【2026年10月最新】GitHub Copilot Fusionの使い方

GitHub Copilot Fusionの使い方は何が変わり、自社ではすぐ対応すべきなのでしょうか。

答えは、対応クライアントのモデルピッカーで「Copilot Fusion」と処理の強度を選ぶだけです。2026年10月28日の一般提供開始により、タスクごとのモデル選びと、必要に応じた複数モデルの自動編成をCopilot側へ任せられるようになりました。利用者はクライアントの更新と表示確認、企業管理者はモデルポリシーとAI Creditsの確認が必要です。

最終更新：2026年10月30日（JST）

今回の変更で大きいのは、モデルピッカーの選択が「特定モデルを固定する操作」ではなくなる点です。Copilot Fusionを選ぶと、リクエストの内容、選んだ強度、プラン、組織のポリシーに応じて、利用するモデルと処理の流れが実行時に決まります。

ただし、「全プランで使える」という発表だけを見て、すべての強度が全プランに開放されたと判断するのは早計です。料金、対象プラン、対応クライアント、日本向けの提供情報には分けて読むべき条件があります。以下は2026年10月30日時点でGitHub公式に確認できた内容だけを整理したものです。

GitHub Copilot Fusionで変わったこと

GitHub Copilot Fusionとは、タスクごとにモデルと実行方法を選び、最終的に1つの回答を返すランタイムのモデルルーター兼オーケストレーターです。GitHubは、研究プレビューだったProject HydraFusionのマルチモデル編成と、Copilotの自動モデル選択を組み合わせた仕組みだと説明しています。

Single、Cascade、Critiqueをタスクごとに選ぶ

• Single：1つのモデルがタスクを直接処理します。単純な依頼に不要なレビュー呼び出しを加えない考え方です。
• Cascade：効率重視のモデルが案を作り、品質判定で受け入れるか、より強いモデルへ引き継ぐかを決めます。
• Critique：最初のモデルが案を作り、別モデルの批評を受けて元のモデルが修正します。

同じ会話でも、最初のプロンプトはSingle、次の複雑な依頼はCritiqueというように、実行方法が変わる場合があります。Fusion自体に固定のコンテキストウィンドウがあるわけではなく、各工程を担当するモデルの制限内で処理されます。画面に表示されるコンテキスト量は、利用モデルのうち小さい制限を基準にした保守的な値です。

公式ベンチマークは参考値として読む

GitHubの発表では、Fusion MaxがArtificial Analysis Coding Agent Indexで60点を記録し、Claude Code with Opus 5.5 Maxとの差は2点以内だったとされています。GitHubは同指数での比較について、Fusion Maxはタスクあたり平均APIコストが約半分、トークン使用量も約半分、所要時間は約40％短いと説明しています。比較条件の内訳は発表文に記載されていないため、参考値として扱う必要があります。

これはGitHubが公表した評価結果であり、各社のリポジトリで同じ成果を保証する数値ではありません。言語、コードベース、権限、利用ツール、選んだ強度によって結果は変わるため、導入判断では自社タスクの品質、所要時間、AI Creditsを一緒に確認するのが安全です。

使い方は4ステップ。モデルピッカーから始める

1. 対応クライアントを更新する：Visual Studio Code、GitHub Copilot CLI、GitHub Copilot app、JetBrains IDEsのいずれかを最新状態にします。一般利用に必要な最低バージョン番号は、確認した公式発表では指定されていません。
2. モデルピッカーを開く：普段モデルを選ぶ画面を開きます。
3. Copilot Fusionを選ぶ：個別のモデル名ではなく「Copilot Fusion」を選択します。
4. 表示される強度を選ぶ：日常作業ならStandard、難しい変更ならHigh、最も深い推論が必要なタスクならMaxを検討します。選べる強度はプランで異なります。

Fusionがモデルピッカーに出ない場合は、まずクライアントの対応状況と更新状態を確認します。次に、契約プランと組織のモデルポリシーを確認してください。公式Docsでは、Fusionが使えるモデルを1つも利用できない場合、モデルピッカーにFusion自体が表示されないと説明されています。

料金と提供条件。追加料金はないが、使ったモデル分を消費

GitHub Copilotの全プランの料金比較は、毎月更新しているGitHub Copilotの料金とプランの比較にまとめています。ここでは、今回のFusion発表に直接関係する条件だけを整理します。

HighとMaxは複数モデルを使う場合があるため、StandardよりAI Creditsの消費が増える可能性があります。反対に、簡単なタスクには必要なモデル呼び出しだけを行う設計です。「自動化されたから必ず安くなる」「複数モデルだから必ず高くなる」のどちらも、公式仕様だけからは言い切れません。

個人利用と企業利用で、見るべき点が違う

個人利用者は、契約変更より先に表示と強度を確認する

Copilot Free、Student、ProでもFusion Standardは対象です。そのため、Fusionを試すだけなら、上位プランへの変更を先に決める必要はありません。クライアントを更新し、モデルピッカーにFusion Standardが出るかを確認するところから始められます。

HighとMaxが必要かは、日常タスクでStandardを試した後に判断できます。複雑な変更が多く、Standardでは品質が足りない場合に、上位プランの条件とAI Creditsの消費を合わせて確認するのが現実的です。

企業管理者は、モデルポリシーと既定設定を先に確認する

Business／Enterpriseでは、Fusionが組み合わせる候補も管理対象です。Fusionは、プランで利用でき、かつ組織・企業のモデルポリシーでアクセスを許可されたモデルだけを使います。セキュリティやデータ管理の方針に基づき、データ所在地やFedRAMP準拠モデルへの制限、評価中モデルへの制限がある環境では、その条件も候補選択に反映されます。

Enterprise管理者は「Configure Copilot Fusion models」から、Fusionで利用可能にするモデルを設定できます。さらにEnterprise managed settingsでは、既定モデルをFusionにし、既定の強度をStandard、High、Maxから設定できます。利用者が会話ごとに別モデルを選べる設定と、強度を固定する設定は分けて考えてください。

なお、Enterprise managed settingsの「fusionTier」を使う場合、GitHub DocsはCopilot CLI 1.0.104-3以降、Visual Studio Code 1.144.0以降、GitHub Copilot app 1.1.33-4以降を要件として示しています。これはFusion一般利用の最低バージョンではなく、企業の既定強度を管理する設定の要件です。

日本企業の対応判断：今やる／不要／様子見

今すぐやること

• 利用者：対応クライアントを更新し、モデルピッカーにFusionと利用可能な強度が表示されるか確認する。
• 管理者：Fusionに許可するモデル、既定モデル、既定強度、AI Creditsの予算と利用量を確認する。
• 開発チーム：既存のコーディングワークフローへ広く組み込む前に、機密性の低い同種タスクでStandardと利用可能な上位強度を比較し、回答品質、所要時間、AI Credits、差分の安全性を記録する。
• レビュー担当：Fusionが途中案を破棄しても、ワークスペースへ加えた編集は自動で元に戻らないため、コミット前の差分レビューを継続する。

やらなくていいこと

• Fusionを試すという理由だけで、全員のプランを一斉に変更すること。
• 全タスクをHighまたはMaxへ固定し、日常作業まで高い強度で処理すること。
• 既存のモデル別評価や手動選択の運用を、検証前にすべて廃止すること。
• 日本向け提供や日本語品質について、公式の国別・言語別情報がない段階で社内へ断定的に案内すること。

様子見でよいこと

• 追加クライアント：GitHubは対応先を増やす予定としていますが、対象と時期は今回の発表で確定していません。
• ローカルモデルの自動選択：Fusion本体は一般提供ですが、ローカルモデルをFusion Standardの候補にする機能は実験的プレビューです。
• 割引終了後の条件：2026年11月30日までの30％割引は確認できますが、その後の特別条件は未発表です。
• 日本固有の提供・言語情報：公式の地域表、対応言語表、Fusion固有の日本語評価が公開されるまでは、確認済みの範囲だけを社内資料に記載します。

見落としやすい4つの注意点

「全プラン対応」と「全強度対応」は同じではない

Fusion Standardは公式表にある全プランが対象ですが、HighとMaxはPro Plus、Max、Business、Enterpriseに限られます。社内案内では「Fusionが使えるか」と「どの強度を選べるか」を分けて記載してください。

Fusionはサブエージェントを自動起動しない

公式Docsは、Fusionがサブエージェントとは別に動き、サブエージェントを開始しないと明記しています。複数モデルを編成することと、複数の作業エージェントへ仕事を分けることは別の機能です。

破棄された途中案の編集は自動で消えない

Fusionが途中の回答案を採用しなかった場合でも、その案がすでにワークスペースへ加えた変更は自動で取り消されません。Gitの差分確認、テスト、レビューを省略しないことが重要です。

ローカルモデル対応はオフライン動作を意味しない

別の公式発表では、対応するローカルモデルをFusion Standardの候補にする機能が実験的プレビューとして案内されています。ただし、ルーティング判断はクラウドで行われ、セッション全体がオフラインになるわけではありません。一般提供されたFusion本体と、プレビュー中のローカルモデル選択を混同しないでください。

既刊記事で契約と使い分けを確認

Fusionだけでなく、契約全体や開発フローまで含めて判断する場合は、次の既刊記事も確認してください。

• GitHub Copilotの料金とプランの比較：全プランの料金、対象者、法人契約の違いを毎月更新しています。
• GitHub Copilot Agent Mode完全ガイド：モデル選択ではなく、エージェントとしての作業範囲を確認したい方向けです。
• GitHub CopilotとClaude Codeの比較：開発環境、役割、併用方法を比較しています。
• GitHub Copilot新機能の既定設定と管理者対応：企業で新機能を受け入れる際の管理観点を整理しています。

よくある質問

GitHub Copilot Fusionはどうやって使いますか？

対応クライアントを更新し、モデルピッカーで「Copilot Fusion」を選び、表示される強度を選択します。一般提供の対象はVisual Studio Code、GitHub Copilot CLI、GitHub Copilot app、JetBrains IDEsです。

無料プランでもCopilot Fusionを使えますか？

公式のプラン別表では、Copilot FreeとStudentでもFusion Standardが対象です。Fusion HighとMaxは対象外です。実際の表示はクライアントの対応状況とアカウントのポリシーにも左右されます。

Copilot Fusionに追加料金はかかりますか？

Fusion専用の追加料金はありません。ただし、Fusionが利用した各モデルは通常レートでAI Creditsを消費します。HighとMaxは複数モデルを使う場合があり、Standardより消費が増える可能性があります。有料プランのモデルコスト30％割引は2026年11月30日までです。

Copilot Fusionは日本で利用できますか？

2026年10月30日時点で、確認したFusionの公式発表とDocsには国別提供表や日本向けの明記がありません。したがって、日本での利用可否は公式に未記載です。モデルピッカーに表示されるかを確認することはできますが、それを国別提供の公式確認とは扱いません。

企業管理者は利用モデルを制限できますか？

はい。Fusionは企業・組織のモデルポリシーで許可されたモデルだけを候補にします。Enterprise管理者はFusion用モデルを設定でき、Enterprise managed settingsでFusionを既定モデルにすることもできます。

参考・出典

• Route and orchestrate models with GitHub Copilot Fusion — GitHub Changelog（発表日：2026年10月28日、参照日：2026年10月30日）
• About GitHub Copilot Fusion — GitHub Docs（参照日：2026年10月30日）
• Plans for GitHub Copilot — GitHub Docs（参照日：2026年10月30日）
• Models and pricing for GitHub Copilot — GitHub Docs（参照日：2026年10月30日）
• Managing availability of models in your enterprise — GitHub Docs（参照日：2026年10月30日）
• Enterprise managed settings — GitHub Docs（参照日：2026年10月30日）
• GitHub Copilot Fusion now supports selection of local models — GitHub Changelog（発表日：2026年10月28日、参照日：2026年10月30日）

結論と次の一歩

Copilot Fusionは、開発者が毎回モデルを選び直す負担を減らし、必要な場面では複数モデルの自動編成まで行う仕組みです。2026年10月28日に一般提供となりましたが、選べる強度、課金、管理ポリシー、日本向け情報には条件があります。

1. まず表示を確認：対応クライアントを更新し、モデルピッカーでFusion Standardが選べるか確認します。
2. 企業は設定を確認：許可モデル、既定強度、AI Creditsの上限と監視方法を確認します。
3. 限定したタスクで比較：利用可能な強度を同種タスクで比べ、品質、時間、消費量、差分の安全性を記録してから利用範囲を広げます。

著者：佐藤傑（さとう・すぐる）
株式会社Uravation代表取締役。X（@SuguruKun_ai）フォロワー約10万人。
100社以上の企業向けAI研修・導入支援。著書『AIエージェント仕事術』『Claude仕事術』（SBクリエイティブ・書籍シリーズ累計66,000部）、『AI推進担当になったら読む本』（大和書房）。
SBクリエイティブほかで生成AI連載を執筆（NewsPicks最大1,125ピックス）。

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