2026年6月1日より、GitHub Copilot Business / Enterprise のAIモデル利用は、AI Creditsベースの従量課金に移行しました。 それなりに使っていた方が従量課金で同程度利用しようとすると、月額$100〜$2,000程度の予算が必要になる可能性があります。 先にGitHub Copilotを擁護しておくと、公開されているモデル別単価を見る限り、主要モデルはOpenAIやAnthropicのAPI価格とほぼ同水準です。つまり、Copilotが特別に高いというより、これまでの固定料金がかなり強かった、という見方もできます。 とはいえ、今年度の予算はすでに決まっています。そこで、もう少し現実的な移行先を検討してみました。 注意事項 下記の計算は、あくまで公式情報を起点にした推論値です。実際の使用感や請求額と一致しない可能性があるため、最終判断は各社の公式
はじめに GitHub Copilot CLI や VS Code の Agent モードでコードを書くとき、copilot-instructions.md やカスタムエージェント、スキルを使ってプロジェクト固有の知識を教えておくと、Copilot が文脈を理解した上で動いてくれるので開発の精度がかなり上がります。 自分は以前からこういった仕組みを活用して開発をしていて、以下の記事ではタスク管理の仕組みを紹介しました。 今回は、最近自分が .NET プロジェクトの開発で使っている copilot-instructions.md やカスタムエージェント、スキルを抜き出して公開したリポジトリ ai-dev-template の中身を紹介していこうと思います。 この仕組みを使って数万行規模の .NET プロジェクトをゼロから開発して、いったん安定して開発を回せるところまで来ています。その実例とし
はじめに Agent Skills、すごい便利ですよね。皆様はAgent Skills お使いでしょうか。 私は他力本願なので、最近は開発作業も含め、なんでもAI Agentに任せて実施させたいと考えてしまいます。 AI駆動開発といえば、新規の開発案件が得意領域な印象ですが、古今東西の開発プロジェクトは、新規開発！刷新開発！イケイケどんどん開発！という案件ばかりではなく、 コストなどのやんごとなき事情により、既存ソースコードをベースにしつつモダナイズ、という方向の案件もまだまだ存在します。 そのほうがストーリー的に通しやすい点も痛いほどわかります。 しかしながら、いざいざ既存コードベースの案件が開始となると、既存コードの解読という、百歩譲って、、いや、百万歩ぐらい譲って、控えめな地獄、がありまして。 そんななか、 「既存コードからこのプロジェクト特有のコーディングなどをAgent Akil
設計書・コード・テストを全部AIに書かせて半年間開発してみたよ 1. はじめに 本記事は、私のチームが半年間AIネイティブ開発を行った経験とその感想をまとめたものです。 AIネイティブ開発とは、AI技術を活用してソフトウェア開発を行うことを指します。2025/10～2026/3の期間中、私たちはお客様に納品するシステムをAIネイティブで開発しました。その経験と私なりに感じたことをまとめてみました。 ※ なお、私の取組は全社的な取組とは関係ありません。 ※ あくまで、私のチームが独自に行っている取組ですので、その点はご留意ください。 2. 自己紹介 初めてテックブログに記事を書くので、簡単な自己紹介を。 名前：茂呂範（もろすすむ） 所属：株式会社NTTデータ 第三公共事業本部 デジタルソサエティ事業部 プロジェクト推進担当（参照） 立場：様々なシステムの基盤構築、基盤維持運用を担当している組
昨今GitHub上で提供されている有名なOSSに対して攻撃がなされることが多い（例: Nxの2025/08の事例）。自分もそこから学び、最低限GitHub上でセキュリティ周りの設定を入れた方が良いと考えた。 設定を考えるにあたって、とくに次の3つの記事が参考になった。 リポジトリを保護するためのクイック スタート - GitHub ドキュメント Nx の攻撃から学べること #s1ngularity | blog.jxck.io GitHub の Immutable Releases を有効にしてセキュリティインシデントを防ごう これらを参考にAIと協力して最低限のセットアップドキュメントを作ったので共有する。もっとこういう設定を入れるべきなどあれば、教えてもらえると嬉しい。 GitHub OSS セキュリティ最低限セット チェックリスト [ ] Dependabot Alertsを有効化
コーポレートエンジニアの @sion_cojp です。 この記事では、ISMS関連の文書を Google Docs から GitHub に移行した理由と運用方法 について紹介します。 ISMSで管理する文書とは？ ISMS（Information Security Management System）は、情報セキュリティを組織として継続的に管理・運用するための仕組みです。 ISO/IEC 27001（JIS Q 27001）は、そのISMSをどのように構築・運用・改善していくべきかを定めた規格になります。 例えば、規格では「付属書A 9.4.5 プログラムソースコードへのアクセス制御」が要求事項として定められており、これに対応する形で社内文書には「ソースコードのアクセスおよび管理方法」を記載します。 ISMS というと「文書が多い」「運用が大変」というイメージを持たれがちですが、本質は 文
はじめに GitHub Copilot は、もはや単なるコード補完ツールではありません。 どの文脈を与え、どこまで任せ、どこで人が介入するか その設計次第で、生産性にもコード品質にも大きな差が生まれます。 本記事「GitHub Copilot を極める会」では、 GitHub Copilot を 補完ツール としてではなく、 設計・実装・リファクタ・テストまでを支援する開発パートナーとして使い切ることを目標に話を進めます。 中でもエージェントモードを使いこなすことや、カスタムされた命令を Copilot に読み込ませること、更にはコーディングエージェントへコードレビューをさせる方法までこの記事でご紹介させていただきます。 「書かせている」状態から、「制御して使っている」状態へ --- GitHub Copilot を使う側のレベルを一段引き上げる記事となれば幸いです。 それでは行きましょう
GitHub Copilot を使っていると、「このプロジェクト固有のルールを覚えてほしい」「特定のスクリプトの使い方を教えたい」といった場面に出くわすことがあります。これまでは、カスタム指示や AGENTS.md にそうした情報を記述することで対応してきましたが、ここに新たな最適化方法が登場してきています。それが「Agent Skills」です。 2025 年 12 月 18 日、Agent Skills が GitHub Copilot に追加されました[1]。Agent Skills は、必要な時だけ動的にロードされる「専門知識のパッケージ」として機能し、コンテキストを効率的に管理しながら Copilot の能力を拡張できます。 この記事では、Agent Skills の基本的な仕組みと、実際に動作する簡単なスキルの作り方を紹介します。さらに、VS Code の Chat Debug
皆さん、GitHub Copilotは利用されていますでしょうか？ 私は、コスパが良いのと複数のモデルを利用できる点に魅力を感じたため、仕事だけでなくプライベートの開発でも利用しています。 しかし、使い込んでいく中で一つ壁に当たることがありました。それは、Agent・Instructions・Promptといった複数のファイルタイプが存在し、それぞれがどのように影響し合い、どのように使い分けるべきかが分かりにくいという点です。 そこで本記事では、私自身の備忘録も兼ねて、これらの概念と実際の検証結果を踏まえた活用方法について解説します。 GitHub Copilotとは GitHub Copilotは、AIを活用したコーディング支援ツールとして登場しました。当初はVSCodeエディタ上でのコード補完が主要な機能でしたが、現在では GitHub Web上でのチャット機能、プルリクエスト（PR）
GitHub Copilot のエージェントモードを使っていると、調査や分析といった複雑なタスクでチャットのコンテキストがどんどん膨らんでいく経験はないでしょうか。ファイルを読み込み、Web ページを取得し、その内容を処理していくうちに、メインセッションが情報過多になってしまう。そんな課題を解決するために登場したのが runSubagent ツールです。 この記事では、runSubagent の仕組みと使い方を解説し、実際に調査タスクで検証した結果を共有します。 runSubagent とは runSubagent は、メインのチャットセッション内から独立したセッション（サブエージェント）でタスクを遂行する機能です。 サブエージェントは自分専用のコンテキストウィンドウを持ち、タスクを自律的に実行します。処理が完了すると、最終結果だけをメインセッションに返します。公式ドキュメントでは Ask
GitHub Copilot の agent/runSubagent は、エージェントから別のエージェントを呼び出すためのツールです。以前の記事で、サブエージェントの作成方法やコンテキスト分離の効果に関する検証を行いました。 さらに、VS Code v1.107 からは、カスタムエージェント（.agent.md）を runSubagent で直接呼び出せるようになり、より一貫性のあるオーケストレーションが可能になりました。 そこで、今回はこの新機能を活かして開発ワークフロー全体を自動化するオーケストレーターシステムを構築してみます。 この記事で作成するオーケストレーター（エージェント）は、Issue の作成から Plan、Implementation、Review を経て PR 生成まで、各フェーズをサブエージェントに委譲しながらソフトウェアの開発プロセスを実行するフローを実現します。 前
はじめに：Copilotで「やれていること」 ぐるなびで Principal Tech Lead をしている大文字亮（ダイモンジリョウ）です。 本記事では、VSCode上のGitHub Copilotと外部システムを連携させ、開発業務を効率化・自動化する手法について紹介します。 Copilotは各種APIやCLIの操作方法を学習しているため、適切な権限と指示を与えることで、単なるコード補完に留まらない広範なタスクを実行可能です。 例えば、現在、私の環境では以下のような連携と自動化を実現できています。 SSH連携: ログ調査やサーバー上のインストール作業、バッチ実行などを自律的に実施。 ブラウザ操作: ChromiumをCLI経由で操作し、画面遷移を含むE2E的な試験やスクリーンショット取得を実施。 GitLab連携: MCP（Model Context Protocol）が利用できない環境
GitHubは、日本時間10月29日未明から開催中の年次イベント「GitHub Universe 2025」で、Visual Studio CodeにおけるGitHub Copilotの新機能として、AIが仕様作成を支援する「Planモード」を発表しました。 GitHub Copilotにはすでに、質問や相談にAIが対応してくれる「Askモード」、コードの編集をAIが行ってくれる「Editモード」、AIに作業を指示すると自律的に実行する「Agentモード」があります。 今回の「Planモード」はこれらのモードに新たに加わるものです。 Planモードでは、人間が実装したい機能などの概要を入力すると、AIが既存のコードを分析した上で実装のための計画（Plan）を詳細に作成します。 その後、計画を作成する上であいまいな部分や未定義の部分があればそれについてAIが人間に質問をし、その回答を基に再び
はじめに 個人的に GitHub Copilot（以降: Copilot）にとてもお世話になっているので、自分なりの設定や良いなと思っている点をメモとしてまとめてみました！（2025/10時点） 基本的なことばかりかもしれませんが、どなたかの参考になりましたら嬉しいです！ 適していないと感じるケース CLIをメインで使いたい VSCodeが合わない 応答が遅いと支障が出る or ストレス Claude Codeの色々な機能（Sub Agents、Hooks）を活用している などなど Copilotを好んで使っている理由 いくつか理由があります！ 最近は機能差が減ってきたり、細かいところで使いやすさを感じる部分もあったりするのも理由の1つです。（機能面の比較に一部記載） 料金面 比較的料金が安い💰 少し開発する程度の方なら余裕をもって使えそうです！ 僕は最近開発がっつりではないので助かって
※ ファンタジーではありません。 もちろん丸投げでは完結できませんし、指示を無視した事もしてきます。 そこはAI駆動開発に片足突っ込んだ人なら分かる通り、一定許容する必要がありますよね。 しかし、以前この記事を書いた後で意見がまたガラッと変わるのですが、突如Codexに推し変することにしました。 もし以下に課題を感じてるという人がいたら、私と同じくシュタインズゲートの選択をしてはいかがでしょうか・・・😈 Claude Code使ってるが、結局パソコンの前から離れて仕事できない。 スマホからリモート接続してるが、画面小さくて操作が辛い。 タスクの内容、アウトプットを一元管理できるようなのがあればなぁ。 結論 ChatGPTのアプリ(今はiPhoneのみ)またはCodex webで出来ます。 スマホ最適化された画面最高。 はい。もし知ってた方は、ここで閉じても構いません笑 しかし、なぜ現在進
はじめに スクラムマスター/エンジニアの三宅(@jnymyk)です。 生成AIプロダクトの企画・開発とりまとめをしています。 縁があって社内のGitHub Enterpriseの管理者を6年間ほど担当していました。その流れで現在も開発生産性や開発者体験に強い関心があります。 そんな私は、GitHub Copilotが登場してすぐ飛びつきまして、その後自社内でどのように活用されているのか？について、以前こんな記事を書きました。 これが1年前くらいの記事だったのでそろそろ今のGitHub Copilotの利用状況が知りたいなーと思い、改めてデータの取得や可視化の方法をまとめてみました。 結論 GitHub Metric APIでGitHub Copilotの利用状況データが取得できます👍 copilot-metrics-viewerで手軽に可視化できます🚀 背景 これまで、GitHub C
GitHub Copilot CLIがでた なんとなくTwitter見てたらこんなツイートが 触ってみるしかないってことで、実際に触ってみて入門記事書いてみました GitHub Copilot CLIとは？ GitHub CopilotがCLIで使えるようになったものって認識 GitHubのurl 対応しているプラットフォーム Linux macOS Windows (experimental) 必要なもの Node.js v22 or higher npm v10 or higher (On Windows) PowerShell v6 or higher An active Copilot subscription. See Copilot plans. ここで注意なのが、以下のいずれかのプランじゃないと使えない GitHub Copilot Pro GitHub Copilot Pr
こんにちは。AIやっていきチームの加瀬（@Kesin11）です。 先日開催されたVSCode Dev Days Tokyoにて「Issue, Pull-request, GitHub Copilotによる『普通』の一人チーム開発」というタイトルで発表させて頂きました。 vscode.connpass.com この発表ではGitHub Copilotと共同で機能設計の壁打ち、タスク分解、実装、コードレビュー、という開発プロセスを使い慣れたGitHubで行う方法を紹介しました。 現地の発表ではスライドをほとんど用意せず、最初から最後まで実際のデモを行いながら説明するという一発勝負スタイルでしたので、発表スライドの代わりにデモの台本をこちらで紹介することにしました。 当日のデモでは時間の都合上、かなりの駆け足でしたし、実は泣く泣く省略した内容もたくさんありました。そのため、この台本は当日に参加さ
こんにちは。 ファインディ株式会社 で Tech Lead をやらせてもらってる戸田です。 現在のソフトウェア開発の世界は、生成AIの登場により大きな転換点を迎えています。 GitHub CopilotやCursorなど、生成AIを活用した開発支援ツールが次々と登場し、開発者の日常的なワークフローに組み込まれつつあります。 そこで今回は、弊社のGitHub Copilotの活用方法について紹介します。 それでは見ていきましょう！ カスタムインストラクション MCP Agent mode Coding Agent まとめ カスタムインストラクション GitHub Copilotを始めとする生成AIツールを効果的に活用するためには、まず最初にカスタムインストラクションの設定が必要不可欠です。 docs.github.com カスタムインストラクションに関しては以前の記事で紹介しておりますので、
自己紹介 • 加瀬 健太（@Kesin11） • 職歴 • 2023/07 転職、生産性向上チームで主にGitHub Actions基盤 • 2025/01 AIやっていきチームに異動 • 普段の業務 • CursorやDifyなどのAI関連ツールのアカウント管理・運用 @Kesin11 • 社内のAI活用推進 @Kesin11 • 最新ツールを業務利用しても問題ないかの調査 • 社内向けの利用ガイドドキュメント作成 • 趣味 al @kesin11.bsky.soci • github.blog /changelogを毎朝見ること • VSCodeのリリースノートを毎月見ること • どちらも2021年から続いている趣味 2
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