【2026年6月最新】GitHub Copilot Labsは終了！統合後の全機能と最強の代替AIツール完全ガイド
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この記事の内容
「GitHub Copilot Labsって、もう使えないの？」——そう検索してこの記事にたどり着いた方へ、結論から言います。GitHub Copilot Labsは2023年12月15日に正式終了しました。
Labsが提供していた「コード説明」「コード翻訳」「テスト自動生成」「リファクタリング提案」「バグ警告」という5つの実験的機能は、現在のGitHub Copilot Chat・Copilot Edits・Agent Modeへと統合・進化しています。しかし同時に、AIコーディング支援の世界はGitHub Copilotだけで完結する時代でもなくなりつつあります。
この記事では、Copilot Labs終了の経緯から統合後の機能体系、そして弊社（株式会社GENAI）が実際にGitHub CopilotからClaude Codeへ完全移行した理由まで、現場のリアルな視点でお伝えします。コーディングツールの選定に迷っている方は、ぜひ最後までお読みください。
代表菅澤
AI鬼管理山崎
この記事を読むと、次の5つが分かります。
01 HISTORY & BACKGROUND GitHub Copilot Labsとは何だったのか？終了の経緯を完全整理 なぜ「実験的拡張機能」として始まり、なぜ終了したのか
GitHub Copilot Labsは、GitHubが2022年に公開したVS Code向けの実験的拡張機能です。当時のGitHub Copilotはあくまで「次のコードを補完する」ツールであり、コードの説明・翻訳・テスト生成といった能動的な機能は含まれていませんでした。
Labsはその「補完以外の実験的機能」を試す場として開設された、言わばGitHubのAI研究ラボを一般ユーザーに公開したものです。正式リリースではなくあくまでExperimentalという位置づけで、安定性より新機能の先行試用を優先した設計でした。
📚 用語解説
GitHub Copilot Labs：GitHubが2022年に公開したVS Code向け実験的拡張機能。通常のCopilotに含まれないコード説明・翻訳・テスト生成・リファクタリング・バグ警告の5機能を先行試験的に提供した。2023年12月15日に終了し、各機能は本体Copilotへ統合された。
1-1. Copilot Labsの誕生背景：「補完だけでは足りない」という課題
2022年当時、GitHub Copilotの主機能はインラインコード補完でした。開発者がコードを書いていると、次の行・次の関数を自動提案してくれる便利なツールですが、「既存コードを理解させる」「テストを書かせる」「他の言語に翻訳する」といった用途には対応していませんでした。
エンジニアコミュニティからは「コードを書くだけでなく、コードを理解・改善・テストするところまで支援してほしい」という声が多く上がっていました。GitHub側もその需要を認識し、本体への統合を待たずに実験的機能を先行公開する場としてLabsを設置した経緯があります。
AI鬼管理山崎
1-2. 終了の時系列：2023年12月15日に正式終了
GitHub Copilot Labsの終了は、突然の発表ではありませんでした。以下の流れで段階的に統合・廃止が進みました。
Copilot Labs
β公開開始
Copilot Chat
に機能移行開始
Copilot Labs
正式終了
Copilot Edits/
Agent Modeへ進化
終了の主な理由は、Copilot Chat・Copilot Edits・Agent Modeの充実によって、Labsの機能が本体に吸収されたからです。実験段階を卒業した機能は正式版として本体統合され、Labsとしての役割は終えた、という整理になります。
VS CodeのExtensionsでCopilot Labsを検索しても、すでに非表示または削除済みの状態です。以前使っていたLabsの機能を再現したい場合は、後述のCopilot Chat・Copilot Editsを使う必要があります。
1-3. Copilot Labs終了が示す「AIコーディング支援の転換点」
Copilot Labsの終了は、単なるサービス終了以上の意味を持ちます。これは「コード補完からコードエージェントへ」という業界全体のシフトを象徴するできごとです。
2022年の段階では「次の行を補完してくれるだけで革新的」だったAIコーディング支援が、2024〜2026年には「プロジェクト全体を読んで、自律的に複数ファイルを編集・テスト・デプロイする」レベルに進化しています。Labsの「コード説明」や「テスト生成」は、今や最低限の機能として本体に組み込まれているわけです。
Copilot Labsを使っていたエンジニアの方は、今すぐGitHub Copilot ChatとCopilot Editsを確認してください。Labsで使っていた機能のほとんどは、すでにより高精度で利用可能になっています。
02 LEGACY FEATURES Copilot Labsが提供していた5つの実験的機能 5機能はどこへ消えたのか——現在のCopilotで同等機能を使う方法
GitHub Copilot Labsには大きく5つの実験的機能がありました。それぞれの機能の内容と、現在のCopilotでどう代替できるかを整理します。
| Labs機能 | 概要 | 現在の対応機能 |
|---|---|---|
| コード説明 (Explain Code) | 選択したコードブロックを自然言語で説明する | Copilot Chat / コードに対してコメント@workspace |
| コード翻訳 (Translate Code) | 他プログラミング言語への変換 | Copilot Chat（言語変換指示で対応） |
| テスト生成 (Generate Tests) | 選択コードのユニットテストを自動生成 | Copilot Edits / Copilot Chat |
| リファクタリング提案 (Fix Code) | 選択コードの改善提案・書き直し | Copilot Edits / Agent Mode |
| バグ警告 (Brushup) | 潜在的なバグや問題点の指摘 | Copilot Chat + コードレビュー機能 |
📚 用語解説
Copilot Chat：VS CodeやGitHub.com上でCopilotとチャット形式でやり取りできる機能。コードの説明・質問・修正依頼など、コンテキストを持った会話ができる。Labsの「コード説明」「コード翻訳」の後継機能。
📚 用語解説
Copilot Edits：複数ファイルにまたがった編集を、自然言語の指示で実行できる機能。Labsの「リファクタリング提案」「テスト生成」を発展させた後継。
2-1. コード説明機能：「このコード、何してるの？」が即答
Labsの最も人気だった機能が、コード説明（Explain Code）です。コードブロックを選択してLabsパネルで「Explain」を押すと、そのコードが何をしているかを日本語（または英語）で説明してくれる機能でした。
現在はCopilot Chatで同じ操作が可能です。コードを選択した状態でCopilot Chatに「このコードの動きを説明して」と入力するだけで、詳細な解説が返ってきます。ただし、Labsのように専用UIがなくなったため、操作手順は若干変わっています。
代表菅澤
2-2. コード翻訳機能：Python→TypeScript変換などに対応
コード翻訳機能は、あるプログラミング言語で書かれたコードを別の言語に変換するものでした。PythonのスクリプトをTypeScriptに、JavaのクラスをGoに変換する、といった用途です。
現在のCopilot Chatでも「このPythonコードをTypeScriptに変換して」と指示すれば対応できますが、大規模なコードベースの翻訳や複数ファイルにまたがった変換は、Copilot EditsやAgent Modeを使う方が効率的です。
2-3. テスト生成機能：ユニットテストの自動作成
テスト生成（Generate Tests）は、選択したコードに対するユニットテストを自動生成する機能でした。「テストを書かなければ」と分かっていても後回しにしがちな開発現場で、自動生成があれば一気に生産性が上がります。
現在はCopilot Editsで「このクラスのテストを全部書いて」と指示するのが最も効率的です。また、GitHub Actionsと組み合わせてCI/CDパイプラインに自動テスト生成を組み込む使い方も広がっています。
レガシーコードに対するテストを書くのは、新規開発より時間がかかりがちです。Copilot Editsを使えば「このファイルのテストカバレッジを80%以上にして」といった目標指定でテストを自動生成できます。
2-4. リファクタリング提案：コード品質の自動改善
リファクタリング提案（Fix Code）は、選択コードの改善点を提案・書き直す機能です。ネストが深すぎるコード、重複した処理、命名が不明確な変数などを指摘・修正してくれます。
現在のCopilot Editsで同等以上の機能が使えます。さらに進化した点として、プロジェクト全体を俯瞰した上でリファクタリングを提案できるようになっており、Labsの単一ブロック単位の提案より格段にスコープが広がっています。
2-5. バグ警告機能：潜在的問題の事前検出
バグ警告（Brushup）は、コード内の潜在的なバグや問題点を警告する機能でした。セキュリティホールになりそうな書き方、NULL参照の危険性、型の不整合などを指摘してくれます。
現在はCopilot Chatの「このコードの問題点を教えて」に加え、GitHub Advanced Securityとの統合によってより体系的なセキュリティ検査が可能になっています。Labsのバグ警告より機能範囲が広がっていると言えるでしょう。
AI鬼管理山崎
03 CURRENT COPILOT ECOSYSTEM 統合後のGitHub Copilotの現在の機能体系 Copilot Chat・Copilot Edits・Agent Modeの3層構造を理解する
現在のGitHub Copilotは、Labsが実験していた機能を含め、大きく3つの機能層に整理されています。それぞれの役割と使い分けを確認しましょう。
| 機能 | 役割 | 対応するLabs機能 | 料金 |
|---|---|---|---|
| Copilot (補完) | コード入力中のインライン補完 | なし（Labs以前からの本体機能） | $10/月〜 |
| Copilot Chat | チャット形式でコードの説明・修正・質問 | コード説明・コード翻訳・バグ警告 | $10/月〜（補完と同包） |
| Copilot Edits | 複数ファイルの一括編集・テスト生成 | テスト生成・リファクタリング提案 | $10/月〜（同包） |
| Agent Mode | 自律的なタスク実行・コード変更の計画・実行 | Labs全機能の発展版 | $19/月〜（Pro+プラン） |
📚 用語解説
Agent Mode（Copilot Agent）：GitHub Copilotの最新機能で、自律的にコード変更の計画を立てて実行するモード。「このバグを直して」「新しいAPIエンドポイントを追加して」といった目標を与えると、必要なファイルを自分で特定して変更を行う。
3-1. Copilot Chat：Labsの後継として最も直接的な機能
Copilot Chatは、VS CodeやJetBrains IDEのサイドパネルに表示されるチャット形式のAIアシスタントです。コードを選択して「解説して」「バグを探して」「テストを書いて」と指示すると、コンテキストを理解した回答が返ってきます。
Labsと比較したときの最大の違いは、自由形式の指示が使える点です。Labsは「Explain」「Translate」といったボタン操作でしたが、Copilot Chatは自然言語で詳細な指示が出せるため、より複雑な要求にも対応できます。
3-2. Copilot Edits：複数ファイルの同時編集で生産性が跳ね上がる
Copilot Editsは、複数ファイルにまたがった編集をまとめて指示できる機能です。「この3つのファイルを読んで、APIのエラーハンドリングを統一して」のような指示が1回の操作で実行できます。
Labsのリファクタリング提案が「単一コードブロック」単位だったのに対し、Copilot Editsはプロジェクト全体を横断した変更が可能な点が大きな進化です。小〜中規模のプロジェクトでは、これだけで開発速度が体感で2〜3倍になるケースがあります。
3-3. Agent Mode：「自律実行」という次のステージ
Agent Modeは、GitHub Copilotの進化における最前線の機能です。単純な補完や編集を超えて、「何を変更すべきか」を自分で判断して実行するモードです。
例えば「ユニットテストのカバレッジを70%から90%に上げて」と指示すると、Agent ModeはまずカバレッジレポートをL確認し、テストが不足しているファイルを特定して、必要なテストを自動生成・追加します。このような複数ステップの自律的な作業が可能になっています。
Agent Modeは月$19〜のCopilot Pro+（旧Enterprise向け）プランで提供されています。月$10のIndividualプランではAgent Modeが制限されるため、自律実行機能を試したい場合はプランの確認が必要です。
代表菅澤
04 COPILOT VS CLAUDE CODE GitHub Copilot vs Claude Code：AIコーディングツール徹底比較 料金・機能・守備範囲・非エンジニア対応の4軸で比較する
GitHub CopilotとClaude Code、どちらを選ぶべきか。この問いに対して、4つの比較軸で答えます。
4-1. 【比較1】料金：月$10〜$39 vs Maxプラン内包
まず料金から見ていきます。GitHub Copilotのプラン体系は以下のとおりです。
| プラン | 月額 | 主な機能 |
|---|---|---|
| Individual | $10 | コード補完・Copilot Chat・Copilot Edits（基本） |
| Pro+ | $19 | Individual + Agent Mode・より多くのモデル選択 |
| Business | $19/人 | チーム管理・IP保護・SSO |
| Enterprise | $39/人 | カスタムモデル・高度なセキュリティ・管理機能 |
一方、Claude Codeは追加料金なしでClaude Pro（月$20〜）またはMax（月$100〜$200）プランに含まれます。Proプランなら$20でClaude Codeが使え、Max 20xプランなら$200で無制限に近い使用量が確保されます。
純粋なコーディング支援用途だけなら、GitHub Copilot Individualの$10の方が安いです。しかし「コーディング以外の業務にも使いたい」場合は、Claude Codeを含むMaxプランの方が圧倒的にコスパが高いという逆転現象が起きます。
4-2. 【比較2】コーディング機能の精度
コーディング特化での精度比較です。両者を同条件で使い込んだ結果を整理します。
| 機能 | GitHub Copilot | Claude Code |
|---|---|---|
| インラインコード補完 | ◎ IDE統合・リアルタイム補完が強み | ○ チャット経由・ターミナル実行で対応 |
| コード説明・解説 | ○ Copilot Chatで対応 | ◎ より詳細・設計意図まで解説可 |
| 複数ファイル編集 | ○ Copilot Editsで対応 | ◎ ファイルツリー全体を読んで編集 |
| テスト生成 | ○ Copilot Editsで対応 | ◎ テスト戦略まで含めた提案が可能 |
| 自律的なタスク実行 | ○ Agent Mode（Pro+以上） | ◎ 標準機能として全プランで利用可 |
| コード翻訳 | ○ Copilot Chatで対応 | ◎ 大規模変換も安定 |
IDE統合という強みはCopilotに一日の長がありますが、複数ファイルの自律編集・テスト戦略・設計レベルの提案という観点では、Claude Codeが上回る場面が多いです。
AI鬼管理山崎
4-3. 【比較3】守備範囲：コーディング専用 vs 全業務対応
これが最も大きな違いです。GitHub CopilotはあくまでIDEのコーディング支援ツールです。VS Code・JetBrainsなどのIDE上でコードを書く際に支援してくれますが、コード以外の業務（メール・資料・経理・営業）には対応できません。
一方、Claude Codeはターミナル上で動く汎用エージェントです。コードを書くだけでなく、ファイル操作・ブラウザ操作・APIコール・メール下書き・レポート生成・Slack通知まで、「コンピュータで行えるほぼ全ての操作」を指示できます。
これらはGitHub Copilotでは一切できない業務です。経営者・管理職・バックオフィス担当者にとって、Claude Codeの「コーディング以外の守備範囲」こそが最大の差別化ポイントです。
4-4. 【比較4】非エンジニア対応：IDEが前提 vs デスクトップ版あり
GitHub CopilotはVS Code・JetBrainsなどのIDEが必須です。非エンジニアが「ちょっと使ってみる」という入口がなく、ターゲットが開発者に限定されています。
Claude Codeには2026年にリリースされたデスクトップ版があり、ターミナルやIDEを開かずにチャット形式で業務自動化が指示できます。「ChatGPTを使ったことがある」レベルの人でも操作できる設計です。非エンジニアの経営者・バックオフィス担当者にとって、Claude Codeの方がずっと入口が広い。
05 GENAI MIGRATION CASE 【独自】GENAI社内でGitHub CopilotからClaude Codeに完全移行した理由 実際に両方使った会社が語る「移行の決め手」
ここからは、弊社（株式会社GENAI）の実体験をお伝えします。弊社はもともとGitHub Copilot Individualを開発支援ツールとして使っていましたが、2025年にClaude Code（Max 20xプラン）へ完全移行しました。その理由を3点に絞って説明します。
5-1. 移行の理由①：「コーディング以外の業務が多すぎた」
弊社の業務の内訳を見ると、コーディングは全体の20〜30%にすぎません。残りの70〜80%は営業資料の作成、広告レポートの集計、ブログ記事の執筆、経理処理、秘書的な雑務です。
GitHub Copilotはコーディングの部分しか支援できませんでしたが、Claude Codeは全業務領域でエージェントとして動くことができます。「1つのツールで全部できる」というシンプルさが移行の最大の動機でした。
| 業務領域 | GitHub Copilot | Claude Code |
|---|---|---|
| コーディング | ◎ IDE統合で補完がスムーズ | ○ ターミナル経由で問題なし |
| ブログ記事執筆 | ✕ 対応なし | ◎ SEO最適化・WP投稿まで自動 |
| 営業資料作成 | ✕ 対応なし | ◎ スライド・PDF生成まで対応 |
| 経理処理 | ✕ 対応なし | ◎ freee連携・仕訳自動生成 |
| 広告レポート | ✕ 対応なし | ◎ GA4取得・Slack通知まで自動 |
| 秘書業務 | ✕ 対応なし | ◎ メール下書き・議事録生成 |
5-2. 移行の理由②：「工数削減の規模感が全く違った」
GitHub Copilotを使っていた頃の開発効率は、体感で1〜1.5倍程度でした。「コードを書くのが少し速くなる」というレベルです。
Claude Codeに移行して業務全体に適用した後は、以下のような劇的な変化が生まれました。
| 業務 | Before（GitHub Copilot時代） | After（Claude Code移行後） |
|---|---|---|
| 営業資料作成 | 週20時間かかっていた | 週2時間に短縮（1/10） |
| 広告レポート集計 | 週10時間かかっていた | 週1時間に短縮（1/10） |
| ブログ記事1本 | 8時間かかっていた | 1時間に短縮（1/8） |
| 経理処理 | 月40時間かかっていた | 月5時間に短縮（1/8） |
これらの削減はコーディング外の業務がほとんどです。GitHub Copilotでは手が届かなかった領域で、Claude Codeが圧倒的な削減をもたらしたというのが正直な評価です。
代表菅澤
5-3. 移行の理由③：「月3万円で1名分の業務を吸収できる」というROI
費用対効果の比較をシンプルにまとめると、以下のとおりです。
| 項目 | GitHub Copilot Pro+ | Claude Max 20x |
|---|---|---|
| 月額コスト | $19（約2,900円） | $200（約30,000円） |
| 削減できる業務範囲 | コーディングのみ（全業務の20〜30%） | 全業務領域（営業・広告・経理・開発など） |
| 削減工数の概算 | 月5〜10時間 | 月100〜160時間（1名分） |
| 人件費換算の削減額 | 月2〜5万円程度 | 月20〜40万円程度 |
| ROI（月額対比） | 10〜20倍 | 10〜13倍（絶対額は圧倒的に大きい） |
ROIの倍率では大差ないように見えますが、絶対額の差が決定的です。月2,900円のCopilotが月5万円分の効果を生んでいても、月30,000円のClaude Codeが月30万円分の効果を生む方が、経営へのインパクトは6倍です。
AI鬼管理山崎
06 FOR NON-ENGINEERS 【独自】非エンジニア経営者がClaude Codeを選ぶべき3つの根拠 「GitHub Copilotはエンジニア向け」という事実から考える
GitHub Copilot Labsの終了をきっかけに「AIコーディングツールを見直したい」と思っている方の中には、エンジニア以外の経営者・管理職・バックオフィス担当者も多いはずです。この章では、非エンジニアに特化して「なぜClaude Codeを選ぶべきか」を3点で整理します。
6-1. 根拠①：IDEが不要——デスクトップ版でChatGPT感覚で使える
GitHub Copilotを使うには、まずVS CodeやJetBrainsなどのIDEをインストールして設定する必要があります。エンジニアには当たり前の準備ですが、非エンジニアにとってIDE環境の構築は最初の大きな壁です。
Claude Codeのデスクトップ版（2026年リリース）は、この壁を完全に取り除いています。インストールして起動するだけで、ChatGPTと同じ感覚でAIエージェントに指示が出せます。「メールの返信下書きを作って」「この会議録を要約して」「来週の資料をまとめて」という日常業務の依頼から始められます。
デスクトップ版
インストール
5分で完了
「メールを下書きして」
「議事録を要約して」
ファイル作成・
メール生成・集計
組み込む
繰り返しタスクを
自動化
まず「毎週必ずやる、地味に時間がかかる業務」を1つ選んでClaude Codeに任せてみてください。議事録作成・週次レポート・定型メール返信あたりが最もスムーズに自動化できます。
6-2. 根拠②：全社業務に使える——コーディング以外が主戦場
前章でも述べましたが、非エンジニア経営者の業務にコーディングはほとんど登場しません。「AIツールを入れたい」と思ったとき、GitHub Copilotは「エンジニアの生産性向上ツール」であって、経営者の業務を直接支援するものではありません。
Claude Codeは違います。ファイル操作・ブラウザ操作・API連携・メール生成・資料作成・データ集計——これら全てをコードを書かずに日本語の指示だけで実行できます。非エンジニアの経営者にとって、Claude Codeは「コーディングもできる業務AIアシスタント」という位置づけです。
6-3. 根拠③：月3万円で「もう一人の社員」を得る感覚
Claude Maxの20xプラン（月$200、約30,000円）を「高い」と感じるかどうかは、比較対象を「他のAIツール料金」にするか「人件費」にするかで180度変わります。
月30,000円の人件費では、正社員はもちろん、パートタイム・業務委託でも「1ヶ月分の労働時間を確保する」のは不可能です。しかしClaude Codeは、月30,000円で24時間365日、無限に指示を受け付けて業務を実行し続ける能力を持っています。
| 比較対象 | 月額コスト | 月間稼働時間 | 業務範囲 | 習熟・管理コスト |
|---|---|---|---|---|
| パートタイム1名 | 8〜15万円 | 約80時間 | 特定業務のみ | 採用・教育・管理が必要 |
| 業務委託1名 | 10〜30万円 | 約80〜160時間 | 専門領域のみ | ディレクション・品質管理が必要 |
| Claude Max 20x | 約3万円 | 24時間対応 | 全業務領域 | 指示精度を磨くだけ |
もちろん、Claude Codeが人間と完全に同等の判断力を持つわけではありません。しかし「繰り返し業務」「定型処理」「資料生成」「データ集計」の類は、十分に人間の代替になるというのが弊社の実感です。
代表菅澤
07 ALTERNATIVES Copilot Labs終了後の代替AIツール5選｜目的別おすすめ 「何を達成したいか」で選ぶべきツールが変わる
GitHub Copilot Labsの終了を機に、AIコーディング・業務支援ツールの選択肢を整理します。目的別に5つの代替ツールを紹介します。
7-1. 【代替①】Claude Code（Anthropic）：全業務対応の汎用エージェント
弊社が最も推奨するのがClaude Codeです。コーディング支援に加え、営業・経理・広告・記事制作・秘書業務まで全業務領域をカバーできます。
7-2. 【代替②】Cursor（Anysphere）：コーディング特化の強力な代替
Cursorは、VS CodeベースのAI統合IDEエディタです。Copilotよりも多くのモデル（Claude・GPT・Geminiなど）を使えることと、コードベース全体を読み込んで回答する能力が高い点が特徴です。
📚 用語解説
Cursor：AnysphereがVS Codeをフォークして構築したAI統合開発環境。複数のAIモデルを使い分けられ、コードベース全体を検索・参照した回答ができる。月$20〜のProプランで利用可能。
7-3. 【代替③】Windsurf（Codeium）：無料プランが充実
Windsurf（旧Codeium）は、無料プランでも強力なAI支援が使えるAI統合IDEです。Cursorと同様にVS Codeベースですが、無料プランの制限が緩い点で小規模チームや個人開発者に向いています。
7-4. 【代替④】GitHub Copilot本体（機能統合版）：Labsユーザーの自然な移行先
Labsを使っていたエンジニアで、引き続きGitHub Copilotエコシステムに留まりたい方は、Copilot Chat + Copilot Edits + Agent Modeへ移行するのが最もスムーズです。
7-5. 【代替⑤】ChatGPT（OpenAI）：知名度と汎用性のバランス
知名度では最もポピュラーなChatGPTは、コーディング支援としても一定の性能を持ちます。Code Interpreterでコードを実行・デバッグできますが、Claude Codeのようなターミナル上での自律実行には対応していません。
| ツール | 月額 | コーディング | 業務全般 | 非エンジニア対応 |
|---|---|---|---|---|
| Claude Code (Max 20x) | $200 | ◎ | ◎ | ◎（デスクトップ版） |
| Cursor | $20〜 | ◎ | △ | △（IDEが必要） |
| Windsurf | $0〜15 | ○ | △ | △（IDEが必要） |
| GitHub Copilot | $10〜39 | ◎ | ✕ | ✕（IDEが必須） |
| ChatGPT | $0〜200 | ○ | ○ | ◎（ブラウザのみ） |
代表菅澤
08 CONCLUSION まとめ 「Copilot Labs終了」を「AIツールの再評価チャンス」に変える
この記事では、GitHub Copilot Labsの終了経緯から、5機能の現状、統合後のCopilot体系、Claude Codeとの徹底比較、弊社GENAI社内での移行実績、非エンジニア向けの選び方、代替ツール5選までを一気に整理しました。
Copilot Labsの終了は、単なるサービス終了ではなく「AIコーディング支援の進化」を象徴するできごとです。実験的機能が本体に統合されるサイクルが加速しており、2026年以降はさらに多くの機能が自律型エージェントへと進化していきます。
そのトレンドの先頭にいるのが、CopilotではなくClaude Codeの全業務エージェントという概念です。コーディングを超えて、経営業務全体をAIに委ねる世界が、すでに月3万円で手に入る時代になっています。
代表菅澤
GitHub CopilotからClaude Codeへの移行設計、AI鬼管理が伴走します
Copilot Labsの終了を機に、AIコーディング支援を超えた業務全体の自動化を検討している方へ。弊社の実移行ノウハウをもとに、個別の導入設計をご相談いただけます。
AI鬼管理山崎
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よくある質問
Q. GitHub Copilot Labsはまだ使えますか？
A. 使えません。GitHub Copilot Labsは2023年12月15日に正式終了しており、VS Codeの拡張機能としても提供が停止されています。Labsの機能はCopilot Chat・Copilot Edits・Agent Modeに統合されているため、同等の機能は現行のCopilotプランで利用可能です。
Q. Copilot Labsの「コード説明」機能はどこに行きましたか？
A. Copilot Chatに統合されています。VS Codeのサイドパネルにあるcopilotアイコンをクリックして「このコードを説明して」と入力するか、コードを選択した状態で右クリック→「Copilot」→「Explain」を選択することで同等の機能が使えます。
Q. Copilot Labsのテスト自動生成はどこに行きましたか？
A. Copilot Editsに統合されています。Copilot Editsを開いて「このファイルのテストを書いて」と指示することで、Labsよりも高精度なテスト生成が利用可能です。Agent Mode（Pro+プラン）を使えば、プロジェクト全体のカバレッジ目標を指定した自動テスト生成も可能です。
Q. GitHub CopilotとClaude Codeは何が根本的に違うのですか？
A. GitHub CopilotはIDEに統合されたコーディング専用ツールです。Claude Codeはターミナルおよびデスクトップ上で動く汎用業務エージェントで、コーディング以外にも営業資料作成・経理処理・広告レポート・ブログ記事執筆まで全業務領域に対応します。非エンジニアの経営者・バックオフィス担当者にはClaude Codeの方が用途が広い。
Q. Claude Codeを使うのにプログラミング知識は必要ですか？
A. 不要です。2026年リリースのClaude Codeデスクトップ版はチャット形式のUIで操作できるため、ターミナルやIDEの知識は一切必要ありません。「メールの返信下書きを作って」「会議録を要約して」といった日常業務の日本語指示から始められます。
Q. GitHub Copilot Labsの代わりになる最もおすすめのツールは何ですか？
A. 目的によって変わります。コーディング支援に絞るなら「GitHub Copilot本体（Chat + Edits + Agent Mode）」または「Cursor」がスムーズな移行先です。コーディングを超えた業務全体の自動化を求めるなら「Claude Code（MaxプランまたはProプラン）」を推奨します。
Q. 非エンジニア経営者がClaude Codeを試すとき、最初に何から始めればいいですか？
A. まずClaudeのProプラン（月$20）を契約し、Claude Codeデスクトップ版をインストールしてください。初日は「毎週必ずやる、地味に時間がかかる繰り返し業務」を1つ選んで任せてみましょう。議事録作成・週次レポート・定型メール返信が最もスムーズに自動化できます。1週間で効果が出なければProプランを解約する判断でOKです。
Q. GitHub Copilot Agent ModeとClaude Codeのエージェント機能はどちらが優れていますか？
A. コーディングタスクの自律実行に関しては甲乙つけがたいレベルです。ただし、Claude Codeは「コーディング以外の業務」も同じエージェント機能で処理できる点が大きな差です。ファイル操作・メール生成・API連携・データ集計など、コード以外の業務自動化ではClaude Codeが圧倒的に守備範囲が広い。
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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
