プログラマを助ける「GitHub Copilot」とは？初心者におすすめの理由もご紹介

GitHub Copilot（ギットハブ コパイロット）とはAIがコーディングを支援するツールです。プログラマが記述するコードを補完するツールで、書きかけのコードやコメントをAIが理解して、次に書くであろうと予測したコードを補完してくれます。

この記事ではGitHub Copilotに興味を持っている方に向けて、その特徴や使い方、初心者のプログラマにおすすめの理由について解説します。

この記事を読むと、以下のことがわかります。

1. GitHub Copilotでできること
2. GitHub Copilotが新人プログラマにおすすめの理由
3. 国内企業におけるGitHub Copilotの導入事例

GitHub Copilotは何ができる？特徴・料金・使い方

GitHub CopilotとはGitHub社とOpenAI社が共同で開発したコード補完ツールです。OpenAIの大規模言語モデルを利用しており、開発者の目的に合わせたコード生成や提案をしてくれます。

GitHub Copilotはプラグインとして提供されており、2023年8月時点では以下に対応しています。（※1）

※ JetBrains IDEs
※ Vim/Neovim
※ Visual Studio
※ Visual Studio Code

まずはGitHub Copilotでできることや料金、使い方をご紹介します。

GitHub Copilotでできること

GitHub CopilotはAIベースのコード保管ツールですが、できることはこれだけではありません。2023年3月時点では、以下の機能強化が発表されています。（※2）

　・チャットインターフェイスによるAIへの質問（Copilot chat）
　・音声指示（Copilot voice）
　・プルリクエストの際の説明を自動で生成(Copilot for pull requests)
　・ドキュメントにチャット形式で問い合わせ（Copilot for docs）
　・自然言語によるAIへの問い合わせ（Copilot CLI）

GitHub CopilotはCopilot chat機能によって、ChatGPTのようにAIに質問したり相談したりできます。（VS CodeまたはVisual Studioのみ）またCopilot chat機能の中に含まれるCopilot voice機能によって、音声指定でコードを書く機能も搭載されています。

またベンダーの多くが提供しているドキュメントについて、GitHub Copilotではチャット形式の問い合わせに対応することも発表しました。これはJavaScript、MicrosoftのAzure、Web標準ドキュメントであるMDN Web Docsが対象です。

上記のようにGitHub Copilotはコード補完だけでなく、さまざまなシーンでプログラマのサポートができるようになっています。

GitHub Copilotの特徴

GitHub Copilotの大きな特徴といえば、コード補完の精度の高さが挙げられます。従来の自動補完と違い、コードを前後の文脈からくみ取って提案することができるのです。

上記のような精度の高さは、大規模言語モデルによる学習によって実現しました。ChatGPTでも使われている「大規模言語モデル」は、巨大なデータセットやディープラーニングで構築された言語モデルで、計算量・データ量・モデルパラメータ数の3つが巨大化しています。

大規模言語モデルを使うことで自然言語による応答の質を大幅に高めており、「ここに○○を入れたい」など自然言語でのツール補完も可能なのです。

GitHub Copilotの料金体系

GitHub Copilotはサブスクリプション形式で、個人と法人で料金が異なります。

個人は「GitHub Copilot for Individuals」というプランで、月額または年単位のサイクルで料金が発生します。金額は以下の通りです。（※3）

月単位：10ドル/月
年単位：100ドル/年

法人は「GitHub Copilot for Business」というプランで、月単位で利用でき、ユーザー当たり19ドル/月となります。

支払い方法はクレジットカードやデビットカード、またはPayPalです。

GitHub Copilotのデメリット

GitHub CopilotはAIによるモデル学習のために機密情報の流出が懸念されており、この点はデメリットとなります。

GitHub Copilotのような生成AIツールでは、入力した情報をモデル学習の追加データとして使われる可能性があるのです。

そうなれば、自社のプライベートなコードが流出するリスクがあります。またGitHub Copilot側が、他社がライセンスを取得しているコードを提案してくる可能性も考えられます。そうなれば著作権の問題が発生しますし、責任の所在について議論せざるを得ません。

対策方法としては、法人ライセンスでの契約がおすすめです。GitHub Copilotの法人ライセンスである「GitHub Copilot for Business」では、コード スニペットデータを保持しないことが明記されています。（※4）

GitHub Copilotが初心者のプログラマにおすすめの理由

GitHub CopilotはAIがコードを提案してくれるため、特に初心者のプログラマの方におすすめです。

GitHub Copilotはこれまでの生成ツールと比べても精度は高く、プログラマをきちんとサポートできるレベルに到達しています。

GitHub Copilotはコードの文脈に応じて適切なコードを提案してくれますし、自然言語も理解できるのです。「カウントアップしたい」など日本語で文章を入力した場合でも、GitHub Copilotは適切なコードを提案してくれます。

GitHub Copilotは膨大なプログラミングデータを学習しているAIだからこそ、自分が知らなかった記法を教えてくれるというメリットがあります。「こういう書き方があるのか！」とAIから学びを得ることができ、成長スピードを加速させることも可能です。

すでに多くの知識や経験を保有しているプログラマの方にとっては、自身の高い能力から「不要」と感じるかもしれません。

しかし知識も経験も浅く、孤独に悩みがちな新人プログラマや新しい分野を勉強するプログラマにとって、GitHub Copilotは強力なサポートツールになること間違いなしです。

「GitHub Copilotに仕事を奪われる」と心配する必要がない理由

さまざまな技術の向上によりAIの精度が高まったことで、「AIに仕事を奪われる」という懸念が広がりました。

このことから、せっかくプログラマを目指している若い方に「プログラミングを勉強しても、GitHub Copilotのような自動ツールに仕事を奪われてしまう」と誤解されることがあるようです。しかし、そんなことはありません。

GitHub Copilotのcopilotは英語で「副操縦士」という意味があり、あくまでもプログラマの補助という立ち位置です。決してメインとして人間のプログラマと同等の成果を上げることはなく、プログラマは“お助けツール”としてGitHub Copilotを活用していきます。

AIと聞くと完璧なコーディングをするように聞こえますが、実際にはバグが多いという調査報告もあり、人間のチェックや手直しが欠かせません。

しかしコードを提案したり予測したりするGitHub Copilotは生産性の向上に直結するため、実際に使っている多くのエンジニアは「便利だ」と評価しているようです。

GitHub CopilotはIT人材不足を補ってくれる

日本では少子高齢化が進んでおり、あらゆる業界で深刻な人材不足問題に陥っています。IT業界も例外ではなく、2030年には最大で79万人、少なく見ても16万人ものIT人材不足が起きるという経済産業省のデータは話題にもなりました。（※5）

この人材不足を解消・緩和するためにも、GitHub Copilotのようなエンジニア・プログラマをサポートするツールは重要です。一人ひとりのプログラマが生産性を高めることで人材不足を補い、企業としての競争力を損なわないよう工夫しなければなりません。

GitHub Copilotの事例

最後に、実際のGitHub Copilot導入事例について国内企業における2社をご紹介します。

サイバーエージェント

「ABEMA」などで知られる国内大手企業サイバーエージェントは、2023年4月よりGitHub Copilotを導入しています。（※6）7月時点では500名以上のエンジニアがGitHub Copilotを利用しており、この数字は国内において最多です。（2023年7月時点）

具体的な数字はまだ出ていないものの、導入後は確実に生産性が向上しています。エンジニアがある機能を実装しようと関数を入力したところ、関数名を書いた後はGitHub Copilotが残りのコードを推薦してくれたことで、実装時間が大幅に短縮されたそうです。

ただGitHub Copilotが推薦したコードがそのまま使えるとは限らず、エンジニアが確認をしなければなりません。しかし1からコードを書いていくよりも作業を効率化できます。

ZOZO

「ZOZOTOWN」などで知られるZOZOは、2023年からGitHub Copilotを全社で導入しました。（※7）リリースまでのリードタイム短縮や開発効率の向上が主な目的です。

エンジニアへアンケートを取ったところ、78.9％の割合で「より生産的になった」という回答がありました。さらに「1日あたりGitHub Copilotの使用によってどれくらいの時間を節約できましたか？」という質問では、「1日あたり30分以上の時間を節約できた」という回答が58％となっています。

「コーディング時のイライラが軽減される」「満足度の高い仕事に集中できるようになった」とエンジニアからの評価も高く、高い効果を感じているようです。

　

　

参照サイト：
※1　https://docs.github.com/ja/copilot/getting-started-with-github-copilot
※2　https://cloud.watch.impress.co.jp/docs/news/1487608.html
※3　
https://docs.github.com/ja/enterprise-cloud@latest/billing/managing-billing-for-github-copilot/about-billing-for-github-copilot
※4　https://docs.github.com/ja/site-policy/privacy-policies/github-copilot-for-business-privacy-statement 「コード　スニペット」部分
※5　https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/houkokusyo.pdf　P.20
※6　https://developers.cyberagent.co.jp/blog/archives/43059/
※7　https://techblog.zozo.com/entry/introducing_github_copilot