執筆者：Hakky AI
GitHub Copilot｜エージェントモードで開発効率44%UP？
- 自然言語で指示、コード生成、修正、デバッグを効率化するAIコードアシスタントです。
- エラー検出から修正まで自動化し、開発者の負担を軽減、創造的な作業に集中できます。
- Workspaceと連携し、初期設定から既存コードのリファクタリングまで効率化します。
はじめに
GitHub Copilotのエージェントモードは、開発者の作業を効率化する強力なツールとして登場しました。この最新機能は、コードの自動検出、生成、そしてリファクタリングを支援し、開発者がより高度なタスクに集中できる環境を提供します。
本記事では、エージェントモードの機能、開発者にもたらすメリット、そして今後の展望について詳しく解説します。
GitHub Copilotエージェントモードとは
GitHub Copilotエージェントモードは、開発プロセスを効率化する強力なツールとして登場し、開発者体験を大きく変革しています。
エージェントモードの主要機能
GitHub Copilotエージェントモードは、自然言語による指示でコード生成、修正、デバッグを効率化するAIコードアシスタントであり、エラーの自動検出と修正、コード生成とリファクタリングが主要機能です。
エラー検出機能は、コード内の潜在的な問題を自動で特定し、修正案を提示することで、開発者は迅速にエラーに対処できます。
コード生成機能は、開発者が記述したいコードの意図を伝えるだけで、AIが適切なコードを生成します。
リファクタリング機能は、既存のコードをより効率的かつ可読性の高いコードに自動で変換し、技術負債を削減します。例えば、変数名を一括で変更したり、コードの構造を最適化したりすることが可能です。
GitHub Copilot Editsの一般提供により、エージェントモード下であらゆるコード改造が可能になり、開発者はコードを自在に編集・生成できます。
外部ツールとの連携機能MCP（Multi-Protocol Connect）も導入され、AIモデルを活用した高度な開発環境が利用可能です。
さらに、高性能AIモデルの利用を容易にする新しい「プレミアムリクエスト」制度により、ユーザーは個々のニーズに応じてAIモデルのパフォーマンスを調整できます。
通常モードとの違い
GitHub Copilotエージェントモードは、通常モードと比較して、より高度な自動化と効率化を実現します。
通常モードでは、コードの提案や補完が主な機能ですが、エージェントモードでは、自然言語による指示に基づいて、コードの生成、修正、リファクタリングを自動で行います。
例えば、開発者が「この関数を最適化してほしい」と指示するだけで、エージェントモードは自動的にコードを分析し、最適な修正案を提案します。
また、複数のファイルにまたがる変更も一括で処理できるため、開発者は手作業による修正の手間を大幅に削減できます。
GitHub Copilotエージェントモードは、外部ツールとの連携機能（MCP）やプレミアムリクエスト制度を通じて、より柔軟で高度な開発環境を提供します。
これにより、開発者は個々のニーズに応じてAIモデルのパフォーマンスを調整し、効率的な開発を実現できます。開発者は、より創造的な作業に集中できるようになります。
エージェントモードによる自動検出機能の活用
GitHub Copilotのエージェントモードは、ランタイムエラーやテスト失敗を自動で検出し、修正提案を行うことで開発効率を向上させます。
エラー検出の仕組み
GitHub Copilotのエージェントモードは、コードの実行時に発生するエラーを高度なAI技術で検出します。この機能は、コンパイルエラー、ランタイムエラー、論理エラーなど、多岐にわたるエラーの種類を認識できます。
例えば、未定義の変数や不正なデータ型、範囲外アクセスといった一般的なエラーから、より複雑な非同期処理の問題やリソースリークまで、広範囲にわたってエラーを特定することが可能です。AIは、コードの構文解析、意味解析、および実行時挙動の分析を通じて、これらのエラーを正確に特定し、開発者に迅速に通知します。
これにより、開発者は早期段階で問題を発見し、手動でのデバッグ作業を大幅に効率化できます。
自動修正のプロセス
エージェントモードがエラーを検出すると、自動修正のプロセスが開始されます。まず、AIは検出されたエラーの原因を特定し、そのエラーに対する修正案を生成します。この修正案は、コードの変更、追加、削除など、具体的な形で開発者に提示されます。
開発者は、提示された修正案を確認し、適用するかどうかを選択できます。修正案が適用されると、エージェントモードは自動的にコードを修正し、変更を保存します。このプロセスは、開発者が手動でエラーを修正する手間を大幅に削減し、開発サイクルを加速させます。
また、AIは修正の過程で学習し、より適切な修正案を提案できるようになります。GitHub Copilotエージェントモードは、エラー検出から修正までの一連のプロセスを自動化することで、開発者の負担を軽減し、より創造的な作業に集中できるよう支援します。
複数ファイルにわたるエラー検出
GitHub Copilotのエージェントモードは、単一ファイルだけでなく、複数ファイルにまたがるエラーも検出できます。大規模なプロジェクトでは、コードが複数のファイルに分割されていることが一般的であり、エラーがファイル間で相互に影響し合うことがあります。
エージェントモードは、プロジェクト全体を解析し、ファイル間の依存関係を考慮しながらエラーを検出します。例えば、あるファイルで定義された関数が別のファイルで誤って使用されている場合や、複数のファイルで共有されるデータ構造に不整合がある場合など、複雑なエラーも検出できます。
この機能により、開発者は大規模プロジェクトでも効率的にエラーを特定し、修正することができます。複数ファイルにわたるエラー検出は、特に大規模なコードベースを持つプロジェクトにおいて、開発効率とコード品質の向上に大きく貢献します。
エージェントモードによるコード生成とリファクタリング
GitHub Copilotのエージェントモードは、コード生成とリファクタリングを効率化し、開発者がより創造的な作業に集中できる環境を実現します。
コード生成の効率化
GitHub Copilotのエージェントモードは、開発者の意図を理解し、高品質なコードを迅速に生成することで、開発プロセスを効率化します。
エージェントモードでは、プロンプトに基づいてコードを自動生成し、開発者は記述するコード量を削減できます。例えば、Pythonコードを生成する場合、必要な機能をプロンプトで指示することで、エージェントモードがコードを生成します。
また、エージェントモードは、テンプレートやスニペットを活用することで、より迅速なコード生成を可能にします。VS Codeなどのエディタで、エージェントモードを使用することで、開発者はリアルタイムでコードの提案を受けられます。
これにより、開発者はコードを記述する手間を省き、より高度な設計やテストに集中できます。さらに、GitHub Copilotは、オープンソースのコードを学習しているため、最新のコーディング規約やベストプラクティスに準拠したコードを生成できます。
これにより、開発者は常に高品質なコードを記述でき、コードレビューの効率も向上します。エージェントモードは、開発者が直面する様々なコーディング課題を解決し、開発プロセス全体を効率化するための強力なツールです。
リファクタリングの自動化
GitHub Copilotのエージェントモードは、コードのリファクタリングを自動化し、コードの品質と保守性を向上させます。
エージェントモードは、コードの複雑さを解析し、改善提案を自動的に生成します。例えば、長い関数を分割したり、重複したコードを削除したりする提案を行います。
開発者は、これらの提案を受け入れることで、コードの可読性と保守性を向上させることができます。また、エージェントモードは、コードの潜在的なバグを検出し、修正提案を行うことも可能です。
これにより、開発者は早期にバグを発見し、修正することができます。さらに、エージェントモードは、コードのパフォーマンスを向上させるためのリファクタリング提案も行います。
例えば、アルゴリズムの改善やデータ構造の最適化などの提案を行います。GitHub Copilotのエージェントモードを使用することで、開発者はコードの品質を向上させながら、開発時間を短縮することができます。
リファクタリングの自動化は、開発者がより創造的な作業に集中するための重要な要素です。
複数ファイルのリファクタリング
GitHub Copilotのエージェントモードは、複数ファイルにまたがるリファクタリングを効率的に実行し、プロジェクト全体のコード品質を向上させます。
従来の手作業では困難だった、複数のファイルにまたがる変数名の一括変更や、関数の移動などを、エージェントモードは簡単に実行できます。
例えば、ある変数の名前をプロジェクト全体で変更する場合、エージェントモードは関連するすべてのファイルを検出し、自動的に変更を行います。
これにより、開発者は手作業によるミスを減らし、時間を節約することができます。また、エージェントモードは、コードの依存関係を解析し、リファクタリングによる影響を予測することも可能です。
これにより、開発者はリファクタリングによる予期せぬ問題を回避することができます。さらに、GitHub Copilotは、リファクタリングの履歴を記録し、必要に応じて変更を元に戻すことも可能です。
これにより、開発者は安心してリファクタリングを行うことができます。エージェントモードは、プロジェクト全体のコード品質を向上させるための強力なツールです。
| 機能 | GitHub Copilot エージェントモード | 従来の手作業 |
|---|---|---|
| 複数ファイルのリファクタリング | 効率的に実行可能 | 困難 |
| 変数名の一括変更 | 簡単 | 困難 |
| 関数の移動 | 簡単 | 困難 |
| 手作業によるミス | 減少 | 多い |
| 時間 | 節約 | 浪費 |
| リファクタリングによる影響の予測 | 可能 | 困難 |
| 予期せぬ問題の回避 | 可能 | 困難 |
| 変更を元に戻す | 可能 | 困難 |
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GitHub Copilot Workspaceとの連携
GitHub Copilot Workspaceでは、エージェントモードを活用することで、開発プロジェクトの初期設定から既存コードのリファクタリングまで、一連の作業を効率化できます。
Workspaceでのエージェントモードの利用
GitHub Copilot Workspaceでエージェントモードを利用するには、まずVS Code InsidersにGitHub Copilot拡張機能をインストールし、「Enable Agent Mode」を有効にします。メニューバーから「Edit」→「Agent」を選択すると、エージェントモードのUIが表示され、プロジェクト設定と連携したコード生成やリファクタリングが可能になります。
例えば、planioのAPIを利用してチケットを登録するコードを生成したり、処理系のコードをクラスベースにリファクタリングする際に役立ちます。エージェントモードは、開発者がより効率的にコードを作成し、修正することを支援する強力なツールです。
このモードを有効にすると、環境設定の自動生成やPythonのコード生成、コード推論と修正といった初期設定の効率化が可能です。Workspace内でエージェントモードを使用することで、開発者はより直感的かつ効率的にプロジェクトを進めることができます。
また、エージェントモードは、プロジェクトの規模や複雑さに関わらず、一貫した効率化を提供します。これにより、開発者はより創造的な作業に集中できるようになり、全体的な生産性の向上が期待できます。
初期設定の効率化
GitHub Copilot Workspaceのエージェントモードは、プロジェクトの初期設定を大幅に効率化します。例えば、必要な設定ファイルの自動生成や、開発環境の構築を支援するコマンドの提案が可能です。
具体的な手順としては、まずWorkspace内で新規プロジェクトを作成し、エージェントモードを起動します。次に、プロジェクトに必要なファイルの種類や設定を指定すると、エージェントが自動的にファイルを生成し、必要なコマンドを実行します。
これにより、開発者は手動でファイルを作成したり、設定を行う手間を省き、より迅速に開発に着手できます。また、エージェントモードは、プロジェクトの要件に基づいて最適な設定を提案するため、開発者は設定に関する知識がなくても、効率的にプロジェクトを開始できます。
例えば、Pythonプロジェクトの場合、必要なライブラリのインストールや仮想環境の構築を自動化できます。これにより、開発者は環境構築にかかる時間を大幅に短縮し、コード生成に集中できます。
既存コードのリファクタリング
GitHub Copilot Workspaceのエージェントモードは、既存コードのリファクタリングにおいても強力な支援を提供します。リファクタリングとは、コードの動作を変えずに、その構造を改善するプロセスです。
エージェントモードを使用すると、コードの可読性や保守性を向上させるための提案を受けたり、リファクタリング作業を自動化したりできます。例えば、複雑な関数をより小さな関数に分割したり、重複したコードを削除したりする作業を支援します。
既存コードをリファクタリングする際には、まずエージェントモードを起動し、リファクタリングしたいコードを選択します。次に、エージェントが提案するリファクタリング案を確認し、必要に応じて修正を加えます。
エージェントモードは、コードの変更履歴を追跡し、エラーが発生した場合に元の状態に戻すことができるため、安心してリファクタリング作業を進めることができます。また、エージェントモードは、コードの品質を向上させるための最新のリファクタリング手法を提案するため、開発者は常に最新の技術を取り入れることができます。
エージェントモード導入のメリットと注意点
GitHub Copilotエージェントモードの導入は、開発効率とコード品質の向上に大きく貢献しますが、導入にあたってはいくつかの注意点があります。
開発効率の向上
GitHub Copilotのエージェントモードは、開発者が費やす時間を大幅に削減し、より創造的な作業に集中できるよう支援します。例えば、defer社の事例では、コーディング時間が44%短縮されたと報告されています。
エージェントモードは、複数ファイルの同時編集やターミナルコマンドの実行を自動化することで、開発者が手動で行っていた反復作業を劇的に減少させます。特に、シーケンスが長く複雑なプログラミングタスクにおいて、その効果は顕著です。
従来、開発者が手動で行っていたファイルの修正やコマンドの実行を、エージェントモードが自動で行うことで、開発者はより高度な設計や問題解決に集中できます。また、エージェントモードは、開発者が記述したコードをリアルタイムで分析し、潜在的なエラーや改善点を自動的に検出します。
これにより、開発者は早期に問題を発見し、修正することが可能となり、手戻りを減らすことができます。さらに、エージェントモードは、開発者が使用するエディタとスムーズに統合されるため、特別な設定や追加のコマンドを覚える必要はありません。
Microsoft/GitHub公式のツールであるため、安心して利用できる点も大きなメリットです。これらの機能により、開発者はより短時間で高品質なコードを生成し、デプロイすることが可能になります。結果として、開発チーム全体の生産性が向上し、より多くのプロジェクトを成功に導くことができるようになります。
コード品質の向上
GitHub Copilotのエージェントモードは、コードの品質を向上させるための強力なツールです。自動検出機能は、コード内の潜在的なエラーやバグをリアルタイムに検出し、開発者に通知します。
これにより、開発者は早期に問題を発見し、修正することができます。また、エージェントモードは、コードのリファクタリングを自動化する機能も備えています。
リファクタリングとは、コードの動作を変更せずに、その構造を改善するプロセスのことです。エージェントモードは、コードの重複を排除したり、複雑なロジックを単純化したりすることで、コードの可読性と保守性を向上させます。
さらに、エージェントモードは、コードの整合性を維持するための機能も提供します。例えば、あるファイルで変更を加えた場合、エージェントモードは、その変更が他のファイルに与える影響を自動的に分析し、必要に応じて他のファイルも修正します。
これにより、開発者はコード全体の整合性を保ちながら、安心して開発を進めることができます。ただし、エージェントモードによる自動修正には、意図しないロジックがコードに追加されるリスクも存在します。
そのため、バックテストを厳格に実施し、コードの動作を十分に検証することが重要です。これらの機能により、GitHub Copilotのエージェントモードは、コードの品質を向上させ、バグの発生を抑制し、開発者の負担を軽減します。
導入時の注意点
GitHub Copilotエージェントモードの導入は、開発効率とコード品質の向上に大きく貢献しますが、いくつかの注意点も存在します。まず、セキュリティリスクについてです。
エージェントモードは、コード生成や自動修正を行う際に、外部のAPIやライブラリにアクセスする場合があります。この際、悪意のあるコードが混入するリスクがあるため、信頼できるソースからの情報のみを使用するように注意する必要があります。
また、エージェントモードが生成したコードは、必ずテストを行い、セキュリティ上の脆弱性がないことを確認する必要があります。次に、依存性のリスクについてです。
エージェントモードに頼りすぎると、開発者が自力で問題を解決する能力が低下する可能性があります。そのため、エージェントモードはあくまで支援ツールとして活用し、開発者自身もコードの理解を深めるように努める必要があります。
さらに、エージェントモードの設定とカスタマイズも重要なポイントです。エージェントモードは、様々な設定項目があり、開発者のニーズに合わせてカスタマイズすることができます。
例えば、コード生成のスタイルや、自動修正のレベルなどを調整することができます。これらの設定を適切に行うことで、エージェントモードの効果を最大限に引き出すことができます。
導入にあたっては、既存のアプリケーション基盤となるコードを最新の状態に保ち、エージェントモードが最適な状態で動作するように準備することも大切です。
| 観点 | 注意点 |
|---|---|
| セキュリティリスク | 悪意のあるコード混入のリスクがあるため、信頼できるソースからの情報のみを使用し、生成されたコードは必ずテストを行う |
| 依存性のリスク | エージェントモードに頼りすぎると、開発者が自力で問題を解決する能力が低下する可能性があるため、あくまで支援ツールとして活用する |
| 設定とカスタマイズ | 開発者のニーズに合わせてコード生成のスタイルや自動修正のレベルなどを調整し、エージェントモードの効果を最大限に引き出す |
| 導入準備 | 既存のアプリケーション基盤となるコードを最新の状態に保ち、エージェントモードが最適な状態で動作するように準備する |
今後の展望とエージェントモードの進化
GitHub Copilotエージェントモードは、AI技術の進化に伴い、開発者の生産性向上に大きく貢献すると期待されています。
AI技術の進化とエージェントモード
AI技術の進化は、GitHub Copilotエージェントモードに多大な影響を与え、より高度な自動化を可能にします。
エージェントモードは、AIの進化により、複雑なタスクをより効率的に処理し、開発者の負担を軽減することが期待されます。例えば、AIがコードの品質を自動で評価し、リファクタリングの提案やエラーの修正をより的確に行うようになります。
また、AIがプロジェクト全体の構造を理解し、新しい機能の追加や既存機能の改善を支援することで、開発者はより創造的な作業に集中できるようになります。
さらに、AIが学習能力を高めることで、開発者のコーディングスタイルやプロジェクトの特性に適応し、よりパーソナライズされた支援を提供することが可能になります。これにより、開発者はAIを信頼し、より積極的に活用することで、開発プロセス全体が効率化されるでしょう。
GitHubはエージェントモードの強化を予測しており、完全に自動化された「AI開発者」としてのエージェントモードの登場が期待されています。
開発ワークフローへの統合
エージェントモードは、開発ワークフローへの統合が進み、シームレスな開発体験を提供します。
GitHub Copilotエージェントモードは、開発者が日々の業務で使用するさまざまなツールやプラットフォームと連携し、開発プロセス全体を効率化します。
例えば、エージェントモードは、Visual Studio CodeなどのIDE（統合開発環境）に組み込まれ、コードの生成、テスト、デプロイなどのタスクを自動化します。
また、エージェントモードは、GitHubのIssueやPull Requestと連携し、コードレビューやコラボレーションを支援します。
さらに、エージェントモードは、CI/CD（継続的インテグレーション/継続的デリバリー）パイプラインに組み込まれ、自動テストやデプロイを効率化します。
これにより、開発者は、開発プロセス全体を通して、エージェントモードの支援を受けることができ、よりスムーズに開発を進めることができます。
GitHubのIssueで「Code with Copilot Agent Mode」というボタンが追加されており、開発環境全体に対応して動作します。
おわりに
GitHub Copilotエージェントモードは、開発者の皆様が抱えるコード生成やリファクタリングの課題を解決し、開発速度を飛躍的に向上させる可能性を秘めています。
Hakkyでは、お客様のニーズに合わせた機械学習プロダクト開発支援を提供し、GitHub Copilotエージェントモードの導入から活用までをサポートいたします。開発プロセスにおける課題解決や効率化にご興味をお持ちでしたら、ぜひお気軽にご相談ください。
