• 更新日 : 2026年10月19日

GitHub Copilot Agent Modeとは？エージェントモードの使い方・設定手順や料金プランを解説

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GitHub Copilot Agent Modeは、自然言語の指示だけでコードの作成・修正・テスト実行まで進むAI機能です。1行ずつ候補を出す従来の補完と違い、複数ファイルをまたいで作業を組み立てます。

本記事では、GitHub Copilot Agent Modeでできることや使い方・設定手順、活用例を詳しく解説します。

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GitHub Copilot Agent Modeとは？

GitHub Copilot Agent Mode（エージェントモード）は、AIがコードの生成・修正・テスト実行までを続けて行う機能です。1行ずつ指示を出すのではなく、達成したい状態を言葉で伝えると、AIが手順を分解して作業を進めます。VS Codeをはじめとする主要なエディタで使え、無料プランにも含まれています。

参考：エージェント モードの使用 – Visual Studio (Windows) | Microsoft Learn

従来の補完モードとの違い

従来の補完モードとの違いは、AIが受け持つ範囲が「コードの提案」から「タスクの完了」まで広がった点にあります。

従来のGitHub Copilotは、エディタ上でコードを1行ずつ提案する補完型でした。カーソルの位置と前後の文脈から、次に書くべきコードを予測して候補を表示します。

一方のAgent Modeは、指示を出すとAIが自分で手順を組み立てて動きます。たとえば「ログイン機能を追加して」と伝えると、関連する複数ファイルを作成・編集し、エラーが出れば原因を探って直すところまで一続きで進めます。

他のAIエージェントとの違い

GitHub Copilot Agent Modeの特徴は、GitHubのリポジトリ管理やプルリクエストとそのままつながる点です。

コーディング支援のAIエージェントには、Claude Code（Anthropic社）、Cline、Cursor Agentなどの選択肢もあります。主な違いは次のとおりです。

すでにGitHubを使っている組織であれば、リポジトリ管理やIssues（課題管理）といった流れの中でそのまま使えるため、導入時の手間が少なくなります。VS Codeでは、Copilotに加えてClaudeやCodexをハーネスとして選べるようになっており、同じエディタの中でツールを比べられます。

GitHub Copilot Agent Modeの主な機能は？

Agent Modeには、コード生成に加えてターミナル操作、外部サービス連携、AIモデルの選択といった機能がそろっています。

ターミナル操作やテストを自動で実行する

Agent Modeはコードを書くだけでなく、そのコードを実際に走らせて結果を確かめるところまで担当します。

たとえばCSVファイルを集計するPythonスクリプトを作らせた場合、記述からテスト実行、エラー修正、再実行までのサイクルをAgent Modeが回します。コマンドを一つずつ打ち込む手間がなくなるため、試行錯誤にかかる時間を短くしやすくなります。

実行の前にはデフォルトで確認が入りますが、設定によって自動実行も可能です。そのため、想定していないコマンドがそのまま流れることを防げます。

MCPツール連携で外部サービスとつながる

MCPとは、AIエージェントが外部ツールやサービスと接続するための共通規格です。

Agent ModeはこのMCPに対応しており、データベースやAPI、社内システムと連携した処理を指示だけで組み立てられます。GitHub公式の料金ページでは、MCPサーバーとの連携が無料プランを含むすべてのプランで使えると案内されています。

社内のチャットツールやドキュメントサービスとつなげて、定期的なデータ取得とレポート作成をまとめて回す流れも構築できます。外部サービスとの連携をエンジニアに頼まず自分で組める点は、バックオフィス担当者にとって見逃せない機能です。

ClaudeやGeminiなど複数のモデルを選べる

タスクの内容に合わせてAIモデルを切り替えられるため、精度と費用のバランスを取りやすくなっています。

実務では、複雑なロジックには推論に強いモデル、長い文章の処理には長文に強いモデルという使い分けが取られています。モデルによって消費するクレジット量が変わるため、軽い作業に軽量モデルを充てると費用を抑えられます。

GitHub Copilot Agent Modeの料金プランは？

Agent Modeはどのプランでも使えますが、消費するクレジット量に応じて必要なプランが変わります。GitHub Copilotの料金は2026年6月から、月額プランに加えて、GitHub AI Creditsを使う従量制へ切り替わりました。

プランは個人向けと組織向けに分かれ、月額料金に応じたAIクレジットが付きます。1クレジットは0.01ドルに相当し、チャットやエージェント操作、Copilot CLIの利用で消費されます。コード補完と次の編集候補はクレジットを消費せず、有料プランでは回数の上限がありません。

料金と付与クレジットはGitHub社の改定によって変わるため、契約の前に公式ページで最新の内容を確かめてください。

参考：GitHub Copilot · Plans & pricing｜GitHub

GitHub Copilot Agent Modeの導入・設定手順は？

GitHub Copilot Agent Modeを動かすには、GitHubアカウントとGitHub Copilotへのアクセスが必要です。 Visual Studio Code（VS Code）など、対応する開発環境で利用できます。

1. GitHubアカウントを用意する

最初にGitHubの無料アカウントを作ります。

組織のアカウントで使う場合、管理者がCopilotのポリシーを設定していると利用できる範囲が変わります。社内アカウントで進めるときは、事前に情報システム担当へ確認しておくと手戻りを防げます。

2. VS CodeをインストールしてGitHubにサインインする

現在のVS CodeはAI機能を標準で備えているため、GitHubアカウントでサインインすればAgent Modeを使えます。

VS CodeはMicrosoftが無料で配布しているコードエディタです。プログラミング向けのツールではありますが、Agent Modeを動かす入口として使うだけなので、コードが書けなくても進められます。

参考：Build with agents in VS Code｜Microsoft

3. Agentsウィンドウかチャットビューで指示を出す

作業用のフォルダを開き、ハーネスにCopilot、役割にAgentを選べば、自然言語の指示を受け付ける状態になります。

エディタの横で作業したい場合は、チャットビューからでも同じことができます。AgentsウィンドウとチャットビューはセッションIDを共有しており、タイトルバーの「Open in Editor」や「Open in Agents」で行き来しても会話は途切れません。

動作中は変更内容がChangesパネルに差分として並びます。承認を求める操作は都度確認が入り、受け入れるかどうかを利用者が選べるため、意図しない変更は取り消しで戻せます。

アカウントの管理や社内での取り扱いルールは、使い始める前に整理しておくと安全です。中小企業向けの指針が公開されているため、社内規程を作る際のたたき台として使えます。

GitHub Copilot Agent Modeの活用事例は？

GitHub Copilot Agent Modeは、Agent Modeは開発者専用のツールではなく、バックオフィス業務の自動化にも使えます。社内にエンジニアがいない中小企業でも、日常の集計作業やデータ抽出から着手できます。

Excel集計やPDFデータ抽出に使う

バックオフィスで繰り返し発生するExcel（エクセル）やCSVファイルの集計は、作業の流れが固まっている分、AIに伝えやすい仕事です。

たとえば部署ごとの交通費を集計し、上限を超えた社員を抜き出す作業を手作業で続けている場合、次のように伝えるとPythonスクリプトが生成されます。

PDFからのデータ抽出も同じ考え方で進められます。「PDF請求書からインボイス番号・取引先名・金額を読み取り、Excelにまとめるツールを作って」と伝えれば、読み取り用のライブラリを使ったスクリプトを生成し、テストまで走らせます。

仮に毎月数時間かけている集計がスクリプト実行の数分で終わるようになれば、年間ではまとまった時間を取り戻せます。

リファクタリングやテスト整備に使う

開発チームでは、複数ファイルにまたがる修正やテスト整備など、手数のかかる作業から任せるケースが増えています。

いずれも人手だけで進めると時間がかかり、見落としも起きやすい領域です。任せられる作業を整理すると次のとおりです。

出力をそのまま採用するのではなく、テストとレビューを通す前提は変わりません。設計や仕様の判断は人が持ったまま、手間のかかる工程だけを預ける使い方が現実的です。

開発内製化でコストを抑える

外注していた小規模な自動化ツールを社内で作れるようになると、依頼から納品までの待ち時間がなくなります。

経済産業省はDXレポートで、ユーザー企業がシステム開発を外部委託に依存してきた構造を課題として挙げ、事業変革を自社で進める体制づくりの必要性を示してきました。自然言語で動かせるAgent Modeは、その内製化を後押しする選択肢になります。

ただし気をつけたい点もあります。AIが生成したコードは動作確認が前提で、顧客データや財務データを扱う場合はセキュリティ面の確認も欠かせません。小さな社内ツールから試し、対象範囲を段階的に広げる進め方であれば、失敗したときの影響を抑えやすくなります。

GitHub Copilot Agent Modeを安全に使うには？

業務でAgent Modeを使うときは、入力してよい情報の線引きと、生成コードを確認する流れを先に決めておきます。技術的な設定よりも、この運用ルールのほうが事故を防ぐ効果は大きくなります。

入力してよい情報の線引きを決める

社外に出せない情報をプロンプトや作業フォルダに含めない運用を、使い始める前に決めておきます。

Agent Modeはワークスペース内のファイルを読み取りながら動くため、対象フォルダに機密情報が置かれていると、その内容が指示の文脈に含まれるおそれがあります。顧客名簿や給与データを扱うフォルダは作業対象から外し、テスト用のダミーデータで動作を確かめる流れが安全です。

GitHubは、組織向けのBusinessとEnterpriseではCopilotのデータをモデルの学習に使わないと案内しています。個人向けプランでは、設定画面から学習への利用を停止できます。契約するプランで扱いが変わるため、業務で使う前に設定を確かめておくとよいでしょう。

生成されたコードのレビュー体制を用意する

AIが書いたコードも、外部から受け取ったコードと同じ手順で確認します。

GitHubは公式サイトで、Copilotは開発者の判断を置き換えるものではなく、第三者のコードと同じ注意と確認を払うべきだと説明しています。生成されたコードをそのまま本番環境で動かすのではなく、テスト環境で挙動を確かめる流れを組んでおきます。

バージョン管理を併用しておけば、想定と違う変更が入っても直前の状態へ戻せます。社内にエンジニアがいる場合は、最初の数回だけでもレビューを依頼すると、判断の基準が社内に残ります。

GitHub Copilot Agent Modeについてよくある質問

GitHub Copilot Agent Modeの導入を検討する場面で寄せられることの多い疑問を、Q&A形式で整理します。

どこまで自律的に動く？

Agent Modeは完了まで処理を繰り返しますが、ファイル編集やコマンド実行の前には利用者の承認を求めます。

承認をどこまで求めるかは権限レベルで設定でき、OSレベルでファイルや通信を制限するサンドボックスも用意されています。変更内容は差分として表示されるため、受け入れるか取り消すかを利用者が選べます。

プログラミング未経験でも使える？

自然言語で指示を出せるため、コードが書けなくても利用できます。

ただし基礎知識がまったくない状態では、出力されたコードが正しいか判断しにくい場面が出てきます。まずは無料プランで小さなタスクから試し、結果を目で確かめる流れを作っておくと安心です。

日本語の指示に対応している？

日本語でも利用できます。

ただ、思うような結果が返らないときは、英語でより具体的に指示してみる方法があります。

生成されたコードのセキュリティは大丈夫？

公開コードを学習しているため、古い書き方や弱い実装が混ざるケースがあります。

GitHubは、ハードコードされた認証情報やSQLインジェクションといった典型的なパターンを検知するフィルタを備えていると説明しています。それでも検査は必要で、テストとコードレビューを組み合わせる前提で使います。

GitHub Copilot Agent Modeで業務自動化を始めるために

GitHub Copilot Agent Mode（エージェントモード）は、自然言語の指示だけでコードの生成・修正・テスト実行まで進められるAI機能です。

1行ずつ提案する従来の補完と違い、複数ファイルをまたいだ作業をまとめて任せられます。MCP連携を使えば外部サービスとつなげたワークフローも組め、Excel集計やPDFからのデータ抽出といったバックオフィス業務にも応用できます。

まずVS Codeをインストールしてサインインし、CSVの集計など小さなタスクで動作を確かめるところから始めてみてください。

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• 監修：三枝 徹

  大手IT企業にて製造業向けの購買・経理システムの開発および運用保守を担当。また、プロジェクトマネージャーとして、数億円規模の開発プロジェクトも経験。30年以上の勤務を経て、ライターとして独立。FP2級・AFP・簿記2級の資格を有しており、DXやIT、ビジネス全般、投資、保険、金融などのジャンルで記事を執筆。近年は経営者インタビューにも注力している。