※本記事はプロモーションを含みます
拡張機能を入れるところまでは済んだ。それなのに、エディタに薄く出てくる候補をどう扱えばいいのか決めきれず、結局いつもどおり全部自分で打ち込んでいる——GitHub Copilotの使い方でつまずくとしたら、たいていこの地点ではないでしょうか。
先に答えを置きます。やることは①Visual Studio Codeに拡張機能を追加する ②GitHubアカウントでサインインする ③出てきた候補を受け入れるか捨てるか決める ④Copilot Chatに言葉で質問するの4つです。前半2つは一度きりの環境づくり、後半2つが毎日繰り返す部分。仕事の型として定着するかどうかを分けるのは後半、とくに「出てきたコードを自分の言葉で説明できるか」という一点です。
始める前に、ひとつ切り分けておきます。「Copilot」という名前が付いたサービスは複数あり、この記事が扱うのは開発者向けのGitHub Copilotです。Microsoft 365 Copilotは名前こそ近いものの別のサービスで、ここから先の手順は当てはまりません。
※この記事はファーストキャリア編集部が公開情報を整理したものです。料金・無料で使える範囲・動作要件・画面の表記は変更されることがあります。申し込みや社内導入の前に、GitHubの公式ページとヘルプで最新の内容を確認してください。以降の本文では、この断りを節ごとに繰り返しません。
結論｜GitHub Copilotの使い方の要点を先に
💡 この記事の結論
GitHub Copilotの使い方は導入 → サインイン → 補完の受け入れ判断 → Copilot Chatでの質問の4段階に分けられます。環境づくりは一度きり、差が付くのは受け入れ判断のほうです。慣れるまでは「受け入れる前に読む」を固定ルールにしておくと、あとから効いてきます。
ステップ1｜Visual Studio Codeに拡張機能を追加する
作業はVisual Studio Codeの中で進みます。拡張機能を追加する画面を開き、GitHub Copilotを追加してください。
ここで手が止まるとしたら、置き場所が分からないことより、うまくいかなかったときの切り分けのほうです。追加したのに反応がない場合は、拡張機能側の問題なのか、手元のパソコンやエディタのバージョン側の問題なのかを分けて考えてください。この2つを混ぜたまま設定を手当たり次第に触ると、元の状態に戻せなくなります。
ステップ2｜GitHubアカウントでサインインする
拡張機能を入れただけでは使える状態になりません。GitHubアカウントでのサインインが必要です。アカウントを持っていない人は、先にGitHub側でアカウントを作ってから戻ってきてください。
サインインまで済めば、環境づくりの工程は終わりです。ここから先が、毎日繰り返す部分になります。
ステップ3｜補完候補を受け入れるか捨てるか決める
コードを書き進めると、続きの候補が提示されます。やることは、受け入れるか、無視して自分で書き続けるかの二択だけです。
判断の軸は3つに絞れます。読んで意味が分かるか／いま書こうとしていた意図と合っているか／レビューで質問されたときに説明できるか。ひとつでも「いいえ」が付くなら、受け入れずに自分で書いたほうが結局は早い。候補を捨てても、書きかけのコードが壊れるわけではありません。迷ったら却下、で困りません。
ステップ4｜Copilot Chatに言葉で質問する
Copilot Chatは、文章で質問するための窓口です。効くのは、前提と目的をセットで渡す聞き方。「このコードが何をしているか、初めて読む人に向けて説明して」「この関数で想定すべきテストケースの候補を挙げて」「この書き方にした場合の弱点はどこか」——読み解き・洗い出し・見直しの3方向に振り分けると、質問文が具体的になります。
逆に、状況を書かずに「直して」とだけ投げると、返ってきた内容が自分の状況に合っているのかを判断できません。質問の質が、そのまま作業の質になります。
そもそもAIツールを仕事のどこから使い始めるかで迷っているなら、AIスキルを仕事に取り入れる順番を整理した記事を先に読むと、Copilotを置く位置が決めやすくなります。
時間の作り方と現実的なペース配分
学習の時間を新しく作ろうとすると、その予定から後回しになりがちです。現実的なのは、いま抱えている作業の一部を置き換える形。「今週はこの工程だけCopilotを併用する」と範囲を決めて、そこ以外はいつもどおり手で書く。範囲を狭くしておくほど、うまくいかなかったときに原因の見当がつきます。
任せる範囲は、段階的に広げるのが安全です。
| 段階 | Copilotに任せる範囲 | 自分の手元に残すもの |
|---|---|---|
| 導入期 | コメントや定型的な記述の続き | 設計の判断と命名 |
| 慣れてきた頃 | 書いたコードの説明・読み解きをChatに依頼 | 説明が正しいかの検証 |
| 実務に混ぜる | テストケースの洗い出しや代替案の提示 | 採用・不採用の決定とレビュー対応 |
※編集部が整理した進め方の一例です。適した順番は担当業務やチームの方針によって変わります。
ペース配分で気をつけたいのは、「速く書けた」をそのまま成果と置き換えないこと。手が速くなっても、内容を説明できないコードが残れば、レビューや修正の場面で自分が引き受けることになります。最初のうちは、量ではなく受け入れた候補を説明できた割合を目安にしてください。
つまずきやすい場所と回避策
手を動かし始めると、詰まる場所はだいたい決まっています。
候補を読まずに受け入れてしまう。提示されたものが自然に見えるほど、そのまま通したくなります。対策は単純で、受け入れる前に一度だけ心の中で要約する。要約できないなら却下、というルールにしておくと迷いが減ります。
Chatに前提を渡さない。使っている言語やフレームワーク、扱っているデータの性質、避けたい書き方。これらを書かずに質問すると、返ってきた答えが自分の状況に当てはまるのかを確かめる作業のほうが重くなります。質問文のテンプレートを手元のメモに1つ用意しておくと使い回せます。
詰まったときに聞き方を変えられない。同じ質問を繰り返すより、「目的を書く」「試したことを書く」「期待する出力の形を書く」のどれかを足すほうが前に進みます。
⚠ 社内のコードで使う前に確認すること
業務で扱うリポジトリやソースコードをAIツールに読ませてよいかどうかは、個人の判断で決められる話ではありません。就業規則・情報セキュリティ規程・取引先との契約条件に定めがある場合があります。導入したい気持ちが先に立っても、順番は「規程の確認 → 上長や情報システム部門への相談 → 利用開始」です。個人の練習用リポジトリで先に手を慣らしておき、社内利用は承認が下りてから、という進め方なら止まる時間を減らせます。
成果を確かめる方法（何をもって出来たとするか）
「使えるようになった」の基準を自分で決めておかないと、いつまでも手応えが出ません。作業スピードは仕事の内容で変わるので、指標にはしにくい。代わりに、次の項目で確認してみてください。
- 受け入れた候補を、自分の言葉で1〜2文に要約できる
- 却下した候補について、却下した理由を説明できる
- コミット前に、動作の確認を自分の手で通している
- レビューで指摘された箇所を、自力で直せる
- Copilotを使わないほうが早い場面を、自分で判断できる
5つのうち3つに丸が付けば実務で試す段階、というのが編集部の目安です。全部に丸が付いたら、任せる範囲を1段広げるタイミングだと考えてください。
小さく試して判断する方法
合うか合わないかは、手を動かす前には分かりません。かといって、いきなり業務のど真ん中に投入するのは避けたい。そこで、個人の練習用リポジトリで期間を区切って試す形をおすすめします。
試すときは、比べる対象を先に決めておくのがコツです。同じ種類の作業を、手で書いた場合とCopilotを併用した場合で並べ、詰まった回数と見直しに戻った回数を数える。かかった時間はその日の集中度でぶれますが、この2つは記録として残しやすく、あとから見返したときに判断材料になります。
ここまでの手順は、基本的に一人でも回せます。分かれ目になるのは知識量ではなく、詰まったときに次の一手を自分で出せるかどうか。何が分からないのかを言葉にできない状態が続くなら、学習の順番や実務への接続まで相談できる場を探す選択肢もあります。相談先の候補としてはFIRST AIがあり、提供内容・料金・サポート範囲は公式サイトの案内で確認してください。成果や転職を保証するような説明には慎重に向き合うことをおすすめします。
コード補完の習得を転職の準備として位置づけているなら、求められる経験の見え方も含めて未経験からAI領域の転職を目指す記事を確認しておくと、練習の題材選びが変わってきます。
よくある質問｜GitHub Copilotの使い方
まとめ｜GitHub Copilotの使い方
やることを振り返ると、Visual Studio Codeへの拡張機能の追加、GitHubアカウントでのサインイン、補完候補を受け入れるか捨てるかの判断、Copilot Chatでの質問。この4つに集約されます。前の2つは一度きり、差が付くのは受け入れ判断のほうです。
そのうえで押さえておきたいのが3点。Microsoft 365 Copilotとは別のサービスであること、料金と無料で使える範囲の条件は公式で確かめること、社内のコードで使うなら規程の確認が先であること。この順番を守れば、あとは手を動かしながら任せる範囲を広げていくだけです。
環境が整ったら、次は「どのスキルをどの順番で積むか」を決める番です。Copilotの練習を含めた全体の道筋は、AIスキル習得ロードマップの記事にまとめています。