GitHub Copilot（コパイロット）、JetBrains IDEでAutoに代わる「Copilot Fusion」を提供開始ローカルサンドボックスと次の編集提案（NES）は一般提供に

GitHubは2026年10月28日（米国時間・日本時間では29日0時台）、JetBrains IDE向けのGitHub Copilot（コパイロット）の更新を発表しました。モデルを自動で選ぶ現在のAutoに代わる「GitHub Copilot Fusion（フュージョン）」が加わり、ローカルサンドボックスと次の編集提案（NES）は一般提供になったと、GitHubは公式changelogで説明しています。

3行まとめ

1. GitHubは10月28日、JetBrains IDE向けCopilotにCopilot Fusionを追加。Standard・High・Maxの3段階で、現在のAutoを置き換え、全ユーザーに順次提供する。
2. Fusionは最初の30日間30%割引。ローカルサンドボックスと次の編集提案（NES）は一般提供になった。
3. GitHubは、Fusion Maxが外部指標のArtificial Analysis Coding Agent Indexで60点、Claude Code with Opus 5.5 Maxの2点差以内と説明している（同社の記載）。

本記事の内容は、日本時間10月29日1時台に公式ページで確認したものです。

何が新しくなったのか

JetBrains向けの発表（日本時間10月29日0時30分ごろ公開）が挙げた主な項目は次のとおりです。

細かな使い勝手の変更も並んでいます。設定画面の最上位階層にGitHub Copilotが出る、両方を有効にしているとエージェントの選択欄でLocalよりCopilotが前に来る、補完を受け入れた後に続きの提案が出る、エージェントのターンにカーソルを重ねると完了時間・生成時間・モデル別のトークン使用量が見える、といった内容です。

Copilot Fusionは何をするのか

Fusionの個別ページによると、モデルピッカーでCopilot Fusionを選ぶと、特定のモデルではなく「モデルをルーティングして組み合わせる仕組み」を選ぶことになります。ユーザーが決めるのは作業の重さに応じた段階だけです。

• Fusion Standard: 日常のコーディング向けに、汎用的なモデルを優先
• Fusion High: 難しいタスクや深い推論向けに、高性能なモデルを優先
• Fusion Max: 最も要求の高いタスクや複雑な推論向けに、最も高性能なモデルを優先

必要に応じて、次の3つの流れでモデルを組み合わせるとGitHubは説明しています。

• Single: 1つのモデルが直接解く
• Cascade: 効率のよいモデルが下書きを作り、品質チェックで採用するか、より強いモデルに引き上げるかを決める
• Critique: 1つのモデルが下書きを書き、別のモデルがレビューし、元のモデルが修正する

GitHubによると、FusionはProject HydraFusionの複数モデルの組み合わせと、Copilotのauto model selectionの調整されたモデル選択を一緒にしたものです。直近のHydraFusionの記事はGitHub Copilot（コパイロット）のHydraFusion（ハイドラフュージョン）に上位版「Max」にまとめています。

性能の数字は誰の測定か

GitHubは、Artificial Analysis Coding Agent IndexでCopilot Fusion Maxが60点を取り、Claude Code with Opus 5.5 Maxとの差は2点以内だったと書いています。同じ結果をタスクあたりの平均API費用が約半分、使用トークンが約半分、所要時間が約40%短い状態で出したとも説明しています。いずれもGitHubの発表に書かれた数字で、第三者による再現は今回確認していません。

誰が使えるのか──管理者の設定も

Fusionの個別ページは、Copilot FusionがVisual Studio Code、GitHub Copilot app、GitHub Copilot CLI、JetBrains IDEsで、すべてのCopilotプランで使えると書いています。そのほかのクライアントは「近日対応」とのことです。一方、JetBrains向けの発表は「全ユーザーに順次提供」としており、手元の更新にすぐ出るとは限りません。

管理者向けには次の仕組みがあります。

• FusionはEnterpriseと組織のモデルポリシーで有効なモデルだけを使う
• Enterprise管理者は、Fusionが選ぶ候補を確認でき、モデルごとの有効なポリシー状態を個別に設定できる。あるモデルを全員に対して無効にせず、Fusionの候補からだけ外すことも可能
• Enterprise managed settingsで、どの段階でもFusionを既定モデルにできる

AT&TのHari Pokhrelさん（Principal Software Engineer）のコメントも、GitHubのページに載っています。Standardが適切なモデルを自動で選ぶことでトークン効率が上がり、不要な支出が減ったという内容です。これは導入企業の声としてGitHubが掲載したものです。

料金は？

2つのページで割引の書き方が違います。JetBrains向けは「最初の30日」、Fusion個別ページは「期間限定」です。30日の起算点（Fusionを初めて使った日か、提供開始日か）は、今回確認したページには書かれていません。割引の対象も、Fusion個別ページは「有料のCopilotプランのユーザー」と書く一方、JetBrains向けの発表には対象プランの記載がありません。

前と何が違うのか

JetBrainsでは、Fusionは現在のAutoのモデル選択を置き換えます。Fusionの個別ページには、リサーチプレビューでauto、HydraFusion、HydraFusion Maxを有効にしていた人の選択は、対応するFusionの段階に自動で移ると書かれています。

ローカルモデル対応は別の発表です。「GitHub Copilot Fusion now supports selection of local models」は、端末上のモデルとクラウドのモデルをFusionが選び分ける機能を、実験的プレビューとしてCopilot CLI、Copilot app、Visual Studio Codeに出したという内容で、JetBrainsは対象に挙がっていません。オプトインで、Windowsでは対応端末にMAI Code 1.1 FlashをWindows ML経由でダウンロード・設定できます。手動設定のローカルモデルなら、Copilot CLIでWindows・macOS・Linuxにも対応します。「ローカル推論でもセッションがオフラインになるわけではない」「ルーティングの判断はクラウドで行う」と明記されています。

取得したページで気づいたこと

日本時間1時12分に3つのページを取得して読み比べたところ、2つの点に気づきました。

1. JetBrains向けの発表は「全ユーザーに順次提供」と書き、Fusionの個別ページは冒頭で「generally available」と書いています。同じ日の発表ですが、手元で使えるようになる時期の書き方は揃っていません。
2. 取得した3ページはいずれも英語で、JetBrains向けの発表にはプラグインの対応バージョン番号や、対応するIDEの範囲の記載が見つかりませんでした（ページ内でバージョンを検索して確認）。

確認できていないこと

• 日本を含む国・地域ごとの提供状況: 今回確認した3ページには記載がありません
• Fusionの割引の起算点と、割引後の具体的な金額: ページに書かれていません
• ベンチマークの60点や費用・時間の削減幅: GitHubの記載のみで、条件の詳細は確認していません
• ローカルサンドボックスの具体的なポリシーの書き方: 今回の発表には手順がありません
• 筆者は実際に製品を動かしていません。上記はすべて公式ページの記載です

参照した公式ページ

• GitHub Copilot in JetBrains Universe releases（日本時間10月29日1時12分に確認）
• Route and orchestrate models with GitHub Copilot Fusion（同1時12分に確認）
• GitHub Copilot Fusion now supports selection of local models（同1時12分に確認）

本記事は続報があり次第更新します。