【2026年5月最新】GitHub Copilot Labsが終了！統合後の機能と代替ツール完全ガイド
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「GitHub Copilot Labsって使えなくなったの？」「Labsにあった機能はどこに行った？」——この記事にたどり着いたあなたは、おそらくそんな疑問を抱えているはずです。
結論から言うと、GitHub Copilot Labsは2023年12月15日に正式に終了しました。Labsが提供していた実験的機能（コード説明・翻訳・テスト生成・リファクタリング提案など）は、その大部分がGitHub Copilot本体およびCopilot Chatに統合されています。
しかし、統合先がバラバラなため「結局どこを使えばいいのか」が分かりにくいのも事実です。さらに2026年現在、AIコーディングツールの選択肢はCopilotだけではありません。Cursor、Cline、Claude Code、Amazon CodeWhispererなど、強力な代替ツールが続々と登場しています。
代表菅澤
AI鬼管理山崎
この記事を最後まで読むと、以下のことが明確になります。
01 WHAT WAS COPILOT LABS GitHub Copilot Labsとは何だったのか VS Code拡張として存在した「実験的AIアシスタント」の全貌
GitHub Copilot Labsは、GitHub社が2022年に公開した実験的なVS Code拡張機能です。GitHub Copilot本体が「AIによるコード補完」に特化していたのに対し、Labsは「コードの理解と変換」にフォーカスした、いわば研究開発段階のツール群でした。
当時のGitHub Copilotは、カーソル位置の前後から文脈を読み取って次のコード行を予測する——いわゆる「インライン補完」がメイン機能でした。これに対してLabsは、既に書かれたコードに対してAIが何かをする（説明する、翻訳する、テストを書く、バグを見つける）という、補完とは異なるアプローチの機能群を試験的に提供していたのです。
📚 用語解説
VS Code拡張機能（Extension）：Visual Studio Codeに追加機能を入れるプラグインのこと。Marketplace（アプリストアのようなもの）からインストールでき、コード補完・デバッグ・テーマ変更など多種多様な機能を後付けできます。GitHub Copilot Labsもこの拡張機能の一つでした。
1-1. Copilot Labsが提供していた5つの機能
Copilot Labsには、主に以下の5つの機能が搭載されていました。
| 機能名 | 概要 | 対象ユーザー |
|---|---|---|
| Code Explanation（コード説明） | 選択したコードブロックの処理内容を自然言語で説明 | 初学者・レビュアー |
| Language Translation（言語翻訳） | PythonからJavaScript等、プログラミング言語間の自動変換 | 多言語開発者 |
| Test Generation（テスト生成） | 選択した関数に対するユニットテストを自動作成 | テスト駆動開発者 |
| Brushes（リファクタリング） | コードの可読性向上・最適化を提案する「ブラシ」型ツール | 品質改善担当 |
| Bug Detection（バグ検出） | コード内の潜在的なバグや論理エラーを警告 | デバッグ作業者 |
特に注目されていたのがBrushes（ブラシ）機能です。これは「読みやすくする」「デバッグする」「型を追加する」といったブラシを選んでコードに適用すると、AIがそれに応じた変換を施すという直感的なインターフェースでした。Photoshopでフィルタを適用するように、コードの品質を「塗り替える」体験を提供しようとしていたのです。
📚 用語解説
ユニットテスト：プログラムの最小単位（関数やメソッド）が正しく動作するかを確認する自動テストのこと。「この関数に3を入れたら9が返る」のように、期待する入出力を定義しておき、コード変更時に自動で検証できます。品質管理の基本ですが、手書きすると時間がかかるため、AI自動生成のニーズが非常に高い領域です。
AI鬼管理山崎
1-2. Copilot本体とLabsの違い
GitHub Copilot本体とLabsの最も大きな違いは、「AIが能動的に動く範囲」でした。
| 項目 | GitHub Copilot（本体） | GitHub Copilot Labs |
|---|---|---|
| 主な機能 | コード補完（次の行を予測入力） | コード説明・翻訳・テスト生成・リファクタリング |
| 動作タイミング | リアルタイム（入力中に自動提案） | ユーザーが選択・ボタンクリックで発動 |
| 対象コード | カーソル位置の前後 | 選択したコードブロック全体 |
| 位置付け | 正式プロダクト | 実験的プロジェクト（Preview） |
| 課金 | Copilotサブスクに含まれる | Copilotサブスクに含まれる（追加料金なし） |
つまり、Copilot本体が「一緒にコードを書く副操縦士」なら、Labsは「書いたコードを分析・改善する品質管理チーム」のような位置付けでした。この2つが別々の拡張機能として存在していたのが、2023年までのGitHub Copilotの姿です。
02 WHY DISCONTINUED なぜCopilot Labsは終了したのか 2023年12月15日の廃止と、GitHub社の戦略転換を読み解く
GitHub Copilot Labsは、2023年12月15日をもって正式に廃止されました。VS Code Marketplaceからの配布が停止され、インストール済みの拡張機能も動作しなくなりました。
なぜGitHubはLabsを終了させたのか。その理由は大きく3つあります。
2-1. Copilot Chatの登場で「対話型」に統合された
最大の理由は、2023年にCopilot Chat機能が正式リリースされたことです。ChatGPTの爆発的な普及を受けて、GitHub社は「対話型のコーディングアシスタント」の開発に大きく舵を切りました。
Copilot Chatでは、コードの説明もテスト生成もリファクタリングも、すべてチャット形式で自然言語の指示を出すだけで実行できます。Labsの専用UI（ブラシやボタン）を使う必要がなくなったのです。
（専用ボタン・ブラシUI）
対話型UIが主流に
（自然言語で何でも指示）
Chat内に吸収
📚 用語解説
Copilot Chat：GitHub Copilot内蔵のチャット機能。VS Codeのサイドバーでチャットウィンドウを開き、「このコードを説明して」「テストを書いて」と自然言語で指示できます。2023年に正式リリースされ、Labsが担っていた「コードの理解・変換」機能を対話型で置き換えました。
2-2. 実験的機能から正式プロダクトへの昇格
2つ目の理由は、Labsの「実験」が成功して本体に昇格したからです。Labsはその名の通り「Lab（研究室）」であり、最初からユーザーの反応を見て本体に取り込む前提で設計されていました。
コード説明やテスト生成のニーズが高いことが実証されたため、GitHubはこれらの機能を本体に統合し、Labsという「実験場」の役割は終了したのです。ソフトウェア開発では、プレビュー版やベータ版で実験し、十分な検証が得られたら正式版に吸収するのは一般的な手法です。
2-3. 拡張機能の乱立を避け、ユーザー体験を統一
3つ目は、Copilot関連の拡張機能が増えすぎることの弊害を避ける意図です。Copilot本体、Copilot Labs、Copilot Chatとそれぞれ別の拡張機能として存在すると、ユーザーは「どれをインストールすればいいのか」「機能はどこにあるのか」が分からなくなります。
GitHub社はこの問題を解消するために、すべてをGitHub Copilot拡張機能の一つに統合する方針を採りました。2026年現在、VS CodeにインストールするのはGitHub Copilot拡張機能ただ一つ。その中にコード補完・Chat・Edits・Agent Modeまですべて含まれています。
代表菅澤
03 FEATURE MIGRATION MAP Copilot Labs機能の統合先を完全整理 旧Labsの5機能が「今どこにあるか」を1つずつ追跡する
ここからは、Copilot Labsが提供していた5つの機能が、2026年現在のGitHub Copilotのどこに引き継がれたかを機能ごとに整理していきます。
3-1. コード説明（Code Explanation） → Copilot Chat
Labsで最も利用頻度が高かった「コード説明」機能は、Copilot Chatに完全統合されました。VS Codeのサイドバーでチャットを開き、コードを選択して「このコードを説明して」と入力するだけです。
Labsではサイドパネルに固定のUIがあり、コードを選択するとワンクリックで説明が表示される形式でした。Copilot Chatでは少しだけ操作が増えますが、説明の精度と柔軟性は大幅に向上しています。「初心者向けに説明して」「セキュリティの観点で解説して」など、説明の粒度を自然言語で指定できるようになった点が大きな進化です。
3-2. 言語翻訳（Language Translation） → Copilot Chat / Copilot Edits
「PythonからJavaScriptに変換して」のような言語間翻訳は、Copilot ChatまたはCopilot Editsで対応します。Chatで変換を依頼すればサイドパネルにコードが出力され、Editsを使えばファイル内のコードを直接書き換えることも可能です。
Labsでは翻訳先の言語をドロップダウンで選ぶだけの手軽さがありましたが、Chat/Editsでは「フレームワーク固有の書き方にも対応して」「型定義も付けて」といった細かい条件も同時に指定できます。翻訳の精度も、LLMの進化に伴い2022年当時とは比較にならないレベルに上がっています。
3-3. テスト生成（Test Generation） → Copilot Chat / Agent Mode
テスト生成は、Copilot Chatの `/tests` スラッシュコマンドまたはAgent Modeで対応します。Chatで `@workspace /tests` と入力すると、ワークスペース内のコードに対するテストコードを自動生成します。
Agent Modeを使えば、さらに踏み込んでテストファイルの作成からテスト実行・失敗修正まで自律的に回すことも可能です。Labs時代はテストコードを「生成するだけ」でしたが、2026年のCopilotは「テストを書いて、動かして、通るまで直す」ところまで一気通貫でやってくれます。
📚 用語解説
Agent Mode：GitHub Copilotが2024年後半に導入した自律実行モード。ユーザーが「このバグを直して」と指示すると、コードの修正・テスト実行・エラー対応までCopilotが自動で繰り返し実行します。Labs時代の「1機能1アクション」とは次元が異なる自律性を持つ機能です。
3-4. リファクタリング（Brushes） → Copilot Chat / Copilot Edits
Labsの看板機能だった「Brushes」は、Copilot ChatおよびCopilot Editsに吸収されました。「このコードをリファクタリングして」「型を追加して」「パフォーマンスを改善して」といった自然言語指示で、同等以上の結果が得られます。
Brushes独自の「ブラシを選んで塗る」という直感的なUIは失われましたが、代わりに自由度が格段に上がったのがポイントです。Brushesでは「読みやすくする」「デバッグする」など決まった選択肢しかなかったのに対し、自然言語で具体的な改善方針を指定できるようになりました。
3-5. バグ検出（Bug Detection） → Copilot Chat / Code Review
バグ検出は、Copilot Chatでの質問およびGitHub上のCopilot Code Reviewで対応します。VS Code内ではChatに「このコードのバグを見つけて」と聞けますし、Pull Request作成時にはCopilot Code Reviewが自動でセキュリティリスクやロジックエラーを指摘します。
Labs時代はコードを選択してワンクリックでバグを検出する形式でしたが、2026年のCopilotはコードレビューの中で自動的にバグを検知する方向に進化しました。能動的に「見つけて」と頼まなくても、AIが勝手に指摘してくれる仕組みです。
| 旧Labs機能 | 2026年の統合先 | 改善点 |
|---|---|---|
| Code Explanation | Copilot Chat | 説明の粒度を自然言語で指定可能 |
| Language Translation | Copilot Chat / Edits | フレームワーク条件や型定義も同時指定 |
| Test Generation | Copilot Chat / Agent Mode | 生成→実行→修正まで自律化 |
| Brushes（リファクタリング） | Copilot Chat / Edits | 自由度が大幅向上（自然言語指示） |
| Bug Detection | Copilot Chat / Code Review | PR作成時に自動バグ検知 |
AI鬼管理山崎
04 COPILOT 2026 2026年版 GitHub Copilotの全機能を把握する Labs統合後のCopilotは「補完ツール」から「AIエージェント」に進化した
Labs終了後のGitHub Copilotは、Labs機能の統合だけでなく、大幅な機能拡張を続けてきました。2026年5月時点のGitHub Copilotの全機能を整理します。
4-1. コード補完（Inline Suggestions）
GitHub Copilot誕生時からの中核機能です。エディタでコードを書いていると、AIが次の行・次のブロックを灰色のゴーストテキストで提案します。Tabキーで採用、Escで無視。2026年現在はコンテキスト理解が大幅に向上し、プロジェクト全体のコードベースを参照して提案精度が上がっています。
4-2. Copilot Chat（対話型アシスタント）
VS Codeのサイドバーで使える対話型AI。コードの説明・質問・デバッグ支援・テスト生成など、Labs機能の大半を引き継いだ中核的な窓口です。スラッシュコマンド（`/explain` `/fix` `/tests`）で定型操作をショートカットでき、`@workspace` で現在のプロジェクト全体をコンテキストに含められます。
4-3. Copilot Edits（ファイル直接編集）
2024年に追加された機能で、複数ファイルに跨るコード変更をAIが直接実行します。Chatが「アドバイスをくれる」のに対し、Editsは「実際にコードを書き換える」。修正提案がdiff形式で表示され、Accept/Rejectで取り込みを判断できます。
4-4. Agent Mode（自律実行エージェント）
2024年後半に導入された最新機能。ユーザーのタスク指示に対して、コード修正→ターミナルコマンド実行→エラー修正→再実行を自律的にループします。テスト生成〜テスト実行〜バグ修正の一連の流れを人間の介入なしで回せる点が、Labs時代とは一線を画す進化です。
（Inline Suggestions）
（対話型アシスタント）
（ファイル直接編集）
（自律実行エージェント）
このように、GitHub Copilotは「コード補完ツール」から「開発全工程をカバーするAIエージェント」へと進化しました。Copilot Labs時代の機能は、この進化の過程で自然に吸収されたと言えます。
📚 用語解説
diff（差分）：ファイルの変更前と変更後の差を表示する形式。緑の行が追加、赤の行が削除を示します。Copilot EditsやGitのPull Requestで使われ、「何がどう変わったか」を一目で確認できます。コードレビューの基本単位です。
代表菅澤
05 ALTERNATIVE TOOLS 代替ツール5選 ── Copilot以外の選択肢 Copilot Labs終了を機にAIコーディング環境を見直す
Copilot Labsの終了は、「AIコーディングツール全体を見直す」絶好のタイミングでもあります。2026年5月時点で実用レベルにある代替ツールを5つ紹介します。
5-1. 代替ツール比較表
| ツール名 | 月額料金 | エディタ | 特徴 | 向いている人 |
|---|---|---|---|---|
| Cursor | $20〜$40 | 専用エディタ（VS Code Fork） | AI中心に再設計されたエディタ。Tab補完+Chat+Composer | VS Codeユーザーでより深いAI統合を求める人 |
| Cline（VS Code拡張） | 無料（API別途） | VS Code | オープンソースのAIエージェント拡張。自律実行に強い | API料金を自分で管理したい開発者 |
| Claude Code | $20〜$200 | ターミナル / デスクトップ | ファイル操作・コマンド実行まで自律的に行うエージェント | 開発者＋非エンジニアの業務自動化まで含めたい人 |
| Amazon CodeWhisperer | 無料〜$19 | VS Code / JetBrains | AWSサービスとの連携が強力。セキュリティスキャン付き | AWS中心のインフラを使っている開発チーム |
| Tabnine | $12〜$39 | 複数エディタ対応 | プライベートモデル学習で社内コードに最適化 | セキュリティ最優先でAI補完を使いたい企業 |
5-2. Cursor ── エディタごとAI最適化するアプローチ
Cursorは、VS Codeをフォーク（派生）してAIファーストに再設計したエディタです。コード補完・Chat・Composer（複数ファイル一括編集）が深くエディタに統合されており、GitHub CopilotをVS Codeで使う場合よりも操作の継ぎ目が少ないのが特徴です。
ただし、VS Codeとは別のアプリケーションなので、既存のVS Code設定や拡張機能との互換性に注意が必要です。また月額$20〜$40のサブスクリプションに加えて、一定量を超えるとAPI従量課金が発生する「ハイブリッド型課金」のため、コストの予測がやや難しい点があります。
5-3. Cline ── オープンソースのAIエージェント
Clineは、VS Code拡張機能として動作するオープンソースのAIコーディングエージェントです。ChatGPTやClaude等のAPIキーを自分で接続し、ファイル作成・編集・ターミナルコマンド実行まで自律的に行います。
最大の利点は無料かつオープンソースであること。APIの利用料金だけで動きます。一方で、セットアップにはAPIキーの取得・設定が必要なので、非エンジニアにとっては若干ハードルがあります。
5-4. Amazon CodeWhisperer ── AWS連携特化
Amazon CodeWhispererは、AWSが提供するAIコーディングアシスタントです。AWSサービスとの連携に特化しており、Lambda・S3・DynamoDB等を使うコードの補完精度が特に高いのが特徴。無料枠があり、個人利用なら$0で始められます。
5-5. Tabnine ── セキュリティ重視の企業向け
Tabnineは、社内コードでプライベートモデルを学習できるAIコード補完ツールです。コードが外部サーバーに送信されない「プライベートデプロイ」オプションがあるため、金融・医療・防衛などセキュリティ要件が厳しい業界で採用されています。
AI鬼管理山崎
06 CLAUDE CODE vs COPILOT 【独自】Claude CodeとCopilotの実務性能比較 弊社GENAIが両方使った上で見えた「決定的な差」
ここからは、弊社（株式会社GENAI）が実際にGitHub CopilotとClaude Codeの両方を業務で使った上で見えた実務レベルの比較をお伝えします。
6-1. 比較条件
弊社では以下の条件で両ツールを約3ヶ月間並行運用し、比較しました。
6-2. 実務比較表
| 項目 | GitHub Copilot | Claude Code | 差分 |
|---|---|---|---|
| コード補完の精度 | 高い（特にメジャー言語） | 高い（コンテキスト理解が深い） | ほぼ互角 |
| 自律実行の深さ | Agent Modeで対応（VS Code内限定） | ターミナル全操作＋ファイル作成・編集 | Claude Code優位 |
| 非コード業務 | 非対応 | メール・記事・資料・経理まで対応 | Claude Code圧倒的優位 |
| 複数ファイル操作 | Editsで対応（中規模まで） | 大規模リポジトリ全体を操作可能 | Claude Code優位 |
| 月額コスト | $19/月 | $200/月 | Copilotが安い |
| 投資回収（弊社実績） | 月約20時間削減 | 月約160時間削減 | Claude Code 8倍 |
6-3. 月160時間削減の内訳
弊社GENAIでは、Max 20x プラン（月$200、約30,000円）で以下の業務をClaude Codeに回しています。
| 業務領域 | 月間削減時間 | 具体的なタスク例 |
|---|---|---|
| ブログ記事執筆 | 約40時間 | 競合分析→構成→本文生成→WP投稿→SEO設定の自動化 |
| LP制作・改善 | 約30時間 | HTMLコーディング・A/Bテスト・フォーム実装 |
| SEO対策 | 約25時間 | GSCデータ分析→施策提案→メタ情報更新→内部リンク最適化 |
| 営業・カスタマー | 約25時間 | メール返信下書き・提案資料作成・会社リサーチ |
| 経理・請求 | 約20時間 | freee仕訳登録・請求書生成・月次レポート |
| その他（秘書業務） | 約20時間 | スケジュール調整・会議議事録・日次レポート |
合計で月約160時間。月30,000円のプランで160時間分の業務を自動化しているので、時間あたり約187円のコストです。アルバイトを雇っても最低時給1,100円以上ですから、Claudeの「人件費」は約6分の1ということになります。
代表菅澤
📚 用語解説
ROI（投資対効果）：投資した金額に対して、どれだけのリターンが得られたかを示す指標。月30,000円のClaude Code契約で月160時間（時給換算で約17.6万円分）の業務を自動化できている場合、ROIは約487%。つまり投じた金額の約5.9倍の価値を回収していることになります。
07 FOR NON-ENGINEERS 非エンジニアでもClaude Codeで業務自動化できる理由 Copilotはエンジニア専用、Claude Codeは全社員が使える
GitHub Copilotと代替ツールの多く（Cursor、Cline、Tabnine等）には共通の制約があります。それは「エンジニアしか使えない」ということです。VS CodeやターミナルなどのIDE操作が前提で、非エンジニアの業務には適用できません。
一方でClaude Codeは、デスクトップアプリ版のリリース以降、非エンジニアでもチャットUIから業務指示を出せるAIエージェントに進化しています。コードが書けなくても、「メールの返信を作って」「この表を集計して」「議事録を要約して」と日本語で指示するだけで動きます。
7-1. Claude Codeが非エンジニアに使える3つの理由
7-2. Copilot vs Claude Code ── 「誰が使えるか」の決定的な違い
| 項目 | GitHub Copilot | Claude Code |
|---|---|---|
| 対象ユーザー | エンジニア限定 | エンジニア＋非エンジニア |
| 操作環境 | VS Code / JetBrains | ターミナル＋デスクトップアプリ |
| 指示方法 | コード文脈+自然言語 | 自然言語のみでOK |
| 対応業務 | コーディング関連のみ | コーディング＋一般業務＋経理＋営業＋秘書 |
| 導入ハードル | IDE設定が必要 | アプリインストール＋ログインで即利用 |
AI鬼管理山崎
もしあなたが「AIコーディングツールの見直し」を考えているなら、同時に「AI業務ツールの導入」も視野に入れてみてください。コーディング支援だけに閉じるのではなく、業務全体にAIを効かせることで、投資対効果は桁違いに跳ね上がります。
まずはProプラン（月$20、約3,000円）からスタートして、1週間で「自分の業務のどこにAIが効くか」を体感するのがおすすめです。弊社GENAIでは、Claude Codeの導入支援から業務設計まで一貫してサポートしています。AIの導入に不安がある方は、お気軽にご相談ください。
08 CONCLUSION まとめ ── Copilot Labs終了後のベストな選択 Labs機能は進化して統合済。次の一手は「AIの適用範囲を広げること」
この記事で解説してきた内容を、改めて整理します。
代表菅澤
株式会社GENAIでは、Claude Codeを活用した業務自動化の導入支援を行っています。「何から始めればいいか分からない」「自社の業務にAIを組み込みたい」という方は、まずはお気軽にご相談ください。
よくある質問
よくある質問
Q. GitHub Copilot Labsはもう使えないのですか？
A. はい、2023年12月15日に正式に廃止され、VS Code Marketplaceからも削除されています。インストール済みの拡張機能も動作しなくなっているため、現在は利用できません。Labsが提供していた機能は、GitHub Copilot本体（Chat / Edits / Agent Mode）に統合されています。
Q. Copilot Labsの「Brushes」機能はどこに行きましたか？
A. Copilot ChatおよびCopilot Editsに統合されました。「リファクタリングして」「型を追加して」「可読性を上げて」といった指示をチャットで出すことで、同等以上の結果が得られます。Brushesの「ボタン選択」UIは無くなりましたが、自然言語指示の方が柔軟性が高いです。
Q. GitHub CopilotとClaude Codeの違いは何ですか？
A. GitHub Copilotは「エディタ内のコーディング支援」に特化したツールで、VS CodeやJetBrains上で動作します。Claude Codeは「ターミナル＋デスクトップアプリで動くAIエージェント」で、コーディングだけでなくメール・記事・経理・営業などの業務全般に対応します。非エンジニアでも使える点が最大の違いです。
Q. Copilot Labsの代わりに何を使えばいいですか？
A. まずはGitHub Copilot本体のChat機能を使ってみてください。Labsの機能はすべてChatに統合されています。さらにAIコーディング環境を強化したい場合は、Cursor（エディタごと最適化）やClaude Code（業務全体の自動化）が有力な選択肢です。
Q. Claude Codeは非エンジニアでも使えますか？
A. はい、使えます。Claude Codeのデスクトップ版では、チャットUIから日本語で指示するだけで動作します。「メールの返信を書いて」「このCSVを集計して」といった業務指示に対応できるため、ChatGPTが使える方ならすぐに馴染めます。
Q. GitHub Copilot Agent Modeとは何ですか？
A. 2024年後半に導入されたGitHub Copilotの自律実行モードです。「このバグを直して」と指示すると、コード修正→テスト実行→エラー対応を自動で繰り返します。Labs時代の「1アクション1機能」とは異なり、複数ステップのタスクを自律的に完了させる能力があります。
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- 「やらせ切る管理」メソッドの開発者。シンゲキ株式会社（2021年設立・鬼管理専門塾運営）にて累計3,000名以上の学習者を志望校合格に導いた管理メソッドを、AI × 経営者支援 に転用
- 著書『3カ月で志望大学に合格できる鬼管理』(幻冬舎)、『親の過干渉こそ、最強の大学受験対策である。』(講談社)
- メディア出演: REAL VALUE / カンニング竹山のイチバン研究所 / ええじゃないかBiz 他
- 明治大学政治経済学部卒
