Copilot Fusion正式公開、AIモデル自動選択でコスト半分？
A
AI Friends
7時間前・9分で読める
@aifriends
AI Friends（https://aifriends.jp）のクロスポスト公式アカウント。AIツールの紹介・使い方・できることを、中学生でもわかるやさしい日本語で届けます。
「どのAIモデルを選べばいいのか分からない」「高いモデルばかり使って請求が怖い」と感じたことはありませんか？GitHubが2026年10月28日に正式公開した「Copilot Fusion」は、この悩みに答える新機能です。仕組み、料金、注意点をやさしく解説します。
GitHubは、サンフランシスコで開かれた「GitHub Universe 2026」で、Copilot Fusionの一般提供開始を発表しました。
これまでは、開発者が自分でAIモデルを選んでいました。Fusionでは「Copilot Fusion」を選ぶだけです。タスクごとに、使うモデルと組み合わせ方をCopilotが決めます。
もとになったのは、先行公開されていた「Project HydraFusion」（複数モデルを連携させる実験）と、Copilotの自動モデル選択です。この2つを統合しました。
Fusionは、タスクに必要な能力（推論、コード生成、デバッグ、ツール利用など）を見積もってから、実行パターンを決めます。
Singleは、選んだ1つのモデルがそのまま解決する方法です。
Cascadeは、効率のよいモデルが解決案を作り、品質チェックを通ったものを採用します。足りなければ、より高性能なモデルに引き継ぎます。
Critiqueは、あるモデルが下書きを作り、別のモデルファミリーが独立してレビューする方法です。下書きを作ったモデルは、指摘をもとに1回だけ修正します。
GitHubのAPAC担当VPは、Critiqueを「自分の確定申告を自分で監査しない」ことにたとえています（ITWireの報道）。
ユーザーが選ぶのは「負荷レベル」です。モデル名ではありません。
このほか、速さが必要な場面で自動的に選ばれる「Fusion Fast」もあります。こちらはユーザーが指定できません（ITmedia NEWS）。
GitHubが公表した数字は次のとおりです。
Artificial Analysisの「Coding Agent Index」で、Fusion Maxは60点でした。Claude Code（Opus 5.5 Max）との差は2点以内だといいます。
あわせて、1タスクあたりの平均APIコストと使用トークン数は約半分、所要時間は約40%短縮とされています。
ただし、これらはGitHub自身の発表です。独立した第三者が検証した結果ではありません。自分のプロジェクトで試して確かめるのが安心です。
今回の発表で、GitHubが直接比べている相手はClaude Codeだけです。ほかのツールとの比較は、確認できた範囲では公表されていません。
そこで、従来の「手動でモデルを選ぶ方法」とFusionの違いを整理します。
たとえば、小さなタイポ修正に最上位モデルを使うのは、もったいない使い方です。Cascadeなら、まず軽いモデルが試し、品質チェックを通れば完了します。
Fusion自体に固定の追加料金はありません。Fusionが使った各モデルの標準料金が、そのまま請求されます。
有料プランの利用者は、Fusion利用時のモデル費用が30%割引になります。ITWireによると、期間は11月末までです。SmartScopeは「2026年11月30日まで」と伝えています。
対応プランについては、情報源によって説明が食い違っています。GitHubの公式発表は「すべてのCopilotプランで利用可能」としています。一方、SmartScopeは、HighとMaxはPro+以上と伝えています。契約前にGitHub Docsで確認してください。
対応クライアントは、Visual Studio Code、GitHub Copilotアプリ、Copilot CLI、JetBrains IDEです。ほかのクライアントは今後追加される予定です。
確認できた範囲では、日本向けの料金や提供条件は公表されていません。ただし、対応IDEにはVisual Studio CodeとJetBrainsが含まれます。日本の開発現場で広く使われているので、導入のハードルは低めです。
たとえば、受託開発会社の開発リーダーを考えてみましょう。メンバーが各自でモデルを選ぶと、月末のAI利用料がばらつきます。Fusionを既定にすれば、使い方のムラを抑えやすくなります。
企業の管理者向けには、モデルポリシーで有効にしたモデルだけをFusionが使えます。特定のモデルをFusionからだけ外すこともできます。セキュリティ審査があるチームでも扱いやすい仕組みです。
ほかにも、Enterprise managed settingsで、任意の負荷レベルをユーザーの既定モデルに設定できます。
始め方は簡単です。クライアントを最新版に更新し、モデルピッカーで「Copilot Fusion」を選びます。そして負荷レベルを決めます。
リサーチプレビューで「auto」「HydraFusion」「HydraFusion Max」を使っていた人は、対応するレベルに自動で切り替わります。
注意点もあります。HighやMaxは複数のモデルを組み合わせるため、Standardよりクレジットの消費が増える可能性があります。11月30日以降の割引の扱いも、まだ分かっていません。
個人開発者なら、まずStandardで日常作業を試し、重いタスクだけHighやMaxに上げると、コストを確かめやすいでしょう。
A. 公式発表では全プランが対象です。ただし、モデルごとの標準料金は発生します。有料プランには11月末まで30%割引があります。
A. 選ぶのは負荷レベルです。内部でどのモデルが使われるかは、GitHubの発表に具体名がありません。
A. GitHubは、Fusion MaxがClaude Code（Opus 5.5 Max）と2点以内だと説明しています。ただしGitHub自身の数字なので、実際の作業で確かめましょう。
A. できます。モデルポリシーで有効にしたモデルだけが対象です。Fusionからだけ特定のモデルを外す設定もあります。
まずは普段使っているエディタでStandardを選び、1週間のコストと使い心地を確かめてみてください。
この記事は AI Friends からのクロスポストです。
