タイトル

GitHub Copilot Chat の Ask/Edit/Agent/Plan モード調査レポート

調査目的

GitHub Copilot Chat の Ask/Edit/Agent/Plan モードの理解と使い分けについての記事を作成するための情報収集。特に、Ask モードに対するユーザーの誤解（単なる調べ物ツールではなく、リポジトリ調査にも活用できる）と、Plan モードの優位性（調査から実装までのシームレスな流れ）を明らかにする。

実施日

2025年12月28日

参照元URL

メインリファレンス（Zenn記事）

1. GitHub Copilot Chat の Ask/Edit/Agent モードをコードレベルで理解して使い分ける

   • URL: https://zenn.dev/openjny/articles/5487004a195051
   • 要点: Ask/Edit/Agentモードの実装詳細、VS Code拡張の package.json での chatAgents 登録、各モードの内部動作をコードレベルで解説

2. GitHub Copilot Chat の Plan “モード” をコードレベルで理解する

   • URL: https://zenn.dev/openjny/articles/43e010c65faa9a
   • 要点: Plan モードはカスタムエージェントとして実装されており、intents ベースの他のモードとは設計が異なる。Plan.agent.md による定義、実装前の計画立案に特化

公式ドキュメント

3. GitHub Copilot Chat

   • URL: https://docs.github.com/copilot/using-github-copilot/copilot-chat
   • 要点: 公式の基本的な使い方、各モードの概要

4. プロジェクトを探索するための GitHub Copilot の使用

   • URL: https://docs.github.com/ja/get-started/exploring-projects-on-github/using-github-copilot-to-explore-projects
   • 要点: Askモードでのリポジトリ探索、@workspace メンション機能の活用法

5. GitHub Copilot のチュートリアル

   • URL: https://docs.github.com/ja/copilot/tutorials
   • 要点: 実践的な使い方のチュートリアル集

GitHub公式ブログ

6. Copilot ask, edit, and agent modes: What they do and when to use them

   • URL: https://github.blog/ai-and-ml/github-copilot/copilot-ask-edit-and-agent-modes-what-they-do-and-when-to-use-them/
   • 要点: 各モードの使い分けガイドライン、実用例

7. Agent mode 101: All about GitHub Copilot’s powerful mode

   • URL: https://github.blog/ai-and-ml/github-copilot/agent-mode-101-all-about-github-copilots-powerful-mode/
   • 要点: Agent モードの詳細解説、自律的なタスク実行能力

8. From idea to PR: A guide to GitHub Copilot’s agentic workflows

   • URL: https://github.blog/ai-and-ml/github-copilot/from-idea-to-pr-a-guide-to-github-copilots-agentic-workflows/
   • 要点: Issue から実装までのワークフロー、Plan モードとの連携

Microsoft Learn

9. Ask, Edit, and Agent - In-depth Overview of GitHub Copilot Chat Modes

   • URL: https://learn.microsoft.com/en-us/shows/visual-studio-code/ask-edit-and-agent-in-depth-overview-of-github-copilot-chat-modes
   • 要点: VS Code における各モードの詳細な動作説明

10. Use Agent Mode - Visual Studio (Windows)

    • URL: https://learn.microsoft.com/en-us/visualstudio/ide/copilot-agent-mode?view=visualstudio
    • 要点: Visual Studio でのエージェントモードの使い方

日本語コミュニティ記事

11. VS Code GitHub Copilot Ask・Edit・Agent 完全攻略ガイド

    • URL: https://note.com/iepyon/n/n15fd85adc473
    • 要点: 実務での使い分け、運用例、コツ

12. GitHub Copilot Agent/Plan/Edit/Ask の使い分け

    • URL: https://qiita.com/ELIXIR/items/508b7f1797f7cda8468e
    • 要点: 4つのモードの比較表、選択基準

13. GitHub Copilot の 3 つのモード（Ask, Edit, Agent）の正しい使い分け

    • URL: https://zenn.dev/m0t0taka/articles/8a239c4b2d0ebd
    • 要点: 実践的な使い分けのポイント

14. GitHub Copilotの使い方を解説、vscode対応、ショートカットも紹介

    • URL: https://www.ai-souken.com/article/how-to-use-github-copilot
    • 要点: 初心者向けの基本的な使い方、@workspace の活用

15. GitHub Copilot Workspaceとは？プロジェクト管理との違い・連携方法を解説

    • URL: https://www.ai-souken.com/article/what-is-github-copilot-workspase
    • 要点: Workspace機能との連携、Issue起点の開発支援

16. ワークスペースのチャットをエキスパートに

    • URL: https://vscode.dokyumento.jp/docs/copilot/reference/workspace-context
    • 要点: @workspace メンション機能の詳細

各モードの特徴と違い

Ask モード（質問・説明）

主な用途:

• 対話形式でのQ&A
• コードの解説、エラーの背景説明
• 技術相談、設計思想の確認
• リポジトリ全体の理解と調査（重要な使い方）

特徴:

• コード自体は変更しない
• 検索・情報収集に最適
• @workspace メンションでリポジトリ全体を対象に質問可能
• ワークスペース分析機能によりアーキテクチャ解説、依存関係の理解が可能

実装詳細:

• intent ベースのアーキテクチャ
• package.json の chatAgents として登録
• 短時間での情報取得に最適化

向いている場面:

• 既存コードの理解（オンボーディング）
• エラーや設計方針の相談
• 技術選定やAPI利用法の情報収集
• プロジェクト構造の把握
• ファイル間の結合関係の理解

弱み:

• 実際のリファクタや修正はできない
• 具体的な編集には Edit/Agent が必要

Edit モード（編集・リファクタ）

主な用途:

• 選択範囲やファイル単位の直接書き換え
• バグ修正、関数分割、可読性向上
• ピンポイントな編集

特徴:

• diff形式で変更案を提示、承認後に反映
• 一度に扱える範囲はファイル単位か一部コード
• 小～中規模のリファクタに最適

実装詳細:

• intent ベースのアーキテクチャ
• ファイルレベルでの編集に特化

向いている場面:

• 既存コードの部分修正
• スタイル統一
• 型安全化やコメント追加
• エラーハンドリングの追加

弱み:

• 複数ファイル横断の大規模リファクタは非対応
• 設計や実装計画までは踏み込まない

Agent モード（自律自動実行）

主な用途:

• 複数ファイル横断・大規模な自動編集
• 新規ファイル作成、プロジェクト全体の構築
• タスク単位での目的指示

特徴:

• タスクを分解し実行計画を立て、自律的にコード生成・編集・検証
• @workspace, @vscode, @terminal など広い操作範囲
• 複雑なワークフロー、設計変更、全体構造の見直しが可能

実装詳細:

• intent ベースのアーキテクチャ
• より高度な自動化と自律性
• MCP Server やカスタムエージェントとの連携が可能

向いている場面:

• 複数ファイル編集
• 新規ファイル作成
• テストコードの自動生成
• チームやプロジェクト全体の横断的改善
• 設計変更を伴う大規模リファクタ

弱み:

• 予想外の変更リスク（事前設計や計画が不十分だとずれる）
• 処理に時間がかかる場合がある
• 必ず人間のレビューが必要

Plan モード（計画・仕様化支援）

主な用途:

• 実装前の仕様策定・段取り化・計画立案
• 要件の整理と実施ステップの文書化

特徴:

• 実装はしない、計画まで
• AIが要件を元にステップ（Markdownドキュメントplan.mdなど）を出力
• 不明点があれば対話型で質問→再設計提案を繰り返し可能
• 調査から実装までのシームレスな流れを実現

実装詳細:

• カスタムエージェントとして実装（他のモードと異なる）
• package.json で contributes.chatAgents に登録
• Plan.agent.md による定義
• intent ベースではなく、より拡張性の高いアーキテクチャ

向いている場面:

• 要件や仕様が曖昧な段階
• 大規模実装の計画立案（リファクタリング、新機能追加）
• チーム共有や設計レビュー時の合意形成
• Ask モードでの調査結果を元に実装計画を立てる

弱み:

• 実装自体はしない、あくまで計画まで
• 生成提案は人間のレビューと修正が必要

ユーザーの誤解のポイント

Ask モードは「単なる調べ物ツール」ではない

よくある誤解:

• Ask モードは技術的な質問をするだけのツール
• ググるのと同じような使い方

実際の真価:

• リポジトリ全体の調査・分析ツールとして強力
• @workspace メンションにより、プロジェクト全体のコンテキストを把握
• アーキテクチャの理解、ファイル間の関係性の把握
• オンボーディング（新規参加者の立ち上がり支援）に最適
• 設計の妥当性検証、セキュリティ観点での質問も可能

活用例:

• 「このリポジトリの目的をREADMEから要約してください」
• 「src/ディレクトリの役割は？」
• 「この機能の実装がどのファイルに分散しているか教えて」
• 「このバグの原因として考えられるファイルを列挙して」

カスタム指示ファイル（.github/copilot-instructions.md）との組み合わせ:

• AI応答の品質や一貫性が向上
• プロジェクト固有のコンテキストを事前に提供できる

Plan モードの優位性

調査から実装までのシームレスな流れ

従来のワークフロー:

1. Ask モードで調査・質問
2. 自分で設計・計画を立てる
3. Edit/Agent モードで実装

Plan モードを活用したワークフロー:

1. Ask モードで調査・質問
2. Plan モードで調査結果を元に実装計画を立てる
3. Agent モードで計画に基づいて実装

シームレスさの利点

要件の構造化:

• 曖昧な要件を明確なステップに分解
• 実装の見落としを防ぐ
• チームメンバーとの認識合わせが容易

反復的な改善:

• 対話型で計画を洗練
• 不明点を質問しながら段階的に詳細化
• 実装前にレビュー・合意形成が可能

GitHub Issue/PR との連携:

• plan.md を Issue に添付して議論
• PR の説明文として活用
• CI/CD パイプラインとの統合

技術的背景:

• カスタムエージェントとしての実装により、より柔軟な計画立案が可能
• intent ベースの制約を受けない拡張性

競合記事の分析

既存の日本語記事の傾向

一般的な内容:

• 各モードの基本的な説明
• 使い分けの比較表
• 初心者向けチュートリアル

不足している視点:

• Ask モードのリポジトリ調査能力への言及が少ない
• Plan モードの技術的な実装詳細（カスタムエージェント）
• 調査→計画→実装の一連のワークフロー解説
• 実装レベルでの理解（package.json、intent、カスタムエージェント）

差別化ポイント

1. Ask モードの真価を伝える

   • 単なるQ&Aツールではなく、リポジトリ調査の主要ツール
   • @workspace の活用法の具体例
   • オンボーディングシナリオの提示

2. Plan モードの技術的背景

   • カスタムエージェントとしての実装
   • 他のモード（intent ベース）との設計思想の違い
   • GitHub Universe 2025 での発表背景

3. シームレスなワークフロー

   • Ask → Plan → Agent の連携
   • 実践的なユースケースの提示
   • Issue/PR との統合方法

4. コードレベルの理解

   • Zenn記事を参考に、内部実装への言及
   • VS Code 拡張としての登録方法
   • なぜそのように設計されているかの考察

内部リンク調査

このリポジトリで関連するタグを持つ記事を調査した結果、以下のタグで多くの記事が存在：

主要タグ

• ai: 約60件以上
• copilot: 約60件以上
• prompt: 約10件以上
• programming: 約20件以上

2025年11月の GitHub Copilot 関連記事

1. GitHub Copilot Coding Agent（エージェントパネル）を使ってみた (2025-11-26)

   • エージェントパネルの初回体験
   • HTML→Markdown変換タスク
   • 変換プログラムの自動生成

2. GitHub Copilot エージェントパネルでAGENTS.mdを作成した話 (2025-11-27)

   • AGENTS.md（カスタムエージェント定義）の作成
   • 5つの専門エージェント（Content Strategist, Interview Facilitator, Technical Writer, SEO Optimizer, QA）
   • ワークフローの設計

3. エージェントパネルから記事を生成してみた (2025-11-29)

   • エージェントパネルからの直接入力
   • AGENTS.md設定の反映
   • AIの自発的な改善

4. エージェントガイドラインを作成するプロンプトを試してみた (2025-11-27)

   • GitHub Blog のプロンプトテンプレート利用
   • コーディングエージェント向けガイドライン生成

5. その他多数のエージェント関連記事

内部リンク候補

• エージェントパネル関連の記事群（上記）
• AI/Copilot タグの記事
• prompt タグの記事（プロンプトエンジニアリング）

発見・結論

主要な発見

1. Ask モードの過小評価

   • 多くの記事で「質問ツール」としてのみ紹介
   • リポジトリ調査・分析ツールとしての価値が見落とされている
   • @workspace の強力さが十分に伝わっていない

2. Plan モードの独自性

   • カスタムエージェントとして実装されている点が技術的に重要
   • 他のモード（intent ベース）とは設計思想が異なる
   • 調査→計画→実装のワークフローで真価を発揮

3. モード間の連携

   • 各モードは独立したツールではなく、連携して使うことで効果的
   • Ask → Plan → Agent の流れが特に強力
   • Issue/PR/CI との統合で開発フロー全体を支援

4. 実装レベルの理解の重要性

   • Zenn記事のようなコードレベルの解説は希少
   • 内部実装を知ることで、より効果的な使い方が見えてくる
   • package.json、intent、カスタムエージェントの理解

記事執筆のポイント

1. Ask モードの再評価

   • リポジトリ調査ツールとしての側面を強調
   • 具体的なユースケースの提示
   • @workspace の活用法

2. Plan モードの深掘り

   • カスタムエージェントとしての技術的背景
   • 調査→計画→実装のシームレスな流れ
   • GitHub Universe 2025 での発表コンテキスト

3. 実践的なワークフロー

   • Ask/Plan/Agent の連携例
   • Issue/PR との統合方法
   • チーム開発での活用シナリオ

4. 技術的深度

   • Zenn記事を参考に、内部実装への言及
   • なぜそのように設計されているか
   • 今後の拡張可能性

次のステップ

アウトライン作成

次の段階として、search-engine-optimization エージェントにアウトライン作成を依頼する。

アウトライン作成時の重点項目:

1. タイトル最適化

   • 主要キーワード: GitHub Copilot, Ask モード, Plan モード, 使い分け
   • クリックされやすい表現
   • SEO を意識しつつ自然な日本語

2. meta description

   • Ask モードの真価（リポジトリ調査）
   • Plan モードの優位性（シームレス）
   • 150-160文字で要約

3. 見出し構造

   • H2/H3 で論理的に分割
   • Ask モードの誤解を解く → Plan モードの優位性 → 実践ワークフロー
   • コードレベルの理解セクション

4. 内部リンク設計

   • エージェントパネル関連記事へのリンク
   • AI/Copilot タグの記事
   • 関連するプロンプトエンジニアリング記事

5. 差別化要素

   • Ask モードのリポジトリ調査能力
   • Plan モードのカスタムエージェント実装
   • 調査→計画→実装のワークフロー
   • コードレベルの理解（Zenn記事参考）

記事作成フェーズ

アウトライン承認後、以下の専門家エージェントに執筆を依頼:

• 技術的正確性: github-copilot-otaku（カスタムエージェント専門家）
• スタイルと構成: layout-and-content-harmonization
• 校正: proofreader
• SEO最適化: search-engine-optimization
• 最終チェック: reviewer

追加調査が必要な項目

• GitHub Universe 2025 での Plan モード発表の詳細
• VS Code 拡張の最新バージョンでの実装変更
• カスタムエージェント機能の公式ドキュメント
• @workspace メンションの詳細仕様

備考

参考にすべきZenn記事の構成

両方のZenn記事（openjny氏）は以下の点で優れている:

• コードレベルでの実装解説
• なぜそうなっているかの考察
• 実際のコード例の提示
• 技術的背景の深掘り

これらの要素を、より一般読者向けにわかりやすく再構成することが重要。

想定読者

• GitHub Copilot を既に使っているが、モードの違いを正確に理解していない開発者
• Ask モードを「質問ツール」としてしか使っていない人
• Plan モードの存在を知らない、または使い方がわからない人
• より効果的な Copilot 活用法を探している人
• チーム開発で Copilot を導入しようとしている人

記事の目標

読者がこの記事を読んだ後:

1. Ask モードをリポジトリ調査ツールとして活用できる
2. Plan モードの役割と使い方を理解できる
3. Ask → Plan → Agent の連携ワークフローを実践できる
4. 各モードの内部実装への理解が深まる
5. チーム開発での活用イメージが持てる

調査完了日: 2025年12月28日
次回アクション: search-engine-optimization エージェントへアウトライン作成依頼
調査担当: investigative-research エージェント