GitHub Copilotを使いこなす第一歩 初めてのプロンプト6つのコツ：GitHub Copilotアプリの使い方入門

GitHubは、AIコーディング支援ツール「GitHub Copilot」のデスクトップアプリを初めて使うユーザーに向け、プロンプトの書き方やモデルの選び方など基本的な使い方を公式ブログで紹介した。

[TechTargetジャパン]

　生成AIを使ったコーディングに興味はあっても、「生成AIに何をどう指示すればいいのか分からない」と最初の一歩で迷う人は少なくない。GitHubは2026年8月12日（米国時間）、公式ブログでAIコーディング支援ツール「GitHub Copilot」のデスクトップアプリケーション（以下、Copilotアプリ）のビギナーに向けてメッセージを公開した。

　ブログでは、「既存のプロジェクトに対して変更を依頼する」シーンを例にCopilotアプリの使い方を紹介している。初めてのプロンプトを入力し、タスクを効率的に進めるための主要なポイント6つは以下の通りだ。

押さえるべき6つのポイントとは

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ポイント1．まずは作業対象の「コンテキスト」を与える

　コードの変更を依頼する前に、まず作業対象となるリポジトリやローカルフォルダを接続する。Copilotがコードやファイルを参照できる状態にすることで、プロジェクトの内容を踏まえてタスクを進められるようになる。

　Copilotアプリでは、これまで利用したプロジェクトを選ぶほか、新しいプロジェクトを追加することができる。PC内だけにあるコードを扱う場合は、ローカルフォルダを指定すればよい。最初のプロンプトを書く前に、Copilotが「どのコードベースを対象に作業するのか」を理解できる状態にしておくことが重要になる。

ポイント2．プロンプトは日常の言葉で書けばいい

　作業対象を指定したら、実行してほしい変更を自然言語で伝える。GitHubによると、特別な構文を覚えたり、最初から完成度の高いプロンプトを考えたりする必要はない。

　例えば、追加したい機能や修正したい内容を端的に伝えれば、Copilotはコードベースを調べ、関連する箇所を特定して作業を進める。最初の結果が意図通りでなければ、条件を追加したり修正を依頼したりすればよい。

　つまり、プロンプトは一度で完成させるものではない。最初から全ての条件を盛り込もうとするよりも、まず依頼し、その結果を見ながらやり取りを重ねていく反復的な使い方が基本になる。

ポイント3．複雑なタスクではAIモデルを切り替える

　Copilotアプリでは、タスクを処理するAIモデルを選択できる。モデルによって得意とする処理は異なり、複雑な推論に向くモデルもあれば、比較的単純なタスクを素早く処理できるモデルもある。

　ただし、使い始める段階で全てのモデルの特徴を理解する必要はない。ブログによると、まずデフォルトモデルを使い、タスクでより複雑な推論が必要になった場合や、期待した結果が得られない場合に別のモデルへ切り替える使い方がお勧めだ。

ポイント4．長い指示は音声で入力する

　プロンプトはキーボードだけでなく、音声でも入力できる。Copilotアプリには音声入力機能があり、考えていることを話すと、その内容をプロンプト欄にテキストとして入力できる。

　変換されたテキストは送信前に確認、編集できる。そのため、複雑な問題について考えながら指示を組み立てたい場合や、長い内容をキーボードで入力するのが負担になる場合にも利用できる。

ポイント5．タスクに応じてエージェントや実行方法を変える

　Copilotアプリでは、プロンプトだけでなく、どのようにタスクを実行するかも調整できる。タスクの種類に合わせて異なるエージェントを選択できるほか、リモートセッションも利用できる。

　リモートセッションを利用すれば、作業をローカルPCだけに閉じず、Web経由で同じセッションにアクセスできる。例えば、PCでタスクを開始した後に作業を中断し、別のデバイスから同じセッションを開いて続きを確認するといった使い方が可能になる。

　ただし、こうした機能を最初から全て設定する必要はない。必要になった段階でエージェントやセッションの実行方法を変更すればよい。

ポイント6．最初は「小さな変更」から試す

　GitHubは、ビギナーにはよく知っているプロジェクトを使い、小さな変更から始めることを勧めている。最初から大規模な開発や複雑なタスクを任せるのではなく、実行結果を確認しやすい作業を依頼するといった使い方だ。

　そこから、プロンプトを修正したり、別のモデルを試したり、エージェントやセッションの設定を変えたりしながら操作に慣れていく。Copilotアプリを使い始める上では、「最初から完璧なプロンプトを書く」ことよりも、まず具体的なタスクを与え、結果を見ながら繰り返し改善していくことが重要だ。