GitHub Copilot CLIとは？インストール・使い方・料金を解説

最終更新日:2026/07/15

GitHub Copilot CLIは、ターミナルから直接コード編集やコマンド実行を任せられるコーディングエージェントです。

本記事では、基本的な仕組みからインストール手順、3つの動作モードの使い分け、料金体系、Claude Codeとの違いまでを解説します。

ターミナル中心の開発に興味があるものの、何から始めればよいか分からない方が、導入から実務での使い分けまで一通り理解できる内容です。

GitHub Copilot CLIとは？概要と従来のCopilotとの違い

GitHub Copilot CLIは、ターミナル（黒い画面）上で動作するAIエージェントです。ターミナルネイティブのコーディングエージェントとして、GitHub Copilotの機能をコマンドラインに直接もたらすツールで、2026年2月25日、すべてのCopilot契約者向けに一般提供（GA）が開始されました。

従来のGitHub Copilotとの違いは、動作する場所と役割にあります。従来のCopilotは、VS Codeなどのエディタ内でコードの続きを予測して補完したり、チャットで相談に応じたりするのが中心でした。

一方でGitHub Copilot CLIは、ターミナルからファイルの編集、コマンドの実行、Gitによるバージョン管理、GitHubとの連携までを自律的にこなします。

GitHubアカウントで認証したうえで、リポジトリ・Issue・プルリクエストに自然言語でアクセスできる点が、標準で組み込まれています。エディタの外に作業の場を広げてくれる点が大きく異なります。

ターミナルネイティブのコーディングエージェントという設計思想

GitHub Copilot CLIは、質問に答えるだけのチャットボットではなく、業務を最後までやり遂げるエージェントとして設計されています。ターミナルから離れることなく、コードを理解するAIエージェントとローカルかつ同期的に作業できる点が特徴で、コンテキストの切り替えが不要とされています。

たとえば「このプロジェクトの概要を教えて」と日本語で指示するだけで、リポジトリの内容を読み取って説明してくれます。もう一つの特徴は、GitHubと密接に連携する点です。GitHubネイティブのMCP統合を基盤に、Issueの検索、ラベルやアクティビティの分析、作業範囲の要約を実行し、コンテキストを探す手間なくバックログから実装へと移れます。Issueの確認から実装、プルリクエスト作成までを一つの流れで進められる設計です。

対応プランとエンタープライズ環境での利用条件

GitHub Copilot CLIは、GitHub Copilotの各プランに含まれる形で提供されます。対応状況は以下の表のとおりです。

GitHub Copilot CLIはFree、Pro、Pro+、Max、Business、Enterpriseのすべてのプランで利用できます。なお、2026年4月にPro・Pro+・Studentプランの新規サインアップを一時停止しました（Freeプランは継続）。その後、2026年6月17日付の告知で、Student・Pro・Pro+・Maxのサインアップを順次再開すると発表しています。契約時の受付状況は変動するため、最新の状態を公式サイトで確認してください。

GitHub Copilot CLIの主要機能

GitHub Copilot CLIには、作業スタイルに応じて選べる3つの動作モード、複数のAIモデルを切り替えられるマルチモデル対応、複数のエージェントを同時に動かすフリートモード、外部ツールと連携するMCP拡張といった機能があります。それぞれ順番に見ていきます。

3つの動作モード（チャット・Plan・Autopilot）の使い分け

GitHub Copilot CLIには、任せる範囲の異なる3つのモードがあります。使い分けは以下の通りです。

Planモードでは、Copilotがリクエストを分析し、必要に応じて質問を返したうえで構造化された実装計画を作成します。開発者はこの計画をレビュー・修正してから実行に移せるため、意図しない変更が入るリスクを抑えられます。迷った場合は、まずPlanモードで計画を立て、内容を確認してからAutopilotモードで実行する「二段構え」が安全です。いきなりAutopilotに任せず、計画を挟むことで想定外の動作を防げます。

/modelコマンドによるマルチモデル対応

GitHub Copilot CLIは、Anthropic、Google、OpenAIなど複数の基盤モデルプロバイダーのモデルに対応しており、タスクごとにモデルを切り替えたり、同じタスクで複数のモデルを使ったりできます。切り替えには/modelコマンドを使い、デフォルトのモデルはClaude Sonnet 4.5です。

GitHubは2026年6月1日に、すべてのCopilotプランを従量課金へ移行し、プレミアムリクエストに代えてGitHub AIクレジットを導入しました。使用量は入力・出力・キャッシュされたトークンの消費量をもとに、各モデルのAPIレートで計算されます。

参考：Models and pricing

モデルのラインナップと価格は頻繁に更新されるため、最新の一覧は必ずGitHub公式ドキュメントで確認してください。

/fleetと専門エージェントによる並列・自動処理

/fleetは、同一タスクを複数のサブエージェントで並列実行し、何を適用するかを完全にコントロールしながら、意思決定に使える一つの結果に集約できるコマンドです。テスト作成やドキュメント生成、複数ファイルにまたがるリファクタリングなど、分割しやすい作業で効果を発揮します。

また、CLIが使っているAIモデルは、そのほうが効率的に作業を進められると判断した場合、特定の専門知識を持つサブエージェント（Explore・Taskなど）にタスクを委任できます。もちろん、メインのエージェントが直接処理することもあります。

さらに、/delegateコマンドを使うと、タスクをGitHub上のCopilot cloud agentに委ねられます。委任するとクラウド側でブランチが作られ、ドラフトのプルリクエストが開かれて、バックグラウンドで作業が進みます。前述のAutopilotがローカルのCLI内で動くのに対し、/delegateは処理をクラウドに委ねるため、ローカルのマシン（PC）を閉じてもバックグラウンドで処理が継続します。その間、ターミナルを開放して別の作業を進められます。

MCPサポートとカスタムエージェントによる拡張

GitHubネイティブのMCPサーバーが最初から組み込まれており、追加設定なしにIssueやプルリクエストの操作に使えます。さらに独自のMCPサーバーを追加することで、データベースや社内ツールなど外部のサービスとの連携を広げられます。追加はCLIの対話画面でサーバー情報を入力し、設定はホームディレクトリの設定ファイルに保存されます（設定済みサーバーの確認や編集には /mcp show や /mcp edit といったコマンドを使います）。

拡張の中心になるのがカスタム指示とスキルです。AGENTS.mdやAgent Skillsを使ってカスタム指示やツールアクセスを定義すると、モデル・セッション・委任された作業をまたいでも一貫した動作を保てます。チームのルールを毎回伝え直す必要がなくなります。

GitHub Copilot CLIのインストールと初期設定

GitHub Copilot CLIは、macOS・Linux・Windowsの3つのOSに対応しており、環境に合わせて複数のインストール方法から選べます。インストール後は、GitHubアカウントによる認証と、作業ディレクトリの信頼設定を行う流れになります。

OS別のインストール方法

OSごとの手順は、以下の表のとおりです。

npmでインストールする場合の正式なパッケージ名は@github/copilotで、npm install -g @github/copilotが正しいコマンドです。Homebrew・WinGet・シェルスクリプトからのインストールは自動で更新されるため、常に最新版を保てます。なお、Windowsで利用の場合はPowerShell v6以上が必要です。

初回起動・認証・プロジェクト初期設定の手順

使いたいプロジェクトのディレクトリに移動し、copilotで対話セッションを開始します。次に/loginと入力し、案内に従ってGitHubアカウントで認証します。

認証後、このディレクトリのファイルを扱ってよいか信頼を確認するメッセージが表示されます。Copilotがフォルダ以下のファイルの読み取り・変更・実行を代理で行うためで、信頼できる場所でのみ進めます。

信頼設定を済ませたら、まず/initを実行しておくと便利です。Copilotがコードベースを分析し、リポジトリの.github/copilot-instructions.mdファイルを生成します（既にあれば改善案を提示）。ビルドやテストのコマンド、全体構成が記録され、次回以降Copilotが文脈を把握しやすくなります。

なお、Business・Enterpriseプランでは、組織の管理者がCopilot CLIを有効化しておく必要があります。使えないときは管理者に確認してください。

GitHub Copilot CLIの使い方と活用のコツ

主要なスラッシュコマンドの一覧と、作業の精度や効率を高めるためのコツを紹介します。コマンドを覚えておくと、モードの切り替えやセッションの管理がスムーズになります。

主要スラッシュコマンド一覧

覚えておくと便利な主要コマンドは以下の表のとおりです。

精度を高めるセッション管理とPlanモード活用のコツ

精度を上げる鍵は、Planモードの使いどころです。複数ファイルにまたがる変更や新機能の実装、影響範囲の広いリファクタリングでは、まずPlanモードで計画を立ててから実行すると安全です。いきなりAutopilotに任せると、想定外のファイルまで書き換えられるリスクがあります。

もう一つがセッション管理です。関連のないタスクに移るときは、履歴を保存しない/clearや、新規開始にする/newでセッションをリセットすると応答の質が上がります。会話がトークン上限の95%に近づくと履歴は自動で圧縮されますが、不要なコンテキストは早めに整理する習慣をつけておくと、精度が安定するでしょう。

GitHub Copilot CLIとClaude Codeの違いと選び方

GitHub Copilot CLIとClaude Codeは、どちらもターミナルで動くコーディングエージェントですが、設計思想に違いがあります。GitHub Copilot CLIはGitHubエコシステムとの統合を重視し、複数プロバイダーのモデルを選べるプラットフォームであるのに対し、Claude Codeはリポジトリ全体を深く理解する自律型エージェントという位置づけです。

機能・料金・用途の比較

両ツールの主な違いは以下の比較表のとおりです。

GitHub Copilot CLIの利用料金は、GitHub Copilotの各プランに含まれています。CLIを使うために別途契約や追加料金は必要ありません。ただし、CLIでのエージェントとのやり取りは各プランのAIクレジット枠を消費するため、使った分だけ枠が減っていく点には注意が必要です。

ユースケース別の使い分けと併用パターン

ツールを選ぶ際の判断基準は、作業の中心がどこにあるかです。GitHubを軸にIssueからプルリクエスト作成まで一気通貫で進めたい場合や、コストを抑えてまずFreeプランから試したい場合は、GitHub Copilot CLIが向いています。

一方、リポジトリを横断する大規模な変更や、設計判断を伴う複雑なタスクが多い場合は、Claude Codeのほうが力を発揮しやすい場面があります。

実務では、日常のコーディングをCopilot CLIで、大規模タスクをClaude Codeで、という使い分けや、状況に応じた併用が現実的な選択肢になります。

まとめ

GitHub Copilot CLIは、ターミナルからコード編集やGitHub連携までを自律的に任せられるコーディングエージェントです。2026年2月のGAにより、Freeプランを含む全Copilot契約者が利用できます。

チャット・Plan・Autopilotの3モードやマルチモデル対応、MCPによる拡張を備え、Issue確認から実装、PR作成までを一つの流れで進められます。導入は各OS向けの方法で行い、認証と/initで初期設定すればすぐ使えます。まずはFreeプランから試してみましょう。

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