チャットの概要

Visual Studio Codeのチャット機能を使うと、自然言語を使用してAIによるコーディング支援を受けることができます。コードに関する質問、複雑なロジックの理解、新機能の生成、バグの修正などを、会話型インターフェースを通じて行うことができます。この記事では、チャットビューまたはエージェントウィンドウのどちらで作業する場合でも、チャットの操作方法（コンテキストの追加、言語モデルの選択、効果的なプロンプトの記述、AIによる変更の確認方法）について説明します。

前提条件

• GitHub Copilotへのアクセスが必要です。サブスクリプションをお持ちでない場合は、Copilot Freeプランに登録することでCopilotを無料で利用できます。

VS Codeでチャットにアクセスする

VS CodeにはAIチャットの会話を開始するための複数の方法があり、それぞれ異なるワークフローに最適化されています。VS Codeタイトルバーのチャットメニュー、または対応するキーボードショートカットを使用してください。

最初のプロンプトを送信する

チャットの仕組みを確認するために、基本的なアプリを作成してみましょう

1. ⌃⌘I (Windows, Linux Ctrl+Alt+I)を押すか、VS Codeタイトルバーからチャットを選択してチャットビューを開きます。

2. Agent Targetドロップダウンを使用して、エージェントを実行する場所を選択します。例えば、Localを選択すると、ワークスペース、ツール、モデルへのフルアクセス権を持った状態で、エディター内で対話的にエージェントを実行できます。

3. エージェントピッカーからエージェントを選択します。例えばエージェントを選択すると、AIが自律的にタスクを判断し、ワークスペースに変更を加えることができます。エージェントの選択について詳しくはこちらをご覧ください。

4. チャットの入力フィールドに次のプロンプトを入力し、Enterを押して送信します。

   Create a basic calculator app with HTML, CSS, and JavaScript
   

   エージェントはワークスペースに直接変更を適用します。また、依存関係のインストールやビルドスクリプトの実行など、ターミナルコマンドを実行する場合もあります。

5. エディター内で提案された変更を確認し、それらを保持するか破棄するかを選択します。

チャットセッションを構成する

チャットセッションを開始する際、以下の選択肢によってAIの応答方法が決定されます。

• セッションタイプ: エージェントがどこで実行されるか（ローカル、バックグラウンド、またはクラウド）を決定します。エージェントの種類について詳しくはこちらをご覧ください。
• エージェント: AIの役割やペルソナ（Agent、Plan、Askなど）を決定します。エージェントの選択について詳しくはこちらをご覧ください。
• 権限レベル: ツール承認に関するエージェントの自律性を制御します。権限レベルについて詳しくはこちらをご覧ください。
• 言語モデル: 会話の基盤となるAIモデルを決定します。VS Codeにおける言語モデルについて詳しくはこちらをご覧ください。

セッションの開始、切り替え、整理の手順については、「チャットセッションの管理」をご覧ください。

プロンプトにコンテキストを追加する

適切なコンテキストを提供することで、AIはより関連性が高く正確な回答を生成できます。

• 暗黙的なコンテキスト: VS Codeは、アクティブなファイル、現在の選択範囲、ファイル名を自動的にコンテキストとして含めます。エージェントを使用する場合、エージェントは追加のコンテキストが必要かどうかを自律的に判断します。

• #-メンション: チャット入力で#と入力すると、ファイル(#file)、フォルダー、シンボル、コードベース全体(#codebase)、ターミナルの出力(#terminalSelection)、または#fetchなどのツールを明示的に参照できます。

• @-メンション: @と入力すると、@vscodeや@terminalといった専門的なチャット参加者を呼び出すことができます。それぞれが特定の領域に最適化されています。

• ビジョン: スクリーンショットやUIモックアップなどの画像をプロンプトのコンテキストとして添付できます。

• ブラウザー要素（実験的機能）: 統合ブラウザーから要素を選択し、HTML、CSS、スクリーンショットをプロンプトのコンテキストとして追加できます。

AIのためのコンテキスト管理について詳しくはこちらをご覧ください。

画像カルーセル（実験的機能）

imageCarousel.chat.enabled Open in VS Code Open in VS Code Insiders が有効な場合、チャットの応答に含まれる画像や動画を選択して、専用のカルーセルビューを開くことができます。ツール結果（統合ブラウザー、Playwright、その他のMCPサーバーなど）や、アシスタントのメッセージ内にインライン表示されたメディアファイルは、すべてこのカルーセルからアクセス可能です。

変更を確認および管理する

AIがファイルに変更を加えた後、内容を確認し、承諾または破棄を行ってください。

• インライン差分の確認: 変更されたファイルを開くと、適用された変更のインライン差分が表示されます。エディターのオーバーレイコントロールを使用して編集箇所を移動し、個々の変更に対して保持(Keep)または取り消し(Undo)を選択します。詳細については、AIが生成したコード編集の確認をご覧ください。

• チェックポイントの使用: VS Codeは、チャットのやり取り中の重要なタイミングでファイルのスナップショットを自動的に作成し、以前の状態にロールバックできるようにします。詳細については、チェックポイントと編集リクエストをご覧ください。

• ステージングによる承諾: ソース管理ビューで変更をステージングすると、保留中の編集内容は自動的に承諾されます。変更を破棄すると、保留中の編集内容も破棄されます。

より良い回答を得る

チャットでは、AIの回答の品質と関連性を向上させるためのいくつかの方法が提供されています。

• 効果的なプロンプトの記述: 何をしたいのかを具体的に伝え、関連するファイルやシンボルを参照し、一般的なタスクには/コマンドを使用してください。プロンプトの例を参考にしたり、完全なプロンプトエンジニアリングガイドを確認したりすることをお勧めします。

• AIのカスタマイズ: カスタム指示の追加、再利用可能なプロンプトファイルの作成、あるいは専門的なワークフローのためのカスタムエージェントを構築することで、AIの挙動をプロジェクトに合わせて調整できます。例えば、コード品質やチームのコーディング規約への準拠をフィードバックする「コードレビュー担当者」エージェントを作成できます。

• ツールによる拡張: MCPサーバーを接続したり、ツールを提供する拡張機能をインストールしたりすることで、外部サービス、データベース、APIへのアクセスをエージェントに提供できます。

詳細については、VS CodeにおけるAIのカスタマイズをご覧ください。

チャットのやり取りのトラブルシューティング

エージェントログとチャットデバッグビューを使用して、プロンプトを送信した際に何が起きているかを調査します。エージェントログには、ツール呼び出し、LLMリクエスト、プロンプトファイルの検出の経時的なイベントログが表示されます。チャットデバッグビューには、各インタラクションの生のシステムプロンプト、ユーザープロンプト、コンテキスト、ツールペイロードが表示されます。これらのツールは、なぜAIがそのように応答したのかを理解したり、予期せぬ結果のトラブルシューティングを行ったりする際に役立ちます。

サポート

GitHub Copilot ChatのサポートはGitHubによって提供されており、https://support.github.comからお問い合わせいただけます。

Copilotのセキュリティ、プライバシー、コンプライアンス、透明性についての詳細は、GitHub Copilot Trust Center FAQをご覧ください。

関連リソース

• チャットセッションの作成と管理

• エージェントを選択し、権限を構成する

• プロンプトの例