GitHub Copilotは、GitHubとOpenAIによって開発されたコード補完およびプログラミングAIアシスタントであり、Visual Studio Code、Visual Studio、Neovim、Eclipse、JetBrains統合開発環境（IDE）のユーザーに対し、コードの自動補完を通じて支援する。現在は個人開発者と企業向けのサブスクリプションで利用可能であり、この生成AIソフトウェアは2021年6月29日にGitHubによって初めて発表された。ユーザーは生成に使用する大規模言語モデルを選択できる。
2022年6月21日、GitHubはCopilotが技術プレビューを終了し、個人開発者向けのサブスクリプションサービスとして利用可能になったことを発表した。この一般提供は、ソフトウェア開発における生成AIの採用における転換点となり、AIペアプログラミングを主流の実践へと導いた。
歴史と開発
GitHub Copilotは、2021年6月29日にVisual Studio Code開発環境向けの技術プレビューとして初めて発表された。このツールは2021年10月29日にJetBrainsマーケットプレイスでプラグインとしてリリースされ、Neovimプラグインは2021年10月27日に公開リポジトリとして続いた。GitHubは2022年3月29日にVisual Studio 2022 IDE向けのCopilotの利用可能性を発表した。
2022年6月21日の一般提供リリースでは、個人開発者向けのサブスクリプションモデルが導入され、学生や人気のあるオープンソースプロジェクトのメンテナー向けの無料ティアが提供された。企業は、集中管理とポリシー制御を備えた別のプランを購入できた。
GitHub Copilotは、2014年2月にリリースされたVisual Studio 2013向けのBing Code Searchプラグイン、つまりマイクロソフトのResearchプロジェクトの進化形である。そのプラグインはMSDNやStack Overflowなどのソースと統合し、自然言語クエリに応じて文脈に関連するコードスニペットを提供していた。
機能
自然言語でプログラミングの問題が与えられると、Copilotは解決コードを生成することができる。また、入力コードを英語で説明し、コードをプログラミング言語間で翻訳することもできる。
Copilotにより、開発者はOpenAIのGPTモデル、AnthropicのClaude、xAIのGrok、GoogleのGeminiなど、複数の大規模言語モデル（LLM）から選択できる。この柔軟性により、開発者はパフォーマンス、コスト、または特定のタスク要件に基づいてモデルを選択できる。
そのウェブサイトによると、GitHub Copilotにはプログラマー向けの支援機能が含まれており、コードコメントの実行可能コードへの変換や、コードのチャンク、反復的なコードセクション、メソッドや関数全体の自動補完などがある。GitHubは、Copilotの自動補完機能が約半分の確率で正確であると報告している。例えば、一部のPython関数ヘッダーコードでは、Copilotは関数本体の残りのコードを最初の試行で43%の確率で正しく自動補完し、10回の試行後には57%の確率で正しく補完した。
GitHubは、Copilotの機能により、プログラマーがドキュメントの読解に費やす時間を減らすことで、馴染みのないコーディングフレームワークや言語をナビゲートできると述べている。
実装
GitHub Copilotは当初、OpenAI Codexによって駆動されていた。これはGPT-3の修正された本番バージョンである。Codexモデルはさらに、12のプログラミング言語で書かれた数ギガバイトのソースコードでトレーニングされている。CopilotのOpenAI Codexは、英語の選択、公開GitHubリポジトリ、およびその他の公開ソースコードでトレーニングされており、5400万の公開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が含まれている。OpenAIのGPT-3は、GitHubの親会社であるマイクロソフトに独占ライセンスされている。
2023年11月、Copilot ChatはOpenAIのGPT-4モデルを使用するように更新された。2024年、CopilotはユーザーがGeminiやClaudeなどの異なる大規模言語モデルを選択できるようになり始めた。
2025年2月6日、GitHubはCopilotのより自律的な動作モードであるエージェントモードを発表した。プログラミングタスクが与えられると、ユーザーのコンピューター上のVisual Studioインスタンスでコマンドを実行することで、そのタスクを達成しようとする。エージェントモードは、GPT-4o、o1、o3-mini、Claude 3.5 Sonnet、Gemini 2.0 Flashなど、さまざまなLLMに接続できる。
2025年5月17日、GitHubはより自律的な動作モードであるコーディングエージェントを発表した。ユーザーはタスクまたはイシューをCopilotに割り当てると、Copilotはクラウド内の開発環境（GitHub Actionsによって駆動）を初期化し、リクエストを実行する。それはドラフトプルリクエストを作成し、作業中にドラフトにコミットをプッシュする。リクエストを達成した後、コードレビューのためにユーザーにタグを付ける。これは本質的に、エージェントモードの非同期バージョンである。
評価
Copilotのリリース以来、そのセキュリティと教育への影響、および生成されるコードに関するライセンス論争について懸念がある。
ライセンス論争
GitHub CEOのNat Friedmanは2021年6月に公開データでMLシステムをトレーニングすることはフェアユースであると述べたが、2022年11月に提起された集団訴訟はこれを純粋な推測と呼び、公開データでMLシステムをトレーニングすることがフェアユースであるかどうかの問題を検討した裁判所は存在しないと主張した。Joseph Saveri Law Firm, LLPによるこの訴訟は、GitHubのユーザーとの契約違反から、PIIの共有に関するCCPAに基づくプライバシー違反まで、いくつかの主張でCopilotの合法性に異議を唱えている。
GitHubは、ツールの出力のごく一部が逐語的にコピーされる可能性があることを認めており、これは出力コードがフェアユースとして分類されるには十分に変革的ではなく、元の所有者の著作権を侵害する可能性があるという懸念につながっている。2022年6月、Software Freedom Conservancyは、Copilotがトレーニングデータで使用されるコードライセンスを無視していると非難し、自社プロジェクトでのGitHubの使用をすべて終了すると発表した。カスタマーサポートメッセージで、GitHubは公開データで機械学習モデルをトレーニングすることは機械学習コミュニティ全体でフェアユースと見なされると述べたが、集団訴訟はこれを虚偽と呼び、さらに、この概念が機械学習コミュニティでどの程度受け入れられているかに関係なく、連邦法の下では違法であると指摘した。
2026年9月16日、アメリカ合衆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た。裁判所は、原告がGitHub CopilotとOpenAIのCodexが既存の著作物から著作権管理情報を削除または変更したことを示していないと判断し、これらのシステムがそのような情報を含まない新しい著作物を生成したと論じた。この判決は、被告がオープンソースライセンス条項に違反したという原告の別の主張を解決するものではなかった。
プライバシーに関する懸念
Copilotサービスはクラウドベースであり、GitHub Copilotサーバーとの継続的な通信を必要とする。この不透明なアーキテクチャは、テレメトリと個々のキーストロークのデータマイニングに対する懸念を煽っている。
2022年末、GitHub Copilotは、著者の帰属やライセンスなしにQuakeゲームのソースコードを出力したとして非難された。
ソフトウェア開発への影響
2022年6月のGitHub Copilotの一般提供は、日常のプログラミングワークフローへの大規模言語モデルの統合を加速させた。それはコード生成における機械学習の実用的な応用を示し、GoogleのGeminiベースのアシスタントやOpenAIのCodexなど、他の企業からの同様のツールの開発に影響を与えた。
Copilotの成功はまた、ChatGPTやStable Diffusionなどのリリースと並んで、より広範な生成AIブームに貢献した。それはAI支援開発ツールのベンチマークとなり、プログラミング教育の未来とソフトウェアエンジニアリングにおける自動化の役割についての議論を引き起こした。
関連項目
参考文献
ソースの事実はWikipedia（CC BY-SA）によって提供されている。
外部リンク
公式ウェブサイト: https://github.com/features/copilot