こんにちは、TECH Street編集部です！
この記事では、2026年3月26日（木）に開催した「GitHub Copilot 実践活用最前線／2026年版・AIコーディングの現在地とこれから」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。
※記事公開時点（2026年5月）の内容をレポートしたものです。
登壇者はこちらの方々！
大平かづみ
GitHub dockyardコミュニティ
（株）オルターブース
GitHub Starに選出。業務では、GitHub公認トレーナーとしてアドバイザリやトレーニング講師を務めています。技術コミュニティでは、GitHubを学び合う「GitHub dockyard」や女性エンジニアを応援する「Code Polaris」の立上げ・運営をはじめ、様々なコミュニティに携わっています。2024年に出産し、1歳児育児と仕事、コミュニティとの両立を模索中。
GitHub Copilot & GitHub 最新アップデート
Q&Aコーナー
（Q1）駆け出しなのですが、はじめてGitHubを触るときにどこからやればよいか、どこに気を付ければよいかをお聞きしてもよろしいでしょうか？
GitHubに慣れるには、実際にコードやドキュメントをGitHubに置いてみることをお勧めします。最初は戸惑うと思うので、以下の学習コンテンツもぜひご参考ください。 Microsoft LearnのTrainingに、GitHubに関する学習コンテンツが多数あります。
▪️GitHubに関するLearning path一覧
すべてのコース、ラーニング パス、モジュールを参照する - Training | Microsoft Learn
▪️ GitHub 基礎
GitHub 基礎 第1部・全2部 - Training | Microsoft Learn
GitHub Foundations パート 2/2 - Training | Microsoft Learn
▪️ GitHub Copilot 基礎
GitHub Copilot 基本編 第1回（全2回） - Training | Microsoft Learn
GitHub Copilot の基礎パート 2/2 - Training | Microsoft Learn
また、GitHub DocsにもGitHubやGitHub CopilotのGetting startedがあります。日本語版へのリンクを貼付しますが、体裁が崩れたりして読みにくい場合は、画面上部の言語選択から英語に変えた方が読みやすいかもしれません。
GitHub Copilotを使用してコードを記述する方法について説明します - GitHubドキュメント
（Q2）先ほど、忙しいなかでいかに工夫して資料を作るかっていうお話でしたが、めちゃめちゃ気になります。資料作成にもGitHub活用ということでしょうか？初心者質問ですみません。
今回の資料作成には、GitHubを活用しました。具体的には次の通りです。
- GitHub Copilot（Cloud agentやVS Codeのagentモード）: スライドをMarkdownで記述できるようにMarpで構成させ、コンテンツのドラフトやデザインのCSSのカスタマイズや以下のスライドのプレビュー構成もGitHub Copilotを利用しました。
- GitHub Actions: Marpのhtml出力機能を利用し、Microsoft AzureのStatic Web Appsと組み合わせ、スライドのプレビューをプルリクエストごとに表示できるように構成しました。
これにより、スマホ（GitHub Mobileアプリやブラウザ）からGitHub Copilotの作業結果を確認できるようになり、育児中の合間にレビューや追加の指示ができました。
（Q3）IDEのプラグインなんですが、IntelliJ系はvscodeよりも更新が遅れています。どういうポリシーなのでしょうか？Xカ月遅れとかでしょうか？
最も新しい機能は Visual Studio Code のInsiders版で先行して提供されています。
そこで一定期間検証され、機能がある程度安定した段階で、他のIDEへと順次展開される流れになっています。
そのため、「遅れている」というよりも、「安定性を担保したうえで導入されている」という位置づけで捉えるのが近いと思います。
また、単にVS Codeでリリースされた機能がそのまま移植されているだけでなく、IDEの特性に応じた機能が個別に搭載されることもあります。
（Q4）GithubCopilotの他に、ClaudeCodeやCursorなど他のAIエージェントは使用されていますか？もし使用されていたら、それらと比較してGithubCopilotの優位性や便利な点など、かづみさんの所感を伺いたいです。
私は、開発や技術に関する作業はGitHub Copilotのみを利用しています。他のAIツールも利用したいのですが、残念ながら業務と育児で手いっぱいで時間が取れていません。なお、生活面ではChatGPTを利用することが多いです。離乳食の検討や子育ての見通しを得るためによく使っています。
（Q5）初心者の質問で心苦しいのですが...VScode拡張機能でGithubCopilotインストールして使う場合は無料とされていますが、大企業での業務で使用する場合でも無料ですか？またセキュリティ面で企業秘の情報は、取られてしまいますか？取られない設定は可能ですか？
GitHub Copilotの規約上、GitHub Copilot Freeプランの業務利用に関する制限はありませんが、GitHub Copilotの個人向けプラン（Free、Pro、Pro+）は組織がそのポリシーを把握したり設定・ポリシーを統制できません。そのため、組織向けプランであるGitHub Copilot BusinessまたはGitHub Copilot Enterpriseをお勧めします。この組織向けのプランは、組織で契約いただき、メンバーにシートを割り当てることで、AI利用の統率をとりながら、安全にGitHub Copilotを業務で利用できます。
また、2026年3月26日のアナウンスで、個人向けプランにおけるインタラクションデータ利用ポリシーが変更され、初期状態ではAIの学習に利用されるようになりました。設定をオプトアウトすれば学習利用を拒否できますが、個人の設定にゆだねられるので、組織はそれを管理することが難しいです。この点からも組織向けプランの利用をお勧めします。詳しくは次の記事をご参照ください。
GitHub Copilotインタラクションデータ利用ポリシーの更新 - GitHubブログ
（Q6）かづみさんのファンです！（それだけ伝えたかった）
ありがとうございます！！！！励みになります！！！！！！
（Q7）Agent HQについて教えてください。Claudeとの関連性が知りたいです。
Agent HQは、GitHubのプラットフォームが次に目指すビジョンです。エージェントをつけ足して使うのではなく、開発のワークフローに組み込むことが重要だとしています。
Agent HQの構想の下、GitHubをどのエージェントもひとつのプラットフォームから利用できるオープン エコシステムとして変革させるとのことです。エージェントの対象には、AnthropicやOpenAI、Google、Cognition、xAIなどが挙げられており、これらがGitHub Copilotのサブスクリプションの一部として直接利用できることを目指します。
Introducing Agent HQ: Any agent, any way you work - The GitHub Blog
そして、今年2月にAgent HQの一環として、ClaudeとCodexがエージェントとして利用できるようになりました。VS Code上でエージェントを選択してセッションを開始したり、GitHub.comでのCloud Agent（旧coding agent）として利用できます。
Pick your agent: Use Claude and Codex on Agent HQ - The GitHub Blog
（Q8）無料版と有償版の使い分けとして、無償版であればどこまでできるか教えてください。
無料版=GitHub Copilot Freeについて、有償版との主な違いをご紹介します。
- GitHub Copilot Freeは、基本的な機能をほとんど利用できます。ただし、機能制限があります（Chatは50メッセージ/月、Inline suggestionは2000補完/月など）
- 利用できるモデルに制限があります（Freeでしか使えないモデルもあり）
- GitHub Copilot Freeは、coding agentは利用できません
- GitHub Copilotは、Copilot以外のエージェントを利用できません（ClaudeやCodex）
こちらのドキュメントに機能やモデルの比較表が掲載されています。ご参考ください。
（Q9）GitHub Copilot Enterpriseライセンスを所持しているのですが、Copilot Coding Agentが選択できません。Copilot Coding Agentを使用するために必要な設定はありますか？
ライセンスを契約しているEnterpriseまたはOrganizationのポリシーで無効化されている可能性があります。組織内のGitHubの管理をしている方に相談してみてください。
（Q10）かづみ様は生成AIはCopilot以外も使っていますか？こんな作業するときはコレ、あんな作業するときはコレ、みたいなおすすめありますか？
Q4の回答をご参照ください。
（Q11）Github CopilotとCursorの比較、どういう場面・企業ならGithub Copilotが適切かなど、教えていただけると幸いです。
Cursorについて利用経験がなく比較しての回答が難しいです。
補足としては、GitHub Copilotは、組織向けプランのGitHub Copilot BusinessまたはCopilot Enterpriseを利用すると、EnterpriseまたはOrganizationでAI利用のポリシーを制御できるので、組織のメンバーに安全にAIを利用してもらえます。
また、ソースコードやドキュメントなどのリソースをGitHubに格納している場合、Cursorなどのサードバーティーからの接続なしに直接同じプラットフォーム内でAIにリソースの読み込みや編集をさせられる点も地味にメリットかと思います。
（Q12）企業で個人向けPro+を利用するにあたって、留意点を教えてください。学習に利用されるか等・・・
個人向けプラン（GitHub Copilot Pro+含む）の業務利用については、こちらのQ5の回答を参照ください。モデルへの学習についても言及しています。
基本的には、組織向けプラン（GitHub Copilot BusinessまたはCopilot Enterprise）の利用が推奨です。
（Q13）モデルの使い分けが気になります。
割と好みかなと思いますが、普段使いにはClaude Sonnet系かGPT系の最新バージョンを使うことが多いと思います。こちらのドキュメントにそれぞれのモデルの用途などが記載されているのでご参考ください。
AI model comparison - GitHub Enterprise Cloud Docs
また、あまりこだわらないのであれば、autoもおすすめです。既定のいくつかのモデル（GPT-5.4やClaude Sonnet 4.6を含む）から、可用性の高いモデルが選択されて使われ、10%割引で利用できます。
About Copilot auto model selection - GitHub Enterprise Cloud Docs
（Q14）先ほどのcodeレビューはプレミアムリクエストになるのでしょうか。
Copilot がレビューを実行し、その結果をコメントとして返しますが、この生成されたコメントの数に応じてリクエストが消費される仕組みになっています。
（Q15）copilot-instructions.md, *.agent.md(Custom Agent), AGENTS.md, SKILL.mdと、Copilotで扱えるAgent構成ファイルの種類が複数あり、それぞれ複数ファイルを配備できるため、どのような構成がベストかを探りながら進めています。アドバイスいただけますか？もし実践例やおすすめの構成などがあれば、ぜひ教えていただけると嬉しいです。
多岐にわたり、この回答では書ききれないので、ざっくりですが用途と特徴をご紹介します。
- copilot-instructions.mdは、無条件で適用させたい指示を記述する。自動的に適用される。簡潔に、外部参照を含めない。
- prompts/*.prompt.mdは、よく使うプロンプトをコマンド化できる。スラッシュコマンドで明示的に呼び出す。#file:やMarkdownのリンクで外部参照も含められる。
- agents/*.mdは、セッション全体で適用させたい指示や振る舞いを記述する。手動でモードを切り替えて利用する。GitHub Copilot cloud agentやsub-agentsに割り当てることもできる。Markdownのリンクで外部参照も含められる。
- AGENTS.mdは、GitHub Copilot ChatのagentモードやGitHub Copilot cloud agentにおけるエージェントに対する指示を記述する。エージェントが自動で読み込む。
- SKILL.mdは、一連のワークフローについての指示や定義をまとめておき、GitHub Copilotが目的に応じて利用する。オープン標準のフォーマットで他のAIツールで使われているものを導入できる
こちらのドキュメントに、GitHub Copilotのカスタマイズ チート シートとしてそれぞれの使いどころについて記載があるので、ご参考ください。
Copilot customization cheat sheet - GitHub Enterprise Cloud Docs
（Q16）資料作成時のモデルって何使われてますでしょうか？ Sonnet4.6かOpus4.6でしょうか？
GitHub Copilot coding agent（現cloud agent）では特定のモデルを指定しておらず、Claude Sonnet 4.6が使われていました。手元でGitHub Copilot Chat（主にagentモード）を使うときは、GPT-5.4かClaude Sonnet 4.6を使用しています。
（Q17）GitHub Enterprise(社内github)でもCopilot code review機能は使用できますか？
GitHub EnterpriseまたはOrganizationのポリシーでCopilot code reviewの利用が有効化されていることが前提です。
Managing GitHub Copilot code review in your enterprise - GitHub Enterprise Cloud Docs
その上で、GitHub Copilotのライセンスがあるか、もしくは組織側でライセンスなしでも利用可能の設定とPremium request paid usage（ライセンスで付与されたpremium requestsを消化しきった場合に組織への従量課金で利用を許可する）が有効化されていれば、利用できます。詳しくはドキュメントをご参照ください。
About GitHub Copilot code review - GitHub Enterprise Cloud Docs
（Q18）コパイロットに資料作成させる時、MARPの書式はCopilotに教える必要ありますか？
MarpはMarkdownで内容を記述するので、特にCopilotに専用の書式を教える必要はありません。また、デザインについてはCSSなので、これも特に指示しなくても対応してくれます。
（Q19）dependabot alertsで検出された脆弱性対応をCopilotに対応させたいのですが、リポジトリ内にskillsを作成しておけば脆弱性issueにCopilotをアサインさせればskillsを読み込みながら対応を進めてくれるでしょうか？
Dependabotは、先月（2026年3月）のアナウンスで、アラートへのassignee（担当者）割当ての機能が一般公開されました。このassigneeにはGitHub Copilotも割り当てられるので、issueを作らずともGitHub Copilot cloud agentで修正させることができます。
Dependabot alert assignees are now generally available - GitHub Changelog
また、Dependabot Security updatesという機能を有効にすると、機械的に可能な場合はプルリクエストを作成してくれます。これはCopilotが登場するよりも前からある機能で、機械的な提案であるため、手を入れないといけない場合があります。その時に、プルリクエストのコメント欄で「@copilot」をメンションして修正させることも可能です。
About Dependabot security updates - GitHub Docs
なお、Agent skillsについては、Dependabotの文脈のあるなしにかかわらず、GitHub Copilot cloud agentで利用できます。
（Q20）Github copilotもcodexもかなり利用しているのですが、正直copilotに対してissueをアサインして実装させる方が並行して多タスクを実行できてしまうユーザー体験が良すぎて、codexをよりcopilotの方が良いなと思ってしまいます。Github CoplitではなくcodexやClaude codeなどのAgentを使う優位性とか何が考えられますか？（Github Coplitから離れた内容ですみません、、）
私はGitHub Copilotしか利用していないので、他のAIツールとの比較をお話しできなくて申し訳ありません。GitHub内でコード管理からAIまで完結するのは、GitHub Copilotの魅力ですよね！
（Q21）エクセルの設計書をmd化してエージェントに渡し、そこから実装してもらっています。実装用のカスタムエージェントを作るべきでしょうか。作る場合、オーケストレーションパターンでのエージェント構成が良いでしょうか。イメージしているのは、設計書の理解、既存コードで似た機能がないか調査、実装計画書を作成、計画書をもとに実装。プランモードとの違いがあまりわかりませんでした。
現状のPlanモードで問題ないのであれば、あえてカスタム エージェントを作成する必要はないと思います。使っていくうちに、計画段階で独自の指示が必要になったら、カスタム エージェントを作成すればよいです。
VS CodeのDocsに、「計画」をカスタマイズするヒントが紹介されており、ここでも、独自の指示がある場合はカスタムエージェントの定義が有効だと記載があります。
Planning with agents in VS Code
ご参考までに、VS Codeのエージェント（旧モード）切替の「Plan」にカーソルをあてると、「View Plan agent」のオプションが表示され、「Plan」エージェントのプロンプトを確認できます。
（Q22）Copilot Agent に指示を与えるにあたって、Issueの書き方、instruction.md ファイルの書き方など、おすすめの方法がありますか？
GitHub Copilot cloud agent（旧coding agent）に割り当てるissueの書き方は、一般的なプロンプト エンジニアリングの手法が有効です。cloud agentへの指示は、チャットでの対話とは異なり、最初の指示でいかに自走させて意図した成果を出させるかが肝なので、それができるように必要な指示や情報を含めることが重要です。とはいえ、何度も修正させたり（その分premium requestsを消費しますが）、セッションの間に干渉できたりするので、いろいろ試してみるとよいかと思います。
instructionsの書き方は、Q15の回答をご参考ください。
（Q23）MCPサーバーを使っている場合、どんな使い方をしていますか。
Microsoft Learn のドキュメントとGitHub MCPサーバー使っています。
Microsoft Learn MCP Server の概要 | Microsoft Learn
GitHub - github/github-mcp-server: GitHub's official MCP Server · GitHub
（Q24）「github」初心者ですが、以下の認識でよろしいでしょうか。
・資料作成などは「github.com」を利用して作成
・プログラム関連はIDE（VSCodeなど）上から「github copilot」を利用して作成"
GitHub CopilotをGitHub.comで使うか、IDEで使うかは、資料作成かプログラム関連かで使い分けるものではありません。
今回の資料をGitHub Copilotで作ったケースにおいては、私のライフスタイルの都合上、育児でPCを開くのが難しかったので、スマホでGitHub Moblieアプリやブラウザを使ってCopilotに指示を出したり結果を確認することが多かったということです。
（Q25）Skillsの作成に関して、Claudeだったらskill-createrというスキルを作成するためのskillがありますが、gihub copilotでも公式で出てたりしますでしょうか？
公式では出ていないです。
サンプルは下記URLで公開されています。
（Q26）モデルの学習、既にOFFにしてるはずなんですが・・・それでも、4/24以降、設定変更が必要ですか？
おそらく大丈夫だと思いますが、念のためご確認ください。
（Q27）Web画面の日本語化は？やらないんですかね？
私はGitHubに所属しているわけではないので、回答しかねます。GitHubの公開ロードマップには、現在のところ、そのような予定はないようです。
（Q28）現在、GitHubはVSCode上でチャットベースでCopilotを使用しているのみで、構成管理などはGitLabを使用しています。つきまして、P7の「Copilot code review」の機能について、プルリクエストの作成や差分をレビューすることに特化した機能というご説明でしたが、チャットで聞く場合とのアウトプットの差分が直感的にわかる情報があれば教えてほしいです。
VSCode上で利用する場合にどのような操作を行うことで、「Copilot code review」の機能を利用できるのか教えてほしいです。
最近だとGitHub Copilot Chat（AskまたはAgentモード）でも、以前に比べてあいまいな指示でもある程度期待した動作をしてくれるようになったこともあり、GitHub Copilot code reviewと比較して違いは少なくなったように感じます。大きな違いとしては、code reviewは少ない手順でレビューをすぐに実施できます。Chatだと、どこをどのようにレビューしてと指示しなければならないので（prompt filesに落とし込んで入力を簡素化できますが）、回数を重ねると手間かと思います。逆に、code reviewの方は以下で紹介しているように、選択範囲またはコミット前の変更に対してしか適用できないので、複数ファイルにまたがる場合は利用できません。なお、前提とする観点などはどちらも instructions を使って与えることができます。
VS Codeでの操作に関しては、レビューしたい部分を範囲選択して右クリックのコンテキストメニューから選択するか、コミット前の変更についてレビューさせたいときは左サイドバーの「Source Control」のコミットメッセージの入力欄の上にあるレビューのボタンを選択します。詳しくはこちらのドキュメントをご参照ください。
Using GitHub Copilot code review - GitHub Enterprise Cloud Docs
（Q29）skillsのおすすめを教えてください。
業務ではほぼコーディングをしていない、かつ、外部のSkillsを使うのには慎重に検討しなければならないので、外部のSkillsは使っていません。その代わり、定型作業を自分でSkillsに書き起こしてCopilotにやらせています。また、プライベートでは、そもそもコードを書く時間を確保できておりません…
（Q30）VS Code上でGitHub Copilot Chatを拡張機能で入れています。この状態では、4月24日以降オプトアウトしない限り、コード補完や質問した際に対象部分のコードが読まれてしまうことになると理解しました。一方で、そもそもCopilotはリポジトリを自ら読みに行くことはないということから、4月24日以降、Copilot Freeでモデル学習利用をオプトアウト「しない」場合でも、拡張機能さえアンインストールしておけばGitHubの利用自体は安全（コードがCopilotに読まれることはない）と解釈しているのですが、そのあたりで何か気になることはありますでしょうか。
現在のVS Codeは、初期状態でGitHub Copilot（コード補完などのinline suggestionやCopilot Chat）のUIが搭載され、GitHub Copilot Chatの拡張機能がインストールされています。試しに拡張機能をアンインストールすると、チャット画面やCopilotのアイコンなどは残ったままで、使おうとするとエラーが出て使えないようです。とはいえ、正確なところはわからないので、GitHub Copilotを使わないためにGitHub Copilot Chatの拡張機能をアンインストールするというのは不完全かと思います。GitHubにサインインしない方が確実だと思います。
もしくは、GitHub Copilot Freeですと、GitHub.comでの設定で「Visibility > Show Copilot」を「Disabled」にしておくことで、GitHub Copilotの各機能を非表示かつ利用不可にできるようです。ですが、学習のオプトアウトをしないためにこの設定を変更するよりは、その設定項目の上にあるオプトアウトの設定を検討した方が的確だと思います。
（Q31）現在、Issueを見て人間がIDEでコーディングしている開発チームで作業しています。次のプロジェクトでCopilot coding agent を使ってバイブコーディングする開発スキームを作るうえで気をつけるべきことがあれば教えてください。
issueを起点にCopilot cloud agent（旧coding agent）に依頼する場合、基本的にissueのdescriptionがCopilotへのプロンプトになるので、それを意識してissueを作成するとよいです。また、人間の場合、口頭やチャットツールなどGitHub以外の場所で共有している情報があることもあり、それらをCopilotに認識させないとなりません。特定のタスクに関する情報であればissueに含めたり、プロジェクト内で共通するコンテキストであれば、custom instructionsを利用したり、ドキュメントとしてリポジトリ内に書き出すなどして、Copilotに共有しましょう。
（Q32）既存の大規模・レガシーコードに対してCopilotを使う際、意図しない実装や設計ブレを防ぐために行っている工夫や判断基準があれば知りたいです。
「行っている工夫や判断基準」とのことで、実践に基づく回答を期待されていると思われるのですが、私の現在の職務では大規模・レガシーコードに関するプロジェクトに関わっていないので、お答えが難しいです。申し訳ありません。
（Q33）Copilot Chatを含め、「人が考えるべき部分」と「Copilotに任せる部分」をどのように切り分けているか、実務の例を交えて教えていただきたいです。
直近では実務でコードを書けていないので、実務の例は回答が難しいです。ただ、しばらくの間は「人が考えるべき部分」として、最終的な責任は人間であることは変わらないと思います。設計方針の決定、コードの妥当性の評価は必ず人間が行わなければなりません。「Copilotに任せる部分」は、使う人やプロジェクトによって線引きが大きく変わると思います。人が設計しガチガチにプロンプトを組んだ上でコードを書くことだけをCopilotに任せたり、とりあえず簡単なプロンプトでCopilotに実装させながら煮詰めていくなど、Copilotの使い方が多種多様になってきたと感じています。
（Q34）今後のCopilotは、開発者の役割をどう変えていくと考えていますか。
Copilotのコーディング能力はすでに使えるものになってきているので、コードしか書けないスキルレベルの人間側は淘汰され、その代わり、セキュリティやパフォーマンスの観点を含めた設計・評価ができる人はより重宝されるようになると考えています。もしくは、Copilot（他AIツール含む）をいかに活用して安全に早くコードを書けるかという能力が開発者の明暗を分けると思います。
（Q35）「Copilotを使いこなせるエンジニア」と「そうでないエンジニア」の差は、今後どこに出ると思いますか？
"CopilotやAIモデルの性質や制約を理解"し、いかにしてCopilotに意図通りの実相をさせるか"試行錯誤ができる"かできないか、の差だと思います。試行錯誤が重要で、聞きかじった知識や短時間の操作でCopilotの力量をわかった気になっていると、どんどん更新されていく機能や能力のキャッチアップが遅れ、Copilotの能力を引き出せないままになってしまいます。
Q&Aコーナーは以上です。
