【23 Daily】thebridge.jp の報道によると、GitHub は2026年10月28日、AI コーディング支援ツール GitHub Copilot に新たな機能「Copilot Fusion」を追加したと発表した。この機能は異なるコーディングタスクに応じて複数の AI モデルを自動で選択・組み合わせることで、コード作成の精度と効率を向上させるもので、すべての Copilot ユーザーに一般提供が開始された。

Copilot Fusion はタスクベースでモデルを自動選択、多様な開発ニーズに対応

Visual Studio Code、GitHub Copilot アプリ、GitHub Copilot CLI、JetBrains IDE から利用可能で、すべての Copilot プランに対応している。利用者は単一モデルを選ぶ代わりに、タスクの難易度に応じて3段階のモードから選択することが可能だ。日常コーディング向けの Fusion Standard、複雑なタスク向けの Fusion High、負荷の高いタスク向けの Fusion Max の3種。Project HydraFusion のマルチモデル連携技術と Copilot の自動モデル選択機能を統合し、プロンプトごとに最適モデルを選定する。

3つの運用モードで効率化を実現、コストと時間を大幅削減

運用には Single（単一モデル回答）、Cascade（効率モデルから開始し必要に応じて強力モデルへエスカレーション）、Critique（モデル同士が互いの回答をチェック・修正）の3方式がある。Artificial Analysis の Coding Agent Index では Fusion Max が60点を獲得し、Opus 5.5 Max を用いた Claude Code と2点以内の差。API 利用コストやトークン数は従来の半分程度、処理時間も約4割短縮された。

企業のポリシーに基づいたモデル管理で無駄を削減

Copilot Fusion で使用されるモデルは企業や組織のポリシーで許可されたものに限られている。管理者は特定モデルを利用停止せずに Fusion の候補リストから除外可能で、Enterprise 管理設定を使いデフォルトの Fusion 階層も指定できる。AT&T の Hari Pokhrel 氏は、以前は複雑な作業時に強力モデルを選んでも、日常作業に戻る際の切り替え忘れが多く無駄なコストがかかっていたが、Fusion Standard による自動モデル選択で無駄が減ったと述べている。

編集部の視点：Copilot Fusion はスタートアップの効率化に強力な武器、実践的な検証が重要

GitHub Copilot Fusion は、タスクに応じてモデルを自動で組み合わせる革新的な機能で、AI コーディング支援の精度と効率を大幅に向上させる。スタートアップにとって手動モデル切替えの手間と時間を削減し、開発生産性を高める可能性がある。実際に導入し、コードの品質や開発速度への効果を測定するとともに、コスト面での投入対効果を評価することが、利用価値を判断する上で鍵となるだろう。