※この記事は、ChatGPT Deep Researchに渡したあと、その内容をChatGPT-o3-mini-highによってqiitaの記事を想定して書かれたものです。

この記事は、GitHub Copilot に搭載されている複数の AI モデルについて、実際の利用シーン（Copilot Chat と Copilot Edits）での性能比較を行った結果を、GPT がまとめたレポートです。VSCode 版と GitHub ブラウザ版の違いも含め、各モデルの特徴や適用シーンについて客観的な視点から検証しています。

はじめに

GitHub Copilot は、開発者向けの AI コーディングアシスタントとして、VSCode やその他の IDE で利用できます。Copilot では、Chat モード（対話型の質問・回答形式）と、Edits モード（コードの自動修正・リファクタリング）という2種類の機能が提供されています。
さらに、利用可能な AI モデルとして、OpenAI 系の ChatGPT-o1 や ChatGPT-o3-mini、および Anthropic 社提供の Claude 3.5 Sonnet などが存在します。
本記事では、これらのモデルがそれぞれどのような特性を持ち、どのモードで最適なパフォーマンスを発揮するのか、また VSCode 版とブラウザ版での差異について、最新の情報を基に解説していきます。

Copilot Chat モードのモデル比較

ChatGPT-o1

特徴:
- 複雑な問いに対する深い推論と丁寧な解説が得意。
- 問題を細かく分解して考える「論理思考型」の応答スタイル。
利点:
- 複雑なデバッグやアルゴリズムの説明に強み。
- ステップバイステップの推論が必要な場合に有用。
注意点:
- 複数の対話ターンが必要になる場合があり、応答速度が他モデルに比べるとやや遅めの傾向。

ChatGPT-o3-mini

特徴:
- 最新の効率型モデルで、コスト効率と応答性能のバランスに優れる。
- 高品質な回答を、低レイテンシで提供できるよう設計。
利点:
- 日常的なコーディング Q&A において、素早く高品質な応答が得られる。
- ChatGPT-o1 の強みを受け継ぎつつ、応答速度で勝るケースもあり。
注意点:
- 極めて複雑な問題や長大なコンテキストを要する場合、ChatGPT-o1 に比べ若干情報の深さが劣る可能性。

Claude 3.5 Sonnet

特徴:
- Anthropic 社提供のモデルで、大量のコンテキスト（最大100kトークン）を扱えるのが大きな特徴。
- 複雑なコード解析や大規模プロジェクトでのデバッグに適している。
利点:
- 長いコードやネストの深い関数の解析に優れ、詳細な説明を伴った回答が得意。
- 複雑な対話において、あいまいな要求を先回りして補完する対話スタイルが魅力。
注意点:
- 一部ユーザーからは応答がやや遅いとの指摘もあり、GitHub 側での最適化が今後の課題となる可能性。

総評（Copilot Chat モード）

用途に合わせた選択が必要:
- 深い推論や複雑な問題の分析には ChatGPT-o1。
- 日常的な質問や即時性を求める場合は ChatGPT-o3-mini。
- 大規模コードや詳細な文脈解析が必要なシーンでは Claude 3.5 Sonnet。

SNS 上や技術ブログでの評価も分かれるため、ユーザー自身の利用ケースに合わせた使い分けが最適です。

Copilot Edits モードのモデル比較

Copilot Edits は、自然言語の指示に従ってコードの自動修正やリファクタリングを行う機能です。ここでも、各モデルに異なる得意分野が見られます。

ChatGPT系モデル（o1 / o3-mini）

特徴:
- コードのリファクタリングや改善提案が一貫しており、既存コードの意図を壊さずに変更を加える。
- 安全かつ堅実な修正を行い、テストコード生成や型注釈追加にも有用。
利点:
- 小～中規模の変更や部分的なリファクタリングに向いており、バグ混入リスクを低減。
- レビューしやすい形式で修正案を提示するため、開発者が取り入れやすい。

Claude 3.5 Sonnet

特徴:
- 大規模なコードベースや複数ファイルにまたがるリファクタリングに強みを発揮。
- アーキテクチャレベルでの改修提案も行うなど、より大胆な変更を提案する傾向。
利点:
- 複雑なプロジェクトの全体最適化を短時間で実現できる可能性があり、従来は手作業が前提だった大規模一括置換が可能に。
- 各変更箇所に対して詳細な理由説明を行うため、納得感のある提案が得られる。
注意点:
- 場合によっては変更範囲が広がりすぎる可能性があるため、開発者側で取捨選択が求められる。

総評（Copilot Edits モード）

用途に応じた使い分けがポイント:
- 小規模な修正や安全なリファクタリングには ChatGPT 系モデル（o1 / o3-mini）が適している。
- 大規模かつ複雑なコードの改修には、Claude 3.5 Sonnet の大胆な提案が魅力的。

開発者の評価として、ChatGPT の修正は「慎重で安全」とされる一方、Claude の修正は「大胆かつ的確」であるとの声があり、プロジェクトの規模や変更内容に合わせたモデル選択が推奨されます。

VSCode 版とブラウザ版 Copilot の違い

GitHub Copilot は、VSCode などのエディタ拡張として利用する場合と、GitHub ブラウザ版（Immersive モード）として利用する場合があります。
大きな違いは、以下の点に集約されます。

コンテキストの違い:
- VSCode 版: 現在開いているファイルの内容や未保存の変更など、リアルタイムのローカルコンテキストが活用されるため、手元のコードに密着したサポートが可能。
- ブラウザ版: GitHub リポジトリ上の情報を主なコンテキストとして使用。コードレビューやリポジトリ全体の把握に適している。
UI と操作性:
- VSCode 版はエディタ統合されたインターフェースで、リアルタイムのコード補完やインライン修正が可能。
- ブラウザ版は Immersive ビューでのチャット形式が中心となり、リポジトリ全体の状況を踏まえた質問に向いている。
モデルの選択とチューニング:
- 両環境とも同一のバックエンドサービスを利用しており、提供される AI モデル自体の挙動は大きく変わらないとされています。ただし、UI による利用シーンの違いが影響するため、どちらを使うかは作業状況に応じて選択するのが良いでしょう。

GitHub は、今後も両環境で一貫した体験を提供すべく、マルチモデル対応やエージェント機能の統合を進める方針です。

まとめ

今回の調査を通じて、GitHub Copilot の Chat モード と Edits モード における AI モデルの性能や特徴、そして VSCode 版とブラウザ版の使い分けについて、以下の点が明確になりました。

Copilot Chat モード:
- 複雑な解析や深い推論が必要なら ChatGPT-o1
- 日常的なコーディング Q&A には ChatGPT-o3-mini
- 大規模コードや長大なコンテキスト解析には Claude 3.5 Sonnet
Copilot Edits モード:
- 安全かつ慎重なリファクタリングには ChatGPT 系モデル
- 大規模なコード全体の最適化や大胆な修正提案には Claude 3.5 Sonnet
VSCode 版 vs ブラウザ版:
- 基本的な AI モデルや生成品質は共通
- コンテキスト提供の仕方と UI の違いが利用シーンに影響

最終的には、プロジェクトの規模、修正内容、また個々の利用ケースに合わせて、各モデルを柔軟に使い分けるのが最適なアプローチと言えます。

参考文献

GitHub公式ブログおよびドキュメント（各モデルの提供状況、UI の説明など）
技術ブログ・フォーラム（SNS、Hacker News、Reddit 等での開発者の意見）
GitHub Community Discussions および Issues（実際の利用者のフィードバック）

この記事は、最新の技術動向やユーザーの声を踏まえた客観的な調査結果を、GPT がまとめたものです。皆さんのプロジェクトにとって、最適な Copilot の活用方法の一助となれば幸いです。