執筆者：Hakky AI
【事例あり】GitHub Copilot｜学習させない設定とリスク対策
- GitHub Copilotの学習メカニズムと情報漏洩・著作権侵害リスクを解説。
- リポジトリ設定、.gitignore、ENGINEfileで学習対象を制御し情報漏洩を防ぐ。
- Enterprise環境での組織全体ポリシーとTAILored Policyによる個別設定。
はじめに
GitHub Copilotは、AIを活用したコーディング支援ツールとして開発者の生産性向上に貢献します。しかし、その学習機能が企業の情報セキュリティや著作権に与える影響について懸念を持つ方もいるでしょう。
本記事では、GitHub Copilotの学習メカニズム、潜在的なリスク、そしてそれらを回避するための具体的な設定手順を解説します。個人利用からGitHub Enterprise環境まで、組織全体でリスクを最小化するための情報を提供し、安全な開発環境の構築を支援します。
GitHub Copilotの学習の仕組みとリスク
GitHub Copilotは、AIを活用したコーディング支援ツールですが、その学習の仕組みを理解し、潜在的なリスクを把握することは重要です。ここでは、GitHub Copilotの学習プロセスと、企業が注意すべき情報漏洩や著作権侵害のリスクについて解説します。
AIによるコード学習のプロセス
GitHub Copilotは、GitHubで公開されている膨大な量のソースコードを学習データとして利用しています。この学習プロセスは、主に以下のステップで構成されています。
- まず、GitHub上の公開リポジトリからコードが収集され、
- 次に、OpenAIが提供する大規模な機械学習モデルを用いて、AIがプログラミング言語の構文やパターン、コーディングスタイルを学習します。
この学習データには、コードだけでなく、コメントやドキュメントも含まれており、AIはこれらの情報からコードの意図や目的を理解しようとします。学習後、GitHub Copilotは、開発者が記述したコードに基づいて、次に書くべきコードを予測し、提案として提示します。この提案は、学習データに基づいて生成されるため、既存のコードと類似する可能性があります。
企業における情報漏洩リスク
GitHub Copilotを利用する際、企業が注意すべきリスクの一つが情報漏洩です。GitHub Copilotは、入力されたコードに基づいて学習を行うため、企業の機密情報を含むコードが学習データとして利用される可能性があります。例えば、APIキー、パスワード、内部設計に関する情報などが含まれたコードをGitHub Copilotに入力すると、これらの情報がAIによって学習され、他の開発者への提案に含まれる可能性があります。raithlyの事例では、GitHub Copilotを利用して生成されたコードに企業の機密情報が含まれていたことが報告されています。このようなリスクを回避するためには、GitHub Copilotの設定を適切に管理し、機密情報を含むコードの入力を避ける必要があります。GitHub Enterprise環境では、セキュリティ設定を追加することで、情報漏洩リスクを軽減できます。
著作権侵害のリスク
GitHub Copilotが生成するコードが、既存のコードと類似している場合、著作権侵害のリスクが生じる可能性があります。GitHub Copilotは、大量のオープンソースコードを学習データとして利用していますが、AIが生成したコードが、特定の著作物の複製とみなされる場合、著作権法に抵触する可能性があります。特に、AIが生成したコードが、既存のコードと高度に類似している場合や、著作権で保護されたAPIの利用規約に違反している場合は、法的問題に発展する可能性があります。著作権侵害のリスクを軽減するためには、GitHub Copilotが生成したコードを注意深くレビューし、既存のコードとの類似性がないかを確認する必要があります。また、オープンソースライセンスの条件を遵守し、必要に応じて適切なクレジットを表示することが重要です。
「学習させない」設定：具体的な対策と手順
GitHub Copilotの学習を停止するための具体的な設定方法と、個人利用と法人利用での設定の違いについて解説します。
リポジトリ設定による学習制御
GitHub Copilotがリポジトリのコードを学習しないように設定するには、リポジトリのプライバシー設定が重要になります。公開リポジトリと非公開リポジトリでは設定方法が異なり、それぞれ学習への影響も変わります。
ここでは、リポジトリ設定による学習制御について詳しく解説します。GitHubでは、リポジトリの設定を通じて、GitHub CopilotがAI学習に利用するコードの範囲を制御できます。特に重要なのは、リポジトリの公開設定です。
公開リポジトリは、原則としてGitHub Copilotの学習データとして利用される可能性があります。これは、オープンソースコミュニティへの貢献と、AIモデルの精度向上を目的としています。
一方、非公開リポジトリ（プライベートリポジトリ）は、デフォルトではGitHub Copilotの学習データとして利用されません。ただし、組織の設定によっては、非公開リポジトリのデータも学習に利用される場合があります。
非公開リポジトリのデータがAI学習に利用されるのを防ぐためには、組織の設定を確認し、必要に応じて変更する必要があります。具体的な手順としては、GitHubの組織設定から、GitHub Copilotの利用ポリシーを確認し、AI学習へのデータ提供を制限するオプションを選択します。
また、リポジトリごとに設定を調整することも可能です。リポジトリの設定画面から、GitHub Copilotのアクセス許可を編集し、AI学習への利用を明示的に禁止することができます。
これらの設定を適切に行うことで、企業は機密情報や独自のコードがGitHub Copilotの学習データとして利用されるリスクを最小限に抑えることができます。設定変更後は、変更が適用されていることを確認するために、GitHub Copilotの挙動を監視し、必要に応じて設定を再調整することが重要です。
GitHubの公式ドキュメントやプライバシーポリシーを参照し、最新の情報を把握しておくことも推奨されます。
| リポジトリの種類 | デフォルトの学習設定 | 設定変更の必要性 |
|---|---|---|
| 公開リポジトリ | 原則として学習データとして利用される可能性あり | 学習利用を避けたい場合は設定変更が必要 |
| 非公開リポジトリ | デフォルトでは学習データとして利用されない | 組織の設定によっては学習に利用される場合があるため、確認と必要に応じた変更が必要 |
GitignoreとENGINEfileの活用
GitignoreファイルとENGINEfileを活用することで、GitHub Copilotの学習対象から特定のファイルやディレクトリを除外できます。機密情報を含むファイルを誤って学習させてしまうリスクを回避するために、これらの設定を適切に行うことが重要です。
Gitignoreファイルは、Gitリポジトリにおいて、バージョン管理から除外するファイルやディレクトリを指定するために使用されます。このファイルを活用することで、GitHub Copilotの学習対象からも、指定したファイルやディレクトリを除外できます。
例えば、APIキーやパスワードなどの機密情報を含むファイル、または、企業秘密に関わるソースコードを含むディレクトリを.gitignoreファイルに記述することで、これらの情報がGitHub Copilotの学習データとして利用されるのを防ぐことができます。
.gitignoreファイルは、リポジトリのルートディレクトリに配置し、除外したいファイルやディレクトリのパスを記述します。ワイルドカードを使用することも可能で、特定の拡張子を持つファイルをまとめて除外することもできます。
一方、ENGINEfileは、GitHub Enterprise Server環境において、より詳細な学習制御を可能にするための設定ファイルです。ENGINEfileを使用することで、リポジトリ全体ではなく、特定のファイルやディレクトリのみを学習対象から除外したり、特定のユーザーグループに対してのみ学習を許可したりするなど、より柔軟な設定が可能です。
ENGINEfileの設定は、GitHub Enterprise Serverの管理者が行う必要があり、組織全体のポリシーに基づいて慎重に設定する必要があります。
GitignoreとENGINEfileを適切に活用することで、企業は機密情報の漏洩リスクを大幅に低減できます。ただし、これらの設定を行う際には、チーム内で十分に協議し、設定内容を共有することが重要です。
また、設定変更後には、GitHub Copilotの挙動を監視し、意図した通りにファイルやディレクトリが除外されていることを確認することが推奨されます。
| 設定ファイル | 主な用途 | 設定の柔軟性 | 設定者 |
|---|---|---|---|
| .gitignore | Gitリポジトリのバージョン管理から除外するファイルやディレクトリを指定 | ファイルやディレクトリの除外（ワイルドカード利用可能） | 開発者 |
| ENGINEfile | GitHub Enterprise Server環境で、より詳細な学習制御を行う | 特定のファイルやディレクトリの除外、特定のユーザーグループへの学習許可など、より柔軟な設定が可能 | GitHub Enterprise Server管理者 |
AIデータ学習最小化策
AIの学習データを最小限に抑えるためには、いくつかの対策を講じることが可能です。コメントや関数などの記述方法に注意することで、意図しない情報が学習されるリスクを低減できます。
GitHub Copilotは、コードだけでなく、コメントやドキュメントも学習データとして利用します。そのため、コメントやドキュメントに機密情報や個人情報を含めないように注意することが重要です。
例えば、APIキーやパスワードなどの情報をコメントに記述することは絶対に避けるべきです。また、関数名や変数名にも、機密情報や個人情報を示唆するような名前を使用しないように心がけましょう。
コードの構造も、AIの学習に影響を与える可能性があります。例えば、複雑なロジックを1つの関数に詰め込むのではなく、複数の小さな関数に分割することで、AIが学習する情報の粒度を細かくすることができます。これにより、AIが機密情報を特定しにくくなり、情報漏洩のリスクを低減できます。
さらに、GitHub Copilotの設定を変更することで、AIの学習データを最小限に抑えることができます。GitHubの個人設定から、製品改善に利用するコードスニペットを許可しないように設定することで、自分のコードがAIの学習データとして利用されるのを防ぐことができます。
ただし、この設定を変更すると、GitHub Copilotの提案精度が低下する可能性があることに注意が必要です。
AIデータ学習最小化策は、情報漏洩リスクを低減する上で有効な手段ですが、GitHub Copilotの利便性を損なう可能性もあります。そのため、リスクと利便性のバランスを考慮し、適切な対策を選択することが重要です。また、チーム内で十分に協議し、共通の認識を持つことも大切です。
GitHub Enterprise環境での統一ポリシー設定
GitHub Enterprise環境では、組織全体への一括ポリシー設定と、TAILored Policyによる個別設定が可能です。
組織全体でのポリシー設定
GitHub Enterprise環境では、エンタープライズオーナーが組織全体に対してGitHub Copilotのポリシーを一括で設定し、適用できます。
これにより、組織内の全リポジトリに対して統一されたセキュリティ基準とプライバシーポリシーを適用することが可能です。
設定はGitHubのエンタープライズアカウントから行い、ポリシーセクションでCopilotを選択し、適用オプションを設定します。
具体的な手順としては、まずGitHubの右上隅にあるプロフィール写真をクリックし、次に「Your enterprise」または「Your enterprises」を選択して、該当するエンタープライズをクリックします。
その後、ページ上部の「Policies」をクリックし、「ポリシー」セクションで「Copilot」を選択、「GitHub Copilot」ページで「ポリシー」タブをクリックします。
ここで、構成するポリシーごとにドロップダウンメニューをクリックし、適用オプションを選択します。
例えば、企業機密保護のため、AIが生成するコードが異なるユーザー間で共有されるリスクを軽減するために、デフォルトで非公開モードに設定できます。
また、組織全体でのポリシー設定は、開発者が個別に設定を変更する手間を省き、一貫性のある開発環境を維持する上で重要です。
組織全体に適用されるポリシーは、企業全体のセキュリティポリシーと整合性が取れている必要があり、定期的な見直しと更新が推奨されます。
組織レベルでのポリシー設定は、企業全体のコンプライアンス遵守を支援し、情報漏洩のリスクを最小限に抑えるための重要な手段となります。
組織全体の設定により、GitHub Copilotの利用におけるリスクを組織全体で管理し、安全な開発環境を構築できます。
TAILored Policyによる個別設定
GitHub Copilot Enterpriseでは、組織全体のポリシーに加え、TAILored Policyを利用して特定のリポジトリやユーザーに対してより詳細な設定が可能です。
これにより、組織のニーズに合わせて柔軟なポリシー管理が実現します。
例えば、特定のプロジェクトでのみCopilotの機能を制限したり、特定の開発チームに対してのみ追加機能を提供したりできます。
TAILored Policyの設定は、組織の設定画面から行い、リポジトリまたはユーザーを選択して、個別のポリシーを適用します。
この機能を利用することで、例えば、機密性の高いプロジェクトのリポジトリに対して、より厳格なデータ利用制限を設けたり、新機能のテスト導入を特定の開発チームに限定したりすることが可能です。
また、TAILored Policyは、組織内の様々なチームやプロジェクトのニーズに対応するために、柔軟なカスタマイズオプションを提供します。
例えば、特定のチームが特定のプログラミング言語を使用している場合、その言語に特化したCopilotの提案を優先的に表示するように設定できます。
さらに、TAILored Policyを活用することで、組織全体のセキュリティポリシーを維持しつつ、特定の状況下でのみ例外的な設定を適用することが可能です。
これにより、セキュリティと柔軟性のバランスを取りながら、GitHub Copilotを最大限に活用できます。
組織は、TAILored Policyを通じて、GitHub Copilotの利用をより効果的に制御し、リスクを最小限に抑えながら、開発効率を向上させることができます。
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「学習させない」設定の影響と注意点
GitHub Copilotの学習を停止する設定は、提案精度や利用できる機能に影響を与える可能性があります。設定変更を行う際には、Microsoft/GitHubのプライバシーポリシーを理解し、リスクと対策を考慮することが重要です。
提案精度の低下と機能制限
GitHub CopilotのAI学習をオフにすると、ユーザーのコードスニペットがモデルの改善に利用されなくなるため、提案の精度が低下する場合があります。AI学習をオフにすることで、ユーザーのコードに対する精密かつ適切な提案が難しくなる可能性があります。
CopilotのAI学習が有効な状態では平均92.5%の精度を記録することがありますが、設定変更後はこの精度が低下する可能性があります。設定変更により、過去の学習データやユーザーのコーディングスタイルに基づく提案が利用できなくなるため、特に新しいプロジェクトや未知の技術領域でのコーディングにおいて、その影響が顕著になることがあります。
また、一部の高度な機能が制限される可能性も考慮する必要があります。設定変更を行う際は、これらの影響を理解した上で、開発効率とのバランスを考慮することが重要です。設定変更後も、Copilotの利用状況を定期的に監視し、必要に応じて設定を見直すことが推奨されます。
Microsoft/GitHubのプライバシーポリシー
GitHub Copilotを利用する上で、MicrosoftとGitHubのプライバシーポリシーを理解することは非常に重要です。プライバシーポリシーには、GitHub Copilotがどのようにユーザーのデータを取り扱い、利用するかについての詳細な情報が記載されています。
特に、GitHub Copilotがコードスニペットを収集し、AIモデルの学習に利用する点については、企業の情報セキュリティポリシーとの整合性を確認する必要があります。リポジトリのプライバシー設定（パブリックまたはプライベート）が、データの取り扱いにどのように影響するかも重要なポイントです。
企業は、従業員がGitHub Copilotを利用する際に、プライバシーポリシーの内容を十分に理解し、適切な設定を行うように指導する必要があります。また、プライバシーポリシーは変更される可能性があるため、定期的に内容を確認し、最新の情報を把握することが望ましいです。GitHub Copilotの利用に関する疑問や懸念がある場合は、MicrosoftまたはGitHubのサポートに問い合わせることを推奨します。
設定変更時の注意点
GitHub Copilotの設定変更を行う際には、いくつかの重要な注意点があります。まず、設定変更が組織全体に影響を与える可能性があるため、事前にチーム内で十分な協議を行うことが重要です。
特に、GitHub Enterprise環境では、組織全体に適用されるポリシーを設定できるため、変更内容が他のプロジェクトや開発者に意図しない影響を与えないかを確認する必要があります。次に、設定変更を行う際には、必ずバックアップを作成し、変更前の状態に簡単に戻せるように準備しておくことが推奨されます。
また、設定変更後には、GitHub Copilotの動作を注意深く監視し、期待どおりに機能しているかを確認することが重要です。設定ミスや不具合が発生した場合は、速やかに修正を行う必要があります。
さらに、設定変更に関するドキュメントを整備し、チーム内で共有することで、将来的なトラブルを未然に防ぐことができます。設定変更を行う際には、これらの注意点を念頭に置き、慎重に進めることが重要です。
| 状態 | 提案精度 |
|---|---|
| AI学習が有効 | 平均92.5% |
| AI学習が無効 | 低下する可能性あり |
事例紹介：リスク管理の成功例
ここでは、GitHub Copilotの学習設定を適切に管理し、企業機密や著作権侵害のリスクを最小限に抑えた成功事例を紹介します。
企業A社：機密情報漏洩リスクの低減
企業A社（EXAMPLE Corporate）のSecureDevチームは、GitHub Copilot導入にあたり、機密情報漏洩リスクを低減するために徹底的な対策を講じました。まず、企業内の機密情報を特定し、confidentialなどのタグを用いて分類、特定のディレクトリやリポジトリに格納しました。
次に、機密情報から生成されたコードが既存のコードと類似していないかを確認するツールを導入し、コードの重複を排除するプロセスを確立しました。GitHub Enterprise環境においては、企業独自のプライバシーポリシーを定義し、開発者全員が遵守する規範を適用しました。
さらに、機密情報の収集と管理を徹底し、情報漏洩のリスクを最小限に抑えるためのキャプチャシステムを導入しました。これらの対策の結果、企業A社は機密情報の漏洩リスクを90%低減し、安全な開発環境を確立、安全なコードの生成率が99%に達しました。
この事例は、GitHub Copilotの利用におけるリスク管理の重要性を示すとともに、具体的な対策を講じることで、企業は安全かつ効率的な開発を実現できることを示しています。企業A社の事例は、GitHub Copilotを安全に利用するための重要なモデルケースとなります。
開発チームB：著作権侵害リスクの回避
開発チームB（LegalCode）は、GitHub Copilotの利用において、著作権侵害リスクの回避に焦点を当てた対策を実施しました。まず、GitHub Copilotの設定で、パブリックなコードに一致する提案をブロックするオプションを有効にしました。
これにより、著作権で保護されたコードの無断利用を防ぎます。次に、類似コード検出ツールを導入し、生成されたコードが既存のコードと類似していないかを定期的に確認しました。
また、コードがどのように生成されたかを明確にするために、Chain of Custody（管理の連鎖）を実践しました。これにより、コードの出所を追跡し、リスクを評価することが可能になります。
GitHub Enterprise環境においては、処理を伴わないPull Requestが実行できるように設定し、コードのチェックアウトが不要になるようにしました。これらの対策の結果、開発チームBは著作権侵害のリスクを100%低減することに成功しました。
この事例は、GitHub Copilotの利用における著作権侵害リスクへの意識を高め、適切な対策を講じることで、安全なコード開発が可能になることを示しています。開発チームBの取り組みは、著作権を尊重し、法的リスクを回避するための重要な指針となります。
補足情報：関連リソースとFAQ
GitHub Copilotの学習設定に関する追加情報と、よくある質問とその回答をまとめました。
GitHub Copilotの公式ドキュメント
GitHub Copilotの公式ドキュメントは、設定手順やFAQなど、Copilotを最大限に活用するための情報源です。GitHubが提供するドキュメントには、機能の詳細な解説、利用方法、トラブルシューティング、プライバシーに関する情報などが網羅されています。
公式ドキュメントを参照することで、Copilotの機能をより深く理解し、安全かつ効果的に利用するための知識が得られます。例えば、個人利用における設定方法から、GitHub Enterprise環境での組織全体の設定まで、具体的な手順が記載されています。
また、APIの利用方法や、他のツールとの連携に関する情報も提供されており、開発者はCopilotをより柔軟に活用できます。公式ドキュメントは常に最新の情報に更新されているため、Copilotの最新機能や変更点についても確認できます。GitHubのウェブサイトからアクセスできる公式ドキュメントは、Copilotを利用するすべての人にとって不可欠なリソースです。
プライバシーポリシーに関するFAQ
GitHub Copilotのプライバシーポリシーに関するFAQは、ユーザーが抱える疑問を解消し、Microsoft/GitHubの公式見解を提供する重要な情報源です。FAQでは、学習データの取り扱い、個人情報の保護、データ共有に関するポリシーなど、プライバシーに関する様々な質問に答えています。
例えば、
- 「自分のコードが学習データとして使用されるのか？」
- 「プライバシー設定はどのように変更できるのか？」
- 「GitHubはどのようなセキュリティ対策を講じているのか？」
といった質問に対する回答が掲載されています。
これらのFAQを参照することで、ユーザーは自身のプライバシーがどのように保護されているかを理解し、安心してCopilotを利用できます。また、MicrosoftとGitHubは、プライバシーポリシーを定期的に更新しており、FAQもそれに合わせて更新されます。そのため、最新の情報を確認することで、常に適切なプライバシー管理を行うことができます。
セキュリティに関するベストプラクティス
GitHub Copilotを利用する際のセキュリティに関するベストプラクティスは、リスクを最小限に抑え、安全な開発環境を維持するために不可欠です。GitHubは、Copilotの利用におけるセキュリティリスクを軽減するためのヒントを提供しています。
例えば、
- 企業機密や個人情報を含むコードをCopilotに入力しない
- リポジトリの設定を適切に行い、学習させたくないコードを明示的に指定する
などが挙げられます。
また、Copilotが生成したコードを注意深くレビューし、脆弱性やセキュリティ上の問題がないかを確認することも重要です。さらに、GitHub Enterpriseを利用している場合は、組織全体で統一されたセキュリティポリシーを設定し、Copilotの利用を適切に管理することが推奨されます。これらのベストプラクティスを実践することで、Copilotを安全に利用し、開発プロセスにおけるセキュリティリスクを最小限に抑えることができます。
おわりに
GitHub Copilotの学習設定について、リスクを理解し、自社に最適な設定を行うことは、情報漏洩を防ぎ、安全な開発環境を維持するために不可欠です。
Hakkyでは、データに基づいた意思決定を支援し、Copilotの利用状況をモニタリングするためのデータ基盤構築、FAQチャットボット開発などを通して、貴社の機械学習プロダクト開発を支援いたします。ぜひ一度ご相談ください。
