GitHub Copilot: その概要、仕組み、使用方法

公開: 2024-04-25

ジェネレーティブ AI はクリエイティブなコラボレーションの様相を変えつつあり、コーディングアシスタントは最もエキサイティングな新しいアプリケーションの 1 つです。これらのアシスタントは、コードを理解し、補完を提案し、関数全体を生成し、代替アプローチを提案します。ここでは、主要な AI コーディングアシスタントの 1 つである GitHub Copilot の概要を説明します。

GitHub コパイロットとは何ですか?
GitHub コパイロットの仕組み
GitHub Copilot を作成したのは誰ですか?
GitHub Copilot は無料ですか?
GitHub コパイロットの使用方法
効率を最大化するためのヒント
GitHub Copilot を使用する利点
GitHub Copilot を使用する場合の短所
結論

GitHub コパイロットとは何ですか?

GitHub Copilot は AI コーディングアシスタントであり、AI ペアプログラマーとしても知られています。これには主に 2 つの使用方法があります。コードの作成を開始して GitHub Copilot に完成させることも、自然言語を使用してコードで実行したい内容を記述することもでき、AI がコードのスニペットを生成します。

GitHub Copilot は、JavaScript、TypeScript、Python、Ruby など、パブリックリポジトリに表示されるすべての言語でコードを作成できます。

GitHub Copilot は、統合開発環境 (IDE) およびコマンドラインで使用できます。エンタープライズレベルのアカウントをお持ちの場合は、GitHub.com からアクセスすることもできます。

GitHub コパイロットの仕組み

コードのオートコンプリートツールは以前から存在していました。 GitHub Copilot は、行と関数全体を記述して質問に答えることができるため、さらに進化しています。ここでは、プラットフォームの背後にあるメカニズムの概要を示します。

生成 AI と大規模言語モデル (LLM) を理解する

GitHub Copilot は大規模言語モデル (LLM) に基づいて構築されています。 LLM は、大量の情報を分析および処理し、コード、テキスト、画像などの新しいコンテンツを生成できます。

Copilot の初期段階で、GitHub は OpenAI によって作成された LLM である GPT-3 を実験しました。 GPT モデルが高レベルでどのように機能するかを見てみましょう。

まず、開発者はモデルに大量のテキストを入力します。テキストは、Web ページ、書籍、映画の会話、フォーラムのディスカッションなどです。 GitHub Copilot の場合、モデルには数十億行のオープンソースコードが供給されました。

GPT モデルはそのデータを処理して、単語と言語の構造の間のパターンを識別します。私たちが新しい単語の意味を理解するためにコンテキストの手がかりを使用するのと同じように、コンテキストを使用してコンテンツの意味を理解します。

モデルがコンテキストの手がかりと言語パターンのマップを作成すると、シーケンスで次に何が来るべきかについて知識に基づいた予測を行うことができます。そのため、GitHub Copilot でコードを入力し始めると、学習したデータに基づいてコードの次の部分が予測されます。質問したり、新しいコードを最初から要求したりすると、その応答は高度な知識に基づいた推測のようなものになります。各単語またはコードの断片を 1 つずつ予測します。基本的な例として、GitHub Copilot は、開発者が「if __name__」と書いたことを確認すると、行「__main__」の残りの部分を正確に予測できます。

最初のトレーニングの後、モデルは人間のフィードバックによって微調整されます。人間はその応答をレビューし、正確性、関連性、倫理的要素 (偏見や攻撃性など) を評価します。時間の経過とともに、モデルは人間がどのような反応を好むかを学習します。

GitHub Copilot の背後にあるモデルの進化

2021 年に、GitHub と OpenAI は、GPT-3 のコーディング固有の派生である Codex をリリースしました。 GitHub は、より適切で望ましい応答を提供するために、このモデルを改良およびトレーニングしました。 2023 年に GitHub は、Copilot によりスマートで効率的なモデルを使用していると発表しましたが、名前やトレーニングの詳細は明らかにしませんでした。

GitHub Copilot を使用するための主要なインターフェイス

GitHub Copilot は、Copilot Chat と CLI の Copilot という 2 つの主要なインターフェイスをすべてのユーザーに提供します。

Copilot Chat は IDE 内で動作します。現在、Visual Studio Code、Visual Studio、および JetBrains IDE スイートをサポートしています。エディターを離れることなく、コードのスニペットを強調表示して、それに関するプロンプトを作成できます。関数またはコード行の先頭を記述することもでき、Copilot が残りの部分を提案します。 Copilot Chat では、コードのスニペットを説明したり、バグ修正を推奨したり、プログラミングの概念を説明したり、テストケースを作成したりすることもできます。

CLI の Copilot は、端末内にチャットインターフェイスを提供します。このプラグインを使用すると、説明や提案の提供など、コマンドラインに関する質問をしたり、プロンプトを実行したりできます。

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GitHub Copilot を作成したのは誰ですか?

GitHub Copilot は、GitHub、Microsoft、OpenAI (ChatGPT と DALL-E を作成する会社) のコラボレーションの成果です。

GitHub Copilot は当初、限定的なテクニカルプレビューとして 2021 年 10 月にリリースされました。 2022 年 6 月に、サブスクリプションを通じてすべての開発者が広く利用できるようになりました。

GitHub Copilot は無料で使用できますか?

GitHub Copilot は、次の 3 つの有料レベルで提供されます。

個人ユーザー向けのCopilot Individual
組織向けコパイロットビジネス
GitHub Enterprise Cloud を使用する企業向けの Copilot Enterprise。1 つのアカウントで複数の組織を持つことができます。

すべてのサブスクリプションは、年間サブスクリプションも提供する Copilot Individual を除き、ユーザーごとに月額料金がかかります。すべての層で、Copilot Chat、GitHub CLI、およびコードエディターにプラグインする機能が提供されます。個人層とビジネス層の主な違いは、監査ログへのアクセスとポリシー制御の強化です。

料金を支払う前に GitHub Copilot を試してみたい場合は、すべてのユーザーを対象とした 30 日間の 1 回限りのトライアルがあります。

教師、学生、人気のオープンソースプロジェクトのメンテナーは、GitHub Copilot を無料で使用できます。

GitHub Copilot を使用するためのヒントとテクニック

GitHub Copilot は、自然言語を理解し、ニーズを予測する点で優れています。ただし、高品質で関連性の高い結果を一貫して得るには、いくつかのヒントとコツを知っておく必要があります。必要な応答を得る可能性を高めるいくつかのベストプラクティスを確認してみましょう。

詳細なプロンプトを書く

効果的な応答を生成するには、GitHub Copilot には詳細かつ正確なプロンプトが必要です。これを行うには、プロンプトに正しい情報を含める必要があります。たとえば、家を描画するコードを記述したい場合は、家の色、階数、およびそれを見る角度を詳細に指定する必要があります。

例を提供する

GitHub Copilot にコードの例を提供すると、望む結果が得られる可能性が高くなります。これは、想定している内容を説明することなく、プロンプトにコンテキストを追加する簡単な方法です。例を挙げると、誤解の余地が少なくなります。

一貫した命名規則を維持する

GitHub Copilot がコンテキストを理解できるように、各変数または関数の目的に関連した特定の名前を使用します。この習慣は、コード内で使用する命名規則を複製するため、GitHub Copilot の出力を整理しておくのにも役立ちます。

物事を簡単なステップに分解する

GitHub Copilot は、短いコードスニペットを作成する場合に最適に機能します。最良の結果を得るには、タスクを簡単なステップに分割します。たとえば、関数を作成したい場合は、GitHub が従う必要がある各ステップを明確に説明します。各ステップのコードスニペットを 1 つずつ生成できるようにします。

GitHub Copilot の応答を確認する

GitHub Copilot は使用可能なコードの生成には熟練していますが、それでも人間による監視が必要です。各応答を再確認して、それが正確であること、コーディングのベストプラクティスを満たしていること、ポリシーに従っていること、セキュリティの脆弱性が含まれていないことを確認します。

GitHub Copilot を使用して開発効率を最大化する方法

GitHub Copilot では、新しいコードの生成からドキュメントの作成まで、さまざまな方法でプロセスを合理化できます。この AI ペアプログラマーの最も人気のあるアプリケーションをいくつか紹介します。

新しいコードを生成する

GitHub Copilot ではコードを最初から作成できます。目的の詳細な説明を記述することで、新しい関数、クラス、その他のコード構造を作成できます。 GitHub Copilot を使用して最初から作成することは、ボイラープレートと基本的なコードのドラフトに最適です。

コードの提案とオートコンプリート

コードを作成すると、GitHub Copilot は編集中のファイルのコンテキストに基づいて提案を行うことができます。場合によっては複数の提案が表示され、それらを切り替えて好みのものを見つけることができます。複数の提案からコードを組み合わせることもできます。 GitHub Copilot が生成する推奨事項の最初のバッチが気に入らない場合は、さらにリクエストすることができます。

効率的なデバッグとエラー修正

GitHub Copilot に、コードエラーを修正するための戦略と解決策を推奨するよう依頼できます。 IDE の Copilot Chat でエラーを説明し、解決策を求めます。 CLI を使用している場合は、/fix を使用して潜在的な修正を生成できます。 GitHub Copilot は、エラーコード、周囲のコード、およびコードの構文を考慮して、考えられる解決策を生成します。

また、コマンドターミナルでコマンドが実行されない場合、GitHub Copilot はコードが失敗した考えられる理由を提案し、考えられる解決策を提供します。

テストケース作成の自動化

コードが計画どおりに機能することを確認する場合、GitHub Copilot は単体テストケースの作成に役立ちます。コードのブロックを選択し、GitHub Copilot に単体テストを作成するか、テストしたい内容を説明するよう依頼できます。

インタラクティブなコードディスカッション

自然言語を使用して GitHub Copilot と対話し、質問したり、コーディングの課題に関するガイダンスを得ることができます。フォーラムを検索したりドキュメントを調べたりする代わりに、エディター内でコーディングに関する質問に対する答えを得ることができます。

GitHub Copilot に次の質問をしてみてください。

特定のコーディング言語で新しいプロジェクトをセットアップする方法
さまざまなソフトウェアアーキテクチャの長所と短所
コードの一部が何をするのかを説明する
特定の言語に関連付けられた構文ルールを提供します
コードが期待どおりに動作しない理由など、コーディングの問題について話し合う

ドキュメントの合理化

GitHub Copilot はコードのドキュメントを作成できます。ドキュメントの作成を開始すると、自動的にドキュメントが完成します。オートコンプリートのコーディングと同様に、提案を循環してコードに適合するものを見つけることができます。その後、正しいテキストを選択して編集を行うことで、ドキュメントが完全かつ正確になるようにします。また、テスト、使用法、貢献者向けのガイドラインなどのサブセクションを提案することもできます。

コードの最適化とリファクタリング

GitHub Copilot を使用すると、コードをより効率的、読みやすく、保守しやすくすることができます。コードのブロックを強調表示し、それを最適化するように求めます。この機能により、GitHub Copilot は、コードブロックの再編成、変数の名前変更、コードの簡潔化などの作業を合理化するのに役立ちます。

GitHub Copilot を使用する利点

GitHub Copilot を使用すると、作業の効率が向上し、コーディング教育ツールキットの一部として使用できます。 GitHub の大規模なコミュニティと洞察を共有することによっても利益を得ることができます。

GitHub Copilot を使用する利点を詳しく見てみましょう。

コーディング効率の合理化

生成 AI は開発者の生産性を大幅に向上させます。ある研究によると、AI ペアプログラマーはコード生成時間を 35 ～ 45% 削減できるとのことです。 GitHub Copilot は、手動の反復タスクを自動化することでコーディングプロセスを高速化します。これにより、より複雑なコーディング作業により多くの時間を費やすことができます。

時間を節約できる方法をいくつか紹介します。

繰り返しのコードスニペットを入力したり、特定の構文を検索したりする必要性が軽減されます。
文書化を自動化する
エディターを離れることなく、コーディングに関する質問への回答を提供します
関数、クラス、エラー処理のセットアップなどの一般的なタスクの定型コードを作成します。
古くて非効率なコードを探し、それを改善する方法を見つけるのに費やす時間を節約します。
プロジェクトの開始に役立つコードの提案を提供します

継続的な学習のための教育リソース

GitHub Copilot は、新進のプログラマーと経験豊富なプログラマーのスキル向上に役立ちます。他のコーディング教育リソースと併用すると、基礎の学習に役立ちます。

その方法は次のとおりです。

コーディングの概念と用語を調査する
コードを改善する方法についての提案を得る
コーディングのベストプラクティスの使用を奨励する
正しい構文とファイル構造を理解することで、それらの実践の背後にある根本的なパターンを認識するのに役立ちます
コーディングの問題を解決するための複数のアプローチを検討する
コードの断片について質問して、コードの意味やコードが存在する理由についての理解を深めます。

コミュニティへの参加

生成 AI プラットフォームをうまく使用するには、実験と探索が不可欠です。 GitHub には大規模でアクティブなグローバルコミュニティがあるため、共通点のある Copilot ユーザー仲間が見つかる可能性があります。コミュニティでは、ユーザーがお互いに学び、ヒントを共有し、最新の更新について話し合うことができます。フォーラム、ソーシャルメディア、ポッドキャスト、YouTube で役立つ関連情報を見つけることができます。

大規模なユーザーベースを持つことは、GitHub Copilot の改善にも貢献します。ユーザーはフィードバックを提供し、モデルのトレーニングを支援し、革新的なユースケースを作成し、GitHub Copilot と他のプラグインや拡張機能を組み合わせる新しい方法を見つけます。

GitHub Copilot を使用するデメリット

他のテクノロジーと同様、GitHub Copilot にも潜在的な欠点があります。プログラミング言語によっては、不正確になったり、一貫性のない結果が生成される可能性があります。その訓練や対応については倫理的な懸念もある。

GitHub Copilot を使用するときは、これらの潜在的な落とし穴に留意してください。

不正確または問題のある応答

GitHub Copilot は公開されているコードでトレーニングされているため、ナレッジベースの欠陥の一部が反映されている可能性があります。たとえば、その応答にはバグが含まれている場合や、古い API を参照している場合、またはセキュリティの脆弱性が含まれている場合があります。また、プライベートコード (API キーなど) が漏洩する可能性もあります。

また、生成型 AI は常に、不快な反応や偏った反応を生み出す危険性があります。 GitHub は攻撃的なプロンプトや応答に対する保護を実装していますが、完全に安全というわけではありません。

最終的には、コードの精度、有効性、セキュリティを精査する責任があります。 GitHub には、GitHub Actions、Dependabot、CodeQL、コードスキャンなど、コードの評価に役立つ機能がいくつか用意されています。

プログラミング言語の熟練度

GitHub Copilot は、公的に利用可能なすべてのプログラミング言語の技術的に熟練しています。ただし、応答の質が他の人よりも優れている人もいます。

Github によると、最も得意とする言語は次のとおりです。

パイソン
JavaScript
TypeScript
ルビー
行く
C#
C++

これらの言語はパブリックリポジトリで最も人気がある傾向にあるため、GitHub Copilot はこれらの言語で最高のパフォーマンスを発揮します。公開フォーラムであまり議論されていない言語を使用すると、不正確な結果が得られ、返答が少なくなる可能性が高くなります。

倫理的懸念

すべての AI と同様に、GitHub Copilot によるパブリックコードの使用とその出力の著作権保護機能には倫理的な懸念があります。 GitHub Copilot の開発者らは、トレーニングに公開データを使用することはフェアユースの保護に該当すると述べています。

批判者は、GitHub のトレーニングデータは実際にはコピーレフトまたはフリーオープンソースソフトウェア (FOSS) ライセンスの対象となっており、帰属に関する特定のガイドラインに従う必要があると主張しています。コピーレフトライセンスを使用すると、作者は自分の作品がどのように使用されるかを決定できます。一部の専門家は、GitHub はこれらの原則に違反していると述べています。 GitHub Copilot は何も違法なことはしていないと言う人もいますが、AI と AI によるオープンソースデータの使用について、より広範な議論が必要です。

最終的には規制当局と裁判所が決定することになる。これは GitHub Copilot の使用を避ける理由ではありませんが、注意が必要です。 GitHub Copilot を商用プロジェクトで広範囲に使用している場合は、法的リスクへのエクスポージャーについて専門家と話し合うことをお勧めします。

GitHub Copilot やその他の AI コーディングアシスタントの次は何でしょうか?

GitHub Copilot は、コーディングを迅速化し、プログラミングのベストプラクティスの使用を奨励し、コーディングの知識を広げるのに役立ちます。コードの次の行の提案からテストケースの作成に至るまで、その幅広い機能により、コーディングの手動で退屈な部分の多くが効率化されます。新しい開発者から熟練した開発者まで、誰もが GitHub Copilot の機能を活用し、その大規模なユーザーコミュニティから学ぶことができます。

それでも、人間の知識に代わるものではありません。応答をレビューして、応答が正確で安全であることを確認する必要があります。また、結果が異なる可能性があるため、一部のプログラミング言語では他のプログラミング言語では使用することを好む場合もあります。

それでは、GitHub Copilot やその他の生成 AI プラットフォームの次は何でしょうか?生成 AI は電光石火のスピードで進歩しており、最新のツール、アプリケーション、規制を常に最新の状態に保つことが、将来に備える最善の方法です。