Copilot Fusion正式提供、AIモデル選択を自動化

GitHubは米国時間2026年10月28日、開発作業に応じて複数のAIモデルを選択・組み合わせる「GitHub Copilot Fusion」の一般提供を発表した。利用者が個別モデルを指定する代わりに、Copilot側がタスクの内容からモデルと実行方法を判断する仕組み。試験提供されてきたProject HydraFusionの複数モデル連携と、従来の自動モデル選択を統合した。

3段階の強度とモデル連携

利用者が選ぶのは個別のモデル名ではなく、処理の強度を示す「Fusion Standard」「Fusion High」「Fusion Max」の3段階。Standardは日常的なコーディング、Highは難度の高い課題、Maxは複雑な推論を優先する。モデルを固定せず、作業ごとに必要な能力とコストの釣り合いを取る設計だ。

実行方式は、1モデルで完結する「Single」、軽量モデルの回答を評価して必要なら高性能モデルへ切り替える「Cascade」、別モデルが草案をレビューして修正させる「Critique」の3種類。これらはFusionが必要に応じて選ぶ処理パターンで、利用者が毎回手動で切り替えるものではない。複数モデルを使う場合もあるため、処理量が一定になるとは限らない。

対応環境と利用料金

対応先はVisual Studio Code、GitHub Copilotアプリ、Copilot CLI、JetBrains系IDEで、GitHubは全Copilotプランで利用可能と案内している。利用するにはモデル選択画面でCopilot Fusionを選び、処理強度を指定する。未対応のクライアントへの展開は今後の予定とされ、すべての環境で同時に表示されるとは限らない。

料金はFusion専用の一律料金ではなく、実際に利用したモデルごとの標準レートで計算する。有料Copilotプランには期間限定でモデル費用30％割引が適用される。HighやMaxは複数モデルを呼び出す場合があるため、StandardよりAIクレジット消費が多くなる可能性がある。割引や利用上限は契約条件と最新の公式案内を確認したい。

性能評価と導入時の注意点

GitHubの発表によれば、Copilot Fusion MaxはArtificial Analysis Coding Agent Indexで60点を記録し、比較対象のClaude Code／Opus 5.5 Maxに2点差だった。平均APIコストとトークン数は約半分、1タスクの所要時間は約40％短いという。ただし発表に基づく比較であり、個々の開発現場で同じ結果が出ることを保証する数値ではない。

企業向けには管理者がFusionの候補モデルをポリシーで制限でき、既定モデルにも設定できる。一方、GitHubの公開掲示板ではBusiness契約の管理者から選択肢が表示されないとの報告があり、VS CodeのIssueにも確認待ちの編集指示を飛ばして変更したという報告がある。いずれも個別の投稿で、製品全体の発生率は不明だ。導入時は権限と確認フローを点検する必要がある。