20260531_PLUG_GitHub Copilot 育成のススメ_やまぱん！

GitHub Copilot 育成のススメ ～開発業務だけじゃあない！～ やまぱん！ 2026/05/31(日) PLUG MeetUp Vol.2

やまぱん！ ◆ 住まい遍歴 大阪生まれ → 新卒川崎 → 大阪 (2021/12 ~) ◆ 職歴 ◆ 2016 年 3 月 大学 (情報系) を5 年かけて卒業 ◆ 2016 年 4 月 株式会社 日立製作所 入社 仮想化系 SE (HCI / VDI / VMware / Nutanix / Citrix 等) ◆ 2020 年 02 月 日本マイクロソフト 株式会社 入社 テクニカルサポートにて Azure Backup を担当、その後リードエンジニア 公式サポートブログ立ち上げJapan CSS ABRS Support Blog !! (jpabrs-scem.github.io) ◆ 2022 年 11月 Azure の CSA(Cloud solution architect) へロールチェンジ Azure インフラ系分野を技術ドメインとして、公共部門(中央省庁)を主に担当 ◆qiita https://qiita.com/aktsmm ◆X https://x.com/mmskats ◆コミュニティ ：すきやねんAzure!! / GitHub Copilot User Group ◆最近の推し：GitHub Copilot ◆趣味など キャリア相談・メンター / 麻雀 / 高校野球観戦 / バイク / お金の話全般 / お酒・居酒屋巡り / パーソナルジム

• https://jpabrs-scem.github.io/blog/index.html
• https://qiita.com/aktsmm
• https://x.com/mmskats

GitHub Copilot User Group Japan Gh-CUG に遊びに来ませんか？ GitHub Copilot の活用を気軽に共有できるコ ミュニティです。 初心者歓迎・ノンデベ歓迎・実務の話も歓迎。 オンラインで月 1 回、ゆるく開催、時々オフラインイ ベントも！！ connpass https://gh-cug.connpass.com/ #GhCUG

• https://gh-cug.connpass.com/

GitHub Copilot をススメよう • 年内にGitHub / GitHub Copilot の商業誌出す予定 • 少し前にはこういうのも書いた

Skill の拡張機能作った（in 01/01-01/03) • スキルを管理する拡張機能作りました。 1２００人超えました！ Agent Skill Ninja - Visual Studio Marketplace Skill を管理する "Agent Skill Ninja" MCP 対応 VS Code 拡張機能作ってみた #VSCode - Qiita 5

• https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=yamapan.agent-skill-ninja
• https://qiita.com/aktsmm/items/ab4c4caa0bee262f06ed

GitHub Copilot とは！

GitHub Copilot とは？ コード補完するマン 対話型AI (Copilot Chat) で文脈を理解した回答するマン エージェントとして自律的に支援するマン エージェントワークフローで高度な処理を自動化するマン 7

エージェントワークフローとは 「作業者」として複数ステップを実行 • 例えば、ファイル作成→コード記述→レビュー→ 修正を自動実行 • 数十分〜数時間のタスクも一つの指示で完了 • 人が行うのは手順(ワークフロー)の棚卸しと整備 • → 要件定義ができるのが大事 8

入り口はいっぱいある • IDE (VS Codeなど) → お手軽！今日はこれベースの話 • GitHub.com • GitHubMobile • GitHub Desktop • GitHub Copilot CLI → なれればお手軽！ • GitHub Copilot Cloud Agent • GitHub Copilot App どこから使うかで体験は結構変わる

開発・プログラミング以外にも 使えるぞGitHub Copilot 日常業務やプライベートタスクを自動化していこう！！

Word EXCEL PowerPoint GitHub Copilot！ (ローカルコーディングエージェント) もはや、必須事務スキル になる

なにをするにも、VS Code を開いて GitHub Copilotでベース作り！

Tips

実は、GitHub Copilotの利用料はAzure の請求に乗せられる！ 組織にやっちゃ色々楽！！ 例えば 1,000本購入して 800本しか使っていない場合、200本分が無駄になっています。 Azure従量課金 では実際の使用本数のみ毎月支払うため、無駄なコストが発生しません。過剰購入のリスクを完全に排除できます。 GitHub と Azure の請求が一元化され、2つの請求書・2つの予算管理・2つの調達プロセスが1つに統合されます。 経理業務の効率化に貢献し、管理コストを削減します。 GitHub Enterpriseの管理画面>Billing & licensing>Payment informationでAzure subscriptionを紐づける 参考： https://learn.microsoft.com/ja-jp/entra/idgovernance/privileged-identity-management/pim-configure https://learn.microsoft.com/ja-jp/entra/identity/enterpriseapps/configure-admin-consent-workflow https://docs.github.com/en/enterprisecloud@latest/billing/how-tos/set-up-payment/connect-azuresub

• https://learn.microsoft.com/ja-jp/entra/id-governance/privileged-identity-management/pim-configure
• https://learn.microsoft.com/ja-jp/entra/identity/enterprise-apps/configure-admin-consent-workflow
• https://docs.github.com/en/enterprise-cloud@latest/billing/how-tos/set-up-payment/connect-azure-sub

ユースケース

こんなこと・・・やってます！ ・バイブコーディング • ドキュメント作成 • 情報収集 • レビュー • ブログ作成 • 各種検証作業 • コマンド操作 • 上司との面談資料作成 • 日報・週報・月報作成 • 要件定義からの図起こし • トラブルシューティング • レポート作成 • フローチャート作成 • ナレッジ蓄積 • イベント管理 • 案件ToDo管理 • 株式/FX/仮想通貨 自動売買 • 情報収集自動化 • ツイート作成 • RFIからの図起こし • Azure 環境レポート作成

GitHub Copilot の入出力に使えるもの • コード、ドキュメント、図、コマンド実行、 プロンプト、定義ファイル、会話 履歴、ターミナル履歴、Excel、PowerPoint、Word、中間ファイル、会 議レコーディングの書き起こしも理解可能 PC で扱えるのはなんでも基本使える ちょっと頑張れば、、、 動画ファイルやパケットキャプチャファイルも入力コンテキストにできる

動画なので 画面投影のみ デモ：要件定義からの図起こし（Markdown入力） 18

デモ：RFIからの図起こし 動画なので 画面投影のみ （別紙）行政機関等向け申請管理サービス申請フォーム作成機能要件一覧（Excel／150KB） 19

• https://www.digital.go.jp/procurement#request_for_information

デモ： Azure 環境レポート作成 動画なので 画面投影のみ 20

以下 GitHub Copilot が全部やった • ExpressRoute / VPN Gateway のルート広告を要約できるよ うになった！ Summarized Gateway Prefixes #Azure – Qiita • vscode-copilot-digest • M365 Copilot Update Digest • 各種拡張機能 Publisher yamapan - Visual Studio Marketplace

• https://qiita.com/aktsmm/items/b884558ff373055db112
• https://aktsmm.github.io/vscode-copilot-digest/index.html
• https://aktsmm.github.io/m365-copilot-update-digest/
• https://marketplace.visualstudio.com/publishers/yamapan

PC でできることは なんでもできる これガチ！！

でも、ちょっと育て方を知って ないと難しいかも(;´･ω･)

GitHub Copilot の育て方

GitHub Copilot を育てるメリット ・一度はまった失敗はしなくなる（≒コンテキストの節約） ・自分専用の部下ができる！！ ・自分専用のエージェントチームをGitHub Copilotで作ることも可能 ・汎用的なAIエージェントの仕組みが学べます！！ （ほかのコーディングエージェント、Copilot Studio、SREエージェント、 Copilot Cowork などとも共通する汎用的な考えがある） ・仕事でもプライベートでも使えて最高

人の数だけGitHub Copilot の使い方は無数にある

どうやって育てる？ AI に渡すもの = カスタマイズ資産 + コンテキスト + ツール 要素 何をするか 具体例 カスタマイズ資産 (Instructions) AI の振る舞いを決める System Prompt, Instruction, Prompt file, Skill, 役割・制約・出力形式 コンテキスト (Context) AI の作業机に載せる repo, docs, 議事録, Issue, RAG, 会話履歴, メモ リ ツール / 実行手段 (Tools) AI が外界を読む・動かす 検索, 編集, CLI, MCP, ブラウザ, DB 接続 広い意味では prompt や instruction、tool definition も context の一部。 ここでは理解しやすさのために、カスタマイズ資産・参照情報・実行手段に分けて整理している https://www.anthropic.com/engineering/building-effective-agents Building effective agents Building effective agents https://www.anthropic.com/engineering/buildingeffective-agents https://code.visualstudio.com/docs/copilot/customization/overview Customize AI in Visual Studio Code 16 Customize AI in Visual Studio Code https://code.visualstudio.com/docs/copilot/custom ization/overview

• https://www.anthropic.com/engineering/building-effective-agents
• https://code.visualstudio.com/docs/copilot/customization/overview

代表的なカスタマイズ資産 種別 何を決めるか / 代表例 どう効くか どんなとき使うか System Prompt 土台のルール / 安全方針 例: 組み込み / provider-defined 常時効く 通常は自分で直接編集しない Prompt 今回の依頼 例: チャット入力 その場で効く 1 回限りの相談や作業 Workspace baseline （Always Instruction） repo 全体の基本ルール 常時効く 例: AGENTS.md, copilot-instructions.md 毎回の前提や基本方針を揃えたい Scoped instruction 条件付きルール 例: *.instructions.md applyTo 一致で効く 特定フォルダー / ファイル種別だけに効 かせたい Prompt file 定型依頼のテンプレート 例: *.prompt.md 呼び出して効く 繰り返し使う依頼 Skill 手順と補助資産を束ねる 例: SKILL.md 必要時に効く /呼び出 して効く 長い手順や参照資産も要る作業 Agent 特定用途向けの振る舞い定義 例: .agent.md 選択して効く 専用エージェントとして呼び分けたい 16

カスタマイズ資産の場所 区分 置き場所・考え方 workspace-level .github/ や .vscode/、AGENTS.md など repo に入るもの。案件 ルールや共有前提の資産はここに置く user-level %APPDATA%¥Code¥User¥prompts と %USERPROFILE%¥.copilot など個人設定。個人の好みや個人 専用資産はここに置く organization policy 組織ポリシーで制限された項目は個人では上書きできない。利用可否や 上限は管理者設定が優先される

設計資産のコツ GIGO (Garbage In, Garbage Out) 入力が雑なら 出力も雑になる 前提・重要事項・出力形式を明確にする Simplicity First まずシンプルに始める 長文丸投げを避け、要約・抽出の単発 prompt から SRP (Single Responsibility) 1 agent に 1 役割 調査用・編集用・レビュー用に役割を分け、 読む範囲も絞る Human in the Loop 承認・例外判断・公開前確認は人が持 つ 要約後に抜け・誤読を人が確認する Fail Fast 長く走らせる前に小さく試して早く止 める まず要約・抽出で試し、抜けたら早く止める Feedback Loop 失敗やレビュー結果を次回に生かす 抜けた論点を prompt / instructions / docs に戻す https://learn.microsoft.com/azure/ai-foundry/openai/concepts/prompt-engineering プ ロンプトエンジニアリ ングの手法 プロンプト エンジニアリングの手法 https://learn.microsoft.com/azure/ai-foundry/openai/concepts/prompt-engineering https://www.anthropic.com/engineering/building-effective-agents Building effective agents Building effective agents https://www.anthropic.com/engineering/building-effective-agents

• https://learn.microsoft.com/azure/ai-foundry/openai/concepts/prompt-engineering
• https://www.anthropic.com/engineering/building-effective-agents

（参考）設計資産のコツ –さらなる高みへTier 1: 必須原則（Essential） SSOT (Single Source of Truth) — 情報は1箇所で管理、他は参照 SRP (Single Responsibility Principle) — 1エージェント・1役割 Fail Fast — エラーは即座に検出・停止 Iterative Refinement — 小さく作って改善を繰り返す Feedback Loop — 各ステップで結果を検証 Tier 2: 品質向上（Quality） DRY (Don’t Repeat Yourself) — 重複排除 ISP (Interface Segregation Principle) — インターフェース分離 Idempotency — 冪等性（何回実行しても同じ結果） Observability — 可観測性（ログ・進捗の可視化） Tier 3: スケール対応（Advanced） Human-in-the-Loop — 人間による確認を挟む KISS (Keep It Simple, Stupid) — シンプルに保つ Loose Coupling — 疎結合（依存を減らす） Graceful Degradation — 優雅な劣化（一部壊れても動く） Agent-Skills/agentic-workflow-guide at master · aktsmm/Agent-Skills

• https://github.com/aktsmm/Agent-Skills/tree/master/agentic-workflow-guide

でも、ちょっと難しそう！！

Building effective agents "Start with simple prompts, optimiQze comprehensive evaluation, and add multi systems only when simpler solutions fall short." them with - step agentic まずはシンプルなプロンプトから始め、包括的な評価で最適化し、より単純な 解決策では不十分な場合にのみ、多段階のエージェント型システムを追加す る。 Building Effective AI Agents ¥ Anthropic 33

• https://www.anthropic.com/engineering/building-effective-agents

最初は何か一つからでOK 毎回同じプロンプトで前提条件書いてるな～ってなったら • SKILL でもいい、 • カスタムエージェントでもいい、 • インストラクションに書いてもいい • プロンプト職人(Promptsファイル)してもいい 全部結局コンテキストをどう渡すかの違い、 うまく動けばおっけー

それでもうまくいかなくなったら・・・ ～さらなる高みへ～ • エージェント同士を組合せて使ったり (エージェントワークフロー/サブエージェント) • 決定論的なことはAIにさせたり • ほかにいいツールややり方がないか調べさせたり （特に PowerPoint 操作や Web 操作、OCR、株式売買 など）

いやいや、ちょっと難しそ う！！

２〜３分でエージェントやSKILLつくれるよ！ M365 Copilot Prompt Coach でもある程度代 用できるよ カスタマイズ資産のレビューや 作成もGitHub Copilotに やらせましょう 音声入力もしたら超便利！！ OS組込の音声入力でも十分！！ Aqua Voice とかもあるけど、、、無料のAI音声入力アプリ Handy ってもあるヨ！ https://note.com/mattun3835/n/ne31d42be6d90

• https://note.com/mattun3835/n/ne31d42be6d90

VS Code だと以下の組込 SKILL がある • agent-customization VS Code の instructions / prompts / agents / skills / hooks を作成・更 新・デバッグするためのワークフロー skill。実体としては親玉です。 • chronicle Copilot の過去セッション履歴を SQL で調べて、standup、作業サマリ、検索、 reindex などを行う skill。 • create-agent .agent.md を作るためのガイド skill。 • create-hook .json の hook を作るためのガイド skill。 • create-instructions .instructions.md を作るためのガイド skill。 • create-prompt .prompt.md を作るためのガイド skill。 • create-skill SKIL.ｍｄ を作るためのガイド skill。複数ステップの再利用ワークフローを skill 化し ます。 ¥AppData¥Local¥Programs¥Microsoft VS Code¥8761a5560c¥resources¥app¥extensions¥copilot¥assets¥prompts¥skills¥XXXXX

私がよく使ってるオリジナル • retro-user.prompt.md VS Code User Data の prompt / instruction / agent へ知見を反映 • retro-workspace.prompt.md workspace 側の設計資産へ知見を反映 • retro-private-skills.prompt.md private skill repo の既存 SKILL / references へ知見を反映する retro • agentic-workflow-guide(SKILL.md) prompt / instruction / skill / agent / hook のどれで解くべきかを判 断し、agent workflow の設計・レビュー・デバッグを行う skill。 • refactor-context: 設計資産を単発で圧縮・整理して、コンテキスト負荷を最適化する prompt。 • workflow-designer: 設計資産の設計・レビュー・改善を担当する設計専門 agent。 • ghc_template/.github/prompts at master · aktsmm/ghc_template · GitHub • Agent-Skills/agentic-workflow-guide/SKILL.md at master · aktsmm/Agent-Skills · GitHub

• https://github.com/aktsmm/ghc_template/tree/master/.github/prompts
• https://github.com/aktsmm/Agent-Skills/blob/master/agentic-workflow-guide/SKILL.md

QAとか 今回の発表以外の事でもOK！