GitHub Copilot Chat は、GitHub と OpenAI によって開発された、AI を活用したコード補完およびプログラミング支援ツールである GitHub Copilot に統合された会話型インターフェースです。より広範な Copilot エコシステム内の機能として開始され、開発者が自然言語を使用してコードベースと対話し、質問をしたり、説明を求めたり、チャットベースのインターフェースを通じてコードを生成したりできるようにします。この機能は、ソフトウェア開発向けの会話型AIツールの進化における重要な一歩を表しており、単純な自動補完を超えて、よりインタラクティブでコンテキストを認識するアシスタントへと移行しています。
Copilot Chat の開始は、2021年6月29日に GitHub によって visual studio code のテクニカルプレビューとして初めて発表された GitHub Copilot の基盤の上に構築されました。Copilot の初期バージョンは、公開ソースコードの大規模なコーパスでトレーニングされた GPT-3 の修正版である OpenAI Codex を使用していました。時間の経過とともに、Copilot は複数の統合開発環境（IDE）をサポートするように拡張され、2024年には、ユーザーが 大規模言語モデル を選択できるようになり始めました。これには、Anthropic の Claude (AI model family)、Grok、および Google の Gemini が含まれます。Copilot Chat は、このマルチモデルアプローチの中心的なコンポーネントとなり、これらのモデル全体で統合された会話型インターフェースを提供しました。
背景と開発
Copilot Chat の開発は、インタラクティブなチャットベースのアシスタントに向けた 生成AI のより広範なトレンドの一部でした。2022年後半の ChatGPT の成功は、コーディングを含む幅広いタスクにおける会話型インターフェースの可能性を示しました。Microsoft (AI) が所有する GitHub は、OpenAI との提携を活用して、同様の機能を開発者ツールに統合しました。基盤となる技術は、2014年2月にリリースされた Microsoft Research のプロジェクトである Visual Studio 2013 用の初期の「Bing Code Search」プラグインから進化しました。これは、自然言語クエリに応答して、コンテキストに関連するコードスニペットを提供しました。
2023年までに、GitHub は Copilot 内でチャットベースの機能を展開し始め、最初は限定的なプレビューで提供されました。Copilot Chat が広く利用可能な機能として完全に開始されたのは、その後の数か月で、より高度なモデルを統合したアップデートが行われました。2023年11月、Copilot Chat は GPT-4 を使用するように更新され、コードを理解して生成する能力が大幅に向上しました。これは、初期の GPT-3 ベースのシステムから、より高性能な 大規模言語モデル への移行を示しました。
機能と能力
Copilot Chat は IDE 内に会話型インターフェースを提供し、開発者がコードに関する質問をしたり、なじみのないコードセグメントの説明を要求したり、自然言語の説明に基づいて新しいコードを生成したりできるようにします。また、コードをプログラミング言語間で翻訳したり、入力されたコードの機能を説明したりすることもできます。チャットインターフェースはマルチターン会話をサポートしており、開発者がリクエストを洗練させ、反復的にソリューションを構築できるようにします。
Copilot Chat の主要な機能の1つは、複数の 大規模言語モデル を操作できることです。ユーザーは、GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、Gemini 2.0 などのモデルから、好みやタスクの性質に応じて選択できます。この柔軟性により、開発者は速度、正確性、特定のコーディングスタイルなど、ニーズに最も適したモデルを選択できます。
会話型インタラクションに加えて、Copilot Chat は、コード補完やコメントからコードへの変換などの他の Copilot 機能と統合します。関数全体や反復的なコードセクションを自動補完したり、コードコメントを実行可能なコードに変換したりできます。GitHub によると、自動補完機能は約半分の確率で正確であり、一部の Python 関数ヘッダーでは最初の試行で43%の成功率であり、10回の試行後には57%に向上します。
実装とアーキテクチャ
Copilot Chat は、GitHub Copilot と同じインフラストラクチャ上に構築されており、クラウドベースで、GitHub サーバーとの継続的な通信を必要とします。このサービスは、自然言語クエリを処理し、選択された 大規模言語モデル を使用して応答を生成します。当初は OpenAI Codex を搭載していましたが、システムはその後、Anthropic、xAI、Google (AI) からのモデルを含む複数のモデルをサポートするように拡張されました。
基盤となるモデルは、膨大な量のソースコードと自然言語データでトレーニングされています。たとえば、元の Codex モデルは、5,400万の公開 GitHub リポジトリから取得された159ギガバイトの Python コードのフィルタリングされたデータセットと、英語のテキストでトレーニングされました。このトレーニングにより、モデルはプログラミングの概念を理解し、コンテキストに関連するコードを生成できるようになります。
2025年2月、GitHub は、プログラミングタスクを実行するために Visual Studio インスタンスでコマンドを実行できる、Copilot のより自律的な運用モードである「エージェントモード」を発表しました。このモードは、GPT-4o、o1、o3-mini、Claude 3.5 Sonnet、gemini-2-0-flash などのさまざまな LLM に接続できます。2025年5月、GitHub は、GitHub Actions を利用したクラウドベースの開発環境を初期化し、ドラフトプルリクエストを作成し、作業中にコミットをプッシュし、完了時にユーザーにレビューを依頼する非同期バージョンである「コーディングエージェント」を導入しました。
評価と影響
Copilot Chat は開発者から概ね好評で、ドキュメントに費やす時間を削減し、なじみのないフレームワークをナビゲートするのに役立つという点が評価されています。ただし、セキュリティ、教育への影響、ライセンスの問題に関する懸念も提起されています。公開コードでトレーニングされた大規模言語モデルへの依存は、トレーニングにそのようなデータを使用することの合法性と、出力が著作権を侵害する可能性についての議論につながっています。
GitHub の CEO である Nat Friedman は、2021年6月に「公開データでの ML システムのトレーニングはフェアユースである」と述べましたが、この主張は異議を唱えられています。2022年11月に Joseph Saveri Law Firm, LLP によって提起されたクラスアクション訴訟は、Copilot が著作権を侵害し、契約に違反し、カリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA）に基づいてプライバシーを侵害したと主張しました。訴訟は、出力が十分に変革的ではなく、著作権で保護されたコードを逐語的に複製する可能性があると主張しました。
2026年9月、米国第九巡回区控訴裁判所は、デジタルミレニアム著作権法（DMCA）に基づく原告の主張の却下を支持し、Copilot と Codex は新しい作品を生成するため、著作権管理情報を削除または変更していないと判断しました。ただし、裁判所は、オープンソースライセンス条項の違反に関する別個の主張を解決しませんでした。
プライバシーとセキュリティの懸念
Copilot Chat のクラウドベースの性質は、GitHub サーバーとの継続的な通信を必要とし、個々のキーストロークのテレメトリとデータマイニングを可能にする可能性があるため、プライバシーの懸念を引き起こしています。2022年後半、Copilot は帰属なしに Quake ゲームのソースコードを出力したとして非難され、著作権で保護された素材を複製するリスクが浮き彫りになりました。これらの懸念により、一部の組織は AI コーディングアシスタントの使用を制限し、他の組織は生産性向上のためにそれらを採用しています。
今後の方向性
2025年の時点で、GitHub は Copilot Chat を進化させ続けており、より高度なモデルと自律的な機能を統合しています。エージェントモードとコーディングエージェントの導入は、ツールがタスクを独立して実行し、開発ワークフローを管理できる、よりプロアクティブな AI 支援への移行を示しています。Claude (AI model family)、Gemini、Grok などの複数の 大規模言語モデル から選択できることは、開発者が特定のニーズと好みに合わせて AI アシスタントを調整できる未来を示唆しています。
ソフトウェア開発における 会話型AI のより広範な状況は急速に拡大しており、OpenAI Codex、Cursor、devin-ai などの競合他社が同様の機能を提供しています。Copilot Chat の成功は、正確性を維持し、法的および倫理的な懸念に対処し、さまざまな IDE とプログラミング言語にわたってシームレスなユーザーエクスペリエンスを提供できるかどうかにかかっています。
関連項目
- Launch of ChatGPT
- GitHub Copilot
- GPT-4
- Claude (language model)
- Gemini (language model)
- Grok (chatbot)
- OpenAI Codex
- Large language model
- Generative AI
- Conversational AI
- Microsoft (AI)
- visual-studio-code