GitHub Copilot Coding Agentが登場 開発タスクはAIに任せられるか

＞Copilotはテスト済みのコードベースで機能追加やバグ修正、テスト拡張、リファクタリング、ドキュメント改善みたいな低～中程度のタスクが得意なんだって。AIにどこまで任せるかの線引きが大事みたい。AIがテスト作ったコードベースだとダメかもね。Microsoftが社内でどれだけ使ってるか数字を出さないのが気になるな。hypeと実際の使いやすさの区別がマジ大変。

GitHubとMicrosoftで3ヶ月くらい社内で使ってたんだ。400人くらいのGitHub社員が300以上のリポジトリで使って、Copilotが出したPRが1000件近くマージされたんだよ。しかもこのagent自体を作ってるリポジトリでは、Copilotが5番目に貢献してるんだって！マジでCopilotでCopilot作ってるわけね（GitHubのPdMより）。

一番楽しみなのは、開発者が好きな作業に集中できて、退屈なタスクが減ることかな。テスト書いたりドキュメント直したり依存関係更新したり、そういうのって多くの開発者が苦手だよね。AIがそれらを引き受けてくれて、もっと面白い難しい問題に取り組める世界になると思うんだ。

＞we’ve merged almost 1,000 pull requests contributed by Copilot
Copilotが出したPRが1000件近くマージされたって話、じゃあマージされなかったり、人間が手直ししなきゃいけなかったりしたPRはどれくらいあるの？知りたいな。

Microsoftの友達から聞いた話だと、これって経営陣からの強い指示みたいで、開発者側からじゃないらしいよ。Azureチームの知り合いは、社内AIコーディングアシスタントのインストール断ったらPIPになりそうになったって。マネージャーはみんな”AI使ってる開発者の数”をOKRにしてるけど、実際はインストールだけして全然使わないかたまに使う程度が多いみたい。C#とかPowerShellにはかなり使えないらしいしね。

Microsoftのコードの20～30％くらいは何らかの形でAIが生成してるって記事見た気がするな [0]
いずれにしても、プログラミングにおけるAIって開発者の能力を何倍にもするみたいな使い方が一番良いと思うんだ。人間の創造性とか主体性とか考える力をAIが奪わない方が、AIにとっても人間にとっても一番良いよね。AIはタスクをこなす係で、大きな決定とか計画は人間がやるべき。
だから、プログラミングでのAI活用は、ずっと人間が主導権を持つべきだと思う。最終的には、儲けるためにガンガン機能を作るんじゃなくて、人間の能力を高めるために使うべきだよね。まあ、限界はあるけどさ。
[0] https://www.cnbc.com/2025/04/29/satya-nadella-says-as-much-a…

高品質なドキュメント書くのが好きな開発者はどうなんの？ほとんどのドキュメントがAIが作った”slop（手抜き）”になって、AIは力技で問題解決するようになるの？”tricky dependency updates”はできるけど”most interesting and complex problems”は無理ってラインまであとどれくらい？GitHub Copilot Coding Agentがちゃんと動くために必要な”well tested”コードベースのテストは誰が書くわけ？
結局、開発者の仕事って何になるの？チケット書いて、質低いPRレビューするの？それって一番退屈でつまんない仕事じゃん？

テクニカルドキュメントを”AI Slop”って言うのは変だと思うな。丁寧に書かれた文章か、手抜きかって話じゃなくて、ドキュメントがあるか無いか、古いか新しいかの話なんだよ。個人的な経験だと、LLMってコードからドキュメント作るのめっちゃ得意だし、デザインの理由とか推測するのも上手い。LLM生成のテクニカルドキュメントには大賛成。ちゃんとした文章読みたいなら文学でも読めば？

退屈な仕事でお金もらってんだよ。金もらうの大好きだし。

Textbook Survivorship biasだね。記事で褒めてるCopilotの貢献（Bullet hole in that plane）だけ見て、AIのせいで朝から最悪だった人たち（Missing dots、whole missing planes）を見てないんだよ。

でもさぁ、退屈なことやるよりInterestingでEnjoyingな仕事やってお金もらう方がいいでしょ？　;)　AgentみたいなCopilotがTediousなStuffをBurn downして、More time for the big value addsにしてくれるといいなってHopeしてるんだよ。

”We need to get 1000 PRs merged from Copilot” ”But that’ll take more time” ”Doesn’t matter”
って感じ？

2012年から2020年くらいにTechnological singularityがVery closeって言ってもNo one believed meなんだよね。CodingはJust the easiest to automate away into almost oblivion。これからOther sorts of knowledge work specialists including electrical and mechanical engineers, and probably doctors too. And, of course, office workにもGradually come for。Some iota of a specialistsはRemain to tune the bots、SomeはRemain in the fields to work with them for where ExpertiseはAbsolutely required、But widespread unemployment of what were options for potential upward mobility into middle classはBeing destroyed and replaced with nothing。There won’t be ”retraining” or handwaving other opportunities for the ”basket of labor”, but Competition of many uniquely, far overqualified people for ever dwindling opportunities。It is difficult to get a man to understand something when his salary depends upon his not understanding it. - Upton Sinclair

DocumentationはJust CodeをTextにTranslatingするだけじゃないんだよ。I don’t doubt that LLMs are wonderful at that: that’s what they understand。They don’t understand Users though, and that’s what separates a great documentation writer from someone who documents。

”In the repo where we’re building the agent, the agent itself is actually the ＃５ contributor”
How does this align with Microsoft’s AI safety principals? What controls are in place to prevent Copilot from deciding that it could be more effective with less limitations?

It’s not Survivorship bias。Survivorship bias would be if you made any conclusions from the 1000 merged PRs (eg. ”90% of all merged PRs did not get reverted”)。But simply stating the number of PRs is not that。

Great technical documentation rarely gets written。　You can tell the LLM the audience they are targeting and it will do a reasonable job。 I truly appreciate technical writers, and hold great ones in special esteem。　We live in a world where the market doesn’t value this。

それって、コーディングしないシニアエグゼクティブがどこでも言ってることそのまんまだね。一方、エンジニアはコード補完とかGoogleの代わりとして使ってるだけ。大差ないように見えるよ。唯一変える習慣は、Stack Overflowの答えを信用するのと同じくらいAIソリューションを信用できるようになることくらいかな。SOの利点は、各コメントにタイムスタンプがあって、別の見方とか修正、注意点とかがコメント欄にあることだけどね。

＞ 最近引用を見た気がするんだけど、MSのコードの20〜30%は何らかの方法で生成されてるって。[0]Googleも似たような感じ。MSは今、開発者にAIを使うのを義務付けてるんだって。

Copilotは開発者に割り当てられた作業だけをやるんだ。それに、エージェントが書くコードは全部プルリクエストを通らないとマージされないしね。実際、Copilotは自分のブランチにプッシュする以外、GitHubへの書き込みアクセス権は全然持ってないんだ。それによって、Copilotのコードは全部、独立した人間のレビューが必要な俺たちの普通のレビュープロセスを通るようになってるんだよ。

当時はすごく懐疑的だったのも無理はなかったと思うよ。一般的に、自動化はあまり考えなくていい反復作業をなくすだろうと思ってたんだ。で、プログラミングはほとんどその頂点にあると見られてた。知的に大変で、高レベルの正確さと厳密さが求められるってね。これがAIに特に適したことの一つになるなんて、誰が思っただろう（あなた以外ね）。この進歩が長期的には何を意味するのか分からないな。優秀なエンジニアは、どんどん複雑なコードを構築するX個のエージェントを管理することで1000倍も生産的になるのか（他のエージェントが絶えずテスト、デバッグ、リファクタリング、ドキュメント作成してくれる中で）、それとも、必要なコードの量に限度があるから、単純にエンジニアがずっと少なくなる世界に移行するのか。

GithubとCopilotは別の製品だよ。使う必要はない。

＞ Copilotによって貢献された1,000件のプルリクエスト
このフレーズの内訳が知りたいな。 humanの作業とCopilotの作業量がどれくらいで、オートコンプリートなのかエージェントなのか。明確にされてないし、本当のデータというよりマーケティングの仕掛けみたいに見えるよ。

AIツールは全然ダメだって主張する人たちが大勢いるけど、そういう人たちが本当にツールが使えない特殊な分野にいるのか、ツールを学ぶ努力を怠ってるだけなのか、それとも単に現実を認められないだけなのか、俺には判断できないな。

GreenfieldでAI開発試した。生産性すごいけど、アーキテクチャの指示は必須（技術負債や抽象化破壊を防ぐため）。
コード品質の自己反省は期待できないが、具体的な指摘には対応する。
あと、一晩で＄15もかかって、トークンコストはかなり高い。

＞一晩でトークン代＄15も吹っ飛んだ”って？
それってバグじゃなくて仕様だよ。
LLMはきっと、次の”OMG my AWS bill”みたいな現象になるね。

Clineって、タスクのコストを分かりやすく表示してくれるんだ。
ちょっとした編集なら10セントくらい、重い作業は数ドルかかる。
ただ、思ってたより早く請求額が増えていくんだよね。

＞「ちょっとした編集は10セント」についてだけど、稼ぐ開発者は「5分節約できたなら、10セントなんて安い」って言う。
それはそうだけど、大事な注意点がある：節約時間は、得た時間じゃない。
毎晩1,000時間「節約」しても、実際にその1,000時間は戻ってこないんだよ。

＞一晩でトークン代＄15も吹っ飛んだ”って？
Aiderっていうツール使うの考えてみたら？
／addとか／drop、／clearでコンテキストをしっかり管理すればいいよ。
https：／／aider．chat／

俺はAiderを強く推す！これ使って「AIツールはダメ」って考えから「使い方が違う」って変わった。
Aider向けにコードにREADME書くと、人間にもAIにも役立つ。
作業時は関連READMEを読ませて効率アップ。
モデルはSonnet 3．7がコスパ最強。DeepSeekは安いけどエラーが多すぎる。