お疲れ様です！IT業界で働くアライグマです！
「AIでコードレビューをしたいけれど、APIの従量課金が気になる……」
「GPT-4oを使うと、1回のレビューで数十円かかるのが地味に痛い……」
そんな悩みを持っているエンジニアの皆さんに、朗報です。GitHub Copilot CLIを使えば、これらのコストを劇的に下げることができます。この記事では、なぜ「激安」と言えるのか、その仕組みと具体的な活用法を解説します。
GitHub Copilot CLIの課金体系の秘密
多くのエンジニアが誤解していますが、GitHub Copilot CLIは独立した有料製品ではありません。Copilot Individual（月額10ドル）またはBusinessプランの契約があれば、追加費用なしで利用可能です。
プレミアムリクエスト（Premium Requests）とは？
通常、ターミナルからのAI利用（CLIツールなど）はAPIキーを介してリクエストを送るため、トークン数に応じた従量課金が発生します。しかし、GitHub Copilot CLIは以下の仕組みで動いています。
- 認証: GitHubアカウントのCopilotサブスクリプションを使用
- モデル: GPT-4クラスの高性能モデル（最近のアップデートでClaude 3.5 Sonnetも選択可能になりつつある）
- コスト: サブスク範囲内（実質0円/回）
つまり、1日に何回コードの説明やリファクタリングを依頼しても、月額10ドル（約1,500円）以外の請求が来ないのです。月額1500円を毎日1回使うと計算しても1日50円。もし仕事や個人開発で1日10回以上AIに質問するなら、単価は数円〜数十円というレベルまで下がります。nanocodeで学ぶAIエージェントの実装でも触れたように、APIを叩くよりも圧倒的に安上がりです。
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ITアライグマ導入・セットアップ
導入は非常に簡単です。以下の手順でインストールできます。
- GitHub CLI (gh) のインストール: まだ入れていない場合は公式ガイドに従ってインストールします。
- Copilot拡張機能のインストール:
gh extension install github/gh-copilotを実行します。
- 認証:
gh auth loginでGitHubにログインします。
これだけで、gh copilot explain や gh copilot suggest といったコマンドが使えるようになります。初期設定では「エイリアス」を設定しておくと便利です（例: ghcs ghce など）。
# エイリアス設定の例（.zshrc や .bashrc に記述）
eval "$(gh copilot alias -- bash)"
設定方法はWindowsでのRust・WSL環境構築と似ており、一度設定してしまえば開発体験が大きく向上します。
IT女子 アラ美ITアライグマ実践：1回4円でコードレビューさせる
セットアップができたら、早速コードレビューをさせてみましょう。例えば、現在のディレクトリにあるコードの問題点を見つけるには、以下のようなコマンドを使います。
# ファイルの内容をパイプで渡して解説・修正案をもらう
cat app.py | gh copilot explain "このコードのバグとリファクタリング案を教えて"
このリクエストに対しても、Copilot CLIはバックグラウンドでGPT-4クラスのモデルを使用しますが、API利用料は発生しません。
対話モード（Interactive Mode）
単発のコマンドだけでなく、対話モードも便利です。
gh copilot explainと打つと、対話形式で質問を受け付けてくれます。「このコマンドの意味は？」といった基本的な質問から、「このエラーログの原因は？」といったトラブルシューティングまで、まるで先輩エンジニアにチャットで聞くような感覚で利用できます。セキュリティ監査の自動化と組み合わせれば、より堅牢なコードを低コストで維持できます。
IT女子 アラ美ITアライグマ活用テクニック：Agent Skillsとの組み合わせ
さらに高度な使い方として、GitHub Copilot CLIはGitコマンドの提案にも優れています。
gh copilot suggest "直前のコミットを取り消して、変更をステージングに戻すコマンド"こうすると、git reset --soft HEAD~1 を提案してくれます。さらに「Execution（実行）」を選択すれば、そのままコマンドを実行可能です。
複雑な git rebase や ffmpeg のオプションなど、「やりたいことはわかるけどコマンドが出てこない」という場面で、Copilot CLIは最強の相棒になります。Claude Codeの拡張スキルと使い分けることで、さらに効率的な開発フローを構築できます。これをAPI課金ツールでやると地味にお金がかかりますが、Copilotなら心置きなく頼れます。
IT女子 アラ美ITアライグマケーススタディ：個人開発でのコスト削減実例
実際に、個人開発でAPI課金からCopilot CLIへ移行したAさん（Webエンジニア・28歳）の事例を見てみましょう。
状況（Before）
- 職場: 元々はSIer勤務。
- 役割: SE。
- 年収: 480万円。
- 課題: 導入前はAPIコストが高額だった。
- 悩み: 以前は課金を気にして躊躇していた。
行動（Action）
- 切り替え: エディタの拡張機能や自作スクリプトでのAPI呼び出しをやめ、レビューや解説はすべて
gh copilot explainに統一した。 - 運用:
.bashrcにエイリアスを登録し、?? "質問内容"で即座にCopilotを呼び出せるように環境を整備。
結果（After）
- コスト: API利用料はほぼ0円になり、月額10ドル（約1,500円）の固定費のみになった。
- 効率: 「課金を気にせず何度でも聞き直せる」という心理的安全性から、AIへの相談回数が3倍に増加。結果としてバグの早期発見につながった。
IT女子 アラ美ITアライグマ他のAIツールとのコスパ比較
最後に、他の代表的なAIコーディングツールとコストパフォーマンスを比較してみましょう。
Copilot CLIの最大の特徴は、「既存のサブスクに含まれる」という点です。すでに仕事でCopilotを使っている人なら、実質0円でCLI版も使えるわけです。技術への不安がある人こそ、こうした「使い放題」の環境を整えるべきでしょう。
Cursorなどの専用エディタも強力ですが、別途月額20ドルがかかります。「まずはコストを抑えてAI開発を導入したい」という方には、Copilot CLI + VS Codeの組み合わせが最適解と言えるでしょう。
本記事で解説したようなAI技術を、基礎から体系的に身につけたい方は、以下のスクールも検討してみてください。
| 比較項目 | DMM 生成AI CAMP | Aidemy Premium |
|---|---|---|
| 目的・ゴール | ビジネス活用・効率化非エンジニア向け | エンジニア転身・E資格Python/AI開発 |
| 難易度 | プロンプト作成中心 | コード記述あり |
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| おすすめ度 | 今の仕事に活かすなら | AIエンジニアになるなら |
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IT女子 アラ美ITアライグマまとめ
GitHub Copilot CLIは、単なるコマンドウチカタ・ツールではありません。「定額で使い放題の高機能AIアドバイザー」です。
- コスト: 月額10ドル固定。API従量課金の心配なし。
- 性能: GPT-4クラスのモデルがバックエンドで動作。
- 利便性: ターミナルから離れずにシームレスに相談可能。
まだ使っていない方は、今すぐ gh extension install github/gh-copilot を実行してみてください。その便利さとコスパの良さに、きっと手放せなくなるはずです。
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