GitHubのCopilot Enterpriseが月額39ドルで一般公開されました

GitHubは本日、大規模企業向けのコード補完ツールおよび開発者中心のチャットボットの月額39ドル版であるCopilot Enterpriseの一般提供を発表しました。Copilot Enterpriseには、知的財産権の免責を含む既存のBusinessプランのすべての機能に加え、大規模チーム向けに重要な機能がいくつか追加されています。注目すべきは、組織内のコードとナレッジベースを参照できる機能です。Copilotは現在、MicrosoftのBing検索エンジン（現在ベータ版）にも統合されており、まもなくユーザーはチームの既存コードベースに基づいてCopilotのモデルを微調整できるようになります。

これにより、例えばチームに新しく参加した開発者がCopilotにコンテナイメージをクラウドにデプロイする方法を尋ねれば、組織のプロセスに特化した回答を得ることができます。多くの開発者にとって、異動時に生産性を維持する上で障害となるのは、必ずしもコードベースの理解ではなく、様々なプロセスを理解することです。もちろん、Copilotはコードの理解にも役立ちます。

多くのチームが既にGitHubリポジトリにドキュメントを保存しているため、Copilotがそれらを分析するのは比較的容易です。実際、GitHubのCEOであるトーマス・ドームケ氏が私に語ったように、GitHub自体が事実上すべての社内ドキュメントをこのサービス上に保存しており、最近これらの新機能へのアクセス権を全従業員に付与したため、エンジニアリング以外の質問にもこのサービスを使い始めている人もおり、例えば休暇ポリシーについてCopilotに質問するようになりました。

ドームケ氏によると、Copilotの初期の頃から、顧客から内部情報を参照する機能の要望が寄せられていたという。「組織内で開発者が行う作業の多くは、社内やオープンソースで行うこととは異なります。組織には独自のプロセスや特定のライブラリがあり、外部には存在しないツール、システム、依存関係を内部で持っている場合が多いのです」と彼は指摘した。

Bingとの連携については、Dohmke氏は、モデルが最初にトレーニングされてから変更された可能性のある情報（オープンソースライブラリやAPIなど）についてCopilotに問い合わせるのに役立つだろうと述べました。現時点では、この機能はEnterprise版でのみ利用可能であり、Dohmke氏は他のエディションにも搭載されるかどうかについては明言を避けましたが、GitHubが将来的にこの機能を他のエディションにも導入するとしても不思議ではありません。

関連するコストの問題もあり、エンタープライズ向け機能として残る可能性が高い機能の一つが、まもなくリリースされるファインチューニングです。「企業がGitHub組織内のリポジトリセットを選択し、それらのリポジトリ上でモデルをファインチューニングできるようにします」とDohmke氏は説明します。「生成AIとファインチューニングの複雑さを顧客から抽象化し、顧客がコードベースを活用して最適化されたモデルを生成し、それをCopilotシナリオ内で使用できるようにします。」ただし、これは埋め込み、スキル、エージェント（新しいBingエージェントなど）を使用する場合ほどモデルを最新の状態に維持できないことも意味すると指摘しました。しかし、これらすべては相互に補完的であり、既にこの機能をテストしている顧客は大幅な改善を実感していると彼は主張します。これは特に、PythonやJavaScriptほど広く使用されていない言語のコードベースや、組織外には存在しない内部ライブラリを使用しているチームに当てはまります。

本日のリリースについての話に加え、Dohmke氏にCopilotの今後の展望について尋ねました。その答えは基本的に「より多くの場所でCopilotを活用すること」です。来年は、新しい場所を作ってコピー＆ペーストするのではなく、既に作業を行っている場所にCopilotを配置するという、エンドツーエンドのエクスペリエンスに重点が置かれるようになると思います。GitHubの私たちは、開発者が既にコラボレーションを行い、世界のソフトウェアを構築している場所でCopilotを利用できるようにすることで、github.comにCopilotを配置するという、まさにその機会に非常に興奮しています。

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基盤となる技術とその将来について、ドームケ氏は、自動補完機能は現在GPT 3.5 Turboで動作していると述べた。レイテンシ要件のため、GitHubはこのモデルをGPT 4に移行していないが、ドームケ氏は、Copilot Businessのリリース以来、チームがこのモデルを「6回以上」アップデートしてきたことも指摘した。

現時点では、GitHubがGoogleモデルのように、エクスペリエンスを支えるモデルの規模に応じて価格帯を差別化することはないようだ。「ユースケースが異なれば、必要なモデルも異なります。各モデルバージョンにおけるレイテンシー、精度、結果の品質、責任あるAIといった最適化は、出力が倫理的でコンプライアンスに準拠し、安全であること、そしてお客様の期待よりも低品質なコードが生成されないことを保証する上で重要な役割を果たします。私たちは今後も、Copilotエクスペリエンスの様々な要素に最適なモデルを使用するという方針を推し進めていきます」とドームケ氏は述べた。