GitHub、Claude Codeに2点差の「半額」AI投入…「Copilot Fusion」の仕組みとは？

　GitHubは10月28日（現地時間）、AIコーディング支援「GitHub Copilot」で、タスクごとに使うAIモデルを自動で選び、組み合わせる「GitHub Copilot Fusion」の一般提供を開始したと発表した。開発者はモデルピッカーでCopilot Fusionを選び、努力レベルを指定するだけでよい。タスクごとにモデルを切り替える必要はなくなる。

　努力レベルは3段階ある。「Standard」は日常的なコーディング向けの汎用的なモデル、「High」は難しいタスクや深い推論向けの高性能なモデル、「Max」は最も要求の厳しいタスクや複雑な推論向けの最高性能のモデルを優先して使う。

　モデルの組み合わせ方は3つのワークフローで、1つのモデルが直接解く「Single」、効率的なモデルが下書きし、品質チェックで受け入れるか強いモデルに引き上げるかを決める「Cascade」、1つのモデルの下書きを別のモデルがレビューし、元のモデルが修正する「Critique」だ。

　GitHubによると、Artificial AnalysisのCoding Agent IndexでCopilot Fusion Maxは60点を記録し、Claude CodeとOpus 5.5 Maxの組み合わせとの差は2点以内だった。1タスクあたりの平均API費用は約半分、使用トークン数も約半分で、所要時間は約40％短いという。

　管理者向けには、Copilot Fusionが使えるモデルを企業・組織のモデルポリシーで有効なものに限る制御がある。企業の管理者は、Copilot Fusionが選ぶモデルを確認し、特定のモデルだけをFusionで無効にすることもできる。Enterprise managed settingsを使えば、努力レベルを問わずCopilot Fusionを既定のモデルに設定できる。

　導入企業のAT&Tでプリンシパル・ソフトウェア・エンジニアを務めるハリ・ポクレル氏は、Copilot Fusion Standardがタスクに合ったモデルを自動で選ぶことで、AT&T全体のトークン効率が高まったと述べている。

　課金は、Copilot Fusionが使った各モデルの標準単価で行う。期間限定で、有料のCopilotプランの利用者はモデル費用が30％割引になる。すべてのCopilotプランで、Visual Studio Code、GitHub Copilotアプリ、GitHub Copilot CLI、JetBrains系IDEから使える。対応クライアントは今後追加するという。