最近のプログラミング界隈で、ほぼ確実に名前を聞くようになったのが
GitHub Copilot です。
「補完がすごいツール」という認識だけで使っている人も多いですが、
実際に使い込んでみると、Copilotは単なる補完ツールではなく、AIエージェントに近い存在だと感じました。
この記事では、
- GitHub Copilotとは何か
- 何ができるのか
- AIエージェント的な側面
- 実装者目線での注意点
をまとめます。
GitHub Copilotとは？
GitHub Copilotは、
AIがコードを書くのを支援してくれる開発支援ツールです。
- コメントからコードを生成
- 途中まで書いたコードの続きを提案
- 関数単位・ファイル単位で実装案を提示
といったことを、エディタ上でリアルタイムに行ってくれます。
内部的には、大規模言語モデル（LLM）が使われており、
過去の膨大なコードを学習した結果をもとに提案を行っています。
「補完ツール」としてのCopilot
一番分かりやすい使い方はこれです。
# ユーザー一覧を取得する関数
def get_users():
ここまで書くと、
- 関数の中身
- 例外処理
- コメント
まで含めたコードを提案してきます。
この段階では、Copilotは
超高性能なコード補完 として機能しています。
CopilotはAIエージェントに近い
Copilotを使い込んでいくと、
次第にこう感じるようになります。
「こいつ、文脈を理解して動いてない？」
文脈を読む
Copilotは、
- ファイル全体
- 変数名
- 関数名
- 既存の設計
を踏まえて、
「次に何を書きたいか」 を推測します。
そのため、
- 同じプロジェクト内では提案の精度が上がる
- 設計方針に沿ったコードを出しやすい
という特徴があります。
小さなタスクを丸投げできる
例えば、
# JSONを読み込んでDBに保存する処理を書く
とコメントを書くだけで、
- JSONパース
- バリデーション
- DB保存処理
まで一通り書いてくることもあります。
これはもはや、
「作業者」ではなく「エージェント」
に近い挙動です。
実装者目線で見たメリット
実際に使って感じたメリットです。
- ボイラープレートコードが激減
- 実装スピードが明確に上がる
- 書き忘れ・凡ミスが減る
- 思考を止めずに実装できる
特に、
「何を書こうとしていたか忘れる」
という、
地味に多い事故を防いでくれます。
逆に注意すべき点
Copilotは万能ではありません。
1. 正しそうな嘘を書く
Copilotは、
- 文法的に正しい
- それっぽく動きそう
なコードを平然と出してきます。
しかし、
- セキュリティ的に危険
- 仕様を満たしていない
- 微妙に間違っている
ということも普通にあります。
2. 責任は人間側にある
重要なのはここです。
Copilotが書いたコードでも、責任を持つのは人間
レビューせずに使うと、
- 致命的なバグ
- セキュリティホール
- パフォーマンス問題
をそのまま取り込むことになります。
3. 設計は代わりにやってくれない
Copilotは、
- 「どう書くか」は得意
- 「どう設計するか」は不得意
です。
設計が曖昧だと、
出てくるコードも当然ブレます。
Copilotと上手く付き合うコツ
実際におすすめな使い方です。
- コメントで意図を明確に書く
- 小さな単位で生成させる
- 出力コードは必ず読む
- テストを書く前提で使う
Copilotは、
優秀な後輩エンジニア
くらいの距離感で使うのがちょうど良いです。
まとめ
- GitHub CopilotはAIによるコーディング支援ツール
- 単なる補完ではなく、AIエージェント的な振る舞いをする
- 実装スピードは大きく向上する
- しかし、判断と責任は人間側にある
Copilotは「考えること」を奪うツールではなく、
「考える余力を増やすツール」 だと感じました。
うまく使えば、
プログラミング体験そのものが変わります。