【必見】GitHub Copilotで生産性向上！導入・活用事例徹底解説

GitHub Copilotは、最新の生成AI技術を活用したコード補完・自動生成ツールです。

エンジニアや開発チームが導入することで「作業スピードの向上」「コード品質の安定化」「開発者のモチベーションアップ」など、多くの恩恵が期待できます。

ここでは、料金体系や導入事例、セキュリティ対策といった重要なポイントを網羅しつつ解説していきます。

この記事を読むことで、GitHub Copilotの全体像と企業や個人のプロジェクトへの最適な導入方法が明確になり、安心してご活用いただけるよう願っています。

ライター：倉光 哲弘

編集：小澤健祐

GitHub Copilotとは？基本機能と導入メリット

GitHub Copilotは、OpenAIやAnthropic、Googleなどの複数のAIモデルを活用して、エディタ内でリアルタイムにコードを補完するサービスです。コメントを書くだけでコードのひな形が生成されるため、学習コストを抑えつつ生産性を大幅に向上させることが可能です。

最新AIモデルによる高精度・高速な支援

GitHub Copilotは、2025年2月6日の公式発表で、OpenAI の最新モデル「o3-mini」を新たに搭載し、GPT 4o だけでなく、より高度な機能を提供することが明らかになりました。

o3-miniは、o1モデルを上回る性能を発揮し、応答速度はo1-miniと同等ながらも、コード補完の精度が向上しています。これにより、複雑なコードも正確に解析・補完でき、開発現場での作業効率が飛躍的に向上します。

GitHub Copilot Freeでは、o3-miniが月50チャットの無料利用枠内で提供され、実際のコーディング現場でその効果が確認されています。

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開発者は、より迅速かつ正確な支援を受けることで、生産性を大幅に高めることができます。

マルチモデル対応とCopilot Editsの進化

GitHub Copilotはアップデートにより、マルチモデル対応、自然言語によるマルチファイル編集、チャット支援、コードレビュー自動修正などが強化されました。

• o3-mini（OpenAIの新モデル）がプレビュー公開
• Claude 3.5 Sonnet や Gemini 2.0 Flashなど、複数モデルを選択できる
• Copilot Edits機能による自然言語でのマルチファイル編集の正式化

例えば、高速な処理が求められる場合にはGemini 2.0 Flashを、より複雑な処理が必要な場合にはo3-miniを選択するといった使い分けが考えられます。あるいは、「このプロジェクトで使用しているすべてのファイルをUTF-8エンコーディングに変更してほしい」といった指示をCopilot Editsに与えることで、複数のファイルをまとめて変換することができます。

環境やタスクに応じた最適なモデルの活用が、開発プロセスを効率化します。

CodeQL連携とAutofix機能の利点

GitHub CopilotはCodeQLの脆弱性スキャンと統合し、問題箇所を検知次第、自動修正候補を提示するAutofix機能を提供しています。これにより、SQLインジェクションやXSSなど、セキュリティ上の欠陥を早期に、そして容易に対処できます。

セキュリティ脆弱性は、システムに重大な損害を与える可能性があります。Autofix機能により、脆弱性を早期に発見し、自動的に修正候補を提示することで、開発者はセキュリティ対策に費やす時間と労力を大幅に削減できます。

たとえば、AutofixによるCodeQLアラートの自動修正が実装されたケースでは、数百件のセキュリティキャンペーンでも有用性が確認されています（GITHUB.BLOG）。

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開発者は統合されたツール群で、より快適で安全な開発環境を享受できます。

基本操作と各IDEへの導入手順

各主要IDEでの具体的な設定方法をステップバイステップで解説します。

IntelliJ等JetBrains製品での利用方法

JetBrains IDEではCopilotプラグインが提供されています。IntelliJでの設定手順と実際のコード補完例、具体的なショートカット操作をご説明します。

1. インストール手順

• JetBrains IDEのプラグインダイアログを開く
• "GitHub Copilot"を検索
• インストールをクリック

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2. 初期設定

• インストール後、IDEにCopilotアイコン/パネルが表示
• 初回使用時：GitHubへのサインインが必要

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3. Copilot認証を行います。

右側ツールバーのCopilot Chatアイコンからアクティベート可能です。

4. コード補完機能

• リアルタイムでコードを自動補完
• グレーアウトされたフォントで提案を表示

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5. 追加機能

• 複数の提案を別ペインで表示
• Copilot Chat機能

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VS Codeでの簡単セットアップと使い方

VS Code向けのGitHub Copilot拡張機能をインストールするだけで、すぐにCopilotが使えます。VS Codeは初心者にも扱いやすい軽量エディタでありながら、豊富な拡張機能により生産性やコード補完機能が非常に優れているため、誰でも簡単に快適な開発環境を構築できます。

1. VS Codeを起動
エディタを開くと、すぐに操作可能なシンプルなUIが表示されます。

2. 拡張機能（Extensions）に移動
サイドバーから「拡張機能」を選択し、「GitHub Copilot」を検索します。

3. 「Install」をクリック
表示されたGitHub Copilot拡張機能をインストールします。

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4. GitHubアカウントでサインイン
拡張機能インストール後、GitHubアカウントで認証すれば、 即コーディング可能です。

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VS Codeのショートカットキーは、基本的にはJetBrainsのものと同じですが、追加の提案を別ペインで開くコマンドのみ異なります。

直感的操作で即戦力の環境が整い、生産性が向上します。

料金プランと導入事例で見るコストパフォーマンス

詳細な料金プラン

GitHub Copilotは、無料プランと有料プランがあり、用途に合わせて選べます。明確な料金体系で導入効果が期待できます。

• Copilot Free：月2,000回のコード補完、50回のチャット制限（2024年12月発表）
• Copilot Pro：月額10ドル（年間契約なら100ドル）
• Copilot Business：19ドル／ユーザー
• Copilot Enterprise：39ドル／ユーザー

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学生や教員、特定のOSSメンテナーはPro相当が無償になるプログラムも継続中です。個人で試用してみてから、チーム全体への拡張を検討するといった導入ステップも踏みやすいでしょう。

導入事例1 – Accenture社

Accenture社ではCopilot導入により、開発効率が大幅に向上しました。

Accenture社とGitHubによる共同調査では、Copilot導入の効果として、以下の点が確認されています。

• タスク完了時間の短縮：タスク完了までの時間が平均55%短縮
• コードレビューの効率化：コードレビューの合格率が15%向上
• 開発者の満足度向上：90%の開発者がCopilot導入後、仕事への充実感が増したと回答

これらの結果から、Copilotが単なる自動補完ツールにとどまらず、作業効率やコード品質、さらには開発者のモチベーションにも良い影響を与えていることがわかります。

導入事例2 – ZoomInfo社

ZoomInfo社はGitHub Copilotを400名以上のエンジニアに導入し、業務改善を実現しました。

Copilotはコード生成の自動化により定型作業の負担を軽減するため、エンジニアの生産性向上に寄与しています。

社内評価では、以下の点が確認されています。

• 満足度：72%
• 提案実績：1日あたり約6,500件の提案
• 提案受入率：33%
• コード生成量：数十万行

大規模チームにおいても、Copilotが実用的なペアプログラマとして機能し、定型的な作業を高速化した事例の一つです。

セキュリティとライセンスに関する最新情報

脆弱性のリアルタイムブロック

CopilotはAIによる脆弱性検知フィルタを搭載し、SQLインジェクションなど危険なコードパターンを提案段階で遮断します。

安全なコーディングを維持するには、動的解析だけでなくCodeQLに基づく静的検知を併用する仕組みが不可欠です。

• SQLインジェクションなどの脆弱なコード提案を自動でブロック
• 提案前に問題を検出して、安全な代替案に置き換え
• インシデント報告やバグ報奨制度^※を通じ、安全性を継続的に向上
• コード検査や秘密情報のスキャン、依存関係管理などのツールで開発環境全体の安全を支援
  ※ バグ報奨制度（Bug Bounty）：ソフトウェアの問題を発見した人に報奨金を支払う制度

実装段階での重大な不具合を事前に回避し、修正コストを削減できます。

データの暗号化と厳格な情報管理

企業がCopilot導入時に最も気になるのは、情報漏洩リスクです。Copilotは通信および保管時にそれぞれ強力な暗号化を用いて、機密データが漏洩しないよう徹底的に守っています。具体的には、

• 送信時はTLSで暗号化
• 保管時はMicrosoft AzureのFIPS準拠暗号化を適用
• プロンプトは必要な時間のみ保持し、直ちに破棄
• プロンプトは再学習に一切使用されない
• ユーザーエンゲージメントデータは24か月保存
• プロンプト情報の保存期間は、Business/Enterpriseプランでは即時破棄、その他は最大28日間保持
• アクセスは指定されたスタッフにのみ限定

企業にとって懸念となりがちな情報漏洩リスクを最小限に抑え、開発現場でも安心して活用できるよう設計されています。

コード提案のライセンス対策

GitHub Copilotの提案をそのまま使用するのは推奨されず、ユーザー自身のリスク管理が必要です。

Copilotは開発支援ツールであり、開発者の判断力の補助に過ぎず、サードパーティコード同様の法的リスクが伴います。

2023年9月7日発表の「Copilot Copyright Commitment」では、適切なガードレールを有効化した商用ユーザーに対し、Microsoftが著作権侵害リスクを負担すると明示されています（例：フィルタリング機能の設定）。

企業はCopilot利用時の著作権訴訟リスクを過度に懸念せず、生成AIの利点を安心して享受できます。

HPの「Copilot+ PC」で広がるAI活用

HP社では、Windows 11に搭載される「Microsoft Copilot」をはじめ、生成AI機能全般の活用を強化できるハードウェアとして「Copilot+ PC」認定を受けたノートブックPCシリーズを展開しています。

HP EliteBook X G1a 14 AI Notebook PC

• 最大64GBのLPDDR5Xメモリ
• AI専用のNPU（最大55TOPS性能）
• 機密情報をオンデバイスで処理し、ネットワーク依存を低減

「Microsoft Copilot」との連動で、会議の自動議事録作成や自然言語を使ったWindows操作などが円滑化するのはもちろん、GitHub Copilotや他のAIツールの処理をローカルで高速にサポートするメリットも得られます。

たとえば、大容量のコードを一括解析するような場面でも、高性能NPUの存在が効いてきます。クラウドの負荷や遅延を減らしながらAIサービスを活用できる^※ため、ネットワーク環境の制限が大きい現場や、機密性の高いプロジェクトでも導入しやすいでょう。

※Ragnar Heil, 2025、および Microsoft 公式ブログ

HP Tech&Device TVなどの関連コンテンツでも、より詳しいHP製品の活用方法が紹介されています。ぜひ参考にしてみてください。

おわりに（まとめ）

GitHub Copilotは、AIを活用して「コードを書く」体験を大きく変える強力な開発支援ツールです。マルチモデル対応や自然言語ベースの編集、セキュリティ連携などが次々と拡充され、個人から大企業まで幅広いシーンで導入が進んでいます。導入実績を見ると、タスク完了時間が最大で55％短縮されたケースも報告されており、コードレビューやPull Requestの合格率の向上とあわせて、開発効率の飛躍的な改善に寄与しているといえるでしょう。

また、料金プランにおいては無料枠からエンタープライズ向けまで幅広く用意されているため、個人で試しに使ってみる段階から、より高いセキュリティ対策やポリシー管理を求める大企業の本格導入までスムーズに対応できます。実際、Copilotは脆弱なコードパターンのリアルタイムブロックや重複検出フィルタなどを備え、セキュリティとライセンス面でも万全の体制を敷いているのが特長です。

こうした成果が得られる背景には、GitHubプラットフォームとの高い親和性やAIモデルの進化が大きく影響しています。セキュリティやコンプライアンスに対する懸念が取り除かれることで、企業規模での本格運用がしやすくなり、実際にAccentureやZoomInfoなどの大手企業でも全社導入が進んでいます。

GitHub Copilotを導入することでプロジェクト全体のコスト削減とコード品質の向上を両立し、開発者自身がよりクリエイティブなタスクへ時間を割けるようになる点が大きなメリットです。新人エンジニアの学習支援からベテランのリファクタリング作業まで幅広く役立つため、チーム全体の生産性アップに貢献するでしょう。

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