GitHub Copilot Fusionとは？仕組み・effortレベル・料金・使い方を整理【2026年10月GA】

GitHub Copilot Fusion（コパイロット フュージョン）は、プロンプトごとに「どのモデルを、どの手順で使うか」をCopilotが自動で決め、複数のモデルの結果を1つの回答にまとめる機能です。2026年10月28日、GitHub Universe 2026に合わせて全Copilotプランで一般提供（GA）が始まりました。

ユーザーがモデルピッカーで選ぶのは特定のモデルではなく、「Copilot Fusion」という仕組みと、どこまで力を入れるかを決める「effortレベル」の2つです。Fusion自体に追加料金はなく、実際に使われた各モデルの単価でAIクレジットが引かれます。有料プランは2026年11月30日まで、Fusionで使ったモデルの料金が30%引きになります。

この記事でわかること

• Copilot Fusionの仕組みと、3つの実行パターン（Single / Cascade / Critique）
• effortレベル（Standard / High / Max）の違いと、プランごとに使える範囲
• 課金のされ方と30%割引の期限
• 「Claude Codeに約2ポイント差・コスト約半分」というベンチマークの読み方
• VS Code・Copilot CLI・Copilotアプリ・JetBrainsでの使い方と、ローカルモデルとの組み合わせ
• 従来のAuto・研究プレビューのHydraFusionとの違い
• 管理者向けの設定と、使う前に知っておきたい制約

こんな方向けの記事です: GitHub Copilotを業務で使っているエンジニア、モデル選びやAIクレジットの消費を見直したいテックリード、組織でCopilotの設定を管理する情報システム・セキュリティ担当者。

GitHub Copilot Fusionとは？基本情報

出典: GitHub Copilot 公式サイト

Copilot Fusionは、Copilotに組み込まれた「モデルのルーター兼まとめ役」です。 別契約の新製品ではなく、いつものCopilotのモデル一覧に「Copilot Fusion」が加わった形で提供されます。GitHubの担当者はVentureBeatの取材で「モデルではなく、実行時に動くオーケストレーションの仕組みだ」と説明しています。

Copilot全体の機能やプランは「GitHub Copilotとは」で解説しています。

HydraFusionとAutoをまとめて正式版にした機能

Copilot Fusionは、2026年9月4日に研究プレビューで公開された「Project HydraFusion」の複数モデル連携と、従来の「Auto（自動モデル選択）」を1つにまとめたものです。公式Changelogによると、auto・HydraFusion・HydraFusion Maxを使っていた人は、対応するFusionのeffortレベルへ自動で移されます。

JetBrains IDEでは「Copilot FusionがAutoの選択肢を置き換える」と明記されており、全ユーザーへ順次展開中です。VS CodeやCLIでAutoの選択肢が完全になくなったかどうかは、公式資料からは確認できていません。研究プレビュー時代の仕組みと検証結果は「GitHub Project HydraFusionとは」にまとめています。

3つの実行パターン（Single / Cascade / Critique）

出典: The GitHub Blog

Fusionはプロンプトごとに、3つの実行パターンから1つを選んで動きます。 簡単な依頼は1つのモデルで済ませ、難しい依頼にだけ強いモデルやレビューを足す作りです。公式ドキュメントには「単純なタスクでは、不要なレビューを待つこともAIクレジットを使うこともない」とあります。

パターンは同じセッションの中でもプロンプトごとに変わります。ルーティングでは、タスクの内容のほかに、システムの混み具合やモデルの可用性、キャッシュの区切り、会話の複雑さの大きな変化も考慮されます。

見えるもの・見えないもの

途中の下書きは捨てられることがあり、画面に出るのは最終的な回答だけです。各ステップの進み具合と、どのモデルを使ったかは確認できます。回答の下に表示されるeffortレベル名にカーソルを合わせると、そのターンで使われたモデルの一覧が出ます。

使われるモデルは公開されていない

公式ドキュメントとChangelogには、具体的なモデル名の一覧はありません。「定型作業には汎用モデル、難しい問題には推論に強いモデル」を使い、顔ぶれは新しいモデルの追加やGitHubの評価によって変わる、とだけ書かれています。

第三者評価機関のArtificial Analysisは、評価した時点ではAnthropicとOpenAIのモデル（Claude Opus 5.5、Claude Sonnet 5.5、GPT-6 Astra、GPT-6 Solなど）から選んでいたと報告しています。これはあくまで評価時点の構成で、今後も同じとは限りません。

effortレベルとプラン別に使える範囲

出典: GitHub Changelog

effortレベルは「どこまで手間をかけて解かせるか」を決める設定です。 ユーザーが選べるのはStandard・High・Maxの3つで、上のレベルほど複数のモデルが使われやすくなり、AIクレジットの消費も増えることがあります。

プランごとに使えるeffortレベル

FreeとProで使えるのはStandardだけです。HighはPro+から、MaxはMax・Business・Enterpriseで使えます。

出典: GitHub Docs「About GitHub Copilot Fusion」

Pro（月10ドル）の人が「Fusion Maxを試したい」場合は、Maxプラン（月100ドル）か、組織のBusiness / Enterpriseが必要です。Pro+（月39ドル）ならHighまで使えます。

料金とAIクレジットの消費

出典: GitHub Copilot 料金プラン 公式ページ

Copilot Fusion自体には追加料金がかかりません。 Fusionが使った各モデルのトークン消費に、それぞれのモデルの標準単価を掛けた分だけ、AIクレジット（1クレジット＝0.01ドル）が引かれます。HighとMaxは複数のモデルを使うため、Standardより多くのクレジットを使うことがあります。

30%割引は2026年11月30日まで

公式ドキュメントには「2026年11月30日まで、有料のCopilotプランでは、Copilot Fusion利用時のモデル料金が30%割引になる」とあります。JetBrains向けのChangelogは「最初の30日間」と書いていますが、期限は公式ドキュメントの日付で考えておくのが確実です。12月以降は割引がなくなり、同じ使い方でも消費が増えます。

個人プランの料金とクレジット

出典: GitHub Copilot プラン（公式）、2026年10月29日確認。Flex枠は今後変わる可能性があると公式に書かれています。追加のクレジットはPro・Pro+・Maxで購入でき、Freeでは買えません。

Business / Enterpriseは公式のプランページでは「Contact sales」の表示になっており、今回は席単価を公式ページで確かめられませんでした。AIクレジットの仕組みやプラン別の詳細は「GitHub Copilot 使用量ベース課金とは」で整理しています。同じ10月28日には、GitHub EnterpriseのライセンスにCopilotを含める変更も報じられています。法人で契約している場合は、契約形態の変更もあわせて確認してください。

「安くなる」の意味を勘違いしない

Fusionで安くなるのは「タスクを終えるまでの総額」で、1回のやり取りが必ず安くなるわけではありません。

性能：ベンチマークの数字をどう読むか

出典: Artificial Analysis

公式の発表では、Fusion MaxはClaude Codeとの差が約2ポイントで、1タスクあたりのAPIコストとトークンはおよそ半分です。 ただしタスクの種類によってはClaude Codeに負けており、コストの数字もサブスクの料金ではなくAPI単価で計算したものです。

数字を読むときの注意点

• 総合スコア60は「正解率60%」ではなく、3つのベンチマークを均等に重み付けした指数
• コスト約半分はAPI単価での計算で、Copilotの月額料金や、人がレビュー・手直しする時間は含まない
• 30%割引と「約半分」を掛け合わせて「さらに安くなる」とは計算できない
• 評価されたのはFusion Maxだけで、StandardとHighは第三者の評価がまだない
• 同じ指数では、もっと安いコストで50点台を出している構成もあり、「最も安く高得点」がFusionとは限らない

Claude Code自体の特徴は「Claude Codeとは」、両者の機能・料金の違いは「Claude Code vs GitHub Copilot 徹底比較」で比べています。

Copilot Fusionの使い方

出典: github/copilot-cli 公式リポジトリ

始め方は「クライアントを最新版にする → モデルピッカーでCopilot Fusionを選ぶ → effortレベルを選ぶ」の3ステップです。 研究プレビューのHydraFusionと違い、実験的機能をオンにする必要はありません。

1. 使っているクライアント（VS Code、Copilotアプリ、Copilot CLI、JetBrains IDEのCopilotプラグイン）を最新版に更新する
2. モデルピッカー（CLIでは/model）で「Copilot Fusion」を選ぶ
3. effortレベル（Standard / High / Max）を選ぶ。プランで使えないレベルは選べない

一覧に出てこないときの確認ポイント

• バージョン: クライアントが最新版か。VS Codeは、Universe 2026と同時に出た1.144がFusion対応版として案内されている
• 対応クライアント: VS Code・Copilotアプリ・CLI・JetBrains以外は「近日対応」
• JetBrainsの展開状況: Autoの置き換えは段階的に進んでいるため、まだ届いていないことがある
• 組織のモデルポリシー: Fusionが使えるモデルが組織やEnterpriseのポリシーで1つも許可されていないと、Fusionはモデルピッカーに表示されない
• プラン: HighはPro+以上、MaxはMax・Business・Enterpriseでのみ選べる

デスクトップアプリについては「GitHub Copilot Appとは」で解説しています。

おすすめの試し方

公式ドキュメントには、採用されなかった下書きがワークスペースに加えたファイル編集は自動で元に戻らない、と書かれています。初めて使うときは次の手順が安全です。

1. 作業ツリーをきれいにして、検証用のブランチを切る
2. 範囲のはっきりしたタスクを1つ、Fusion Standardで投げる
3. git diffで変更をすべて確認し、テストを流す
4. 回答下のホバー表示で使われたモデルを確かめ、クレジットの消費を記録する
5. 同じタスクを固定のモデルやHighでも解かせて、品質と消費を比べる

ローカルモデルとの自動切り替え（プレビュー）

10月28日には、Fusionが手元のPCで動くローカルモデルも選べるようになりました。実験的なプレビュー機能で、自分でオンにしたときだけ動きます。

Copilotアプリでのルーティングは、マネージドのWindows MLモデルだけが対象です。ローカルモデルはCopilotが提供するクラウドのモデルと安全対策が違う場合がある、とChangelogに注意書きがあります。手元で動かすときの隔離の考え方は「GitHub Copilotのローカルサンドボックス」が参考になります。

Fusionを選ぶ場面・モデルを固定する場面

出典: GitHub Changelog

モデル選びに時間をかけたくない日常の作業ならFusion、特定のモデルの挙動や再現性が大事ならモデル固定が合います。 Fusionでは使うモデルを自分で固定できないため、両方を使い分けるのが現実的です。

管理者向けの設定とセキュリティ

Fusionが選ぶのは、組織やEnterpriseのモデルポリシーで有効になっているモデルだけです。 1つのタスクの内容が複数のベンダーのモデルに渡りうるため、企業で使うなら、どのモデルを許可するかを先に決めておく必要があります。

Fusionの候補から外れるモデル

公式ドキュメントでは、次のモデルはFusionの候補から外れると説明されています。

• 契約しているプランで使えないモデル
• 管理者がポリシーで無効にしたモデル
• データレジデンシーやFedRAMP準拠のポリシーで外れるモデル
• 評価用モデル（Evaluation models）のポリシーで外れるモデル

管理者ができること

• Fusionが選びうるモデルを確認する
• あるモデルを「通常の利用では有効のまま、Fusionの候補からだけ外す」設定にする（Docs「Configuring models available for Copilot Fusion」）
• Enterprise managed settingsで、任意のeffortレベルのFusionを全ユーザーの既定モデルにする（設定名fusionTier）

明文化されていない点

• レビュー役の補助モデルには必要な文脈だけを渡すと書かれているが、データの保持期間や学習への利用について、Fusion固有の記載はない。Copilot共通のデータ方針が適用されると考えるのが自然
• リクエストごとに監査ログがどこまで細かく残るかは公開されていない

学習への利用を制御したい場合は「GitHub Copilot 学習オプトアウト設定」を確認してください。

社内展開の進め方

チーム全員を一度にFusionへ切り替えるより、まず数人がStandardで1〜2週間使い、クレジットの消費とレビューの手間を測ってから広げるほうが安全です。30%割引が終わる12月以降の消費も見込んで、予算を組んでおきましょう。

FusionでAIが書いたコードや試作したツールを、社内の実データや既存システムにつないで業務で使う段階では、認証・権限・データの受け渡し・運用監視といった、コード生成とは別の設計が必要になります。進め方は「バイブコーディング・Lovableで作ったアプリを本番運用するには」で整理しています。

現時点の制約と注意点

出典: The GitHub Blog Changelog

一般提供になっても、割り切って使うべき制約はいくつか残っています。公式ドキュメントの記載と、仕事への影響を並べました。

2026年9〜10月の主な動き

同じGitHub Universe 2026では、Copilot Automations、複数のリポジトリでクラウドエージェントを並行して動かすCopilot Projects、コードレビューのMax階層なども発表されました。AIコーディングツール全体の中でCopilotをどう位置づけるかは「AIコーディングツールおすすめ比較」で比べています。

こんな人におすすめ・おすすめしない人

おすすめの人

• GitHub Copilotを毎日使っていて、どのモデルを選ぶかに迷う時間を減らしたい人
• 単純な依頼にまで高いモデルを使っていて、AIクレジットの消費を抑えたい人
• Pro+以上を契約していて、範囲のはっきりした実装をHighでまとめて任せたい人
• 難しい問題で、複数のモデルにレビューさせて見落としを減らしたい人（Max・Business・Enterprise）
• 30%割引のうちに、自分の作業でどれだけ消費が変わるかを測っておきたい人

おすすめしない人

• 特定のモデルに合わせたプロンプトや、再現性のある出力に頼っている人
• どのモデルが何を書いたかを細かく監査する必要があるチーム
• 契約や規制で使えるAIの提供元が決まっていて、モデルポリシーの整理がまだの組織
• サブエージェントで作業を分けて進めるワークフローが中心の人
• VS Code・Copilotアプリ・CLI・JetBrains以外のエディタでCopilotを使っている人
• 月ごとのクレジット消費をきっちり固定して予算を組みたい人

よくある質問

Q. Copilot Fusionを使うと追加料金はかかりますか？

A. Fusion専用の料金はありません。Fusionが使った各モデルの標準単価でAIクレジットが引かれます。HighやMaxは複数のモデルを使うため、Standardより消費が増えることがあります。有料プランは2026年11月30日まで、Fusion利用時のモデル料金が30%引きです。

Q. 無料プランでも使えますか？

A. 使えます。ただしFree・Student・Proで選べるのはFusion Standardだけです。HighはPro+以上、MaxはMax・Business・Enterpriseで使えます。

Q. 今までAutoやHydraFusionを使っていました。設定し直す必要はありますか？

A. 公式Changelogによると、auto・HydraFusion・HydraFusion Maxを有効にしていた人は、対応するFusionのeffortレベルへ自動で移されます。移行後の設定は、モデルピッカーで確認しておくと安心です。

Q. Fusionがどのモデルを使ったかは確認できますか？

A. 確認できます。回答の下にあるeffortレベル名にカーソルを合わせると、そのターンで使われたモデルの一覧が表示されます。ただし、どのモデルを使うかを事前に指定することはできません。

Q. ローカルモデルを使えばオフラインやコードの外部送信ゼロで使えますか？

A. いいえ。ローカルモデルを組み合わせても、どのモデルに回すかの判断はクラウドで行われるため、オフラインにはなりません。ローカルモデルはFusion Standardでのみ選ばれる実験的なプレビュー機能です。

Q. 組織でFusionを使わせたくない、または特定のモデルだけ外したい場合は？

A. Enterpriseの管理者は、Fusionが選びうるモデルを確認し、モデルごとに「Fusionの候補からだけ外す」設定ができます。ポリシーで使えるモデルが1つもなくなると、Fusionはモデルピッカーに出なくなります。逆にfusionTierで、Fusionを全ユーザーの既定モデルにすることもできます。

Q. Claude Codeから乗り換える価値はありますか？

A. 公式の発表ではFusion Maxのスコアは約2ポイント差で、APIコストは約半分です。ただしFrontierCodeのようにClaude Codeが上回るベンチマークもあり、コストの数字はAPI単価ベースです。普段の開発環境がGitHub中心か、どの種類のタスクが多いかで判断し、同じタスクで両方を試して比べるのが確実です。

まとめ

GitHub Copilot Fusionは、Copilotのモデル選びを「ユーザーが1つ選ぶ」から「Copilotがタスクごとにモデルと手順を組み立てる」へ変える機能です。現時点の要点は次のとおりです。

• 提供状況: 2026年10月28日に全プランで一般提供。VS Code・Copilotアプリ・CLI・JetBrainsで使える
• 仕組み: Single・Cascade・Critiqueの3パターンを、プロンプトごとに自動で選ぶ
• effortレベル: Standardは全プラン、HighはPro+以上、MaxはMax・Business・Enterprise
• 料金: 追加料金なし。使われた各モデルの単価でAIクレジットを消費し、有料プランは11月30日まで30%引き
• 性能: Fusion MaxはClaude Codeとの差が約2ポイント、APIコストは約半分（公式発表）。タスクによっては劣る
• 注意点: 捨てられた下書きの編集が残る、モデルを固定できない、サブエージェントを起動しない、構成が変わりうる

まずはFusion Standardを検証用のブランチで試し、差分と消費を確かめてから使う範囲を広げるのがおすすめです。12月に割引が終わるので、それまでに自分の作業での消費の傾向をつかんでおくと、プランやeffortレベルを選びやすくなります。エージェント型AIの基本から押さえたい人は「AIエージェントとは」もあわせて読んでみてください。

参照した主な情報

• Route and orchestrate models with GitHub Copilot Fusion — GitHub Changelog（2026年10月28日）
• GitHub Copilot Fusion now supports selection of local models — GitHub Changelog（2026年10月28日）
• GitHub Copilot in JetBrains: Universe releases — GitHub Changelog（2026年10月28日）
• GitHub Docs: About GitHub Copilot Fusion
• GitHub Docs: auto model selection
• GitHub Copilot プラン（公式）
• HydraFusion in VS Code and the GitHub Copilot app — GitHub Changelog（2026年9月30日）
• Artificial Analysis: GitHub Copilot Fusion orchestrates Anthropic and OpenAI models to balance performance and cost
• VentureBeat: GitHub Copilot Fusion mixes models to achieve near-Opus 5.5 coding performance at half the per-task cost