GitHub CopilotのAIモデル一覧【2026年4月】結局どれがいいかを用途別に解説
2026年4月20日時点のGitHub Copilotで使えるAIモデル一覧を整理し、結局どれがいいかを用途別に絞って解説します。迷ったときの既定モデル、Free / Pro / Pro+ の違い、Auto と手動切り替えの使い分けもまとめました。
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AI駆動開発
カテゴリ「AI駆動開発」の記事一覧です。
ループエンジニアリングとは？現役エンジニアが実務で考えてみた
AIエージェントに実装・テスト・修正を繰り返させるループエンジニアリングを、ハーネス、テストケース、権限設計の視点から解説。AIに任せる範囲と人間が定義すべき答えを整理します。
MCPとは？AIと外部ツールをつなぐ「共通規格」をわかりやすく解説
MCP（Model Context Protocol）とは何かを、仕組み、API・RAG・AIエージェントとの違い、使いどころ、安全な始め方まで整理します。外部ツールとAIを安全につなぐための判断基準が分かります。
ChatGPT・ClaudeでHTMLを作るときのコツ！ワイヤーフレームをうまく使ってみよう【現役エンジニア監修】
ChatGPTやClaudeでHTML/CSSを作るときに、AIっぽいデザインやレイアウトのズレを減らすワイヤーフレーム活用法を解説。設計からHTML、CSSへ段階的に進める実践手順を紹介します。
生成AIは怖い？ 情報漏洩・誤情報・著作権のリスクを抑える実践ガイド
生成AIの情報漏洩、誤情報、著作権、依存、料金に関する不安を、設定・入力・確認・公開前チェックの実践策から整理します。
GPT-5.6とは? Sol・Terra・Lunaって何が違うの？ 使い分けは? 3モデルの特徴・料金・使い分けを整理
GPT-5.6のSol・Terra・Lunaって何が違うの？3モデルの特徴や料金の違い、ChatGPT・Codex・APIでの使い分けのポイントを分かりやすく整理します。
hooksとは何か【2026年】AIエージェント時代の必要性とClaude Code・Codexでの使い方
hooks の基本から、AIエージェント時代になぜ必要なのか、Claude Code と Codex でどう使うのかまでを 2026年6月21日時点の公式ドキュメントをもとに整理します。危険操作の制御、承認フロー、通知、整形、停止判定など、実務で使う観点に絞ってまとめました。
【2026年最新】Codexとは？クラウド・CLI・Appを横断して「AIに任せる」完全ガイド
Codexは何者か、cloud/CLI/app/IDE/GitHub/mobile の入口がどう違うかを整理します。ChatGPTで答えをもらう段階から、仕事を任せる段階へ進みたい人向けの導入記事です。
AI時代に強い組織は「全員フルスタック」ではないと思う
AI時代のアプリ開発組織は、全員をフルスタック化するよりも、仕様を速く回せる体制づくりが重要です。統合人材の役割、UI/UXの価値、分業を残すラインを整理します。
普段GitHub Copilotのモデルをどうしているか 解説してみた
GitHub Copilot のモデル選び、正直ちょっと迷いませんか。この記事ではautoモードはアリなのか おすすめのモデルは何なのか を個人的な視点で解説してます。普段の作業で何を基準に切り替えるかも整理します。
GPT-5.5とは？GPT-5.4 miniとの使い分け・AGENTS.md活用を実務目線で整理【2026年4月版】
2026年4月26日時点のOpenAI公式情報をもとに、GPT-5.5の特徴、GPT-5.4 miniとの使い分け、ChatGPT・Codex・APIでの提供状況、料金、AGENTS.mdを使ったAI駆動開発のコスト最適化を整理します。
Codex Appとは？「AIに答えてもらう」から「仕事を任せる」へ進む次のAIツール【2026年版】
ChatGPTで仕事は少し速くなった。でも進めているのはまだ自分。その感覚があるなら、Codex Appは見ておく価値があります。AIに答えてもらう段階から、仕事を任せる段階への変化を整理します。導入判断で迷いやすい点もまとめます。
Cursorのモデル一覧・料金一覧【2026年9月】プランと使い分けを一気に整理
Cursorで使えるモデル一覧、モデルごとの入力・出力料金、Hobby・Pro・Pro+・Ultra・Teamsの料金を2026年9月時点の公式情報で整理します。利用プール、Auto、追加課金、Spend limitの考え方も短くまとめます。
【codex最新モデル】gpt-5.3-codex登場：何が変わったのか？設定すべき？徹底解説（2026年2月）
OpenAIのgpt-5.3-codexモデルとGPT-5.2を実際に比較検証。スクラムアプリ開発で見えた要件定義・UI設計の違いを解説。自然言語指示駆動開発における最適なモデル選択の指針を提示します。
【生成AI】質問が面倒？思考放棄で失敗しないプロの「2つの視点」
生成AIのプロンプトで確認質問に答えるのが面倒で、結局スルーしてしまう。その思考放棄の危険性を解説し、AIを効果的に活用するための見方を紹介します。確認を省くことで何が壊れるのかも具体例で整理します。
【github copilotのモデル何使おう?】Ask・Edit・軽いAgentsの用途ならhaiku 4.5はかなりありだよね
GitHub Copilot でモデルを選べるようになった今、Ask・Edit・軽いAgentsの用途に絞ると Claude Haiku 4.5 が最適解になる理由を、公式仕様と実務での体感から整理します。
codexでうまく開発できない？ちょっと待って、それは使い方が原因かも
Codex CLI を使ってうまく開発が進まない人向け。使い方の落とし穴と改善のための実践的な手順を解説します。うまくいかない原因を指示・分割・確認の3点から整理し、改善しやすい形にします。再現しやすい見直し順もまとめます。
【ChatGPT有料プランなら】Codex CLIで“生成AI前提”のプログラミングを始める
ChatGPTでコード生成はしたことがあるけど、アプリ開発まで踏み切れない人へ。Codex CLIで「リポジトリ前提」の実装を進めるための考え方と使いどころをまとめます。小さく試して精度を上げる進め方も整理します。