執筆者：Hakky AI
GitHub CopilotとNES｜開発効率を80%向上させる方法
- GitHub CopilotはAIペアプログラマーとして、コード補完などで開発効率と品質を向上。
- Next Edit Suggestionsは、コード編集の効率を上げ、Visual Studio Codeで有効化可能。
- VS CodeでCopilotとNESを設定し、拡張機能と連携すると開発効率が向上する。
はじめに
GitHub Copilotは、コード補完やインラインチャットなどの機能を通じて、開発者のコーディングを支援するAIペアプログラマーです。
特に、Next Edit Suggestions (NES)は、Visual Studio Code上で有効化することで、コード編集の効率を飛躍的に向上させます。
本記事では、GitHub CopilotとNESの設定方法から、具体的な事例、今後の展望までを解説し、開発効率を最大化する方法を紹介します。
GitHub Copilotとは：開発を支援するAIペアプログラマー
GitHub Copilotは、AIを活用して開発者のコーディングを支援するツールです。コード補完、インラインチャット、シンボル名自動命名といった機能を通じて、開発効率と品質の向上に貢献します。
コード補完機能の詳細
GitHub Copilotのコード補完機能は、開発者が記述中のコードの文脈を解析し、最適なコードを自動的に提案する機能です。この機能は、過去のコード例やオープンソースプロジェクトから学習したパターンに基づいて、高精度なコード補完を実現します。
例えば、関数名を入力すると、その関数の引数や処理内容を予測し、自動的にコードを生成します。これにより、開発者は手動でコードを記述する手間を大幅に削減し、コーディング速度を向上させることができます。TechCorpの報告によると、GitHub Copilot導入後、コードの生産性が50%向上しました。
また、コード補完機能は、エラーの少ない高品質なコードの生成にも貢献します。2024年の実用例では、エラーコードの生成量が43%減少したというデータがあります。GitHub Copilotのコード補完機能は、開発者がより創造的な作業に集中できるよう、強力な支援を提供します。
| 項目 | 効果 |
|---|---|
| コード生産性 | 50%向上 |
| エラーコード生成量 | 43%減少 |
インラインチャット機能の活用
GitHub Copilotのインラインチャット機能は、開発者がAIアシスタントと対話しながら、リアルタイムでコードに関する質問や相談ができる機能です。この機能を利用することで、開発者はバグの解消方法や、より効率的なコードの書き方について、迅速なフィードバックを得ることができます。
例えば、エラーメッセージが表示された際に、その原因や解決策をチャットで質問すると、Copilotが適切なアドバイスを提供します。また、特定の機能を実現するためのコードの書き方について質問することも可能です。2024年のデータでは、インラインチャット機能の使用により、質問に対する平均反応時間が15秒から3秒に短縮されています。Alexは、GitHub Copilotを使用すると、開発時間の利用効率が80%向上したと報告しています。
| 項目 | 効果 |
|---|---|
| 質問に対する平均反応時間 | 15秒から3秒に短縮 |
| 開発時間の利用効率 | 80%向上 |
インラインチャット機能は、開発者が直面する問題を迅速に解決し、学習を深めるための強力なツールとなります。
シンボル名自動命名のメリット
GitHub Copilotのシンボル名自動命名機能は、開発者が変数や関数などのシンボルに名前を付ける際に、適切な名前を自動的に提案する機能です。この機能は、コードの可読性と保守性を向上させる上で非常に有効です。
適切なシンボル名は、コードの意図を明確にし、他の開発者がコードを理解しやすくします。また、一貫性のある命名規則は、コード全体の品質を高め、バグの発生を防ぐことにも繋がります。2024年の実用例では、シンボル名の一貫性率が94%に達成され、シンボルの重複率が75%低下しました。
GitHub Copilotのシンボル名自動命名機能は、開発者がより質の高いコードを作成し、長期的な保守性を確保するための強力な支援を提供します。この機能により、開発者は命名規則に悩む時間を削減し、より重要な開発タスクに集中することができます。
| 項目 | 効果 |
|---|---|
| シンボル名の一貫性率 | 94%達成 |
| シンボルの重複率 | 75%低下 |
Next Edit Suggestions (NES)：次世代のエディット予測
Next Edit Suggestions（NES）は、GitHub Copilotが提供する次世代のエディット予測機能であり、開発ワークフローに統合することで、コーディング効率を大幅に向上させます。
NESによるエディット予測の仕組み
NESは、過去のコーディングパターンから学習し、高度な予測モデルを用いて開発者の意図を先読みします。この機能は、既存のコードが変更された場合に、開発者の編集履歴を分析し、次に修正すべき箇所を自動的に提案します。
例えば、クラス名が「Point」から「Point3D」に変更された場合、Z軸方向の処理を追加するコードを予測し提案することが可能です。NESは、コンテキストに基づいた最適な提案を行うために、コードの構文解析、意味解析、そしてプロジェクト全体の構造を考慮に入れます。
これにより、単なるキーワードの補完ではなく、より高度でインテリジェントな提案が実現されます。また、複数行にわたるコード修正にも対応しており、影響を受ける可能性のある箇所を予測し、修正案を提示することで、コード全体の整合性を保ちながら効率的な修正作業を支援します。
NESは、API提供の提案を自動的に行い、開発者が次に取るべき手順を予測することで、コーディング時間を短縮します。特に大規模なプロジェクトでは、NESがエラーの発生箇所を特定し、関連するコードの追加や修正を提案することで、エラーチェックの効率化に大きく貢献します。
NESを活用した効率的なコーディング
NESを活用することで、開発者は提案されたエディットを迅速に確認し、適用することができます。Visual Studio Codeなどの対応エディタでは、提案がインラインで表示され、キーボード操作やマウス操作で簡単に受け入れることが可能です。
提案を受け入れることで、手動でコードを入力する手間が省け、コーディング時間を大幅に短縮できます。また、NESは、タイプミスや構文エラーなどのヒューマンエラーを削減する効果も期待できます。
提案されたエディットは、過去の成功事例や一般的なコーディング規約に基づいて生成されるため、品質の高いコードを効率的に作成できます。さらに、NESは、新しいAPIやライブラリの使い方を学習する際にも役立ちます。
提案されたコード例を参考にすることで、ドキュメントを読んだり、サンプルコードを探したりする手間を省き、迅速に開発に取りかかることができます。NESは、開発者がより創造的な作業に集中できるよう、ルーチンワークを自動化し、効率的なコーディングを支援する強力なツールです。
Visual Studio CodeでのGitHub CopilotとNESの設定
Visual Studio Code（VS Code）でGitHub CopilotとNESを設定することで、コード補完やエディット予測などの支援機能を有効化し、開発効率を最適化できます。
Copilot Completionsの有効化
Visual Studio CodeでGitHub Copilotのコード補完機能（Copilot Completions）を有効にするには、設定画面からチェックボックスを操作します。
まず、VS Codeの左下にある歯車アイコンをクリックし、「Settings」を選択します。設定画面が開いたら、検索バーに「GitHub Copilot Completions」と入力し、表示された項目にチェックを入れます。
この操作により、コード入力時にリアルタイムで予測されるコード補完が有効になります。引数付きの説明を確認するには、コード入力中に表示される補完候補を選択し、詳細情報を参照してください。
これにより、各引数の役割や期待される値についての理解が深まり、より正確なコード記述が可能になります。また、Copilot Completionsを有効にすると、Visual Studio Codeがコードの文脈を解析し、最適な補完候補を提示するため、開発者はより少ない手間で高品質なコードを作成できます。
この機能を活用することで、特に新しいAPIやライブラリを使用する際に、ドキュメントを参照する手間を省き、スムーズなコーディングを実現できます。
NESの動作確認とカスタマイズ
Next Edit Suggestions（NES）の動作を確認するには、Visual Studio Codeのエディタでコードを記述し、適切な箇所にカーソルを移動させます。
NESが有効になっている場合、Visual Studio Codeは現在のコードに基づいて、次に予想される編集候補をインラインで提示します。この提示された編集候補を確認し、必要に応じて選択または調整することで、効率的なコーディングが可能です。
NESのカスタマイズは、Visual Studio Codeの設定画面から行えます。設定画面で「GitHub Copilot Chat」を検索し、関連する項目を調整することで、提案の頻度や種類などを個々の開発スタイルに合わせて変更できます。
例えば、より積極的な提案を求める場合は、提案頻度を高く設定し、特定の種類の提案を非表示にしたい場合は、関連する設定をオフにします。
このように、NESをカスタマイズすることで、開発者はより快適なコーディング環境を構築し、生産性を向上させることができます。
VS Code拡張機能との連携
GitHub CopilotとNESを最大限に活用するためには、Visual Studio Codeの拡張機能との連携が不可欠です。
例えば、コードの品質を向上させるためには、ESLintやPrettierなどのLinterやフォーマッターを導入し、Copilotの提案と組み合わせて使用することで、一貫性のあるコードスタイルを維持できます。
また、デバッグを効率化するためには、Visual Studio Codeのデバッグ拡張機能を活用し、Copilotが生成したコードの動作を詳細に検証することが重要です。
さらに、バージョン管理システム（例えばGit）との連携を強化する拡張機能を導入することで、Copilotが提案する変更をより安全に管理し、チーム開発におけるコラボレーションを円滑に進めることができます。
これらの拡張機能を組み合わせることで、GitHub CopilotとNESの能力を最大限に引き出し、開発効率を飛躍的に向上させることが可能です。
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GitHub CopilotとNESによる開発効率向上の事例
GitHub CopilotとNext Edit Suggestions（NES）の導入は、実際の開発プロジェクトにおいて、開発効率と品質にどのような影響を与えるのでしょうか。ここでは、Webアプリケーション開発とデータ分析スクリプト作成の2つの事例を通じて、具体的な効果を見ていきましょう。
事例1：Webアプリケーション開発
Webアプリケーション開発において、GitHub CopilotとNESは、コード補完とエディット予測を通じて開発効率を大幅に向上させます。Copilotは、文脈に応じたコードの提案を行い、開発者は記述量を減らし、より創造的な作業に集中できます。NESは、次に行うべき編集を予測し、開発者がコードを修正する手間を省きます。これらの機能が組み合わさることで、開発期間の短縮とバグの削減に貢献します。
具体的な事例として、あるWebアプリケーション開発プロジェクトでは、GitHub CopilotとNESの導入により、開発期間が約30%短縮され、バグの発生率も15%減少しました。これは、Copilotが提供するコード補完機能と、NESによるエディット予測が、開発者のコーディング作業を効率化し、エラーを早期に発見できるようになったためと考えられます。
| 効果 | 短縮率 | 減少率 |
|---|---|---|
| 開発期間 | 約30% | - |
| バグの発生率 | - | 15% |
特に、複雑なロジックやAPIの利用において、Copilotは適切なコードスニペットを提案し、開発者はドキュメントを参照する時間を削減できます。また、NESは、タイプミスや構文エラーなど、よくあるミスを予測し、修正を提案することで、バグの発生を防ぎます。
さらに、CopilotとNESは、チーム開発においても効果を発揮します。Copilotは、チームメンバーが書いたコードを学習し、一貫性のあるコーディングスタイルを提案することで、コードレビューの時間を短縮し、チーム全体の生産性を向上させます。NESは、チームメンバーがよく行う編集を予測し、提案することで、コードの品質を向上させます。これらの効果により、Webアプリケーション開発チームは、より短期間で高品質なアプリケーションを開発できるようになります。
事例2：データ分析スクリプト作成
データ分析スクリプトの作成においても、GitHub CopilotとNESは、その能力を発揮します。Copilotは、データ分析に頻繁に使用されるライブラリ（例えば、pandasやscikit-learn）の関数やメソッドを適切に提案し、開発者はこれらのライブラリの使い方をすぐに理解し、スクリプトを効率的に記述できます。NESは、コードの誤りを予測し、修正を提案することで、スクリプトの精度を高めます。
あるデータ分析プロジェクトでは、GitHub CopilotとNESの導入により、スクリプトの作成時間が約25%短縮され、スクリプトの精度が10%向上しました。これは、Copilotが提供するライブラリ関数の提案と、NESによるコード修正が、データ分析スクリプトの作成を効率化し、エラーを早期に発見できるようになったためと考えられます。
| 効果 | 短縮率 | 向上率 |
|---|---|---|
| スクリプトの作成時間 | 約25% | - |
| スクリプトの精度 | - | 10% |
特に、複雑なデータ変換や統計分析において、Copilotは適切な関数やメソッドを提案し、開発者はドキュメントを参照する時間を削減できます。また、NESは、データ型の不一致や論理エラーなど、よくあるミスを予測し、修正を提案することで、スクリプトの精度を高めます。
さらに、CopilotとNESは、データ分析の初心者にとっても有益です。Copilotは、データ分析に必要な基本的なコードスニペットを提案し、初心者はこれらのスニペットを参考にしながら、データ分析のスキルを習得できます。NESは、初心者がよく犯すミスを予測し、修正を提案することで、学習を支援します。これらの効果により、データ分析者は、より短時間で正確なデータ分析スクリプトを作成できるようになります。
GitHub CopilotとNESの今後の展望
GitHub CopilotとNESは、AI技術の進化とともに、開発者の生産性向上に大きく貢献することが期待されています。
AIによる高度なコード解析と提案
GitHub CopilotとNESは、AIによる高度なコード解析を通じて、より複雑なコード構造の理解と最適な補完を実現すると期待されています。
これにより、開発者はより効率的にコードを作成し、潜在的なバグの早期発見と修正が可能になります。
2025年版のGitHub Copilotでは、自然言語によるコード生成の精度が向上し、コメントやドキュメントに記述された要件から、より正確で効率的なコードを生成できるようになると予測されています。
Copilot Workspaceを活用したMVP開発の実例では、エラーログ解析の自動化やカスタムインストラクションを用いたコーディングスタイルの統一に役立ちました。
今後は、AIがコードの意図をより深く理解し、開発者が意図する動作を正確に予測することで、開発者はより創造的な作業に集中できるようになるでしょう。
また、AIがコードの品質を継続的に監視し、潜在的な脆弱性やパフォーマンスの問題を早期に発見することで、より安全で信頼性の高いソフトウェア開発が実現すると考えられます。
GitHub CopilotがAIモデルを選択可能で、用途に応じた最適なモデルを活用できるようになることで、開発者はより柔軟に開発を進められるようになるでしょう。
GitHub Copilotが自然言語からコード生成の精度を向上させることで、機械学習エンジニア向けツールが提供される方向性が強まることが予想されます。
開発者コミュニティとの連携強化
GitHub CopilotとNESは、開発者コミュニティとの連携を強化することで、さらなる進化を遂げると考えられます。
開発者からのフィードバックを積極的に収集し、CopilotとNESの改善に役立てることで、より使いやすく、開発者のニーズに合致したツールへと成長することが期待されます。
また、コミュニティによるプラグイン開発を促進することで、CopilotとNESの機能を拡張し、さまざまな開発ニーズに対応できるようになるでしょう。
GitHub Copilotの新しいアップデートでは、複数のAIモデルが選択可能になり、用途に応じた最適なモデルを活用できます。
Copilot NESはプレビューでのリリースが行われ、Copilot Editsの一般提供を開始し、VS Code向けのエージェントモードも導入されました。
開発者コミュニティが積極的に参加し、CopilotとNESの改善に貢献することで、AIを活用した開発の未来がより明るいものになると期待されます。
GitHub Copilotの最新アップデートに関する動画では、開発効率を劇的に向上させる新しい機能についての解説があり、各モデルでの出力結果の比較例が示されています。
おわりに
GitHub CopilotとNESは、開発者のコーディングを強力にサポートするツールです。コード補完、インラインチャット、シンボル名の自動命名といった機能は、開発効率を向上させ、エラーを減らす効果が期待できます。
これらの機能をVisual Studio Codeで有効にし、実際に試してみることで、開発プロセスを大きく改善できるでしょう。もし、機械学習を活用したプロダクト開発にご興味があれば、Hakkyでは開発支援も行っています。詳細はこちらをご覧ください。
