はじめに
GitHubは2026年10月28日（米国時間）、年次イベント「GitHub Universe 2026」で新製品群とインフラ投資を発表しました。中心は、GitHub Copilotアプリと、複数モデルを自動で使い分けるCopilot Fusionです。ここでは発表内容と、利用者に関係する変更点を整理します。
参考記事
- タイトル: GitHub Universe 2026: Evolving every layer of the stack
- 著者: Jay Parikh
- 発行元: GitHub（GitHub Blog）
- 発行日: 2026年10月28日
- URL: https://github.blog/news-insights/company-news/github-universe-2026-evolving-every-layer-of-the-stack/
要点
- GitHubはGitHub Universe 2026で、アイデアから完成したソフトウェアまでを一貫して支える開発基盤の構想を示した
- 新たにGitHub Copilotアプリ、Copilot Fusion、Copilot projects、セッション継続、Copilot automations、Copilot code review Maxを発表した
- GitHubによると、Fusion MaxはOpus 5.5 Maxとのスコア差が2ポイント以内で、コストは半分、1タスクの所要時間は40%短い結果である
- GitHub Enterpriseの顧客は別契約なしで全Copilot機能を使えるようになり、利用したAIクレジット分を支払う形である
- 2026年に入り400万CPUコア、160PBの高速ストレージ、50Tb/sのネットワーク容量を追加し、Azureの複数リージョン構成へ移行中である
詳細解説
発表の全体像：コードではなく「完成した仕事」を届ける
GitHubのJay Parikh氏は、開発者の仕事が変わりつつあると述べています。数年で、全コードを手で書く段階からAIアシスタントと協働する段階へ進みました。現在は、多数のエージェントを指揮する段階に入っています。
ここでいうエージェントは、指示を受けて計画を立て、コード変更やテストを自律的に進めるAIです。それでも目標は変わらず、完成したソフトウェアの仕事を出荷することだとしています。完成した仕事とは、新機能、バグ修正、セキュリティ修正などを指します。成果として意味を持つのはコードの量ではなく、完成した仕事だという考え方です。
GitHubによると、ソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）はもはや一直線ではありません。SDLCは、計画からコーディング、テスト、デプロイへと進む開発の流れを指します。現在は、コード変更や同僚からの依頼、本番環境の指標など、どこからでも作業が発生します。開発者もエージェントも、タスクに応じて工程の間を行き来しています。
この中で、開発者は方向性を決めて判断を下し、出荷物に責任を持ちます。エージェントは変更を実装し、検証します。すべての結果は継続的な学習の仕組みに流れ込み、次のサイクルを改善します。GitHubはこれを「エージェント型ソフトウェア提供システム」と呼び、次の3点の実現を掲げています。
- Velocity（速度）：アイデアから完成したソフトウェアまでを、できるだけ速く、効率よく、低コストで届ける
- Intelligence（知性）：プラットフォーム全体の文脈と継続的な学習エンジンを組み合わせ、使うほど改善するシステムにする
- Quality（品質）：完成した成果物を標準で安全にし、出荷前にバグを見つける
GitHubは、こうした仕組みの土台となる基本機能（プリミティブ）も公開するとしています。利用者は、それを使って自社向けの仕組みを組むこともできます。作業、ツール、コストの主導権は利用者側に残す方針です。
Parikh氏は、開発者の役割はこれまで以上に重要になるとも述べています。これまでに書かれたソフトウェアの総量は、今後5年で書かれる量の1%に満たないというのが同氏の見方です。狙いはコードを増やすことではなく、これまで解けなかった問題を解くことだとしています。開発の各工程を別々のツールで補うのではなく、GitHub上で工程全体をつなぐ方向と言えます。
GitHub Copilotアプリ：Issueからマージまでを1つのアプリで
GitHub Copilotアプリは、エージェント型の開発のためにゼロから設計されたアプリです。プロジェクトをまたいでエージェントとツールをつなぎます。作業の受け渡しを一つひとつ人が担わなくても、全体を指揮できます。
用途はコードを書くことに限りません。仕様書の作成、設計に関する議論の提示、テレメトリーの分析も、エージェント中心の1つの画面で行えます。テレメトリーは、アプリの利用状況や動作を計測したデータです。
Issueは、GitHub上でバグや作業項目を管理するチケットです。マージは、変更をメインのコードに取り込む操作を指します。「Issueからマージまで」は、作業の起票から完了までを1つのアプリで扱うという意味です。エディターの補助にとどまらず、開発作業の窓口そのものになる点が大きな変化とみられます。
Copilot Fusion：タスクに応じてモデルを自動で選ぶ
GitHubは、タスクごとに適したモデルは異なるとしています。一方で、開発者が毎回モデル選びを管理しなくても、適切な結果を適切な価格で得られるようにするのが狙いです。
Copilot Fusionは、推論、コード生成、デバッグ、ツール利用の観点で、タスクに必要な能力を評価します。そのうえで、1つまたは複数のモデルでどう実行するかを選びます。複数モデルの協調（オーケストレーション）は、処理の性質に応じて担当モデルを振り分ける考え方です。
性能について、GitHubはArtificial Analysis Coding Agent Indexの結果を示しています。Fusion Maxのスコアは、比較対象のOpus 5.5 Maxとの差が2ポイント以内でした。そのうえでコストは半分、1タスクあたりの所要時間は40%短いとしています。
Artificial Analysisは、AIモデルの性能やコストを比較・公開している評価サービスです。今回の結果は、上位モデル単体に近い品質をより安く速く得られるという主張になります。ただし指数の評価条件は発表に含まれていないため、自社の作業に当てはまるかは実際のタスクで試すのが良さそうです。
Copilot projects：目標を渡して複数リポジトリを並行で動かす
Copilot projectsは、GitHub Copilotアプリで発表当日から使える機能です。複数のリポジトリにまたがるエージェント作業を、フルマネージドの並列セッションで実行できます。
進捗の追跡、判断、次の指示を1か所で行えるのが特徴です。GitHubは、実行の管理に割く時間を減らし、何を作る価値があるかを考える時間を増やせるとしています。
リポジトリは、プロジェクトのコードと変更履歴を保管する場所です。フルマネージドは、実行環境の用意や管理をGitHub側が担うという意味です。フロントエンドとバックエンドが別リポジトリの場合も、目標を1つ渡してまとめて進められる点が実務上の利点と言えます。
セッション継続：端末やツールを切り替えても作業が止まらない
セッション継続は、同じクラウドエージェントのセッションを複数の環境で開始・追跡できる機能です。対象はGitHubアプリ、VS Code、CLI、Webです。CLIは、コマンドを入力して操作するコマンドラインツールを指します。
GitHubは使い方の例として、次の流れを挙げています。
- 朝会（スタンドアップ）の最中に、スマートフォンから作業を始める
- 自席に戻り、VS Codeから作業の方向を調整する
- 昼休みに、github.comで進み具合を確認する
この間も、エージェントはクラウド上で作業を続けます。GitHubによると、これを支えるマルチモデルのハーネスは強力で高速、かつコスト効率が高いものです。ハーネスは、AIモデルにツールや実行環境をつなぎ、エージェントとして動かす周辺の仕組みです。
処理が手元のPCではなくクラウドで進むため、PCを閉じても作業は止まりません。外出や移動の多い少人数のチームでも、作業の流れを保ちやすい仕組みとみられます。
Copilot automations：結果から学んで次の実行を改善する
Copilot automationsは、リポジトリ内にAIを使ったワークフローを作れる機能です。処理はクラウドで動き、起動方法は次の3通りです。
- 手動で起動する
- イベントに反応して起動する
- スケジュールに沿って定期的に実行する
これにより、Issueの振り分け（トリアージ）やコードレビューなどを、エージェントに分担させられます。
新たに、automationsは実行結果から学び、改善案を提案できるようになりました。改善案は、人が確認して承認する流れです。GitHubは、これを先に述べた学習エンジンの実践例と位置づけています。完了した仕事の結果を、次の実行の改善に生かす仕組みです。
改善案は人の承認を経るため、AIが勝手にワークフローを書き換えることはありません。まずは、Issueの整理のような定型作業から試すのが良さそうです。
Copilot code review Max：重要な変更を深くレビューする
GitHubは、コードが増えるほどプルリクエストとレビューの需要も増えると指摘しています。プルリクエストは、変更内容を取り込む前にレビューを依頼する仕組みです。速く進めることが役立つのは、出荷物の品質を保てる場合に限られます。
Copilot code reviewは、開発者が見つけるべき、意味があり対応可能なバグを示す機能です。今回、より深く確認するCopilot code review Maxが発表されました。GitHubによると、ReviewBenchの重大度の高い問題の評価で、最も高いF1スコアを記録しました。
レビューの深さは、次の段階に分かれています。
- Lite・Balanced：日常的なレビューを速く進めるための段階
- Max（新設）：より深い確認が必要な変更に使う段階
F1スコアは、指摘の正確さ（適合率）と見落としの少なさ（再現率）をまとめて評価する指標です。誤検知の少なさと重要なバグの検出を同時に測れます。普段はLiteやBalancedを使い、認証や決済など影響の大きい変更だけMaxにかける使い分けが良さそうです。
契約の変更：GitHub Enterpriseなら別契約なしで全Copilot機能
発表当日から、GitHub Enterpriseの顧客は別のサブスクリプションなしで、すべてのCopilot機能を使えるようになりました。対象にはGitHub Copilotアプリ、コードレビュー、automationsなどが含まれます。料金は、使用したAIクレジット分を支払う形です。
提供条件は次のとおりです。
- 現時点では、GitHubの営業窓口（GitHub Sales）経由で申し込む
- セルフサービスでの申し込みは近く提供予定で、時期は公表されていない
- 既存のCopilot BusinessとCopilot Enterpriseの顧客は、現行プランを続けても、準備ができた時点で移行してもよい
GitHubは、外部ツールに開かれた拡張可能な基盤であり続けるとしています。Cloudflare、Datadog、Figmaなど、チームが使っているツールは引き続き利用できます。
AIクレジット制は、利用者数に応じた定額とは異なり、使った分だけ支払う従量課金です。利用の多い月は費用が増えるため、予算の管理方法もあわせて決めておく必要があります。クレジットの単価は発表に含まれていないため、検討時はGitHub Salesで見積もりを取ってください。
インフラ投資：エージェントの負荷に耐える基盤づくり
GitHubによると、これらの機能はすべて、速く信頼性が高く拡張できる基盤に支えられています。エージェントは、ソフトウェア開発の量と形を変えつつあります。容量の追加は重要ですが、それだけでは足りず、アーキテクチャも変える必要があったとしています。
GitHubが2026年に入ってから追加した設備は次のとおりです。
- CPUコア：400万
- 高速ストレージ：160PB
- ネットワーク容量：50Tb/s
PB（ペタバイト）は、100万GBに相当する容量の単位です。Tb/s（テラビット毎秒）は、1秒あたりに送れるデータ量を表します。
あわせて、MicrosoftのクラウドAzureでの複数リージョン構成への移行も進めています。世界中の開発者からの大量のトラフィックを処理しながらの移行で、完了は2027年初めの見込みです。GitHubは、こうした投資で成長の余地を確保し、次は作業を処理するシステムを作る段階だとしています。
Gitの基盤も作り直しています。GitHubは長年、利用の増加に合わせてGitを拡張してきました。しかしエージェント時代には、これまでとは異なる水準の処理量と信頼性が必要だとしています。新しいGitアーキテクチャは、次の3原則に基づきます。
- プリミティブ（基本的な処理単位）を単純にする
- ストレージとコンピュートを分離する
- 処理間の調整（コーディネーション）を最小限にする
ストレージとコンピュートの分離は、保存と計算を別々に増強できるようにする設計です。Gitは一例で、AIゲートウェイやハーネスなど、プラットフォーム全体で拡張の取り組みを進めているとしています。エージェントは人より高い頻度でリポジトリを読み書きするため、基盤の作り直しが必要になったとみられます。
導入を検討する際のポイント
今回の発表をどう取り入れるかは、契約形態や使い方で変わります。検討時に確認したい点は次のとおりです。
- 契約形態：料金の変更はGitHub Enterpriseの顧客が対象です。個人向けプランへの影響は発表されていません。
- 提供状況：当日からの提供が明記されたのは、Copilot projectsとEnterprise向けの新しい契約形態です。その他の機能の提供範囲は、GitHubのドキュメントで確認してください。
- 費用：AIクレジットは利用量に応じた支払いです。どの機能をどの程度使うかで、毎月の費用が変わります。
- 性能値の読み方：Fusion Maxやcode review Maxの数値は、GitHubが示したベンチマーク結果です。自社のコードで同じ結果が出るとは限りません。
- 人の確認：automationsの改善案は人の承認が前提です。出荷物への責任は、引き続き開発者が持つ設計です。
各機能の詳しい仕様は、元記事からリンクされたGitHubのドキュメントで確認できます。
まとめ
GitHub Universe 2026では、Copilotアプリを軸に、開発の全工程をエージェントと進める構想が示されました。Enterprise向けの契約がクレジット制に変わった点も見逃せない変更です。数値は自社のタスクで確かめつつ、提供済みのCopilot projectsから試すのが良さそうです。
