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  • 作成日 : 2025年9月24日

GitHub Copilot Agent Modeとは？できることや料金・導入方法を解説

GitHub Copilot Agent Modeは、従来のコード補完を超え、自然言語による指示で一連の開発タスクを自動実行できる新機能です。コード生成だけでなく、複数ファイルの横断編集やテスト作成、ターミナル操作まで対応し、開発者の手間を大幅に削減できます。

従来のCopilotが「補助的な提案」に強みを持つのに対し、Agent Modeは「実務の代行」まで担う点が最大の特徴と言えます。ここでは、GitHub Copilot Agent Modeでできることや活用例を詳しく解説します。

GitHub Copilot Agent Modeとは

GitHub Copilot Agent Modeは、AIが単なる補助的なコード補完にとどまらず、開発者の指示に応じて一連の作業を自律的に進められる新しい機能です。エンジニアが自然言語で要望を伝えると、コード生成、複数ファイルにわたる編集、テストや修正、さらにはターミナル操作まで対応します。

この機能の登場により、従来の「提案を受け入れる」スタイルから「作業を任せる」スタイルへと開発体験が進化しています。背景には、開発プロセスの複雑化と生産性向上の要請があります。特に大規模システムや継続的な運用において、単なる補完ではカバーできない領域を補うことが大きな狙いです。

たとえば、既存コードの大規模リファクタリングやセキュリティパッチの適用など、工程が多く人手では負荷が大きい作業をAIに委ねられます。GitHub Copilot Agent Modeは開発者の作業を効率化するだけでなく、チーム全体の生産性を高める基盤となりつつあります。

GitHub Copilot Agent ModeとCopilot Coding Agentの違い

GitHub Copilot Agent ModeとCopilot Coding AgentはどちらもAIを活用した開発支援機能ですが、その役割と範囲に明確な違いがあります。

Copilot Coding Agentは、主にエディタ内でのコード補完や修正提案に特化しています。開発者が入力途中のコードやコメントに基づき、適切なコードスニペットを提示することで、作業のスピードを高めることが目的です。

一方で、GitHub Copilot Agent Modeはより広範なタスク管理を可能にします。自然言語で指示を与えると、複数ファイルにわたる変更、テストコードの追加や修正、さらにはターミナル操作までを自律的に実行できます。

Coding Agentが「局所的なコード生成・補完」に強みを持つのに対し、Agent Modeは「エンドツーエンドの開発作業」を代行できる点が最大の違いです。開発者にとってAgent Modeは、従来の補助から一歩進み、実務フローを全体的に支える存在となっています。

GitHub Copilot Agent ModeとCopilot Extensions Agentの違い

GitHub Copilot Agent ModeとCopilot Extensions Agentは、同じ「エージェント」という言葉を含みますが、その用途と対象範囲が異なります。

Copilot Extensions Agentは、GitHub Marketplaceなどを通じて外部サービスや独自拡張機能と連携する仕組みです。たとえば、CI/CDツールやプロジェクト管理システムと統合し、開発ワークフロー全体を拡張できる点に特徴があります。

一方、GitHub Copilot Agent Modeは開発環境内に焦点を当て、コード編集やテスト、リファクタリングなどの具体的な作業をAIが直接実行する機能です。

両者を比較すると、Extensions Agentは「外部連携による機能拡張」、Agent Modeは「開発環境におけるタスク遂行」と位置づけられます。開発リーダーにとっては、Extensions Agentでツール間連携を整えつつ、Agent Modeで実装作業を効率化する組み合わせで活用するとよいでしょう。

GitHub Copilot Agent Modeでできること

GitHub Copilot Agent Modeは、単なるコード補完を超え、開発者が自然言語で指示を与えることで複雑な作業を自動的に処理できる機能群を備えています。コード生成からテスト、ファイル編集、セキュリティ確認までを一貫して支援し、開発効率と品質を同時に高めることが可能です。

ここでは、GitHub Copilot Agent Modeでできることを具体的に紹介します。

自然言語によるコードの生成

GitHub Copilot Agent Modeでは、開発者が「ユーザー登録フォームを追加して」といった自然言語のリクエストを入力するだけで、必要なコードを生成できます。従来の補完機能では数行の提案が中心でしたが、Agent Modeは関数やモジュール単位といったより大きなコード構造にも対応します。

また、既存のプロジェクト文脈を理解し、命名規則や使用フレームワークに沿ったコードを提示する点も特徴です。開発者は記述作業に追われず、設計やレビューに集中できる環境が整うでしょう。

チャットを使った開発のサポート

Agent Modeはチャット形式でのやり取りを通じて、コード修正や改善提案を受けられます。たとえば「この関数の処理速度を改善して」と指示すれば、AIが最適化されたコードを提示します。さらにドキュメント作成やテストコード追加といった補助タスクもチャットで依頼可能です。

自然な会話に近い形でタスクを分解・実行できるため、開発者は細かな操作に時間を割かずに済みます。プロジェクト全体の進行管理においても、チャットは柔軟かつ直感的なインターフェースとして有効です。

複数ファイルに横断した編集

従来のコード補完は単一ファイル内での作業に制限されていましたが、GitHub Copilot Agent Modeは複数のファイルをまたいで編集できます。たとえばAPI仕様変更に伴うモデル・コントローラ・テストコードの修正を一括で行うことが可能です。変更点をプロジェクト全体の依存関係に基づいて判断するため、手作業で漏れが発生しやすい修正も自動的にカバーできます。

大規模開発や長期運用システムにおける保守負担を大幅に軽減できる点がGitHub Copilot Agent Modeの大きな強みです。

ターミナル操作の実行

Agent Modeはエディタ内にとどまらず、ターミナル操作までサポートします。依存パッケージのインストール、テストスクリプトの実行、ビルドコマンドの起動などを自然言語で指示可能です。開発者はIDEとターミナルを行き来する必要が減り、統合的な開発体験が実現します。

また、ターミナル操作結果を踏まえた追加提案も行えるため、トラブルシューティングの効率化にもつながります。開発環境全体を一貫して扱える点がAgent Modeの革新性です。

セキュリティ機能

GitHub Copilot Agent Modeは、開発効率だけでなくセキュリティ面の強化にも寄与します。生成したコードの脆弱性を検出し、改善提案を提示する仕組みを備えています。

たとえば入力値のバリデーション不足やSQLインジェクションのリスクなどを自動的に警告し、安全性を高める修正版コードを提示します。また、依存ライブラリの脆弱性情報を考慮し、アップデート推奨を行うことも可能です。

開発初期段階からセキュリティ対策を組み込むことで、後工程の修正コスト削減に大きく貢献します。

GitHub Copilot Agent Modeの活用例

GitHub Copilot Agent Modeは、実務のさまざまな局面で活用できます。新機能の実装や既存機能の改修から、大規模リファクタリング、テスト自動化、レガシーシステムの移行支援まで幅広く対応可能です。

ここでは、開発現場の効率化と品質向上を両立させる具体的な活用例を紹介します。

新機能実装・改修

新機能の追加や既存コードの改修は、開発現場で頻繁に発生するタスクです。GitHub Copilot Agent Modeを活用すれば、開発者は要件を自然言語で伝えるだけで、関連するコードを自動生成できます。さらに複数ファイルにまたがる修正や依存関係の調整も自動的に行われるため、導入スピードを大幅に向上できます。

従来は設計から実装、テストまで人手で進めていた工程を部分的に代行することで、実装の正確性を保ちながら工数を削減できる点がメリットです。GitHub Copilot Agent Modeを活用することで、開発者は設計やレビューといった付加価値の高い作業に注力できるでしょう。

大規模リファクタリング

長期的に運用されるシステムでは、コードの可読性や保守性を高めるためのリファクタリングが欠かせません。しかし大規模なリファクタリングは修正箇所が多岐にわたり、人的リソースに大きな負担がかかります。GitHub Copilot Agent Modeは、プロジェクト全体を解析し、一貫性のあるコード修正を横断的に実行できます。

人為的な見落としを減らしつつ、システム全体の品質を底上げできるため、大規模開発において特に効果的です。

テストの自動化・自己修復的修正

ソフトウェアの品質保証にはテストの整備が不可欠です。Agent Modeは既存コードを解析し、自動でユニットテストや統合テストを生成することが可能です。さらにテスト結果からバグを検出し、修正版コードを提案・適用する自己修復的な動作も行えます。

従来はテストコードの記述やエラー修正に多くの時間を要しましたが、AIが代行することで効率化が期待できます。テストカバレッジの向上と不具合修正の迅速化を両立できる点が大きなメリットであり、品質保証体制の強化に直結します。

レガシー移行・ドキュメント生成

レガシーシステムのモダナイズは、多くの企業で課題となるプロセスです。Agent Modeは古いコードを解析し、現代的なフレームワークや言語仕様に沿ったコードへと変換する支援を行えます。

また、既存コードから仕様や処理内容を抽出し、自動的にドキュメントを生成する機能も備えています。ブラックボックス化したシステムの可視化が進み、移行プロジェクトのリスク低減につながります。レガシー資産を有効活用しながら最新技術へ移行できる点が、Agent Modeの大きな価値です。

GitHub Copilot Agent Modeの料金

GitHub Copilot Agent Modeを利用するには、Copilotへの登録が必要です。無料のフリープランでも使用は可能ですが、機能に制限がかかるためあくまでも「お試し」として使用するのがよいでしょう。

Copilot Proは月額10米ドルまたは年額100米ドルで、個人利用者が中心のプランです。さらに高機能なCopilot Pro+では月額39米ドル（年額390米ドル）で、Premiumリクエスト数が1,500件に拡張され、Agent Modeを安定して利用できます。

法人向けにはCopilot Business（月額19米ドル／1ユーザー）とCopilot Enterprise（月額39米ドル／1ユーザー）があり、組織単位での利用に適しています。

個人開発者はProやPro+で効率的な開発を、企業はBusinessやEnterpriseでチーム全体の生産性向上を図れる点が大きな特徴です。料金体系は利用規模と機能要件に応じて柔軟に選べる設計となっています。

GitHub Copilot Agent Modeの導入プロセス

GitHub Copilot Agent Modeを導入する際は、環境準備から設定、利用開始までのプロセスを段階的に進めましょう。

まず、対応する開発環境の準備を行います。Agent ModeはVisual Studio CodeやGitHub Codespacesなどの統合開発環境（IDE）と連携して動作するため、最新バージョンのエディタと拡張機能を導入します。インストール後、GitHubアカウントでログインし、利用中のプランに基づいてAgent Modeが有効化されていることを確認します。

設定段階では、プロジェクトのコード規約やリポジトリのアクセス権限を整理し、AIが生成するコードが既存の開発方針に沿うよう調整します。また、ターミナル操作や複数ファイル編集といった高度な機能を利用するためには、権限設定やセキュリティポリシーの確認も不可欠です。組織利用の場合、管理者がユーザー単位で機能の有効化や制限を行えるため、開発体制に合わせたガイドライン整備も求められます。

その後、実際に自然言語でのコード生成やリファクタリング、テスト作成などを試行することで、Agent Modeの特性をチーム内に浸透させます。導入のポイントは、段階的なテスト運用を通じてプロンプト設計やワークフローへの最適化を図ることです。開発現場に定着させることで、単なる実験的な機能にとどまらず、日常的な生産性向上を支える基盤として活用できるでしょう。

GitHub Copilot Agent Modeのプロンプト設計のコツ

GitHub Copilot Agent Modeを最大限に活用するには、プロンプト設計の工夫が欠かせません。単に指示を与えるだけではなく、目的を具体化し、制約条件や安全性を盛り込むことで、期待通りの成果を得やすくなります。

ここでは、実務で役立つプロンプト設計の3つのポイントを解説します。

目的分解と制約条件の書き方

効果的なプロンプトは、実現したい目的を段階的に分解することから始まります。たとえば「新しいログイン機能を追加する」といった曖昧な指示ではなく、「フロントエンドにログインフォームを作成する」「バックエンドに認証APIを実装する」と具体化することで、AIが適切なコードを生成しやすくなります。

また、使用するフレームワークやライブラリ、入力値の制約といった条件を明示すると、出力結果の精度が高まります。目的を細分化し制約条件を付与することが、開発現場で実用的な成果を得るための基本です。

安全確認とロールバック指示

Agent Modeはターミナル操作や複数ファイル編集も自動で実行できるため、誤った操作が大きな影響を及ぼす可能性があります。そのため、プロンプトには安全確認のプロセスを組み込むことが大切です。

たとえば「実行前に差分を表示する」「テストが失敗した場合は修正を適用せずロールバックする」といった指示を加えることで、リスクを軽減できます。こうした手順を定義することで、AIによる自動操作を安心して導入でき、チーム全体の信頼性も高まります。安全性を担保する工夫は、プロンプト設計の必須要素です。

コード規約・タスク粒度の指定

AIが生成するコードを既存の開発体制に適合させるには、プロジェクト固有のルールをプロンプトで指定する必要があります。命名規則、インデントスタイル、例外処理の方法などをあらかじめ示すことで、統一性のある成果が得られます。

また、プロンプトでタスクの粒度を調整することも大切です。大きすぎる指示は不正確な出力を招きやすいため、「この関数だけを最適化」「このモジュールのテストを追加」といった粒度で依頼することが推奨されます。規約と粒度を明示することが、現場で使えるコードを得るポイントです。

GitHub Copilot Agent Modeの導入で得られる成果

GitHub Copilot Agent Modeは、エディタ内にとどまらずターミナル操作やセキュリティ強化にも対応する包括的な機能を備えています。開発作業の効率化と品質向上を同時に実現できる点が、Agent Modeを活用する最大のメリットです。

今後の開発現場では、外部拡張を担うExtensions Agentとの併用により、さらに強力なワークフローの構築が期待されます。


※ 掲載している情報は記事更新時点のものです。

  • 監修：マネーフォワード クラウド

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