コード補完以外の「GitHub Copilot」活用法：GitHubのシニアデベロッパーが解説

　例えば、UI（ユーザーインタフェース）のアイコンが重なって表示される不具合を報告する場合、スクリーンショットを「github.com/copilot」のチャットにドラッグし、以下のプロンプトを入力する。

「バグラベルを付与し、このリポジトリのUIテンプレートを用いて新規Issueを作成」（提供：GitHub）

　Copilotは画像を解析し、タイトルや詳細説明を生成、適切なラベルやテンプレートを自動適用する。手作業に比べ、記録漏れやあいまいさを防げる利点がある。

AIエージェントによる修正提案

　生成したIssueに「自分をアサインし、修正案を作成」と指示すると、Copilotがコードを解析し、修正を含むドラフトプルリクエストを自動で提出する。

「自分をアサインし、修正案を作成」（提供：GitHub）

　単純なバグ修正やドキュメント更新、依存関係のアップデートなどの日常的な作業を任せることで、開発者はより高度な開発に集中できる。

　グリフィス氏は「エージェントはチームメイトのように横断的に課題をこなし、ワークフローを追跡できる」と説明する。

GitHub Sparkによるプロトタイピング

　例えば、以下のようなプロンプトを入力すれば、チェック付きの表を備えた動作コードとプレビューがすぐに生成される。

「Free／Pro／Enterpriseプランを比較する料金表を作成」（提供：GitHub）

　結果はGitHub Spark上で編集でき、「GitHub Codespaces」や「Visual Studio Code」（VS Code）に切り替えて詳細なデバッグも可能だ。短時間で動作検証でき、新しい構文の学習や設計案の共有に有効だ。

複数モデルの切り替え

　「GPT-4.1」「Claude Sonnet 4」「Opus 4」といった異なるモデルを選択して比較し、タスクに最適な回答を選べる。

　記事では「GPT-4.1は一般的なコーディングと推論」「Claude Sonnet 4は大規模リファクタリングやコンテキスト重視タスク」「Opus 4は創造的な代替案検討」など、使い分け例を挙げている。スレッド内でモデルを切り替えながら出力を比較すれば、誤生成を減らし精度を高められる。

会話スレッドの分岐

　Copilotの会話分岐機能では、同一の質問に対する異なるモデルの回答を「ブランチ」（枝分かれ）形式で保存できる。これにより、複数のリファクタリング案やアーキテクチャ設計を並行して比較でき、コンテキストが混ざる心配もない。異なるリファクタリング案や設計パターンを比較検討するのに有効だという。

　グリフィス氏はIDEとの戦略的な使い分けを提案している。「github.com版Copilot」はリポジトリ間の課題管理や試行錯誤の場として、IDEは詳細実装やデバッグの場として補完的に使うことで、1日の開発サイクル全体をカバーできるという。

　同氏は「Copilotを単なる補完ツールではなく、開発ワークフロー全体を編成するオーケストレーターとして活用すべきだ」と結論づけている。