GitHub Copilot、GPT-5.5を正式提供開始：対象プランとIDE、有料倍率まで整理

GPT-5.5がCopilotで正式提供開始

GitHubは2026年4月24日、GitHub CopilotでOpenAIの最新モデルGPT-5.5の一般提供（GA）を開始したと発表しました。Public Previewからの昇格にあたり、Copilot Pro+／Copilot Business／Copilot Enterpriseの3プランで利用可能になっています。

公式の案内では、GPT-5.5は**「複雑で多段のエージェント的コーディングタスクで最も強い性能」**を発揮し、これまでのGPTモデルでは解決できなかった実コード課題に対応できるとしています。先行公開期間中の評価を経て、本日からGAという扱いです。

無料プラン（Copilot Free）と従来のCopilot Proは今回の対象に含まれていません。個人利用でGPT-5.5を使いたい場合はPro+への切り替えが必要です。

画像引用元: GitHub Blog

対応IDE：VS Code、Visual Studio、JetBrains、Xcodeまで横断

GPT-5.5は、Copilotがサポートする主要IDEとサーフェイスを横断して使えます。GitHubが明示している対応先は次のとおりです。

• Visual Studio Code
• Visual Studio
• GitHub Copilot CLI
• GitHub Copilotクラウドエージェント
• github.com 上のCopilot
• GitHub Mobile（iOS／Android）
• JetBrains IDE
• Xcode
• Eclipse

つまり、ローカルの編集機からモバイル、クラウドエージェントまで一貫して同じモデルを呼び出せる構成です。Copilotでマルチサーフェイス運用を進めているチームには、移行時の選定が単純化される利点があります。

料金：プレミアムリクエスト倍率は7.5倍

公式は今回のGPT-5.5に**プロモーション扱いのプレミアムリクエスト倍率「7.5倍」**を適用したと案内しています。GitHubのCopilotは、モデルごとに「1リクエストあたり何プレミアムを消費するか」を倍率で表現する課金体系を採っており、7.5倍は強力モデルとしては想定されたレンジに収まる値です。

ただし、プロモーション期間後の通常倍率は別の値になり得るため、チームでヘビーに使う場合は今後のアナウンスを継続して確認する必要があります。Copilotのプレミアムリクエストの説明では、上限到達時の挙動や有償アドオンも整理されており、コスト計画の前に一読しておくと安心です。

有効化はBusiness／Enterprise管理者の操作が必要

Copilot BusinessとCopilot Enterpriseでは、管理者がCopilot設定からGPT-5.5を明示的に有効化するまで利用できません。GitHubは段階的なロールアウトを案内しており、設定画面に項目が現れるタイミングは組織ごとに前後し得ます。

Pro+利用者は管理者操作なしで利用可能ですが、JetBrainsやXcodeなど一部のIDEではプラグイン側のアップデートが前提になります。最新版のCopilot拡張に更新したうえで、IDEのモデル切り替えメニューから「GPT-5.5」を選ぶ流れになります。

何が変わるか：エージェント連携と既存ワークフローへの影響

OpenAIとGitHubの双方が強調しているのは、マルチステップのエージェント運用での精度向上です。具体的には、コードベース全体を読みながら計画→実装→テスト→修正を繰り返すような長大なタスクで、GPT-5系列より失敗リトライが減ったとの説明です。

すでにCopilotクラウドエージェントを使っているチームにとっては、裏側のモデルをGPT-5.5に切り替えるだけで体感が変わる可能性があります。一方で、コスト倍率7.5倍は短時間に何度も呼び出す自動化と相性が悪いケースもあるため、重要なステップだけGPT-5.5を当て、残りは軽量モデルに振り分けるハイブリッド運用が現実的になりそうです。

Claude CodeやCursorなど他のAIコーディング基盤も独自にモデル選択肢を増やしている中で、CopilotがOpenAIの最新モデルを横断IDE対応で素早くGAに乗せた点は、選定軸として無視できないアップデートです。

まとめ：まずは管理者がプラン・倍率・有効化を確認

GPT-5.5のCopilot提供は、対象プラン（Pro+／Business／Enterprise）、倍率（プロモーションで7.5倍）、IDE側の対応版アップデートの3つを管理者が押さえれば、すぐに本番投入を検討できます。

評価を始めるなら、まずは長尺のエージェントタスクや、既存モデルで失敗していたPRを再走させて差分を見るのが手っ取り早い手順です。コスト面のインパクトは無視できないため、プレミアムリクエストの消費ペースをダッシュボードで観察しながら適用範囲を広げる運用が無難でしょう。

出典 The GitHub Blog

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