GitHub Copilot for Xcode 再入門 最新 Update 12月版

GitHub Copilot for Xcode 再⼊⾨ ~ 最新 Update 12⽉版 ~ 鈴⽊ 章太郎 Executive Evangelist, FPT Japan Holdings

鈴⽊ 章太郎 X (Twitter) : @shosuz https://www.docswell.com/user/shosuz FPT ジャパン FPT データ& AI インテグレーション エグゼクティブエバンジェリスト 独⽴⾏政法⼈ 国⽴印刷局 デジタル統括アドバイザー兼最⾼情報セキュリティアドバイザー 略歴︓ AI 駆動開発勉強会主催。Microsoft エバンジェリスト時代から、Dell、 Accenture、Elastic、VMware を経て現職まで、20年に渡り⼀貫して 開発者向けに最新技術を啓発。NVIDIA GPU クラウド技術訴求、AI 駆動開発コンソーシアム副座⻑。 政府の仕事は、内閣官房 政府 CIO 補佐官、 デジタル庁 PM を経て 現職を兼務。 エディフィストラーニング社でGH-300 コースを MCT (Microsoft 認定 トレーナー) として担当中。 Google Cloud Partner All Certifications Engineer 2025 。

• https://www.edifist.co.jp/course/MSCGH300
• https://cloud.google.com/blog/ja/topics/partners/google-cloud-partner-all-certification-holders-2025
• https://www.docswell.com/user/shosuz

GitHub Copilot for Xcode 最新情報 2026 XR デバイス⼤量に登場しそう • 正⽉の CES あたりでどうなるか︖ • Apple visionPro の新版︖でもつかえるはず • SwiftUI なのでそのままつかえるかも︖ • Unity でもちろん可能だけど Pro エディション以上が必要なはず いろいろな UI 開発⽅法がある • Codex x SwiftUI で CodeToDesign アプローチもあり得る • Figma デザインから Lofocy.ai で DesignToCode のアプローチもある • やはり顧客要件、ブランディング、複雑な要求には専任デザイナーが必要というのが僕の持論 • 社内アプリなどではそこまで必要ないし OpenAI のアプリもどちらかというと単純

OpenAI DevDay [Exchange (Tokyo)] ⽇時: 11⽉11⽇(⽕) 15:00-19:00 @ ⿇布台ヒルズ コンテンツ: OpenAI 新機能ライブデモ、Q&A

OpenAI Codex チームの実践⼿法概要
agents.md 活⽤

スナップショットテスト⾃動化

•

Feler（記録保持者）の⼿法︓
7時間セッション

エージェントへの⾏動指⽰を明⽂化

•

実装計画・ToDo・意思決定ログを⼀元管理

「このスクリプトで視覚的に検証して」等々の
具体指⽰

•

⼤規模リファクタリング（15000⾏）も
Codex だけで完遂

•

Nacho Soto (iOS) が開発した⼿法

•

20,000+オープンソースプロジェクトで採⽤

•

SwiftUI プレビューから36種類のバリアント
を⾃動⽣成
Codex が⾃⼰修正ループを使ってピクセル
パーフェクトに

•
•

•

plans.md (ExecPlan) 活⽤

# AGENTS.md

# <Short, action-oriented description>

PreviewVariants(layout: .sizeThatFits) {
MyView(mode: .loaded)
.previewVariant(named: "Loaded") }

## Setup commands

## Progress

- Install deps: `pnpm install`

- [x] (2025-10-01) 完了したステップ

- Run tests: `pnpm test`

- [ ] 未完了のステップ

OpenAI OpenAI Codex アプリ実装例

READMEの補完 – AI エージェント向けの指⽰書

「exec plan」 と呼ばれる詳細な実⾏計画

実演ステップ（GitHub Copilot/Codex） 1 プロジェクトへ画像配置: ProductCard.png 2 カレントディレクトリ移動: codex-demo-project 3 Codex にプロンプト⼊⼒: 「この画像を基に SwiftUI で ProductCard を実装して」 4 ⽣成コード確認・調整: 必要に応じて再⽣成・修正 5 ContentView.swift に組み込み: 表⽰確認・調整 ヒント 画像に加えて「〇〇⾵のデザイン」「〇〇のようなアニメーション」などの追加指⽰で精度向上

DEMO 1 : SwiftUI プレビュー → スクショ → Codex 改良フロー 1 2 3 最⼩の SwiftUI コンポーネント プレビューのスクリーンショット Codex による改良 • • 基本的な UI 要素のみを持つ シンプルなコンポーネントを作成 例: ProductCard の⾒た⽬だけ の簡素な実装 • SwiftUI プレビュー画⾯をキャプチャ • • ⾃動キャプチャスクリプトまたは⼿動で Screenshots/ 配下に保存 • キャプチャ画像を⼊⼒に UI 改善 を依頼 アクセシビリティ・アニメーション・状態 管理まで⾃動実装 Codex コマンド例:(当該 Project があるパスで実⾏） $ codex -i "~/Desktop/ProductCard.png" "この画像を元にContentView.swiftのProductCard viewを 改良してください。重要な制約︓1. 既存のProduct構造体はそのまま使⽤、2. ProductCardEnhancedという新しい Viewを作成、3. アクセシビリティとアニメーション機能を追加、4. 状態管理（@State）を組み込む、5. グラデーション背 景とシャドウを追加、6. ボタンとインタラクティブ要素を実装" … Codex が画像を認識して質問してきたら： … "この画像を元にContentView.swiftのProductCard viewを改良してください。ProductCardEnhancedという 新しいViewを作成し、アクセシビリティ、アニメーション、状態管理(@State)、グラデーション背景、シャ ドウ、インタラクティブなボタンを実装してください"

最新バージョン情報 • Xcode 向け GitHub Copilot は、Apple の IDE 向けの公式拡張機能 • 最新のリリース情報は、公式GitHubリポジトリのリリースページで直接確認できる • 最新リリース︓ 2025年末時点で、Xcode 向け Copilot 拡張機能の最新バージョンは0.45.0 • 主な機能︓ 最近導⼊された主要なアップデートには以下が含まれます。 • コード補完の⼀般提供︓この機能は、2025年2⽉にパブリックプレビューから⼀般提供に移⾏ • Copilot Chat︓質問、コードの説明、提案の⽣成を⾏うことができるインタラクティブなチャット機能は、2025年3⽉に⼀般提供 • エージェントモードと MCP︓ • エージェントモード（コードベースを直接変更できる AI） • モデルコンテキストプロトコル（MCP）のサポートなどの⾼度な機能も追加 • 最新バージョンの⼊⼿⽅法 • 公式 GitHub Copilot for Xcode は、公式 GitHub リポジトリから直接インストール可能 • GitHub Copilot for Xcode のリリースページにアクセス • 最新の GitHubCopilotForXcode.dmg ファイルをダウンロード • アプリケーションをアプリケーションフォルダにインストールし、必要な macOS権限（アクセシビリティと Xcode ソースエディタ拡張機能）を付与 • サービスを利⽤するには GitHub Copilot サブスクリプションが必要だが、無料プランも利⽤できる

Copilot for Xcode 概要 • Swift/iOS 開発のために特化設計された公式 AI アシスタント • ローカルマシン上で Xcode と連携し、開発効率を⼤幅に向上 主要機能 コード補完 Swift ⾔語や Xcode API に特化した インテリジェントな補完 Copilot チャット コードの質問、説明、改善提案をリアルタイム で対応 Agent Mode AI が複数ファイルを横断して編集、 テスト⽣成も⾃動実⾏ MCP 対応 Model Context Protocol による 外部ツールとの連携機能 Xcode 専⽤設計 ⼆重構成アーキテクチャ 本体アプリと Xcode 拡張の連携による⾼度 な機能を実現 サイドバイサイドアプリケーション Xcode と同期して動作し、最適なコード提案 を⾏う エディタ内コード補完 別ウィンドウでの⾼度な対話を両⽴

必要な準備 ・ 環境 Mac & Xcode 最新版 Homebrew 推奨 macOS 最新版推奨、Xcode 14 以降で 動作確認済み 簡単なインストールのために brew install コマンドが 使⽤可能 GitHub アカウント インターネット接続 GitHub Copilot 契約（個⼈‧チーム‧エンター プライズ）が必須 AI モデルへのアクセスと認証に安定したネット接続が 必要 • エンタープライズ環境では、プロキシやファイアウォールの設定が必要な場合あり • 詳細は設定画⾯の Advanced タブを確認

インストール⼿順 GitHub リポジトリから 1.github.com/github/copilotforxcode にアクセス 2. Releases セクションから最新版を選択 3. Assets から .dmg ファイルをダウンロード 4. ダウンロードしたファイルを実⾏し、アプリケーションフォルダにドラッグ Homebrew 経由（推奨） Homebrew がインストールされている環境では、以下のコマンドで簡単にインストール可能︓ brew install --cask copilot-for-xcode インストール完了後、アプリケーションフォルダから起動 重要なポイント︓ • 初回起動時にアクセシビリティ権限の許可が必要 • Xcode とは別プロセスで動作するため、バックグラウンド実⾏アイテムとして登録される

https://github.com/github/CopilotForXcode/releases

• https://github.com/github/CopilotForXcode/releases

初回セットアップ GitHub アカウント認証 その他の設定オプション デバイスコードを使⽤した認証フロー ⾃動アップデート確認 プロキシ設定 拡張機能の有効化 エンタープライズ URL 設定 Xcode ソースエディタ拡張をオンに設定 MCP (Model Context Protocol) 設定 アクセシビリティ権限 システム環境設定で拡張機能アクセスを許可 ※ 権限がないとコード編集機能が動作しません Copilot 有効な GitHub アカウントが必要 • 無料または有料 Copilot プランがアカウントに紐付いている 必要あり • 設定画⾯からトグルで有効化できる セットアップ時のポイント: 問題が発⽣した場合、Xcode 本体と GitHub Copilot for Xcode の両⽅を再起動すると解決することが多い 設定画⾯は拡張メニューからいつでも開くことができる

基本機能︓コード補完 ContentView.swift import SwiftUI インライン補完 struct ContentView: View { var body: some View { Button(action: { // ボタン押下時の処理 print("ボタンが押されました") }) { ⼊⼒中に GitHub Copilot のコード予測が薄いテキスト で表⽰ Label( "アクション実⾏", systemImage: "play.circle" ) Option ⻑押し .font(.headline) .padding() .background(.blue) .foregroundColor(.white) 詳細な提案や代替案を表⽰（コメント付き） .cornerRadius(10) } } } リアルタイム予測 ⼊⼒に応じて候補が瞬時に更新 代替案 1/3 • • コード補完を受け⼊れるには Tab キーを押すだけ 複雑なコードブロック、アルゴリズム、UI コンポーネントなど様々な コンテキストで⾼精度な提案を受け取る // ラベル付きのスタイリングされたボタン Label( "アクション実⾏", systemImage: "play.circle" ) .font(.headline) .padding() .background(.blue) .foregroundColor(.white) .cornerRadius(10) Option キー⻑押し

Copilot チャットの活⽤ Ask mode の特⻑ Copilot チャットウィンドウ 質問例: リストを使ってモンキーギャラリーを実装するには︖ Copilotの回答: Swift でリストを使ったモンキーギャラリーを実装する⽅法を紹介します︓ // モンキーのデータモデル コードを⾃動で編集せずに安全な提案 struct Monkey: Identifiable { let id = UUID() let name: String let image: String 複数AI モデルの切り替え（GPT- 4、Claude 等） } // リストビュー List(monkeys) { monkey in HStack { Image(monkey.image) Text(monkey.name) コードのコピーやカーソル位置への挿⼊ } } コードをコピー カーソル位置に挿⼊ プロジェクト構造の理解と説明 コードベースの全体像を把握 関連ファイル間の依存関係を解説 コード実装の提案 SwiftUI コンポーネントの設計例 アルゴリズムやロジックのサンプル アーキテクチャパターンの提案 エラー解決と最適化のヒント

Agent Mode とは • AI による⾃動コード編集機能 • 従来のチャットモードを超えた開発⽀援を実現 ⾃動プラン提案 ファイル作成‧テスト AI が実装計画を⽴て、ステップごとに 何をするか解説 複数ファイルの作成‧編集やテストコード の⽣成も⾃動化 リアルタイムコード編集 エラー検知‧⾃動修正 AI がファイルを直接編集‧コード追加‧ 修正‧リファクタリングを実⾏ 予期せぬ問題に対しても⾃⼰修正を⾏う Agent Mode の使い⽅ チャット⼊⼒欄の上部でAgent Mode を有効化し、⾃然⾔語で実装したい機能を詳細に説明するだけ

Agent Mode による⾃動編集 Agent Mode のワークフロー 1 指⽰を⼊⼒ 「ギャラリー UI を作成して」 などの⾃然⾔語で指⽰ 2 AI が計画作成 ファイル構造‧コード変更の計画を⽴案 3 4 実⽤例 UI 設計と実装の⾃動化 「レスポンシブな商品⼀覧画⾯を作成」と指⽰するだけで UI 実装 データモデル連携 API 仕様から⾃動的にモデル定義とデータ連携コードを⽣成 ⾃動コード編集 エラー修正と最適化 複数ファイルにわたる変更を⾃動実⾏ 「このエラーを修正して」と指⽰するだけでデバッグを⾃動化 結果確認 ‧ 反復 シンプルな指⽰から 複雑な機能実装 結果を確認し追加指⽰で調整‧改善 「画像認識機能を追加」などの指⽰から複数ファイル実装 Agent Mode とは • AI による⾃動コード編集機能で、従来のチャットモードを超えた開発⽀援を実現 • AI が実際のコード修正やファイル⽣成まで⾃動で⾏い、複数ファイルにまたがる編集も⼀貫して処理

https://github.blog/changelog/2025-12-03-claude-opus-4-5-is-now-available-in-visual-studio-jetbrains-ides-xcode-and-eclipse/

• https://github.blog/changelog/2025-12-03-claude-opus-4-5-is-now-available-in-visual-studio-jetbrains-ides-xcode-and-eclipse/

複数 AI モデルの切り替え • GitHub Copilot for Xcode では複数の AI モデルから⽤途に応じて最適なものを選択できる • 1つのチャット内でもモデルを切り替え可能 GPT-5.1 Claude Opus 4.5 最新モデル - バランスの良い応答 幅広いタスクに対応 UI/UX 設計に強み クリエイティブな⽣成能⼒ 精度重視のコード⽣成に最適 詳細な UI コンポーネント⽣成 実践 : モデル切り替えの活⽤例 複雑な UI 設計時は GPT-5.1 で基本構造を設計し、Claude Opus 4.5 へ切り替えてデザイン⾯を洗練させる ドロップダウンから簡単にモデル切り替え可能

GitHub Copilot for Xcode︓MCP Registry Xcode 開発者向け︓IDE 内で MCP サーバーを管理 🎉 GitHub Universe 2025で発表 MCP Registry の主な機能︓ MCP サーバーの閲覧 IDE 内から直接インストール サーバー管理の⼀元化 Xcode を離れずに完結 提供状況︓ 閲覧 インストール + Public Preview パブリックプレビュー 対象開発者︓ 🍎 iOS / macOS / Swift 開発者 詳細情報︓ Public Preview devblogs.microsoft.com/xcode/mcp-registry-and-allowlist-controls-now-available-in-github-copilot-for-xcode-public-preview/ 管理

Big news from GitHub Universe! 🎉 MCP Registry & Allowlist Controls for Copilot in Xcode are here. Check it out: https://devblogs.microsoft.com/xcode/mcp-registry-and-allowlist-controls-now-available-ingithub-copilot-for-xcode-public-preview/

• https://devblogs.microsoft.com/xcode/mcp-registry-and-allowlist-controls-now-available-in-github-copilot-for-xcode-public-preview/

MCP サーバーとは Model Context Protocol (MCP)︓ AI が外部 API ‧ ツールと安全かつ柔軟に連携するための標準プロトコル AI モデルへの追加コンテキスト提供 ⾃然⾔語指⽰から適切なツール呼び出しを⾃動化し、 AI のコンテキスト理解を強化 認証付きバックエンド API への安全なアクセス 社内システムや認証が必要な API にも安全に接続可能 Docker や API サーバーとして実装可能 • • 連携可能なツール例 Figma データベース GitHub Playwright 社内システム カスタムツール 開発者が⾃然⾔語でツールを操作し、AI がローカル ・ リモート問わず様々なサービスと連携 プライベートなデータや API にも安全にアクセスできるため、実際の開発環境での実⽤性が⼤幅に向上

MCP サーバーの設定例と実践
MCP JSON ファイル設定
プロジェクトに追加するだけで⾃動認識
Docker、アプリケーション、リモートサーバー形式に対応
⾃動的に MCP 対応ツールとして登録

実践活⽤例
認証付き API 連携
社内 API への安全なアクセス。認証情報は環境変数や Secrets 管理

スキーマ⾃動⽣成
「スキーマ取得→コード⽣成」を⾃動化。型安全なモデル作成

複合クエリ実⾏
「⼈気商品 Top5 と詳細を⼀覧表⽰」など複雑な操作も⼀度に

"name": "products-mcp", "version": "1.0.0", "type": "docker",
"config": {"image": "monkeydb:latest", "port": 3000 },
"env": { "DB_HOST": "localhost", "API_KEY": "..." }

⾃然⾔語での DB 操作例
ユーザープロンプト

「商品のリストを取得して」

処理 :
• ⾃然⾔語を分析
• MCP 関数 getProducts を特定
•
•

⾃動的に API 呼び出し実⾏
結果を JSON からわかりやすく整形

Copilot Vision 画像アップロード/スクリーンショット 解析機能を追加 NEW カスタムインストラクションやロケール 対応も強化 エラー画⾯や設計図を直接 AI に 解析させ、コード⽣成 ⾃分好みの出⼒スタイルや⽇本語での対話 が可能に Swift/Objective-C 対応、 コード補完/⾃動デバッグを 強⼒⽀援 Xcode 上で利⽤可能 Xcode エディタ内で画像から Swift/Objective-C コードを⽣成 Vision AI 技術を活⽤ 画像からエラーを検知し、修正コードを提案 画像内の UI コンポーネント、テキスト、エラーメッセージを⾼精度で認識し、最適なコード解決策を⽣成 NEW

git clone https://github.com/jamesmontemagno/ MyMonkeyApp-Swift.git MyMonkeyAppSwift-Fresh

• https://github.com/jamesmontemagno/

(Agent Mode : prompt) このMonkey Galleryアプリを段階的に文房具 ECサイトに変更してください。 Phase 1: データモデルの変更 - まずはProductモデルを作成 - サンプルデータを追加 - 動作確認 Phase 2: UI変更 - タイトル変更 - 商品表示への変更 - 動作確認 Phase 3: 機能追加 - SF Symbolsアイコン - 価格表示 - カテゴリフィルター 各段階で動作確認しながら進めてください。

(Agent Mode : prompt) 次に、 MCPサーバーを使用して、この文房具ECサイ トをギターショップに変換してください。 MCP設定： • Music Instruments MCP Serverを使用 • ギターデータの取得・表示機能 • 楽器カテゴリ管理システム 変更内容： • Product → Guitarモデル • ブランド、タイプ、価格、仕様を表示 • 音楽ジャンル別フィルタリング • 楽器のSF Symbolsアイコン使用 サンプルデータ： • Fender Stratocaster (エレキ) 150,000円 • Martin D-28 (アコースティック) 250,000円 • Gibson Les Paul (エレキ) 180,000円 • Yamaha FG830 (アコースティック) 45,000 円 楽器アイコン： • エレキギター：guitars • アコースティックギター：guitars.fill • ベース：waveform • アンプ：speaker.wave.3

サンプルアプリ紹介‧まとめ Copilot for Xcodeの主なポイント 実例︓モンキーギャラリーアプリ インストールは簡単 Homebrew 経由または GitHub リリースからダウンロード Agent Mode + MCP 接続で実装した実例 コード補完と対話型チャット AI による UI、データ構造、API の⾃動⽣成 オプションキーで詳細表⽰、直感的なコード提案 リアルタイムコード修正と迅速な開発 Agent Mode プロセス複数のファイルと UI 要素を⾃動コーディング 変更前 空プロジェクト ⽣成結果 完全な UI とデータ連携 AI が⾃動的にファイル編集、コンパイル、テスト実⾏ 複数 AI モデル切替 タスクに最適なモデルを選択可能 MCP サーバー連携 データベース、API、外部ツールとの連携で開発効率化 AI 活⽤で Swift/Xcode 開発の⽣産性を劇的に向上させよう︕

2025.12.12 無料セミナー 最新 GitHub Copilot を解説︕ GitHub Universe 2025 発表内容と GH-300 認定コース紹介 https://www.edifist.co.jp/event/archives/67

• https://www.edifist.co.jp/event/archives/67

Microsoft ｜Git・GitHub NEW GitHub Copilot 開催⽇程︓2026/1/23(⾦)、2/27(⾦)、3/27(⾦) https://www.edifist.co.jp/course/MSCGH300 本コースは、GitHub Copilot の機能とその責任ある活⽤⽅法を学ぶためのトレーニングです。 Microsoft の最近の調査では、GitHub Copilot の活⽤により⼤幅な⽣産性の向上を経験することがわかりまし た。 ・ 新しいコードの 46% が AI によって記述されるようになった ・ 開発者の全体的な⽣産性が 55% 速くなった ・ 開発者の 74% が満⾜のいく作業に集中できるようになったと感じている どのような⼿段で⽣産性の向上が実現可能か、具体的なケースによる GitHub Copilot の活⽤⽅法を学びます。 対象者 ・ ソフトウェア開発者、DevOps エンジニア、管理者の⽅ ・ AI ツールを開発ワークフローに統合したい⽅ ・ 責任ある AI の使⽤と倫理的な配慮を学びたい⽅ ・ GitHub Copilot の機能を深く理解し、業務に活⽤したい⽅ 前提条件 MSCGIT01 : Git・GitHub 基礎と実践 （https://www.edifist.co.jp/course/MSCGIT01）受講済、また は、次の知識を保有する⽅ ・ 統合開発環境 (Visual Studio Code) と GitHub などのバージョン管理システムに関する知識 ・ AI と機械学習の原則に関する基礎知識 到達⽬標 ・ GitHub Copilot を責任ある⽅法で活⽤できる ・ 効果的なプロンプトを作成し、提案精度を向上できる ・ Visual Studio Code や CLI など様々な環境で Copilot を使いこなせる ・ Business や Enterprise プランの管理機能を理解できる カリキュラム 1. GitHub Copilot を使⽤した責任ある AI 2. GitHub Copilot の概要 3. GitHub Copilot を使⽤したプロンプト エンジニアリングの概要 4. GitHub Copilot Space の概要 5. ⾼度な GitHub Copilot の機能の使⽤ 6. さまざまな環境での GitHub Copilot: IDE、チャット、コマンド ラインの⼿法 7. GitHub Copilot での管理とカスタマイズに関する考慮事項 8. GitHub Copilot を使⽤した AI の開発者ユース ケース 9. GitHub Copilot ツールを使⽤して単体テストを開発する 10. GitHub Copilot エージェント モードを使⽤したアプリケーションのビルド 11. GitHub Copilot コーディング エージェントを使⽤して開発を加速する 12. MCP サーバーの概要 13. GitHub Copilot を使⽤したコード レビューと pull request の平準化 14. JavaScript で GitHub Copilot を使う 15. Python で GitHub Copilot を使⽤する 研修日数 1⽇ 時間 9:30〜17:30 受講料 77,000 円（税込） 学習形態 オンライン コースコード MSCGH300

• https://www.edifist.co.jp/course/MSCGIT01
• https://www.edifist.co.jp/course/MSCGH300

Thank you for your attention!