メドピア開発者ブログ

集合知により医療を再発明しようと邁進しているヘルステックカンパニーのエンジニアブログです。読者に有用な情報発信ができるよう心がけたいので応援のほどよろしくお願いします。

GitHub Copilot を味方につける：AI に渡すコンテキスト整備の工夫

こんにちは。事業本部開発部 MISP グループのフロントエンドエンジニアの小林和弘（@kzhrk0430）です。

メドピアでは「AI ファーストカンパニー」を目指すことを全社で掲げています。実際に社内では、AI ツールを活用して業務を効率化する動きが活発に行われています。たとえば、Gemini を使って Google Meet の文字起こしや議事メモを作成したり、Notion AI で要件定義とテストケースの整合性を確認したり、スライド作成を AI に任せたりと、日々の業務に AI を積極的に取り入れています。

今回は、開発環境をより快適にするために GitHub Copilot（VS Code 拡張）を活用した取り組みをご紹介します。

AI に渡すコンテキストを整備する

Copilot は多様な機能を提供していますが、それぞれ異なる種類のコンテキストを参照している印象があります。そのため、意図通りに動作させるには、各機能ごとに適切なコンテキストを整備することが重要です。

今回は、以下の 3 点にフォーカスして取り組みました：

  • VS Code におけるコード生成
  • GitHub におけるコードレビュー支援
  • VS Code におけるコミットメッセージ自動生成

VS Code におけるコード生成

まず、コード生成機能に関しては、.github/copilot-instructions.md というファイルをプロジェクトに追加しました。このファイルには、プロジェクト特有の文脈や設計方針、命名規則などを記載しています。

作成時には、まず Copilot に初稿を書かせ、その内容を人間がレビュー・修正してブラッシュアップするという流れを取りました。なお、社内では AI ツールの Cline も利用しているため Cline 用にコンテキストを渡す.clinerules ファイルには .github/copilot-instructions.md を参照させるよう設定し、Cline 経由でも文脈が共有されるようにしています。

.clinerules の中身はこの用になっています。

# やくばとシステム開発ガイドライン

## 注意事項

このファイルは参照用として保持されていますが、最新かつ詳細な開発ガイドラインは `.github/copilot-instructions.md` に移動しました。
開発作業を行う際は、`.github/copilot-instructions.md` を参照してください。

GitHub Copilot をはじめとする開発ツールは、`.github/copilot-instructions.md` を参照してコード提案やガイドラインの適用を行います。

## リンク

開発ガイドラインの詳細は [.github/copilot-instructions.md](.github/copilot-instructions.md) を参照してください。

当初は .clinerules も .github/copilot-instructions.md と同様に Cline に生成させていたのですが、コンテキストが二重管理になっていたため Copilot Agent に 2 つのファイルを統合させて .clinerules の中身を書き換えています。

GitHub におけるコードレビュー支援

GitHub の Pull Request テンプレートにも Copilot 活用の工夫を加えました。具体的には、Copilot のレビューがわかりやすくなるように、PR テンプレート内にレビューのコンテキストとなる情報を明記するようにしています。

今はまだレビューを日本語で書かせて、レビューコメントの表示がバグる HTML タグのコメントのルールを書いているだけですが、今後コンテキストを増やしてレビュー支援の質を高めて、より有用なフィードバックが得られるようにしたいと考えています。

<details>
<summary>このブロックは Copilot レビューのためのコンテキストです。Copilot は下記の命令を守ってください。</summary>

- レビューコメントは日本語で行う
- レビューコメントの HTML タグはマークダウンの Code spans (`) でラップする

</details>

GitHub 側でコンテキストを設定する機能は用意しているようですが、Copilot Enterprise プランでのみ利用でき、現在は一部のユーザーしか利用できない状態なので、今回の PR の説明文にコンテキストを注入する方法は一時的なハックになっています。

VS Code におけるコミットメッセージ自動生成

Copilot Chat 拡張機能のひとつに、コミットメッセージを自動生成してくれる機能があります。これに対しても、プロジェクトの文脈を反映させる設定を行いました。

具体的には、以下のように VS Code の settings.json に .github/copilot-instructions.md を指定しています：

{
  "github.copilot.chat.commitMessageGeneration.instructions": [
    {
      "file": ".github/copilot-instructions.md"
    }
  ]
}

.github/copilot-instructions.md にはコミットメッセージにおけるルールを下記のように記載しています。

## 提案すべきコミットメッセージ

- コミットメッセージは日本語で書く
- git log で参照した過去のコミットメッセージを参考にする
- Conventional Commit を基本とする
- 1 行目のコミットの下には空白の行間を設ける
- 複数行の詳細なコミットメッセージを書く
  - 詳細なコミットメッセージは `## 背景`、`## 修正内容` などのマークダウンの見出しをつける

この設定により、コミットメッセージの生成時にもプロジェクト固有の背景が反映されるようになり、精度の高い出力が得られるようになりました。

Copilot で生成したコミットメッセージの一例

簡単なコミットメッセージであれば Copilot でコミットメッセージをジェネレートさせてさっとレビューするだけでコミットを作成しています。

VS Code における Copilot 設定の展望

VS Code の Copilot の instructions の設定は Experimental で提供されていますが、下記の 5 つの機能にコンテキスト設定ができるようになっています。

  • Review Selection: Instructions
  • Code Generation: Instructions
  • Commit Message Generation: Instructions
  • Pull Request Description Generation: Instructions
  • Test Generation: Instructions

VS Code の Copilot の設定画面のキャプチャー

GitHub 側も、.github/copilot-instructions.md にすべてのユースケースの情報を統合することが難しいと判断したのか、将来的には用途ごとにマークダウンファイルを分けることを検討しているのかもしれません。

AI に渡すコンテキスト整備の重要性

最近公開された Devin Wiki は、AI のコード理解能力を強く印象づけるものでした。

メドピアでも Devin AI を導入しており、社内で Devin Wiki の生成結果を確認する機会がありました。その中で、医療機関向けおよび薬局向けの Nuxt アプリを管理しているモノレポ構成のリポジトリに対して、Devin が自動的に、医療機関・薬局・患者間の処方せんの流れを示すフローチャートを生成していたのを目にし、大きな驚きがありました。

ただし、すべての機能について完璧に Wiki 化されているわけではなく、ハルシネーション（誤生成）が起きそうな領域については、あえてページを生成しないようにしているケースも見受けられました。

このように、AI ツールの進化によって、今後さらに多くの業務が AI によって支援・代替されるようになると感じています。これはエンジニアの仕事を奪うということではなく、むしろ課題発見力や判断力といった本質的な能力に集中できる環境が整っていく、というポジティブな変化だと考えています。

この点については、VPoE の保立さんも以下のインタビュー記事で言及しています： style.medpeer.co.jp

現時点では、AI がどこからどのようにコンテキストを取得しているのかを意識し、AI が誤解しないようなデータセット（明確な変数名や整理されたコード構造など）を整備することが、エンジニアに求められていると強く感じます。

おまけ：AI 活用と執筆の裏側

「AI に渡すコンテキストを整備する」セクションは、まず箇条書きで要点を整理し、それを ChatGPT に文章化してもらったうえで、内容を加筆・修正して仕上げました。

その他のセクションは、最初に自分で文章を書き、その後 ChatGPT にレビューを依頼して改善点を洗い出しました。

また、OGP 画像も記事をレビューさせたついでに ChatGPT に出力させています。

このように、試せるところから積極的に AI を活用し、自分なりに現在地を確認していくことが、AI 時代を前向きに生きる上で大切な姿勢だと考えています。

今後も、実務に即した形での AI 活用について、実験と発信を続けていきたいと思います。

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