GitHub Copilot、的確な指示でレビュー精度向上

GitHubは2025年11月14日、AIによるコードレビューの精度を高める「GitHub Copilot Code Review」の公式ガイドをブログで公開しました。開発チームの基準に合わせた一貫性のある自動レビューを実現するため、Copilotに与える指示ファイルの書き方が重要だと指摘しています。本記事では、その最適化手法の要点を解説します。

レビュー精度を最大化する鍵は、「簡潔さ」「構造化」「直接的な表現」「具体例」の4原則です。長大な文章よりも短く的を射た指示が好まれ、見出しや箇条書きで情報を整理することが推奨されます。人間に行うのと同様に、具体的なコードで良い例と悪い例を示すことで、Copilotの理解度は飛躍的に向上します。

指示ファイルは、リポジトリ全体に適用する共通ファイルと、特定の言語やディレクトリに限定する個別ファイルの2種類を使い分けることがベストプラクティスです。例えば、Python固有のルールはパス指定のファイルで管理し、チーム全体のコーディング規約は共通ファイルで定義することで、保守性と一貫性を両立できます。

一方で、Copilotが対応できない指示も存在します。コメントの見た目を変えるようなUIの変更や、プルリクエストのマージをブロックするといったコードレビューの範囲を超えるタスクは実行されません。また、外部リンクの参照や「もっと正確に」といった曖昧な指示は、かえって性能低下を招くため避けるべきです。

GitHubは、指示を書き始める開発者向けにテンプレートの活用も推奨しています。「目的とスコープ」を冒頭で定義し、「命名規則」「コードスタイル」「テスト」などの項目に見出しを付けて整理する構成です。この構造に従うことで、Copilotが指示を解釈しやすくなり、レビューの質が安定します。

既に指示ファイルを利用している場合でも、改善の余地はあります。GitHub Copilotの対話型エージェントに依頼して、既存のファイルを自動で最適化させることも可能です。GitHubが公開するプロンプト例を参考に、まずは小さな指示から始め、反復的に改善していくことが成功への近道と言えるでしょう。