GitHub Copilot Meetup #10 – VS Code Dev Days 福岡に参加してきました！

みなさん、こんにちは。

2025年9月11日、福岡で開催された 「GitHub Copilot Meetup #10 – VS Code Dev Days」 に参加してきました。
AIコーディングの最新トレンドや実際の活用事例を聞ける貴重なイベントで、学びや気づきがたくさんあったので、ここでまとめておきます。

イベント会場は撮影禁止なので、画像はありません。ごめんなさい。

まずはGitHub Copilotのアップデート情報が紹介されました。

Changelog にすべてのアップデート情報が掲載
常に最新機能は GitHub Changelog をチェックすればOK。
Copilot がコードレビューをサポート
プルリクエスト時やマージ時にAIレビューが走るように。開発フローの中に自然に組み込めるのはありがたいですね。
最近の注目アップデート
- 2025/9/4 MCPサーバーが正式リリース
- 2025/8/28 AGENTS.md でカスタム指示サポート
- GitHub Spark：Bolt.newのように「アイデアからデプロイまで数分」で実現できる機能

開発サイクルを根本から変えるアップデートが続いている印象でした。

LTでは 「GitHub Spark」 が取り上げられました。
キーワードは「数分でアイデアからデプロイへ」。プロトタイプを高速に回せるツールが次々と登場しているので、アイデア勝負の世界になってきていると実感します。

パネルディスカッションでは KINTOテクノロジーズの新田氏をファシリテーターとして、同じくKINTOテクノロジーズの日野森氏、LINEヤフーのきしだ氏、となかも氏、暗号屋の紫竹氏が、実際にどうAIを活用しているかの話が展開されました。印象的だったポイントをピックアップします。

「AIは100万トークン読める」と言われていても、実際には 1万トークン程度が限界。
だからこそ 一問一答のチャットUIが最も性能を発揮する という意見も出ていました。

代表的なツールは Devin, Claude Code Actions, Manus など。
以前と比べて大きく変わったのは：
- 異なるアーキテクチャのコーディングが簡単になった
- 雑なツールを気軽に作れるようになった
  （例外処理やスケーラビリティを気にしない「自分専用ツール」が一気に増えた）

一方で、変わらないのは 「人間によるレビュー必須」 という現実。
AIのコンテキストサイズには限界があるので、品質を保つには最終的に人間が目を通す必要があるとのことでした。

ローカルLLMでもかなり使える
- 特化タスクなら小さめのモデル（30Bや70BでもOK）
- コーディングなら Qwen3 1.7B Q4_K_M が推奨されていました。

仕様書をレビュー → コンテキストを最小化 → タスク分割 → AIにコーディングさせる流れが有効。
GitHubの spec-kit が話題に。
実際に動かしてみると モデルによってプランニング精度がかなり違う とのこと。
無料モデルだと「計画を飛ばして見当違いのコードをデプロイする」ケースも…。

やはりお金を払ってでも高性能モデルを使う価値があると感じました。

最後に、自分なりの感想です。

AIは間違いなくコーディング体験を変えた
特に「プロンプトエンジニアリング」の重要性が一気に増しました。
レビューは本当にボトルネックなのか？
テストカバレッジを増やすことで、人間のレビュー依存を減らせるのでは？と思いました。
仕様が明確であれば、テストで品質担保する方向もありだと感じます。
手段が目的化すると無駄を生む
「AIをどう効率的に使うか」だけに囚われると、社会的価値を生まないコードを量産してしまう可能性があります。
個人用途なら雑なコードでも問題ないですが、サービス開発となると手戻りコストや電力消費は社会的損失に…。
結局は「やりたいことの解像度」が大事
コーディング前に「どんなシステムを作りたいか」「その価値は何か」をしっかり考えるべき。
仕様書に落とすところからAIと協働するのが最も効率的だと感じました。
→ これがまさに 仕様書駆動開発 の真髄ですね。

まとめ

今回のMeetupでは、最新のCopilotアップデート情報だけでなく、実際のAIコーディング現場の知見がたくさん得られました。
特に 「コンテキスト管理」「仕様駆動開発」「AIと人間レビューのバランス」 がキーワードだったと思います。

AIをどう使うかは技術的な工夫だけでなく、 「価値あるものを作る」という視点 を忘れないことが大切だと再認識しました。

ぜひ次回も参加したいと思います！

本日も最後までお読みいただきありがとうございました。

それでは、よいAI開発ライフを！