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AIネイティブの全く新しい統合開発環境 「GitHub Copilot Workspace」で...

ShuyaKinjo
March 17, 2025
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AIネイティブの全く新しい統合開発環境 「GitHub Copilot Workspace」で考える AIコーディングエージェントの開発生産性

#さくらのAI Meetup vol.9「AIコーディングエージェント活用」の登壇資料です。
https://sakura-tokyo.connpass.com/event/346616/

概要
・GitHub Copilot Workspaceについての機能説明
・AIコーディングエージェントの開発生産性をフィードバックループの回数と速度から説明

ShuyaKinjo

March 17, 2025
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Transcript

  1. • 好きなAIコーディングエージェント ◦ Cursor Agent(旧 Composer) • クラスメソッド株式会社 ◦ リテールアプリ共創部マッハチーム

    ◦ エンジニア • 興味‧関⼼ ◦ IaC‧CI/CD ◦ 開発⽀援系AI ⾃⼰紹介 2 ⾦城 秀哉(Shuya Kinjo) @joe-king-sh
  2. 1. エディタ搭載型 a. Cursor Agent、GitHub Copilot Edits、Windsurf、Cline、Roo Code 2. ターミナル型

    a. Claude Code 3. ⾮同期的‧⾃律型 a. Devin 4. 同期的‧⾃律型 + 統合開発環境型 a. GitHub Copilot Workspace 様々なAIコーディングエージェント 6
  3. GitHub Copilot Workspaceとは 9 1. 開発サイクル全てをAIがサポート a. Issueから先の、調査‧計画、実装、ビルド、テスト、実⾏、デバッグ、PR作成まで全て の開発プロセスをAI⽀援 b.

    Devinのように⾃律的だがこちらは開発者が伴⾛する同期的なAI 2. 全てのステップで開発者が修正可能 a. AIが⽣成した仕様や実装計画、コードはいつでも編集‧修正が可能で、開発者が最終的な 意思決定を⾏える 3. チームでの協働作業 a. チームとワークスペースを共有でき、変更の履歴や⽂脈が⾃動的にバージョン管理される 4. マルチデバイス a. PCだけでなくスマートフォンからも利⽤可能 5. 現在もテクニカルプレビュー(GitHub Nextからは卒業)
  4. VSCode拡張で開くCopilot Workspaceのセッション 34 • 以前は⽣成されたコードの編集⽅法が以下に限られていた。 ◦ FileChanged View、Codespaces、チャットでの再指⽰ ◦ Copilot

    Workspaces上で開発を完結させ、モバイルデバイスや外出先でも 開発を可能にするようなコンセプトから? • 現時点で⽣成されるコードの品質や速度では、開発者⾃⾝がコードを書き換え る必要性を感じ、VSCode拡張機能との統合は⼤きなアップデートに感じた。 • ⼀⽅で、Webとローカル環境での同期遅延や更新の競合なども⾒られ、GAまで 課題はありそう。 • WorkspaceとCopilot Editsを両⽅開けたりするので、Agentの使い分けが気に なる。
  5. • フィードバックループ回数に作⽤する要因 ◦ AIのコード⽣成品質 ◦ 開発者の指⽰品質 ◦ 1セッションの⻑さ ▪ ⾃律型に近づく程フィードバックを挟むタイミングが少ない

    ▪ ⼀⽅で早めに間違いを修正できない場合は結果的に回数増 • フィードバック反映の速度に作⽤する要因 ◦ 使⽤するモデル‧サービス ◦ サービスのレートリミットや⽉間リクエスト上限 フィードバックループの回数と速度に作⽤する要因 43
  6. フィードバックループの回数と反映速度の⽐較 44 回数 反映速度 特徴 エディタ 搭載型 多い 速い ‧開発者が常に伴⾛する

    ‧1セッションが短い ‧早く失敗して速く間違いを正せる GitHub Copilot Workspace ? 遅い ‧⾃律的だが開発者が各⼯程を伴⾛する ‧1セッションが⻑い ‧やり直しが多発すると⽣産性低下  ‧AIのコード⽣成品質向上の期待  ‧⼈間の指⽰品質の担保が必要 Devin ? 遅い ‧⾮同期の完全⾃律型AI ‧1セッションが⻑い ‧やり直し多発すると⽣産性低下 ‧⾮同期で並列実⾏可能なので同じ⼟俵で⽐べる のが違うかも? ⾃ 律 度 ⾼ 低
  7. 回数 反映速度 特徴 エディタ 搭載型 多い 速い ‧開発者が常に伴⾛する ‧1セッションが短い ‧早く失敗して速く間違いを正せる

    GitHub Copilot Workspace ? 遅い ‧⾃律的だが開発者が各⼯程を伴⾛する ‧1セッションが⻑い ‧やり直しが多発すると⽣産性低下  ‧AIのコード⽣成品質向上の期待  ‧⼈間の指⽰品質の担保が必要 Devin ? 遅い ‧⾮同期の完全⾃⽴型AI ‧1セッションが⻑い ‧多発すると⽣産性低下 ‧⾮同期で並列実⾏可能なので同じ⼟俵で⽐べる のが違うかも? ⾃ 律 度 ⾼ 低 フィードバックループの回数と反映速度の⽐較 45 現時点ではエディタ搭載型(Cursor Agent)が最適。 フィードバック不要なレベルでコードを書かせられるよ うになれば、より⾃律的なAgentの時代が来そう。
  8. • GitHub Copilot Workspaceは GitHub が提供する新しい統合開発環境 ◦ Issueを起点にしてCopilotが調査‧設計‧実装を⾏い、PR作成までの全ての フェーズをサポートしてくれる。 •

    AIコーディングエージェントを利⽤した開発⽣産性は、フィードバック回数と速度の 側⾯から検証可能。 ◦ 現時点のAIのコード⽣成品質‧スピードを考えると、フィードバック回数が多く ても即時に修正を反映できるエディタ搭載型を発表者は好んで利⽤している。 ◦ どこかで、より⾃律型のエージェントに軍配が上がるタイミングが来るかも。 まとめ 46
  9. • AWS、Google Cloud、Azureなんでも • データ分析 • アプリ開発(受託、⾃社開発) 基本的に全て直案件です クラスメソッドとは? 48

    クラウド‧⽣成AIなど先端技術に強いIT企業です • ZennやDevelopersIOを運営しています 主な事業