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GitHub×OpenAIのAIペアプログラマー。VS Code等のエディタに統合し、コード補完・生成を行う。
コンテキストを理解した高精度なコード補完で開発効率UP
ユニットテストやE2Eテストのコードを自動生成
関数やクラスのドキュメンテーションを自動生成
GitHub Copilotは、6件の口コミで総合評価3.3(普通)を獲得しています。ユーザーの67%が 高評価(4〜5点)をつけています。一方で33%のユーザーが 低評価(1〜2点)をつけている点も留意が必要です。ユーザーによって評価が分かれる傾向があります。
コストパフォーマンスの評価が 3.8と最も高く、ユーザーから高い評価を受けています。
日本語対応の評価が 2.7と相対的に低く、今後の改善が期待される領域です。
コードの提案ブロックが画面全体を占領して、自分が書いてるコードが読めなくなります。削除や元に戻すオプションも見当たらず、画面を乗っ取られてる感じ。コード補完ツールとしての性能以前にUXどうにかしてほしい。結局イライラしてCursorに乗り換えました。
結局Copilotの使用をやめました。AIが出してくる良い提案で節約できる時間よりも、的外れなコードを修正したり取り除いたりする時間の方が長くかかってしまう。特に複雑なロジックを書くときはむしろ邪魔になることが多かったです。
CursorやClaude Codeと比較して、Copilotが優れてるのは料金の透明性。ツール呼び出しやトークン出力がリクエストとしてカウントされないので、1回のリクエストで大量にモデルを使えます。予測可能なコストで運用できるのは、チームで導入する際に大きなメリットですね。
Cursorの30日トライアルを試した後、結局Copilotに戻りました。Cursorの高速オートコンプリートは確かに魅力的でしたが、Copilotの方がリクエスト制限が緩くて価格も安い。月10ドルでこの機能なら全然問題ないです。予算重視のエンジニアにはおすすめ。
要件リストと作業計画を作って「これに基づいてアプリ作って」と指示すれば、だいたいの骨組みは作ってくれます。もちろん監督とデバッグは必要ですが、ゼロから全部自分で書くよりは圧倒的に楽。楽をしたいプログラマーには最高のツールです(笑)
一番よく使うのは、テストコードを一つ自分で書いて、他のパターンをCopilotにリスト化しつつ量産させる使い方。あとリファクタリングを一箇所やって、同じ変更をファイル全体に適用させるのにも便利。自動補完は4回に1回くらいしか当たらないけど、タイピング削減効果だけでも十分に元が取れてます。
はい、学生・教師・人気のオープンソースプロジェクトのメンテナーは無料で利用できます。
Python、JavaScript/TypeScript、Java、Go、Rubyなど主要な言語に対応しています。特にPythonとJavaScriptの精度が高いです。