GitHub Copilot Agentとは

GitHub Copilotといえば、コードの補完やチャットでの質問応答でおなじみのAIコーディングアシスタントです。そのCopilotに「エージェント」機能が追加されて、これまでとは次元の違う自律的なコーディング支援が可能になりました。

簡単に言うと、GitHub Issueを割り当てるだけで、Copilotが自分でブランチを切り、コードを書き、プルリクエストを作成してくれる機能です。実際に触ってみると「ここまでやってくれるのか」と驚く場面が結構ありました。

従来のCopilotとの違い

従来のGitHub Copilotは、あくまでエディタ内での補完やチャットが中心でした。コードの提案は優秀ですが、「ファイルを作成する」「テストを実行する」「PRを出す」といった開発プロセス全体を動かすことはできませんでした。

Copilot Agentは、その制約を取り払った存在です。GitHub上のリポジトリに対して、開発タスク全体を自律的に遂行できます。

Copilot Agentの主な機能

  • Issue駆動の自動コーディング：Issueに@copilotをアサインするだけで作業開始
  • ブランチ作成とコミット：自動でfeatureブランチを切り、段階的にコミット
  • プルリクエストの作成：変更内容の説明付きでPRを自動作成
  • CI/CDとの連携：テストが失敗したら自動で修正を試みる
  • コードレビューへの対応：レビューコメントに基づいて修正を実施

使い方の手順

Copilot Agentの利用はとてもシンプルです。

ステップ1：リポジトリでの有効化

リポジトリの設定からCopilot Agentを有効にします。Organization単位で管理している場合は、管理者がポリシーで許可する必要があります。

ステップ2：Issueの作成と割り当て

通常通りIssueを作成します。ポイントは、具体的な要件を書くこと。「ログイン機能を追加」よりも「JWTを使ったログインAPIを/api/auth/loginに実装。email/passwordを受け取り、トークンを返す」の方が精度の高い成果物が出てきます。

作成したIssueのAssigneesにcopilotを追加するか、コメントで@copilotとメンションすれば作業が始まります。

ステップ3：PRのレビュー

Copilotがコーディングを完了すると、自動でプルリクエストが作成されます。変更内容をレビューして、問題がなければマージするだけです。

修正点がある場合は、PRにコメントを残すとCopilotが読み取って追加の修正を行ってくれます。この対話的な修正プロセスが、思った以上にスムーズで驚きました。

どんなタスクに向いているか

実際に使ってみた感触として、以下のタスクとの相性が良いと感じています。

バグ修正は得意分野の一つです。エラーメッセージやスタックトレースがIssueに貼られていると、原因の特定から修正まで的確に行ってくれることが多いです。

機能追加（小〜中規模）も実用的です。新しいAPIエンドポイントの追加や、UIコンポーネントの作成など、スコープが明確なタスクなら安心して任せられます。

テストの追加は特におすすめです。既存コードのテストカバレッジを上げたい時、「このファイルのユニットテストを書いて」とIssueに書くだけで、かなりまともなテストコードが出来上がります。

一方で、大規模なアーキテクチャ変更やパフォーマンスの最適化は、まだ人間が主導した方が良い領域だと感じています。

料金プラン

Copilot Agentは、GitHub Copilot Enterprise（1ユーザーあたり月額39ドル）またはGitHub Copilot Pro+（月額39ドル）のプランで利用できます。

無料プランのCopilot Freeでは利用できません。個人開発者向けのCopilot Individual（月額10ドル）でもエージェント機能は使えないので、この点は注意が必要ですね。

ただ、エージェントが自律的にPRを作成してくれることを考えると、チーム開発での生産性向上を考えれば十分にペイする投資だと思います。

セキュリティとガバナンス

AIが自動でコードを書いてPRを出すとなると、セキュリティ面が気になるのは当然のことです。

GitHubはいくつかの安全策を用意しています。まず、Copilot Agentはリポジトリの権限設定を尊重します。書き込み権限がないリポジトリには変更を加えられません。

また、すべての変更はPRを通じて提出されるため、人間によるレビューなしにmainブランチに直接マージされることはありません。これは安心材料ですね。

さらに、Organization管理者はCopilot Agentが実行できるアクションを制限するポリシーを設定できます。「テストの実行は許可するが、外部APIの呼び出しは禁止」といった細かい制御が可能です。

Devin AIやOpenAI Codexとの違い

自律型AIコーディングエージェントの分野には、Devin AIやOpenAI Codexといった競合も存在します。

Devin AIは独立した環境で動作する「AIソフトウェアエンジニア」というコンセプトで、より複雑なタスクを長時間かけて実行できます。一方、Copilot AgentはGitHubのワークフローに深く統合されている点が強みです。

OpenAI CodexはVS Code内でのエージェント的な動作が得意ですが、GitHub Issueからの自動タスク実行という点ではCopilot Agentの方がスムーズですね。

結局のところ、どのツールが最適かはチームの開発フローに依存します。GitHubを中心に開発しているチームなら、Copilot Agentは最も自然な選択肢ではないでしょうか。

まとめ

GitHub Copilot Agentは、AIコーディング支援の新しい形を提示しています。Issueを書くだけでPRが出てくるというのは、数年前なら想像もつかなかったワークフローです。

まだ万能とは言えませんが、定型的なタスクやバグ修正を自動化するだけでも、チームの生産性は確実に向上します。まずはスコープの小さなIssueで試してみて、Copilot Agentの得意・不得意を把握していくのが良いアプローチだと思います。

AIエージェントが開発チームの一員として当たり前に存在する時代が、もうすぐそこまで来ているのかもしれません。