AIコーディング

「いつものAI」が来月消える——GitHub CopilotのMAI-Code-1-Flash廃止予告から考える、AIツールとの正しい付き合い方

GitHubは2026年9月10日に、Copilotで使えるAIモデル「MAI-Code-1-Flash」をすべてのCopilot体験で廃止し、後継の「MAI-Code-1.1-Flash」への移行を案内すると発表しました。本記事では、この発表を入り口に「AIモデルの廃止」とは何か、なぜ起きるのか、利用者や開発チームは何を備えるべきかを、専門知識がない方にもわかる言葉で解説します。

「あのAIとの会話、どこに行った？」をなくす——GitHubがブラウザ版Copilotの「会話管理」を強化した話

GitHub Changelogの「Copilot on web expands conversation controls」を起点に、AIチャットの「会話を管理する機能」がなぜ大事なのかを考えます。発表で確認できたのは、github.com上のCopilot Chatで最近の会話にアクセスしやすくなったこと、チャットの最小化に関する改善が入ったことです。専門知識がない方にも読める形で、会話履歴を「使い捨て」から「資産」に変える考え方を解説します。

高性能な道具を与えたらAIのレビューが下手になった——GitHubが明かした「シンプルに戻す」改善の話

GitHub Blogの「Better tools made Copilot code review worse. Here’s how we actually improved it.」を起点に、AIに高機能な道具を与えるほど結果が悪くなることがある、という逆説を考えます。GitHubが選んだのは、grepのような昔ながらのシンプルな道具に共通化し、証拠にもとづいてレビューさせるという地味な改善でした。専門知識がない方にも読める形で解説します。

新しいAIツールを追いかけるのをやめると、なぜ仕事が進むのか——「ハーネス」という考え方

GitHub Blogの「The harness is all you need (mostly)」を起点に、AIを使っても仕事が速くならない理由を考えます。鍵になるのは最新ツールの乗り換えではなく、プロトタイプ・計画・実装・レビューという「作業の型（ハーネス）」を整えること。エンジニア以外の仕事にも応用できる形で解説します。