GitHub Copilotで何ができる？使い方・ChatGPTとの違い・導入メリットを解説

コードを書くスピードを劇的に変えるAIツール「GitHub Copilot（ギットハブ・コパイロット）」。開発者の入力をもとに次の一行を予測し、まるでペアプログラマーのようにコードを提案してくれます。

しかし、多くのエンジニアがこう感じています。

「結局、Copilotってどこまで自動化できるの？」
「ChatGPTと何が違うの？」
「業務レベルで使えるのか、まだ実験段階なのか？」

この疑問は自然なものです。Copilotは確かに魔法のツールではありません。けれど、正しく使えば、チームの開発スピード・コード品質・教育コストまでも劇的に変えるAIアシスタントです。

本記事では、

• GitHub Copilotで「実際に何ができるのか」
• ChatGPTや他のAIツールとの違い
• チーム導入を成功させるポイント

を、法人導入・研修支援を行うAI経営総合研究所が徹底的に解説します。

AIが「書く」時代から、「考える時間を取り戻す」時代へ。Copilotの真価を理解すれば、あなたの開発現場は確実に変わります。

GitHub Copilotとは？AIがコードを書く時代の開発パートナー

GitHub Copilotは、あなたのIDE（開発環境）に寄り添うAIペアプログラマーです。コードの一部を書くだけで、続く処理や関数を予測して自動提案してくれる。まさに「人とAIが共同で開発を行う」ための次世代ツールです。

GitHubとOpenAIが共同で開発したこの仕組みは、ChatGPTでも使われている「Codex」という大規模言語モデルをベースにしています。つまり、自然言語の理解力とプログラミング知識を兼ね備えたAIが、あなたの意図を瞬時に読み取り、最適なコードを提示してくれるのです。

Copilotは単なる補助ツールではなく、「開発者の思考時間を取り戻すための仕組み」として設計されています。エラー処理や繰り返しのロジック、標準化されたコード構造など、時間を奪うルーチン作業をAIが引き受けることで、エンジニアはより本質的な設計や改善に集中できます。

GitHub Copilotの強みをより深く理解するために、ここからは実際に「何ができるのか」を具体的に見ていきましょう。

GitHub Copilotの基本的な仕組み

Copilotは、あなたのコードエディタ上でリアルタイムに動作します。Visual Studio Codeなどに拡張機能として導入すれば、コメントを入力するだけで次のような提案を返してくれます。

# ユーザーリストを年齢順にソートする関数

def sort_users_by_age(users):

この1行を書いただけで、Copilotは下記のような候補を即座に提示します。

return sorted(users, key=lambda x: x[‘age’])

つまり、あなたが「何をしたいか」を自然言語で書けば、Copilotはその意図をコードに変換してくれるのです。

箇条書きで見ると、基本の動きは次の3ステップで整理できます。

• 開発者の入力やコメントを解析し、目的を推測する
• 複数のコード候補を生成
• 最も適切な提案をエディタ上でリアルタイム表示

この流れによって、Copilotはコードを書くという行為そのものを再定義しています。

ChatGPTとの違い

CopilotとChatGPTはどちらもOpenAI技術を基盤にしていますが、目的と動作環境が明確に異なります。ChatGPTが「会話ベースでアイデアや解法を導く」のに対し、Copilotは「コードベースで具体的な解答を即時に生成」します。

比較項目	GitHub Copilot	ChatGPT
主な目的	コードの自動補完・生成	対話による説明・設計支援
利用場所	IDE（Visual Studio Codeなど）	ブラウザ・専用アプリ
出力形式	実行可能なコード提案	テキスト・サンプルコード
適している場面	開発中のリアルタイム補助	アイデア構築・仕様検討

つまり、Copilotは「書くAI」・ChatGPTは「考えるAI」。
両者を組み合わせれば、仕様構築をChatGPT、実装をCopilotという役割分担が可能になります。

さらに詳しくは、 GitHub Copilotとは？使い方・料金・導入手順を徹底解説で基本設定や導入の流れを確認できます。

次では、実際にGitHub Copilotで何ができるのか、具体的な活用シーンを見ていきましょう。

GitHub Copilotでできること【基本編】

GitHub Copilotがどんな場面で力を発揮するのかを理解すると、単なる「コード補完ツール」ではなく、開発を根本から効率化する仕組みであることがわかります。ここでは、日常的な開発タスクでCopilotが実際にできることを具体的に紹介します。

コメントからコードを自動生成

Copilotの代表的な機能が、コメントを読み取ってコードを生成する「インテリジェント補完」です。関数名や処理の目的をコメントで書くだけで、AIがその意図を汲み取り、動作するコードを提示します。
例えば、以下のようにコメントを入力すると、Copilotは自動で該当処理を完成させます。

# CSVファイルを読み込み、平均値を求める

この一行だけで、Pythonでのファイル読み込み、データ処理、平均計算の関数が数秒で提案されます。「何をしたいか」だけ伝えればAIがコード化してくれるのが最大の魅力です。
こうした生成プロセスにより、関数の雛形や定型的なデータ処理コードをゼロから書く手間が大幅に削減されます。

関数や変数の自動補完

コメント以外にも、コードを書きながらCopilotが次の行を予測して自動提案してくれます。リスト処理、ループ、例外処理など、日常的に書くコードパターンをAIが文脈から判断し、複数の候補をリアルタイムで表示。開発者は候補を選択するだけで、短時間で安定したコードが完成します。

この機能は、開発の初期構築だけでなく既存コードのリファクタリングや保守にも有効です。複雑な関数や冗長な処理を短くまとめる提案をAIが出すことで、品質を保ちながら作業スピードを上げられます。

テストコードやドキュメント生成も支援

Copilotは、テストコードの自動生成やドキュメント補助にも対応しています。関数を定義した後に「test_」と書き始めると、AIが自動的にテスト内容を推測してコードを提案。さらに、docstring（関数説明コメント）も自動生成できるため、テスト・レビュー・ドキュメントの品質向上にも貢献します。

Copilotを活用すれば、開発者が仕様理解や問題解決に集中できる時間を生み出せます。コードを書くという行為が、より思考中心のクリエイティブ作業へと進化するのです。

次では、Copilotのもう一つの進化系機能であるCopilot Chatを活用した「対話型コーディング支援」について見ていきましょう。

GitHub Copilot Chatでできること【応用編】

Copilot Chatは、開発者が自然言語でAIと会話しながら開発を進められる拡張機能です。これにより、従来の「補完」にとどまらず、理解・修正・レビューまでをAIが伴走する開発環境が実現します。

コードレビューやエラー診断の自動支援

Copilot Chatを使えば、エラーの原因調査やコードレビューが圧倒的にスピーディになります。IDE上で「このエラーの原因を教えて」「この関数を最適化して」と入力するだけで、AIが該当箇所を解析し、修正案や改善方針を提示します。

これにより、レビュー工程の負担軽減や品質改善の即時化が可能に。特にチーム開発では、レビュー担当者の確認作業を減らし、より戦略的なレビューに時間を割けるようになります。

コード解説や学習支援にも活用できる

Copilot Chatは単なる開発支援ツールにとどまりません。AIがコードの意図やアルゴリズムの仕組みを自然言語で説明してくれるため、学習ツールとしても活用価値が高いのです。

新人エンジニアやチームメンバーに対して「この関数は何をしているのか？」と質問すれば、AIが構文解析を行い、要約・説明を返答。教育・ナレッジ共有の効率化にも直結します。

チーム開発の知識共有を加速

チームでの開発では、異なるメンバーが同じコードを理解するまでのギャップが生産性を下げる原因になります。Copilot Chatを導入すれば、コードの意図・改善履歴・実装理由をAIが記憶的に補完してくれるため、プロジェクト間の知識移転がスムーズになります。

Copilot Chatの登場によって、開発者は書くだけでなくAIと協働して考える時代へと進化しました。

詳しい操作手順や設定方法は、👉GitHub Copilotの使い方まとめ｜導入・設定・Chat活用まで初心者にもわかる実践マニュアル で確認できます。

次では、こうした機能を活用することで得られる業務インパクトと導入メリットを整理していきます。

GitHub Copilotの導入メリットと業務インパクト

GitHub Copilotを導入すると、個人の開発効率だけでなくチーム全体の生産性や教育体制にも大きな影響を与えます。ここでは、Copilotがもたらす具体的な業務メリットを整理します。

開発スピードの向上

Copilotを活用することで、コーディング作業の約40〜55％が短縮されるという報告もあります。繰り返し構文や標準的な処理をAIが即時提案するため、開発者はロジック設計や実装の本質部分に集中できます。試作段階やテストコードの生成もスムーズになり、プロトタイプの開発サイクルを短縮可能です。

教育コスト・レビュー負担の削減

Copilotは新人教育やレビュー業務でも強力な支援ツールになります。コード例やコメント補完により、未経験者でも正しい書き方を自然に学習でき、レビュー担当者の修正工数を削減できます。また、Copilot ChatによってAIが自動で解説を返すため、チーム内での「質問対応コスト」も低減。ナレッジ共有のスピードが向上し、教育リソースの効率化に直結します。

コード品質と一貫性の向上

AIが既存コードとの整合性を保ちながら補完を行うため、命名規則や処理パターンのバラつきが減少します。これによりプロジェクト全体のコード品質が安定し、レビュー工数も短縮。開発チーム内でのスタイル統一が進むことで、将来的な保守・拡張コストの削減にもつながります。

Copilotの導入効果を最大化するには、ツールの機能を理解するだけでなく、チーム全体での活用文化を築くことが鍵になります。そのためには、正しい運用設計と教育が欠かせません。次では、ChatGPTとの違いを整理しながら、両者をどのように併用すべきかを解説します。

ChatGPTとの違いと併用のコツ

GitHub CopilotとChatGPTはどちらもOpenAIの技術を基盤としていますが、目的と強みが明確に異なるAIツールです。両者の違いを理解することで、プロジェクト全体の生産性をさらに高めることができます。

Copilotは「書くAI」、ChatGPTは「考えるAI」

CopilotはIDE（統合開発環境）内で動作し、コード補完・自動生成に特化したAIです。開発の現場で必要な「即時の処理提案」や「構文理解」に優れており、エンジニアの手を止めないサポートを実現します。一方で、ChatGPTは対話を通じて仕様設計やアルゴリズム設計を支援する「アイデア創出型AI」。つまり、Copilotが手を動かすなら、ChatGPTは頭を動かす役割です。

比較項目	GitHub Copilot	ChatGPT
主な用途	コード補完・リファクタリング	仕様設計・アイデア出し
動作環境	IDE（VSCodeなど）	ブラウザ／アプリ
強み	即時の実装支援・文脈理解	対話による構造的思考支援
適している場面	実装中のリアルタイム開発	設計・要件定義・教育

この違いを理解したうえで、両者を組み合わせるのが最も効果的です。

ChatGPTとCopilotを併用するメリット

1つの開発サイクルを通して見れば、ChatGPTが「構想と設計」Copilotが「実装と検証」を担います。ChatGPTで仕様やアルゴリズムを整理し、それをもとにCopilotでコードを生成。修正やテストもその場でAIが補完してくれるため、開発スピードと品質の両立が可能です。

また、Copilot Chatを使えば、ChatGPTに近い自然言語での質問や修正依頼もできるため、「構想」から「実装」までを一気通貫でAIが支援する流れが実現します。
さらに詳しい導入や設定の流れは、GitHub Copilotとは？使い方・料金・導入手順を徹底解説でも紹介しています。

次では、Copilotを導入する際に陥りがちな失敗と、それを防ぐための成功ポイントを見ていきましょう。

Copilot Chatの導入・活用の落とし穴と成功のポイント

GitHub Copilotを導入しても「うまく使われない」「現場に定着しない」という企業は少なくありません。ツールの性能ではなく、導入設計や教育プロセスの欠如が原因であるケースが大半です。ここでは、Copilot導入を成功させるために押さえておくべき重要なポイントを紹介します。

Copilotが使われなくなる企業の共通点

Copilotが形だけの導入で終わってしまう企業にはいくつかの傾向があります。

• 導入目的が明確でなく「とりあえず試す」状態になっている
• AI利用ルールやコード品質基準が整備されていない
• 社員がCopilotの効果的な使い方を理解していない

この状態では、Copilotは「便利なツール」ではなく「よくわからないAI補助」に留まってしまいます。導入初期に「どの業務をどう改善するか」を定義し、活用指針を全員で共有することが不可欠です。

Copilot Chatの導入を成功させる3つのステップ

Copilotの導入を成功に導くには、単にアカウントを発行して終わりではなく、組織全体での運用ルールと教育体制の構築が必要です。

1. 導入目的を明確にする
   　例：「レビュー工数を30％削減」「新人教育時間を半減」など、KPIを設定する
2. AI活用ガイドラインを整備する
   　コード流出・セキュリティ面への配慮を含め、AI使用ルールを明文化
3. 教育・研修を通じてスキル定着を図る
   　Copilotの操作だけでなく、「AIをどう活用するか」の考え方を共有する

この3ステップを踏むことで、ツール導入が「一時的な実験」から「組織的な競争力強化」へと進化します。企業での導入を確実に成功させるためには、外部の知見を活用することも有効です。SHIFT AI for Bizでは、Copilotを含む生成AIの導入研修を体系的に提供し、現場の運用定着を支援しています。

「導入したのに成果が出ない」。そんな課題を解決するには、ツールよりも使いこなす仕組みが重要です。
Copilotをチーム全体に定着させたい方はSHIFT AI for Biz（法人研修プログラム）をチェックしてみてください。

次では、Copilotが実際に活躍している実務シーンを例に、その具体的な効果を見ていきます。

GitHub Copilotの活用事例【実務イメージ】

GitHub Copilotは、業界やプロジェクト規模を問わず幅広いシーンで成果を上げています。ここでは、実際の業務でどのように使われているかを可視化し、導入後の具体的なイメージを掴めるよう整理しました。

Web開発｜フロントエンドの実装効率を大幅に向上

ReactやVueなどのフロントエンド開発では、同じようなコンポーネントやバリデーション処理を何度も書くことがよくあります。Copilotを使えば、数行のコメントや関数名から自動で構文を提案し、定型コードの再利用をスムーズに。エラーメッセージやフォームチェックなどの煩雑な処理をAIが補完するため、UI設計に集中できます。

バックエンド開発｜ロジック構築とエラー処理を自動化

API開発やデータベース操作では、クエリやバリデーションなどに時間がかかるケースが多いですが、Copilotなら文脈から次に書くべきコードを予測し、最適な処理を提案します。特に例外処理やログ出力などの繰り返し処理を自動生成できるため、実装スピードが格段に上がります。

データ分析・AI開発｜Pythonでの前処理や可視化を効率化

CopilotはPythonとの親和性が高く、データクレンジングや可視化コードの自動生成にも強みを持ちます。pandasやmatplotlibを用いたグラフ描画、CSV操作などをコメントだけで生成できるため、分析業務の手戻りを減らせます。特にAIモデル開発では、試作段階のコード生成を自動化し、開発サイクルを短縮する効果が期待できます。

チーム開発｜ナレッジ共有とレビューの効率化

チーム全体でCopilotを活用すれば、コードレビューや知識共有の精度も向上します。Copilot Chatを通じて関数や処理の意図をAIが自然言語で説明できるため、レビュー担当者が全員のコードを読み込む必要がなくなります。また、ドキュメント生成も自動化されることで、プロジェクト全体のナレッジが体系的に蓄積されます。

これらの実例からもわかるように、Copilotは単なる生産性向上ツールではなく、チームの知的資産を強化するAIプラットフォームとして機能します。次では、こうした効果を持続させるために重要な「Copilotを業務に定着させる仕組み」について解説します。

Copilotを業務に定着させるために必要な仕組み

Copilotを導入して成果を出している企業の多くは、単にツールを使うのではなく「業務に溶け込ませる仕組み」を構築しています。AI活用を一部の開発者のスキルに依存させず、組織全体で継続的に運用できる体制づくりが欠かせません。

個人スキルから組織ナレッジへ転換する

Copilotを導入した初期段階では、どうしても「使える人」と「使いこなせない人」の差が生まれます。そのままでは組織全体の成果につながらないため、AI活用の成功体験を共有し、チーム知識として定着させる仕組みが必要です。具体的には、活用ノウハウをドキュメント化し、社内勉強会やナレッジポータルで展開する方法が効果的です。

教育・リテラシー育成を継続的に行う

Copilotの活用には「AIをどう指示すれば望む結果が返るか」というプロンプト設計力が欠かせません。これは一度習得して終わりではなく、継続的な教育と実践フィードバックが求められます。SHIFT AI for Bizのような研修プログラムでは、開発実務に沿ったAI活用トレーニングを提供し、チーム全体のAIリテラシーを底上げします。

社内ポリシーと活用ルールを整備する

Copilotの利用には、ソースコード流出や著作権リスクといった課題も存在します。これを避けるには、セキュリティポリシーやAI使用ガイドラインを明文化し、社員が安心して使える環境を作ることが重要です。利用範囲・レビュー方針・承認プロセスを明確にしておくことで、Copilot活用が安全かつ持続的に行えます。

Copilotを業務に定着させるためのポイントは、「ツール導入」ではなく「文化形成」にあります。SHIFT AI for Bizでは、AI研修を通じてこの文化づくりをサポートし、企業がAIを自走的に活用できる組織変革を支援しています。

まとめ｜Copilotは「コードを生むAI」から「開発文化を変えるAI」へ

GitHub Copilotは、単にコードを自動生成するだけのツールではありません。開発者の思考スピードを加速させ、チーム全体の創造性を引き出すAIパートナーです。繰り返し作業をAIに任せることで、エンジニアはより戦略的な開発や設計に集中できるようになります。

また、Copilotの導入をきっかけに、企業は「人×AI」が協働する新しい開発文化を築くことができます。レビューや教育の効率化、ナレッジ共有の促進、セキュリティ意識の向上など、一つのツール導入が組織全体のデジタル変革を後押しするのです。

Copilotを最大限に活かすには、ツールを知るだけでなく活用スキルを社内で体系化することが欠かせません。SHIFT AI for Bizでは、Copilotをはじめとする生成AIを業務レベルで使いこなすための研修・教育を提供し、企業のAI活用を実践的に支援しています。

Copilotは、コードを書くAIから「チームを強くするAI」へ。AIを味方につけた開発環境づくりを、今こそ始めましょう。

GitHub Copilotのよくある質問（FAQ）