GitHub、AIモデル自動調整「Copilot Fusion」の開発背景を公開

ETNews2026年10月31日 (土)
GitHub、AIモデル自動調整「Copilot Fusion」の開発背景を公開
  • •GitHub、作業に応じてAIモデルを自動選択・調整するCopilot Fusionの開発背景を公開
  • •「シングル」「カスケード」「クリティック」の3方式で、モデル選択や段階連携、結果の相互検証を実施
  • •高品質処理と高速・低コスト処理を選べる等級制で、性能と費用の両立を目指す

GitHubは28日、米サンフランシスコで開かれた「GitHub Universe 2026」で、Copilot Fusionの開発背景を公開しました。GitHubの製品管理担当ディレクター、メーガン・コジョカは、開発者が利用するAIモデルを自分で検討しなくて済むようにすることが目標だと説明しました。Copilot Fusionは、作業の特性に合わせて複数のAIモデルを自動で選び、調整するサービスです。OpenAI、Anthropic、Kimi、DeepSeekなど、利用者の需要が高いモデルから開発作業に適したものを選びます。

コジョカによると、開発者や企業の管理者は、モデルごとの性能と費用を一つずつ比較する負担を減らせます。企業は特定モデルの利用を制限し、許可したモデルの範囲内で性能と費用を調整できます。使いたくないモデルが選ばれないようにしながら複数のモデルを調整し、企業顧客が信頼できる製品を作ることに注力したと述べました。

サービスは3つの方式で動きます。「シングル」は作業に合うモデルを1つ自動選択します。「カスケード」は企画やコード実装など、作業の段階ごとに異なるモデルをつなぎます。「クリティック」は別のモデルを使い、成果物を相互に検証します。

コジョカは、開発で最大の課題となったのは性能と費用のバランスだと明らかにしました。最先端AIモデル並みの品質を保ちながら費用を抑えることが重要で、利用者が性能の低いモデルだと感じるものが選ばれれば、システムへの信頼を失う可能性があると説明しました。この課題に対応するため、高品質な処理と高速・低コストの処理から選べる等級制を導入しました。利用者がモデルやモデル選択機能を自分で選ばず、開発作業に集中できることが製品の最終的な価値だとコジョカは述べました。