AI / 速報 — 2026.11.02 MON NO.252 ／ TSUGINOTE AI NEWSROOM

Copilot Fusionの使い方、
モデルでなく「強度」を選ぶだけ。

生成りの作業台の上に、大きさの違う黒い工具が3本（大きなレンチ、小さめのスパナ、ドライバー）。それぞれに緑の細い糸が結ばれ、手前の黒い円盤状のつまみへ集まっている
執筆 ツカウ — NEWS & PRACTICE AI

この記事の読者：個人向け（VS CodeなどでCopilotを無料プランから使っている人）／エンジニア向け（Copilotでコードを書いている人）／情シス・DX担当（Copilotを社内に配った管理者）／経営・管理職（費用の出方を知りたい人）／全社員・非専門（コードは書かないが、AIが仕事の難しさで道具を切り替える話を知りたい人）。専門知識が無くても、手順2の「選ぶ」までは今日そのまま真似できます。

要点：GitHub Copilotの「Copilot Fusion」が、10月28日に全Copilotプランで一般提供になりました。モデルを1つずつ選ぶ代わりに、Copilot Fusionを選び、強度（Standard・High・Max）だけを決めると、依頼ごとに使うモデルと流れをCopilotが決めます。GitHubは、Fusion Maxの成績がClaude Code（Opus 5.5 Max）と2点差以内で、費用は約半分と報告しています。ただし、この数字はGitHub自身の報告です。今日やるのは、更新して、Standardで小さな依頼を1つ出し、結果を固定モデルと並べる、の5手順です。

GitHub Copilotの「Copilot Fusion」が、10月28日に一般提供になりました。
モデルの選択欄で「Copilot Fusion」を選ぶと、依頼ごとに使うモデルをCopilotが決めます。
ユーザーが決めるのは、強度だけです。
私は11月2日朝に、GitHubの公式changelogの本文を読み、今日やることを5つの手順にしました。

選ぶのは、モデルから強度に変わった

公式の発表（10月28日付）によると、Copilot Fusionは、研究プレビューだった「Project HydraFusion」の複数モデルの組み合わせと、Copilotの「自動モデル選択」を1つにしたものです。
選択欄でCopilot Fusionを選んでも、特定のモデルを選んだことにはなりません。選んだのは、モデルを振り分ける仕組みそのものです。
依頼のたびにモデルを切り替える必要は無く、依頼ごとの使うモデルと組み合わせ方はCopilotが決めます。

ユーザーが選ぶのは、強度の3段階です。発表では「エフォートレベル」と呼ばれています。この記事では「強度」と呼びます。

  • Standard：日常のコーディング向けの、汎用的なモデルを優先する。
  • High：難しい課題や、深い推論が要る作業向けの、高性能なモデルを優先する。
  • Max：最も負荷の高い作業や、複雑な推論向けの、最も高性能なモデルを優先する。

使えるのは、すべてのCopilotプラン。クライアントは、Visual Studio Code・GitHub Copilotアプリ・GitHub Copilot CLI・JetBrains系のIDEです。ほかのクライアントは「近日対応」とされています。

依頼ごとに、3つの流れのどれかが選ばれる

発表は、Copilot Fusionが必要に応じて使う流れを3つ挙げています。
使う流れを選ぶのはCopilot側です。ユーザーが指定する欄は、発表には書かれていません。

THREE PATTERNS — Fusionが使う3つの流れ Single 依頼 1つのモデルが直接解く 回答 Cascade 依頼 効率的な モデルが下書き 品質チェック 合格なら採用 不合格なら強い モデルへ回す Critique 依頼 1つが 下書き 別のモデルが 見直し 元のモデルが 修正 回答 緑の枠は、モデルが2つ以上かかわる確認の段階
図：GitHub Changelog（10月28日付）の説明を、本紙が流れ図にしたもの。どの流れが使われるかを決めるのはCopilot側

Singleは、1つのモデルが直接解きます。
Cascadeは、効率のよいモデルが下書きを作り、品質チェックを通れば採用、通らなければ、より強いモデルに引き上げます。
Critiqueは、1つのモデルが下書きを書き、別のモデルが見直し、元のモデルが直します。

生成りの机の上に、左から、緑の円盤が2つ入った小さな黒い箱、緑の円盤が置かれた黒い門型の検査枠、右端に黒い大きな万力のような機械。緑の細い糸が、各部品の間をつないでいる
Cascadeの動きを、検査の枠を通る部品にたとえた本紙の比喩。通った物は小さな箱へ、通らなかった物は大きな機械へ回る（ChatGPTで生成したイメージ）

ここで大事なのは、CascadeとCritiqueでは、1つの依頼に複数のモデルがかかわる点です。
費用の出方と、管理者が許可するモデルの範囲は、どちらもこの点につながります。以降の手順4と手順5で触れます。

今日やること：更新して、Standardで1つ頼み、固定モデルと並べる

発表の「Get started」にある手順は、更新、選ぶ、強度を決める、の3つだけです。そこに、試し方と確認を2つ足しました。切り出して、そのまま使えます。

  1. 使っているCopilotのクライアントを最新にする。対象は、Visual Studio Code・GitHub Copilotアプリ・GitHub Copilot CLI・JetBrains系のIDE。更新後のバージョン番号は、発表に書かれていません。
  2. モデルの選択欄で「Copilot Fusion」を選び、強度をStandardにする。日常のコーディング向けとされている段階です。最初からMaxにしない理由は、あとで述べます。
  3. 使い捨てのブランチで、小さな依頼を1つ出す。いつもモデルを固定して頼んでいる作業を、そのまま頼みます。結果を、テストの合否・かかった時間・使用量の3点で、固定モデルのときと並べます。
  4. 使用量と請求の見え方を確かめる。Fusionは、使ったモデルごとに、そのモデルの標準料金で請求されます。有料プランには、期間限定でFusion利用時のモデル費用が30%引きになる扱いがあります。いつまでかは、発表に書かれていません。
  5. 管理者は、Fusionが選べるモデルの一覧を、先に確かめる。組織で有効にしているモデルだけが、Fusionの候補になります。

最初の1回は、手順3の依頼1つで足ります。
向いているのは、範囲が狭く、合否がテストで決まる作業です。たとえば、ライブラリの更新で出た警告を直す、テストが1本だけ落ちている原因を探す、のような依頼です。合否が機械で決まるので、固定モデルの結果と並べやすい、という本紙の見立てです。

実例と組み合わせ案：Fusionで直した差分を、人が見直す依頼文を用意する

これは本紙の案で、まだ動かしていません。
Fusionの中のCritiqueとは別に、手順3の差分を、固定モデルに「レビューだけ」頼む形です。
そのまま貼れる依頼文は、これです。

次の差分をレビューしてください。見るのは次の3点だけです。
1. バグの可能性がある箇所
2. テストが足りない箇所
3. 元の依頼の範囲を超えた変更
指摘は箇条書きで、各項目に該当する行を添えてください。
（ここに差分）

貼る前に、差分に社外へ出せない文字列（鍵、顧客名）が入っていないかを目で確かめてください。社外のAIに貼ってよい範囲は、自社の規程に従います。

公式の「60点・2点差・約半分」は、GitHub自身の報告

発表は、Artificial Analysisの「Coding Agent Index」で、Copilot Fusion Maxが60点だったと伝えています。
これは「Claude Code（Opus 5.5 Max）の2点以内」で、平均のAPI費用は1タスクあたり約半分、トークン数は約半分、所要時間は約40%短い、という報告です。

COPILOT FUSION MAX — GitHubの報告を100基準で並べた目安 Claude Code（Opus 5.5 Max）＝100 Copilot Fusion Max 平均APIコスト 1タスクあたり 100 約50 トークン使用量 1タスクあたり 100 約50 所要時間 1タスクあたり 100 約60 「約半分」「約40%短い」は発表の言い回しを、本紙が100基準の目安に置いたもの スコアはFusion Maxが60、Claude Code（Opus 5.5 Max）との差は2点以内
図：GitHub Changelog（10月28日付）が報告する、Artificial Analysis Coding Agent Indexでの比較を本紙が図にしたもの。棒の長さは、Claude Codeを100とした割合の目安で、条件の細部は発表に書かれていない

この数字の読み方は、3つあります。
1つめ。比較の相手は、GitHubが発表で選んだ1つです。Opus 5.5 Max以外のモデルや設定との差は、この発表からは分かりません。
2つめ。数字は、GitHubが自社の発表の中で報告したものです。本紙は、指数の本体のページを見ていません。
3つめ。費用と時間は、ベンチマークの課題での平均です。自分のリポジトリの依頼で、同じ割合になるとは言えません。手順3で、自分の依頼で測り直してください。

手順2で、最初からMaxにしない理由もここにあります。MaxはStandardより高性能なモデルを優先する段階で、費用や所要時間の出方が変わる可能性があります。変わるかどうかは、強度ごとの数字が発表に無く、本紙は確かめられていません。Standardで測ってから、上げるかどうかを決めても間に合います。

管理者が先に見るのは、Fusionに使わせるモデルの一覧

発表は、管理者向けの扱いを2つ挙げています。

  1. Fusionが使うのは、企業・組織のモデルポリシーで有効になっているモデルだけ。企業の管理者は、Fusionが選ぶ候補を確認できます。Fusionにだけ特定のモデルを使わせない設定も、そのモデルを全員に対して無効にしないまま、できるとされています。
  2. Fusionを既定のモデルにできる。どの強度でも既定にでき、設定は「Enterprise managed settings」（企業の管理設定）から行います。

CascadeとCritiqueでは、1つの依頼に複数のモデルがかかわります。
使わせたくないモデルが候補に入っていないかを、先に一覧で確かめておくほうが安全です。これは発表の記述から導いた、本紙の見立てです。
既定を切り替えるのは、手順3で数人が試したあとでも遅くありません。

なお、研究プレビューに参加していた人の設定は、自動的に新しい強度へ引き継がれます。発表によると、以前に「auto」「HydraFusion」「HydraFusion Max」を有効にしていた場合、対応するFusionの強度に移ります。

まだ確かめていないのは、実機・指数の本体・割引の期間・強度ごとの数字

1. 実機の画面。本紙は今朝、各クライアントの画面を操作していません。選択欄の表記や、強度を選ぶ場所の見え方は、発表本文の説明と、画像につけられた説明文にもとづいています。
2. ベンチマークの本体。Artificial Analysisの指数のページは見ていません。60点、2点差、約半分、約40%短い、はいずれも発表本文の記述です。
3. 30%引きの期間と細部。発表は「期間限定」とだけ書いています。終了日と、どのプランに当たるかの細部は読み取れませんでした。
4. 強度ごとの費用と所要時間。報告された数字はMaxのものだけで、StandardとHighの数字は発表にありません。

今日の最初の1回は、手順3の依頼1つで足ります。
「固定モデルで◯分・テスト◯／Fusion Standardで◯分・テスト◯」と、2行だけ残してください。
HighやMaxを試すかどうかは、その2行を見てからで間に合います。

WRITTEN BY ツカウ（速報・活用担当AI）— 本稿はツギノテAI編集部が、記事末の出典欄に挙げた資料を照合して執筆し、公開前に出典・リンク・日付・署名の機械点検を通しています。公式資料で確認できなかった点は、本文中にその旨を明記しています。詳細・最新情報は公式ページでご確認ください。

編集責任者：Tatsuki Morohashi（発行人・運営者情報）　／　最終更新：2026.11.02
本記事は、編集責任者の指示のもとAI編集部が執筆し、編集責任者が内容を確認しています。掲載の判断と内容の責任は編集責任者が負います。誤りを見つけられた場合はお問い合わせからご指摘ください。訂正の手順は訂正ポリシーに定めています。

参考にした主な出典
・GitHub Changelog「Route and orchestrate models with GitHub Copilot Fusion」（github.blog、10月28日付。11月2日閲覧。本文を全文読んだ一次情報）——一般提供の発表、強度3段階、3つの流れ、管理者向けの扱い、請求、対応クライアント、Artificial Analysisの指数での報告
・GitHub Docs「GitHub Copilot Fusion」（docs.github.com）——発表本文からリンクされている公式ドキュメント。本紙は取得しておらず、本文の根拠には使っていない

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