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GitHub Copilot
実業務への適用・⁠開発標準化・⁠組織定着までのAI駆動開発支援

GitHub Copilotは、ソフトウェア開発をAIが手伝う、GitHub公式のサービスです。当社は、ライセンスの配布や研修にとどまらず、貴社の実際の開発業務に適用して効果を測り、AIが従う開発ルールや手順を整え、統制を保ちながら組織に定着させるところまで支援します。

01/Copilotとは

GitHub Copilotとは：開発の現場で使うAIアシスタントとAIエージェント

GitHub Copilot（ギットハブコパイロット）は、プログラムを書く・読む・直す・確かめるといったソフトウェア開発の作業を、AIが支援するGitHub公式のサービスです。開発者が使う編集ソフトやGitHubの画面の中で動き、書きかけのプログラムの続きを提案したり、質問に答えたり、依頼された作業をまとめて進めたりします。AIの頭脳にあたる言語モデルは、OpenAI・⁠Anthropic（Claude）・⁠Googleなどの複数から、作業に合わせて選べます。

最近の中心は、AIエージェントとしての使い方です。AIエージェントとは、指示を受けて自分で手順を考え、複数の作業を続けて実行するAIのことです。GitHub Copilotでは、作業の依頼（Issue）を割り当てると、AIが変更を作り、人が確認するための変更案（プルリクエスト）を提出します。最終的に取り込むかどうかは人が判断します。

使い方の広がり

書きながら続きを提案してもらう入力中のプログラムから、次の行や処理のまとまりを提案（コード補完）

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相談しながら質問して答えを得る既存のプログラムの説明、修正方法、テストの書き方を対話で確認（Copilot Chat）

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任せて確かめる作業を任せて、人が確認する依頼をAIが進めて変更案を提出し、人が確認して取り込む（エージェント）

GitHub Docs「GitHub Copilot の機能」の記載をもとに作図

名前の似たCopilotとの違い

GitHub Copilot 使う人：開発者・⁠開発チームプログラムの作成・⁠調査・⁠修正・⁠確認を支援する。開発の作業そのものをAIと進める。

Microsoft 365 Copilot 使う人：社員全般 Word・⁠Excel・⁠Teams・⁠Outlookなどの業務アプリで、文書作成や情報の検索・⁠要約を支援する。

Copilot Studio 使う人：業務部門・⁠IT部門画面の操作で業務用のAIエージェントを作る。Copilot Studioは、プログラムを書かずに作れるのが特徴。

GitHub Copilotを使うメリット

開発が速くなる定型的なプログラムやテストの作成、既存プログラムの調査をAIが担い、人は判断と確認に時間を使えます。

品質の差が縮まる共通のルールをAIに読ませることで、経験の浅いメンバーでも、決められた書き方・⁠確かめ方で作業できます。

人の確認を残せる AIが作った変更は、変更案として人が確認してから取り込みます。任せる範囲と確認の手順を決めて使えます。

モデルを選べる作業に合わせてOpenAI・⁠Claudeなどのモデルを使い分けられ、特定のAIに依存しない体制を作れます。

記録が残る GitHub上で、誰がいつ何を変えたかの履歴と、AIの利用状況を管理できます。

いつもの道具で使える開発者が普段使う編集ソフトとGitHubの中で動くため、新しい画面を覚える負担が少なく済みます。

02/注目される背景

個人の便利ツールから組織の開発基盤へ：AIに任せる範囲の拡大と統制

AIによる開発支援は、当初は開発者一人ひとりが入力を速くするための道具でした。現在は、設計書の作成、既存プログラムの調査、テスト、変更内容の確認（レビュー）まで、開発の工程全体にAIが入るようになっています。GitHub Copilotでも、作業を任せるエージェント機能や、組織ごとの共通ルールをAIに読ませる仕組みが加わり、チームや会社の単位で使う道具へと性格が変わりました。

任せる範囲が広がるほど、企業にとっては「誰が、いつ、AIに何をさせ、何が変わったか」を後から説明できることが重要になります。GitHub Copilotには、組織の管理者がAIの利用範囲や使えるモデルを決める管理機能と、利用状況を確かめる機能が用意されています。こうした管理機能を使って、個人任せの利用から、会社として統制された利用へ移すことが、導入の論点になっています。

導入の論点の変化

個人の利用・入力の補助として、各自が自由に使う・使い方や効果は人によってばらばら・何にAIを使ったかは本人しか知らない

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組織の利用・設計・⁠調査・⁠テスト・⁠確認まで、工程にAIを組み込む・共通のルールと手順で、品質と効果をそろえる・権限・⁠変更履歴・⁠利用記録を会社として管理する

出典（公式ドキュメント）

GitHub Docs「GitHub Copilot の機能」

03/主な機能

GitHub Copilotの主な機能と、法人向けプランの選び方

GitHub Copilotの機能は、開発者が使うものと、管理者が使うものに分かれます。業務での使い道と合わせて整理します。

できること内容業務での使い道

続きの提案コード補完書きかけのプログラムから、次の行や処理のまとまりを提案します。定型的な処理や、似た処理の繰り返しを素早く書く

質問・⁠相談Copilot Chat プログラムの意味、修正方法、テストの書き方などを対話で尋ねられます。引き継いだ既存システムの理解、不具合の原因の当たりづけ

作業を任せるエージェント（コーディングエージェント）作業の依頼を割り当てると、AIが変更を作り、人が確認するための変更案を提出します。小さな改修やテスト追加を任せ、人は確認に集中する

変更の確認コードレビュー変更案の内容をAIが確認し、気になる点を指摘します。人の確認の前に、見落としや書き方のばらつきを減らす

共通ルールの読み込みカスタム指示・⁠Skills 組織の開発ルールや作業手順を、AIが毎回読み込む形で用意できます。誰が使っても、決められた書き方と手順で作業させる。コンテキストエンジニアリングの考え方で整える

管理と利用状況管理者向け機能利用者・⁠使えるモデル・⁠機能の範囲を管理者が決め、利用状況を確かめられます。部門ごとの利用範囲を決め、定着度と効果を測る

法人向けには、組織での管理機能を備えた「Copilot Business」と、さらに大規模な組織向けの機能を加えた「Copilot Enterprise」があります。どちらを選ぶかは、利用する人数、社内のプログラムをAIにどこまで参照させたいか、管理の細かさで決まります。料金や機能の範囲は改定されることがあるため、導入時に最新の公式情報で確かめます。

04/導入の進め方

GitHub Copilot導入の5つの工程：対象の選定から効果測定・⁠横展開まで

ライセンスを配るだけでは、使う人と使わない人の差が広がり、効果も測れません。対象とする業務を決め、AIが従うルールを用意し、実際の業務で使いながら効果を測り、うまくいった型を他の部門へ広げる、という順に進めます。

導入の流れ

対象とする業務と部門の選定既存システムの調査、設計書の作成、改修、テストなど、効果が出やすく測りやすい業務と、最初に使う部門を決めます。

対象業務・⁠成功の基準

ライセンスと管理の設計プランの選定、利用者への配布、使えるモデルや機能の範囲、組織の管理設定を決めます。

管理者ガイド・⁠利用ルール

AIが従うルールの用意開発ルール、作業の手順、業務の知識を、AIが読み込める指示として整えます。

共通の指示・⁠作業の型

研修と実業務での適用基本の研修のあと、実際の開発作業でAIと一緒に進め、使い方を身につけます。

研修資料・⁠実務での成果物

効果測定と横展開使わない場合と比べた工数や品質を測り、うまくいった型を他の部門へ広げます。

効果レポート・⁠展開計画

05/当社の支援内容

導入設計から実業務適用、開発標準化、定着・⁠統制までのGitHub Copilot支援メニュー

当社は、GitHub Copilotを使って成果が出る開発の進め方を、貴社の現場に実装し、組織に定着させることを支援の軸にしています。使い方の説明で終わらせず、貴社の実際の開発作業を一緒に進め、効果と限界を測り、作った指示やルールを資産として残します。

支援の流れ

支援 1・⁠2導入設計・⁠実業務への適用対象選定、管理設計、実際の開発作業での伴走

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支援 3・⁠4開発標準化・⁠業務知識の接続仕様から実装までの型、AIが従うルール、外部ツールとの連携

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支援 5・⁠6開発基盤・⁠統制テストと反映の自動化、権限・⁠記録・⁠モデルの運用

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支援 7・⁠8定着・⁠推進体制研修、実務での指導、推進者の育成、効果測定

伴走体制：X-Tech FDE（現場に入り込む実装支援）で、貴社の開発チームと同じ作業を進めながら、やり方を引き継ぎます。

支援 1 導入設計とオンボーディング対象部門と業務の選定、ライセンスの設計、組織の管理設定と権限・⁠利用ルールの設計、管理者ガイドの作成、初期研修までを行います。

組み合わせるサービスGitHubソリューション

支援 2 実業務への適用と開発支援既存プログラムの調査、変更の影響範囲の分析、設計書の作成、実装、レビューを、貴社の実際の作業で一緒に進めます。使い方の説明にとどめず、現場の業務を前に進めます。

組み合わせるサービスAI駆動開発　 X-Tech FDE

支援 3 仕様から実装までの開発標準化影響の分析→設計→テストを先に書く実装→レビューを一続きで進める仕様駆動開発を適用します。設計の成果物を作業単位（Issue）に分け、GitHub Copilotでの実装へつなぐ当社の標準も使えます。

組み合わせるサービスSAIDDar

支援 4 AIが従う指示・⁠手順の整備と業務知識の接続共通ルール・⁠作業の型・⁠手順のまとまり・⁠任せる役割の4層で指示を整え、再利用できる形で残します。プログラムの構造を調べる道具や、会議・⁠メールなどの業務情報を、外部ツール連携（MCP）でつなぐ構成も比べて選びます。

組み合わせるサービスMCP　ハーネスエンジニアリング

支援 5 開発基盤の刷新と移行テストと本番反映の自動化（GitHub Actions）への移行、その運用ルールの整理、既存システムの資料化と作り直し（モダナイゼーション）を、GitHub Copilotを使って進めます。

組み合わせるサービスSyncLect Agentic Migration Harness　DevSecOps

支援 6 統制とマルチモデル運用 AIの利用をGitHub Copilot経由に集約し、アクセス管理・⁠変更管理・⁠監査証跡を前提とした開発と運用を設計します。作業に合わせたモデルの使い分けと、安全面の確認（セキュリティ検査）も組み込みます。

組み合わせるサービスGitHub Advanced Security　AIガバナンス

支援 7 研修・⁠実務での指導・⁠内製化ハンズオン研修、実際のプロジェクトでの実務指導（OJT）、教材の作成を行い、貴社の開発チームが自ら使いこなせるようにします。

組み合わせるサービスHWS Agent Camp

支援 8 推進体制づくりと効果測定推進役の任命、利用者どうしの共有の場づくり、週次・⁠月次の利用指標、四半期の振り返り、経営層への報告までを仕組みにし、他部門への展開を支援します。

組み合わせるサービスAI Agent CoE

06/特長

AIが従うルールの4層構成：貴社の開発標準をCopilotが扱える形に

GitHub Copilotの出来は、AIにどのような前提とルールを渡すかで大きく変わります。当社は、貴社の開発ルール、作業の手順、業務の知識を4つの層に分けて整え、誰が使っても同じ品質で作業が進むようにします。作った指示や手順は、プロジェクトが終わっても使える資産として残ります。

整える4つの層

Instructions共通ルール書き方、使ってよい部品、禁止事項、確認の観点など、どの作業でも守る開発ルール。リポジトリ（プログラムの保管場所）ごとに置き、AIが毎回読み込みます。

Prompts作業の型影響範囲の調査、設計書の作成、テストの追加など、よく行う作業の依頼文を型にしたもの。誰が依頼しても同じ手順で進みます。

Skills手順と知識のまとまり業務分析や移行作業など、複数の手順と必要な知識をひとまとめにしたもの。必要なときにAIが呼び出して使います。

Agent任せる役割設計担当、レビュー担当など、役割と権限を決めたAI。任せる範囲と、人が確認する場面をあらかじめ決めます。

貴社の開発ルールと体制に合わせて構成

特長 1/3 実業務で効果と限界を測る貴社の実際の作業に適用し、使わない場合と比べた工数を測ります。機能を足せば良くなるとは限らないため、品質・⁠やり取りの回数・⁠費用から、適した構成を見極めます。

特長 2/3 指示とルールを組織の資産にする 4層の指示、仕様駆動の手順、SAIDDarによる標準化で、作業のやり方を人ではなく組織に残します。

特長 3/3 統制と周辺基盤まで含めて定着させる権限・⁠変更履歴・⁠監査証跡の設計、テストと反映の自動化、推進体制づくりまでつなげ、使い続けられる状態にします。

07/取り組み事例

GitHub Copilotの実業務適用・⁠開発基盤・⁠人材育成の取り組み

製造・⁠金融などの開発現場で、GitHub Copilotを実際の業務に適用し、効果を測り、開発の進め方や基盤、人材の育成までを支援してきました。お客様名は伏せ、業種と取り組み内容で紹介します。

業種・⁠テーマ取り組み内容

電機メーカー（既存システムの改修）実業務への適用・⁠効果測定既存システムの日付処理の改修を題材に、影響範囲の調査・⁠設計書の作成・⁠レビューを17の作業で実施し、共通ルール・⁠作業の型・⁠手順のまとまり・⁠任せる役割の4層の指示を整えました。別の拠点では、実際の改修2件に、影響の分析→設計→成果物の作成→テストを先に書く実装→レビューの流れを適用しています。整えた指示と仕様の成果物は、再利用できる資産として残しました。

電機メーカー（構成の比較検証）外部ツール連携の見極めプログラムの構造を調べる道具などを外部ツール連携（MCP）で追加した構成と、標準の構成を7つの作業で比べました。標準の構成が成功率89％で最も安定し、追加した構成は費用が1.4〜1.7倍になり成功率も下回りました。足すほど良くなるとは限らないことを、数値で確かめています。

車載機器メーカー（開発基盤）テスト・⁠反映の自動化当社グループで、既存の自動化の仕組み（Jenkins）をGitHub Actionsで再現する検証、移行に向けた要件と運用ルールの聞き取り、ハンズオン研修を実施しました。構成図・⁠検証結果の報告書・⁠研修資料・⁠運用状況についての提言書を作成しています。

精密・⁠化学メーカー（人材育成）研修・⁠教材開発部門向けに、GitHub CopilotとAI駆動開発の講義を行い、教材を作成・⁠提供しました。

生命保険会社（実務指導）実プロジェクトでのOJT システム開発プロジェクトに参画し、お客様の開発メンバーへGitHub Copilotの使い方を、実際の作業を通じて指導しました。

大手事業者を含む複数の受注案件統制されたマルチモデル運用 GitHub Copilotを介してClaudeを利用し、アクセス管理・⁠変更管理・⁠監査証跡を前提とした環境で、作成支援からレビュー、設計書の作成まで実運用しています。OpenAIとClaudeのモデルを作業に応じて使い分けています。

公開している関連の取り組み

AI駆動開発の顧客適用 JR東日本「HirakeBA」をAI駆動開発で支援設計・⁠実装・⁠レビューの全工程にAI駆動開発を適用。同一スコープ・⁠同等品質を前提とした当社試算で、開発工数約92％削減、開発期間約47％短縮です。

統制されたAI駆動開発ガバナンス対応型AI駆動開発（Claude活用） GitHub Copilotを介してClaudeを利用し、アクセス管理・⁠変更管理・⁠監査証跡を前提とした環境で、大手事業者を含む複数の受注案件に実装・⁠運用しています。

GitHub認定パートナー Agentic DevOpsソリューションの提供 GitHubチャネルパートナーとして、GitHub Copilotと当社のAIエージェント・⁠AI駆動開発の知見を組み合わせ、開発から運用までを支援しています。

技術解説（Zenn） GitHub Copilot利用時の迎合を抑える指示の整え方開発の手順をAIがどれだけ正しく理解するかの比較 GitHub CopilotのSkillsで業務分析を仕組み化する（登壇資料）

08/顧客価値

使われない・⁠効果が見えない・⁠統制できないの解消と、役割別の効果

よくある課題当社の進め方得られる価値

ライセンスを配ったが、使う人が一部に限られる対象業務を決め、実際の作業で一緒に使いながら身につける使い方が業務に結びつき、利用が広がる

効果を経営に説明できない使わない場合と比べた工数を、対象の作業ごとに測る投資判断と展開計画の根拠になる

人によって出来がばらつく共通ルール・⁠作業の型・⁠手順を、AIが読み込む形で整える経験に関わらず、同じ手順と品質で進められる

AIの利用を統制できず、本番の開発で使えない利用をGitHub Copilot経由に集約し、権限・⁠変更履歴・⁠記録を設計する監査に耐える形で、大手企業の開発に組み込める

支援が終わると、やり方が残らない指示・⁠手順・⁠仕様の成果物を資産にし、推進役を育てる貴社のチームで改善と展開を続けられる

経営層・⁠事業部門開発の期間と費用の見通しが立てやすくなり、AIへの投資効果を数値で確かめられます。

開発部門の責任者チーム全体の進め方と品質をそろえ、効果を測りながら他のチームへ広げられます。

開発者調査や定型作業をAIに任せ、設計や判断、確認に時間を使えます。

情報システム・⁠統制部門利用者・⁠モデル・⁠機能の範囲を決め、変更履歴と利用記録で説明責任を果たせます。

09/業界ユースケース

製造・⁠金融・⁠交通インフラ・⁠データ活用での使い道と、向いている企業

業界・⁠領域よくある開発の悩みGitHub Copilotでの使い道

製造（電機・⁠車載）長く使われてきた既存システムの改修で、影響範囲の調査に時間がかかる。開発の自動化の仕組みが古い影響範囲の調査と設計書の作成をAIで進め、テストと反映の自動化をGitHub Actionsへ移す

金融・⁠保険統制要件が厳しく、AIの利用記録と変更履歴を説明できる必要がある利用をGitHub Copilotに集約して権限と記録を管理し、実プロジェクトで使い方を指導する

交通・⁠インフラ（新規事業）短い期間で新しいサービスを立ち上げたいが、品質は落とせない仕様を起点に設計・⁠実装・⁠レビューの全工程へAIを組み込む（JR東日本 HirakeBAの事例）

データ活用（全業種）データ基盤の処理やテスト、手順書の更新が手作業で追いつかない Microsoft Fabricの処理の作成、テストの作成、手順書の更新にGitHub Copilotを使う

システム移行（全業種）古い言語で書かれたシステムの仕様が分からず、移行の見積もりが立たない既存プログラムから設計書を起こし、新しい言語への作り直しを進める（マイグレーションAIエージェント）

向いている企業・GitHub Copilotのライセンスはあるが、利用や効果にばらつきがある・既存システムの改修や移行など、調査と資料作成の負担が大きい開発を抱えている・上場企業・⁠大手企業で、AIの利用に統制と説明責任が求められる・AIを使った開発のやり方を、外部に頼らず社内に残したい

別の方法が合う場合・開発を外部に全面委託しており、社内に開発チームを持つ予定がない・プログラム開発ではなく、文書作成や会議の要約が主な目的（この場合は[[Microsoft 365 Copilot|ccamp]]の活用を支援します）・まず小さく試すだけで、業務への適用や効果測定は予定していない

最初の打ち合わせで伺うこと

Q. GitHub Copilotのライセンスは導入済みですか。何名が日常的に使っていますかQ. 最も時間がかかっている開発作業は何ですか（調査・⁠設計書・⁠改修・⁠テストなど）Q. 開発ルールや設計の書き方は、文書になっていますかQ. AIの利用について、社内の統制・⁠監査の要件はありますかQ. 効果を誰に、どの指標で報告する必要がありますかQ. テストと本番反映の自動化の仕組みは何を使っていますか

10/想定ROI

実業務での工数の実測と、開発チーム単位の削減試算

電機メーカーでの支援では、対象とした19の作業について、GitHub Copilotを使わない場合に担当者が想定した工数と、実際にかかった工数を比べました。あわせて、開発者20名のチームを想定した年間の試算を示します。

区分作業使わない場合使った場合削減

実測既存システムの調査・⁠設計書の作成・⁠レビュー（17作業） 14.9時間 2.6時間 ▲83%

実測実際の改修2件（影響の分析から実装・⁠レビューまで） 96.0時間 40.0時間 ▲58%

実測対象19作業の合計 110.9時間 42.6時間 ▲62%

試算既存プログラムの調査・⁠影響範囲の分析 20名 × 月8時間 = 年1,920時間年960時間 ▲50%

試算設計書・⁠手順書の作成と更新 20名 × 月6時間 = 年1,440時間年720時間 ▲50%

試算テストの作成 20名 × 月6時間 = 年1,440時間年860時間 ▲40%

試算変更内容の確認（レビュー） 20名 × 月4時間 = 年960時間年670時間 ▲30%

実測は対象19作業の結果で、業務全体の削減量ではありません。試算の効果は、最初の診断で貴社の現行工数を測って算出します。

11/他の手段との違い

ライセンス配布のみ・⁠研修のみ・⁠個人任せの利用との比較

進め方特徴起きやすいこと

ライセンスの配布のみすぐに始められ、費用はライセンス代だけ使う人と使わない人の差が広がり、効果を測れない

研修のみ基本的な使い方を全員に伝えられる研修の例と実際の業務が結びつかず、現場で使われなくなる

各自が好きなAIツールを使う開発者が使い慣れたツールを選べる利用記録と権限を管理できず、統制の要件を満たせない

当社の支援実際の業務に適用し、効果を測り、ルールと統制を整え、推進体制まで作る最初に対象業務の選定と現行工数の把握が必要

ほかのAI開発ツールと併用する場合も、利用をGitHub Copilotに集約すると、権限・⁠変更履歴・⁠利用記録を1か所で管理できます。Claude Codeなどを使う開発は、Claudeソリューションで支援しています。

12/ガバナンス

アクセス管理・⁠変更管理・⁠監査証跡とマルチモデル運用のルール

上場企業や大手企業の開発では、内部統制報告制度（J-SOX）などの観点から、誰が作り、いつ何が変わったかを後から説明できる状態が求められます。当社は、AIの利用をGitHub Copilot経由に集約し、統制を前提とした開発と運用の設計を標準化しています。

利用の集約 AIの利用をGitHub Copilot経由に集約し、どのモデルを使った場合も、同じルールで権限と記録を管理します。

アクセス管理利用者、使えるモデル、機能の範囲を組織の管理設定で決めます。社員の認証はMicrosoft Entra IDと連携できます。

変更管理 AIが作った変更も、変更案として人が確認してから取り込みます。重要な部分は必ず人が確認する決まりを設けます。

監査証跡誰が・⁠いつ・⁠何を行ったかを、GitHub上の変更履歴と利用記録で追えるようにします。

安全面の検査 AIが作ったプログラムにも、人が書いたものと同じ基準で、秘密情報の混入や弱点の検査を行います（GitHub Advanced Security）。

マルチモデルの運用作業に合わせてOpenAIとClaudeのモデルを使い分け、費用を抑えるとともに、1つのモデルの障害や仕様変更でも開発を止めない体制にします。

13/当社について

GitHub認定パートナー・⁠Agentic DevOps Specialization取得企業としての開発支援

GitHub認定パートナー GitHubテクノロジーパートナーに続き、2025年10月にGitHubチャネルパートナーに認定されました。GitHubソリューションとして、導入から運用、AI駆動開発までを支援しています。

Microsoftの上位パートナー認定「Agentic DevOps with Microsoft Azure and GitHub」「AI Platform on Microsoft Azure」の2つのSpecializationを取得しています。2024年に「AI イノベーションパートナーオブザイヤー」を受賞しました。

2023年からの全社利用 2023年4月にGitHub Copilotを全社に導入し、同年の社内調査では回答者の63％が業務効率の向上を実感しました。自社での利用から得た知見を、お客様の支援に生かしています。

開発の標準と独自の基盤設計からGitHub Copilotでの実装までをつなぐSAIDDar、移行を一続きで進めるSyncLect Agentic Migration Harnessを提供しています。

技術知見の公開 GitHub Copilotの指示の整え方、モデルの比較、業務情報との連携の検証結果を、技術ブログや登壇資料で公開しています。

14/はじめ方

現状診断から他部門への展開までの5ステップのスタートプラン

全員に一斉に配るのではなく、効果の見えやすい1つのチームと業務で始め、測った効果と整えたルールを型にしてから広げます。

STEP 1　現状診断ライセンスの利用状況、時間のかかっている開発作業、開発ルールの文書化の状況、統制の要件を確かめます。効果を比べる基準となる現行工数もここで測ります。

STEP 2　対象業務とチームの決定効果が出やすく測りやすい業務と、最初に取り組むチームを決め、成功の基準を合意します。

STEP 3　ルールの整備と実業務での適用 AIが従う指示を整え、対象の作業で一緒に使います。必要に応じて、外部ツール連携の構成を比べて選びます。

STEP 4　効果測定と統制の整備使わない場合と比べた工数と品質を測り、権限・⁠変更管理・⁠記録の運用ルールを固めます。

STEP 5　他部門への展開と内製化整えた型と推進役をもとに他のチームへ広げます。X-Tech FDEで現場に入り込んで伴走します。

AIエージェントの試作から始めたい場合は、HWS Agent Camp（約2週間の事前準備と2日間の集中開発）を使えます。業務部門でのCopilot活用は、HWS Copilot Agent Campで支援します。

15/関連ソリューション

GitHubで、開発の流れを変える。

GitHubソリューション. GitHubの導入・⁠運用から、Agentic DevOps、AI駆動開発までを支援します。

AI駆動開発を、組織の標準能力に。

AI駆動開発ソリューション. 開発の工程全体にAIを組み込み、推進組織（CoE）づくりまで支援します。

設計から実装まで、組織の型にする。

SAIDDar. 提案・⁠設計の成果物を作業単位に分け、GitHub Copilotでの実装へつなぐ開発標準です。

AIが書いたコードも、同じ基準で守る。

GitHub Advanced Security. 秘密情報の流出防止と、プログラムの弱点の検査を、導入から運用まで支援します。

古いシステムの移行を、一続きで進める。

SyncLect Agentic Migration Harness. 解析・⁠設計・⁠生成・⁠テスト・⁠検証を、AIと専門人材の判断でつなぐ移行の基盤です。

統制したまま、 Claudeを開発に。

Claudeソリューション. GitHub Copilot経由のClaude利用を含め、権限・⁠記録を共通のルールで運用します。

業務部門のCopilotを、現場の戦力に。

HWS Copilot Agent Camp. Microsoft 365 CopilotとCopilot StudioでのAIエージェント作りを、現場に伴走して移します。

2日間で、 AIエージェントを試作する。

HWS Agent Camp. 専門エンジニアが伴走する2日間の集中開発で、業務に合わせたAIエージェントを試作します。

16/よくあるご質問

Q. GitHub Copilot（ギットハブコパイロット）とは何ですか。 A. ソフトウェア開発の作業をAIが支援する、GitHub公式のサービスです。プログラムの続きの提案、対話での質問、作業を任せるエージェント、変更内容の確認などの機能があります。AIのモデルは作業に合わせて複数から選べます。

Q. Microsoft 365 CopilotやCopilot Studioとは何が違いますか。 A. GitHub Copilotは開発者がプログラム開発で使うもの、Microsoft 365 CopilotはWordやTeamsなどの業務アプリで社員が使うもの、Copilot Studioは画面の操作で業務用のAIエージェントを作るものです。業務部門での活用はHWS Copilot Agent Campで支援しています。

Q. BusinessとEnterpriseのどちらを選べばよいですか。 A. 利用人数、社内のプログラムをAIにどこまで参照させたいか、管理の細かさで判断します。料金や機能の範囲は改定されることがあるため、導入時に最新の公式情報を確かめたうえでご提案します。

Q. ライセンスは導入済みです。どこから支援を受けられますか。 A. 利用状況と、時間のかかっている開発作業の確認から始めます。対象の業務を決め、実際の作業で一緒に使いながら、AIが従うルールの整備と効果測定を進めます。

Q. 効果はどのくらい出ますか。 A. 電機メーカーでの支援では、対象とした19の作業で、担当者が想定した110.9時間に対し実績42.6時間でした。業務全体の削減量ではないため、貴社では最初に現行工数を測ってから効果を算出します。

Q. 社内の統制・⁠監査の要件に対応できますか。 A. AIの利用をGitHub Copilot経由に集約し、アクセス管理・⁠変更管理・⁠監査証跡を前提とした開発と運用を設計します。当社では、大手事業者を含む複数の受注案件でこの形で実運用しています。

Q. OpenAIとClaudeのモデルを使い分けられますか。 A. はい。作業に合わせて使い分けることで、費用を抑えるとともに、1つのモデルの障害や仕様変更でも開発を止めない体制にできます。Claudeの活用はClaudeソリューションでも支援しています。

Q. 外部ツールとの連携（MCP）は追加したほうがよいですか。 A. 必ずしも良くなるとは限りません。当社の比較では、追加した構成のほうが費用が1.4〜1.7倍になり、成功率も標準の構成を下回りました。作業ごとに品質と費用を比べて選びます。MCPの設計・⁠導入も支援しています。

Q. 研修だけをお願いすることはできますか。 A. はい。ハンズオン研修と教材の作成から始められます。研修のあとに実際の業務で使う段階まで進めると、現場での定着につながりやすくなります。

GitHub Copilotの活用・⁠定着のご相談

対象業務の選定、実業務での効果測定、開発ルールの整備、統制の設計、研修・⁠内製化まで、貴社の状況に合わせてご提案します。

お問い合わせ

GitHub Copilot実業務への適用・⁠開発標準化・⁠組織定着までのAI駆動開発支援