【2026年5月最新】GitHub Copilot Labsとは？終了理由と後継機能・Claude Codeとの違いを徹底解説
aikanri-admin
この記事の内容
「GitHub Copilot Labsって何だったの？」「終了したらしいけど、今のCopilotとどう違うの？」——この記事にたどり着いたあなたは、AIコーディングツールの変遷を正しく理解したいと考えているはずです。
GitHub Copilot Labsは、GitHub社が2022年にリリースした実験的なVSCode拡張機能でした。コードの自動解説・言語変換・テスト生成・リファクタリング・バグ検出という5つの機能を搭載し、「AIがコードを書く未来」を先取りするツールとして注目を集めました。しかし2023年12月、GitHubはCopilot Labsの提供を終了。その機能はCopilot Chat・Copilot Editsといった後継機能へ統合されました。
この記事では、Copilot Labsの全貌と終了の背景を整理するだけでなく、2026年現在のAIコーディングツール最前線として、GitHub CopilotとAnthropicのClaude Codeを徹底比較します。さらに、弊社（株式会社GENAI）がClaude Codeを全社導入して得た実運用データも公開。非エンジニアの経営者がAIコーディングツールをどう選ぶべきか、忖度なしで解説していきます。
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6つが明確になります。
01 WHAT WAS LABS GitHub Copilot Labsとは何だったのか AIコーディング時代の「実験場」として生まれた背景
GitHub Copilot Labsは、GitHub社が2022年にリリースしたVSCode拡張機能です。メインのGitHub Copilot（コード補完ツール）とは別に、「まだ本番投入するには早いが、ユーザーの反応を見たい実験的な機能」を先行提供する場として設計されました。
📚 用語解説
VSCode (Visual Studio Code)：Microsoftが無償提供するコードエディタ。世界で最も使われている開発ツールの一つで、拡張機能を追加することで機能を増やせます。GitHub CopilotもCopilot LabsもVSCodeの拡張機能として提供されていました。
当時のGitHub Copilotは「コードを途中まで書くと、続きを自動で提案してくれる」というコード補完機能に特化していました。しかしGitHubの開発チームは、AIにコードを「書かせる」以外の使い方——たとえば既存コードの解説、別の言語への翻訳、テストの自動生成——を模索していました。それらの実験的機能をまとめて提供したのが、Copilot Labsです。
📚 用語解説
GitHub Copilot：GitHub社（Microsoft傘下）が提供するAIコーディング支援ツール。OpenAIのCodexモデルをベースに、エディタ上でリアルタイムにコードの補完・提案を行います。月額$10〜$19で利用可能。2021年のプレビュー公開から急速に普及し、世界で最も多く使われているAIコーディングツールの一つです。
Copilot Labsは無料で使える拡張機能でしたが、利用するにはGitHub Copilotのサブスクリプション（当時は月$10）への加入が必要でした。つまり、Copilot本体の有料ユーザー向けに「追加の実験機能をお試しできますよ」という位置づけだったのです。
Google Chromeに対するChrome Canary（開発者向けの先行バージョン）のような存在です。「本体とは別に、新機能を早く試したい人向けのチャネル」として用意されていました。正式版に取り込まれる前に、ユーザーのフィードバックを集めてUI/UXを改善する目的がありました。
AI鬼管理山崎
1-1. Copilot Labs誕生の時代背景
Copilot Labsが登場した2022年は、AIコーディングツール市場が急速に立ち上がった年でもあります。2021年6月にGitHub Copilotのテクニカルプレビューが公開され、「AIがコードを書く」というコンセプトが一気に現実味を帯びました。
同じ時期、OpenAIのGPT-3が大きな話題になり、翌2022年11月にはChatGPTが公開されて「AIが人間の言葉を理解して仕事をする」という認識が爆発的に広がりました。GitHubとしては、Copilotを単なるコード補完ツールに留めず、「AIがコードを理解・変換・検証する」方向に進化させたかったのです。Copilot Labsは、その進化の試金石でした。
Copilot
プレビュー公開
Copilot Labs
リリース
Copilot Chat
ベータ公開
Copilot Labs
提供終了
02 FIVE FEATURES Copilot Labsが提供していた5つの実験機能 終了前に実装されていた機能の全容を振り返る
Copilot Labsには、以下の5つの実験機能が搭載されていました。いずれも「コードを書く」のではなく、「既存のコードをAIが解釈・加工する」方向の機能です。現在のCopilot ChatやClaude Codeに引き継がれた機能もあれば、形を変えて進化したものもあります。
| 機能名 | 概要 | 現在の後継 |
|---|---|---|
| Code Explanation（コード解説） | 選択したコードの処理内容を自然言語で説明 | Copilot Chat（/explain コマンド） |
| Language Translation（言語変換） | PythonからJavaScript等、別のプログラミング言語に変換 | Copilot Chat（自然言語で指示） |
| 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生成 | Copilot Chat（/tests コマンド） |
| Code Refactoring（リファクタリング） | コードの構造を改善、可読性を向上 | Copilot Edits / Agent Mode |
| Bug Detection（バグ検出） | コード中の潜在的なバグやエラーを検出 | Copilot Chat（コードレビュー機能） |
2-1. Code Explanation — コードが「何をしているか」をAIが解説
Code Explanation機能は、エディタ上でコードを範囲選択すると、そのコードが何を行っているかを日本語（または英語）の文章で自動解説してくれる機能でした。たとえば複雑な正規表現やアルゴリズムの処理を選択すると、「この関数は入力された文字列からメールアドレスを抽出し、重複を除外したリストを返します」のような説明が即座に表示されます。
この機能は、コードレビューや引き継ぎ、学習場面で非常に有用でした。特に他人が書いたコードを読む際に、一行一行追いかけずともAIが要約してくれるため、理解のスピードが格段に上がります。現在はCopilot Chatの/explainコマンドとして本体に統合されています。
📚 用語解説
正規表現 (Regular Expression)：文字列の検索・置換パターンを記述する表記法。メールアドレスや電話番号など、特定の形式の文字列を見つけたい時に使います。プログラマ以外にはほぼ暗号に見える難解な記法ですが、AIがあれば「この正規表現は何をしているか」を瞬時に解説してもらえます。
2-2. Language Translation — プログラミング言語間の自動翻訳
Language Translation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自動変換する機能でした。たとえばPythonで書かれた処理をJavaScriptに変換する、Ruby on Railsのコードをdjangoに移植する、といった用途です。
プログラミング言語の変換は、単純な「単語の置き換え」ではなく、言語ごとの文法・慣用句・ライブラリの違いを考慮する必要があるため、人手で行うと数時間かかる作業です。Copilot Labsはこれを数秒で完了させ、少なくとも80%以上の精度で変換できていました。残りの20%は人間が微調整する必要がありましたが、ゼロから書き直すよりは圧倒的に効率的でした。
2-3. Test Generation — テストコードの自動生成
Test Generation機能は、選択した関数やクラスに対してユニットテスト（自動テストコード）を自動生成する機能でした。テストコードは「この関数にこの入力を与えたらこの出力が返ってくるはず」という検証を自動で行うプログラムで、ソフトウェアの品質管理に不可欠です。
しかし現実には、テストコードの作成は面倒な作業として後回しにされがちでした。Copilot Labsがこの作業を自動化したことで、テストカバレッジ（テストで検証されているコードの割合）を手間なく上げられるようになり、開発者から高い評価を受けました。現在はCopilot Chatの/testsコマンドとして利用可能です。
📚 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検証する自動テスト。「この関数に5を入力したら10が返るか」のような具体的な検証を大量に書いておくことで、コード変更時にバグが入り込んでいないかを自動チェックできます。
2-4. Code Refactoring — コード品質の自動改善
Code Refactoring機能は、選択したコードの構造や可読性を自動で改善する機能でした。変数名をより分かりやすいものに変えたり、重複した処理を共通化したり、複雑すぎる条件分岐を整理したりといった改善を、AIが提案・実行してくれます。
リファクタリングは「動作は変えずに内部構造を改善する」作業で、コードの保守性や拡張性に直結する重要な工程です。しかし日常業務では「動いているコードに手を入れるリスク」を嫌って後回しにされがちでした。AIが安全にリファクタリング案を出してくれることで、コード品質を維持するハードルが大幅に下がったのです。
2-5. Bug Detection — 潜在バグの自動検出
Bug Detection機能は、コードの中に潜むバグ（不具合）やセキュリティ上の問題を自動検出する機能でした。null参照エラーの可能性、型の不一致、境界値のチェック漏れなど、人間が見落としやすいパターンをAIが指摘してくれます。
この機能は完全ではなく、「AIが見つけた問題が実際にはバグでないケース（偽陽性）」も少なくありませんでした。しかし、コードレビューの事前チェックとして使うことで、レビュアーの負担を軽減する効果がありました。現在はCopilot Chatのコードレビュー機能として発展的に引き継がれています。
代表菅澤
03 WHY DISCONTINUED なぜ終了したのか？統合の背景と理由 実験的拡張が本体に吸収された必然的な経緯
GitHub Copilot Labsは、2023年12月に提供を終了しました。VSCode Marketplaceからの配布が停止され、既存ユーザーも利用できなくなりました。では、なぜGitHubはLabsを終了させたのでしょうか。
3-1. 終了の直接的な理由：Copilot Chatへの統合
最大の理由は、Copilot Labsの機能がCopilot Chat（2023年3月ベータ公開）に統合されたことです。Copilot ChatはGPT-4ベースの対話型インターフェースで、Labsが個別のUIで提供していた「コード解説」「テスト生成」「リファクタリング」などの機能を、自然言語の会話で実行できるようになりました。
たとえばLabsでは「Code Explanation」ボタンを押してコードを選択する操作が必要でしたが、Copilot Chatでは「このコードが何をしているか説明して」と打つだけで同じ結果が得られます。UIが統一されたことで、ユーザーは複数の拡張機能を使い分ける必要がなくなりました。
機能ごとに
ボタンが別
自然言語で
全機能にアクセス
Agent Modeで
自律実行まで
3-2. 背景にある3つの構造的要因
Copilot Labsの終了は、単なる「統合」に留まらず、AI開発ツールの市場構造の変化を反映したものでした。以下の3つの要因が重なっています。
| 要因 | 詳細 |
|---|---|
| LLMの進化 | GPT-3.5→GPT-4への移行で、個別UIが不要に。自然言語で全てを指示できるようになった |
| ユーザー体験の統一 | 拡張機能が分散すると混乱する。Copilot Chat一本に集約した方がUXが向上する |
| 競合の台頭 | Claude Code・Cursor等の競合が「エージェント型AI」を打ち出し、機能統合が急務になった |
📚 用語解説
LLM (Large Language Model)：大量のテキストデータで学習した大規模な言語AI。GPT-4、Claude Opus、Geminiなどが代表例。プログラミング言語も人間の言語と同じように理解・生成できるため、コーディング支援ツールの基盤技術として使われています。
特に3つ目の競合の台頭は大きな要因です。2024年以降、AnthropicのClaude Code、AnysphereのCursor、そしてOpenAIのCodex CLIなど、「AIがコードを自律的に編集・実行する」タイプのツールが次々と登場しました。GitHubとしては、Labs的な「機能を個別に試す」フェーズを終了し、統合されたエージェント体験に全力投資する必要があったのです。
AI鬼管理山崎
3-3. 終了時の影響とユーザーの反応
Copilot Labsの終了に対するユーザーの反応は、おおむね「仕方ない」「Copilot Chatの方が便利だし」という肯定的なものでした。Labs独自のUIに愛着を持つユーザーも一部いましたが、Copilot Chatで同等以上の機能が使えるため、大きな混乱は起きませんでした。
ただし、一部の機能——特にBug Detectionの精度やRefactoringの自動実行——については、Copilot Chatへの移行直後は品質が一時的に低下したとの報告もありました。これは2024年中に改善され、現在のCopilot ChatではLabs時代以上の精度で同等機能が利用可能です。
Copilot Labsをインストールしたままにしていると、VSCodeのパフォーマンスに影響する場合があります。既にLabsを使っていた方は、VSCodeの拡張機能一覧からCopilot Labsをアンインストールしてください。現在はVSCode Marketplaceからも削除されています。
04 CURRENT COPILOT 現在のGitHub Copilotの全機能 Chat, Edits, Agent Mode — 2026年時点の機能を網羅
Copilot Labsが終了した後、GitHub Copilotは急速に進化しました。2026年現在、GitHub Copilotは以下の3つの主要機能を中心に構成されています。
| 機能 | 概要 | 利用可能プラン |
|---|---|---|
| Copilot Code Completion | エディタ上でリアルタイムにコードの続きを提案 | Free / Pro / Business / Enterprise |
| Copilot Chat | 自然言語でコードの質問・生成・解説・テストが可能 | Free（制限あり）/ Pro / Business / Enterprise |
| Copilot Edits | 複数ファイルにまたがるコード編集をAIが一括実行 | Pro / Business / Enterprise |
| Agent Mode | タスクを与えると自律的に計画・実行・検証まで行う | Pro / Business / Enterprise（ベータ） |
4-1. Copilot Chat — Labsの後継としての対話型AI
Copilot Chatは、VSCodeやJetBrains IDE内のサイドバーに常駐するチャット型のAIアシスタントです。Copilot Labsが個別のボタンで提供していた「コード解説」「テスト生成」「リファクタリング」の全てを、自然言語の会話で指示できます。
代表的なスラッシュコマンドとして/explain（コード解説）、/tests（テスト生成）、/fix（バグ修正提案）、/doc（ドキュメント生成）などがあり、Copilot Labs時代の5機能を完全にカバーしつつ、さらに多様なタスクに対応しています。
📚 用語解説
スラッシュコマンド：チャット欄に「/」から始まるキーワードを入力してAIの動作を指定する方法。/explain でコード解説、/tests でテスト生成など、よく使う操作をショートカットで呼び出せます。通常の自然言語で話しかけても同じ結果が得られますが、コマンドの方が意図が正確に伝わります。
4-2. Copilot Edits — 複数ファイルの一括編集
Copilot Editsは、複数のファイルにまたがる変更をAIが一括で実行する機能です。たとえば「全てのAPI関数にエラーハンドリングを追加して」と指示すると、関連する5〜10個のファイルを横断的に編集してくれます。
Copilot Labs時代のRefactoring機能は「1つのコードブロック」に限定されていましたが、Copilot Editsはプロジェクト全体を見渡して変更を加えるため、実用性が格段に向上しています。Labs→Chatへの「統合」だけでなく、機能自体が大幅に進化した好例です。
4-3. Agent Mode — 自律型AIの入り口
Agent Modeは、GitHub Copilotの最新機能で、タスクを与えるとAIが自律的に計画を立て、コードを書き、テストを実行し、結果を検証するというエージェント型の動作を行います。2026年時点ではまだベータ段階ですが、「コード補完ツール」から「AIエージェント」への進化の方向性を明確に示しています。
ただし、Agent Modeは現時点ではVSCode内での動作に限定されており、ターミナルからの直接操作やファイルシステムへの自由なアクセスには制約があります。この点で、後述するClaude Code（ターミナルベースの自律型エージェント）とは設計思想が異なります。
代表菅澤
05 COPILOT VS CLAUDE CODE GitHub Copilot vs Claude Code — AIコーディングツール徹底比較 設計思想・機能・料金・業務活用のあらゆる角度で比較
ここからがこの記事の核心です。GitHub CopilotとClaude Codeを、設計思想・機能・料金・業務活用の4つの軸で徹底比較します。どちらが「優れている」という単純な話ではなく、用途によって最適解が変わることを具体的に見ていきます。
5-1. 設計思想の根本的な違い
| 比較軸 | GitHub Copilot | Claude Code |
|---|---|---|
| 基本コンセプト | エディタ内のコーディング補助AI | ターミナル上の自律型業務エージェント |
| 対象ユーザー | ソフトウェアエンジニア | エンジニア＋非エンジニア（経営者・管理職） |
| 操作環境 | VSCode / JetBrains 等のIDE内 | ターミナル（CLI）＋デスクトップ版 |
| AIの動作スタイル | 補完型（人間が書いたコードの続きを提案） | エージェント型（目的を与えると自律実行） |
| 業務範囲 | コーディング作業に特化 | コーディング＋営業・経理・広告・秘書業務まで |
最も重要な違いは「対象ユーザーの幅」です。GitHub Copilotはあくまでソフトウェアエンジニアがコードを書く際の補助ツールとして設計されています。一方Claude Codeは、コーディングはもちろん、メール作成・議事録処理・経費仕訳・広告レポート生成といった非エンジニア業務にも対応する「汎用の業務エージェント」です。
5-2. 機能比較：Copilot Labsの後継機能 vs Claude Code
Copilot Labsが持っていた5つの機能を、現在のCopilotとClaude Codeでどう実現できるかを比較します。
| 旧Labs機能 | GitHub Copilot (2026) | Claude Code |
|---|---|---|
| コード解説 | Copilot Chat /explain | 自然言語で質問するだけ（コンテキスト理解が深い） |
| 言語変換 | Copilot Chatで指示 | プロジェクト全体を読んで一括変換可能 |
| テスト生成 | Copilot Chat /tests | テスト生成＋実行＋修正までを自律実行 |
| リファクタリング | Copilot Edits | 複数ファイル横断でリファクタ＋テスト検証まで |
| バグ検出 | Copilot Chatで質問 | コードベース全体を読んで潜在バグを体系的に検出 |
機能面では、Claude Codeの方が「より広い範囲」を「より自律的に」処理できます。CopilotはIDE内の限定的な範囲での補完に強く、Claude Codeはプロジェクト全体を理解した上での包括的な作業に強い、という住み分けです。
5-3. 料金比較
| 項目 | GitHub Copilot | Claude Code |
|---|---|---|
| 無料枠 | Free（月2,000回補完、50回Chat） | Free（回数制限あり） |
| 個人プラン | Pro: $10/月 | Pro: $20/月 |
| 上位プラン | なし（Business/Enterprise） | Max 5x: $100/月 / Max 20x: $200/月 |
| ビジネス | Business: $19/ユーザー/月 | Team: $25〜/ユーザー/月 |
| エンタープライズ | Enterprise: $39/ユーザー/月 | Enterprise: 要問合せ |
個人プランだけを比較すると、GitHub Copilot Proの$10/月はClaude Code Proの$20/月の半額で、一見お得に見えます。しかし重要なのは「その料金で何ができるか」です。Copilotの$10では「コード補完＋Chat」しか使えません。Claude Codeの$20では「コーディング＋業務全般の自動化エージェント」が使えます。
AI鬼管理山崎
5-4. 非エンジニアにとっての使いやすさ
ここが最も大きな差です。GitHub CopilotはVSCode等のIDEを使えることが前提で、非エンジニアにはハードルが高すぎます。そもそもCopilotを使うためにはプログラミングの基礎知識が必要で、「コーディングを知らない経営者が業務自動化に使う」という用途には向いていません。
対してClaude Codeは、デスクトップ版を使えばチャットUIから業務を指示するだけで動きます。「今月の経費をCSVにまとめて」「競合の価格を調べて表にして」「このメールの返信を書いて」——こうした日本語の指示で業務が進むため、非エンジニアでもすぐに使い始められます。
06 GENAI REAL DATA 【独自データ】GENAI社でのClaude Code実運用と業務効果 Max 20x契約企業が実際にどれだけ業務を圧縮しているか
ここからは、弊社（株式会社GENAI）でClaude Code Max 20x（月額約30,000円）を全社契約して実際に運用している業務データを公開します。GitHub CopilotではなくClaude Codeを選んだ理由と、その実績を具体的な数字でお見せします。
6-1. なぜGitHub CopilotではなくClaude Codeを選んだか
弊社がClaude Codeを選んだ理由は明確で、「コーディング以外の業務も全て1つのツールで自動化したかった」からです。GitHub Copilotはコーディング支援に優れていますが、営業資料の作成、経費の仕訳、ブログ記事の執筆、広告レポートの生成といった業務には対応できません。
弊社は代表1名＋業務委託数名の小規模組織で、全ての業務を最小人数で回す必要があります。その前提に立つと、「コーディングだけ効率化するツール」ではなく「業務全体を効率化するエージェント」が必要でした。Claude Codeはまさにその要件に合致したのです。
6-2. 業務別の削減効果（実数値）
| 業務領域 | 導入前の所要時間 | 導入後の所要時間 | 削減率 |
|---|---|---|---|
| 営業（提案書・見積・顧客資料） | 週20時間 | 週2時間 | 90%削減 |
| ブログ記事（SEO記事の執筆・校正） | 1本あたり8時間 | 1本あたり1時間 | 87%削減 |
| 経理（請求書・経費仕訳・freee連携） | 月40時間 | 月5時間 | 87%削減 |
| 広告運用（週次レポート・CPA分析） | 週10時間 | 週1時間 | 90%削減 |
| 秘書業務（日報・議事録・調整） | 日2時間 | 日15分 | 87%削減 |
特に注目していただきたいのは、いずれの業務も80〜90%の時間削減を実現している点です。これは「AIが下書きを作って人間が仕上げる」というワークフローが定着した結果で、従来の「人間がゼロから作る」プロセスと比べて劇的に効率が上がっています。
代表菅澤
6-3. Claude Codeで自動化している業務の具体例
弊社で実際にClaude Codeが担当している業務の一部をご紹介します。
上記のうち、GitHub Copilotで実行できるのは「コード部分の補完」だけです。営業資料の作成、経費の仕訳、広告レポートの分析といった業務は、Copilotの守備範囲外です。Claude Codeは「業務全体」をカバーするからこそ、月3万円で25万円分のリターンが出せるのです。
上記は弊社の実測値に基づく肌感の数値です。削減効果は業種・業態・担当者のスキル・業務の複雑さによって変動します。あくまで「Max 20xプランを全社で使い倒すとどの程度の効果が出るか」の参考情報としてご覧ください。
07 SELECTION GUIDE 【独自】非エンジニア経営者がAIコーディングツールを選ぶ基準 「自分はエンジニアじゃないから関係ない」は大きな誤解
「AIコーディングツール」と聞くと、多くの経営者や管理職の方は「自分には関係ない」と感じるかもしれません。しかしそれは大きな誤解です。2026年現在、AIコーディングツールは「プログラマの道具」から「経営者の業務自動化ツール」へと完全に進化しています。
7-1. 経営者がAIコーディングツールを選ぶべき3つの理由
なぜ「コーディングツール」が経営者に関係あるのか。それは、Claude Codeに代表される最新のAIコーディングツールが業務のあらゆるプロセスを自動化できるからです。
7-2. 判断基準：自社に合うのはどちらか
GitHub CopilotとClaude Code、自社にはどちらが合うのか。以下の簡単な判断基準で切り分けられます。
| あなたの会社の状況 | 推奨ツール | 理由 |
|---|---|---|
| 社内に専任エンジニアがいて、コーディング速度を上げたい | GitHub Copilot Pro ($10) | コード補完に特化しており、エンジニアの生産性が即座に上がる |
| エンジニアはいるが、業務全般もAIで効率化したい | Claude Code Pro ($20) | コーディング＋業務自動化の両方をカバーできる |
| エンジニアがおらず、経営者自身が業務を回している | Claude Code Max ($100〜$200) | 非エンジニアでも使え、全業務を自動化できる |
| 5名以上のチームで、統一的にAIを導入したい | Claude Code Team ($25〜/人) | 管理機能があり、チーム全体の業務効率を底上げ |
| コーディングだけ効率化できればいい | GitHub Copilot Free | 無料でも月2,000回の補完が使え、十分な効果が出る |
7-3. 「両方使う」という選択肢
実は、GitHub CopilotとClaude Codeは併用が可能で、むしろ併用が最適なケースもあります。たとえば「エンジニアにはCopilot Pro（$10）、経営者にはClaude Code Max 20x（$200）」という使い分けです。
Copilotはエディタ内でのリアルタイム補完に優れ、Claude Codeはプロジェクト全体の理解と自律実行に優れます。「目の前のコードを素早く書く」ときはCopilot、「プロジェクト全体を見渡して大きな変更を行う」ときはClaude Codeという使い分けは非常に合理的です。
代表菅澤
自社の課題を
整理する
（コード？業務？）
1ヶ月だけ
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試してみる
削減時間を
数値で測定
ROIが見えたら
上位プランへ
AI鬼管理山崎
08 CONCLUSION まとめ — Copilot Labs終了が示す「AIエージェント時代」の到来 コード補完の時代は終わり、AIエージェントが業務を動かす時代へ
この記事では、GitHub Copilot Labsの誕生から終了までの経緯、後継となったCopilot Chat/Edits/Agent Modeの全体像、そしてGitHub CopilotとClaude Codeの徹底比較を行いました。最後に、この記事から持ち帰っていただきたいポイントを整理します。
Copilot Labsの終了が象徴しているのは、AIコーディングツールが「コードの一部を補完する」フェーズから「業務を丸ごと自律実行する」フェーズに移行したという事実です。2022年には「AIがコードの続きを書いてくれる」だけで革命的でしたが、2026年の今は「AIが目的を理解して、必要な作業を全て自分で完了させる」時代になっています。
この変化に最も素早く適応したのが、AnthropicのClaude Codeです。Copilotが「エンジニアの生産性向上」に留まっている間に、Claude Codeは「経営者の業務全体の自動化」まで射程を広げました。どちらのツールを選ぶにせよ、「AIに仕事を任せる」というスキルを身につけることが、今後のビジネスの勝敗を分けるのは間違いありません。
代表菅澤
Copilot Labs終了後の「次の一手」を、AI鬼管理が一緒に設計します
GitHub CopilotからClaude Codeへの移行、あるいは併用の最適化。
弊社の実運用ノウハウをベースに、貴社の業務に合ったAIツール導入を個別に設計します。
AI鬼管理山崎
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よくある質問
Q. GitHub Copilot Labsは今でもインストールできますか？
A. いいえ、2023年12月に提供が終了し、VSCode Marketplaceからも削除されています。Copilot Labsで使えた機能は、現在のGitHub Copilot ChatやCopilot Editsに統合されているため、Copilot本体を契約すれば同等以上の機能が利用可能です。過去にLabsをインストールしていた場合は、VSCodeの拡張機能一覧からアンインストールすることを推奨します。
Q. Copilot Labsの「コード解説」機能は、今はどこで使えますか？
A. Copilot Chatの /explain コマンドで同等の機能が利用できます。コードを選択した状態でChatパネルに「/explain」と入力するか、「このコードが何をしているか説明して」と自然言語で話しかけるだけです。Labs時代よりもGPT-4ベースで精度が向上しており、より正確で分かりやすい解説が得られます。
Q. GitHub CopilotとClaude Code、どちらが初心者に向いていますか？
A. プログラミング初心者には圧倒的にClaude Codeが向いています。GitHub CopilotはVSCode等のIDEを使えることが前提で、プログラミングの基礎知識がないと活用が難しいです。一方Claude Codeはデスクトップ版なら日本語チャットだけで操作でき、コーディング知識がなくても業務自動化に使い始められます。
Q. GitHub CopilotとClaude Codeを両方使うのは無駄ですか？
A. 無駄ではなく、むしろ合理的な選択です。GitHub Copilot Pro（$10/月）はエディタ内のリアルタイムコード補完に優れ、Claude Code Pro（$20/月）はプロジェクト全体の理解と業務自動化に優れます。合計$30/月で「コーディング速度の向上」と「業務全体の自動化」の両方が得られるため、エンジニアリングと経営の両方に関わる方にはおすすめの組み合わせです。
Q. Claude Code Max 20x（月$200）は個人で契約しても元が取れますか？
A. 業務で使うなら十分に元が取れます。弊社GENAIでは月3万円の投資で、営業・経理・広告・記事制作を合わせて月160時間相当の業務を圧縮しています。時給3,000円の方であれば、月10時間分の業務削減（1日約20分）でペイする計算です。まずはPro（$20）から試し、使用量の上限に達するようであればMaxへのアップグレードを検討してください。
Q. Copilotの Agent Mode と Claude Code、どちらが自律性が高いですか？
A. 2026年5月時点では、Claude Codeの方が明確に自律性が高いです。CopilotのAgent ModeはまだVSCode内での動作に限定されており、ファイルシステムへの自由なアクセスやターミナルコマンドの実行には制約があります。Claude Codeはターミナルベースで動作し、ファイル操作・コマンド実行・外部API連携まで自律的に行えるため、より幅広い業務を任せることが可能です。
Q. 非エンジニアの経営者がClaude Codeを導入する際、何から始めるべきですか？
A. まずClaude Code Proプラン（月$20）を契約し、デスクトップ版をインストールしてください。最初に任せる業務は「毎週繰り返している面倒なタスク」がベストです。議事録の整理、営業リストの作成、経費の仕訳など、1時間以上かかっている繰り返し作業を1つ選んで試すだけで、効果が実感できます。弊社の「AI鬼管理」では、最初の1業務の選定から伴走する無料相談も行っています。
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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
