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公開：2024-10-31

GitHubがCopilotのマルチモデル対応とGitHub Sparkを発表、AIを活用した開発効率の向上へ

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• GitHub UniverseでCopilotのマルチモデル対応を発表
• Anthropic、Google、OpenAIのAIモデルを選択可能に
• 自然言語でアプリ開発できるGitHub Sparkを公開

GitHubがCopilotの大幅アップデートとGitHub Sparkを発表

GitHubは2024年10月30日、年次開発者カンファレンス「GitHub Universe 2024」においてAIアシスタント「GitHub Copilot」の進化とマルチモデル対応を発表した。複数のAI企業が提供するモデルから開発者が選択できるようになり、Anthropicの「Claude 3.5 Sonnet」、Googleの「Gemini 1.5 Pro」、OpenAIのモデルに対応している。^[1]

GitHub Copilotの新機能により、開発者は自然言語での説明からプロジェクトのパターンや規則に合った高品質なコードを生成することが可能になった。また、問題のあるコードを強調表示して即座に分析や修正を行えるほか、エラーメッセージの説明や解決策の提案も受けられるようになっている。

さらにGitHubは、自然言語でアプリケーション開発が可能な新ツール「GitHub Spark」も公開した。クラウドリソースの管理を必要とせず、AI機能や外部データソースを統合するだけで、完全な機能を持つアプリケーションを構築できる仕組みを実現している。

GitHub Copilotの新機能まとめ

マルチモデル対応について

マルチモデル対応とは、複数のAI企業が提供する異なる言語モデルを単一のプラットフォーム上で選択的に利用できる機能のことを指す。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• 複数のAIモデルから最適なものを選択可能
• 各モデルの特性を活かした開発が可能
• プロジェクトに応じて柔軟なモデル切り替えが可能

GitHub CopilotのマルチモデルはAmazon Bedrockを通じて提供され、クロスリージョン推論によって信頼性が向上している。Visual Studio CodeやGitHub.comなど、開発者が普段使用している環境で直接利用することができるため、開発効率の大幅な向上が期待できるだろう。

GitHub Copilotのマルチモデル対応に関する考察

GitHub Copilotのマルチモデルサポートにより、開発者は各プロジェクトの要件に最適なAIモデルを選択できるようになり、開発効率が大幅に向上する可能性がある。特にClaude 3.5 SonnetがSWE-bench Verifiedで最高性能を記録したことは、実際の開発現場での有用性を示唆している。

ただし、複数のAIモデルを使い分けることで、コードの一貫性や品質管理が課題となる可能性がある。各モデルの特性や出力の違いを理解し、適切なモデルを選択するためのガイドラインや、コードレビューのプロセスを整備する必要があるだろう。

今後は各AIモデルの特性を活かしたベストプラクティスの確立や、モデル間の連携機能の強化が期待される。また、開発者コミュニティからのフィードバックを基に、より実践的な機能の追加や改善が行われることで、AIを活用した開発環境がさらに進化していくと考えられる。

参考サイト

1. ^ GitHub. 「Claude 3.5 Sonnet on GitHub Copilot Anthropic」. https://www.anthropic.com/news/github-copilot, (参照 24-10-31).
2. Google. https://blog.google/intl/ja-jp/

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