GitHub Copilotを極める：エージェントモードとカスタム命令で開発生産性を最大化する実践ガイド

お疲れ様です！IT業界で働くアライグマです！

結論から言うと、GitHub Copilotは「コード補完ツール」ではなく「開発パートナー」として使い切れるかどうかで、生産性に大きな差が出ます。

「Copilotを導入したけど、なんかTabで補完するだけで終わっている」
「エージェントモードって聞いたことあるけど、どう活用すればいいか分からない」
「カスタム命令でプロジェクト固有のルールを読み込ませたい」

こんな声を、PjMとしてチーム運営をしている中でよく耳にします。実際、Copilotのポテンシャルを引き出せているチームとそうでないチームの間には、開発速度で2〜3倍の差が生まれることも珍しくありません。

今回は、GitHub Copilotを「極める」ための実践的なアプローチを、エージェントモード・カスタム命令・コーディングエージェントの3つの観点から解説します。

GitHub Copilotの進化と現在地（背景整理）

まずは、GitHub Copilotがどこまで進化しているのかを整理しておきましょう。

Copilotは「補完」から「対話」へ

GitHub Copilotは2021年のプレビュー公開から大きく進化しています。当初は単なるコード補完ツールでしたが、現在は以下の機能を備えた統合開発パートナーへと変貌しました。

• Copilot Chat：エディタ内でコードについて対話形式で質問・修正依頼
• エージェントモード：複数ファイルにまたがるタスクを自律的に実行
• カスタム命令：プロジェクト固有のルールやコーディング規約を学習
• コードレビュー：プルリクエストの自動レビュー機能

特に2025年に入ってからのアップデートで、エージェントモードの精度が飛躍的に向上しました。公式ドキュメント（GitHub Copilot documentation）でも、これらの機能の活用方法が詳しく解説されています。

なぜ「極める」必要があるのか

Copilotを「Tab補完のためだけ」に使っているチームと、「開発パートナー」として使い切っているチームでは、以下のような差が生まれます。

• ボイラープレートコード：手動30分 → Copilot活用で5分
• テストコード作成：手動1時間 → エージェントモードで15分
• リファクタリング：手動での影響調査 → 自動で関連箇所を特定・修正提案

あるチームでは、Copilotの活用ルールを整備してから、週あたりのPR数が1.4倍に増加しました。

詳しくはバイブコーディングの限界と現実的な運用法の記事も参考にしてください。

IT女子 アラ美

エージェントモードってClaude Codeみたいなものですか？違いがよく分かりません。

ITアライグマ

エージェントモードはCopilot版の自律型コーディング機能です。Claude Codeとの違いは、GitHubエコシステムとの統合の深さですね。PRやIssueと連携しやすいのが強みです。

エージェントモードの実践的な活用法

エージェントモード（Agent Mode）は、Copilotが複数ファイルにまたがるタスクを自律的に実行する機能です。2025年後半から正式リリースされ、多くの開発者に利用されています。

エージェントモードでできること

エージェントモードでは、以下のようなタスクを自然言語で指示できます。

• 機能追加：「UserモデルにemailValidated属性を追加して、関連するテストも書いて」
• リファクタリング：「このファイルを単一責任原則に従って分割して」
• バグ修正：「このエラーログの原因を特定して修正案を提示して」
• テスト生成：「このコントローラーのユニットテストをJestで書いて」

エージェントモードの起動方法

VS Codeでエージェントモードを使うには、Copilot Chatパネルで @workspace に続けて指示を入力します。

@workspace ユーザー認証機能をJWTベースに変更してください。
現在のセッションベース認証のコードを特定し、JWTライブラリを導入して、
関連するテストも更新してください。

エージェントはまず計画を立て、「この変更でよいか」と確認を求めてきます。承認すると、複数ファイルにわたる変更を一気に実行します。

エージェントモードの注意点

便利な一方で、以下の点には注意が必要です。

• 全ての変更をレビューする：エージェントの出力をそのまま信用せず、必ず差分を確認
• 小さな単位でタスクを分割：一度に大きすぎるタスクは精度が下がる
• コンテキストを明示する：どのファイル・どの機能に関するものかを具体的に指定

詳しくはマルチLLM並列実行環境の構築ガイドも参考にしてください。

IT女子 アラ美

エージェントモードで出力されたコードって、そのままマージしても大丈夫ですか？

ITアライグマ

必ず差分をレビューしてからマージしましょう。特に既存コードへの影響範囲は人間の目で確認するのがベストプラクティスです。

カスタム命令でプロジェクト固有のルールを学習させる

GitHub Copilotは、プロジェクト固有のコーディング規約やアーキテクチャパターンを学習させることができます。これを「カスタム命令」と呼びます。

カスタム命令の設定方法

プロジェクトのルートに .github/copilot-instructions.md ファイルを作成し、Copilotに読み込ませたいルールを記述します。

# プロジェクト固有のコーディングルール

## アーキテクチャ
- レイヤードアーキテクチャを採用（Controller → Service → Repository）
- 各レイヤー間の依存は上から下へのみ許可

## 命名規則
- 変数・関数はcamelCase
- クラス・インターフェースはPascalCase
- 定数はUPPER_SNAKE_CASE

## テスト
- ユニットテストはJest + Testing Library
- テストファイルは `__tests__` ディレクトリに配置
- モックは `__mocks__` ディレクトリに配置

効果的なカスタム命令の書き方

カスタム命令を効果的に機能させるポイントは以下の3つです。

• WHY/WHAT/HOWを明確に：なぜそのルールがあるのか、何を期待するか、どう実装するかを書く
• 300行以内に収める：長すぎるとコンテキストウィンドウを圧迫し精度が下がる
• 具体例を添える：抽象的なルールだけでなく、OKパターンとNGパターンを示す

詳しくはコンテキストエンジニアリング入門の記事も参考にしてください。

IT女子 アラ美

カスタム命令って、チームメンバー全員が統一して使えるんですか？

ITアライグマ

はい、.github/copilot-instructions.md をリポジトリにコミットしておけば、全員が同じルールでCopilotを使えます。チーム開発との相性が良いですね。

ケーススタディ：Copilot導入で開発効率が1.4倍になったチームの事例

ここでは、実際にGitHub Copilotを活用して開発効率を改善したチームの事例を紹介します。

状況（Before）

• チーム構成：エンジニア5名（フロントエンド3名、バックエンド2名）
• 技術スタック：Next.js + TypeScript + Prisma + PostgreSQL
• 課題：毎週のPR数が平均12件で、機能開発の速度がボトルネックになっていた。特にボイラープレートコード（CRUD操作、型定義、テストコード）に時間がかかっていた。

行動（Action）

Copilotの導入にあたり、以下の3つの施策を実施しました。

1. カスタム命令の整備：プロジェクトのアーキテクチャルールとTypeScriptのコーディング規約を .github/copilot-instructions.md に記述
2. エージェントモードの活用ルール策定：「テスト生成」「型定義追加」「バリデーション実装」の3パターンでエージェントモードを積極活用
3. Copilot活用の振り返り会：週1回30分、うまくいった使い方・期待通りにならなかった場面を共有

結果（After）

• 週あたりPR数：12件 → 17件（1.4倍）
• テストカバレッジ：62% → 78%（テスト生成が容易になったため）
• コードレビュー指摘事項：平均4.2件 → 2.8件（Copilotがルールを遵守したコードを生成）
• 新人のオンボーディング期間：従来2週間 → 10日（Copilotがプロジェクトのお作法を教えてくれる）

ハマりポイント

導入初期に以下の問題が発生しました。

• カスタム命令が長すぎて反映されない：最初は500行以上書いていたが、300行以内に簡潔化したことで精度が向上
• エージェントモードの過信：生成されたコードをレビューせずにマージしてしまい、後からバグが発覚。「必ず差分を確認する」ルールを追加

詳しくは社内で評価されるためのアピール戦略も参考にしてください。

IT女子 アラ美

テストカバレッジが16%も上がったのはすごいですね！テスト書くのが苦手な自分でもできますか？

ITアライグマ

エージェントモードにテスト生成を任せると、網羅性の高いテストを提案してくれます。まずは「このファイルのテストを書いて」と試してみてください。

明日から実践できる行動ステップ

ここまでの内容を踏まえ、明日から実践できるアクションプランを整理します。

Step 1：カスタム命令ファイルを作成する（10分）

プロジェクトのルートに .github/copilot-instructions.md を作成し、以下の内容を書きます。

1. プロジェクトで使っている技術スタック
2. コーディング規約の概要（命名規則、ディレクトリ構成）
3. テストの書き方ルール

Step 2：エージェントモードを1つの機能で試す（30分）

小さな機能追加やバグ修正で、エージェントモードを試してみましょう。

1. Copilot Chatパネルを開く
2. @workspace に続けてタスクを入力
3. 生成されたコードをレビューし、差分を確認してからマージ

Step 3：チームで活用ルールを共有する（週次MTG）

チームでCopilotを使っている場合は、週1回のMTGで以下を共有します。

• うまくいった使い方
• 期待通りにならなかった場面と対処法
• カスタム命令のアップデート提案

詳しくは安全なAIコーディングのためのセーフティネット導入ガイドも参考にしてください。

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IT女子 アラ美

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ITアライグマ

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まとめ

GitHub Copilotは、使い方次第で「Tab補完ツール」から「開発パートナー」へと変貌します。

• エージェントモード：複数ファイルにまたがるタスクを自律的に実行
• カスタム命令：プロジェクト固有のルールをCopilotに学習させる
• チームでの活用：振り返り会でベストプラクティスを共有

今回紹介したケーススタディでは、これらの施策を組み合わせることで週あたりのPR数が1.4倍に増加しました。

まずは10分でカスタム命令ファイルを作成するところから始めてみてください。小さな一歩が、チーム全体の開発生産性を大きく変えるきっかけになるかもしれません。

IT女子 アラ美

まずはカスタム命令ファイルを作るところから始めてみます！

ITアライグマ

その意気です！最初は簡単な内容から始めて、徐々に育てていくのがおすすめです。チームで共有すると、さらに効果が出ますよ。

厳しめIT女子 アラ美による解説ショート動画はこちら