2025年現在、AI でコードを書くという行為は AI コーディングアシスタントの登場により、もはや常識になりました。
様々なツールがある中で、私は Cursor、Windsurf、Gemini CLI など様々な AI コーディングアシスタントを使用してきた結果、最終的に GitHub Copilot をメインの AI コーディングアシスタントとして使用するようになりました。
この記事では、私が今まで得た知見を元に、GitHub Copilot が特に向いている人やチームの特徴を5つに絞って紹介します。
1. 最新のAIモデルをすぐに使いたい人
GitHub Copilot の最大の強みは、複数の AI プロバイダーの最新モデルにアクセスできることです。
2025年12月時点で利用できるモデルは以下のとおりです（旧モデルは省略しています）。
- OpenAI： GPT-5.2、GPT-5.1-Codex-Max、GPT-5 mini、GPT-4o
- Anthropic： Claude Opus 4.5、Claude Sonnet 4.5、Claude Haiku 4.5
- Google： Gemini 3 Pro、Gemini 3 Flash
- xAI： Grok Code Fast 1
以前はClaudeが最もコーディングタスクでは優れていると言われた時期もありましたが、2025年現在では各社のモデルがコーディング能力において拮抗しているため、モデルを選択できることは以前ほど重要ではありません。
しかし、コーディング以外のタスクによって得意なモデルが異なるため、複数のモデルを切り替えられることは実用上のメリットになります。
GitHub Copilot で使用する LLM モデルは、直接 API 利用するのと比較してフルにコンテキストを使用できません。
大体のモデルで入力128k、出力64k トークンまでに制限されています。
しかし、コンテキストサイズを制限することによって応答品質を担保しているとも言えるため、一概にデメリットとは言えません。
2. 様々なAIコーディングアシスタントを使うのに疲れた人
同一の AI コーディングアシスタントを使い続けるメリットとは何でしょうか。
私は、 設定を使い回せること だと考えています。
私が様々な AI コーディングアシスタントを試す過程において、別のツールへ乗り換えるたびに機能の移植やそもそも対応していない機能があったりと、ストレスを感じることが多々ありました。
カスタムスラッシュコマンドが全盛期の時は特にその傾向が強かったと感じています。
しかし、一度ある AI コーディングアシスタントに落ち着くと、その移植作業はその機能が廃止されるまでは行う必要がないことになります。
GitHub Copilot では、システムプロンプト、カスタムスラッシュコマンド、カスタムエージェントなど最初に登録しておいたほうが良い機能は多いですが、一度設定してしまえば使い回すことができます。
1.で紹介した様々な LLM モデルを使用できることもあり、一度 GitHub Copilot に落ち着くと、明らかなブレイクスルーの機能が他の AI コーディングアシスタントから出てこない限りは乗り換える必要がなくなります。
3. 費用を抑えてAIコーディングを始めたい人
GitHub Copilot は、他の AI エージェントと比較してコストパフォーマンスが高いです。
GitHub Copilot の料金プランには以下のようなものがあります。
| プラン | 月額料金（税抜） | プレミアムリクエスト |
|---|---|---|
| Free | $0 | 50回/月 |
| Pro | $10 | 300回/月 |
| Pro+ | $39 | 1,500回/月 |
| Business | $19/ユーザー | 300回/月（ユーザーごと） |
| Enterprise | $39/ユーザー | 1,000回/月（ユーザーごと） |
GitHub Copilot の Free プランは選択できるモデルがかなり制限されるため、使ってみても「GitHub Copilot ってしょぼいな…」と感じる可能性があります。
しかし、Pro プランでは月額10ドル（消費税込み11ドル）と比較的安いながら、全てのモデル1において300回のプレミアムリクエストが利用できます。
プレミアムリクエストとは、GPT-5.2などの高性能モデルを使用する際に消費する値のことです。
少なくない？と感じる方もいるはずですが、Agent モードにおいては1つのタスク内でこちらから追加で入力するまでは1回のリクエストとしてカウントされるため、実際には消費されるプレミアムリクエストの値は少なくなります。
これはほとんどのエンジニアにとっては十分な回数ですし、もし上限を超えても1プレミアムリクエストあたり0.04ドルで追加購入が可能と、フレキシブルな運用が可能です。
4. GitHubを中心に開発している人・チーム
GitHub Copilot は「GitHub」の名を冠しているだけあり、GitHub との連携機能が充実しています。
GitHub Copilot Coding Agent
GitHub の Issue に Copilot をアサインすると、GitHub Copilot Coding Agent が自動でコードを実装し、プルリクエストを作成します。
Coding Agent の良い点は、 ローカル上でIDEを開かなくても、タスクをGitHub上で完結できる 点です。
たとえば、要件を詳細に書いた Issue を作成して Copilot をアサインするだけで、簡単なタスクなら数分で完了します。
複雑なタスクにおいて、Coding Agent が生成したコードに誤りがある場合でも、GitHub Copilot と対話してブラウザ上で修正したり、修正する箇所が多い場合はローカル上で対象のブランチを切って自分で修正したりできます。
GitHub Copilot Code Review
Pull Request のレビュワーに Copilot を追加すると、自動でコードをレビューします。
設定ファイルを作成することで、レビューの観点をカスタマイズできます。
CodeRabbit などの専用のレビューツールと比較すると性能は劣りますが、基本的なレビューは十分にこなせるため、まずは GitHub Copilot Code Review を通してから人の手でレビューするといった運用では効率化が図れます。
5. MCPサーバーの利用を制御したいチーム・企業
Model Context Protocol（MCP）は、LLMに外部ツールやデータソースへのアクセスを提供する仕組みです。
最新の情報を与えられるので便利な反面、企業では従業員に自由に MCP サーバーを使用させることによる問題を回避するために、「どの MCP サーバーを許可するか」を管理したいケースがあります。
GitHub Copilot Business/Enterprise プランでは、それを実現するために MCP Registry 機能が利用できます。
これは、Organization の管理者が許可する MCP サーバーを一元管理するもので、Organization 内のユーザーは、そのリストに登録された MCP サーバーのみを使用できます。
社内で MCP サーバーに関する規定がある場合でも、特定のサーバーだけを許可リストに追加することで、セキュリティを維持しながら AI エージェントの能力を拡張できます。
Claude Code にも似た機能（managed-mcp.json）はあるのですが、これは Enterprise プランでのみ利用可能です。
GitHub Copilot では Business プランから利用できるため、より多くの企業にとって導入しやすいと言えます。
おわりに
GitHub Copilot は、特定の領域で圧倒的に優れているというタイプのツールではありません。
その代わりバランスの取れている、 幅広い層のITエンジニアやチームにとっておすすめできる AI コーディングアシスタントです。
その性質から、色々な AI コーディングアシスタントを導入するために複雑な社内プロセスを踏むのが面倒な場合には特におすすめしたい選択肢です。
個人の方でも企業の方でも、 AI コーディングアシスタントをどれか一つだけ使えるという環境の場合は、まずは GitHub Copilot を試してみてはいかがでしょうか。
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Opus 4.1は使用できませんが、Opus 4.5があるので使う人はいない想定です ↩