「VS Code」と「Copilot」でローカルAIモデルを活用 Microsoftがガイドを解説：プライバシー確保とコスト削減を両立

Microsoftは「Visual Studio Code」向けに、「GitHub Copilot」をローカルAIモデルで稼働させる拡張機能「Foundry Local」の使い方を公開した。データプライバシーを保ちながら、料金を抑えたAIアシスタントを利用できる。

[＠IT]

　Microsoftは2025年9月18日（米国時間）、開発者向けブログで「Foundry Local」の使い方を公開した。Foundry Localは同社が同年5月に発表した機能で、この機能によって「Visual Studio Code」（以下、VS Code）でローカルAI（人工知能）モデルを用いたAIコーディングアシスタント「GitHub Copilot」が使えるようになる。

Microsoft開発者ブログ

ローカルAIモデルで安全かつ安価にAIアシスタントを利用可能に

　従来、AIアシスタントを使うには、AIモデルを動作させるための計算処理をクラウドサーバで実行しなければならなかった。この構造では開発者が作成したコードやプロンプトを外部に送信する必要があるため、データのプライバシーや利用料金が課題となっていた。Foundry LocalはAIモデルをPC上で実行できる仕組みを提供し、データを外部に送らずにAIアシスタントを利用できるようにする点が特徴だ。これによって、開発者は機密性が求められる業界やプロジェクトでもAIアシスタントを使えるようになる。

　Foundry Localを使うには、まずVS CodeにGitHub Copilotと拡張機能「AI Toolkit for Visual Studio Code」（以下、AI Toolkit）を導入する。AIモデルの提供元として「Foundry Local via AI Toolkit」を指定すると、PC内のローカルモデルを選択できるようになる。必要に応じてAIモデルは自動でダウンロードされ、以降はオフラインで利用可能だ。

　利用可能なAIモデルには、多言語処理やコード生成を得意とする「Qwen」、効率的な推論を重視する「Phi」、OpenAIの「GPT」などがある。

　MicrosoftはFoundry Localの主な利点として以下を挙げている。

• プライバシー保護
  • 全てのデータ処理をPC内で完結させる
• 費用削減
  • クラウド利用料やデータ転送費用を削減できる
• 多様なAIモデル
  • 開発者は用途に応じてAIモデルを切り替えたり、自前のAIモデルを追加したりできる
• 一元的なAIモデルの管理
  • AI ToolkitのインタフェースでAIモデルの追加、更新、切り替えができる
• 他ツールとのシームレスな連携
  • GitHub Copilotの拡張機能やVS Codeとスムーズに連携し、開発効率を高める

このニュースのポイント

Q: Microsoftが公開した「Foundry Local」とは？

A: VS Code上でローカルAIモデルを利用し、GitHub Copilotを動作させる機能。従来はAI処理をクラウドで実行する必要があり、コードやプロンプトを外部に送信するためプライバシーリスクやクラウド利用料の負担があったが、ローカルAIモデルを使うことでデータを外部に送らずに安全かつ安価にAIアシスタントを利用できるようになる。

Q: Foundry Localを利用する手順は？

A: VS CodeにGitHub Copilotと拡張機能「AI Toolkit」を導入し、AIモデルの提供元として「Foundry Local via AI Toolkit」を指定。必要なモデルは自動ダウンロードされ、以降はオフラインで利用できる。

Q: 主なメリットは？

• プライバシー保護（処理をPC内で完結）
• 費用削減（クラウド利用料／転送費削減）
• 多様なAIモデルの選択・追加
• AI Toolkitでの一元管理（追加／更新／切り替え）
• CopilotやVS Codeとのシームレス連携