Copilot Fusion（コパイロット・フュージョン）は、GitHubが発表したGitHub Copilot向けのインテリジェントなランタイム・モデルルーター兼オーケストレーターで、タスクごとに最適なモデルと実行パターンを自動で選んで1つの応答を返す機能です。
室谷代表取締役いやあ、ついに来たかという感じなんですよね。GitHubが「Copilot Fusion」を発表しました。
毎回モデルを選ぶ時代から、システムがルーティングする時代へ、という転換点です。
毎回モデルを選ぶ時代から、システムがルーティングする時代へ、という転換点です。
テキトー教師DotAI 認定講師そうなんですよ。これ、単に「モデルを自動で選ぶ」という話じゃないんです。
実行パターンそのものを編成する話で、そこが今回の核心ですね。
実行パターンそのものを編成する話で、そこが今回の核心ですね。
室谷代表取締役公式の発表では「タスクごとにモデルを選ぶ代わりに、Copilot Fusionにルーティングと編成を任せよう」と。で、選ぶのはエフォートレベルだけ、と。
この割り切りがいいんですよね。
この割り切りがいいんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師はい。GitHub Copilot app、Copilot CLI、そして@codeで試せる、と。
11月30日まで30%オフという案内も出ています。
11月30日まで30%オフという案内も出ています。
Copilot Fusionとは？GitHubが発表したモデル自動選択・編成機能
Copilot Fusionは「モデル」ではなく「仕組み」
モデルだと思うと…
- モデル一覧に「Fusion」が並ぶと新しいモデルと誤解しやすい
- タスク途中でモデルを切り替える必要があると考える
- どのステップにどのモデルが適切かユーザーが判断する必要がある
実際のFusion
- GitHubが発表したインテリジェントなランタイム・モデルルーター兼オーケストレーター
- 実行時にモデルをルーティング・編成するシステムを選んでいる
- リクエストごとに実行パターン・推論エフォートのレベル・実行するモデルを選ぶ
- 最終的に1つの応答を返す
- リアルタイムのシステム健全性や可用性も考慮する
室谷代表取締役まず定義を整理すると、Copilot FusionはGitHubが発表した、インテリジェントなランタイム・モデルルーター兼オーケストレーターです。タスクに応じてモデルと実行パターンを選び、最終的に1つの応答を返します。
テキトー教師DotAI 認定講師公式ドキュメントの表現がとても正確なんですよ。「モデルピッカーでCopilot Fusionを選ぶけれど、あなたは特定のモデルを選んでいるわけではない。
実行時にモデルをルーティング・編成するシステムを選んでいる」と書かれています。
実行時にモデルをルーティング・編成するシステムを選んでいる」と書かれています。
室谷代表取締役ここ、めちゃくちゃ大事なんですよね。モデル一覧に「Fusion」という項目が並ぶと、つい「また新しいモデルか」と思っちゃうんですけど、中身はモデルじゃなくて仕組みなんです。
テキトー教師DotAI 認定講師ええ。だからタスクの途中でモデルを切り替える必要もないし、どのステップにどのモデルが適切かをユーザーが判断する必要もない。
リクエストごとに、実行パターンと推論エフォートのレベル、そして実行するモデルをFusionが選びます。
リクエストごとに、実行パターンと推論エフォートのレベル、そして実行するモデルをFusionが選びます。
室谷代表取締役しかもリアルタイムのシステム健全性や可用性も考慮する、と。ルーティングは自然なキャッシュ境界と、会話の複雑さが大きく変わるところに沿って行われるので、品質が上がらないのにキャッシュ関連コストだけ増える、という事態を避ける設計になっているんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師そこは実運用を分かっている設計だなと思います。キャッシュを無視してルーティングすると、かえってコストが膨らみますからね。
室谷代表取締役MYUUUでも複数モデルを案件ごとに使い分けているんですけど、人間が毎回判断するのって、正直言って認知コストが高いんですよ。それをプラットフォーム側のポリシーに寄せられる、というのが今回の本質だと思います。
テキトー教師DotAI 認定講師モデル選択が個人の習慣からプラットフォームのポリシーへ移る、という意味ですね。ここは講座でもよく話しているテーマなんですよ。
Copilot Fusionでできること──Single・Cascade・Critiqueの3つの実行パターン
3つの実行パターン
Single
- 1つのモデルがタスクを完結する
Cascade
- 効率的なモデルが下書き
- 審査役（judge）が検査
- 受け入れるか、より強力なモデルへエスカレーションするかを判断
室谷代表取締役で、中身がどうなっているかというと、Fusionはタスクを評価して、推論・コード生成・デバッグ・ツール利用のケイパビリティシグナルを使い、選んだエフォートレベルの品質基準を満たす中で最も効率的な実行パターンを選ぶんです。
テキトー教師DotAI 認定講師その実行パターンが3つあるんですね。整理するとこうです。
| 実行パターン | 内容 |
|---|---|
| Single | 1つのモデルがタスクを完結する |
| Cascade | 効率的なモデルが下書きし、審査役（judge）が検査して、受け入れるか、より強力なモデルへエスカレーションするかを判断する |
| Critique | 1つのモデルが下書きし、複数のモデルが並行して独立に批評、フィードバックを集約して、元のモデルが修正する |
室谷代表取締役これ、よくできてるなと思ったのが、パターン選択がプロンプトごとに行われる点なんですよ。同じセッション内でも、最初のプロンプトがSingleで、フォローアップがCritique、みたいに変えられる。
テキトー教師DotAI 認定講師しかもパターン選択自体は軽量なステップで、遅延は最小限だと公式に書かれています。ここは安心材料ですね。
室谷代表取締役Cascadeは要するに「安いモデルに下書きさせて、審査役がダメなら強いモデルにエスカレーション」という段階構造ですよね。人間の組織でいうと、下書き担当とレビュアーの関係に近い。
テキトー教師DotAI 認定講師Critiqueはさらに並列で複数の批評を集める。これは「セカンドオピニオン」を自動化したようなイメージですね。
受講生さんからも「レビュー観点が自分一人だと偏る」という声をよく聞くので、相性がいい仕組みだと思います。
受講生さんからも「レビュー観点が自分一人だと偏る」という声をよく聞くので、相性がいい仕組みだと思います。
室谷代表取締役ただ、ここで注意したいのが、どのモデルがどうルーティングされるかの内部の詳細までは、現時点の公式資料では明らかにされていません。あくまで「ケイパビリティシグナルで選ぶ」という説明までです。
テキトー教師DotAI 認定講師そうですね。ブラックボックス部分を想像で埋めずに、まずは挙動を観察するのが正解だと思います。
Copilot Fusionの使い方・始め方──選ぶのはエフォートレベルだけ
Copilot Fusionの使い方
- 01モデルピッカーでCopilot Fusionを選ぶ利用できる場所: GitHub Copilot app、Copilot CLI、@code
- 02エフォートレベルを選ぶ品質基準をどこに置くかを決める唯一の設定
- 03あとはFusionに任せる選んだレベルに合わせて、品質バーを満たす最も効率的なパターンをFusionが選ぶ(推論の深さもモデルも自動で決定)
室谷代表取締役使い方はシンプルで、モデルピッカーでCopilot Fusionを選ぶ。そしてエフォートレベルを選ぶ。
以上です。
以上です。
テキトー教師DotAI 認定講師エフォートレベルというのは、品質基準をどこに置くかを決める唯一の設定ですね。Fusionはそのレベルに合わせて、品質バーを満たす最も効率的なパターンを選びます。
室谷代表取締役つまりユーザーの仕事は「どれだけ品質が欲しいか」を宣言することだけで、あとはFusionが推論の深さもモデルも決める、と。これは体験としてはかなり楽なんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師利用できる場所はGitHub Copilot app、Copilot CLI、@codeです。公式ドキュメントには、ローカルモデルを選ぶ項目や、ポリシーと可用性、制限事項についての記載もあります。
室谷代表取締役あと、既存のCopilotに慣れている人ほど「Auto model selectionと何が違うの？」となると思うんですけど、その違いは次のセクションで整理しましょう。
テキトー教師DotAI 認定講師そうしましょう。モデル選択のUIに慣れている人ほど、この違いは気になるところですからね。
Copilot Fusionの料金と提供範囲──全プランで利用可能、11月30日まで30%オフ
室谷代表取締役料金まわりは大事なので、ソースの事実だけ並べますね。まず、Copilot Fusionは全GitHub Copilotプランで利用可能です。
テキトー教師DotAI 認定講師そして有料プランのユーザーは、2026年11月30日までモデルコストが30%割引になります。
室谷代表取締役課金はAI credits制で、1 AI credit = 0.01 USD。コストは使ったモデルとトークン数で決まります。
テキトー教師DotAI 認定講師ここで比較になるのが既存の自動モデル選択で、こちらは有料プランで10%割引なんですよね。Fusionは30%なので、期間限定とはいえ優遇されているのが分かります。
室谷代表取締役個人プランの月額とAI creditsの枠も公式に出ているので、整理しておきましょう。
| プラン | 月額 | ベースクレジット | フレックス配分 | 月間合計AI credits |
|---|---|---|---|---|
| Copilot Pro | 10 USD | 1,000 | 500 | 1,500 |
| Copilot Pro+ | 39 USD | 3,900 | 3,100 | 7,000 |
| Copilot Max | 100 USD | 10,000 | 10,000 | 20,000 |
テキトー教師DotAI 認定講師Copilot FreeとCopilot Studentは、AI creditsの枠がありつつ、モデルへのアクセスは自動モデル選択のみ、という扱いです。Fusionがどこまで使えるかは、公式ドキュメントのポリシーと可用性の項目を確認するのが確実ですね。
室谷代表取締役あと、含まれるAI creditsは翌月に繰り越されず、毎月1日00:00:00 UTCにリセットされる点も覚えておきたいです。
テキトー教師DotAI 認定講師コード補完とnext edit suggestionsはAI credits課金の対象外で、有料プランでは無制限のまま、というのも安心材料ですね。
室谷代表取締役コスト設計の考え方は、Cursorの料金を徹底解説！Pro/Pro+/Ultraの違いと選び方あたりと見比べても面白いと思います。課金体系が違うので単純比較はできないんですけど、発想の違いが見えてきます。
従来のモデル手動選択・Autoモデル選択から何が変わるのか
室谷代表取締役ここが一番聞かれそうなので、しっかり整理したいんですけど、従来はユーザーがタスクごとにモデルを選ぶ必要があって、タスク途中での切り替えや「どのステップにどのモデルか」の判断もユーザー負担だったわけです。
テキトー教師DotAI 認定講師そこをFusionが引き受ける。しかも単なる自動選択ではなく、実行パターンの編成まで含むのが新しい点ですね。
室谷代表取締役GitHub自身がAuto model selectionという既存の自動選択機能を持っていて、Fusionはそれを実行パターンの編成まで拡張した位置づけ、と読めます。
テキトー教師DotAI 認定講師資料の範囲ではそう読めますね。既存の自動選択が「モデルを選ぶ」段階だとすると、Fusionは「モデルの組み合わせ方と進め方まで設計する」段階です。
室谷代表取締役人間のチームでいうと、メンバーを一人選ぶのがAuto model selection、下書き役とレビュアーを配置して工程まで組むのがFusion、というイメージです。
テキトー教師DotAI 認定講師その例えは講座でも使えそうですね（笑）。ただ、公式がそう説明しているわけではないので、あくまで理解のための例えとして扱いましょう。
室谷代表取締役もちろんです。事実としては、Fusionはリクエストごとに実行パターン・推論エフォート・モデルを選び、リアルタイムの健全性も見て、キャッシュ境界に沿ってルーティングする、というところまでが公式の説明です。
テキトー教師DotAI 認定講師既存のCopilotの使い勝手とどう変わるかは、実際に触ってみないと分からない部分もありますからね。
性能とコストはどうなる？AI credits消費と品質のバランスをどう見るか
室谷代表取締役ここが実務的に一番気になるところだと思うんですよ。CascadeやCritiqueは複数のモデルが関わるので、素朴に考えるとトークン消費は増えそうですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師そこは公式の説明を丁寧に読む必要があります。Fusionは「選んだエフォートレベルの品質バーを満たす中で最も効率的な実行パターン」を選ぶ、とされています。
つまり品質を満たす範囲で無駄を抑える設計です。
つまり品質を満たす範囲で無駄を抑える設計です。
室谷代表取締役さらに、ルーティングはキャッシュ境界に沿って行い、品質向上につながらないキャッシュ関連コストを避ける、と。地味ですけど、これが効くんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師一方で、AI creditsの消費は会話の長さや複雑さ、エージェント機能の利用、モデル選択で変わる、というのが公式の説明です。Fusionを使えば必ず安くなる、という書き方はできませんね。
室谷代表取締役そうなんです。ここは誇張しちゃいけない。
あくまで「性能とコスト効率のバランスを取る」という設計思想であって、実際の消費量は使い方次第です。
あくまで「性能とコスト効率のバランスを取る」という設計思想であって、実際の消費量は使い方次第です。
テキトー教師DotAI 認定講師ですので、まずは自分の典型的なタスクで、Fusionと手動選択を比べてみる。そして使用量ダッシュボードでAI creditsの消費を見る。
この手順が現実的だと思います。
この手順が現実的だと思います。
室谷代表取締役あと、エフォートレベルを上げれば品質は上がりやすいけれど、そのぶんコストも動く可能性がある。ここは感覚ではなく、ダッシュボードで数字を見て判断するのが大事です。
テキトー教師DotAI 認定講師コーディング性能については、公式資料の範囲では「Opus級に近い」といった具体的な性能主張は確認できていません。現時点では明らかにされていない、という扱いが正確です。
室谷代表取締役そこは大事ですね。ベンチマークの数字もソースに無いので書きません。
実際に自分のコードベースで試すのが一番確実です。
実際に自分のコードベースで試すのが一番確実です。
テキトー教師DotAI 認定講師複数モデルを並べる発想自体は、Claude Code比較完全ガイド【2026年最新】：Gemini CLI・Codex CLI・GitHub Copilot・Cursorとの違いを徹底解説のような比較記事を読んでいる方には馴染みがあるかもしれません。ただ、Fusionはモデルを選ぶのではなく工程を編成する点が違います。
室谷代表取締役あと、既存のCopilotのモデル選択に慣れていると、Cursorのモデル選びは料金プランで決まる｜使えるモデルと賢い使い分けのように「どのモデルをいつ使うか」を自分で設計する楽しさもあるんですけど、Fusionはそこを手放す選択肢なんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師手放すことで認知負荷が下がる。そのぶん、エフォートレベルという新しいレバーをどう設定するかに思考を使う、という整理ですね。
室谷代表取締役そうそう。設定項目が減るのは楽なんですけど、その1つをどう決めるかが成果を左右する。
そこは慣れが必要だと思います。
そこは慣れが必要だと思います。
よくある質問
室谷代表取締役では、よく聞かれそうな点をFAQ形式で整理していきましょう。
テキトー教師DotAI 認定講師はい。ソースで裏が取れる範囲で答えますね。
Copilot Fusionは無料プランでも使えますか？
室谷代表取締役公式ドキュメントでは、Copilot Fusionは全GitHub Copilotプランで利用可能とされています。ただしCopilot FreeとCopilot Studentは、モデルへのアクセスが自動モデル選択のみという記載があるので、実際の提供状況はポリシーと可用性の項目を確認してください。
どのモデルが選ばれるかは分かりますか？
テキトー教師DotAI 認定講師Fusionは推論・コード生成・デバッグ・ツール利用のケイパビリティシグナルを使って実行パターンを選び、リアルタイムのシステム健全性や可用性も考慮します。ただし、個々のモデルがどう割り当てられるかの内部詳細は、現時点の公式資料では明らかにされていません。
30%オフはいつまでですか？
室谷代表取締役有料プランのユーザーは2026年11月30日まで、Copilot Fusion利用時のモデルコストが30%割引です。既存の自動モデル選択は10%割引なので、期間中はFusionのほうが優遇されています。
コストは高くなりますか？
テキトー教師DotAI 認定講師一律には言えません。課金はAI credits制で、使ったモデルとトークン数で決まります。
Fusionは品質バーを満たす中で最も効率的なパターンを選ぶ設計ですが、会話の長さや複雑さ、エージェント機能の利用でも消費は変わります。使用量ダッシュボードで確認するのが確実です。
Fusionは品質バーを満たす中で最も効率的なパターンを選ぶ設計ですが、会話の長さや複雑さ、エージェント機能の利用でも消費は変わります。使用量ダッシュボードで確認するのが確実です。
どこで使えますか？
室谷代表取締役GitHub Copilot app、Copilot CLI、@codeです。モデルピッカーでCopilot Fusionを選び、エフォートレベルを設定するのが基本の流れです。
テキトー教師DotAI 認定講師まとめると、Fusionは「モデルを選ぶ機能」ではなく「モデルの組み合わせ方と進め方を任せる機能」。ここを押さえれば、今回の発表の意味はすっと入ってくると思います。
室谷代表取締役そうですね。まずは小さめのタスクで試して、AI creditsの消費と品質を自分の目で確かめる。
それが一番だと思います。
それが一番だと思います。
