copilot Free in Visual Studio 2022

•  スラッシュ コマンドを使用して、 /explain  などの一般的なタスクをすばやく指定し、コードの説明を取得します。
•  参照を使用してチャットを特定のファイル範囲に設定します。
• 回答を生成するために Copilot によって  使用されるソース  を確認してください。
• Copilot チャットごとに異なる スレッド  を使用して、それぞれ異なるコンテキストを維持できるようにします。

詳細については、Visual Studio で Copilot Chat を使用する方法をご覧ください。

GitHub のディスカッション フォーラムを通じて、GitHub Copilot に関する会話を追跡することもできます。

詳細については、「GitHub Copilot の課金に関する詳細情報」を参照してください。

GitHub Copilot は、開発者エクスペリエンスを変革します。 AI のリーダーによる支援を受けている Copilot は、IDE でのコード補完とチャット アシスタンスから、コードの説明、GitHub 内のドキュメントに対すると回答までのソフトウェア開発ライフサイクル全体を通じてコンテキストに応じた支援を提供します。 Copilot がワークフローを昇格すると、開発者は価値、革新、幸福により焦点を当てることができるようになります。

GitHub Copilot を使用すると、開発者は、問題解決と共同作業により多くのエネルギーを集中し、ありふれた作業や定型的な作業に対する労力を減らすことができます。 このため、Copilot を使用する開発者は、Copilot を使用しない開発者よりも、仕事に対する満足度が高いことが報告されており、品質を損なうことなくコードを記述する際の生産性が 55% 高くなっています。これらはすべて、従事している開発者が優れたソフトウェアをより短時間で出荷できることにつながります。 品質を犠牲にすることなく、すべてが組み合わさることで、従事している開発者が優れたソフトウェアをより迅速に出荷できるようになります。

GitHub Copilot は、Visual Studio Code、Visual Studio、JetBrains IDE、Hubvim などの主要なエディターと統合されており、その他の AI コーディング アシスタントとは異なり、GitHub にネイティブに組み込まれています。 利用者が何百万人もの個人ユーザーや数万人ものビジネス顧客にまで成長している Copilot は、世界で最も広く採用されている AI 開発者ツールであり、競争心の強い優れた開発者から名指しで求められています。

GitHub Copilot の一般的な使用、製品への影響、人間、監督、プライバシーの詳細については、 GitHub Copilot に関する FAQ の包括的なリストを参照してください。

GitHub Copilot は、パブリック リポジトリに表示されるすべての言語でトレーニングされています。 言語ごとに、受け取る提案の品質は、その言語のトレーニング データの量と多様性によって異なる場合があります。 たとえば、JavaScript はパブリック リポジトリで適切に表現される、GitHub Copilot で最もサポートされている言語の 1 つです。 パブリック リポジトリ内の表現が少ない言語では、提案の数が少なくなるか、信頼性が低くなる可能性があります。

GitHub Copilot の一般的な使用、製品への影響、人間、監督、プライバシーの詳細については、 GitHub Copilot に関する FAQ の包括的なリストを参照してください。

GitHub Copilot は、GitHub、OpenAI、Microsoft によって開発された生成 AI モデルを利用しています。 これは、GitHub 上のパブリック リポジトリのコードを含む、一般に利用可能なソースからの自然言語テキストとソース コードでトレーニングされています。

GitHub Copilot の一般的な使用、製品への影響、人間、監督、プライバシーの詳細については、 GitHub Copilot に関する FAQ の包括的なリストを参照してください。

知的財産権とオープン ソースの問題について考える場合、GitHub Copilot の実際の動作を理解することが重要です。 Copilot の提案を作成する AI モデルは、パブリック コードでトレーニングされる可能性がありますが、コードは含まれていません。 提案を生成する場合、どのコードベースからも “コピーと貼り付け” は行われません。

• コード提案を生成するために、Copilot 拡張機能は最初に、カーソルの直前と直後の行に焦点を当てながら、エディター内のコードを調べますが、エディターで開いているその他のファイルや、関連するコンテキストを識別するためのリポジトリまたはファイル パスの URL も調べます。 この情報は、次に何がくる可能性が高いかに関する確率的決定を行ない、提案を生成するために、Copilot のモデルに送信されます。
• コード エディターでチャット用の提案を生成するために、Copilot 拡張機能は、作業中のドキュメントで開いているコード ファイル、ユーザーによるコードの選択、フレームワーク、言語、依存関係などの一般的なワークスペース情報を含む追加のコンテキストとユーザーのプロンプトを組み合わせることで、コンテキスト プロンプトを作成します。 この情報は、次に何がくる可能性が高いかに関する確率的決定を行ない、提案を生成するために、Copilot のモデルに送信されます。
• チャット プロンプトからの質問に対する回答を提供するなど、GitHub.com でのチャットの提案を生成するために、Copilot は、以前のプロンプトを含む追加のコンテキスト、GitHub.com 上で開いているページ、コードベースまたは Bing 検索から取得したコンテキスとプロンプトを組み合わせることで、コンテキスト プロンプトを作成します。 この情報は、次に何がくる可能性が高いかに関する確率的決定を行ない、提案を生成するために、Copilot のモデルに送信されます。

GitHub Copilot の一般的な使用、製品への影響、人間、監視、プライバシーの詳細については、 GitHub Copilot に関する FAQ の包括的なリストを参照してください。

• ユーザー エンゲージメント データ: これには、受け入れられたか却下された入力候補、エラー メッセージ、システム ログ、製品使用状況メトリックなど、ユーザーと Copilot とのやり取りでキャプチャされた仮名識別子が含まれます。
• プロンプト: これは、チャットまたはコード用の入力であり、コンテキストと共に、提案を生成するために Copilot の AI に送信されます。
• 提案: これは、ユーザーのプロンプトに基づいてユーザーに提供される AI 生成のコード行またはチャット応答です。
• フィードバック データ: これは、リアクション (サムズアップ/サムズダウンなど) やオプションのコメントなどのリアルタイムのユーザー フィードバックと、サポート チケットからのフィードバックで構成されます。

GitHub Copilot の一般的な使用、製品への影響、人間、監視、プライバシーの詳細については、 GitHub Copilot に関する FAQ の包括的なリストを参照してください。

GitHub が Copilot データを使用する方法は、ユーザーが Copilot にアクセスする方法とその目的によって異なります。 ユーザーは、Web、拡張機能、モバイル アプリ、コンピューター ターミナル、さまざまな IDE (統合開発環境) を介して GitHub Copilot にアクセスできます。 GitHub は通常、次に個人データを使用します:

• お客様の構成と使用状況に従ってサービスを提供、維持、更新し、パーソナライズされたエクスペリエンスと推奨事項を確保します
• ソフトウェアのバグを修正し、オンライン サービスの機能と最新の状態を維持することによる、セキュリティ インシデントや製品関連などの問題の防止、検出、解決、軽減を含むトラブルシューティング
• サービスを最新の状態に保ち、サービスの運用を維持することで、ユーザーの生産性、信頼性、有効性、品質、プライバシー、アクセシビリティ、セキュリティを強化します

これらのプラクティスの概要は、GitHub のデータ保護契約 (DPA) で説明されています。これには、データ コントローラーのお客様に対する Microsoft のデータ処理の取り組みが詳しく記載されています。

GitHub では、次の目的で、DPA に基づいて顧客の承認を得て特定の個人データを使用します:

• 請求とアカウント管理
• 法的義務に準拠して解決する
• 乱用の検出、防止、保護、ウイルス スキャン、サービス使用条件の違反を検出するためのスキャン
• 従業員のコミッションとパートナーのインセンティブを計算するための要約レポートを生成する
• 予測、収益分析、容量計画、製品戦略などの分野をカバーする、内部使用と戦略的計画に関する集計レポートを作成する

コントローラーとしての GitHub のデータ処理アクティビティ (特に Copilot の個人のお客様向け) の詳細については、「GitHub のプライバシーに関する声明」を参照してください。

GitHub Copilot の主な IP 考慮事項は、著作権に関連するものです。 Copilot を強化するモデルは、公的にアクセス可能なコードの広範なコレクションでトレーニングされています。これには、著作権で保護されたコードが含まれる可能性があります。Copilot の提案は (まれに)、モデルがトレーニングされたコードと似ている場合があります。 ここでは、これらの考慮事項について知っておくべき基本的な情報を示します:

著作権法では、著作権で保護された著作物を使用して AI モデルをトレーニングすることが許可されています。世界各国の著作権法には、ソフトウェア コードを含む、著作権で保護された資料から機械が学習、理解し、パターンや事実を抽出することを可能にする規定があります。 たとえば、欧州連合、日本、シンガポールには、機械学習による AI モデルの開発を許可する明確な規定があります。 カナダ、インド、米国を含む他の国でも、公正使用または公正取引に関する規定に基づいてそのようなトレーニングが許可されています。 GitHub Copilot の AI モデルは、GitHub のパブリック リポジトリからのコードを使用してトレーニングされました。このリポジトリは公的にアクセス可能で、許容される著作権の使用の範囲内に収まっています。

提案には著作権に関してどのようなリスクがありますか? まれに (GitHub の調査に基づくと 1% 未満)、GitHub からの提案は、GitHub の AI モデルのトレーニングに使用されるコードの例と一致する場合があります。 また、Copilot はコードを “検索” したり “コピーして貼り付け” たりしませんが、代わりにユーザーのワークスペースのコンテキストを使用して合成し、提案を生成します。

Microsoft のエクスペリエンスでは、一致する提案が最も発生する可能性が高いのは次の2つの状況下です。(i) Copilot のモデル用のコード エディターで合成するためのコンテキストがほとんどないか、ない場合、または (ii) 一致する提案が一般的なアプローチまたはメソッドを表す場合。 コードの提案が既存のコードと一致する場合、その提案を使用すると、著作権侵害の申し立てが発生する可能性があります。これは、使用されるコードの量と性質、コードの使用方法のコンテキストによって異なります。 多くの点で、これは、オンライン ソースからのコードのコピーやライブラリからのコードの再利用など、開発者が作成したものではないコードを使用する場合に生じるのと同じリスクです。 これが、責任を負う組織と開発者が、コード スキャン ポリシーを使用して一致する可能性のあるコードを特定および評価することをユーザーに勧める理由です。

Copilot では、GitHub.com で公開されているコードと一致するコード入力候補を Copilot が提案することを許可するかどうかを選択できます。 詳細については、「GitHub.com での GitHub Copilot 設定の構成」を参照してください。 パブリック コードと一致する提案を許可した場合、GitHub Copilot は、ユーザーがそのような提案を受け入れるときに、一致するコードに関する詳細をユーザーに提供できます。 コードが一致することは必ずしも著作権侵害を意味するわけではありません。このため、最終的に、推奨を使用するかどうか、および適切な状況下でコードの一致が起因する対象とユーザー (と共にその他のライセンスのコンプライアンス) を決定するのはユーザーの責任です。

GitHub Copilot の一般的な使用、製品への影響、人間、監督、プライバシーの詳細については、  GitHub Copilot に関する FAQ の包括的なリストを参照してください。