はじめに：AIを使う開発は、もう特別ではなくなってきた
開発でAIを使うことは、もう「試しに触ってみるもの」ではなくなってきました。
実装の相談、エラー調査、リファクタリング案、テストケースの洗い出し。
気づけば、日常的にAIへ相談しています。
そんな中で、Visual Studio Code から使える GitHub Copilot Chat の Agent モード を触ってみました。
結論としては、使いやすいです。
ただし、「便利だから全部任せる」というより、人間が主導権を持ったまま作業速度を上げるもの として使うのが良さそうだと感じました。
VSCodeの中で完結するのが強い
Copilot Chat の良いところは、普段使っているエディタの中でそのまま相談できることです。
ブラウザに移動して、コードを貼って、前提を書いて、回答を戻してくる。
この往復がないだけで、作業が楽になります。
特に Agent モードでは、複数ファイルにまたがる修正や、ファイルを見ながらの提案がしやすくなります。
例えば、次のような作業で便利でした。
- 選択したコードのリファクタリング
- 複数ファイルにまたがる軽い修正
- 既存の実装パターンに合わせた追加
- CSSやHTMLの微調整
- テスト観点の洗い出し
「今このコードを見ている」状態のまま相談できるのは、想像以上に自然です。
ただし、Agentモードとcloud agentは別物として考える
GitHub の公式ドキュメントでは、Copilot cloud agent と IDE 上の agent mode は別のものとして説明されています。
About GitHub Copilot cloud agent - GitHub Docs
ざっくり言うと、IDE の Agent モードはローカルの開発環境で対話しながら進めるもの。
cloud agent は、GitHub 側でタスクを進めたり、ブランチやPRの流れに乗せたりするものです。
名前が似ているので少し混乱しやすいですが、使いどころは分けて考えたほうが良さそうです。
自分の感覚では、
Agentモード
- 今見ているコードを一緒に直す
- その場で試行錯誤する
- 小さめの修正や調査に向いている
cloud agent
- issue単位の作業を任せる
- バックグラウンドで進めてもらう
- PRとしてレビューする前提の作業に向いている
というイメージです。
使ってよかった作業
実際に使ってみて、特に良かったのは「手を動かす前のたたき台」を作る場面です。
例えば、次のような依頼です。
この一覧画面に検索条件を追加したいです。
既存の実装パターンに合わせて、必要な変更ファイルと実装方針を洗い出してください。
まだコードは変更せず、まず方針だけ出してください。
いきなり変更させるのではなく、まず方針を出してもらう。
これが良かったです。
AIが出してきた方針を見れば、
- 影響範囲
- 既存パターンとの差分
- 足りていない確認
- テストすべき場所
が見えやすくなります。
考えるために、まず書く。設計が進まないときの思考整理 と同じで、AIに投げる前に自分の依頼内容を少し書くだけでも、作業の質が上がります。
取り込むかどうかは人間が判断する
Copilot Chat の UI は、AIが出した変更を人間側で確認して取り込めるのが良いところです。
この「取り込む前に見る」時間は欠かせません。
AIが出してくるコードは、見た目はそれっぽくても、次のような問題を含むことがあります。
- 既存の設計方針と違う
- 命名がプロジェクトの文脈に合っていない
- エラーケースが足りない
- テストが薄い
- 変更範囲が広すぎる
だから、便利でもレビューは必要です。
自分は、AIが書いたコードほど「なぜこの実装になったのか」を確認したほうがよいと思っています。
プルリクレビューの負荷を下げると、チーム全体の質が上がる にもつながりますが、AIを使った実装でもレビューしやすい説明を残しておきたいです。
Agentモードに向いている作業、向いていない作業
今のところ、自分の中ではこう整理しています。
向いている作業
- 既存パターンに沿った小さな修正
- 影響範囲の洗い出し
- テストケースのたたき台作成
- コードの読み解き
- PR説明文の下書き
慎重に使いたい作業
- 認証・認可
- 決済
- 個人情報まわり
- DB設計
- 大きな責務分離
- 仕様が曖昧な新機能
特にセキュリティやデータ設計は、人間側で丁寧に見たいです。
「除外」より「許可」。セキュアで読みやすいコードにする のような考え方も、AIに任せる前に人間側が持っておきたい観点だと思います。
まとめ：AIとの協働は便利。でも主導権は渡さない
GitHub Copilot Chat の Agent モードは、使いやすかったです。
特に、VSCodeの中で完結し、今見ているコードを前提に相談できるのは助かります。
ただ、AIが提案したものをそのまま採用するのではなく、
- 方針を確認する
- 差分を見る
- テストを見る
- 影響範囲を見る
- 最後は自分の言葉で説明できるようにする
という使い方が必要だと感じました。
AIとの協働は、未来の話ではなく、もう日常になりつつあります。
そのため、速く作る力だけでなく、判断する力も一緒に鍛えていきたいです。