執筆：Sean Michael Kerner (翻訳・編集：AINOW編集部)
投稿日：2025年2月6日
はじめに
AINOW（エーアイナウ）編集部です。マイクロソフト傘下のGitHubが、最新の「Agentic AI」を活用したコーディング支援機能「GitHub Copilot Agent Mode」を発表しました。本記事では、この新機能の背景や技術的な進化、そしてソフトウェア開発現場に与える影響について詳しく解説します。
開発者や技術担当者はもちろん、生成AIの基本やChatGPTの活用に興味のある皆様にも有用な情報が盛り込まれています。筆者自身も実際に試した結果、その操作性や自動エラー修正機能に非常に驚かされました。2025年2月現在、急速に進化するAgentic AIがどのように生産性向上を実現するのか、最新の事例や技術背景とともにお伝えします。
また、本記事では生成AIの基本や、ChatGPTの活用、さらには企業の現場での活用事例についても触れ、幅広い視点から最新技術の現状と今後の展望を考察しています。ぜひ最後までご覧いただき、今後の開発現場の未来像に触れてみてください。
「Agentic AI」とは
Agentic AIとは、AIが自ら意思決定を行い、目的達成に向けて自律的に行動するシステムです。 従来のコード補完型AIは、ユーザーの入力に応じた提案や単純なコード生成に留まっていましたが、Agentic AIはより戦略的なタスク遂行能力を搭載し、エラーの自動修正や追加機能の提案を自発的に行う点が大きな特徴です。これにより、単なるアシスタントではなく、プロジェクトの準メンバーのような存在として活躍することが期待されています。
近年、ソフトウェア開発現場における効率化や自動化のニーズは急増しており、Agentic AIの技術はその解決策として大いに期待されています。例えば、複数のリポジトリにまたがる大規模なプロジェクトのリファクタリングや、煩雑なエラーの発生時の自動修正は、開発者にとって非常に魅力的な機能です。さらに、企業の生成AI活用事例にも見るように、業界全体での採用が加速しています。
GitHub Copilot Agent Modeとは
シンプルなプロンプトから高度なコード生成へ
GitHubは、従来のGitHub Copilotの機能をさらに進化させ、Agent Modeを導入することで、わずかなプロンプト入力から複数のソースコードファイルに跨る複雑な処理の実行を可能にしました。ユーザーがシンプルな指示を与えるだけで、複数のファイルに散在するコードの生成や、コード内の依存関係の整理、さらにはエラー発生時の自動修正といったプロセスを一括して実行するため、従来の手動デバッグやリファクタリングに比べ大幅な効率化が期待されます。これは、RAG技術など最新のAI技術の恩恵を受けた進化といえるでしょう。
- 単純な指示で複数ファイルをまたぐコードを生成
従来のGitHub Copilotでは、自然言語でのコード生成が可能でしたが、Agent Modeでは、プロジェクト全体を見通したコード生成やリファクタリングが実現され、複数のファイルにまたがる処理もシームレスに行えます。 - エラー修正の自動化（セルフヒーリング機能）
Agent Modeは、出力されたコードにエラーが含まれる場合、自動的に問題を解析し、修正プログラムを適用します。この機能により、デバッグ作業の工数が大幅に削減され、開発効率が向上します。 - 新しいLLMへの対応
従来のCopilotはOpenAIのCodexを基盤としていましたが、2024年10月以降、Anthropic社のClaude、GoogleのGemini 1.5、OpenAIのGPT4oなど多様な大規模言語モデル（LLM）にも対応。今回、Agent Mode導入に伴い、Googleの「Gemini 2.0 Flash」やOpenAIの「o3-mini」もサポート対象に加わり、利用者はより柔軟で多角的な選択肢を持つことができます。
GitHubによる「Peer Programming」概念の提案
初期のGitHub Copilotは、開発者とAIが対等に協力する「ペアプログラミング」スタイルを想定して設計されていましたが、最新のAgent Modeでは、AIが単なるペアというよりも、まるで「仲間」や「共同作業者」として開発プロジェクトに深く関与する姿勢が強調されています。GitHub CEOのトーマス・ドームケ氏は、将来的には「知的で高度なAIエージェントが、あたかも人間の同僚として日常の作業に組み込まれる」と語っており、この考え方は開発プロセスの自動化と効率化をさらに推進するものです。実際に、私自身もVS Code上でAgent Modeをテストした際、通常のコード提案を超えた自律的なエラーチェックとコード補正が非常に印象的でした。
Agent Modeの技術的仕組み
1. タスクの理解と計画立案
Agent Modeは、ユーザー入力のプロンプトに対して単純なコード生成を超え、タスクの全体要件を深く解析します。プロンプトの背景にある目的や暗黙的な要件、さらに必要な前処理や後処理の工程を自律的に推測し、最適なソリューションを構築する計画を立案します。たとえば、ウェブアプリケーション全体の構築を指示された場合、バックエンドのデータベース設定、API連携、セキュリティ対策までを組み込むなど、細部にわたる設計が事前に行われます。
こうした機能は、Stable Diffusionのような最新のAI技術が持つ高精度なパターン認識能力に支えられており、結果として開発者が最小限の指示で大規模なシステム構築を実現できるのです。
例：ユーザーが「ウェブアプリのフロントエンドとバックエンドを構築し、データベースを設定してデプロイするコードを作って」と指示した場合、Agent Modeは、バックエンドに必要なパッケージのインストール、テスト環境の設定、運用環境用のファイル構成など、明示されない要件も自動的に推測し、包括的な開発計画に反映します。
2. イテレーション（反復）実行
Agent Modeでは、初回のコード生成後、実行環境における動作やエラーの有無を自ら検証し、その結果に基づいて逐次改善を加えていく「イテレーション（反復）実行」の機能を搭載しています。すなわち、生成されたコードが不具合を検出した場合、問題箇所を自動解析し、再度修正版のコードを出力します。この連鎖的なプロセスは、各サブタスクの完遂まで自動継続されるため、最終的な成果物の品質向上に直結します。
こうした仕組みが、開発者の手作業による確認作業を大幅に軽減し、全体の作業効率を劇的に改善する要因となっています。
3. セルフヒーリング（自動エラー修正）機能
GitHubは、Agent Modeにおける「セルフヒーリング」機能を特筆しています。これは、実行時エラーや予期せぬ例外を検知すると、原因を迅速に解析し、最適な修正プランを提示または自動で実行する仕組みです。場合によっては、開発者にターミナル操作や依存関係パッケージの再インストールなどを促す具体的なコマンドを示すこともあります。
こうした自動エラー修正システムにより、従来の手動チェックにかかる時間が大幅に削減され、システムの信頼性および開発サイクルの短縮が実現されます。
Project Padawan（プロジェクト・パダワン）とは
フルオートメーションへの道
GitHubが今回プレビューとして示唆した「Project Padawan」は、現行のAgent Modeの半自律的な機能を更に推し進め、完全自律型のソフトウェアエンジニアリングエージェントを目指すプロジェクトです。名前は『スター・ウォーズ』シリーズの「パダワン」に由来しており、すなわち新しいエンジニアとしてGitHub Copilotがプロジェクトにフル参加するイメージを与えています。Project Padawanでは、例えばGitHub上の課題（イシュー）がAIエージェントに割り当てられると、自動的に必要なリポジトリの作成、コードの実装、テスト、さらにはレビューアの割り当ても一貫して実施される仕組みが検討されています。
これにより、開発タスク全体が自律的に進行し、結果として短期間でのプロジェクト完了が見込まれます。
「ある意味、Copilotをリポジトリのコントリビューターとして正式にオンボーディングするようなものだ。」
（トーマス・ドームケ氏）
他のAIコーディングエージェントとの比較
GitHubはやや“後発”のポジションか？
近年、Agentic AIを基盤とした自動コーディングツールは、スタートアップ企業を中心に急速に市場に登場しています。Cursor、Replit、Bolt、Lovableなど、多様なサービスが2023年頃から次々と発表され、独自のユーザーベースを獲得している状況です。これらのツールは、シンプルなブラウザ操作でコーディング環境を提供するなどの利便性を売りにしており、特に初心者や非専門家にとっては敷居の低い選択肢となっています。
一方で、GitHubは豊富な歴史と広大な開発者コミュニティの存在により、その後発ながらも堅実な先行者優位性を保っています。
- Cursor：高機能なプロフェッショナル向けツールでありながら、ダウンロードが必要な点が特徴。
- Replit：クラウド上ですぐに環境が整い、初心者にも扱いやすい設計。最近はモバイルアプリ版も提供されています。
- Bolt：ウェブベースで手軽に操作でき、学習コストが低い点が魅力です。
このような他社製品の登場から、一見するとGitHubは市場参入が遅かったように映るかもしれません。しかし、GitHubは世界最大級のコードホスティングプラットフォームとして、1.5億人以上の開発者や90％以上のFortune 100企業に利用されるなど圧倒的な実績を持っています。さらに、既に「GitHub Copilot」は7万7,000以上の企業組織で採用されており、Microsoft生成AIとの連携や、Azure生成AIとの統合も進められている点で、他社との差別化が図られています。
VS Codeとの統合
現時点でプレビュー版として提供されるAgent Modeは、Visual Studio Code（VS Code）のInsiders版上で動作する設計となっています。これにより、ブラウザだけで完結するReplitやBoltといったツールの手軽さには及ばないものの、VS Codeは世界中でプロフェッショナルに広く利用されている統合開発環境（IDE）であるため、高度なカスタマイズ性や拡張性を活かして、より洗練された開発体験を提供します。実際に、VS CodeとGitHub Copilotの組み合わせで作業している開発者は、Agent Modeの導入によりワークフロー全体が改善されたと実感しており、これが今後の広範な採用につながると期待されています。
GitHub Copilot Agent Modeの今後
今回のAgent Modeの導入により、GitHub Copilotは単なる補助ツールから、開発チームの一員とも言える「能動的パートナー」へと姿を変えました。リファクタリングや自動デバッグ、さらにはターミナル操作の提案など、従来の手作業を大幅に削減する自律的な機能が加わることで、ソフトウェア開発プロセス全体の効率化に大きく貢献することが期待されています。もちろん、現時点ではプレビュー版であるため、さらに多くの開発者からのフィードバックを受け、機能の安定性や利便性の向上に努める必要があります。
今後の正式リリースに向け、GitHubがどのようなアップデートを重ね、どの程度の市場シェアを獲得していくのか、引き続き注視する必要があります。
また、今回の動向はNVIDIA AI技術の発展や、Azure生成AIといった他のプラットフォームとのシナジー効果を生む可能性も秘めています。各企業が自社のエコシステムをいかに強化するかが、今後の市場競争を左右する重要なファクターとなるでしょう。
まとめ：Agentic AIによる開発の未来
- Agentic AIは、これまでの単なる補助機能から、コード生成、エラー修正、さらにはリファクタリングまで、自律的に多くのタスクをこなす高度なAIへと進化しています。
- GitHub Copilot Agent Modeは、エラー検知から自動修正、複数ファイルにまたがる一括処理など、開発工程全体をサポートする強力なツールです。
- Project Padawanは、完全自律型のソフトウェアエンジニアリングエージェントとして、将来的に人間エンジニアに近い存在でタスクを遂行する可能性を秘めています。
- 一方で、既に市場にはChatGPTの活用ツールや、Replit、Cursor、Boltなど多様なAIコーディング支援ツールが存在し、GitHubの圧倒的なユーザーベースとVS Codeとの緊密な連携は大きな競争優位となるでしょう。
AIが単なる「補助的なツール」から「自律的なパートナー」へと変貌を遂げる現在、ソフトウェア開発のみならず、DX（デジタルトランスフォーメーション）を進めるあらゆる企業・組織にとって、Agentic AIの技術革新は避けて通れない流れとなっています。今後、より多くの事例が現れるにつれ、開発現場全体が大きく変容していくと考えられます。たとえば、Azure生成AIや、Microsoft生成AIのようなプラットフォームとの連携も、今後さらに注目すべきポイントとなります。
正直なところ、私自身もこの技術革新の波に期待しており、実際に試す中でその可能性と利便性を実感しました。今後のアップデートや市場の反応を追いながら、Agentic AI技術がどのように実務に落とし込まれていくのか、引き続き注視していく所存です。
▼関連記事
（本記事は元記事「GitHub Copilot previews agent mode as market for agentic AI coding tools accelerates」（Sean Michael Kerner 著）を翻訳・再構成したものです。）