ChatGPT vs GitHub Copilot 完全比較：企業導入での選択ポイントと実装のベストプラクティス

ChatGPT vs GitHub Copilot 徹底比較：企業導入での選択ポイントと実装のベストプラクティス（2026年1月最新版）

※本記事は、アビココ株式会社が提供するサービスに関連する内容を含みますが、読者の皆さまに有益な情報をお届けすることを目的として執筆しています。

ChatGPTとGitHub Copilot、どちらを選ぶべきか？

「ChatGPTとGitHub Copilotって何が違うの？」

「うちの会社にはどっちが向いているんだろう？」

情報システム部門や開発責任者の方であれば、一度はこうした疑問を持ったことがあるのではないでしょうか。

結論から言うと、この2つは似ているようで役割が異なるツールです。ChatGPTは汎用的な対話型AIアシスタント、GitHub Copilotは開発に特化したコーディング支援ツール。用途が違えば、導入時の検討ポイントも変わります。

本記事では、企業での実際の活用シーンを踏まえながら、どちらを選ぶべきか、それとも両方を使い分けるべきかを整理していきます。

前提：2つのツールの基本的な違い

ChatGPT

• 開発元：OpenAI

• 用途：汎用的な対話型AIアシスタント

• 主要モデル：OpenAI o3、GPT-5.x

• 強み：テキスト生成、質問応答、文書作成支援、多言語対応、高度な技術調査

• 主な利用シーン：資料作成、調査、企画支援、コードレビュー、技術相談

• 最新機能：

  • Canvas（共同編集UI）：AIと一緒にドキュメントやコードを練り上げることが可能

  • Deep Research：高度なウェブ検索と推論に基づき、10ページ以上の技術レポートを自動生成

GitHub Copilot

• 開発元：GitHub（Microsoft傘下）

• 用途：開発特化型のコーディング支援

• 主要モデル：マルチモデル対応（Claude 3.7 Sonnet、Gemini 2.0/2.5 Pro、GPT-5など、用途に応じて最適なAIモデルを選択可能）

• 強み：リアルタイムコード補完、関数生成、テストコード作成、自動実装

• 主な利用シーン：コーディング、レビュー支援、テスト作成、リファクタリング

• 最新機能：

  • Coding Agent（エージェント機能）：GitHub Issueを投げるだけで、AIが自動でコードを書き、プルリクエストまで作成

  • Extensions（外部ツール連携）：開発フロー全体をシームレスに統合

ChatGPTは「何でも相談できる優秀な同僚」、GitHub Copilotは「隣で一緒にコードを書き、時には自律的に実装まで進める凄腕エンジニア」。この違いを理解することが、選定の第一歩です。

企業が直面する課題と各ツールの対応力

課題1：開発生産性の向上

GitHub Copilotの場合

• 一部の公式調査や事例では、30〜50％の開発時間短縮が報告されている

• IDEと統合され、開発フローを中断せずに利用可能

• 新人エンジニアの学習・立ち上がり支援に活用されるケースもある

• マルチモデル対応により、複雑なアルゴリズム設計にはClaude 3.7、高速な補完にはGemini 2.5など、タスクに応じた使い分けが可能

• Coding Agentにより、定型的な実装タスクは自動化可能

※効果は開発環境や個人差により異なります

ChatGPTの場合

• アーキテクチャ設計や技術方針の相談相手として活用

• Deep Researchによる技術調査やドキュメント作成の大幅な効率化

• コードレビュー時の第三者視点としての活用事例がある

• Canvasを活用した設計書やドキュメントの共同編集

課題2：技術的負債の解消

GitHub Copilot

• レガシーコード理解の補助

• リファクタリングやテストコード作成の支援

• コーディング規約に沿った修正提案

• エージェント機能による自動リファクタリング

ChatGPT

• 技術選定見直しの壁打ち

• 移行計画策定時の技術的検討

• チーム内向け技術資料・説明文の作成支援

• Deep Researchによる包括的な技術調査レポート作成

セキュリティ・コンプライアンス比較

データ処理方針（概要）

項目	ChatGPT (Team/Ent)	GitHub Copilot (Ent)
主要モデル	OpenAI o3、GPT-5.x	マルチモデル (Claude 3.7、Gemini 2.5、GPT-5等)
最新の目玉機能	Canvas (共同編集)、Deep Research	Coding Agent (自動実装)、Extensions
データ学習利用	企業向けプランでは学習に使用しない	企業向けプランでは学習に使用しない
データ保存	契約プラン・管理者設定により異なる	学習には使用されず、ログ等はポリシーに基づき管理
オンプレミス対応	Azure OpenAI Service経由で対応	GitHub Enterprise Server対応
国内データ保存	非対応（順次拡大中）	対応（2025年12月より、Enterprise Cloudで日本国内保存が可能に）
SOC 2	○	○
GDPR	○	○

※本表は2026年1月時点の公開情報をもとに整理しています。※詳細は契約条件・最新の公式ドキュメントをご確認ください。

💡 重要なポイント：2025年12月18日、GitHub Enterprise Cloudの日本リージョンでのデータレジデンシーが一般提供開始（GA）されました。これにより、多くの日本企業が導入の障壁としていたデータ保存場所の問題が解決されています。

情報漏洩リスクを抑えるための考え方

比較的リスクが低いとされる利用例

• 公開APIや一般的な技術仕様に関する相談

• アルゴリズムや設計パターンの確認

• オープンソースライブラリの利用方法調査

注意が必要な利用例

• 社内システムの詳細設計や内部仕様を含む内容

• 顧客データ構造や業務ロジックに直結する情報

• 機密性の高い仕様書の直接生成

👉 ツールの問題ではなく「使い方の設計」が重要です。

コスト・ライセンス比較

料金体系（参考）

ChatGPT

• ChatGPT Plus：$20 / 月 / ユーザー（個人向け）

• ChatGPT Team：$25（年払い）/ $30（月払い）/ 月 / ユーザー

  • 企業で管理・セキュリティ（データ学習除外）を担保する場合、Team以上のプランが必須

• ChatGPT Enterprise：契約内容により個別見積もり

• API利用：従量課金制

GitHub Copilot

• Individual：$10 / 月 / ユーザー

• Business：$19 / 月 / ユーザー

• Enterprise：$39 / 月 / ユーザー

※価格は変更される可能性があります。最新情報は公式サイトをご確認ください。

ROIの考え方（試算例）

• エンジニア年収：600万円

• Copilotにより30％の生産性向上が得られた場合

• 年間約180万円相当の価値創出

• ツール費用を大きく上回るROIが期待できるケースもあります。

※実際の効果は利用方法・組織体制により異なります。

実装時のベストプラクティス

段階的導入のすすめ

フェーズ1：パイロット導入（1〜2ヶ月）

• 限定チームで試験導入

• 利用ガイドライン策定

• セキュリティ要件の整理

• Canvas/Extensions、Coding Agentなど最新機能の試験運用

フェーズ2：限定展開（2〜3ヶ月）

• 対象プロジェクトを限定

• 効果測定・フィードバック収集

• 社内勉強会の実施

• マルチモデル活用のノウハウ共有（Copilot）

• AI間の連携設計の検討

フェーズ3：全社展開

• 運用ルールの確立

• 定期的な効果測定

• 他部門展開の検討

導入前チェックリスト

• ☑ セキュリティポリシーとの整合性

• ☑ 利用対象・用途の明確化

• ☑ 教育・研修体制

• ☑ 効果測定指標の設定

• ☑ インシデント対応フロー

• ☑ ライセンス管理体制

• ☑ 既存ツールとの連携確認

• ☑ データレジデンシー（データ保存場所）の確認

• ☑ AI間の連携フローの設計

ケーススタディ：活用イメージ

ケース1：新規Webアプリ開発

利用ツール：GitHub Copilot + ChatGPT

効果例

• 開発期間：25％短縮

• バグ発生率：30％削減

活用方法

• Copilotで実装支援（マルチモデルを活用し、複雑なロジックはClaude 3.7、高速補完はGemini 2.5で対応）

• Coding AgentによるIssue駆動の自動実装

• ChatGPTで設計レビュー・ドキュメント作成

• Canvasを活用した設計書の共同編集

• ChatGPTでCopilotが生成したコードの妥当性とビジネスロジックを検証

ケース2：レガシーシステムのモダン化

利用ツール：ChatGPT中心

効果例

• 技術調査時間：40％短縮

• 移行計画策定期間：30％短縮

活用方法

• Deep Researchによる既存技術と新技術の包括的な比較検討

• 移行時のリスク分析

• チーム内での技術選定議論の促進

• 10ページ以上の詳細な移行計画書の自動生成

AIモデルのコモディティ化と、エージェントへの進化

2025年、どのAIモデルを使うかという議論以上に、「AIをエージェント（自律的な実行役）としてどう使いこなすか」が企業の競争力に直結しています。

GitHub Copilotで自動的にプルリクエストを作成させ、ChatGPTでそのコードの妥当性とビジネスロジックを検証する。こうした「AI間の連携設計」が実装のベストプラクティスとなっています。

単なるコード補完ツールとしての活用から、自律的な開発パートナーとしての活用へ。この視点の転換が、2025年のAI活用における最大のポイントです。

統計データと公式見解

GitHub公式データ

• 開発者の88%がGitHub Copilot使用時により生産的と回答

• 新しいAPIやフレームワークの学習時間が55%短縮

• コード品質に関して74%が改善を実感

※効果は個人や環境により異なります

OpenAI関連データ

• ChatGPTを活用したタスクで平均37%の時間短縮が報告されている事例

• 技術文書作成で平均50%の効率向上が報告されている事例

• エンジニアの学習効率が42%向上したという報告

※効果は使用方法や環境により大きく異なります

まとめ：選択の指針

GitHub Copilotが向いている組織

• 開発業務が中心

• コーディング効率向上が最優先

• マルチモデルを活用し、タスクに応じた最適なAI支援を求める

• エージェント機能による自動実装を活用したい

• 日本国内でのデータ保存を重視する

ChatGPTが向いている組織

• 調査・企画・ドキュメント業務も多い

• 開発以外の部門でも活用したい

• 共同編集機能を活用した成果物の作成が重要

• 高度な技術調査・レポート作成が頻繁に発生する

両方検討すべき組織

• 開発と業務効率の両立を重視

• 段階的にAI活用を広げたい

• 「AI間の連携設計」による高度な開発フローを構築したい

• 「AIエージェント」としての活用フェーズへの移行を目指す

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システム開発・業務改善での技術相談について

今回ご紹介したChatGPTやGitHub Copilotの企業導入は、単にツールを入れるだけでは効果的ではありません。既存の開発プロセスとの統合、セキュリティ要件の整理、チームの技術レベルに応じたカスタマイズが重要になります。

アビココでは、こうしたAI活用ツールの導入支援から、実際のシステム開発、既存業務システムの改善まで、技術的な検討段階からご相談いただけます。特に、以下のようなケースではお役に立てるかもしれません：

• AI活用ツール導入に伴う開発プロセスの見直し

• 既存システムへのAI機能の組み込み検討

• 開発効率化を目的とした業務システムの再構築

技術選定や実装方針でお悩みの際は、お気軽にご相談ください。

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参考文献

• GitHub Copilot 公式ドキュメント

• ChatGPT Enterprise 公式情報

• Microsoft Security Trust Center

• OpenAI Privacy Policy

• GitHub Enterprise Cloud 日本リージョン対応（GA）について

• ChatGPT Deep Research について

• ChatGPT Canvas について

• Microsoft Trust Center (Azure/GitHub)