GitHub Copilotを半年間使用して得られた各種LLMモデルの所感と使い分け
Zenn / 2026/4/30
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要点
- GitHub Copilotを半年間利用した体験ベースで、複数のLLMモデルの「得意・不得意」や所感が整理されている
- 目的（実装補助、リファクタ、調査・下調べ、文章生成など）に応じて、モデルの使い分けが有効だという示唆がある
- 単に生成性能だけでなく、出力の安定性やコーディング文脈への追従など実務的な観点で評価している
- Copilot活用における実践的な運用方針（どの場面でどう相談するか）の考え方が共有されている
はじめに
GitHub Copilotを実務に導入してから半年が経過しました。
近年のCopilotはバックエンドの大規模言語モデル（LLM）を任意に切り替えることが可能となっており、長期間の使用を通じて各モデルの特性や最適な用途が明確になってきました。
本記事では、この半年間の実務経験に基づき、各モデルに対する所感と、実用的な使い分けの基準についてまとめます。モデル選択の参考になれば幸いです。
Auto（自動選択）機能について
Copilotには最適なモデルを自動で選択する「Auto」機能が存在しますが、結論から述べるとほとんど使用しませんでした。
理由としては、タスクの難易度...
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