📖 この記事で分かること
- Copilot Fusion が 10 月 28 日に一般提供(GA)された
- VS Code 上の全 Copilot プランで使える提供範囲
- 有料プランは期間限定でモデル費用が 30% 割引
- 組織ポリシーとローカルモデル対応の制約
💡 知っておきたい用語
- モデルルーティング: 届いた依頼の中身を見て、どの AI モデルに回すかを決める受付係のような仕組み。Copilot Fusion はこれをプロンプト単位で行う
最終更新日: 2026年10月29日
▶ 公式ページ
- Route and orchestrate models with GitHub Copilot Fusion(GitHub Changelog)
- GitHub Copilot Fusion now supports selection of local models(GitHub Changelog)

Copilot Fusion の GA で何が変わったか
この記事のポイント
- GitHub は 2026 年 10 月 28 日、Copilot Fusion を一般提供しました(2026年10月時点)。対象は VS Code 上の全 Copilot プランです。
- プロンプトごとに、使うモデルとその連携方法を Fusion が自動で決めます。
- 有料プランは期間限定で、Fusion 利用時のモデル費用が 30% 割引です(2026年10月時点)。
- ローカルモデルへの振り分けは同日に実験的プレビューで開始。現時点では Windows ML 管理下のモデルのみ対応です。
GitHub は、プロンプトごとに使うモデルとその連携方法を自動で決める Copilot Fusion を、VS Code 上の全 Copilot プランに一般提供(GA【ジーエー】)しました。これにより VS Code で Copilot を使う開発者は、依頼の内容に応じてモデルを選び直す判断をプロンプト単位で Fusion 側に任せられます。
GitHub は Fusion の動作を「各プロンプトについて、どのモデルを使い、それらをどう連携させるかを Copilot Fusion が決める」と説明しています。単一モデルの選択だけでなく、複数モデルの組み合わせ方まで含めて決める点が、従来のモデル選択と異なる部分です。
同日、GitHub はローカルモデルを振り分け先に含める機能も実験的プレビューとして出しました。クラウド側のモデルだけでなく、手元のマシンで動くモデルも Fusion の候補に入る構成です。
仕様の要点
Fusion の提供範囲と料金に関する公式の記載は、次の 3 点に集約されます。
- 提供範囲: Visual Studio Code 上の全 Copilot プランで利用できます。GitHub は VS Code 以外のクライアント対応を「coming soon」としています(2026年10月時点)。
- 料金: 期間限定で、有料 Copilot プランの利用者は Fusion 利用時のモデル費用が 30% 割引になります。GitHub は割引の終了時期を「期間限定(for a limited time)」と表現しています。
- ローカルモデル: 同日開始の実験的プレビューで、ローカルモデルへの自動振り分けに対応します。GitHub は現時点の対応範囲を「管理された Windows ML モデルのみ」としています。
Fusion がどのモデルを候補にするかは、利用者側の設定ではなく組織側の設定が上限になります。GitHub は「Copilot Fusion は、エンタープライズおよび組織のモデルポリシーで有効化されたモデルだけを使う」と明記しています。
導入判断への影響
技術者が評価する際の分かれ目は、Fusion が選べる候補の広さを誰が決めるか、という点です。
個人プランや小規模チームでは、Fusion が使えるモデルの範囲は自分たちの契約で決まります。VS Code でレビュー、リファクタリング、テスト生成のように性質の違う依頼を切り替えながら使っている場合、依頼ごとにモデルを選ぶ判断を Fusion に渡し、その結果を自分の既定の選び方と比べて評価できます。
組織利用では、モデルポリシーで有効化しているモデルがそのまま Fusion の振り分け先の上限です。有効化しているモデルが少ない組織では、Fusion が「複数モデルの組み合わせ」を決める余地も小さくなります。Fusion の効果を測る前に、ポリシー側で何が有効になっているかを把握しておく必要があります。
ローカルモデルの振り分けは、現時点では Windows ML(Windows 向けのオンデバイス機械学習ランタイム)が管理するモデルに限られます。macOS や Linux の開発環境で手元のモデルを候補に入れたい場合、今回の実験的プレビューは対象外です。GitHub の発表には、Windows ML 以外への拡大時期の記載はありません。
VS Code 以外のエディタや JetBrains 系 IDE を主に使うチームは、GitHub が「coming soon」とする追加クライアント対応を待つ段階です。
編集部の見方
編集部は、Copilot Fusion の GA で技術者が先に見るべき点を、振り分けの賢さより 組織のモデルポリシーが振り分け先の上限になる設計 だと見ています。
- 根拠 1: GitHub は Fusion が使うモデルを「ポリシーで有効化されたモデルだけ」と明記しています。つまり Fusion を入れても、組織が許可していないモデルへデータが流れることはなく、ガバナンスの線は従来どおり管理者側に残ります。これは企業での評価を進めやすくする材料です。
- 根拠 2: 一方で、同じ理由から Fusion の実力は組織ごとに違って見えます。有効化モデルが 1 つなら振り分けの意味はほぼ無く、複数あって初めて「どう連携させるか」の判断が働きます。ベンチや他社事例の数字をそのまま自社に当てはめられない点は、評価設計で意識しておきたいところです。
- 根拠 3: 有料プランは期間限定でモデル費用が 30% 割引なので(2026年10月時点)、VS Code を主戦場にする有料プラン利用者が試す側に回るコストは、通常時より下がっています。
この見方が変わる条件は、GitHub が「coming soon」とする追加クライアント対応の中身です。VS Code 以外にも同じポリシー連動で広がれば、Fusion は「VS Code の機能」から「Copilot 全体のモデル配分層」に性質が変わり、評価の単位もエディタではなく組織契約の側に移ります。
よくある質問
Q: どのプランで Copilot Fusion を使えますか
A: GitHub は、Visual Studio Code 上の全 Copilot プランで利用できるとしています。VS Code 以外のクライアントについては「coming soon」と表現しており、時期の記載はありません(2026年10月時点)。
Q: 組織で使う場合、Fusion はどのモデルを候補にしますか
A: エンタープライズおよび組織のモデルポリシーで有効化されたモデルだけを使うと GitHub は明記しています。ポリシーで無効化されているモデルが Fusion の判断で使われることはありません。
Q: ローカルモデルも振り分け先にできますか
A: 10 月 28 日に実験的プレビューとして開始しています。GitHub は現時点の対応を「管理された Windows ML モデルのみ」としており、その他の環境のローカルモデルは対象外です。
まとめ
GitHub は 10 月 28 日、プロンプトごとにモデルと連携方法を自動で決める Copilot Fusion を、VS Code 上の全 Copilot プランに一般提供しました。有料プランは期間限定でモデル費用が 30% 割引になり、ローカルモデルの振り分けは Windows ML 管理下のモデルに限って実験的プレビューで始まっています。Fusion が選べる候補は組織のモデルポリシーが上限になるため、組織利用では有効化モデルの範囲が評価結果を左右します。
【用語解説】
- Copilot Fusion: GitHub Copilot の機能で、プロンプトごとに使うモデルとその連携方法を自動で決める。VS Code 上の全 Copilot プランで一般提供(2026年10月時点)
- モデルポリシー: エンタープライズや組織の管理者が、Copilot で使えるモデルを有効化・無効化する設定。Fusion は有効化されたモデルだけを候補にする
- Windows ML: Windows 向けのオンデバイス機械学習ランタイム。Fusion のローカルモデル振り分けは、現時点でこの管理下にあるモデルのみ対応
引用元:
- [1] Route and orchestrate models with GitHub Copilot Fusion(GitHub Changelog)
- [2] GitHub Copilot Fusion now supports selection of local models(GitHub Changelog)
この記事について: AI 支援で執筆、編集部が事実確認・編集しています。誤りや追加情報があれば Contact よりお知らせください。
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15 年以上の開発経験を持つソフトウェアエンジニア / テクノロジーライター。AI エージェントの実務活用を研究し、現場や経営者向けセミナーでその知見を発信。本メディア tech-noisy.com では、一次情報に基づく最新ニュース・解説記事を執筆。また、音楽生成 AI による DJ パフォーマンスを企業イベントで行うなど、テクノロジーと表現の融合も探求している。