• 作成日 : 2026年4月28日

GitHub Copilotの指示設定方法は？カスタム指示機能（Custom Instructions）について解説

GitHubでの指示入力に、手間を感じている方は多いのではありませんか。GitHub Copilotの「カスタム指示機能（Custom Instructions）」を活用し、設定ファイル（.github/copilot-instructions.md）を作成することで、AIの回答精度が高まります。業務効率を高めるための設定手順を詳しく紹介しましょう。

GitHub Copilotの指示設定方法は？

GitHub Copilotに独自の指示を設定することで、自社のルールに沿ったコードやテキストを自動生成できます。2026年現在、AIを活用した業務効率化は多くの企業で進んでおり、毎回同じ条件を指示する手間を省くことが作業時間短縮のポイントです。

Copilotのカスタム指示機能とは？

GitHub Copilotのカスタム指示機能（Custom Instructions）は、AIに対してあらかじめ前提条件や社内ルールを記憶させておく機能です。この設定を行えば、プロンプトを入力するたびに「Excel VBAで記述して」「変数は日本語のローマ字表記にして」といった細かい条件を指定する手間が省けます。

バックオフィス業務の自動化を推進する人事や会計担当者にとって、プログラムの専門知識がなくても、自社の業務フローに合わせたマクロやスクリプトを作成しやすくなる利点があります。

カスタム指示機能を活用する主なメリットは以下の通りです。

中小企業の経営者や管理部門の視点では、開発ツールとしてだけでなく、全社的な業務効率化のプラットフォームとしてGitHub Copilotを活用することが求められます。特に「copilot-instructions.md」を適切に設定することで、社内の非エンジニアでも高品質な自動化スクリプトを生成できる環境が整います。

実務における活用例として、経理部門での集計作業が挙げられます。毎月の請求書データを集計する際、担当者が「GAS（Google Apps Script）で集計プログラムを作って」と指示するだけでは、自社のシステム環境に合わないコードが出力されるケースがあります。

しかし、事前にカスタム指示で「Googleスプレッドシートの操作に特化すること」「エラーハンドリングを必ず実装すること」を設定しておけば、すぐに実務で使えるスクリプトが得られます。

例えば、社内で統一されたフォーマットがある場合、それを毎回説明するのは手間です。カスタム指示機能を使えば、「株式会社〇〇の標準フォーマットに従うこと」という一文を登録しておくだけで、AIがプロジェクトの構造や指示ファイルを読み解き、適切な出力を返してくれます。これにより、新入社員でもベテランと同じ品質のアウトプットを初日から出せるようになるのが大きな強みといえるでしょう。

さらに、カスタム指示機能は単一のファイルに記述するだけでなく、プロジェクトごとに異なるルールを適用することもできます。人事部門向けの勤怠管理ツールを作るプロジェクトでは「個人情報のダミーデータを生成する際の規則」を設定し、会計部門向けのプロジェクトでは「税率の計算ロジック」を前提条件として組み込むといった使い分けが効果的です。用途に合わせて指示を切り替えることで、AIの回答精度が向上し、期待通りの成果物を短時間で得られるはずです。

従来の開発フローでは、要件定義からコーディング、テストまでを外部の開発ベンダーに依頼するか、専門の社内エンジニアが担当するのが主流でした。しかし、AIツールと適切な指示設定を組み合わせることで、実務担当者自身がシステムを構築する市民開発の取り組みが現実的になります。これは結果として、外注費の削減や、業務課題の迅速な解決につながります。

参考：導入予定割合が最も高いデジタルツールはＡＩ（人工知能）｜株式会社日本政策金融公庫

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GitHubでの具体的な設定手順は？

プロジェクトに独自ルールを適用するための設定手順は、指定のファイルにルールを記述し、エディタの設定画面から有効化するという2つのステップで完了します。設定自体は数分で終わるため、今日からすぐに業務へ取り入れられます。

「copilot-instructions.md」を社内で標準化するための手順は以下の通りです。

なお、VS Codeなどの最新版では、上記ファイルを作成するだけで自動的に適用されます。手動で設定を紐付ける必要はありません。

これらの手順を踏むことで、特定のプロジェクトや社内ツール開発において、チーム全員が同じAIの振る舞いを共有できるようになります。

中小企業においてシステム開発を外部委託せず、社内のバックオフィス担当者がノーコード・ローコードツールや簡単なスクリプトを記述する場合、この設定ファイルは強力なサポート役となります。

設定ファイル（copilot-instructions.md）に記述する項目の例を以下の表にまとめました。

共有フォルダを活用してチーム全体に適用する

複数人で同じツールを開発する場合、個人のパソコンに設定ファイルを置いておくだけでは、他のメンバーのAIにはルールが反映されません。そのため、GitHubなどのソースコード管理システムを活用し、プロジェクトの共有フォルダに「.github/copilot-instructions.md」を保存します。これにより、プロジェクトに参加するメンバー全員が、特別な追加設定をすることなく自動的に社内ルールを読み込んだ状態でAIを利用できます。

VS Codeの最新仕様では、ワークスペース内に「.github/copilot-instructions.md」が存在すれば、AI（Copilot Chat）が自動的にその内容を参照します。以前のように設定画面からパスを手動指定する必要がなくなったため、導入のハードルはさらに下がっています。

設定時の注意点として、指示ファイルが長すぎるとAIの応答が遅くなったり、指示の優先順位が曖昧になったりするケースがあります。ルールは箇条書きで簡潔にまとめ、本当に必要な条件に絞り込むことがポイントです。

業務効率化や書類管理を日常的に行う担当者にとって、エディタの設定画面は少し難しく感じるかもしれません。その場合は、社内の情報システム部門やITに詳しい担当者が初期設定を代行し、バックオフィス担当者はAIに質問するだけの環境を整えておくことをおすすめします。

設定が完了したら、テストを行いましょう。簡単なプロンプトを入力してみて、設定ファイルに記載した「必ずコメントを日本語で書く」というルールが守られているかを確認します。もし反映されていない場合は、エディタの再起動やファイルパスの指定に誤りがないかを見直してみてください。

効率的なインストラクションのコツは？

期待通りの出力を得るための指示（プロンプト）のコツは、AIの役割と前提条件を明確に定義し、使用する言語や形式を指定することです。これにより、意図しない回答が返ってくるリスクを最小限に抑えられます。

効果的なカスタム指示を作成するための実践的なポイントは以下の通りです。

良い指示と悪い指示の違いを比較してみましょう。

プロンプトを作成する際、意識したいのが文脈の提供です。AIは私たちが普段どのような業務を行っているかを知りません。

「毎月5日に、全社員の交通費精算データをPDFからExcelに転記する業務を行っています。この作業を自動化するためのPythonスクリプトを作成してください。なお、読み込むPDFは指定のフォーマットになっています」というように、5W1Hを意識して指示を出すと、出力されるコードの実用性が飛躍的に高まります。

プロンプトの記述方法として、マークダウン記法を活用するのも一つのテクニックです。「# 目的」「# 前提条件」「# 出力形式」のように見出しをつけて指示を構造化すると、AIが内容を理解しやすくなります。

長文のベタ書きはAIが文脈を見失う原因になるため、箇条書きや短い文章で論理的に整理して伝えることが大切です。この書き方は、普段の業務で他部署に依頼を出すときのビジネスメールの書き方にも通じる部分があります。

タスクを分割してエラーの発生を抑える

よくある失敗パターンとして、AIに多くを求めすぎて一度に複雑な指示を出してしまうケースが挙げられます。一気に経理システム全体のコードを書かせようとすると、途中で処理が止まったり、論理的な矛盾が生じたりします。原因はAIの処理能力を超えるタスクを与えたことです。

このような状況を回避するには、タスクを小さく分割して対応します。「まずはデータ読み込み部分だけを作成し、次に集計部分、最後に出力部分を作成する」というように、段階的に指示を出すことで回答精度が格段に向上するでしょう。

AIからの回答が一度で完璧になることは少ないため、対話を通じてコードを洗練させていく流れも重要です。最初に出力されたコードをテスト実行し、エラーが出た場合はそのエラーメッセージをそのままコピーして「以下のエラーが発生しました。修正版のコードを提示してください」とAIに再指示します。この反復作業を前提にしておくことで、心理的なハードルも下がり、結果的に完成までの時間を短縮できます。

社内の業務効率化を担うバックオフィス担当者であれば、IT用語に不慣れな従業員でも使えるように、「エラーが起きた場合は、画面上に『〇〇部門に連絡してください』というポップアップを出すこと」といったユーザーフレンドリーな仕様をあらかじめ「copilot-instructions.md」に盛り込んでおくことをおすすめします。これにより、作成したツールが社内で定着しやすくなります。

Copilot導入時の法務確認は？

AIツールを業務利用する際、確認すべき法務面のポイントは、機密情報の漏洩防止と、生成されたコードの著作権侵害リスクへの対策です。適切な社内ルールを策定しなければ、思わぬトラブルを招きやすい状況になります。

企業としてAIツールを導入する場合、利便性だけでなくセキュリティ規定の整備が欠かせません。中小企業の経営者や管理部門は、従業員が意図せず顧客データや機密情報をAIに入力してしまう事態を防ぐための対策を講じる必要があります。

導入時に検討すべき法務・セキュリティ対策は以下の通りです。

企業がAIツールを導入する際、利用規約やガイドラインの策定は後回しにされがちですが、トラブルが起きてからでは遅いです。顧客の個人情報や取引先の契約内容などをAIに入力してしまうと、重大なコンプライアンス違反に問われるケースがあります。中小企業の経営者は、AIの利用を現場任せにするのではなく、全社的なポリシーとして「入力してよい情報・いけない情報」を明確に区分したルールブックを作成すべきです。

参考：個人情報の保護に関する法律｜e-GOV法令検索

法人向けプランを選定して著作権リスクを下げる

AIを安全に利用する上で欠かせないのが法人向けプランの選定です。GitHub Copilotの個人向けプランは「Free」「Pro」「Pro+」という3つのプランが提供されていますが、これらの個人向けのプランを利用している場合、入力したプロンプトや生成されたコードがAIの再学習に利用される場合があります。一方、「Business」や「Enterprise」といった法人向けプランであれば、入力データがモデルの学習に使われることはなく、情報漏洩リスクを低減できます。

著作権侵害リスクについても注意が必要です。AIが生成したコードが、既存のオープンソースソフトウェア（OSS）と完全に一致してしまった場合、意図せずライセンス違反に問われるケースがあります。これを防ぐため、GitHub Copilotには「公開コードと一致する提案をブロックする」機能が備わっています。管理者はこの機能を有効化しておきましょう。

生成AIに関連する著作権の法解釈は現在も議論が進んでおり、国や地域によって見解が異なる場合があります。2026年時点の動向をふまえると、AIが生成したコードやテキストをそのまま自社の独自製品として権利主張することは難しいケースが多いです。

そのため、生成されたコードはあくまで社内業務の効率化や補助ツールとして利用し、外部に販売するパッケージソフトなどに組み込む場合は、専門の弁護士や法務部門による厳密なチェックを通す体制を構築してください。

社内ルールを形骸化させないためには、定期的な見直しも求められます。AIの機能は日々アップデートされており、半年後には新しい機能が追加されているケースも珍しくありません。情報システム部門や管理部門の担当者は、四半期に一度のペースでAI利用ガイドラインを見直し、現状の業務フローと合っているかを確認してください。社員向けの簡単な勉強会を定期開催し、安全な使い方を共有する場を設けることも効果的な対策といえます。

安全に業務効率化を進めるためのアクションプランは以下の通りです。

これらの対策を講じることで、中小企業でも安全かつ効果的にAIの恩恵を受けられます。法務確認を初期段階で終わらせておくことで、担当者は安心して業務の自動化やコード生成に集中できるでしょう。

参考：著作権法｜e-GOV法令検索

GitHub Copilotのカスタム指示設定（copilot-instructions.md）で効率化

この機能を活用すれば、プロンプト入力のたびに細かな条件を指定する手間を省けます。リポジトリ内に設定ファイルを作成し、エディタで読み込むだけで、社内ルールに沿った回答を即座に得られるようになります。

まずは定型業務の自動化から設定を試してみましょう。導入によりチーム全体の品質が安定し、日々の作業時間を大きく短縮できるはずです。

• 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。