【ITニュース解説】GitHub Coding Agent the Magical Autonomous AI: The Prequel

GitHub Coding Agentは、開発者が日常的に使うGitHub Copilotの進化形であり、より自律的にソフトウェア開発タスクをこなす人工知能である。Copilotが統合開発環境（IDE）内で開発者の指示に基づいてコードを生成したり補完したりするのに対し、Coding Agentは、まるで開発者からタスクを預けられたかのように、与えられた単一のタスクを自律的に、隔離された安全な環境で実行する。これはまだプレビュー機能であり、GitHub Copilotのライセンスに準拠し、頻繁な更新や変更が加えられる。そのため、現在のところ、このツールをビジネスの主要なワークフローに組み込むべきではないが、新しい技術に積極的に挑戦したい開発者にとっては、その可能性を探る価値のある機能である。

Coding Agentの最も重要な特徴の一つは、その高い安全性にある。誤操作や予期せぬ挙動があったとしても、開発者の大切なコードベースが直接損傷を受けるリスクは非常に低い。Coding Agentは、メインブランチに直接変更を加えることはなく、常に独自の「copilot/」プレフィックスを持つ新しいブランチを作成して作業を進める。作業が完了すると、その結果は開発者の共同作者名義でドラフトのプルリクエストとして提出されるため、変更内容を必ず人間がレビューし承認する必要がある。これにより、リポジトリの既存のルールや必要なピアレビュー、自動チェックが依然として適用され、開発者は生成されたコードの品質と安全性を確認できる。また、自身の作成したプルリクエストをCoding Agentで自己承認することはできない仕組みだ。リポジトリレベル以上のアクセス権限が必要な場合は、PAT（Personal Access Token）トークンを設定する必要がある。

しかし、完全にリスクがないわけではない。Copilotはアクセス権のある情報を漏洩する可能性があり、プロンプトインジェクション攻撃にも脆弱である。GitHubは隠し文字などをフィルタリングするが、完全な防御策ではない。さらに、Coding Agentが生成するコードが、公開されているリポジトリのコードと一致する可能性があり、その際に参照元が明示されない場合がある点、また一般的なAIに見られるバイアスや奇妙な挙動も存在しうる点に注意が必要である。

Coding Agentを効果的に活用するには、明確な指示を与えることが不可欠だ。適切な設定と明確な境界線がなければ、期待とは異なる結果を生み出す可能性がある。カスタム指示は、.github/copilot-instructions.mdや、より焦点を絞った.github/instructions/*.instructions.mdといったファイルを通じて設定できる。これらのファイルはYAMLフロントマターとapplyToグロブパターンを使用して、特定のファイルやディレクトリに指示を適用させることが可能だ。また、AGENTS.md、CLAUDE.md、GEMINI.mdといったファイルも読み込むため、複数のAIエージェント向けの指示が混在すると予期せぬ結果を招く可能性もある。

企業内で利用する場合、カスタムファイアウォールルールが必要となることがある。その際は、GitHub Copilotの許可リストに適切なURLを追加することで対応できる。デフォルトでは、GitHubのMCP（Managed Compute Platform）とPlaywrightが統合されており、追加設定なしで利用可能だが、Jiraのような外部サービスと連携したい場合は、リポジトリ設定から追加する必要がある。特にContext7のような外部ドキュメントサービスとの連携は非常に強力で、APIキーを含む設定をmcpServersセクションに追加することで、より広範な情報を参照させることができる。Context7を利用する際には、ライブラリIDを指定することで応答時間を短縮し、Lookup呼び出しのコストを節約できる。Coding Agentにリポジトリ以上のアクセス権を与えるには、COPILOT_MCP_で始まるPATトークンを作成し、Copilotの環境変数として設定する必要がある。正しい名前で設定しないと、Agentがトークンを認識しないため注意が必要だ。

さらに高度なカスタマイズとして、Copilot Stepsワークフローを利用することで、AIのための完全にカスタムな開発環境を構築できる。このワークフローは、.github/workflows/copilot-setup-steps.ymlというファイル名で、ジョブ名は必ずcopilot-setup-stepsとする必要がある。これにより、エージェントが作業を開始する前に、依存関係のインストールや特定の環境設定など、必要なセットアップステップを自動的に実行させることが可能だ。この設定には、steps、permissions、runs-on、container、services、snapshot、timeout-minutesといった特定のフィールドのみが有効であり、これ以外の設定は無視される。

Coding Agentの利用にかかる費用についてだが、プロンプトを送信するたびに1回のプレミアムリクエストとしてカウントされ、さらにCopilotがタスクを実行する際に発生するGitHub Actionsの実行時間も課金対象となる。現状、利用されるAIモデルはClaude Sonnet 4に固定されており、変更はできない。生成されたコードを含むプルリクエストをレビューする際は、ファイル変更タブでコメントを追加し、一括で提出するのが推奨される。これにより、コメントも1回のプレミアムリクエストとして処理される。また、Coding Agentが応答しない場合、コメントに@copilotを含めることで応答を促せる。それでも反応がない場合は、焦らず通常のコメントを試してみるか、目を意味する絵文字の反応を待つことが有効だ。もしワークフローが途中で停止したように見えても、忍耐強く待つことが重要だが、キャンセルしてもリポジトリに悪影響はない。しかし、それまでの作業は失われる可能性がある。最終的に、Coding Agentから得られる結果の品質は、与えられたプロンプトとカスタム指示の明確さに大きく依存する。高品質な出力を得るためには、明確で具体的な指示を心がけることが最も重要である。