「AIが書いたコードはAIにレビューさせる」 GitHub Copilot コーディングエージェントがアップデート：特定の関数で99％のパフォーマンス改善

GitHubは、「GitHub Copilot」のコーディングエージェントをアップデートした。AIモデル選択、セルフコードレビューなどの機能が追加された。

[＠IT]

　GitHubは2026年2月26日（米国時間）、AI（人工知能）コーディング支援ツール「GitHub Copilot」のエージェント機能「GitHub Copilot コーディングエージェント」のアップデートを発表した。

　GitHub Copilot コーディングエージェントは、バックグラウンドでバグ修正やテスト追加、技術的負債の解消などを自律的に行い、完了後にプルリクエスト（PR）を作成する。今回のアップデートでは、AIモデル選択、セルフコードレビューなど5つの機能が追加された。

GitHub Copilot コーディングエージェントのアップデート内容

AIモデル選択機能

　「Agents」パネルにモデルピッカーが追加された。従来は全てのバックグラウンドタスクが単一のデフォルト（既定）AIモデルで実行されていたが、タスクの難易度に応じてAIモデルを選択できるようになった。単体テスト追加などの定型作業には高速なAIモデルを、複雑なリファクタリングには高性能なAIモデルを使用するといった使い分けができる。自動選択も可能だ。

タスクごとにAIモデルを選択する様子（提供：GitHub）

　モデルピッカーは「Copilot Pro」「Copilot Pro+」「Copilot Business」「Copilot Enterprise」ユーザー向けに提供されている。

セルフコードレビュー機能

　GitHub Copilot コーディングエージェントは、PRを作成する前に「Copilot code review」を使用して自身の変更をレビューするようになった。フィードバックを受けてコードを改善し、開発者がコードレビューを依頼される時点で既に一度レビュー済みの状態になる。あるセッションでは、エージェントが自身の文字列連結処理の過剰な複雑さを検出し、PR作成前に修正した事例が報告されている。

セルフコードレビュー機能の実行例（提供：GitHub）

セキュリティスキャン機能

　AIが生成するコードにも脆弱（ぜいじゃく）なコードパターンや誤ってコミットされたシークレット（認証情報）、既知の脆弱性を持つOSSライブラリ／フレームワークとの依存関係といったリスクが存在する。GitHub Copilot コーディングエージェントはワークフロー内でコードスキャンやシークレットスキャン、依存関係の脆弱性チェックを直接実行するようになった。問題が検出された場合はPR作成前にフラグが立てられる。

　コードスキャンは通常「GitHub Advanced Security」に含まれる機能だが、GitHub Copilot コーディングエージェントでは無料で利用できる。

カスタムエージェント機能

　短いプロンプトのみでは指示の解釈に幅が生じ、チームの作業フローと一致しない場合がある。カスタムエージェント機能では、「.github/agents/」配下にファイルを作成することで、特定のアプローチを定義したエージェントを構築できる。

　例えば、「パフォーマンス最適化エージェント」を作成する場合、まずベンチマークを計測し、変更を実施し、差分（diff）を比較してからPRを作成するという手順を設定できる。

「パフォーマンス最適化エージェント」の作成例（提供：GitHub）

　「GitHub Checkout」のデモでは、エージェントがルックアップをベンチマークし、対象を絞った最適化を行い、特定の関数で99％のパフォーマンス改善を達成した。カスタムエージェントは組織やエンタープライズ全体で共有できる。

CLIハンドオフ機能

　クラウドで開始した作業をローカルで完了させたい場合や、ターミナルでの作業を中断せずにハンドオフ（引き継ぎ）したい場合に対応する。クラウドセッションをターミナルに取り込むと、ブランチ、作業ログ、完全なコンテキスト（背景情報）を取得できる。

　CLI（コマンドラインインタフェース）で「&」を入力することで、作業をクラウドに戻してローカルでの作業を継続できる。

CLIで「&」を入力して作業をクラウドに戻す例（提供：GitHub）

今後の展開

　GitHubは、プライベートモード、コーディング前のプランニング、PRを必要としないタスク（Issueの要約やレポート生成など）へのエージェント活用に取り組んでいると述べている。