はじめに
GitHub Copilot を導入してから、コードを書くスピードが変わりました。しかし「補完が出るから速い」という話ではなく、Copilot をどう使うかによって体験の質が大きく変わることに気づきました。
この記事では、実際の開発の中で試してきた活用テクニックをまとめます。IDE での使い方から Copilot CLI、さらには GitHub の各機能との連携まで幅広くカバーします。
1. コメントを「仕様書」として書く
Copilot の補完精度は、コンテキストの質に直結します。
# ユーザーID と期間（start_date, end_date）を受け取り、
# その期間内に購入したアイテムの合計金額を返す。
# 購入データは orders テーブルにある。user_id が一致するレコードを集計すること。
def get_total_purchase(user_id: int, start_date: date, end_date: date) -> Decimal:
このように何をするか・どのデータを使うかをコメントに書くと、Copilot が的確な実装を生成してくれます。「関数名だけ書いて待つ」より、明確な意図を伝えるほうが精度が上がります。
2. # Example: でサンプルを示す
入出力の例を書くと、型や形式のミスが減ります。
// メールアドレスのドメイン部分を抽出する
// Example:
// extractDomain("user@example.com") => "example.com"
// extractDomain("admin@sub.domain.org") => "sub.domain.org"
function extractDomain(email: string): string {
テスト駆動開発の感覚でコメントを書くと、Copilot の生成コードが想定通りになりやすいです。
3. 既存コードの近くに新しいコードを書く
Copilot はファイル内の既存コードをコンテキストとして参照します。
// 既存の実装
func (s *UserService) GetByID(ctx context.Context, id int) (*User, error) {
return s.repo.FindByID(ctx, id)
}
// ここに新しい関数を書くと、上の関数のスタイルを踏襲した補完が出る
func (s *UserService) GetByEmail(ctx context.Context, email string) (*User, error) {
新しい関数を書く際は、似た既存関数の直下または近くに配置すると、命名規則・エラーハンドリングのスタイルを学習した補完が得られます。
4. Copilot Chat でコードレビューを頼む
IDE のチャット機能は、補完だけでなくコードの説明・改善提案にも使えます。
/explain このコードの時間計算量と、改善できる点があれば教えてください
/fix このコードのバグを修正してください
/tests この関数のユニットテストを生成してください
スラッシュコマンドを使うと意図が明確になり、的確な回答が返ってきやすくなります。
5. GitHub Copilot CLI でターミナルを強化する
gh extension install github/gh-copilot でインストールできる CLI ツールです。
# コマンドの意味を説明してもらう
gh copilot explain "git rebase -i HEAD~3"
# やりたいことを自然言語で伝えてコマンドを生成
gh copilot suggest "1週間以内に更新されたファイルを検索したい"
シェルの alias として設定すると使いやすくなります：
# .zshrc または .bashrc
alias '??'='gh copilot explain'
alias '!'='gh copilot suggest'
複雑な find や awk、jq コマンドを毎回調べる手間が省けます。
6. Pull Request の説明文を自動生成する
GitHub の PR 作成画面で Copilot ボタン（✨ アイコン）を押すと、コミット差分から PR の説明文を自動生成してくれます。
自動生成される内容：
- 変更の概要
- 実装した内容の箇条書き
- テスト内容
生成された文章をそのまま使うのではなく、編集のベースとして使うのがポイントです。特に「なぜこの実装にしたか」という背景は手動で追記すると PR の質が上がります。
7. .github/copilot-instructions.md でプロジェクト固有のルールを定義する
リポジトリに copilot-instructions.md を置くことで、Copilot Chat がプロジェクト固有のコンテキストを参照するようになります。
# Copilot Instructions
## プロジェクト概要
このリポジトリは E コマースサイトのバックエンド API です。
## 技術スタック
- Python 3.12 / FastAPI
- PostgreSQL 16
- 認証: JWT (jose ライブラリ使用)
## コーディングルール
- エラーは例外ではなく Result 型で返す（`returns` ライブラリ使用）
- DB アクセスは必ず `async/await` を使う
- 型アノテーションは必須
## テスト
- pytest を使用
- テストファイルは `tests/` ディレクトリに置く
- モックは `pytest-mock` を使用
これにより、Copilot Chat への質問がプロジェクトの文脈で解釈されるようになります。
8. コードブロックを選択して質問する
VS Code では、コードを選択した状態で Copilot Chat を開くと、そのコードを対象に質問できます。
実用的なユースケース：
# 選択したコードに対して
「このコードをより Pythonic に書き直してください」
「SQL インジェクションのリスクはありますか」
「このロジックを図解してください」
ファイル全体を貼り付けるより、問題のある箇所だけ選択して聞くほうがノイズが少なく、的確な回答が得られます。
9. Copilot を使った正規表現・クエリの生成
正規表現や SQL クエリは記述ミスが起きやすい領域です。自然言語で説明して生成させると効率が上がります。
# Copilot Chat への質問例
「日本の郵便番号（xxx-xxxx 形式）にマッチする正規表現を作ってください。
入力は 7 桁の数字で、4 桁目にハイフンが入ることもあります」
-- Copilot に書かせる SQL の例
-- 2025年に登録したユーザーのうち、
-- 過去30日間に1回もログインしていないユーザーの ID と email を取得
生成されたコードは必ず動作確認・レビューをしてください。正規表現は特にエッジケースの確認が重要です。
10. 繰り返しパターンは Copilot に「学習」させる
同じスタイルの実装を複数書く際、最初の 2〜3 件を丁寧に実装しておくと、Copilot が残りを推測して補完してくれます。
// 1つ目（丁寧に書く）
export const getUser = createAsyncThunk(
'user/getUser',
async (id: number, { rejectWithValue }) => {
try {
const response = await api.get(`/users/${id}`);
return response.data;
} catch (error) {
return rejectWithValue((error as Error).message);
}
}
);
// 2つ目（途中まで書くと残りが補完される）
export const updateUser = createAsyncThunk(
'user/updateUser',
// ← ここで Tab を押すと上と同じパターンが補完される
Redux Toolkit の thunk、React のカスタムフック、API クライアントの各エンドポイントなど、定型パターンが多い実装で特に効果的です。
まとめ
GitHub Copilot の効果を最大化するポイントをまとめます。
| テクニック | 効果 |
|---|---|
| コメントを仕様書として書く | 補完精度が向上 |
| サンプル入出力を示す | 型・形式のミスが減る |
| 既存コードの近くに書く | スタイルが統一される |
| Chat でコードレビュー | バグ発見・品質向上 |
| CLI でターミナル強化 | コマンド調査の手間が省ける |
| PR 説明文の自動生成 | ドキュメント作成の効率化 |
| copilot-instructions.md | プロジェクト固有のコンテキスト |
| 選択してから質問 | 的確な回答が得られる |
| 正規表現・クエリを生成 | 記述ミスの削減 |
| パターンを先に実装する | 繰り返し実装の高速化 |
GitHub Copilot は「ただの補完ツール」ではなく、使い方次第でペアプログラマー並みの存在になります。ぜひ日々の開発の中で試してみてください。
参考
この記事はZennでも公開しています。