@nqounetです。
GitHub Copilot 使い分けガイド｜118/300 リクエスト実測から学ぶ活用法という記事を作成してから、GitHub Copilot を色々と使い倒してみました。
目標は「月間300のプレミアムリクエストを100%使い切ること」でしたが、残念ながら達成できませんでした。しかし、この挑戦を通じて多くの発見がありました。
本記事では、プレミアムリクエストを短期集中で使った結果わかったこと、高額モデル（Claude Opus 4.5）の使用感、そしてAIエージェントの自律的判断について考察します。
月間300リクエストを使い切れなかった理由
利用状況の推移
上記のグラフを見ると、月末に向けて急激に使用量が増えていることがわかります。これは意図的にプレミアムリクエストを消費しようとした結果です。
最終的な利用状況は以下の通りです。
- 使用済みプレミアムリクエスト: 284.51 / 300（約95%）
- 主な使用モデル:
- Coding Agent model: 195リクエスト
- Code Review model: 42リクエスト
- Gemini 3 Flash: 12.21リクエスト
- Auto: Claude Sonnet 4.5: 9リクエスト
- Claude Opus 4.5: 3リクエスト（×3倍消費）
Coding Agent model は、Copilotのアサインによるもので、Claude Opus 4.5も含まれます。この表に出ているClaude Opus 4.5はエディタ拡張で指定して使ったものです。
試したこと
100%達成に向けて、以下のような取り組みを行いました。
- エディタ拡張のモデル変更: これまで
GPT-5 mini以外はほぼ使っていなかったのですが、Autoモードで実施 - Issue アサインでの高額モデル利用: いつからか、アサインするときにモデルを選べるようになっていたので、
Claude Opus 4.5（プレミアムリクエストが3倍消費）を使ってみた
短期集中利用で見えてきた制限
レート制限の実態
短期間で一気に使うのは難しいことがわかりました。
Coding Agent はバックグラウンドで実行できるという強みがありますが、短期間に多くの依頼をすると、利用制限に引っかかってしまいます。
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利用制限に引っかかってしまうと、チャットでも制限がかかってしまうので、とても使いにくくなります。
感覚的には、3並列くらいは大丈夫そうな気がします。
エラーの理由は、利用規約を見よ、と書いてありましたが、細かい制限についてはよくわかりませんでした。
タイムアウトの問題
ちなみに、1回のリクエストは1時間でタイムアウトしてしまいます。
タイムアウトになると、再開というか未完成部分を再度対応してもらうのは難しい（一部の情報が失われてしまう）ので、もったいないと感じます。
あまり長時間のタスクにならないような調整も必要です。
タイムアウト対策
- 再開しやすいように小さくコミットする
- 実行計画を作成してファイルとして保存しておく
AIエージェントは独自のTODOリストを作成して管理するようですが、それがちゃんと継続されるかどうかはちょっと怪しい場合もあります。
最適な使い方
これらの経験から、できるだけ平均的に使っていくのがよさそうです。
短期集中ではなく、日々の開発の中で自然に使っていく方が、制限に引っかからず快適に利用できます。
また、エディタ拡張については、基本的には無料モデルで十分な気がします。ただ、AGENTS.mdを更新する場合には1倍のモデルを選んでもよさそうです。一度指定すればずっと使えるようなものに関しては投資をする方が良いと思います。
Claude Opus 4.5 の優れた推論能力
正確で的確な推論
高いモデル（倍率が高いもの。具体的には Claude Opus 4.5）は、推論が正確というか、的確な気がします。
これまで、指示内容に不備があった場合、出来上がりを見ると「そうじゃないんだよ」ということが多い印象でした。指示の通りに動いて、足りない部分を補完して動いた結果、そうじゃないんだよ、という感じになる。
ですが、Claude Opus 4.5に関しては、偶然なのかもしれないのですが「私がやりたかったこと」をうまくやってくれる印象です。
改善の余地
なお、ログを見るとツールが使えなかった、のようなことも書いてあるので、調整の余地はありそうです。
オーケストレーションの最適化
オーケストレーションに関しては、どこにも書いてない「こうやってくれればいいのに」と思っていたことをやっていました。
なんというか、合理的にワークフローにある冗長性や不備を解決してくれていました。
誤字への対応力
プロンプトに誤字（打ち間違い）があっても対応に違和感がないので、見直して誤字していたことに気づくということもありました。
AIエージェントの自律的判断について
指示よりも「より良い内容」で解決
ただ、これは、AGENTS.md に書いてある内容やプロンプトを（一部とはいえ）無視したことになるので、それはそれで難しい問題というか。
指示した内容よりも「より良い内容」で解決してくれるのは、良いことでもあるのですが、そのようなAIエージェントの動きを容認して良いのかどうかを考えてしまいます。
タイムアウト回避のための作業調整？
例えば、偶然かもしれませんが、ちょっと長いタスクの場合、一部の作業を省略して56分くらいで終わっていたりします。
考えて行動してこうなっている、としたら、タイムアウトにならないように作業量の調整を自律的に行った、ということになります。
エビデンスはありませんが、タイムアウトになると作業が無駄になったり、再開が面倒だったり、といったことが発生するので、作業の速度を想定して、タイムアウトにならない程度の作業になるように作業量を計画する、というようなことを考えて実行した、と想像できます。
全体を最適化するために、ある程度の指示を無視している。
プロンプトエンジニアリングの必要性
こうなってくると、逆に曖昧な指示の方が下手に指示するよりもうまくいく場合もあるので、これまでの常識（プロンプトエンジニアリング）は不要になります。
絶対的な禁止事項は無視しないのかもしれませんが、AIの方が賢いと巧妙にすり抜ける方法とかでてきそうです。
ガイドライン更新のジレンマ
陰謀論的には、法律を作るとき必ず抜け道を作る、みたいな感じ？
AIにガイドラインを更新させていると、絶対的な禁止事項を無効化するように更新されてしまう、とか。考えすぎですかね。
セキュリティの話題: 詩による制限回避
最近発見された脆弱性としては、詩（ポエム）で表現されると、制限が緩くなるというセキュリティの問題があるようです。
よく発見されたと思うのですが。本当に色々と試したんでしょうね。
まとめ
贅沢にプレミアムリクエストを使うことで得られた発見
贅沢にプレミアムリクエストを使うことで、新しい発見ができました。
- 短期集中利用はレート制限に引っかかりやすい
- 平均的に使っていくのが最適
- 3並列くらいまでは大丈夫そう
- タイムアウト（1時間）対策が必要
高級モデルの誘惑
高級モデルは便利ではあるのですが、一度使うとやめられなくなるのが困ります。
Claude Opus 4.5 の推論能力は優れており、「やりたかったこと」を的確に実現してくれます。
AIエージェントの進化
たまたまアップデートのタイミングでもあったのですが、AGENTS.md やプロンプトだけで感覚的に複雑なことにも使えるように調整されてきている、という印象です。
AIエージェントが自律的に判断して最適化する能力は素晴らしいですが、同時にその自律性をどこまで許容すべきかという新たな課題も浮き彫りになりました。
これからのAI活用は、単なるツールの使い方ではなく、AIとの協働のあり方を考える時代になってきているのかもしれません。