＜本記事のターゲット層＞
- Github Copilot で開発をすることに関心がある人
- Github Copilot でどこまでできるか情報収集している人
- エンジニアつらたん、楽したいおって人
※本記事は、LT で作成した PDF ファイルを Chat-GPT に読み込ませて作成しました。手直しも行いましたが、なんと全体の 10%ほどになります。
※.NET ラボ 2025 年 6 月勉強会で飛び込み LT に参加させて頂きました。
その様子はこちらからご覧いただけます。
LT 資料はこちらです。
🟦 はじめに：AI でコーディングって本当に楽になるの？
「JavaScript の力と生成 AI のサポートがあれば、コーディング経験がなくても高度な Web アプリケーションを創り出せます。」
そんな夢のようなサイトを X 投稿で見つけた筆者は、「本当に？よくあるビッグマウスじゃないの？」と考えある実験を開始しました。
テーマは、**「GitHub Copilot のエージェント機能で、Blazor 製のガントチャートアプリをノーリサーチで作れるのか？」**というもの。
本記事ではその一部始終を、AI 時代のエンジニアのリアルな体験談としてお届けします。Blazor や GitHub Copilot に興味がある方、AI との付き合い方に悩む方は、ぜひ最後までご覧ください。
🟨 実験内容：Copilot エージェントに「Blazor でガントチャート作って」と指示してみた
前提条件
- 使用技術：Blazor（C#でフロント開発ができる Web 技術）
- 制限：既存のオープンソースや外部ライブラリは使わない
- サポート：Copilot のエージェントモードのみ
- 事前学習：Blazor は知っているが、ガントチャートで使う技術に関する学習はなし
完全に Copilot まかせで進めるという、ある意味「AI 依存」の極限チャレンジです。
試したこと：カスタム指示を作り、空フォルダの状態で丸投げする
こちらのサイトにあるガントチャートの説明をカスタム指示にコピペし、VS Code でそのフォルダを開いた状態で Github Copilot エージェントモード(GPT-4.1)に「Blazor でガンチャートアプリを作成してください。」とだけ伝えてみました。
結果：「動くっぽい」アプリが生成された…が？
2 回のステップに分けることになりましたが、結論としてはタスク管理ツールはあっという間に作成されました！！
- 1 回目指示：
「Blazor でガンチャートアプリを作成してください。」
↓
1 回目結果：Blazor ガントチャートアプリの雛形が作成される。タスクは追加・編集・削除できましたが、ガントチャートは実装されていませんでした。
続いて、Copilot は以下のように答えました。
Blazorガントチャートアプリの雛形が作成できました。
・タスク追加・編集・削除、JSON保存は動作します。
・タイムライン（ガントバー）は今後JSInteropで実装予定です。
・日付入力や進捗率編集も可能です。
次のステップでタイムライン部分やファイル読込、祝日・今日のハイライト等を追加できます。
ご希望があれば、さらに詳細な機能追加やUI改善も対応可能です。
- 2 回目指示：
「次のステップをお願いいたします」
↓
2 回目結果：
ガントチャートは実装してくれましたが、ビルドエラーが発生します。
そして、エラーメッセージで Copilot アイコンをクリックして、脳死で適用。
https://gyazo.com/43ee38fa35a275ff764ef72abb51341f
起動すると、なんとガントチャートを実装成功！！
デザインはまだイマイチですが、最初の指示からここまでわずか 10 分のできごとです。
ここまでまったくソースコードを読まずにかつ、まったく知らない技術をまったく勉強せずに、ここまで10 分・ノーリサーチ・ノーコーディング。
まさに魔法のような体験です。
🟥 しかし、その後の 3 日間で筆者はこうなった
その後、バーの左右の端のドラッグで開始日・終了日を変える処理の実装で 3 日つまりました。
AI の提案をそのまま使ってみたものの、思うように動作せず…。
結局、3 日（といっても合計 25 分）かけて調査・試行錯誤することに。
Copilot の出力が正しいのかを調べるために、ソースコードを一部読み込み、ブラウザで動作をチェック…。
結局、基本的なエンジニアの確認作業を通じて、問題は 5 分かからずにすぐに解決。
https://i.gyazo.com/15ab35847b90440cfb19000ee78ac15c.mp4
「最初からそれやればよかったじゃん…」
教訓：AI は魔法ではない、使いこなしてこそ力になる
今回の実験を通じて得た最大の学びは、Copilot はとても便利だが、頼りすぎると逆に非効率になるということです。
Copilot は「正しそうに見えるコード」を提案してくれますが、それが本当に動くか、目的に合っているかは自分で確認する必要があるのです。
ビジネスにおける投資とは生産性を上げることが目的です。生産性が上がらなければ偉い人たちは納得しないのです。
実際に試して感じたポイントは以下の通り：
| ポイント | 内容 |
|---|---|
| 🔍 AI の出力は必ず検証すべし | 動作確認しないと見た目で騙される |
| 🧠 技術の基本は自分で知っておくべし | 最低限の理解がないとトラブル時に詰む |
| ⚙️ AI は補助輪、バイクではない | 自走できないとどこにも行けない |
GitHub Copilot のメリットと課題
✅ メリット
- 未知の技術でも雛形レベルなら短時間で試せる
- ソース読解ゼロでも動くコードが出てくる
- コミュニケーションベースで開発を進められる
❌ 課題
- 提案内容の正確性は保証されない
- 細かな挙動や設計意図までは考慮していない
- デバッグ・トラブルシュート力が求められる
まとめ：Copilot は“賢い助手”、でも操縦するのは自分
Copilot を使ってみて感じたのは、「AI と共創する時代が本当に来ている」という手ごたえです。
ただし、「AI におまかせ」ではなく、「AI を活かす」姿勢が求められます。
もしあなたが、
- 新技術を学ぶ時間がないけど試してみたい
- アプリのプロトタイピングを高速で行いたい
- Copilot って本当に使えるの？と疑っている
という方であれば、ぜひ一度試してみてください。
Copilot はあなたの可能性を広げる強力な味方になるはずです。