【2026年5月最新】GitHub Copilot Agent Modeとは？主要機能・使い方｜Claude Codeとの徹底比較

「GitHub Copilot Agent Modeって結局何ができるの？」「普通のCopilotと何が違うの？」——この記事にたどり着いたあなたは、おそらくそう感じているはずです。

2026年、AIコーディングツールは「コードの次の行を予測して補完する」段階から、「プロジェクト全体を理解して、複数ファイルを横断的に編集し、テスト実行からPull Request作成まで自律的に行う」段階に進化しました。GitHub Copilot Agent Modeは、まさにその進化の象徴です。

一方で、同じ「AIコーディングエージェント」カテゴリには、AnthropicのClaude Codeという強力なライバルがいます。「どっちを選べばいいのか」「自社にはどちらが合うのか」——この記事では、Agent Modeの全機能を解説した上で、Claude Codeとの徹底比較と、弊社（株式会社GENAI）の実運用データをもとに、忖度なしで答えていきます。

この記事を最後まで読むと、次の7つが明確になります。

01 WHAT IS AGENT MODE GitHub Copilot Agent Modeとは？── AIコーディングの新パラダイム 「コード補完」から「自律型開発パートナー」へ、AIコーディングの次元が変わった

まず最初に、「Agent Mode」とは何なのかを正確に掴みましょう。これまでのGitHub Copilotは、いわば「優秀な予測変換」でした。コードを書いている途中で「次の行はこうだろう」と予測して補完してくれる。便利ではあるものの、あくまで「人間が書くコードの下書き」を手伝うレベルでした。

Agent Modeは、この次元を大きく超えます。一言で表現すると、「目的を伝えれば、計画を立て、複数のファイルを編集し、テストを実行し、エラーを修正し、最終的にPull Requestまで作成してくれる自律型の開発パートナー」です。

1-1. 経営者向けに3行で理解する「Agent Modeの本質」

技術的な話を省いて、経営者の方が知るべきポイントを3つだけ挙げます。

1-2. Agent Modeが動く3つのチャネル

Agent Modeは以下の3つの入り口（チャネル）から使えます。それぞれ得意なシーンが異なります。

チャネル	操作場所	得意なシーン	非エンジニア向けか
VS Code（IDE）	パソコン上のエディタ	リアルタイムで対話しながら開発	△ エディタ操作が必要
GitHub.com	ブラウザ	Issueを起点にPRまで自動生成	○ ブラウザだけで完結
ターミナル（CLI）	コマンドライン	CI/CDやスクリプトとの連携	× 技術者向け

1-3. 従来のCopilotとAgent Modeの違い（1枚表）

比較軸	従来のCopilot（補完モード）	Agent Mode
動作範囲	今開いている1つのファイル	プロジェクト全体（複数ファイル横断）
できること	コードの次の行を予測・補完	計画→編集→テスト→PR作成まで自律実行
人間の作業	AIの提案を受け入れるか選ぶ	最終レビューだけ（書く作業はAI担当）
入力形式	コードの流れから推測	自然言語（日本語OK）で目的を伝える
対象者	コードを書いているエンジニア	エンジニア + 指示を出す立場の管理者

02 KEY FEATURES & HOW-TO Agent Modeの主要機能と使い方（ステップバイステップ） 6つの核心機能と、3チャネルそれぞれの実装手順

ここからは、Agent Modeの主要機能を6つに分解して解説します。それぞれの機能が「経営にどう効くのか」も併せて整理していきます。

2-1. 機能1: 自然言語によるコード生成・修正

Agent Modeの最も基本的な機能は、日本語（自然言語）で指示を出すだけで、コードの生成・修正を行ってくれることです。エンジニアがコードの文法を考えながら書く必要がなくなり、「何を実現したいか」だけを伝えれば良くなります。

例えば「お問い合わせフォームにメールアドレスのバリデーション（正しい形式かのチェック）を追加して」と伝えると、該当するファイルを特定し、バリデーションのコードを書き、修正案をdiff（変更前後の差分）形式で提示してくれます。

2-2. 機能2: マルチファイル編集

実務での開発では、1つの機能を追加するだけでも5〜10個のファイルを同時に変更する必要があります。従来のCopilotは1ファイルずつの補完しかできませんでしたが、Agent Modeはプロジェクト全体を俯瞰して、関連する全ファイルを整合性を保ちながら一括編集できます。

経営に例えると、これは「部門横断の業務改善」に近いイメージです。営業部だけ変えても、経理部や物流部のフローが連動しなければ意味がない。Agent Modeは、この「部門間の整合性」をAIが自動で担保してくれます。

場面	従来のCopilot	Agent Mode
変数名を全ファイルで統一したい	手動で1ファイルずつ変更	全ファイルを一括で変更＋テストまで実行
新機能追加で5ファイルに修正が必要	各ファイルで個別に補完を受ける	5ファイルをまとめて修正案を提示
型定義の変更が他ファイルに影響	影響範囲を人間が調査	AIが影響範囲を特定して全て修正

2-3. 機能3: ターミナル・タスク実行支援

Agent Modeは、コードを書くだけでなくターミナル（コマンドライン）でのコマンド実行も自動で行います。具体的には、ビルド（プログラムの組み立て）、テスト実行、エラーログの解析と修正提案まで一連の流れで処理してくれます。

これは「書類を作るだけでなく、承認ルートに乗せて、差し戻しがあったら修正して再提出する」ところまで自動化されたイメージです。

2-4. 機能4: ドキュメント化・レビュー支援

Agent Modeはコードの説明文や変更履歴の要約を自動生成します。Pull Requestを出すときに「今回何を変えたのか」を箇条書きでまとめてくれるため、レビュアー（確認者）の負担が大幅に減ります。

2-5. 機能5: セルフレビュー・セキュリティスキャン

Agent Modeには、自分が書いたコードを自分でチェックする「セルフレビュー」機能が搭載されています。PR作成前に、以下のようなセキュリティリスクを自動で検出してくれます。

2-6. 機能6: カスタムエージェント（Agent Skills）

Agent Modeでは、自社独自のルールやワークフローを定義して、AIの振る舞いをカスタマイズすることができます。GitHubリポジトリ内に .github/agents/ というフォルダを作り、そこにプロファイル定義を置くと、チーム全員が統一されたAIの指示体系で作業できるようになります。

経営に例えると「就業規則」や「業務マニュアル」をAIに読み込ませて、その会社独自のルールに従って動くように設定するイメージです。

2-7. 【使い方】VS Codeで始める手順（5ステップ）

Agent ModeをVS Codeで使う手順は以下の5ステップです。

2-8. 【使い方】GitHub.comで始める手順（Copilot coding agent）

ブラウザだけで完結するCopilot coding agentの手順は以下の通りです。非エンジニアの方にはこちらがおすすめです。

03 STRENGTHS & LIMITATIONS 実際にAgent Modeを使ってみた ── 得意/不得意な場面 万能ではない。過信すると痛い目を見るポイントを正直に解説

ここからは、Agent Modeを実際に使い込んだ上で見えてきた得意な場面と不得意な場面を正直に整理します。「AIだから何でもできる」と過信して導入すると、期待と現実のギャップに苦しむことになるので、この章は特に重要です。

3-1. Agent Modeが得意な場面

場面	具体例	効果
リファクタリング（コード整理）	古いコードの読みやすさ改善、関数分割	手作業の3〜5倍速、ミスも少ない
定型的なバグ修正	エラーログを読んで原因特定→修正	調査時間を80%短縮
テストコード追加	既存コードに対するテストの雛形生成	テスト作成時間を70%削減
変数名・関数名の統一	複数ファイルにまたがる命名変更	手作業の10倍速（漏れもない）
ドキュメント自動生成	コード内コメント、PR説明文	ドキュメント化の工数をほぼゼロに
ライブラリアップデート	古い依存パッケージの更新+影響範囲修正	セキュリティリスク低減+工数削減

3-2. Agent Modeが不得意な場面

場面	具体例	なぜ不得意か
ビジネスロジックの設計	「このフローが業務的に正しいか」の判断	AIは業務の文脈を完全には理解できない
UI/UXデザインの判断	ボタンの色・配置・導線の最適化	美的感覚・ユーザー心理はAIの弱点
新規アーキテクチャの設計	ゼロからシステム全体を設計する	既存パターンの延長は得意だが、革新的な設計は苦手
機密情報の扱い	社内の極秘データをAIに渡す作業	セキュリティポリシー上の制約
レガシーシステムの完全理解	20年前のシステムの全体像把握	ドキュメントがないコードの意図推測は精度が落ちる

3-3. 導入企業の実績データ

Agent Modeの効果を示す導入企業の実績データをまとめます。

企業名	導入規模	主な効果
Accenture	12,000人	PR数 8.69%増、マージ率 15%改善、ビルド成功率 84%向上
日立製作所	約200人（評価段階）	10〜30%の生産性向上
NTTドコモ	3,039人登録	Issue起点のPR自動生成を検証中

04 COPILOT vs CLAUDE CODE GitHub Copilot vs Claude Code ── AIコーディングエージェント徹底比較 5つの比較軸で「どちらが自社に合うか」を明確にする

ここからが本記事の核心です。「Agent Modeの機能は分かった。で、Claude Codeとどう違うの？」——この疑問に、5つの比較軸で答えていきます。

4-1. 比較軸1: コンテキスト理解の深さ

コンテキストとは「AIが一度に読める情報量」のことです。プロジェクトが大きくなればなるほど、AIが理解すべきファイル数やコード量が増えます。ここに両者の決定的な差があります。

項目	GitHub Copilot Agent Mode	Claude Code
コンテキストウィンドウ	約128,000トークン（約9.5万字）	最大200,000トークン（約15万字）※Opus
プロジェクト全体の理解	開いているワークスペース内	リポジトリ全体を自動走査
長期記憶	セッション内（チャットを閉じるとリセット）	CLAUDE.md等でプロジェクトルール永続化

Claude Codeの最大の強みはプロジェクト全体を自動的に走査（スキャン）して、コードベース全体の構造を理解した上で作業する点です。Agent Modeも優秀ですが、非常に大きなプロジェクト（ファイル数が数百〜数千）になると、Claude Codeの方が正確に全体を把握できる傾向があります。

4-2. 比較軸2: 実行環境と自律性

項目	GitHub Copilot Agent Mode	Claude Code
実行環境	VS Code内 / GitHub.com / CLI	ターミナル（CLI）/ デスクトップアプリ
ファイル操作	エディタ内の編集が中心	OS全体のファイル操作が可能
コマンド実行	VS Code内ターミナルまたはGitHub Actions	システム全体のシェルコマンド実行可能
操作範囲	開発作業（コード編集・PR作成）に特化	開発 + 業務自動化（メール・経理・営業など）

ここが両者の最大の思想の違いです。Agent Modeは「開発プロセスの中で動く」ツールであり、コードの編集・テスト・PR作成といった開発ワークフローに特化しています。一方、Claude Codeは「パソコン上のあらゆる操作を自律的に行う」エージェントであり、開発に限らず業務全般の自動化に使えます。

4-3. 比較軸3: チーム開発との統合度

項目	GitHub Copilot Agent Mode	Claude Code
GitHub統合	ネイティブ統合（Issue→PR完全自動化）	Git操作は可能だが、GitHub UIとの直接連携はない
PR作成	自動でPR作成＋レビュー依頼	Git操作でPRは作れるが、GitHub UIフローは手動
組織ポリシー	GitHub Organization単位でのポリシー制御	個人アカウント単位の管理
監査ログ	GitHub Enterpriseで詳細ログ取得可能	ローカル実行のため組織的な監査は別途構築が必要

チーム開発の文脈では、Agent Modeの方が圧倒的に統合度が高いです。GitHubというプラットフォームの中で完結するため、IssueからPR、レビュー、マージまでの一連のフローがシームレスにつながります。Claude Codeは個人の生産性を最大化するツールとしては最強ですが、組織的な開発フローへの統合という観点ではAgent Modeに及びません。

4-4. 比較軸4: 料金体系

プラン	GitHub Copilot	Claude Code（Anthropic）
無料枠	Free（50回/月）	Free（回数制限あり）
個人エントリー	Pro $10/月（300回）	Pro $20/月（Freeの約5倍）
個人上位	Pro+ $39/月（1,500回）	Max 5x $100/月 / Max 20x $200/月
法人	Business $19/人 / Enterprise $39/人	Team $25〜/人 / Enterprise 要問合せ
課金単位	プレミアムリクエスト回数	使用量（トークンベース定額枠）

料金だけを見ると、GitHub Copilotの方が安いです。個人利用ならPro $10/月でAgent Modeの基本機能が使えます。ただし、Copilotは「開発支援ツール」であり、Claude Codeのように営業・経理・記事制作まで使い倒すことはできません。

つまり、「コストの比較」は用途を揃えないと意味がないということです。開発支援だけが目的ならCopilot $10は破格です。しかし「月3万円で会社全体の業務を自動化する」という使い方をするなら、Claude Code Max 20x $200の方がROI（投資対効果）は圧倒的に高くなります。

4-5. 比較軸5: 非エンジニアの使いやすさ

項目	GitHub Copilot Agent Mode	Claude Code
前提知識	VS Code + GitHub操作が最低限必要	ターミナル基礎（デスクトップ版ならほぼ不要）
日本語対応	○（日本語で指示可能）	○（日本語精度はClaude Codeが上位）
開発以外の用途	× 開発に特化	○ メール・営業・経理・記事作成など業務全般
学習コスト	中程度（GitHub/VS Codeの基本操作）	低〜中（デスクトップ版ならチャットUIで操作）

非エンジニアの経営者・管理職にとっては、Claude Codeの方が圧倒的に使いやすいです。理由は明快で、Claude Codeは「開発」だけでなく「業務全般」を自然言語で指示できるからです。Agent Modeは優れたツールですが、前提として「開発プロジェクト」がないと意味を持ちません。

4-6. 【総合比較表】GitHub Copilot Agent Mode vs Claude Code

比較軸	GitHub Copilot Agent Mode	Claude Code	判定
コンテキスト理解	○ 128Kトークン	◎ 200Kトークン	Claude Code
自律的な業務実行	○ 開発に特化	◎ 業務全般	Claude Code
チーム開発統合	◎ GitHubネイティブ	△ 個人最適化	Copilot
料金（開発用途）	◎ $10/月〜	○ $20/月〜	Copilot
料金（業務全体ROI）	△ 開発限定	◎ 業務全体に効く	Claude Code
非エンジニアの使いやすさ	△ VS Code前提	○ チャットUIで操作可	Claude Code
セキュリティ・ガバナンス	◎ Enterprise対応	○ ローカル実行で安全	Copilot

05 GENAI REAL DATA 【独自データ】GENAI社内のClaude Code開発実運用 Claude Code Max 20xプランで、実際に何がどれだけ変わったか

ここでは、弊社（株式会社GENAI）がClaude Code Max 20xプラン（月額約30,000円）を使って、どのように業務全体を自動化しているかの実データを公開します。「Agent Modeではなく、なぜClaude Codeを選んだのか」の答えでもあります。

5-1. 弊社がClaude Codeを選んだ理由

弊社はGitHub Copilot Agent Modeも検証済みです。結果としてClaude Codeを全社の基盤ツールに採用した理由は、以下の3点に集約されます。

5-2. 業務領域別の実運用データ

業務領域	主な用途	削減効果
営業	提案書・見積書・顧客別資料の自動生成	週20時間 → 週2時間
広告運用	週次レポート・CPA分析・配信調整	週10時間 → 週1時間
ブログ記事	SEO記事執筆・リライト・内部リンク最適化	1本8時間 → 1本1時間
経理	請求書チェック・経費仕訳・freee連携	月40時間 → 月5時間
秘書業務	日報生成・議事録要約・スケジュール調整	日2時間 → 日15分

合計すると、月間約160時間（フルタイム1名分の業務量）をClaude Codeで吸収しています。月30,000円のプラン契約で、人件費換算20〜25万円分の業務が自動化されている計算です。

5-3. Claude Code × Agent Mode の併用も視野に

もちろん、開発チームがGitHubを中心に動いている企業であれば、Agent ModeとClaude Codeの併用が最適解になることもあります。具体的には以下のような使い分けが考えられます。

用途	使うツール	理由
チーム開発（PR作成・レビュー）	Agent Mode	GitHub統合のワークフローが圧倒的に便利
個人の業務自動化	Claude Code	開発以外の業務にも使えるため
大規模リファクタリング	Claude Code	大きなリポジトリの全体把握に強い
Issue起点の定型開発	Agent Mode	Issue→PR自動生成のフローが秀逸
経営・営業・経理の自動化	Claude Code	Agent Modeには非対応の領域

06 NON-ENGINEER ERA 【独自】非エンジニアがAIエージェントで「開発」する時代 ターミナルもIDEも不要。AIに「やりたいこと」を伝えるだけで業務が動く

この記事を読んでいる方の多くは、エンジニアではなく経営者・管理職だと思います。「Agent ModeもClaude Codeも、結局エンジニアのツールでしょ？」——その認識は、2026年の今、明確に変わりつつあります。

6-1. 「開発」の定義が変わった

2025年まで、「開発」とは「プログラミング言語でコードを書く作業」を指していました。だからこそ、エンジニアだけの仕事だったのです。

しかし2026年現在、AIエージェント（Agent ModeやClaude Code）の登場により、「開発」は「自然言語で目的を伝え、AIが作ったコードをレビューして承認する作業」に変わりつつあります。これは「タイピストがワープロを操作していた時代」から「誰でもWordで文書を作れる時代」に変わったのと同じ構造変化です。

6-2. 非エンジニアが今すぐ始める3ステップ

6-3. 「AIに仕事を奪われる」ではなく「AIで仕事を創る」

よく聞く懸念として「AIがエンジニアの仕事を奪うのでは？」という声があります。しかし実態は逆です。Agent ModeやClaude Codeの導入で、非エンジニアが「今までできなかったこと」に挑戦できるようになった結果、むしろ新しい仕事が生まれています。

6-4. Agent ModeとClaude Code、非エンジニアにはどちらか？

非エンジニアの経営者・管理職が最初に使うべきは、間違いなくClaude Codeです。理由は3つあります。

判断基準	Agent Mode	Claude Code
開発プロジェクトが必要か	必要（GitHubリポジトリが前提）	不要（業務全般に使える）
VS Code操作の学習が必要か	必要	不要（デスクトップ版でチャットUI）
使える業務範囲	開発のみ	営業・経理・記事・秘書・開発すべて

07 CONCLUSION まとめ ── 2026年に選ぶべきAIコーディングエージェント 用途で決まる。迷ったらClaude Codeから始めるのが最短ルート

この記事では、GitHub Copilot Agent Modeの全機能を解説した上で、Claude Codeとの徹底比較、弊社GENAIの実運用データ、非エンジニアのための導入ガイドまでを整理しました。最後にポイントを振り返ります。

「どちらか1つだけ選ぶなら？」と聞かれたら、非エンジニアの経営者にはClaude Codeを推奨します。理由は明快で、Claude Codeなら開発だけでなく営業・経理・記事制作・秘書業務まで全領域で使えるからです。まずはClaude Codeで業務自動化の基盤を作り、開発チームが必要になったタイミングでAgent Modeを追加するのが最短ルートです。

AIコーディングエージェントの導入設計を、AI鬼管理が一緒に組み立てます

Agent ModeとClaude Code、自社にはどちらが合うか。
弊社の実運用データをベースに、業務フローに最適なAIエージェントの導入設計をご相談いただけます。

	AI鬼管理	爆速自動化スグツクル
こんな方向け	社内で回せる状態を作りたい 外注に依存しない組織を作りたい	学ばなくていいから結果だけ欲しい とにかく早く自動化したい
内容	AIの使い方・業務設計・自動化の作り方を 実践ベースで叩き込む	業務をヒアリングし、設計から ツール・システムを丸ごと納品
一言で言うと	自分で作れるようになる	全部任せられる
	AI鬼管理を詳しく見る	スグツクルを詳しく見る

よくある質問

Q. GitHub Copilot Agent Modeは無料で使えますか？

A. Freeプラン（月50回のプレミアムリクエスト）で基本機能は試せます。ただし、50回は「まともに検証するには少なすぎる」量なので、本格的に試すならPro（$10/月）以上を推奨します。

Q. Agent ModeとCopilot coding agentの違いは何ですか？

A. Agent ModeはVS Code上でリアルタイムに対話しながら開発を進めるモード。Copilot coding agentはGitHub.com上でIssueを起点にPR作成まで自動で行うモードです。技術的には同じAI基盤ですが、実行環境とワークフローが異なります。

Q. Claude CodeとAgent Modeは併用できますか？

A. 技術的には全く問題なく併用できます。弊社では「チーム開発のPR作成はAgent Mode、業務全般の自動化はClaude Code」という使い分けを推奨しています。両方合わせても月約31,500円で、フルタイムエンジニア1名分の1/10以下のコストです。

Q. Agent Modeを使うにはプログラミングの知識が必要ですか？

A. VS Code上で使う場合は基本的なエディタ操作の知識が必要です。ただし、GitHub.comのCopilot coding agentなら、Issueに日本語で要件を書くだけでPRが自動生成されるため、プログラミング知識はほぼ不要です。

Q. 2026年6月のAIクレジット制への移行で何が変わりますか？

A. 従来の「プレミアムリクエスト回数」ベースから「使用量ベース課金（AIクレジット制）」に移行します。法人プランでは6〜8月に移行支援プロモが設定される予定です。個人利用者は、基本的にこれまでと同等のコストで利用できるとGitHubは説明しています。

Q. Agent Modeで生成されたコードの著作権はどうなりますか？

A. GitHub Copilotの利用規約では、Copilotが生成したコードの著作権はユーザー（利用者）に帰属します。ただし、学習データに含まれるオープンソースコードとの類似性が指摘されるリスクはあるため、重要なプロダクトではコードレビューを徹底することを推奨します。

Q. 非エンジニアの経営者が最初に触るべきはどちらですか？

A. Claude Codeです。Agent Modeは開発プロジェクト（GitHubリポジトリ）が前提であり、VS Codeの操作も必要です。Claude Codeなら開発に限らず業務全般で使え、デスクトップ版ならチャットUIで操作できるため、ChatGPTが使える方ならすぐに馴染めます。

Q. Agent Modeのセキュリティリスクはありますか？

A. プロンプトインジェクション（悪意ある入力によるAIの操作）、ターミナルコマンドの悪用、機密情報の意図しない送信がリスクとして挙げられます。GitHub Enterprise版では監査ログやDLP（情報漏洩防止）機能が利用可能です。いずれにせよ、AIの出力を無検証で本番環境に反映しない運用ルールが最重要です。

	AI鬼管理	爆速自動化スグツクル
こんな方向け	社内で回せる状態を作りたい 外注に依存しない組織を作りたい	学ばなくていいから結果だけ欲しい とにかく早く自動化したい
内容	AIの使い方・業務設計・自動化の作り方を 実践ベースで叩き込む	業務をヒアリングし、設計から ツール・システムを丸ごと納品
一言で言うと	自分で作れるようになる	全部任せられる
	AI鬼管理を詳しく見る	スグツクルを詳しく見る

AIAI鬼管理

AI鬼管理へのお問い合わせ

この記事を読んで気になった方へ。
AI鬼管理の専門スタッフが、御社に最適な
業務自動化プランを無料でご提案します。

お客様情報

会社名・屋号*必須

会社名を入力してください

業種*必須 選択してください IT・ソフトウェア 製造業 建設・不動産 小売・EC 飲食・宿泊 医療・介護 教育・研修 士業・コンサル 人材・BPO その他

業種を選択してください

お名前*必須

お名前を入力してください

メールアドレス*必須

正しいメールアドレスを入力してください

電話番号任意

---

現在の課題について

現在感じている課題*必須

人手不足で業務が回らない 社長・経営者が現場を離れられない 定型業務に時間を取られている AIを導入したいが何から始めればいいかわからない 外注・人件費コストが高い 業務フローが属人化している 社員のITリテラシーにばらつきがある

1つ以上選択してください

効率化・自動化したい業務*必須

営業・顧客対応（CRM・メール等） 経理・請求書・入金管理 採用・人事・労務管理 マーケティング・SNS・広告運用 カスタマーサポート・問い合わせ対応 資料作成・レポート・議事録 データ入力・集計・分析 社内の情報共有・ナレッジ管理

1つ以上選択してください

上記業務に現在かけている月額コスト*必須 選択してください まだかけていない（これから検討） 〜10万円 10〜30万円 30〜50万円 50〜100万円 100万円以上 その他（自由入力）

月額コストを選択してください

その他、ご相談内容任意

---

面談日時の選択

ご希望の日時*必須

約1時間のオンライン面談（Google Meet）です

空き枠を取得中...

面談日時を選択してください

この内容で面談を予約する

予約確定後、Google Calendarの招待メールをお届けします。
しつこい営業は一切ございません。