• 作成日 : 2026年3月24日

GitHub CopilotでClaudeを使うには？モデル選択や違いを解説

GitHub CopilotでClaudeを選択できるようになり、AI開発ツールの選択肢が大きく広がりました。これまではOpenAIのモデルが中心でしたが、現在は用途に応じて最適なAIを使い分ける時代へと変化しています。

この記事では、GitHub CopilotでのClaude利用方法や、新ツールであるClaude Codeとの違い、そしてモデル選択のポイントまでをわかりやすく解説します。

GitHub Copilotでモデル選択をするには？

VS CodeのCopilot Chatウィンドウを開き、入力欄上部の「モデルバッジ」をクリックすることで、簡単にモデルを切り替えられます。

GitHub Copilotでは、設定画面やチャットインターフェースからClaude Sonnet4などのモデルを選択できます。用途に合わせて最適なエンジンを切り替えることで、コード生成の精度を高められます。

GitHub Copilotで利用できるモデルの種類

現在、GitHub Copilotのユーザーは、Anthropic社のClaude  Sonnet4やGoogle社のGemini 2.5 Proを選択できるようになっています。現在、これらのモデルをチャット機能で自由に切り替えて使用可能です。

モデルごとに得意分野が異なるため、UIデザインの修正にはこのモデル、アルゴリズムの最適化にはあのモデル、といった使い分けが推奨されます。

Claude Sonnet  4.6 をGitHub Copilotで使う手順

GitHub Copilot Chatのパネルを開き、モデル選択のドロップダウンメニューからClaude  Sonnet 4.6を選びましょう。

VS Codeを使用している場合は、最新版へのアップデートが必要です。組織アカウントで使用している場合は、管理者が設定画面でClaudeの利用を許可しなければならないケースもあります。API Keyを個別に用意する必要はなく、GitHub Copilotのサブスクリプション料金内で利用できる点が大きな特徴です。

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GitHub CopilotとClaude Codeの違いは？

GitHub Copilotがコードエディタ内での入力を支援するのに対し、Claude Codeはターミナル（CUI）からプロジェクト全体を操作するツールという違いがあります。どちらも開発を助けるAIですが、操作感や得意とする作業範囲がはっきりと分かれています。

エディタ完結型orターミナル特化

GitHub Copilotは、VS Codeなどのエディタ上でコードを書きながら、リアルタイムで続きを提案してくれるツールです。これに対してClaude Codeは、ターミナルでコマンドを打ち込み、AIが直接ファイルを編集したりテストを実行したりするエージェント型のツールになります。エディタを離れずに細かなコードを書きたいときはGitHub Copilot、複雑なバグ修正やリファクタリングを一気に進めたいときはClaude Codeが向いています。

プロジェクト全体の書き換え能力と修正範囲

GitHub Copilotは、開いているファイルや関連する一部のファイルをふまえて提案を行いますが、Claude Codeはリポジトリ全体をスキャンして広範囲な修正を行う能力に長けています。たとえば、プロジェクト全体のライブラリをアップデートしたり、複数のファイルにまたがる関数名を一括で変更したりする作業は、Claude Codeの得意分野です。指示を出せば、AIが自分で考えて複数のファイルを修正し、必要であればビルドが通るかまで確認してくれます。

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GitHub Copilotの進化とCodexからの変更点

GitHub Copilotは初期に搭載されていたCodexモデルから、より高性能なマルチモデル体制へと進化を遂げました。この変化により、特定のベンダーに依存しない柔軟な開発環境が整っています。

初期モデルCodexと現在のマルチモデル体制の違い

GitHub Copilotがリリースされた当初は、OpenAIが開発したCodexというモデルが基盤でした。

しかし、現在ではCodexよりもさらに賢いClaude  Sonnet4.6といったモデルが採用されています。Codexはコード補完に特化していましたが、最新モデルは自然言語の理解力が格段に向上しており、ドキュメントの作成や複雑なエラーの解説もスムーズに行えるようになりました。

OpenAIモデルに加えてClaudeやGeminiが選べえるように

開発者のニーズが多様化したことが、マルチモデル化が進んだ大きな理由です。

特定のタスクにおいてClaudeの方が正確なコードを出すといった評価がコミュニティ内で広まり、ユーザーが自分に合ったAIを選べる自由度が求められるようになりました。GitHub側も、世界中のエンジニアが最適なツールを使えるよう、OpenAI、Anthropic、Googleといった主要なAI企業と協力する道を選びました。

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GitHub CopilotでClaudeを利用するメリット

GitHub CopilotでClaude Sonnet4.6を利用する最大のメリットは、その高い推論能力と自然なコード生成にあります。

特に複雑なロジックを実装する際、Claudeはエンジニアの意図を汲み取った精度の高い提案をしてくれることが多いです。

複雑なロジック理解に強い

実際のプログラミングにおいても、条件分岐が複雑なコードや、数学的な計算が必要なアルゴリズムの作成において、ミスの少ない回答を出す傾向があります。また、生成されるコードが人間にとって読みやすく、メンテナンスしやすいスタイルで出力されることも、多くのプログラマーから支持される理由の一つです。

コンテキストウィンドウが広い

Claudeは一度に処理できる情報量が非常に広いため、大規模なプロジェクトの背景を理解した上での提案が得意です。

GitHub Copilotを通じて利用する場合でも、この広大な知識の器が活かされ、ファイル間の依存関係を考慮した精度の高い回答が得やすくなります。これまではAIが忘れてしまっていた古いコードの情報も、Claudeならしっかり把握したまま議論を続けられます。

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Claude Codeを導入する際の注意点

Claude Codeを利用するには、GitHub Copilotとは別にAnthropicのAPI環境を整える必要があります。ツールとしての強力さゆえに、コスト面やセキュリティ面で事前に確認しておくべきポイントがいくつかあります。

API Keyの取得によるコストを考える

GitHub Copilotは月額固定料金で使い放題ですが、Claude Codeは使用したトークン量に応じて料金が発生する従量課金制が基本です。

利用を開始するには、AnthropicのコンソールからAPI Keyを発行し、クレジットカードを登録してデポジットを入金する必要があります。大規模な修正を何度も繰り返すと、思わぬコストがかかることもあるため、予算管理には注意しましょう。

Claude Codeが適した開発シーンで利用する

Claude Codeは、手作業で行うと数時間かかるような地道な修正作業を数分で終わらせたいときに活躍します。たとえば、古いJavaScriptのコードをTypeScriptに移行する作業や、テストコードを一斉に生成するようなシーンです。

ターミナル上で claude コマンドを叩き、「このディレクトリ内のファイルをすべてチェックして、エラーを直して」と指示するだけで、AIが自律的に動く様子は、GitHub Copilotとはまた違った驚きを与えてくれるでしょう。

GitHub CopilotとClaudeの併用で開発の最適化を

これからの開発現場では、GitHub CopilotかClaude Codeかという二者択一ではなく、両方を使いこなすスタイルが主流になります。日々のコーディング中の補完や、ちょっとした質問には月額制で安定して使えるGitHub Copilotを活用しましょう。そして、プロジェクトの大きな方針転換や、一括での構造変更が必要な勝負どころでは、Claude Codeのパワーを借りるのが賢い選択です。

それぞれの強みを理解して組み合わせることで、一人で開発しているとは思えないほどのスピード感を実現できるようになります。

• 監修：マネーフォワード クラウド

  マネーフォワード クラウドが監修する「AIの基礎知識」です。ビジネスや生活に役立つAIの基本と最新情報を分かりやすく解説。AIを身につけ、新しい一歩を踏み出すのを応援します。