【Copilot】コパイロットを学習させる方法

2025.08.06

GitHub Copilot（以下コパイロット）はAIがコードを書くのをサポートしてくれる次世代のツールです。Visual Studio CodeやJetBrains製IDEに拡張機能を追加するだけで、AIがコード補完、関数生成、コメントに基づくコード提案などを行ってくれます。
しかし、導入しただけでは「なんとなく便利」止まりで、真の力を発揮できません。この記事では 「コパイロットをどう学習させ、自分の開発スタイルに最適化していくか」 に焦点を当てて解説します。

Copilotは学習するのか？ ― 基本理解

まず誤解を解いておきましょう。コパイロット自体はユーザーごとのコードを直接「学習」するわけではありません。GitHub Copilotは OpenAIの大規模言語モデルを基盤に、公開されているコードや文書を学習 して構築されています。
ただし「リアルタイムでの学習」という意味では、以下の2つのアプローチがあります。

コンテキスト学習
- 現在開いているファイルやプロジェクトのコードを参照し、提案内容を変化させます。
- コメントや関数名から文脈を読み取り、より精度の高いコードを提示します。
ユーザーによる学習的利用
- ユーザーが入力するコメントやコードの書き方次第で、提案の質を改善できます。
- つまり「AIを鍛える」というより、「AIに正しく教える」ことで実用性が増すのです。

この点を理解していないと「思った通りに動かない」と感じやすくなります。

コパイロットを効果的に学習させるための準備

コパイロットを最大限に活用するには、以下の環境を整えることが重要です。

IDE設定の最適化
- Visual Studio Codeを使う場合はGitHub Copilot拡張を最新に保ちましょう。自動補完のオン/オフや、インライン提案のスタイルを調整して自分に合った使い方を見つけます。
プロジェクトの構造を明確にする
- AIはコード全体を見渡すわけではなく、主に現在編集中のファイルや周辺コードを参照します。ディレクトリ構成を整理し、命名規則を統一しておくと、コパイロットがより適切な提案をしてくれます。
コメントを有効活用する
- 日本語でも英語でも構いませんが、AIは自然言語での説明を理解できます。たとえば「// ユーザー登録用のAPIを作る」と書くだけで、それに沿った関数を生成することがあります。

実践！コパイロットを学習させるコツ

ここからは実際の使い方に踏み込み、どうすればコパイロットが「こちらの意図を理解した」ようなコードを返してくれるかを解説します。

具体的で意図が明確なコメントを書く

NG例: // API作る
OK例: // Expressを使ってユーザー登録APIを実装。バリデーションとエラーハンドリングを含める

AIは曖昧さに弱いです。細かく要件を書いた方が、期待通りのコードを提案してくれます。

命名規則を統一する

関数名や変数名の付け方を一定にすると、AIがパターンを学習しやすくなります。例えばgetUserDataと書けば、次はupdateUserDataを提案してくれるかもしれません。

部分的に修正して再利用

提案されたコードが完璧でなくても、部分的に修正して再度利用すれば次の提案精度が上がります。AIとの「キャッチボール」を意識することが重要です。

英語プロンプトを試す

コパイロットは英語ベースで学習されているため、英語で指示を出すとより正確な提案が返ってくることがあります。日本語コメントと英語コメントを併用するのも有効です。

学習効果を高める応用テクニック

コパイロットは基本的に「補助AI」ですが、工夫次第でチーム開発や長期プロジェクトでも学習効果を引き出せます。

コードスニペットの利用
- 自分でよく使う定型文をスニペット登録しておくと、コパイロットの提案と組み合わせて効率が倍増します。
リポジトリ全体を文脈に含める
- 大規模プロジェクトでは、AIが前後のファイルを参照するように工夫しましょう。関連ファイルを開いた状態で作業すると提案の精度が上がります。
Pull Requestレビューとの併用
- コパイロットで生成したコードをPRに上げ、チームレビューで改善点を洗い出します。人間のレビューを通すことで、AIが見落とした設計上の問題も補えます。