【AI】CopilotとChatGPTの違いについて徹底解説

2025.07.21

生成AIの飛躍的な進展により開発者やクリエイターの働き方が刷新されています。その中でGitHub Copilot（以下、Copilot）とChatGPTは、特に注目を集めるAIアシスタントです。この記事では両者の違いをあらゆる視点から深堀りし、最新動向や実際の利用シーン、研究結果も織り交ぜながら徹底的に解説します。

Copilotは今、どこまで進化している？

ユーザー数と企業規模
GitHub Copilotは現在2000万人以上の利用者を抱え、MicrosoftのCoreAIに統合された戦略の中心に位置しています。

モデルと機能の進化

元々はCodex（GPT-3派生）によって動作していましたが、2023年11月にCopilot ChatはGPT-4を搭載。
2025年には「agent mode」や「coding agent」と呼ばれる自律的タスク実行機能が登場。プルリクエスト生成や環境操作なども可能になりました。

生産性向上の証拠
Copilotを利用したチームは、タスク完了までの時間を55.8％短縮というインパクトある結果も記録されています。

ChatGPTはどこまで汎用的に進化したか？

Agent機能の追加

2025年1月に「Operator」（フォーム入力や注文などの自動操作）、5月に「Codex Agent」（コード作成・テスト・PR生成など）が導入され、実務に直結する自動化が進みました。

モデル標準化への取り組み
OpenAIは“Model Context Protocol”（MCP）を採用し、外部知識ベース・APIとのやり取りを標準化。ChatGPTやCopilotを含めAIエージェント間の連携が容易になりました。

CopilotとChatGPTの「コアな違い」徹底比較

用途とインターフェース

項目	Copilot	ChatGPT
主な目的	IDE内でのリアルタイムコード補完・生成	会話型AIとして、幅広いタスク対応（コード・文章・調査など）
インターフェース	VSCodeなどエディタに統合、スニペットやChatも利用可能	Webチャット、エージェントでの対話形式
特化領域	コーディング効率・実装補助	思考支援、動作説明、文章生成など多用途対応

Copilotは「コードを書く手を止めずに作業」を続けたい開発者向けに最適化されており、一方ChatGPTは「質問して理解する」「考える」体験に重きを置いています。

データソースとAIの傾向

CopilotはGitHub上の公開リポジトリを中心に学習。コードパターンや構造に強い応答を返す傾向があります。
ChatGPTはWeb文、書籍、対話など多様なテキストデータに基づき、文脈理解や文章生成が得意ですが、コードの正確性には注意が必要です。

精度と品質の比較（研究結果より）

HumanEval ベンチマークでのコード正答率：
- ChatGPT（最新版） → 約 65.2%
- Copilot → 約 46.3%
  ChatGPTのほうがやや正確性が高いという驚きの結果も報告されています。
セキュリティ問題
Copilot生成コードには、Pythonで29.5%、JavaScriptで24.2%のセキュリティ脆弱性が含まれていた研究もあり、安全性の確保には注意が必要です。
また、Codex（Copilotの基盤モデル）については40%程度の生成コードに高リスクな欠陥が含まれるという調査結果もあります。

実際の開発者の声：Redditからの生の比較

「CopilotはIDEに溶け込むのが便利、ChatGPTは幅広く使える」

「Copilotでちょっとしたコード補完、ChatGPTは思考の整理や本質的な理解に使っている」 といった使い分けがリアルな声として上がっています。
さらに以下のような投稿も印象的です。

“Copilot … gives you a nice chat window that interacts directly with your code … But I find myself using ChatGPT more for code. The conversational threads … are better for more than just one-off code changes.”

「Copilotは…コードと直接やり取りできる便利なチャットウィンドウを提供します…しかし、私はコードに関してはChatGPTを使うことが多いです。会話スレッドは…単発のコード変更以外にも役立ちます。」