GitHub Copilot 概要

GitHub Copilotは、単なるコード補完ツールではありません。AIを搭載した「ペアプログラマー」として、設計から実装、テスト、デプロイ、保守まで、開発ライフサイクルのあらゆる段階を支援します。コーディングの速度を上げるだけでなく、新しい技術の学習や、面倒な定型作業の自動化にも大きく貢献します。

開発ライフサイクルにおける貢献

Copilotは、特にコード生成やテスト作成で大きな力を発揮しますが、設計書の作成支援やデプロイ用スクリプトの生成など、幅広い領域をカバーします。

  • コーディング & 実装
  • テスト & 品質保証
  • 設計 & ドキュメント
  • デプロイ & CI/CD
  • バグ修正 & 保守

Copilotが貢献する開発ライフサイクルの各段階を円グラフで表すこともできます。視覚的に把握することで、Copilotがどれだけ幅広い作業を支援してくれるかがわかります。

基本機能

Copilotの力を最大限に引き出すために、まずは核となる機能を理解しましょう。主にエディタ（VS Codeなど）の拡張機能として提供され、対話的に利用できます。

インテリジェントなコード補完

書きかけのコードやコメントから、次に来るべきコードを予測して提案します。単なる1行の補完だけでなく、関数全体やクラス全体を生成することも可能です。Tabキーで提案を受け入れるだけで、驚くほど高速にコーディングが進みます。

対話形式のチャット

エディタ内でCopilotとチャットができます。「このコードはどういう意味？」「この関数をリファクタリングして」といった質問や依頼を自然言語で入力すると、コードの解説や改善案を提示してくれます。プロジェクト全体のコード（@workspace）を文脈として理解させることもできます。

便利なスラッシュコマンド

チャット内で特定のタスクを簡単に行うためのコマンドです。例えば、/testsと入力すれば選択したコードのテストケースを生成し、/docでドキュメント（コメント）を生成できます。これにより、定型的な作業をさらに効率化できます。

1. 設計書作成

はい、可能です。Copilot Chatの@workspace機能を使い、プロジェクト全体のソースコードを解析させて設計書を作成させることができます。重要なのは、Copilotに「何をしてほしいか」を明確に、具体的に指示することです。

あなたの指示 (プロンプト)

@workspace FastAPIサーバーとReactクライアントの構成について、以下の要件でマークダウン形式の基本設計書を作成してください。

# 要件
- 全体のアーキテクチャ図をMermaidのシーケンス図で記述
- APIエンドポイントの一覧表を作成
- 主要なReactコンポーネントの役割を説明

Copilotの生成結果 (例)

# 基本設計書

## 1. アーキテクチャ図

```mermaid
sequenceDiagram
    participant Client as React Client
    participant Server as FastAPI Server
    Client->>Server: HTTP Request (GET /api/items)
    Server->>Client: HTTP Response (JSON data)
```

## 2. APIエンドポイント一覧

メソッド パス 説明
GET /api/items 項目一覧を取得

（以降、コンポーネント説明などが続く）

ポイント： 生成された設計書は、あくまでAIがコードから解釈したものです。必ず内容をレビューし、実際の仕様と合っているかを確認、修正する作業が不可欠です。

2. Python部分のテスト自動作成 (pytest)

これも得意分野です。/testsコマンドやチャットでの指示により、ユニットテスト(UT)とインテグレーションテスト(IT)を効率的に作成できます。

あなたの指示 (プロンプト)

テストしたい関数を選択し、チャットで指示します。

/tests 正常系と、引数が不正な場合の異常系のユニットテストを作成してください。モックも適切に使用してください。

Copilotの生成結果 (例)

import pytest
from unittest.mock import MagicMock
from my_app.services import get_user_data

def test_get_user_data_success():
    # ... 正常系のテストコード ...

def test_get_user_data_invalid_id():
    with pytest.raises(ValueError):
        get_user_data('invalid-id')

UTとITの分離: ファイル名（test_*.py vs it_*.py）や、pytestのマーカー（@pytest.mark.ut）を使って分離するように指示できます。

実行とカバレッジ: Copilotに「pytestでカバレッジを取得するコマンドは？」と聞けば、pytest --cov=my_app のようなコマンドと設定方法を教えてくれます。

3. React部分のテスト自動作成 (Vitest)

Reactコンポーネントのテストも同様に作成可能です。コンポーネントが正しく描画されるか、ボタンクリックで期待通りの動作をするか、といったテストを生成します。

あなたの指示 (プロンプト)

テストしたいコンポーネントファイルを開き、チャットで指示します。

/tests このコンポーネントのテストを作成してください。
- 初期表示で'Hello'と表示されること
- ボタンをクリックすると表示が'Goodbye'に変わること

Copilotの生成結果 (例)

import { render, screen, fireEvent } from '@testing-library/react';
import { describe, it, expect } from 'vitest';
import MyComponent from './MyComponent';

describe('MyComponent', () => {
  it('renders initial message', () => {
    render(<MyComponent />);
    expect(screen.getByText('Hello')).toBeInTheDocument();
  });

  it('changes message on button click', () => {
    render(<MyComponent />);
    fireEvent.click(screen.getByRole('button'));
    expect(screen.getByText('Goodbye')).toBeInTheDocument();
  });
});

実行とカバレッジ: 「Vitestでカバレッジレポートを生成するには？」と聞けば、vitest.config.tsへの設定追加やnpx vitest run --coverageといったコマンドを教えてくれます。

4. 全体のST (System Test) を作成 (Playwright)

ユーザーの一連の操作をシミュレートするシステムテスト（E2Eテスト）の作成も可能です。自然言語でシナリオを記述すれば、Playwrightのテストコードを生成してくれます。

あなたの指示 (プロンプト)

Playwrightを使って以下のシナリオのテストを作成して。

1. トップページにアクセスする
2. 'login'ボタンをクリックする
3. emailとpasswordを入力してログインする
4. 'ダッシュボード'というテキストが表示されることを確認する

Copilotの生成結果 (例)

import { test, expect } from '@playwright/test';

test('login success flow', async ({ page }) => {
  await page.goto('/');
  await page.getByRole('button', { name: 'login' }).click();
  await page.getByLabel('email').fill('test@example.com');
  await page.getByLabel('password').fill('password123');
  await page.getByRole('button', { name: 'Submit' }).click();
  
  await expect(page.getByText('ダッシュボード')).toBeVisible();
});

5. コードのデプロイ

Copilotは直接デプロイを実行しませんが、デプロイに必要な設定ファイルやスクリプトの作成を強力に支援します。これにより、デプロイの自動化（CI/CD）を容易に構築できます。

Dockerfileの生成

「このFastAPIアプリケーションを動かすためのDockerfileを作成して」と依頼すれば、Pythonのインストールから依存関係の解決、アプリケーションの起動までを記述したDockerfileを生成します。

GitHub Actionsのワークフロー作成

「mainブランチにプッシュされたら、pytestを実行し、DockerイメージをビルドしてDocker HubにプッシュするGitHub ActionsのYAMLを書いて」のように依頼すれば、CI/CDパイプラインの定義ファイルを一瞬で作成できます。

デプロイスクリプトの作成

実行環境であるUbuntu ServerにSSH接続し、Dockerコンテナをプルして起動するようなシェルスクリプトの作成も可能です。

追加情報：自動バグ修正とPR作成

お聞きになった通り、それは事実です。この機能は主にGitHub Copilot Enterpriseの機能として提供されており、GitHub Issuesと連携してバグ修正の提案からPull Requestの作成までを自動化します。

自動修正のワークフロー

1. バグ報告 (GitHub Issue)

開発者やユーザーが、バグの再現手順や期待される動作を記述したIssueを作成します。

2. Copilotによる分析と修正案の提示

CopilotがIssueの内容を理解し、リポジトリ内のコードを分析してバグの原因を特定。修正案（コードの変更差分）を自動で生成します。

3. 開発者によるレビュー

開発者はCopilotが提案した修正案を確認します。問題がなければ承認します。

4. Pull Requestの自動作成

承認されると、Copilotが自動で新しいブランチを作成し、修正コードをコミットし、レビューのためのPull Requestを作成します。PRの説明文もIssueに基づいて自動生成されます。

環境構築について: この機能を利用するには、GitHub Copilot Enterpriseの契約と、リポジトリでの設定が必要です。組織のGitHub管理者が設定を有効にすることで、対象のリポジトリで利用可能になります。詳細な手順はGitHubの公式ドキュメントでご確認いただけます。

GitHub Copilot 活用ガイド

GitHub Copilot 概要

GitHub Copilotは、単なるコード補完ツールではありません。AIを搭載した「ペアプログラマー」として、設計から実装、テスト、デプロイ、保守まで、開発ライフサイクルのあらゆる段階を支援します。コーディングの速度を上げるだけでなく、新しい技術の学習や、面倒な定型作業の自動化にも大きく貢献します。

開発ライフサイクルにおける貢献

Copilotは、特にコード生成やテスト作成で大きな力を発揮しますが、設計書の作成支援やデプロイ用スクリプトの生成など、幅広い領域をカバーします。

  • コーディング & 実装
  • テスト & 品質保証
  • 設計 & ドキュメント
  • デプロイ & CI/CD
  • バグ修正 & 保守

Copilotが貢献する開発ライフサイクルの各段階を円グラフで表すこともできます。視覚的に把握することで、Copilotがどれだけ幅広い作業を支援してくれるかがわかります。

基本機能

Copilotの力を最大限に引き出すために、まずは核となる機能を理解しましょう。主にエディタ（VS Codeなど）の拡張機能として提供され、対話的に利用できます。

インテリジェントなコード補完

書きかけのコードやコメントから、次に来るべきコードを予測して提案します。単なる1行の補完だけでなく、関数全体やクラス全体を生成することも可能です。Tabキーで提案を受け入れるだけで、驚くほど高速にコーディングが進みます。

対話形式のチャット

エディタ内でCopilotとチャットができます。「このコードはどういう意味？」「この関数をリファクタリングして」といった質問や依頼を自然言語で入力すると、コードの解説や改善案を提示してくれます。プロジェクト全体のコード（@workspace）を文脈として理解させることもできます。

便利なスラッシュコマンド

チャット内で特定のタスクを簡単に行うためのコマンドです。例えば、/testsと入力すれば選択したコードのテストケースを生成し、/docでドキュメント（コメント）を生成できます。これにより、定型的な作業をさらに効率化できます。

1. 設計書作成

はい、可能です。Copilot Chatの@workspace機能を使い、プロジェクト全体のソースコードを解析させて設計書を作成させることができます。重要なのは、Copilotに「何をしてほしいか」を明確に、具体的に指示することです。

あなたの指示 (プロンプト)

@workspace FastAPIサーバーとReactクライアントの構成について、以下の要件でマークダウン形式の基本設計書を作成してください。

# 要件
- 全体のアーキテクチャ図をMermaidのシーケンス図で記述
- APIエンドポイントの一覧表を作成
- 主要なReactコンポーネントの役割を説明

Copilotの生成結果 (例)

# 基本設計書

## 1. アーキテクチャ図

```mermaid
sequenceDiagram
    participant Client as React Client
    participant Server as FastAPI Server
    Client->>Server: HTTP Request (GET /api/items)
    Server->>Client: HTTP Response (JSON data)
```

## 2. APIエンドポイント一覧

メソッド パス 説明
GET /api/items 項目一覧を取得

（以降、コンポーネント説明などが続く）

ポイント： 生成された設計書は、あくまでAIがコードから解釈したものです。必ず内容をレビューし、実際の仕様と合っているかを確認、修正する作業が不可欠です。

2. Python部分のテスト自動作成 (pytest)

これも得意分野です。/testsコマンドやチャットでの指示により、ユニットテスト(UT)とインテグレーションテスト(IT)を効率的に作成できます。

あなたの指示 (プロンプト)

テストしたい関数を選択し、チャットで指示します。

/tests 正常系と、引数が不正な場合の異常系のユニットテストを作成してください。モックも適切に使用してください。

Copilotの生成結果 (例)

import pytest
from unittest.mock import MagicMock
from my_app.services import get_user_data

def test_get_user_data_success():
    # ... 正常系のテストコード ...

def test_get_user_data_invalid_id():
    with pytest.raises(ValueError):
        get_user_data('invalid-id')

UTとITの分離: ファイル名（test_*.py vs it_*.py）や、pytestのマーカー（@pytest.mark.ut）を使って分離するように指示できます。

実行とカバレッジ: Copilotに「pytestでカバレッジを取得するコマンドは？」と聞けば、pytest --cov=my_app のようなコマンドと設定方法を教えてくれます。

3. React部分のテスト自動作成 (Vitest)

Reactコンポーネントのテストも同様に作成可能です。コンポーネントが正しく描画されるか、ボタンクリックで期待通りの動作をするか、といったテストを生成します。

あなたの指示 (プロンプト)

テストしたいコンポーネントファイルを開き、チャットで指示します。

/tests このコンポーネントのテストを作成してください。
- 初期表示で'Hello'と表示されること
- ボタンをクリックすると表示が'Goodbye'に変わること

Copilotの生成結果 (例)

import { render, screen, fireEvent } from '@testing-library/react';
import { describe, it, expect } from 'vitest';
import MyComponent from './MyComponent';

describe('MyComponent', () => {
  it('renders initial message', () => {
    render(<MyComponent />);
    expect(screen.getByText('Hello')).toBeInTheDocument();
  });

  it('changes message on button click', () => {
    render(<MyComponent />);
    fireEvent.click(screen.getByRole('button'));
    expect(screen.getByText('Goodbye')).toBeInTheDocument();
  });
});

実行とカバレッジ: 「Vitestでカバレッジレポートを生成するには？」と聞けば、vitest.config.tsへの設定追加やnpx vitest run --coverageといったコマンドを教えてくれます。

4. 全体のST (System Test) を作成 (Playwright)

ユーザーの一連の操作をシミュレートするシステムテスト（E2Eテスト）の作成も可能です。自然言語でシナリオを記述すれば、Playwrightのテストコードを生成してくれます。

あなたの指示 (プロンプト)

Playwrightを使って以下のシナリオのテストを作成して。

1. トップページにアクセスする
2. 'login'ボタンをクリックする
3. emailとpasswordを入力してログインする
4. 'ダッシュボード'というテキストが表示されることを確認する

Copilotの生成結果 (例)

import { test, expect } from '@playwright/test';

test('login success flow', async ({ page }) => {
  await page.goto('/');
  await page.getByRole('button', { name: 'login' }).click();
  await page.getByLabel('email').fill('test@example.com');
  await page.getByLabel('password').fill('password123');
  await page.getByRole('button', { name: 'Submit' }).click();
  
  await expect(page.getByText('ダッシュボード')).toBeVisible();
});

5. コードのデプロイ

Copilotは直接デプロイを実行しませんが、デプロイに必要な設定ファイルやスクリプトの作成を強力に支援します。これにより、デプロイの自動化（CI/CD）を容易に構築できます。

Dockerfileの生成

「このFastAPIアプリケーションを動かすためのDockerfileを作成して」と依頼すれば、Pythonのインストールから依存関係の解決、アプリケーションの起動までを記述したDockerfileを生成します。

GitHub Actionsのワークフロー作成

「mainブランチにプッシュされたら、pytestを実行し、DockerイメージをビルドしてDocker HubにプッシュするGitHub ActionsのYAMLを書いて」のように依頼すれば、CI/CDパイプラインの定義ファイルを一瞬で作成できます。

デプロイスクリプトの作成

実行環境であるUbuntu ServerにSSH接続し、Dockerコンテナをプルして起動するようなシェルスクリプトの作成も可能です。

追加情報：自動バグ修正とPR作成

お聞きになった通り、それは事実です。この機能は主にGitHub Copilot Enterpriseの機能として提供されており、GitHub Issuesと連携してバグ修正の提案からPull Requestの作成までを自動化します。

自動修正のワークフロー

GitHub Copilot 活用ガイド

GitHub Copilot 概要

GitHub Copilotは、単なるコード補完ツールではありません。AIを搭載した「ペアプログラマー」として、設計から実装、テスト、デプロイ、保守まで、開発ライフサイクルのあらゆる段階を支援します。コーディングの速度を上げるだけでなく、新しい技術の学習や、面倒な定型作業の自動化にも大きく貢献します。

開発ライフサイクルにおける貢献

Copilotは、特にコード生成やテスト作成で大きな力を発揮しますが、設計書の作成支援やデプロイ用スクリプトの生成など、幅広い領域をカバーします。

  • コーディング & 実装
  • テスト & 品質保証
  • 設計 & ドキュメント
  • デプロイ & CI/CD
  • バグ修正 & 保守

Copilotが貢献する開発ライフサイクルの各段階を円グラフで表すこともできます。視覚的に把握することで、Copilotがどれだけ幅広い作業を支援してくれるかがわかります。

基本機能

Copilotの力を最大限に引き出すために、まずは核となる機能を理解しましょう。主にエディタ（VS Codeなど）の拡張機能として提供され、対話的に利用できます。

インテリジェントなコード補完

書きかけのコードやコメントから、次に来るべきコードを予測して提案します。単なる1行の補完だけでなく、関数全体やクラス全体を生成することも可能です。Tabキーで提案を受け入れるだけで、驚くほど高速にコーディングが進みます。

対話形式のチャット

エディタ内でCopilotとチャットができます。「このコードはどういう意味？」「この関数をリファクタリングして」といった質問や依頼を自然言語で入力すると、コードの解説や改善案を提示してくれます。プロジェクト全体のコード（@workspace）を文脈として理解させることもできます。

便利なスラッシュコマンド

チャット内で特定のタスクを簡単に行うためのコマンドです。例えば、/testsと入力すれば選択したコードのテストケースを生成し、/docでドキュメント（コメント）を生成できます。これにより、定型的な作業をさらに効率化できます。

1. 設計書作成

はい、可能です。Copilot Chatの@workspace機能を使い、プロジェクト全体のソースコードを解析させて設計書を作成させることができます。重要なのは、Copilotに「何をしてほしいか」を明確に、具体的に指示することです。

あなたの指示 (プロンプト)

@workspace FastAPIサーバーとReactクライアントの構成について、以下の要件でマークダウン形式の基本設計書を作成してください。

# 要件
- 全体のアーキテクチャ図をMermaidのシーケンス図で記述
- APIエンドポイントの一覧表を作成
- 主要なReactコンポーネントの役割を説明

Copilotの生成結果 (例)

# 基本設計書

## 1. アーキテクチャ図

```mermaid
sequenceDiagram
    participant Client as React Client
    participant Server as FastAPI Server
    Client->>Server: HTTP Request (GET /api/items)
    Server->>Client: HTTP Response (JSON data)
```

## 2. APIエンドポイント一覧

メソッド パス 説明
GET /api/items 項目一覧を取得

（以降、コンポーネント説明などが続く）

ポイント： 生成された設計書は、あくまでAIがコードから解釈したものです。必ず内容をレビューし、実際の仕様と合っているかを確認、修正する作業が不可欠です。

2. Python部分のテスト自動作成 (pytest)

これも得意分野です。/testsコマンドやチャットでの指示により、ユニットテスト(UT)とインテグレーションテスト(IT)を効率的に作成できます。

あなたの指示 (プロンプト)

テストしたい関数を選択し、チャットで指示します。

/tests 正常系と、引数が不正な場合の異常系のユニットテストを作成してください。モックも適切に使用してください。

Copilotの生成結果 (例)

import pytest
from unittest.mock import MagicMock
from my_app.services import get_user_data

def test_get_user_data_success():
    # ... 正常系のテストコード ...

def test_get_user_data_invalid_id():
    with pytest.raises(ValueError):
        get_user_data('invalid-id')

UTとITの分離: ファイル名（test_*.py vs it_*.py）や、pytestのマーカー（@pytest.mark.ut）を使って分離するように指示できます。

実行とカバレッジ: Copilotに「pytestでカバレッジを取得するコマンドは？」と聞けば、pytest --cov=my_app のようなコマンドと設定方法を教えてくれます。

3. React部分のテスト自動作成 (Vitest)

Reactコンポーネントのテストも同様に作成可能です。コンポーネントが正しく描画されるか、ボタンクリックで期待通りの動作をするか、といったテストを生成します。

あなたの指示 (プロンプト)

テストしたいコンポーネントファイルを開き、チャットで指示します。

/tests このコンポーネントのテストを作成してください。
- 初期表示で'Hello'と表示されること
- ボタンをクリックすると表示が'Goodbye'に変わること

Copilotの生成結果 (例)

import { render, screen, fireEvent } from '@testing-library/react';
import { describe, it, expect } from 'vitest';
import MyComponent from './MyComponent';

describe('MyComponent', () => {
  it('renders initial message', () => {
    render(<MyComponent />);
    expect(screen.getByText('Hello')).toBeInTheDocument();
  });

  it('changes message on button click', () => {
    render(<MyComponent />);
    fireEvent.click(screen.getByRole('button'));
    expect(screen.getByText('Goodbye')).toBeInTheDocument();
  });
});

実行とカバレッジ: 「Vitestでカバレッジレポートを生成するには？」と聞けば、vitest.config.tsへの設定追加やnpx vitest run --coverageといったコマンドを教えてくれます。

4. 全体のST (System Test) を作成 (Playwright)

ユーザーの一連の操作をシミュレートするシステムテスト（E2Eテスト）の作成も可能です。自然言語でシナリオを記述すれば、Playwrightのテストコードを生成してくれます。

あなたの指示 (プロンプト)

Playwrightを使って以下のシナリオのテストを作成して。

1. トップページにアクセスする
2. 'login'ボタンをクリックする
3. emailとpasswordを入力してログインする
4. 'ダッシュボード'というテキストが表示されることを確認する

Copilotの生成結果 (例)

import { test, expect } from '@playwright/test';

test('login success flow', async ({ page }) => {
  await page.goto('/');
  await page.getByRole('button', { name: 'login' }).click();
  await page.getByLabel('email').fill('test@example.com');
  await page.getByLabel('password').fill('password123');
  await page.getByRole('button', { name: 'Submit' }).click();
  
  await expect(page.getByText('ダッシュボード')).toBeVisible();
});

5. コードのデプロイ

Copilotは直接デプロイを実行しませんが、デプロイに必要な設定ファイルやスクリプトの作成を強力に支援します。これにより、デプロイの自動化（CI/CD）を容易に構築できます。

Dockerfileの生成

「このFastAPIアプリケーションを動かすためのDockerfileを作成して」と依頼すれば、Pythonのインストールから依存関係の解決、アプリケーションの起動までを記述したDockerfileを生成します。

GitHub Actionsのワークフロー作成

「mainブランチにプッシュされたら、pytestを実行し、DockerイメージをビルドしてDocker HubにプッシュするGitHub ActionsのYAMLを書いて」のように依頼すれば、CI/CDパイプラインの定義ファイルを一瞬で作成できます。

デプロイスクリプトの作成

実行環境であるUbuntu ServerにSSH接続し、Dockerコンテナをプルして起動するようなシェルスクリプトの作成も可能です。

追加情報：自動バグ修正とPR作成

お聞きになった通り、それは事実です。この機能は主にGitHub Copilot Enterpriseの機能として提供されており、GitHub Issuesと連携してバグ修正の提案からPull Requestの作成までを自動化します。

自動修正のワークフロー

1. バグ報告 (GitHub Issue)

開発者やユーザーが、バグの再現手順や期待される動作を記述したIssueを作成します。

2. Copilotによる分析と修正案の提示

CopilotがIssueの内容を理解し、リポジトリ内のコードを分析してバグの原因を特定。修正案（コードの変更差分）を自動で生成します。

3. 開発者によるレビュー

開発者はCopilotが提案した修正案を確認します。問題がなければ承認します。

4. Pull Requestの自動作成

承認されると、Copilotが自動で新しいブランチを作成し、修正コードをコミットし、レビューのためのPull Requestを作成します。PRの説明文もIssueに基づいて自動生成されます。

環境構築について: この機能を利用するには、GitHub Copilot Enterpriseの契約と、リポジトリでの設定が必要です。組織のGitHub管理者が設定を有効にすることで、対象のリポジトリで利用可能になります。詳細な手順はGitHubの公式ドキュメントでご確認いただけます。

GitHub Copilot 活用ガイド

GitHub Copilot 概要

GitHub Copilotは、単なるコード補完ツールではありません。AIを搭載した「ペアプログラマー」として、設計から実装、テスト、デプロイ、保守まで、開発ライフサイクルのあらゆる段階を支援します。コーディングの速度を上げるだけでなく、新しい技術の学習や、面倒な定型作業の自動化にも大きく貢献します。

開発ライフサイクルにおける貢献

Copilotは、特にコード生成やテスト作成で大きな力を発揮しますが、設計書の作成支援やデプロイ用スクリプトの生成など、幅広い領域をカバーします。

  • コーディング & 実装
  • テスト & 品質保証
  • 設計 & ドキュメント
  • デプロイ & CI/CD
  • バグ修正 & 保守

Copilotが貢献する開発ライフサイクルの各段階を円グラフで表すこともできます。視覚的に把握することで、Copilotがどれだけ幅広い作業を支援してくれるかがわかります。

基本機能

Copilotの力を最大限に引き出すために、まずは核となる機能を理解しましょう。主にエディタ（VS Codeなど）の拡張機能として提供され、対話的に利用できます。

インテリジェントなコード補完

書きかけのコードやコメントから、次に来るべきコードを予測して提案します。単なる1行の補完だけでなく、関数全体やクラス全体を生成することも可能です。Tabキーで提案を受け入れるだけで、驚くほど高速にコーディングが進みます。

対話形式のチャット

エディタ内でCopilotとチャットができます。「このコードはどういう意味？」「この関数をリファクタリングして」といった質問や依頼を自然言語で入力すると、コードの解説や改善案を提示してくれます。プロジェクト全体のコード（@workspace）を文脈として理解させることもできます。

便利なスラッシュコマンド

チャット内で特定のタスクを簡単に行うためのコマンドです。例えば、/testsと入力すれば選択したコードのテストケースを生成し、/docでドキュメント（コメント）を生成できます。これにより、定型的な作業をさらに効率化できます。

1. 設計書作成

はい、可能です。Copilot Chatの@workspace機能を使い、プロジェクト全体のソースコードを解析させて設計書を作成させることができます。重要なのは、Copilotに「何をしてほしいか」を明確に、具体的に指示することです。

あなたの指示 (プロンプト)

@workspace FastAPIサーバーとReactクライアントの構成について、以下の要件でマークダウン形式の基本設計書を作成してください。

# 要件
- 全体のアーキテクチャ図をMermaidのシーケンス図で記述
- APIエンドポイントの一覧表を作成
- 主要なReactコンポーネントの役割を説明

Copilotの生成結果 (例)

# 基本設計書

## 1. アーキテクチャ図

```mermaid
sequenceDiagram
    participant Client as React Client
    participant Server as FastAPI Server
    Client->>Server: HTTP Request (GET /api/items)
    Server->>Client: HTTP Response (JSON data)
```

## 2. APIエンドポイント一覧

メソッド パス 説明
GET /api/items 項目一覧を取得

（以降、コンポーネント説明などが続く）

ポイント： 生成された設計書は、あくまでAIがコードから解釈したものです。必ず内容をレビューし、実際の仕様と合っているかを確認、修正する作業が不可欠です。

2. Python部分のテスト自動作成 (pytest)

これも得意分野です。/testsコマンドやチャットでの指示により、ユニットテスト(UT)とインテグレーションテスト(IT)を効率的に作成できます。

あなたの指示 (プロンプト)

テストしたい関数を選択し、チャットで指示します。

/tests 正常系と、引数が不正な場合の異常系のユニットテストを作成してください。モックも適切に使用してください。

Copilotの生成結果 (例)

import pytest
from unittest.mock import MagicMock
from my_app.services import get_user_data

def test_get_user_data_success():
    # ... 正常系のテストコード ...

def test_get_user_data_invalid_id():
    with pytest.raises(ValueError):
        get_user_data('invalid-id')

UTとITの分離: ファイル名（test_*.py vs it_*.py）や、pytestのマーカー（@pytest.mark.ut）を使って分離するように指示できます。

実行とカバレッジ: Copilotに「pytestでカバレッジを取得するコマンドは？」と聞けば、pytest --cov=my_app のようなコマンドと設定方法を教えてくれます。

3. React部分のテスト自動作成 (Vitest)

Reactコンポーネントのテストも同様に作成可能です。コンポーネントが正しく描画されるか、ボタンクリックで期待通りの動作をするか、といったテストを生成します。

あなたの指示 (プロンプト)

テストしたいコンポーネントファイルを開き、チャットで指示します。

/tests このコンポーネントのテストを作成してください。
- 初期表示で'Hello'と表示されること
- ボタンをクリックすると表示が'Goodbye'に変わること

Copilotの生成結果 (例)

import { render, screen, fireEvent } from '@testing-library/react';
import { describe, it, expect } from 'vitest';
import MyComponent from './MyComponent';

describe('MyComponent', () => {
  it('renders initial message', () => {
    render(<MyComponent />);
    expect(screen.getByText('Hello')).toBeInTheDocument();
  });

  it('changes message on button click', () => {
    render(<MyComponent />);
    fireEvent.click(screen.getByRole('button'));
    expect(screen.getByText('Goodbye')).toBeInTheDocument();
  });
});

実行とカバレッジ: 「Vitestでカバレッジレポートを生成するには？」と聞けば、vitest.config.tsへの設定追加やnpx vitest run --coverageといったコマンドを教えてくれます。

4. 全体のST (System Test) を作成 (Playwright)

ユーザーの一連の操作をシミュレートするシステムテスト（E2Eテスト）の作成も可能です。自然言語でシナリオを記述すれば、Playwrightのテストコードを生成してくれます。

あなたの指示 (プロンプト)

Playwrightを使って以下のシナリオのテストを作成して。

1. トップページにアクセスする
2. 'login'ボタンをクリックする
3. emailとpasswordを入力してログインする
4. 'ダッシュボード'というテキストが表示されることを確認する

Copilotの生成結果 (例)

import { test, expect } from '@playwright/test';

test('login success flow', async ({ page }) => {
  await page.goto('/');
  await page.getByRole('button', { name: 'login' }).click();
  await page.getByLabel('email').fill('test@example.com');
  await page.getByLabel('password').fill('password123');
  await page.getByRole('button', { name: 'Submit' }).click();
  
  await expect(page.getByText('ダッシュボード')).toBeVisible();
});

5. コードのデプロイ

Copilotは直接デプロイを実行しませんが、デプロイに必要な設定ファイルやスクリプトの作成を強力に支援します。これにより、デプロイの自動化（CI/CD）を容易に構築できます。

Dockerfileの生成

「このFastAPIアプリケーションを動かすためのDockerfileを作成して」と依頼すれば、Pythonのインストールから依存関係の解決、アプリケーションの起動までを記述したDockerfileを生成します。

GitHub Actionsのワークフロー作成

「mainブランチにプッシュされたら、pytestを実行し、DockerイメージをビルドしてDocker HubにプッシュするGitHub ActionsのYAMLを書いて」のように依頼すれば、CI/CDパイプラインの定義ファイルを一瞬で作成できます。

デプロイスクリプトの作成

実行環境であるUbuntu ServerにSSH接続し、Dockerコンテナをプルして起動するようなシェルスクリプトの作成も可能です。

追加情報：自動バグ修正とPR作成

お聞きになった通り、それは事実です。この機能は主にGitHub Copilot Enterpriseの機能として提供されており、GitHub Issuesと連携してバグ修正の提案からPull Requestの作成までを自動化します。

自動修正のワークフロー

1. バグ報告 (GitHub Issue)

開発者やユーザーが、バグの再現手順や期待される動作を記述したIssueを作成します。

2. Copilotによる分析と修正案の提示

CopilotがIssueの内容を理解し、リポジトリ内のコードを分析してバグの原因を特定。修正案（コードの変更差分）を自動で生成します。

3. 開発者によるレビュー

開発者はCopilotが提案した修正案を確認します。問題がなければ承認します。

4. Pull Requestの自動作成

承認されると、Copilotが自動で新しいブランチを作成し、修正コードをコミットし、レビューのためのPull Requestを作成します。PRの説明文もIssueに基づいて自動生成されます。

環境構築について: この機能を利用するには、GitHub Copilot Enterpriseの契約と、リポジトリでの設定が必要です。組織のGitHub管理者が設定を有効にすることで、対象のリポジトリで利用可能になります。詳細な手順はGitHubの公式ドキュメントでご確認いただけます。

1. バグ報告 (GitHub Issue)

開発者やユーザーが、バグの再現手順や期待される動作を記述したIssueを作成します。

2. Copilotによる分析と修正案の提示

CopilotがIssueの内容を理解し、リポジトリ内のコードを分析してバグの原因を特定。修正案（コードの変更差分）を自動で生成します。

3. 開発者によるレビュー

開発者はCopilotが提案した修正案を確認します。問題がなければ承認します。

4. Pull Requestの自動作成

承認されると、Copilotが自動で新しいブランチを作成し、修正コードをコミットし、レビューのためのPull Requestを作成します。PRの説明文もIssueに基づいて自動生成されます。

環境構築について: この機能を利用するには、GitHub Copilot Enterpriseの契約と、リポジトリでの設定が必要です。組織のGitHub管理者が設定を有効にすることで、対象のリポジトリで利用可能になります。詳細な手順はGitHubの公式ドキュメントでご確認いただけます。