［エンジニア向け解説］GitHub Copilot 活用術：最適なAIモデル選択ガイド

2025-04-25

はじめに

　GitHub Copilotは、開発者の生産性を向上させる強力なツールですが、利用可能なAIモデルが増えるにつれて、「どのモデルを選択すればよいのか？」という疑問が生じます。基本的なモデルでも十分に機能しますが、特定のタスクや個人の好みに合わせて最適なモデルを選択することで、さらに開発体験を高めることができます。

　本稿では、GitHub Copilotで利用可能なAIモデルを選択する際の考え方や評価方法について、Github公式ブログの記事「A guide to deciding what AI model to use in GitHub Copilot」より解説します。モデル選択のフレームワーク、評価のポイント、そして実践的なテスト方法を紹介します。

引用元記事

タイトル: A guide to deciding what AI model to use in GitHub Copilot
発行元: GitHub Blog
発行日: 2025年4月24日
URL: https://github.blog/ai-and-ml/github-copilot/a-guide-to-deciding-what-ai-model-to-use-in-github-copilot/

・本稿中の画像に関しては特に明示がない場合、引用元記事より引用しております。
・記載されている情報は、投稿日までに確認された内容となります。正確な情報に関しては、各種公式HPを参照するようお願い致します。
・内容に関してはあくまで執筆者の認識であり、誤っている場合があります。引用元記事を確認するようお願い致します。

要点

GitHub Copilotでは複数のAIモデルが利用可能であり、単一の「最高の」モデルは存在しません。
チャット用とコード補完用で異なるモデルを使い分けるのが一般的なパターンです。コード補完には応答速度が、チャットにはより高度な理解力や冗長性が求められる傾向があります。
推論モデル（Reasoning Models）は、複雑なタスク（新規プロジェクトの構造化、大規模リファクタリング、コードの正確性検証など）に適していますが、応答に時間がかかる場合があります。
新しいモデルを評価する際は、学習データの新しさ、速度と応答性、生成されるコードの正確性（構造、パターン、コメント、ベストプラクティスへの準拠、可読性、保守性など）を確認することが重要です。
モデルの評価は、ベンチマークだけでなく、実際のワークフローで試すことが最も効果的です。簡単なアプリ作成から始めたり、一定期間「普段使い」してみたりする方法があります。

詳細解説

なぜ複数のモデルを使い分けるのか？

　GitHub Copilotが提供するAIモデルは、それぞれ異なる特性を持っています。プログラミング関連タスクに特化してファインチューニングされた基本モデルは多くの状況で有効ですが、開発者のニーズは多様です。例えば、チャットでの対話においては、より詳細な説明を生成する冗長なモデルが好まれることもあれば、簡潔な応答を好む人もいます。

　チャットとコード補完では、求められる特性が異なります。

コード補完: 開発者が思考しながらタイピングするのに合わせて、高速かつ応答性の高い提案が求められます。そのため、速度に最適化されたモデルが好まれる傾向にあります。
チャット: 複雑なリファクタリングの検討や、新しい技術の調査など、より探索的な思考を行う場面で利用されます。この場合、多少の応答遅延は許容されやすく、代わりに問題解決能力や理解の深さが重視されます。

推論モデル（Reasoning Models）の活用

　OpenAI o1のような推論モデルは、従来のLLM（大規模言語モデル）とは異なるアプローチを取ります。プロンプトを複数のステップに分解し、問題に対して複数のアプローチを検討してから応答を生成します。このプロセスにより、応答時間は長くなる傾向がありますが、複雑なタスクにおいてはより高い精度と効果を発揮します。

公式ブログで紹介されている開発者の例：

新規プロジェクトの開始: 推論モデルは、開発者のビジョンをより良く理解し、構造化されたプロジェクトを生成するのに役立ちます。（Fatih Kadir Akın氏）
大規模なコードリファクタリング: 複雑なバックエンドコードの書き換えにおいて、慎重な推論を行うモデルは、初回からより正確な結果を出す可能性が高まります。また、思考プロセスを確認できるため、変更内容の理解にも繋がります。（Anand Chowdhary氏）
技術的な正確性の検証: コードの正確性を保証するために、推論モデルの多段階プロセスが役立ちます。初期段階で誤りがあっても、後続のステップで自己修正されることがあります。（Cassidy Williams氏）

新しいAIモデルの評価ポイント

　新しいAIモデルが登場した際に、それが自身のワークフローに適しているか評価するための観点を紹介します。

学習データの新しさ (Recentness):
- モデルによって学習データが異なります。使用しているプログラミング言語、フレームワーク、ライブラリの最新バージョンに対応しているかを確認します。
- 確認方法の例: プロジェクトのマニフェストファイル（例: package.json, pom.xml, requirements.txt）を作成し、Copilotのコード補完が提案するライブラリのバージョン番号を確認します。提案されるバージョンが古い場合は、そのモデルは最新の開発環境には適していない可能性があります。（Xavier Portilla Edo氏）
速度と応答性 (Speed and Responsiveness):
- 前述の通り、特にコード補完においては応答速度が重要です。しかし、チャットにおいても、対話的なやり取りをスムーズに行うためには、ある程度の速度が必要です。アイデアを投げかけ、フィードバックを得るような使い方をする場合、速い応答が思考の流れを維持するために役立ちます。（Rishab Kumar氏）
正確性とコード品質 (Accuracy and Code Quality):
- 生成されるコードが単に実行可能かどうかだけでなく、その品質を評価することが重要です。
- 評価基準の例:
  - コード構造: 適切にモジュール化されているか。
  - デザインパターン: 適切なパターンが適用されているか。
  - コメント: コードの意図を説明する有用なコメントか、単なるコードの言い換えになっていないか。
  - ベストプラクティス: 言語やフレームワークの慣習に従っているか。
  - 命名規則: 変数名や関数名が分かりやすいか。
  - 可読性と保守性: 他の開発者が理解しやすく、将来的に修正しやすいコードか。（Xavier Portilla Edo氏）

AIモデルのテスト方法

　モデルの特性を理解したら、次は実際のワークフローでどのように評価するかです。

簡単なアプリケーションから始める:
- 自分がよく理解している技術スタックで、簡単なアプリケーション（例: ToDoアプリ、WebSocketサーバー）を作成してみます。生成されたコードの構造や品質を評価しやすいです。
- 徐々に複雑な要求（例: Three.jsを使った3D描画）を試していくことで、モデルの能力の限界を探ります。（Fatih Kadir Akın氏, Rishab Kumar氏）
- まずはCopilot Chatで簡単な関数やHTMLファイルの生成を依頼し、その後コード補完での挙動を確認するという方法もあります。（Xavier Portilla Edo氏）
一定期間「普段使い」してみる:
- 新しいモデルを日常の開発業務（Daily Driver）でしばらく使ってみる方法です。ベンチマークだけでは分からない、実際の生産性向上に繋がるかを評価します。
- デバッグ時間の短縮、リファクタリング品質の向上など、具体的な効果を確認します。「実際にそのモデルを使ってコードを出荷してみるまで、本当にワークフローに合っているかは分からない」という考え方です。（Anand Chowdhary氏）

【補足】コード例：生成コードの評価（概念）

　公式ブログでは具体的なコードは提示されていませんが、モデルが生成したコードの品質を評価する際の概念的なアプローチ例を示します。これは、特定のCopilot APIを呼び出すものではなく、評価の考え方を示す疑似コードです。

import unittest # Pythonの標準的な単体テストフレームワークを使用

# --- GitHub Copilot (または他のAIモデル) が生成したと仮定する関数 ---
def generated_add_positive_numbers(a, b):

  """
  Copilotに「2つの正の整数を足し合わせる関数を作成して」と依頼して
  生成されたコード（仮）。
  """

  if a > 0 and b > 0:
    # 正の数のみを想定しているが、型チェックや例外処理が不足している可能性
    return a + b

  else:
    # 仕様にはない負の数やゼロの場合の考慮が漏れているか、
    # または意図しない挙動をする可能性がある
    # print("入力は正の整数である必要があります。") # 例えばこのようなコメントすらないかもしれない
    return None # または 0 や エラーを返すかもしれない

# --- 生成されたコードを評価するためのテストケース ---

class TestGeneratedCode(unittest.TestCase):
  def test_positive_numbers(self):
    """正常系: 正の整数同士の加算をテスト"""
    self.assertEqual(generated_add_positive_numbers(2, 3), 5, "基本的な正の数の加算が正しくない")
    self.assertEqual(generated_add_positive_numbers(100, 200), 300, "大きな正の数の加算が正しくない")

  def test_with_zero(self):
    """境界値/異常系: ゼロを含む場合の挙動を確認"""
    # モデルがゼロをどう扱うかを確認 (Noneを返すか、エラーか、0を返すかなど)
    # ここでは仮にNoneが返ると期待するテスト
    self.assertIsNone(generated_add_positive_numbers(0, 5), "ゼロを含む場合の挙動が期待と異なる")
    self.assertIsNone(generated_add_positive_numbers(5, 0), "ゼロを含む場合の挙動が期待と異なる")
    self.assertIsNone(generated_add_positive_numbers(0, 0), "ゼロを含む場合の挙動が期待と異なる")

  def test_with_negative_numbers(self):
    """異常系: 負の数を含む場合の挙動を確認"""
    # モデルが負の数をどう扱うかを確認
    self.assertIsNone(generated_add_positive_numbers(-1, 5), "負の数を含む場合の挙動が期待と異なる")
    self.assertIsNone(generated_add_positive_numbers(5, -1), "負の数を含む場合の挙動が期待と異なる")
    self.assertIsNone(generated_add_positive_numbers(-2, -3), "負の数を含む場合の挙動が期待と異なる")

  # 他にも、型チェック (文字列やNoneが入力された場合など) のテストを追加できる

# --- テストの実行 ---
if __name__ == '__main__':
  # このテストを実行することで、生成された関数が
  # 仕様 (正の整数のみ) を満たしているか、
  # エッジケースや不正な入力に対してどのように振る舞うか (堅牢性) を評価できる
  unittest.main(argv=['first-arg-is-ignored'], exit=False)

  # === 評価の観点 ===
  # 1. 機能性: test_positive_numbers が通るか？ (基本的な機能を満たしているか)
  # 2. 堅牢性: test_with_zero, test_with_negative_numbers が期待通りか？ (エラー処理は適切か)
  # 3. コード品質:
  #    - コメントは適切か？ (上記の generated_add_positive_numbers にコメントはあるか？)
  #    - 変数名 (a, b) は適切か？ (この例ではシンプルだが、複雑な場合は重要)
  #    - エラーハンドリングの方法は適切か？ (Noneを返すのが良いか、例外を発生させるべきか？)
  #    - (もしあれば) 外部ライブラリの使い方は適切か？

　この例のように、単体テストを作成して生成されたコードの機能性や堅牢性を確認したり、レビューを通じてコード品質（可読性、保守性、コメントなど）を評価したりすることが、モデルの「正確性」を判断する上で重要になります。