組織内でGitHub Copilotコーディングエージェントを試行する

Copilotコーディングエージェントは、GitHub のソフトウェア開発タスクを完了する、自律的な AI を利用したエージェントです。 Organization に Copilotコーディングエージェントを導入すると、エンジニアリングチームがコードベースの日常的な修正やメンテナンスの更新に費やす時間を減らし、戦略的な思考に多くの時間を費やすことができるようになります。

Copilotコーディングエージェント:

        **チームに参加する**: 同期ペアリング セッションを必要とする IDE ベースのコーディング エージェントとは異なり、開発者は作業を Copilot に委任できます。 Copilot は、開発者と同じように、チーム メンバーがレビューできるように下書きの pull request を開き、フィードバックに基づいて反復処理します。

        **コンテキスト切り替えを減らす**: JetBrains IDE、VS Code、Visual Studio、または GitHub.com で作業している開発者は、Copilotコーディングエージェント に pull request の作成を依頼して、現在行っている作業を中断せずに小規模なタスクを完了できます。

        **タスクを並列で実行する**: Copilot を使うと、複数の issue に同時に取り組み、チームが他の優先事項に集中している間にバックグラウンドでタスクを処理できます。

1. 評価

メンバーに対して Copilotコーディングエージェントを有効にする前に、Copilotコーディングエージェントが自分の organization にどのように適合するかを理解します。これは、Copilotコーディングエージェントが自分のニーズに適しているかどうかを評価し、開発者向けのコミュニケーションとトレーニングセッションを計画するのに役立ちます。

コスト、組み込みのセキュリティ機能、開発者が使い慣れている可能性のある他の AI ツールとの違いなど、Copilotコーディングエージェントについて理解します。「Copilot コーディングエージェントGitHubについて」を参照してください。
Copilotコーディングエージェントが最適なタスクについて理解します。これらは一般に、テストスコープの拡大、バグや不安定なテストの修正、構成ファイルやドキュメントの更新など、明確に定義され、スコープが限定された issue です。「GitHub Copilot を使用してタスクに取り組むためのベストプラクティス」を参照してください。
Organization のワークフロー内の他のツールと Copilotコーディングエージェントがどのように適合するかを検討します。 Copilotコーディングエージェントを GitHub の他の AI 機能と組み合わせて使用する方法についての例は、「エージェント型 AI を Enterprise のソフトウェア開発ライフサイクルに統合する」を参照してください。

2. セキュリティ保護

すべての AI モデルは、適切な回答を提供するために必要なすべての情報がない場合でも、要求を満たすようにトレーニングされているため、誤回答する可能性があります。ベストプラクティスに従うと、Copilotコーディングエージェントの既定のセキュリティ機能に基づいて構築できます。

       `copilot-instructions.md` ファイルを使って、リポジトリ内で正常に機能するために必要な情報を Copilot に提供します。 「[AUTOTITLE](/copilot/customizing-copilot/adding-repository-custom-instructions-for-github-copilot) を参照してください。

copilot-setup-steps.yml ファイルとローカル MCP サーバーを使って、organization によって承認されたツールとパッケージリポジトリへのアクセス権を持つリポジトリの Copilot 開発環境を設定します。「GitHub Copilot コーディングエージェントの開発環境のカスタマイズおよびモデルコンテキストプロトコル (MCP) を使用したGitHub Copilotコーディングエージェントの拡張を参照してください。
シークレットを安全に格納するためのベストプラクティスに従ってください。「GitHub Actions でのシークレットの使用を参照してください。
コードセキュリティ機能を有効にすると、シークレットが漏えいしたり、コードに脆弱性が生じたりするリスクがさらに低くなります。「組織でGitHub推奨されるセキュリティ構成を適用するを参照してください。
Copilot から発行されたすべての pull request は、書き込みアクセス許可を持つ 2 人目のユーザーが承認するようにブランチルールセットを構成します ([マージ前に pull request を要求する] のサブオプション)。「Enterprise でルールセットを使ってコードガバナンスを適用する」、「組織内のリポジトリのルールセットを作成する」、「ルールセットで使用できるルール」を参照してください。

3. パイロット

          <a href="https://github.com/github-copilot/purchase?ref_product=copilot&ref_type=trial&ref_style=button&ref_plan=enterprise" target="_blank" class="btn btn-primary mt-3 mr-3 no-underline">              <span>Copilot にサインアップする</span> <svg version="1.1" width="16" height="16" viewBox="0 0 16 16" class="octicon octicon-link-external" aria-label="link external icon" role="img"><path d="M3.75 2h3.5a.75.75 0 0 1 0 1.5h-3.5a.25.25 0 0 0-.25.25v8.5c0 .138.112.25.25.25h8.5a.25.25 0 0 0 .25-.25v-3.5a.75.75 0 0 1 1.5 0v3.5A1.75 1.75 0 0 1 12.25 14h-8.5A1.75 1.75 0 0 1 2 12.25v-8.5C2 2.784 2.784 2 3.75 2Zm6.854-1h4.146a.25.25 0 0 1 .25.25v4.146a.25.25 0 0 1-.427.177L13.03 4.03 9.28 7.78a.751.751 0 0 1-1.042-.018.751.751 0 0 1-.018-1.042l3.75-3.75-1.543-1.543A.25.25 0 0 1 10.604 1Z"></path></svg></a>

ヒント

Copilotコーディングエージェントを使うには、GitHub Copilot Pro、GitHub Copilot Pro+、GitHub Copilot ビジネス、または GitHub Copilot Enterprise が必要です。

Organization または Enterprise に Copilotコーディングエージェントを効果的に配置する方法を学ぶ場合、作業プラクティスの他の変更と同様に、試用版を実行することが重要です。

試用版の部門間チームを集めて、さまざまな役割、背景、視点をprojectに提供します。こうすることで、issue を定義し、Copilot に作業を割り当て、明確なレビューフィードバックを提供するための幅広い方法をレビューしやすくなります。
ドキュメントや内部ツールを含むものなど、分離されたリポジトリまたはリスクの低いリポジトリを選びます。プレイグラウンドとして使う新しいリポジトリを作成することもできますが、Copilot を成功させるにはコンテキストが必要であるため、チームプロセス、開発環境、共通の依存関係など、多くのコンテキストを追加する必要があります。
リポジトリで Copilotコーディングエージェントを有効にし、必要に応じてサードパーティの MCP サーバーを有効にして、コンテキストの共有を強化します。「GitHub Copilot コーディングエージェントを組織に追加するを参照してください。
リポジトリの指示を作成し、Copilot で使う開発環境に必要なツールを事前にインストールします。「GitHub Copilot コーディングエージェントの開発環境のカスタマイズ」を参照してください。
テストカバレッジやユーザー補助の向上など、organization に必要なユースケースをいくつか特定します。ベストプラクティスガイドの「Copilot に割り当てる適切なタスクの種類を選択する」を参照してください。
ベストプラクティスを使って、パイロットリポジトリ内の Copilot に関する issue を作成または改良します。
Issue を Copilot に割り当て、チームメンバーがその作業をレビューできるように準備します。
VS Code または GitHub.com のコードベースまたはドキュメントをよく確認し、Copilot に pull request の作成を依頼し、見つかったバグや小さな改善点を修正します。

試用版の過程で、チームはリポジトリの指示、インストールされたツール、MCP サーバーへのaccess、および問題の定義を反復処理して、組織が Copilotコーディングエージェントを最大限に活用する方法を特定する必要があります。このプロセスは、Copilot の使用に関する organization のベストプラクティスを特定し、有効なロールアウト戦略を計画するのに役立ちます。

Copilotコーディングエージェントを成功させるための設定方法に関する分析情報に加えて、Copilot による Premium 要求とアクション分数の使用方法についても説明します。これは、より広範な試験的導入や完全なロールアウトのために予算を設定し、管理するときに役立ちます。「GitHub Copilot に対する会社の支出の管理を参照してください。

MCP を使用した拡張

モデルコンテキストプロトコル (MCP) は、アプリケーションが大規模言語モデル (LLM) とコンテキストを共有する方法を定義するオープン標準です。 MCP には、Copilotコーディングエージェントにさまざまなデータソースとツールへのアクセスを提供する標準化された方法が用意されています。

Copilotコーディングエージェントは、組み込みの GitHub MCP サーバーを使用して、問題やプル要求など、作業中のリポジトリの完全な GitHub コンテキストにaccessします。既定では、認証バリアとファイアウォールによって外部データへのアクセスが制限されています。

Organization で使っているツールのローカル MCP サーバーへのアクセス権を付与することで、Copilotコーディングエージェントで使用できる情報を拡張できます。たとえば、次のコンテキストの一部について、ローカル MCP サーバーにaccessを提供できます。

          **プロジェクト計画ツール**: Notion や Figma などのツールで、Copilot が GitHub の外部に格納されているプライベート計画ドキュメントに直接アクセスできるようにします。

        **トレーニング データの拡張**: 各 LLM には、特定の期日までのトレーニング データが含まれています。 動作が速いツールを使用している場合、Copilot が新機能に関する情報にアクセスできない可能性があります。 ツールの MCP サーバーを使用できるようにすることで、この知識のギャップを埋めることができます。 たとえば、Terraform MCP サーバーを追加すると、Copilot は最近サポートされている Terraform プロバイダーへのアクセスを得ることができます。

詳細については、「モデルコンテキストプロトコル (MCP) を使用したGitHub Copilotコーディングエージェントの拡張」を参照してください。

次のステップ

パイロットに満足したら、次のことができます:

より多くの organization またはリポジトリで Copilotコーディングエージェントを有効にします。
Copilotコーディングエージェントのユースケースをさらに特定し、それに応じて開発者をトレーニングします。
フィードバックの収集と結果の測定を続けます。

新しいツールの影響を評価するには、organization のダウンストリームの目標に対するツールの影響を測定することをお勧めします。エンジニアリングシステムの改善を推進および測定するための体系的なアプローチについては、GitHubの Engineering System Success Playbook を参照してください。