Article

GitHub Copilot、利用メトリクスに『AI採用フェーズ』を追加——エンゲージユーザーを4段階で分類

GitHubは2026年5月29日、Copilot利用メトリクスAPIにAI採用フェーズ（ai_adoption_phase）の分類を追加したと発表しました。直近28日間にどのCopilotの面を使ったかをもとに、エンゲージユーザーをPhase 0〜3の4段階に分類し、組織のCopilot活用の成熟度を可視化します。

This article is not published in this language yet, so the Japanese version is shown instead.

GitHubは2026年5月29日、GitHub Copilotの利用メトリクスAPIに「AI採用フェーズ（ai_adoption_phase）」の分類を追加したと公式チェンジログで発表しました。直近28日間にどのCopilotの面（サーフェス）を使ったかをもとに、エンゲージしたユーザーを4段階に分類し、アクティブユーザー数だけでは見えない「活用の成熟度」を測れるようにするものです。

4段階のステップを上っていくAI採用フェーズの概念図

図版: GitHub Changelogの記載をもとに作成（出典: GitHub Changelog）

「AI採用フェーズ」とは

今回追加されたのは、利用メトリクスAPIの各ユーザーを採用フェーズに振り分ける仕組みです。判定の基準は「直近28日間のローリングウィンドウのうち、少なくとも2日使ったCopilotの面」です。

GitHubはチェンジログで「各エンゲージユーザーは、直近28日間のウィンドウで2日以上使ったCopilotの面に基づき、4つのフェーズのいずれかに割り当てられる」と説明しています。単発の利用ではなく、一定の継続利用を条件にすることで、偶発的な利用と定着した利用を区別できるようにしています。

4つのフェーズ

分類は次の4段階です。番号が上がるほど、より自律的なエージェント機能まで使いこなしている状態を示します。

Phase 0（No cohort）: エンゲージの基準を満たさなかったユーザー
Phase 1（Code first）: コード補完やIDEのエージェントモードを使っている段階
Phase 2（Agent first）: GitHub上の単一のエージェント面を使っている段階
Phase 3（Multi-agent）: 複数のエージェント面、または新しいGitHub Copilotアプリを使っている段階

コード補完から入り、IDE内のエージェント、さらに複数のエージェントを横断して使う、という活用の深まりを段階としてとらえる設計です。組織にとっては「どこで止まっているメンバーが多いか」が見えるため、次の一手を打ちやすくなります。

レポートのどこに出るか

新しいai_adoption_phaseフィールドは、ユーザー単位のレポートに追加されます。エンタープライズ単位・組織単位のレポートには、フェーズごとの集計を示すtotals_by_ai_adoption_phaseという配列が新設されました。

集計側では、各フェーズに属するユーザーの平均値として、エンゲージメント、コード生成、プルリクエストの活動、マージまでの中央値（median time-to-merge）などの指標を確認できます。個人の行動を追うのではなく、フェーズという「層」ごとに傾向を把握できる点が、組織での運用に向いています。

何の役に立つのか

これまでCopilotの利用状況は、主に「アクティブユーザー数」で語られがちでした。今回のフェーズ分類は、その先の「どこまで使いこなしているか」を可視化します。

たとえばPhase 1に多くのユーザーがとどまっているなら、エージェント機能の社内ガイドや研修を強化する、という判断につなげられます。逆にPhase 3が増えていれば、複数エージェントを前提にしたワークフロー整備に投資する余地があると分かります。Copilotを組織展開している担当者にとっては、導入効果の説明と次の施策づくりの両方に使える材料になりそうです。詳細はCopilot利用メトリクスのドキュメントで確認できます。