久しぶりにVisual Studio Code（以下VS Code）の記事です。今回はGitHub Copilotを使って開発をしてみて、かなり生産性をあげれると今更ながらに感じたので、そのことを記事にしたいと思います。
- VS CodeでGitHub Copilotを使う方法
- AIによるコード補完の実演
VS CodeでGitHub Copilotを使えるようにする
VS CodeでGitHub Copilotを使えるようにするためには、GitHubアカウントを事前に作成する必要があります。 アカウントがない場合は、事前に以下からサインアップをしてください。 github.co.jp
VS CodeにGitHub Copilotの拡張機能をインストールする
VS CodeにGitHub Copilotにインストールすると、以下の画面が最初に表示されます。
私の場合は、無料プランの利用を想定しているので、「Sign in to use copilot for free」を選択します。
VS CodeでGitHub Copilotを使ってみる
今回の記事ではPythonを使って試してみたいと思います。
コード補完機能
GitHub Copilotでは、記述したコードの内容や、コメントの内容を元にコードを自動生成してくれます。
例えば以下のようにメールアドレスのチェックをするようなコードを書こうと関数名を入力すると、それを推測して、候補のソースを記述してくれます。
この画面では、「def is_valid_email」までしか入力しておらず、以降の文言は、GitHub Copilotがコードを自動的に提案してくれた内容になります。
他にもコメント書くだけで補完もしてくれます。
この画面では、「# FizzBuzzの関数をリスト形式で返す関数を作成する」とだけ入力し、以降はGitHub Copilotがコードを自動的に提案してくれた内容です。
コード補完機能の操作方法
提案してくれた内容は以下コマンドで操作することが可能です。
| コマンド操作 | macOS | Windows |
|---|---|---|
| 提案を受け入れる | Tab |
Tab |
| 提案を拒否する | Esc |
Esc |
| 次の提案を表示 | Option (⌥) + ] |
Alt + ] |
| 前の提案を表示 | Option (⌥) + [ |
Alt + [ |
| 次の単語を受け入れる | Command (⌘) + → |
Control + → |
| 複数の提案を含む新しいタブを開く | Ctrl + Enter |
Ctrl + Enter |
実際に使ってみた感想とまとめ
使ってみて、以下の3点が特にメリットを感じる部分でした。
- コーディング速度が大幅に向上
- 第3者的ななコード提案
- 繰り返し作業が不要
GitHub Copilotを活用したコーディングにより、開発の生産性は確実に向上すると感じました。特に、実際の現場では設計書などの記述内容と開発時のコメントを組み合わせることで、完全ではないものの、設計書からソースコードをある程度自動生成できるメリットがあります。これにより、作業効率が大幅に向上すると考えます。
また、これまで独自の観点で記述していたソースコードも、GitHub Copilotから提案される内容を受けることで、「どのようなコードが最適なのか？」を考えるきっかけとなり、非常に学びの多い経験になっています。一方で、生成AIを利用する際によく指摘される点として、GitHub Copilotから提案されるコードを正しく理解する能力が不可欠であることが挙げられます。何も考えずにそのままコードを採用すると、予期せぬリスクが発生する可能性があり、提案されたコードを慎重に精査することが重要です。
AI補完は「補助ツール」として活用すると非常に便利です。特に、定型的な処理やロジックの提案に優れ、時間短縮に貢献します。しかし、すべてをAI任せにするのではなく、人間の視点でレビューを行いながら活用することが理想的だと考えます。
