GitHub Copilotは日本語で使える？設定方法・精度・活用例を徹底解説【2025年最新版】

GitHub Copilotは、開発者の“ペアプログラマー”として世界的に注目を集めるAIツールです。
英語ベースで設計されたこのツールも、近年は日本語対応が進化し、国内の開発現場でも導入が広がっています。

一方で、こんな疑問を持つ方も多いのではないでしょうか。

「日本語で指示しても、ちゃんと理解してくれるの？」
「設定を変えれば日本語化できるの？」
「英語で使うのと精度は違う？」

実際、Copilotの“日本語化”は単なるUI変更にとどまりません。
入力言語・モデル理解・補完精度の3要素が関係し、使い方次第で成果が大きく変わります。

この記事では、

• GitHub Copilotの日本語対応状況と設定方法
• 英語入力との精度比較・使い分けのコツ
• 日本語環境での業務活用事例

を、2025年最新の情報をもとに徹底検証します。

そして最後には、「社内でAI活用を定着させる」ための実践ステップも紹介。
単なる設定ガイドではなく、“日本語で成果を出すAI活用”の具体的な道筋をお伝えします。

GitHub Copilotとは？日本語対応が注目される理由

GitHub Copilotとは、GitHubとOpenAIが共同開発したAIペアプログラマーです。
開発者が入力したコメントやコードの文脈をもとに、最適なコードを自動提案してくれます。
つまり、コードを書くスピードだけでなく、思考プロセスそのものを支援する“相棒”のような存在です。

Copilotの根幹には、ChatGPTにも使われている大規模言語モデル（LLM）が搭載されています。
そのため、人間が自然言語（日本語や英語）で「〇〇する関数を書いて」と指示すると、瞬時に対応するコードを生成します。
特にVisual Studio CodeやJetBrains製IDEなど、主要な開発環境との連携性が高く、実務に取り入れやすいのが特徴です。

もともとCopilotは英語ベースで開発されていましたが、2024〜2025年にかけて日本語対応が大きく進化しました。
コメントや指示文を日本語で入力しても、コード補完がスムーズに行われるようになり、英語に不慣れなエンジニアでも直感的に利用できる環境が整いつつあります。

この“日本語対応”の進展は、単なる利便性向上ではありません。
「AI活用の裾野が非英語話者にも広がる」という点で、国内の開発現場にとっても大きな転換点です。
特に、社内開発の生産性向上や教育目的での導入を検討する企業にとって、Copilotは“業務効率化ツール”を超えた戦略的な投資対象になりつつあります。

詳しくは以下の記事で、導入手順や料金体系を解説しています。
GitHub Copilotとは？使い方・料金・導入手順を徹底解説

GitHub Copilotは日本語対応している？【結論：実用レベルだが英語併用が最適】

結論から言えば、GitHub Copilotは日本語でも十分に実用レベルで使えます。
コメントや指示文を日本語で入力しても正しくコードを生成でき、一般的な業務アプリ開発では支障なく活用できる段階に達しています。

たとえば、次のような日本語コメントでも問題なく動作します。

# リスト内の要素を昇順に並び替える関数を作成

このような自然な日本語指示でも、Copilotは意図を読み取り、正確にソート関数を提案してくれます。

さらに、Copilot Chat機能の拡充（2024年以降）により、チャット形式での日本語応答も可能になりました。
「このコードのエラーの原因を教えて」や「SQLのクエリをもっと効率化して」など、自然な日本語で質問でき、英語を使わなくても十分に対話的な開発支援が受けられます。

ただし、注意点もあります。
英語と比較すると、複雑な仕様指示や抽象的な要件表現では精度がやや劣る傾向があります。
Copilotは英語データでの学習量が圧倒的に多いため、英語入力のほうが意図を正確にくみ取れるケースがあるのです。

それでも、日常的な業務コードや既存システムの保守作業であれば、日本語だけで十分に生産性向上を実感できるレベルにあります。
つまり、英語を使いこなせなくても、「AIを使って開発する時代」はすでに現実になっています。

 ポイント
日本語対応のCopilotは、もはや“英語ができる人の特権ツール”ではない。
誰でも、自然言語でAIと開発を進められる時代が来ている。

GitHub Copilotの日本語設定方法（VS Codeでの手順）

GitHub Copilotを日本語で使うには、Visual Studio Code（VS Code）の設定変更が必要です。
ここでは、最も利用者の多いVS Code環境を例に、実際の日本語化手順を解説します。

言語設定の変更手順（Locale Override設定）

まず、Copilotが出力する言語を変更するには、「Locale Override」設定を行います。

手順

1. コマンドパレットを開く
   　ショートカット：Ctrl + Shift + P（Windows）／Cmd + Shift + P（Mac）
2. 検索バーに
   　Copilot: Chat: Locale Override
   　と入力
3. 表示された選択肢の中から、以下のいずれかを選択
   　- auto：システム設定に合わせる（初期設定）
   　- en：英語で固定
   　- ja：日本語で固定
4. 設定変更後、VS Codeを再起動

補足：
設定が反映されない場合は、Copilot拡張機能が最新バージョンであるか確認しましょう。
バージョンが古いと、日本語ロケール設定が無視される場合があります。

日本語UI／メニュー表示の設定

Copilot自体の応答を日本語化しても、VS Codeのメニューやメッセージが英語のままでは使いにくい場合があります。
その場合は、以下の手順でVS Code本体を日本語化します。

手順

1. 拡張機能（Extensions）から
   　「Japanese Language Pack for Visual Studio Code」を検索してインストール
2. インストール後、再起動時に「表示言語を日本語に変更しますか？」と表示されるので「はい」を選択
3. これでVS Code全体が日本語UIに切り替わります

ポイント：
Copilot Chatの一部メッセージやエラーログは自動的に日本語化されますが、
開発環境全体を統一するためには、VS Code側の日本語化も併せて実施するのが理想です。

反映されないときの対処法（FAQ系SEO要素）

設定を変更しても日本語化が反映されない場合、以下の要因が考えられます。

キャッシュ・バージョン不整合のリセット

• Copilotのキャッシュが古い場合、旧設定が優先されることがあります。
  　→ 対処：拡張機能を一度アンインストール → 再インストール

組織ライセンス環境での上書き制約

• 企業・教育機関ライセンスでは、組織ポリシーで英語固定になっている場合があります。
  　→ 対処：管理者にLocale設定のポリシー緩和を依頼

システムロケールが優先されるケース

• auto設定のままでは、WindowsやmacOSの言語設定が優先されます。
  　→ 対処：明示的にjaを指定し、VS Codeを再起動

トラブルシューティングTIP

• 設定変更後にCopilot Chatが反応しない場合は、VS Code右下のCopilotステータスバーを確認。
• Connected／Signed Inになっていない場合は、再ログインが必要です。

日本語入力でどこまで正確？英語との精度比較テスト

日本語対応が進んだとはいえ、「英語と同じ精度で動くのか？」は多くの開発者が気になるポイントです。
ここでは、同じ意味の指示を日本語と英語で入力した場合の出力精度をテストしました。

テストケース	日本語入力	英語入力	精度評価
「足し算を行う関数を作って」	✅ 成功	✅ 成功	同等
「ファイルを読み込んで出力するスクリプト」	⚠️ 変数名が曖昧	✅ 明確	英語やや優位
「データベース接続コードを書いて」	⚠️ 一部誤認	✅ 安定	英語優位
「文字列を反転するコード」	✅ 成功	✅ 成功	同等

分析：精度差が生まれる理由

結果として、英語入力のほうが全体的に安定したコードを生成しました。
理由はシンプルで、Copilotの学習モデルは英語コードコメントや英語技術文書を主データとして訓練されているためです。
そのため、英語では変数名や関数名の意図を的確に補完しやすく、抽象的な指示にも柔軟に対応できます。

一方で、日本語入力でも構文が明確な命令文（「〇〇する関数を作る」「リストをソートする」など）は十分正確に処理できます。
ただし、「効率的な方法で」「適切に」など曖昧な副詞表現を含む指示では、補完の意図がぶれやすい傾向があります。

Chat形式では差が縮まる

最近のCopilot Chat機能では、この言語差が小さくなっています。
チャット形式では対話履歴をもとに文脈を補完するため、
たとえ最初の日本語指示が曖昧でも、
「もう少し効率的な書き方を」と追記することで補完が改善されるケースが増えています。

つまり、

“プロンプト精度”よりも“対話による補正”が重要な時代に移行している
ということです。

ポイント：ハイブリッド運用が最適解

英語入力を完全に覚える必要はありません。
日常的には、

「日本語コメントで意図を伝え → Copilot補完 → 必要に応じて英語プロンプトで精度調整」
というハイブリッド活用が最も効果的です。

英語を“使うため”ではなく、AIに意図を伝える補助言語として扱う──
それが、Copilotを最大限に活かす実践的なアプローチです。

業務での実践活用｜日本語指示を活かす3つの方法

ここからは、実際の業務の中で日本語入力を活かしてCopilotを最大限に活用する方法を紹介します。
「英語ができなくても開発が進む」だけでなく、チーム全体の生産性やナレッジ共有にも効果をもたらす3つの活用パターンです。

① コメントを日本語で書き、コードを自動生成

Copilotは、日本語コメントを理解してコードを補完できます。
たとえば、以下のようなコメントを入力するだけで——

# ファイルをアップロードする関数を作成

即座にPythonのアップロード関数を生成してくれます。
この方法のメリットは、英語に翻訳する手間が不要な点にあります。

日本語のまま「やりたいこと」を書くだけで意図が通るため、

• 新人エンジニアの教育
• チーム内レビューの透明化
• ナレッジの属人化防止

といった効果が得られます。
特に「コメントを残す文化」がある企業では、既存の開発フローに自然に溶け込む使い方です。

② Copilot Chatを活用した会話型デバッグ

Copilot Chatを使えば、エラーや警告に対して日本語で質問・相談が可能です。

例：

「このエラーの原因を日本語で教えて」
「このコードをもっと効率的に書く方法は？」

と尋ねると、Copilotはコードの文脈を読み取り、
該当箇所の改善ポイントを日本語で具体的に説明してくれます。

ChatGPTと異なり、Copilot ChatはVS Code内で直接動作するため、

• 実際のコードコンテキストを正確に把握できる
• 修正提案をそのまま適用できる

といった“現場密着型AIアシスタント”として機能します。
単なるエラー解析にとどまらず、コードの意図や改善理由を自然言語で共有できるのが大きな強みです。

③ commitメッセージやレビューを日本語で生成

Copilotは、コミットメッセージやコードレビューコメントも生成できます。
英語で統一する運用も可能ですが、日本語レビューを取り入れることで理解コストを下げる企業も増えています。

たとえば、

• 「この部分の変数名を見直すべきです」
• 「例外処理を追加しましょう」

といったレビューコメントを自動提案し、
レビュー工数を削減しながら品質とナレッジ共有を両立できます。

この仕組みを全社で整えると、

• 「属人化したレビュー文化」からの脱却
• 「コード品質の標準化」
• 「学びを共有する開発文化」

が実現しやすくなります。

まとめ
Copilotは“日本語でも通じるAI開発パートナー”。
個人の作業支援にとどまらず、チームのナレッジを循環させる仕組みとして活かすことが、企業導入成功のカギです。

Copilot以外の日本語対応AIツールとの比較

GitHub Copilotの日本語対応は進化していますが、 AI開発支援ツールはCopilotだけではありません。
ここでは代表的なChatGPTとGemini（旧Bard）を取り上げ、 「どのツールをどんな業務で使うべきか」を比較します。

項目	GitHub Copilot	ChatGPT	Gemini
日本語理解	◎（進化中）	◎（最強）	◎
IDE連携	◎（VS Code・JetBrains対応）	△（ブラウザベース中心）	△（エディタ連携は限定的）
コード補完	◎（リアルタイム補完に最適）	○（コード生成は可能）	○
文脈理解	○（コード単位の文脈把握）	◎（長文・設計意図に強い）	◎
業務活用例	コーディング／レビュー	設計・説明	企画・設計

使い分けのポイント

Copilotは、実際にコードを書く現場エンジニアに最適です。
IDE内で動作するため、リアルタイム補完やレビュー支援など、 “開発ラインのスピードアップ”に直結します。

一方で、ChatGPTやGeminiは、設計・要件定義・資料作成など 上流工程やドキュメント整理に強みがあります。
特に、自然言語ベースでの要件整理やコード解説を行う場合、 Copilotよりも精度の高い出力を期待できます。

つまり、

Copilot＝現場最前線のAIパートナー
ChatGPT／Gemini＝設計・思考支援ツール

両者を補完的に活用することで、開発全体の生産性が大きく向上します。

法人導入の視点：ツール選定より「活用設計」

AIツールは“どれを使うか”よりも、“どう組み合わせて使うか”が成果を左右します。
Copilotを導入しても、チームで使い方が統一されていなければ成果は限定的です。
一方で、ChatGPTやGeminiを並行活用し、

• 設計フェーズ：ChatGPTで仕様整理
• 開発フェーズ：Copilotで実装補完
• 検証フェーズ：Copilot Chatでレビュー

というように役割分担型の運用を設計することが、最も効果的です。
「AIツールを“個人の補助”で終わらせないために──」

チーム導入時に知っておきたい3つの落とし穴

GitHub Copilotは個人単位でも高い効果を発揮しますが、 チーム導入時には“設定・文化・共有”の3点で注意が必要です。
ここを押さえずに導入すると、かえって混乱を招くケースもあります。

① 日本語と英語が混在するとコードレビューが混乱

Copilotを使うと、コメントや関数名を日本語で書けるようになります。
しかし、プロジェクト内で日本語と英語が混在するとレビューや命名規則が崩れるリスクがあります。

たとえば、変数名が

customer_name

顧客名

のように混在すれば、レビュー効率も下がり、静的解析ツールでの検出精度にも影響します。

 対策：命名規則・レビューガイドラインを統一する
「変数は英語」「コメントは日本語」など、ルールを明文化し、Copilotが生成するコードにも一貫性を持たせましょう。

このルール設計が早期に行われているチームほど、AI活用の定着スピードが速い傾向にあります。

② 個人設定でLocaleが異なる

Copilotでは、個人ごとにLocale Override設定を変更できます。
しかし、チーム全体で統一されていないと、同じコードでも表示言語が異なる状態が発生します。
特にコードレビューやドキュメント生成を行う際に、

• 一部メンバーは日本語出力
• 一部は英語出力

 と分かれると、レビュー内容の整合性が取れなくなることがあります。

対策：組織設定でLocaleを統一
Enterpriseプランなどでは、管理者がデフォルト言語設定を一括指定できます。
チーム内で「出力言語方針」を明示しておくことで、レビュー品質のばらつきを防げます。

③ 生成内容の管理・共有が属人化

Copilotは高精度な提案を行いますが、
生成されたコードやプロンプトの履歴が個人端末に閉じるケースが少なくありません。
結果として、「誰がどの指示でどんなコードを生成したのか」が見えづらくなり、
トラブル時の検証やナレッジ共有が困難になります。

対策：Copilot Chatの履歴共有＋社内ナレッジ化を推奨

• Copilot Chatのログを社内共有ドライブに保存
• よく使う日本語プロンプトを社内Wiki化
• 生成例と結果を“ナレッジテンプレート”として展開

このような運用を整えることで、属人化を防ぎながら「AIと人の協働」を再現性ある形で仕組み化できます。
より詳しい導入手順や環境構築方法は、こちらの記事で解説しています。
GitHub Copilotとは？使い方・料金・導入手順を徹底解説

まとめ｜日本語対応は着実に進化、活用の鍵は“運用設計”

GitHub Copilotは、もはや英語ユーザーだけのツールではありません。
日本語での入力・応答も日々進化しており、実務レベルでも十分に活用できる段階に来ています。

ただし、最大限の効果を得るためには、英語とのハイブリッド運用がポイントです。
日本語で指示しても意図が通じにくい場合は、英語プロンプトで補う──
この柔軟な使い分けが、チーム全体の生産性を押し上げます。

さらに、組織としてCopilotを導入する際には、

• 設定の統一（Locale・出力形式）
• ガイドラインの策定（コメント／命名ルール）
• 教育・研修による定着支援

という3つの要素が欠かせません。
ツールを「導入する」だけでなく、“AIを使う文化”を社内に根付かせる設計力が成果を左右します。

いまや、AIを導入する企業と、AIを運用できる企業の差は明確です。
Copilotの日本語対応を起点に、チーム全体の生産性をどう高めていくかが問われています。