GitHub Copilot Fusionとは？モデル自動振り分けの仕組み｜料金・対象プラン・始め方【2026年】

GitHub Copilot Fusionを、僕は「どのモデルを使うかを人が選ぶ作業を、Copilotの側へ渡すための入口」と読んでいます。モデルの一覧から1つを選ぶ代わりにFusionを選ぶと、タスクに合わせてモデルの振り分けと組み合わせをCopilotが決めます。

この記事は公式情報・公開情報をもとにまとめた解説です。僕の会社で検証していない点は、その旨を書いています。出典はGitHubのchangelogとGitHub Docsで、確認日は2026年10月29日です。

効果レベルと実行パターンの違い、どのプランでどこまで使えるか、料金のかかり方を順に並べます。「うちの規模でもFusionに任せていい？」という問いには、最後の節で僕の見立てを書きます。

GitHub Copilot Fusionとは、モデルを選ぶ代わりに選ぶ「振り分け役」

GitHub Copilot Fusionは、実行のたびにモデルと進め方を自動で選んで処理する、Copilotの振り分け役です。GitHub Docsは、ルーターとオーケストレーターを兼ねる仕組みと説明しています。

提供の開始は、GitHubのchangelogの2026年10月28日の投稿で発表されました。提供の状態は一般提供で、試験提供（プレビュー）ではありません。

changelogによると、Fusionは2つの仕組みを合わせたものです。GitHubの研究プロジェクト「Project HydraFusion」の複数モデルの連携と、Copilotの自動モデル選択です。

研究段階の試験に参加していた人の設定は、対応する効果レベルへ自動で移ると書かれています。

Docsでは、作業の途中で使う人がモデルを切り替える必要はないと説明されています。使えるモデルの稼働の状況も見ながら、振り分け先を決めるそうです。

何ができる：3つの効果レベルと3つの実行パターン

できることの中心は、作業の重さに合わせた「効果レベル」を選ぶと、あとはCopilotがモデルと実行パターンを決める点にあります。使う人が選ぶのは効果レベルだけになります。

効果レベル：Standard・High・Maxの3段

効果レベルは、changelogとDocsで次の3つが案内されています。どれも公式の説明の要約で、僕の会社で動きを確かめたものではありません。

• Fusion Standard：コスト・品質・応答の速さのつり合いを取る。日常の作業向けで、タスクごとに1つのモデルを選ぶ
• Fusion High：難しいバグの修正や、複数のファイルにまたがる変更など、深い推論が要る作業向け
• Fusion Max：最も深い推論や、徹底した分析が要る作業向け。最も性能の高いモデルを優先する

Docsにはもう1つ、Fusion Fastという段も載っています。速いモデルが要る場面だけで自動的に使われ、使う人は選べません。使われるのはVS Codeのインラインチャットの中だけです。

実行パターン：Single・Cascade・Critique

実行パターンは、モデルの仕事の分け方です。Docsの説明を、比べやすいように並べると下の表になります。

Critiqueについて、changelogは別のモデルが見直すと説明し、Docsは複数のモデルが並行して見直すと説明しています。この記事では、より詳しいDocsの書き方に合わせました。

パターンは指示を出すたびに選ばれ、同じ会話の中でも変わることがあります。単純な作業では見直しは行われず、その分の時間とクレジットも使われないと書かれています。

途中の下書きは捨てられたり直されたりして、表示されるのは最後の答えだけです。応答の下の効果レベルの名前にカーソルを合わせると、使われたモデルの一覧が見られると案内されています。

GitHubが発表した成績の数字

changelogは、外部の評価指標「Artificial Analysis Coding Agent Index」の結果を紹介しています。Fusion Maxの点数は60点です。

比べた相手はClaude Code（Opus 5.5 Max）で、差は2点以内です。

同じ投稿では、1タスクあたりの平均のAPIコストと使ったトークンがおよそ半分、かかった時間がおよそ40%短かったとされています。これはGitHubの発表の数字で、僕の会社で測ったものではありません。

誰が使える：Standardは全プラン、HighはPro+以上、MaxはMax・Business・Enterprise

対象はすべてのCopilotのプランです。ただし、選べる効果レベルはプランで変わります。Docsの表を、効果レベルごとに並べると下の表になります。

個人のProのプランではStandardだけ、Highを使うならPro+以上が前提です。会社で入れるBusiness・Enterpriseは、3段すべてが選べる表示になっています。

使える場所は、一般提供の時点で4つです。Visual Studio Code、GitHub Copilot app、GitHub Copilot CLI、JetBrainsのIDEです。

ほかの道具への対応は「近日」とだけ書かれ、時期は記載がありません。

TeamsのチャットからCopilotに修正を頼む入口は、Fusionとは別の発表です。GitHub Copilot Teams連携の記事にまとめました。

日本で使えるかについては、changelogにもDocsにも地域の記載がありません。日本語での動きの違いも書かれておらず、この記事では未確認として扱います。

始め方：道具を最新にして、モデルの一覧でCopilot Fusionを選ぶ

始め方は、changelogに3つの手順で書かれています。手順はこれだけで、別の申し込みは案内されていません。

1. 使っている道具（VS Code・Copilot app・CLI・JetBrains）を最新の版に更新する
2. モデルを選ぶ一覧（モデルピッカー）で「Copilot Fusion」を選ぶ
3. 効果レベルを選ぶ

Docsには、選べるモデルが1つも無い場合は、一覧にFusionが表示されないと書かれています。プランで使えないモデルや、管理者の方針で外されたモデルは、Fusionの振り分け先に入りません。

自動モデル選択のDocsには、一覧に「Auto」ではなく「Copilot Fusion」と出る場合、その画面でFusionが使えるという意味だと書かれています。

会社のCopilot（Enterprise）で管理者が決めること

エンタープライズの管理者は、Fusionが振り分けに使ってよいモデルを決められます。Docsの手順は、エンタープライズのページ上部の「AI controls」から始まります。

1. エンタープライズのページで「AI controls」を開く
2. サイドバーの「Copilot」を開く
3. 「Models」の下の「Configure Copilot Fusion models」を開く
4. 一覧のモデルごとに状態を選ぶ

ここで有効にしても、ほかのモデルの方針でその人に許されていなければ使えないと書かれています。changelogでは、全体の設定は変えずにFusionの中だけで特定のモデルを止めることもできると説明されています。

Fusionを全員の既定のモデルにするには、エンタープライズの管理設定を使います。設定の項目 fusionTier で、新しい会話の効果レベルの既定を standard・high・max・unmanaged から選べます。

unmanaged 以外を選ぶと、使う人やリポジトリの側で上書きできなくなると書かれています。

効くのはCLI 1.0.104-3以降、VS Code 1.144.0以降、Copilot app 1.1.33-4以降です。表ではJetBrainsのIDEは対象外です。

組織（Organization）だけで契約している場合の手順は、今回読んだ範囲には記載がなく、未確認です。

料金・制限：使ったモデルの標準単価、有料プランは11月30日まで30%引き

料金は、Fusionが振り分けで使った各モデルに、そのモデルの標準の単価でかかります。Docsは、Fusionそのものに別の料金は無いと書いています。

期間限定の割引もあります。有料プランの人は、2026年11月30日までモデルの料金が30%引きです。changelogは期間限定とだけ書き、終わる日はDocsに載っています。

注意したいのは、効果レベルで使う量が変わる点です。HighとMaxは複数のモデルを使うため、Standardより多くのAI creditsを使うことがあると書かれています。

モデルごとの単価は、Docsの「Models and pricing for GitHub Copilot」で確かめる形です。

AI creditsの考え方とプランごとの割り当ては、GPT-6.1 TerraがGitHub Copilotで提供開始の料金の節にまとめています。

料金表のページでは、1 AI creditが0.01米ドルと書かれています。一方で、Fusionと30%引きの記載はこのページにはありませんでした。

比べるために書くと、ふつうのAutoには別の割引があります。有料プランでCopilot ChatかCopilot cloud agentからAutoを使うと、モデルの料金が10%引きとDocsにあります。

制限の面では、Fusionには独自のコンテキストウィンドウ（1回に読める量）がありません。表示される大きさは、使うモデルの中でいちばん小さい上限をもとにした控えめな値だと書かれています。

プレミアムリクエストの数え方や、モデルごとの倍率との関係は、changelogにもDocsにも記載がありませんでした。

注意点：捨てられた下書きの変更は戻らない・日本での提供は記載なし

注意したい点は4つあります。公式に書かれていることと、書かれていないことを分けて並べます。

1つ目は、ファイルへの変更です。Docsには、捨てられた下書きの途中で行われたファイルの編集は、自動では元に戻らないと書かれています。コミットの前に変更を確かめるよう案内されています。

2つ目は時間です。CascadeとCritiqueは見直しのためにモデルを余分に呼ぶので、答えが返るまでに時間がかかると書かれています。

3つ目は、中身が変わる点です。振り分け先のモデルの顔ぶれと実行パターンは、新しいモデルの登場や評価の結果で変わると明記されています。

また、Fusionはサブエージェントとは別に動き、サブエージェントを呼び出さないと書かれています。

4つ目は、データの扱いと地域です。Docsにあるのは、見直し役のモデルには必要な範囲の文脈だけを渡すという説明までです。日本での提供や、データの保存先についての記載はありません。

ほかに、手元のPCで動くモデルを振り分け先に足す仕組みが、公開プレビューとして載っています。実験的な機能をオンにする必要があり、使われるのはStandardのときだけです。

中小企業での使いどころ（僕の見立て）

ここからは事実ではなく、僕の見立てです。開発の担当が1〜3人ほどの会社なら、まずStandardを既定にして、難しい作業のときだけHighに上げる形が合うと読んでいます。

理由は、モデル選びの知識を社内にためなくて済む点です。10月だけでもGPT-6.1 Terraが一覧に加わっており、毎回選び直す運用は、少人数だとそれだけで手間になります。

僕の会社は、コードの作業ではClaude Codeを中心に使っていて、Copilot Fusionを業務で回した記録はありません。下の場面は一般論として読んでください。

合いそうな場面

• 社内のWebサイトや業務の道具を、1〜2人で直している会社
• 担当ごとに使うモデルがばらばらで、費用の見通しが立ちにくいチーム
• 外注先とリポジトリを分け合い、既定の設定をそろえたい会社（Enterprise）

先に決めておきたいこと

HighとMaxはクレジットを多く使うことがあるので、誰がどの段を使ってよいかを先に決めたほうが安全と考えています。11月30日で30%引きが終わる点も、費用の見積もりに入れておきたいところです。

僕の会社では、Claude Codeの側でモデルを軽・中・重に分ける表を作って回しています。

その考え方はClaude Codeのモデル変更とサブエージェントの使い分け表にまとめました。

AIに仕事を任せるときのつまずきどころは、AI導入の失敗事例7つに僕の会社の記録を並べています。

まとめ

• GitHub Copilot Fusionは、タスクに合わせてCopilotがモデルと実行パターンを自動で選ぶ機能で、2026年10月28日に一般提供が始まった
• 効果レベルはStandard・High・Maxの3段。StandardはFreeを含む全プラン、HighはPro+以上、MaxはMax・Business・Enterpriseで使える
• 料金は使った各モデルの標準の単価で、有料プランは2026年11月30日まで30%引き。HighとMaxはクレジットを多く使うことがある
• 捨てられた下書きのファイル変更は自動で戻らず、日本での提供とプレミアムリクエストの扱いは公式に記載がない
• 僕なら、Standardを既定にして使い、難しい修正のときだけHighに上げるところから始めます