この記事は Azure PoC 部 Advent Calendar 2025🎄 の 22 日目の記事 です。

こんにちは、CLI 操作で冷や汗をかいたアーキテクトのやまぱんです 😅
補足コメントや質問、いいね、拡散、ぜひお願いします 🥺！
間違っていたら 優しく 教えてください！

GitHub Copilot をただのコード補完だと思っている
AI を使った開発フローを体系的に学びたい
CLI でも Copilot を使いこなしたい
という方の参考になれば嬉しいです 🚀

本記事で取り上げる「GH-300 : GitHub Copilot Certification」は、GitHub が提供する認定資格の 1 つです。GitHub 関連の認定資格には他にも以下のようなものがあります (2025/12 時点)。

その他の GitHub 関連資格

GH-900 : GitHub Foundations (取得済 ✅)
GitHub の基礎知識を体系的に学べる認定資格。初心者向け。
GitHub Foundations (GH-900) 合格体験記と学習のコツ 🚀
GH-200 : GitHub Actions Certification (取得済 ✅)
CI/CD や自動化ワークフローの設計・運用に関する知識を問う資格。DevOps 志向の方におすすめ。
GitHub Actions (GH-200) 合格体験記と学習のコツ 🚀
GH-500 : GitHub Advanced Security Certification
セキュリティ機能 (Code scanning、Dependabot、Secret scanning など) の活用方法を学ぶ資格。セキュリティ担当者向け。
GH-100 : GitHub Administration Certification
GitHub Enterprise の管理・運用、組織設定、権限管理などを扱う資格。管理者・リーダー層向け。
GH-300 : GitHub Copilot Certification (今回取得！ 🎉)
今回紹介する資格！ GitHub Copilot の機能とプロンプトエンジニアリングの実践的な知識を問う資格。AI を活用した開発ワークフローの最適化を学びたい開発者向け。

各資格の詳細や最新情報は MS Learn の GitHub 認定資格ページや GitHub Docs の認定資格ページを参照してください。

TL;DR

GitHub Copilot 認定資格 (GH-300) に合格しました！ (715 点 / 合格ライン 700 点)
CLI (Command Line Interface) での Copilot 利用に関する問題が意外と難しかったです。
これから受ける方は、IDE だけでなく CLI での操作も触っておくのがおすすめです。

背景

GitHub Copilot の認定資格 GH-300: GitHub Copilot が登場したので、受験してきました。
普段から VS Code で Copilot を使い倒しているので「余裕だろう！」と思っていたのですが、結果はギリギリ合格でした 😅

試験概要

Exam GH-300: GitHub Copilot は、GitHub Copilot の機能、プラン、データ処理、プロンプトエンジニアリング、ユースケースなどを問う試験です。

試験予約ページは下記です。

試験の基本情報

試験時間: 120 分
問題数: 約 60 問
試験形式: 選択問題 (単一選択、複数選択)、シナリオ問題
合格点: 700 点 (1000 点満点)
受験料: 99 USD
受験方法: オンライン監督付き試験またはテストセンター
有効期限: 2 年間 (取得後 2 年間有効)
レベル: 中級 (Intermediate)

出題範囲 (Skills Measured)

公式の Study Guide に基づく出題範囲の日本語訳です。

責任ある AI (7%)
- AI の責任ある使用、リスク、倫理、制限事項など
GitHub Copilot のプランと機能 (31%)
- Individual / Business / Enterprise プランの違い
- IDE (VS Code 等) での機能、チャット機能
- CLI での GitHub Copilot の使用 (← ここ重要！)
GitHub Copilot の仕組みとデータ処理 (15%)
- コード提案のライフサイクル、コンテキスト収集の仕組み
- データの取り扱い、LLM の制限
プロンプトクラフティングとプロンプトエンジニアリング (9%)
- プロンプトの基礎、ベストプラクティス
- ゼロショット / フューショットプロンプティング
開発者による AI のユースケース (14%)
- 生産性向上 (ドキュメント作成、リファクタリング、デバッグ等)
- SDLC (ソフトウェア開発ライフサイクル) への活用
GitHub Copilot を使用したテスト (9%)
- 単体テスト・統合テストの生成
- エッジケースの特定
プライバシーの基礎とコンテキストの除外 (15%)
- コンテンツ除外 (Content Exclusions) の設定と影響
- パブリックコードの重複検出 (Duplication detection)
- セキュリティとパフォーマンスへの活用

ref: Study guide for GH-300: GitHub Copilot - MS Learn

結果

合格！！ 🎉
スコアは 715 点 でした。危なかった……。

セクション別の成績

得意だった分野:
- Domain 2: GitHub Copilot のプランおよび特徴
- Domain 3: GitHub Copilot の機能およびデータ処理の仕組み
- Domain 6: GitHub Copilot でのテスト
苦戦した分野:
- Domain 4: プロンプトクラフティングおよびプロンプトエンジニアリング
- Domain 7: プライバシーの基礎およびコンテキスト除外

プロンプトエンジニアリング、意外ともっと勉強が必要ですね……😅

GitHub Copilot 資格 (GH-300) のここがアツい！🔥

なぜ今、この資格を取るべきなのか？個人的な「推しポイント」をまとめました。

1. 「AI ネイティブ開発者」の証明になる

これからの開発現場では、AI を使いこなせるかどうかが生産性を大きく左右します。GH-300 は単に「Copilot を使ったことがある」だけでなく、「仕組みを理解し、責任を持って、効率的に使いこなせる」 ことを客観的に証明できる最強のカードです。

2. プロンプトエンジニアリングが体系的に学べる

「なんとなくチャットで質問して、なんとなくコードを書いてもらう」から脱却できます。
Zero-shot, Few-shot, Chain-of-Thought といったプロンプト技術や、コンテキストをどう与えれば精度が上がるかといった実践的なテクニックが試験範囲に含まれています。これは実務で即戦力になる知識です。

3. CLI や Enterprise 機能など「知らない機能」に出会える

今回の私のように「CLI でもこんなことできるの！？」という発見があります。また、Enterprise 版の Knowledge Base 機能など、個人利用だけでは触れにくい機能についても学べるので、組織導入のリーダーとしても自信がつきます。

難しかったポイント：CLI での GitHub Copilot

特に印象に残ったのが、「Using GitHub Copilot in the CLI」 (CLI での GitHub Copilot の使用) に関する問題です。

普段 VS Code のチャットやインライン補完ばかり使っていたので、CLI (gh コマンド拡張) の細かい仕様や設定については盲点でした。

勉強しておけばよかったこと

Study Guide にもある通り、以下の点は実機で触って確認しておくべきでした。

インストールの手順: gh extension install github/gh-copilot
一般的なコマンド: gh copilot suggest, gh copilot explain の使い分けやオプション
設定: エイリアスの設定 (gh copilot alias) や、データ収集の設定など

「GUI でできることは CLI でもできる」という感覚で挑むと、具体的なコマンドオプションで迷うことがあります。これから受ける方は、ターミナルで gh copilot を叩きまくってから挑みましょう！💪

勉強方法・参考資料

今回は MS Learn はほぼ読み込まず、実践と動画学習中心で対策しました。
「テキストを読むより手を動かす派」の方には特におすすめのスタイルです。

1. GitHub Copilot Chat と毎日遊ぶ (一番大事！)

これが最大の勝因です。
普段の業務や個人開発で、とにかく GitHub Copilot Chat を使い倒しました。

プロンプトの実験: 「もっと短くして」「セキュリティを考慮して」など、指示の出し方を変えて結果を比較する。
スラッシュコマンド: /tests, /fix, /explain などを意識的に使い分ける。
エージェント機能: @workspace を使ってプロジェクト全体を考慮した回答を引き出す。

試験では「こういう時どうプロンプトする？」や「どの機能を使うのが最適か？」といった問題が出るので、実戦経験がそのまま活きます。

2. Udemy の模擬問題集 (半分だけ 2 周)

Udemy の GH-300 模擬問題集を購入し、半分くらいの範囲を 2 周 しました。
全部はやりきれませんでしたが、今回は自分の弱点のあぶり出し、具体的には以下の点を補完するのに役立ちました。

Responsible AI (責任ある AI): 倫理的な観点やフィルタリングの仕組み。
Enterprise 機能: 個人利用では触れないポリシー設定や監査ログの話。

解説を読むだけでも、試験中の「勘」が鋭くなります。精度も結構良かったです。

【うかる！】GH-300：GitHub Copilot Certification 最強問題集 - Udemy
GH-300 合格を最短で実現！出題傾向を完全分析し、日本語解説で確実に理解できる最強の模擬試験講座です。

3. CLI (`gh copilot`) を触っておく (反省点)

前述の通り、私はここで苦戦しました。これから受ける方は、ぜひ学習メニューに加えてください。
gh extension install github/gh-copilot して、以下のコマンドを一通り試しておくと安心です。

gh copilot suggest "...": コマンドの提案
gh copilot explain "...": コマンドの解説
gh copilot alias: エイリアスの設定

4. 模擬試験 (Practice Assessment)

仕上げに公式の模擬試験を受けました。
自分の理解度チェックとして活用し、間違えたところだけ解説を読みました。
MS Learn の資料は、この解説から逆引きで読むくらいで丁度よかったです。

Take a free practice assessment

参考資料

まとめ

ギリギリでしたが、なんとか合格できてよかったです！
GitHub Copilot は機能追加が早いので、資格勉強を通じて体系的に学び直せたのは良い機会でした。

特に CLI 周りは食わず嫌いせずに触ってみると、新しい発見があるかもしれません。

今後は、セキュリティ分野を強化するために GH-500 (GitHub Advanced Security) の取得を目指そうと思います！
DevSecOps もしっかり押さえて、最強のアーキテクトを目指します 💪

AI 時代の必須スキル、ぜひ皆さんも GH-300 取得して「AI エンジニア」名乗っちゃいましょう！🚀
さらには GitHub Copilot でエージェントワークフローを作っていきましょう！