが開発者にとって価値あるツールになることを証明し、AIが真のコーディングコンパニオンになれる未来を示しました。

それ以来、GitHub CopilotはCodexから移行し、現在は最適なモデルをデフォルトとし、同時に開発者が最新のフロンティアモデルを選択できるようになっています。

かつてGitHub Copilotは、自動補完やコード生成で開発者を支援するIDE拡張機能でしたが、開発者のワークフロー全体で利用できるGitHubプラットフォームの一部へと進化しました。

現在では、GitHub Copilotは、質問へ回答、テストを生成、コードのデバッグ、Issueの割り当て、プルリクエストの生成、コードレビューの支援、コードベースの分析、さらにはセキュリティ脆弱性の修正などを行うことができます。

これらのすべての変更を通じて、開発者がより多くのことを達成し、定型的な作業を減らし、フロー状態を保ち、全体像に集中し、より高品質のコードを迅速に出荷できるようにすることに重点を置いてきました。

複数のモデルを提供する理由

• ベースラインインテリジェンス： GitHub Copilot は、チャット、エージェントモード、コード補完のデフォルトが GPT-4.1 になりました。速度、推論、コンテキスト処理を最適化した GPT-4.1 は、開発者のワークフロー向けに調整されており、30 以上のプログラミング言語をサポートしています。
• フロンティアモデルへのアクセス： 開発者はモデルピッカーを通じて、以下のような幅広い高度なモデルを選択できます（プランによって選択できるモデルが異なります）：
  • Anthropic：Anthropic: Claude Sonnet 3.5、Claude Sonnet 3.7、Claude Sonnet 3.7 Thinking、Claude Sonnet 4、Claude Opus 4、Claude Opus 4.1（プレビュー）
  • OpenAI：GPT-4.1、GPT-5 (プレビュー)、GPT-5 mini (プレビュー)、o3 (プレビュー)、o3-mini、o4-mini (プレビュー)
  • Google：Gemini 2.0 Flash、Gemini 2.5 Pro
  • xAI：Grok Code Fast 1(プレビュー)

各オプションは、スピード、推論の深さ、マルチモーダル機能の間で異なるトレードオフを提供します。

エージェント型ワークフローで開発者の選択が重要な理由

GitHub Copilotは複数のモデルをサポートしているため、開発者は、スピード、精度、創造性のいずれを優先するかにかかわらず、ビルドする方法を自由に選択できます。この柔軟性により、開発者は自分の好みに基づいてエクスペリエンスをカスタマイズできます。

GitHub Copilotのエージェント機能は、次のことを意味します：

• 開発者はエディタを切り替えたり、GitHubから離れたりする必要がなくなります。GitHubネイティブなGitHub Copilotは、IDE内やGitHub内で直接操作でき、フローを崩すことなく簡単に作業を任せることができます。
• 開発者は、GitHub Copilotでタスクを自動化したり、提案された修正を受け入れたり、一歩下がってコーディングエージェントに任せたりと、好みの方法で作業を進めることができます。
• GitHub Copilotは、リポジトリに対する完全なコンテキストで動作し、コードベースを分析してインデックスを作成し、ブランチの保護を尊重し、既存のレビューサイクルにシームレスに適合します。
• コメントのトリアージから脆弱性のパッチ適用、リポジトリをまたいだ問題の追跡まで、GitHub Copilot が煩雑な作業を処理するため、開発者は最も重要な作業に集中できます。

エージェント型ワークフローは、複雑さを軽減し、すべてのステップで開発者の選択に優先順位を付けます。これにより、開発者は、より速く、より安全に、より自信を持って、思い通りに作業できるようになります。

より良い開発者エクスペリエンス（DevEx）を通じて実世界にインパクトを与える

GPT-4.1 は最近、GitHub Copilot Chatとコード補完に統合され、コンテキストウィンドウの改善と応答時間の短縮を実現しました。これらの改善は、待ち時間の短縮、より正確な支援、よりスムーズなワークフローに直結します。

AIが進化し続けるにつれて、開発者のエクスペリエンスを形成する上でのAIの役割は大きくなる一方です。コンテキストの切り替えの削減から繰り返しタスクの自動化まで、GitHub CopilotのようなAIツールは、開発者にとって「第2の脳」となりつつあります。

モデルの選択肢を持つことで、開発者は作業方法を正確にカスタマイズできます。これにより、開発者は自信をもって構築し、さらに大きな影響を与え、仕事に大きな満足感を得ることができます。

GitHub Copilot でのモデル選択の仕組み

GitHub Copilotは単一のAIモデルだけではありません。インテリジェンスを使用して、適切なモデルを適切なタスクに適合させる動的なプラットフォームです。この柔軟性は、シームレスなDevExを提供するための中心であり、開発者の作業方法、必要なもの、必要なタイミングを深く理解することによって導かれます。

モデルと機能のマッチング

GitHub Copilotの各機能は、その機能固有の要求を満たすために特別に選択されたモデルによって駆動されます：

• コード補完
  • GitHub Copilotのコード補完機能のデフォルトはGPT-4.1になり、30以上のプログラミング言語にわたって、速度、精度、関連性が最適化されました。※利用できる最新のモデルはコード補完のモデルを変更する方法からご確認いただけます。
• エージェントモード
  • より複雑な複数ステップのタスク用に設計されたエージェントモードでは、高度な推論と計画機能を備えたモデルを利用できます。
  • エージェントモードのデフォルトはGPT-4.1ですが、開発者は、GPT-5（プレビュー）、GPT-5 mini（プレビュー）o4 mini（プレビュー）、AnthropicのClaude Sonnet シリーズ、GoogleのGemini 2.5 Pro、Grok Code Fast 1（プレビュー）など、特殊なニーズに応じて他の高度なモデルを選択できます。※最新のモデル情報はドキュメントをご確認ください。
• GitHub Copilot Chat
  • コードや開発コンセプトに関する自然言語クエリのために、GitHub Copilot Chatは強力な言語理解と生成能力を持つモデルに依存しています。このため、デフォルトではGPT-4.1で実行され、オプションでGPT-5（プレビュー）、o3（プレビュー）、o4-mini（プレビュー）、o3-mini、Claude Sonnet 4/3.7/3.5、Claude Sonnet 3.7 Thinking、Gemini 2.5 Pro/2.0 Flash、Grok Code Fast 1（プレビュー）などの他のモデルを選択できます。これらはすべて、プランに応じてカスタマイズされた体験ができるように設計されています。※最新のモデル情報はドキュメントをご確認ください。
• コーディング・エージェント
  • 開発者が問題のトリアージ、プルリクエストの生成、脆弱性のパッチ適用などのタスクを委譲する場合、GitHub Copilotコーディングエージェントは、GitHub Copilotをタスクを委譲できる仲間にすることで役立つツールとなります（github.com のエージェントパネルからも利用できます）。
• コードレビュー
  • コードレビューは GitHub Copilot の機能で、コードをレビューし、フィードバックや修正の提案を提供します。使用しているモデルは公開されておらず、内部で最適なモデルを利用しています。

作業に適したモデルの選択

開発タスクの複雑さやコンテキストはさまざまです。そのため、GitHub Copilot では、特にチャットやエージェントモードにおいて、ユーザーのニーズに最適なモデルを選択できるようになっています。

スピード、推論の深さ、マルチモーダル入力など、最適なモデルがあります。

モデル	最適な用途
o4-mini	スピード、低レイテンシー
GPT-4.1	バランスの取れたパフォーマンスとマルチモーダルサポート
GPT-5 mini	軽量推論
GPT-5	複雑なタスクのためのハイエンド推論
o3	高度な計画と多段階推論
Claude Sonnet 3.5	信頼性の高い日常的なコーディングタスク
Claude Sonnet 3.7	大規模コードベースに対するより深い推論
Claude Sonnet 3.7 Thinking	ロングホライズン、構造化された問題解決
Claude Sonnet 4	より深い推論
Claude Opus 4	最高の推論力
Claude Opus 4.1	Anthropic最上位オプション
Gemini 2.0 Flash	高速、画像を用いた作業
Gemini 2.5 Pro	高度なマルチモーダル推論

各モデルの比較について最新情報はドキュメントをご確認ください。

まとめ

AI の世界が進化し続けるにつれ、GitHub Copilot を支えるモデルも進化し続けます。最高の開発者体験を提供するため、AIインフラストラクチャの継続的な改良と更新に取り組んでいます。

ぜひ、GitHub Copilot で利用可能なさまざまなモデルを試してみてください。それでは、よい開発を！

The postUnder the hood: Exploring the AI models powering GitHub Copilotappeared first on　The GitHub Blog.