こんにちは、TECH Street編集部です！
この記事では、2025年2月21日（金）に開催した「GitHub勉強会 」の登壇者の発表内容の紹介と、イベント中に回答しきれなかったQ&Aを記載しています。
今回もGitHubの技術アドバイザリやワークショップの講師を担当されている大平さんをお招きして、GitHub最新情報や改めて学びたい中級テクニックなどを学ぶセミナーを開催いたしました。
登壇者はこちらの方々！
大平かづみ 氏
オルターブース所属
Microsoft MVP for Microsoft Azure/Developer Technologies
GitHub公認トレーナー
出産を経て就職後、再びGitHubの技術アドバイザリやワークショップの講師を担当。
個人では、女性エンジニアを応援するコミュニティCode PolarisやGitHub dockyardを立ち上げ運営しているほか、様々な技術コミュニティで活動している。
0歳児育児との両立を模索中。
GitHub Copilot + 注目情報ピックアップ
大平かづみさんの発表内容については、以下の記事リンクからご覧ください。
Q&Aコーナー
（Q）GitHubのある世界と無い世界でもっとも異なること、Copilotのある世界と無い世界でもっとも異なることは何になるでしょうか？
個人の主観からの回答になりますが、今までGitHub Copilotがないときは、情報収集したいときはウェブ検索や書籍が必要でした。LLMが出てきてからは、まずは生成AIに質問することが一般的になってきています。
生成AIは完璧ではないですが、７〜８割の確度で有益な情報を教えてくれるので、情報収集の起点として活用されるようになりました。
情報収集のプロセスが大きく変わって、より素早く知識にアクセスできるようになっていると感じます。人の手を煩わせなくていい。思考を繰り返して、精度が上がるものも多いです。
（Q）free版嬉しいですね！使ってみたいと思います！LLMモデルo1使えると使えないで実際に精度の差はないですか？
同一モデルにおける精度の差はありませんが、異なるモデル間では精度というか特徴や得意不得意の差があります。ざっくり体感の説明にはなりますが…
GPT-4oは惜しい感じの回答が多いです。OpenAI o1はもう少し賢い回答が増えた気がしています。
人間も人それぞれの経験や考え方、相手との関係性によって会話の内容が異なります。モデルも同様でモデルごとの特性や相性があるので、自分に合うものをみつけるのが良いと思います！
各モデルの特徴については、こちらのドキュメントをご参照ください。
タスクに適した AI モデルの選択 - GitHub Docs
（Q）proとbusinessの違いはなんですか？また、会社の決まりで会社とプライベートで別のgithubアカウントを持っているのですが、そういう場合はプランの選択はどうしたらいいでしょうか…?
一番大きな違いは、GitHub Copilot BusinessもしくはGitHub Copilot Enterpriseの場合、渡したデータ（プロンプトや返答など）は絶対に学習に利用されないことです。
GitHub Copilot Pro（個人向け）の場合は、その個人のアカウントの設定で選べるようになっていて、サービス改善のためにデータを利用していいかどうかをチェックする項目があります。
会社のアカウントで使う場合は、機密情報を含む可能性が高いと思うので、BusinessもしくはEnterpriseプランを使うのが安全です。Proだと個人の設定次第になってしまうので、機密情報を守ることを個人の判断に委ねることになってしまいます。
（Q）CusorかVScodeで変わることは ありますか?
Cursorは使用していないのでわからないのですが、GitHub Copilotにおいては、GitHub上のリソースを踏まえて会話したりコード補完ができることが強みです。
（Q）かづみさまが最近の追加で一番うれしかった機能は何ですか？
Issuesで親子関係を構成できるsub-issuesの一般公開が一番うれしいです。タスク管理しやすくなりました。sub-issuesについては、こちらのドキュメントなどをご参照ください。
Adding sub-issues - GitHub Docs
（Q） モデルの変更はSelected Completion Modelのところに 入力するんですかね?
セッション当時はUIが安定していなかったような気がするのですが、今はコマンド パレットで「GitHub Copilot: Change Completions Model」を選択して選べます。詳細はこちらのドキュメントをご参照ください。
Changing the AI model for Copilot code completion - GitHub Docs
（Q）かづみさんが「こういう機能も追加されるとよいなー」ってのもあったら聞いてみたいです
これからのAIコーディングは、issuesからコードを書く作業フローになってくると思いますが、issueの細分化をAIとできるようになるといいなと思っています。
それか比較できていないのですが、GitHub Docsでそれぞれのモデルが解説されているのでご参考ください。
タスクに適した AI モデルの選択 - GitHub Docs
また、5月からpremium requestsという機能が有効になります。デフォルト以外のモデルを使用するとリクエストが加算されます。プラン毎に無料枠があります。また、モデルごとにリクエストの重みづけが異なるので、プランによる枠と用途に応じてモデルを使い分けることになるでしょう。
Premium リクエストについて - GitHub Docs
（Q）実演見せていただけるの、見ていて楽しいです。ありがとうございます。（質問じゃなくてすみません。）
ありがとうございます！ うれしいです😊
（Q）CopilotEditorとCopilotChatの違いを簡単で構いませんので知りたいです。
CopilotEditorという機能はないので、Code completionと読み替えて回答いたします。
Code completionは、AIによるコード補完です。従来でもルールベースのコード補完ツールは存在し充実していますが、GitHub CopilotのCode completionはAIにより補完候補が生成されます。
Chatは、チャット形式でAIに質問したり提案を得られる機能です。自然言語だけでなくより効率的に入力できるコマンドなどが用意されています。
（Q）前は自分で調べてコード書いて試行錯誤・チャレンジして～の努力のみだったのですが、最近はCopilotに頼ってしまい、そういった泥臭い学びの挑戦が減ってしまった気がして私自身悩んでいます。もしアドバイスがあればお願いします。
調べてチャレンジする時間が短縮されたので、より多くインプットして試す時間が増え学習量も増やせるとも捉えられます。また、ときどきはCopilotに頼らず自力でやってみる時間を作るとメリハリがついて面白いかもしれませんね！
（Q）複数ファイルをEditsに一気に渡したように見えたのですが、どうやったんですか？何かのショートカットですか？
Editsへ渡すには、VS CodeのExplorer（ファイルツリー）で複数ファイルを選択してからドラッグ&ドロップで追加できたりします。右クリックのメニューやチャット欄のUIからも行えます。
（Q）どんどん進化するのがうれしい悲鳴というか、情報収集大変すぎますよね
情報収集は本当に大変ですね…！🥹 GitHub dockyardコミュニティで月一で更新を追うラジオを配信しているので、もしよければご覧ください♪
GitHub dockyardコミュニティ - YouTube
（Q）できることが増えすぎて使えこなせるか不安ですw(´・ω・`)
今日の資料アップはされますか？(>ω<)
資料はこちらです。もう古くなってしまっているので、何かご質問などありましたらお気軽にご相談ください！
（Q）sub-issuesはネストできますか？
はい、ネストできます！🙆🏻♀️
イベント中にあがったQ＆Aは以上です。
今回の登壇レポート一覧
ぜひ今回の登壇者 大平かづみさんの発表レポートもご覧ください。
