GitHub Copilotとは?活用するメリットや料金プラン、注意点を徹底解説

GitHub-Copilot 活用するメリット 料金プラン 注意点

皆さん、コーディングエラーやプロジェクトの遅れに困っていませんか?この記事では、MicrosoftとGitHubによって共同開発された、話題のGitHub Copilotがどのように問題を解決するかをご紹介します!

このツールは20以上のプログラミング言語に対応し、開発効率を最大55%向上できます。※1 コードの自動補完や多言語翻訳を通じて、プロジェクトをより迅速かつ効果的に進める方法を学びましょう。ぜひ、最後までチェックしてくださいね!

目次

GitHub Copilotとは

GitHub Copilotは、MicrosoftとGitHubが共同で開発した革新的なAI駆動型コーディングアシスタントです。このツールは、プログラマーがコードを書く際にリアルタイムでコードの補完や提案を行うことができ、開発の効率を大幅に向上させます。

Copilotは機械学習技術を利用して、使用者のコーディングスタイルとパターンを学習し、より精確で効率的なコードの生成をサポートします。対応しているプログラミング言語は多岐にわたり、幅広い開発環境での利用が可能です。

このツールは日々の繰り返し作業を自動化し、プログラマーの作業負荷を軽減することで、より創造的なタスクに集中できるようになります。

なお、爆速で簡単に生成AIアプリを開発できるノーコードツール「Dify」について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

GitHub Copilotでできること

GitHub Copilotは、コードの自動補完から自然言語によるコーディングまで、開発者の生産性を向上させる多彩な機能があります。開発者はより迅速かつ効率的にプログラミング作業を進められ、コーディングの精度も向上します

コードの自動補完

GitHub Copilotのコード自動補完機能は、開発者がコードを入力する際に、次に入力すべきコードをAIが予測して提案します。たとえば、ある関数の開始を入力すると、その関数の標準的な形式を提案してくれます。

これにより、コーディングの速度が向上し、タイプミスも減少します。さらに、この機能は複数のプログラミング言語に対応しており、異なる言語間でのプロジェクト作業もスムーズに進行できるため、開発者の生産性を大幅に向上させます。

コードの翻訳

異なるプログラミング言語間でコード変換ができるので、開発者は特定の言語で書かれたコードを別の言語に翻訳する際の時間と労力を減らすことが可能です。例えば、Javaで書かれた関数をPythonに自動変換でき、多言語プロジェクトの効率化が図れます。

これは、グローバルなチームでの協業や、新しい技術への移行期に特に有効です。また、コード翻訳はプログラミングの学習過程においても、異なる言語の理解を助ける重要なツールとなるでしょう。

自然言語からコーディング

開発者は、英語などの自然言語で指示を入力するだけで、それを適切なコードに変換できます。この技術は、特にプログラミングの初学者や、異なる専門分野のプロフェッショナルが技術的な障壁を越えてコーディング作業に参加する場合に有効です。

例えば、「ユーザー一覧を表示する」という簡単な命令をプログラムコードに変換することで、非技術者でも直感的に開発プロセスに貢献できます。

GitHub Copilotの料金

スクロールできます
種類Copilot IndividualCopilot BusinessCopilot Enterprise
価格$10/月もしくは
$100/年
$19/月(1人あたり)$39/月(1人あたり)

GitHub Copilotには、個人ユーザーから大企業まで幅広いニーズに対応する料金プランが設定されています。個人プランは月額10ドルから始まり、エンタープライズ向けプランではより高度なセキュリティと専任サポートが含まれます。※2

このプランは大規模な組織やチームが複数のプロジェクトを管理する際に最適で、カスタマイズ可能なオプションが特徴です。また、教育機関や非営利組織には特別料金が適用されることもあります

GitHub Copilotを活用するメリット

GitHub Copilotを導入する利点は、プログラミングの効率が向上し、開発者の負担が軽減されることです。さらに、様々なコードエディターとのシームレスな統合が実現するため、効率的でストレスの少ない開発環境を構築できるでしょう。

業務効率を大幅に向上できる

GitHub Copilotを利用すると、プログラミング作業の効率が大幅に向上します。このAI支援ツールは、開発者がコードを書く際に自動で補完提案を行い、一般的なプログラミングタスクの速度を速めるだけでなくエラーの発生も抑制します。

さらに、繰り返し発生するコーディング作業を自動化することで、開発者はより創造的かつ戦略的なタスクに集中できるようになります。これにより、プロジェクトの納期を短縮し、全体の生産性の向上が期待できます。

プログラマーの負担を軽減できる

プログラマーのコーディング作業を軽減したい場合、最適なのがGitHub Copilotです。このツールは、コードの自動補完やエラーのリアルタイム検出を通じて、繰り返し行うタイプミスや小さなバグの修正から開発者を解放します。

また複雑なコードの提案機能により、プログラミング作業の速度が向上し、より効率的にプロジェクトに取り組むことが可能です。これにより、プログラマーはストレスを感じることなく、より創造的な開発活動に集中できるようになります。

コードエディターとの統合ができる

GitHub Copilotは、主要なコードエディターとのシームレスな統合が可能です。Visual Studio CodeやJetBrains IDEなど、多くの開発環境に対応しており、設定も簡単です。

この統合により、開発者は習慣的に使用しているエディター内で直接、Copilotの強力なコーディング支援機能を活用できます。この機能は、日常的なコーディング作業を効率化し、プログラミングの速度と精度を同時に向上させる効果があります。

GitHub Copilotを活用する際の注意点

GitHub Copilotは開発効率を大幅に向上させる一方で、いくつかの重要な注意点があります。機密情報の漏えいやコードの正確性、著作権問題などの潜在的なリスクを理解し、適切に対処することが重要です。

機密情報の漏えいリスクがある

GitHub Copilotの使用中に機密情報が漏れるリスクは否定できません。このツールは多くのコードサンプルをAIが学習し、提案を生成する過程で、不注意により機密性の高いコードが外部に公開される可能性があります。

したがって、開発者は機密情報を含むコードの扱いに特に注意し、適切なセキュリティ対策を講じなければなりません。これには、敏感なデータの匿名化や、安全な環境での開発が含まれます。

提案してくれるコードは正確か判断する必要がある

Copilotから提案されるコードの正確性を常に検証してください。AIは時に誤った非効率なコードを生成することがあります。特に、複雑なロジックや特定のビジネスルールを含むコードには注意が必要です。

開発者は提案されたコードを批判的に評価し、必要に応じて修正や最適化を行う必要があります。またセキュリティの観点からも、提案されたコードに潜在的な脆弱性がないか確認することは、とても重要です。

著作権侵害のリスクがある

GitHub Copilotの使用には著作権を侵害するリスクが伴います。Copilotは大量のオープンソースコードを学習データとして使用しているため、生成されたコードが既存のライセンスを侵害する可能性があります。

開発者は生成されたコードのライセンス適合性を確認し、必要に応じて適切なクレジット表記や使用許諾を行う必要があります。著作権問題を回避するため、Copilotの提案を参考程度に留め、独自のコードを書くことも検討すべきです。

なお、生成AIのセキュリティリスクについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

GitHub Copilotで変わる開発者の日常

GitHub Copilotは、開発者の生産性を飛躍的に向上させる革新的なAIツールです。コードの自動補完や自然言語からのコード生成機能により、開発プロセスが大幅に効率化されます。

翻訳機能を活用すれば、海外チームとのコラボレーションも容易になり、グローバルな開発が促進されます。またコードの提案機能により、知識の浅い言語でも対応できるため、新技術への挑戦がしやすいです。

一方で、機密情報の漏えいリスクや著作権侵害の可能性など、注意点もあります。これらを認識し適切に対処することで、Copilotを創造性を引き出す強力な助手として活用し、より革新的で効率的な開発を実現できるでしょう。

最後に

いかがだったでしょうか?

プロジェクトの遅延やエラーをAIで解消し、業務効率を最大限に引き上げたいと考えている方には、GitHub Copilotは非常に有効なツールです。使い方や、他のAI活用方法についてもお気軽にお問い合わせください。

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投稿者

  • 晋平大竹

    生成AIの登場に大きな衝撃を受けたWebライター。好きなAIツールは、ChatGPTとAdobeFirefly。AIがこれからの世界を良い方向に導いてくれると信じ、正しい&有益な情報を発信し続けています!

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