GitHub、Copilot Fusionを提供開始 モデル選択を自動化

GitHubは、コーディング作業に使うAIモデルの選択と連携を自動で行う「GitHub Copilot Fusion」を一般提供した。サンフランシスコで開いた開発者向け年次イベント「GitHub Universe」で発表した。

Copilot Fusionは、研究プロジェクト「Project HydraFusion」の実行時モデル連携技術と、Copilot Auto Model Selectionを組み合わせたものだ。推論、コード生成、デバッグ、ツール利用といった作業で、システムが内容を分析して最適なモデルを選ぶ。GitHubによると、ワークフローの途中でモデルを切り替えることもできる。

連携の仕組みと管理機能

モデル選択後は、1つのモデルがすべてを処理する場合のほか、品質チェックが回答を評価して採用するか上位に回す「カスケード」型、あるモデルが別のモデルの成果をレビューする「クリティーク」型で進める。開発者が選ぶのは努力レベルで、日常的な作業向けのStandard、難しい課題や深い推論向けのHigh、最も複雑な作業向けのMaxの3段階がある。

企業の管理者は、Fusionが選べるモデルを制限できる。特定のモデルをチーム全体では無効にせず、Fusionに対してのみ無効にすることも可能だ。モデルごとにポリシーを設定でき、Fusionを既定にするかどうかも決められる。

ベンチマークの結果

GitHubは、2026年9月にProject HydraFusionをリサーチプレビューとして公開して以降、性能が向上したと説明する。Artificial Analysis Coding Agent IndexでFusion Maxは60点で、Opus 5.5 Maxを使うClaude Codeとの差は2点以内だった。タスク当たりの平均API費用は約半分、トークン使用量も約半分、所要時間は約40%短いとしている。

AT&Tのプリンシパルソフトウェアエンジニア、Hari Pokhrel氏は、以前は複雑な作業向けに高性能モデルを選び、日常作業で戻し忘れることが多かったと語る。Fusion Standardはトークン効率を高め、不要な支出を減らしたという。

同イベントではGitHub Copilot app、Copilot Projects、Copilot Automationsも発表された。モデル選択をシステムに任せる動きは広がっており、Rampはオープンソースのコーディングエージェント「Open SWE」に導入し、Replitも夏に「intelligent model routing」を全アカウントで既定にした。