この記事のポイント
- GitHubが、タスクの難しさに応じて複数のAIモデルを自動で振り分ける「Copilot Fusion」を一般提供開始しました。
- 処理の強さ(Standard/High/Max)を選ぶだけで、1モデルで答えるか複数モデルで確認し合うかをCopilotが自動で決めます。
- Fusion自体の別料金はありませんが、利用モデルごとの料金がかかり、企業のモデルポリシーでも制御されます。
GitHubが2026年10月28日、タスクに応じて複数のAIモデルを自動で組み合わせる新機能「GitHub Copilot Fusion」を公式チェンジログで一般提供開始しました。これまで利用者が都度選んでいたモデル選びを、どんな仕組みで自動化したのかを整理します。
処理の強さを選ぶだけで、モデルの組み合わせ方はCopilotが判断
Fusionを選ぶと、まず「Standard(日常的なコーディング向け)」「High(難しいタスクや深い推論向け)」「Max(最も要求の厳しいタスク向け)」の3段階から処理の強さを選びます。その内側では、Copilotがタスクを分析し、3つの処理方式を使い分けます。ひとことで言うと、Singleは1つのモデルがそのまま答える方式、Cascadeは効率の良いモデルが先に下書きを作り、品質チェックで必要なときだけより強力なモデルに引き継ぐ方式、Critiqueは1つのモデルが初稿を作り、他のモデルが確認役として見直し、元のモデルが修正する方式です。利用者は処理の強さだけを選べば、タスクの途中でモデルを切り替える手間がなくなります。
企業はポリシーで管理、ベンチマークは自社発表の数字
Fusionで使えるのは、企業・組織のモデルポリシーで有効にされているモデルに限られます。管理者はモデルごとのポリシー状態を個別に設定でき、Enterprise managed settingsで任意の処理の強さのFusionをCopilotユーザーの既定モデルにすることも可能です。Fusion自体の別料金はありませんが、使われた各モデルの標準料金で課金されます。HighやMaxは複数のモデルを使うことで、Standardより多くの利用枠を消費する場合があります。有料プランのモデル料金は2026年11月30日まで30%割引されます。GitHubはArtificial AnalysisのCoding Agent Indexで、Fusion MaxがClaude Code(Opus 5.5 Max)と2点以内の差の60点を獲得し、タスクあたりのコストとトークン数がほぼ半分になったと説明していますが、これはGitHubが同ベンチマークで得たと報告した数字です。Fusionは全Copilotプランで提供されますが、選べるモデルは契約と組織の設定に従います。対応クライアントはVisual Studio Code、GitHub Copilotアプリ、Copilot CLI、JetBrains IDEです。
まとめ
タスクごとにモデルを選び直す運用をしている企業にとっては、処理の強さの指定だけで複数モデルの使い分けをCopilotに任せられる点が実務上のメリットになりそうです。ただしベンチマークの数字は自社発表であることを踏まえ、まずは既存プランでStandardから試し、実際のコストとトークン消費を自社のタスクで確認するとよいでしょう。Copilotの自動化機能についてはGitHub Copilot Automations、実行結果から自己改善も参考になります。(※2026年10月時点の情報です)
