GitHub Blog - AI & ML

AIの最新動向を毎日お届け。要点だけをシンプルに。

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[お知らせ] iOS版をリリースしました🎉

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ハーネスさえあればほぼ十分

  • GitHub Copilotを使った7ステップのAI開発ワークフローを著者が紹介した
  • プロトタイプ作成→計画モードで仕様詰め→Autopilotで実装→人間レビュー→Rubber Duckレビューという流れで進める
  • 特殊なプロンプトやMCPは不要で、ハーネス(GitHub Copilot本体)の使い方を習得するだけで十分と述べている
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初心者向けGitHub Copilotアプリ:はじめ方

  • GitHub Copilotアプリが、複数のエージェントセッションを並行管理できるワークスペースとして提供された
  • セッションはプロジェクトに紐づき、ブラウザキャンバスやAgent Mergeでコード変更からPRマージまでを一貫して扱える
  • Agent Mergeはプルリクエストを監視し、レビュー対応・CI失敗の解消・マージ競合の処理を自動で支援する
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キャンバスを使ったインタラクティブな体験の構築方法

  • GitHub Copilot アプリに「キャンバス」と呼ばれる視覚的・インタラクティブな共同作業画面が追加された
  • `/create-canvas` コマンドとプロンプトで生成でき、Issue のカード管理・コードベース図解・プロンプト改善提案など多様な用途に対応する
  • キャンバス上の操作はエージェントにフィードバックされ、会話を重ねずにクリックや編集で作業を進められる
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より良いツールがCopilotのコードレビューを悪化させた。実際にどう改善したか

  • Copilot code reviewで共有コード探索ツール(grep/glob/view)に切り替えたところ、コストが増加しレビュー品質が低下した
  • ツール自体ではなく指示文が問題で、「diffを起点に絞り込んでからviewで読む」という手順に書き直したことで回帰が解消された
  • 本番環境でレビュー品質を維持しつつ平均コストが約20%低下し、ツールの改善より指示設計が効果的だった
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GitHub Agentic Workflowsを使ったクロスリポジトリドキュメントの自動化

  • GitHub Agentic Workflowsを使い、製品PRマージ後に自動でドキュメントの下書きPRを作成する仕組みを構築した
  • 30日間で396回実行し、82件のドキュメントPRを作成、マージ率100%・中央値44.8時間でマージされた
  • エージェントには2リポジトリに限定したGitHub Appトークンを使い、書き込みは許可リスト経由の安全な出力処理のみに限定した
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GitHub CopilotがGitHub PagesのゼロDNS設定を実現する方法

  • GitHub Copilot CLIとNamecheapスキルを使い、カスタムドメインのDNS設定をDNS知識なしで自動化した
  • ドメイン購入からHTTPS付きのサイト公開まで約14分で完了し、手動でのDNSレコード編集は不要
  • Namecheap以外のレジストラでも、APIドキュメントをCopilot CLIに読ませることで同様の手順が使える
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GitHub Copilotのエージェントハーネスにおける、モデルとタスクをまたいだパフォーマンスと効率性の評価

  • GitHub CopilotのAIエージェント基盤(ハーネス)の性能・効率を複数のベンチマークで評価・公開した
  • タスク完了率はClaude CodeやCodex CLIなど各モデルベンダー製ハーネスと同水準を維持しつつ、多くの構成でトークン消費量が少ない
  • GPT・Claude・Geminiなど20以上のモデルに対応し、モデルを固定せず用途に応じて選択できる
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自分の仕事を自動化した(そしてそれが私をより良いリーダーにしてくれた)

  • GitHub Copilot appのスケジュール自動化機能を使い、約40種類の定期実行プロンプトを構築した
  • 会議準備・進捗管理・キャリア記録など「見えない業務」を自動化し、本来の思考に集中できるようになった
  • AuDHDによる実行機能のばらつきを補う手段として、こうした自動化はアクセシビリティツールにもなりうる
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社内データ分析エージェントの構築方法

  • 社内向け分析エージェント「Qubot」を構築し、SlackやVS Codeから自然言語でデータ照会できるようにした
  • 専任アナリストなしに誰でもデータ倉庫を探索できるようになり、Slackでの質問数が大幅に減少した
  • 整理されたコンテキスト情報が回答精度を高め、正答到達速度を3倍にすることがわかった
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各トークンから最大限の価値を引き出す:Copilotがコンテキスト処理とモデルルーティングを改善する方法

  • GitHub CopilotがVS Codeでのセッション効率を高めるため、プロンプトキャッシュとツール動的読み込みを導入した
  • 毎回同じ情報を再処理せず、必要なツール定義だけを読み込むことで、作業本来にかけるリソースを増やせる
  • モデルの自動選択機能「Auto」は16言語ファミリーで学習され、英語基準と4ポイント以内の精度を維持している
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gitのワークツリーとは何か、そしてなぜ使うべきなのか?

  • gitのワークツリー機能を使うと、ブランチを切り替えずに別フォルダで並行作業できる
  • スタッシュや切り替えの手間なく複数の作業を同時進行でき、編集中の状態もそのまま保てる
  • AI活用で並行作業が増えた開発現場で注目され、GitHub Copilotアプリでも標準機能として採用されている
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GitHub Copilot CLI 入門:よく使うスラッシュコマンドの概要

  • GitHub Copilot CLIで使えるスラッシュコマンドの種類と使い方が紹介された
  • `/model`や`/context`など専用コマンドで、モデル切替・トークン管理・セッション再開などをターミナルから操作できる
  • コマンドを覚えるほど作業の流れを自分でコントロールしやすくなり、複数プロジェクト間の切り替えも効率化できる
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新しいオープンデータセットで多言語AIを構築する研究者や開発者の取り組みを加速する

  • GitHubが4千万以上のリポジトリを対象とした多言語メタデータセットを公開した
  • 開発者の協働はREADMEや議論を通じて多言語で行われており、そのデータを研究・AI開発に活用できる
  • ヨーロッパ語を含む少数言語がAI学習データで不足している現状を補う取り組みの一環である
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GitHub Copilot CLIの委譲をより選択的にした方法

  • Copilot CLIで補助エージェントへの委任を選別する「スマートな委任」機能が全トラフィックに展開された
  • 不要な委任を減らすことで、ツール失敗が1セッションあたり23%減り、P95待ち時間が5%短縮された
  • 機能の見た目は変わらずに裏側の調整だけで体験が改善でき、今後はモデルやツール選択の自動最適化にも応用が広がる可能性がある
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シークレットスキャンの信頼性向上:大規模な誤検知の削減

  • GitHubとMicrosoftがAIを活用し、秘密情報スキャンの誤検知を75.76%削減することに成功した
  • コード内での値の使われ方という文脈情報を絞り込んで与えることで、精度を高くしつつ処理速度も維持できた
  • 誤検知の多さが開発者の信頼低下につながるという課題が、大規模な開発環境では特に深刻であることがわかる
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GitHub Copilot CLIに言語サーバーを使ってリアルなコードインテリジェンスを付与する

  • GitHub Copilot CLIに言語サーバー(LSP)を自動セットアップするスキルが公開された
  • テキスト検索に頼らず、型解決や定義ジャンプなど正確なコード解析が14言語で使えるようになる
  • エディタと同等の構造的なコード理解をターミナル上のAIエージェントに持たせる取り組みが広がっている
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単発のプロンプトからワークフローへ:GitHub Copilot CLIでカスタムエージェントを使う方法

  • GitHub Copilot CLIに、Markdownファイルで定義できるカスタムエージェント機能が追加された
  • チームの規約やツール構成をエージェントに組み込み、セキュリティ監査やリリースノート作成などの繰り返し作業を自動化できる
  • 既製のパートナーエージェントは手軽に使え、カスタムエージェントは自チームの独自ルールや内部ツールに合わせた精度と継続性が必要な場面に向いている
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ローカルのGitHubセッションをどこでも持ち歩こう

  • GitHub CopilotのセッションをスマホやWebから遠隔操作できる機能が公開
  • 作業中のセッションに外出先から指示を送り、進捗確認やPRの作成もできる
  • デスクを離れても開発フローを止めずに継続できる