Mar 20, 2026 by ToolCraft Lab 約16分で読めます

GitHub Copilot Agentの使い方 — PRの自動作成からコードレビューまで【2026年版】

GitHub Copilot Agentの使い方を徹底解説。Agent Modeの有効化からPR自動作成、コードレビュー自動化まで、実践例付きで紹介します。

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GitHub Copilot Agentとは — Agent Modeの概要

GitHub Copilot Agentは、GitHubが提供するAIペアプログラミングツール「GitHub Copilot」の最も先進的な機能です。従来のCopilotがコード補完やチャットによる質問応答を中心としていたのに対し、Agent Modeはマルチステップのタスクを自律的に計画・実行できる点が大きく異なります。

具体的には、以下のようなことが可能です。

Issueを読み取り、コードの変更を計画し、PRを自動作成する
コードレビューを自動で実施し、改善点をコメントする
テストコードの生成から実行、修正までを一貫して行う
複数ファイルにまたがるリファクタリングを自律的に進める

2025年後半にGitHub Copilot Chatの「Agent Mode」として正式リリースされ、2026年現在ではVS Code、GitHub.com上のCopilot、そしてGitHub CLIから利用できます。単なるコード補完ツールから「AIソフトウェアエンジニア」へと進化したCopilot Agentは、開発ワークフローそのものを変革する存在です。

有効化の方法

GitHub Copilot Agentを使うには、いくつかの設定が必要です。環境ごとに手順を解説します。

VS Codeでの有効化

GitHub Copilot拡張機能をインストールする（すでに入っている場合はスキップ）
VS Codeの設定を開き、github.copilot.chat.agent.enabled を true に設定する
Copilot Chatパネルを開き、入力欄の横にあるモード切替ボタンで 「Agent」 を選択する

// settings.json
{
  "github.copilot.chat.agent.enabled": true
}

GitHub.com上での有効化（Copilot Coding Agent）

GitHub.comのリポジトリ設定から、Copilot Coding Agentを有効にできます。

リポジトリの Settings > Copilot > Coding Agent に移動する
「Enable Copilot Coding Agent」をオンにする
Agentが使用するブランチ保護ルールやレビュー要件を設定する

この設定を行うと、Issueに @copilot をメンションするだけでAgentがタスクに取りかかります。

必要なプラン

Agent Modeは GitHub Copilot Business または GitHub Copilot Enterprise プランで利用可能です。VS Code上のAgent Modeに関しては GitHub Copilot Pro でも基本機能が使えますが、GitHub.com上のCoding Agent（Issue起点のPR自動作成）はBusiness以上が必要です。

基本的な使い方: マルチステップタスクの実行

Agent Modeの最大の特徴は、1つの指示から複数のステップを自律的に実行することです。従来の「質問して回答を得る」チャットモードとは根本的に異なります。

使い方の流れ

VS CodeでCopilot Chatを開き、Agentモードに切り替える
タスクを自然言語で指示する
Agentが計画を立て、必要なファイルを読み、コードを生成・修正する
ターミナルでコマンドを実行する場合は確認ダイアログが表示される
結果を確認し、必要に応じてフィードバックを与える

指示の例

このプロジェクトにユーザー認証機能を追加して。
JWT認証を使い、ログインAPIとユーザー登録APIを作成して。
テストも書いて。

このように指示すると、Agentは以下のステップを自動で実行します。

プロジェクト構造を読み取り、使用フレームワークを特定する
必要なパッケージ（jsonwebtokenやbcryptなど）のインストールを提案する
認証用のルート、コントローラー、ミドルウェアを作成する
テストファイルを生成し、テストを実行する
エラーがあれば自動で修正を試みる

ポイント: 指示は具体的であればあるほど精度が上がります。「認証機能を追加して」よりも「Express.jsでJWT認証を使ったログインAPIを作って、パスワードはbcryptでハッシュ化して」のほうが良い結果が得られます。

実践例1: Issueから自動でPRを作成

GitHub Copilot Agentの中でも特に強力なのが、IssueからPRを自動作成する機能です。これはGitHub.com上のCopilot Coding Agentで利用できます。

手順

GitHubリポジトリでIssueを作成する。タスクの内容を明確に記述する

## 概要
ユーザーのプロフィールページに、最終ログイン日時を表示する機能を追加する。

## 要件
- User モデルに `lastLoginAt` フィールドを追加
- ログイン処理で `lastLoginAt` を更新
- プロフィールページに「最終ログイン: YYYY/MM/DD HH:mm」形式で表示
- テストを追加

Issueのコメント欄で @copilot をメンションする

@copilot このIssueの内容を実装してください。

Copilot Agentが自動でブランチを作成し、コードの変更を行い、PRを作成する
PRにはAgentが行った変更の概要と、各ファイルの変更理由が記述される
人間がレビューし、必要に応じて修正を依頼する

実際に生成されるPRの例

Agentが作成するPRには、以下のような情報が含まれます。

変更の概要: どのファイルに何を変更したか
実装方針の説明: なぜこのアプローチを選んだか
テスト結果: テストが通っているかどうか

PRのレビューで問題が見つかった場合、コメントで修正を依頼すると、Agentが追加コミットを行います。人間のレビュアーとAgentが協力してPRの品質を高めていくワークフローが実現します。

注意点

Issueの記述が曖昧だと、Agentが意図と異なる実装をする可能性があります。要件は具体的に書きましょう
セキュリティに関わる変更（認証、権限管理など）は必ず人間がレビューしましょう
Agentが作成したPRは、自動マージせず必ずレビューを通すことを推奨します

実践例2: コードレビューの自動化

Copilot Agentは、PRのコードレビューを自動で行う機能も備えています。人間のレビュアーが確認する前に、一次レビューとしてAgentに任せることで、レビューの効率が大幅に向上します。

設定方法

リポジトリの設定でCopilot Code Reviewを有効にします。

Settings > Copilot > Code Review に移動する
「Automatically review pull requests」をオンにする
レビュー対象のルール（ファイルパターン、ブランチなど）を設定する

レビューの内容

Copilot Agentのコードレビューでは、以下の観点からフィードバックが提供されます。

バグの可能性: NullPointerException、境界値エラー、未処理の例外など
セキュリティリスク: SQLインジェクション、XSS、ハードコードされた秘密情報など
パフォーマンス: N+1クエリ、不要なループ、メモリリークの可能性
コードスタイル: 命名規則、関数の長さ、複雑度
ベストプラクティス: エラーハンドリング、型安全性、テストカバレッジ

カスタムルールの設定

.github/copilot-review-rules.md ファイルを作成することで、プロジェクト固有のレビュールールを追加できます。

## レビュールール

- すべてのAPIエンドポイントに認証ミドルウェアが適用されていること
- データベースクエリにはインデックスが適切に設定されていること
- 環境変数は直接参照せず、設定ファイル経由でアクセスすること
- コンポーネントにはPropsの型定義が必須

このファイルを配置しておくと、Agentがレビュー時にこれらのルールも考慮してフィードバックを生成します。チームのコーディング規約をAIに学習させることで、一貫性のあるレビューが自動で実現します。

実践例3: テストの自動生成と実行

テストコードの作成は多くの開発者にとって負担の大きいタスクです。Copilot Agent Modeを使えば、既存のコードからテストを自動生成し、実行して結果を確認するところまで一気に進められます。

VS Codeでの操作例

Agentモードで以下のように指示します。

src/services/userService.ts のユニットテストを書いて。
Jestを使って、正常系と異常系の両方をカバーして。
モックが必要な箇所はモックを使って。
テストを実行して結果を確認して。

Agentは以下の手順を自動で実行します。

userService.ts の内容を読み取る
依存関係（データベースアクセス、外部APIなど）を特定する
テストファイル userService.test.ts を生成する
必要なモックを設定する
ターミナルで npm test を実行する
テストが失敗した場合、エラー内容を分析して修正する
全テストが通るまで修正を繰り返す

生成されるテストの例

describe('UserService', () => {
  describe('createUser', () => {
    it('正常にユーザーを作成できる', async () => {
      const userData = { name: 'テストユーザー', email: 'test@example.com' };
      const result = await userService.createUser(userData);
      expect(result).toHaveProperty('id');
      expect(result.name).toBe(userData.name);
    });

    it('メールアドレスが重複している場合エラーを返す', async () => {
      await expect(
        userService.createUser({ name: 'ユーザー', email: 'existing@example.com' })
      ).rejects.toThrow('Email already exists');
    });

    it('必須フィールドが欠けている場合バリデーションエラーを返す', async () => {
      await expect(
        userService.createUser({ name: '' })
      ).rejects.toThrow('Validation error');
    });
  });
});

テスト生成の品質は、元のコードの可読性に大きく依存します。関数が適切に分割され、型定義がしっかりしているコードほど、良質なテストが生成されます。

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