GitHub Copilot：自然言語による画像編集、ワークスペースへの保存

1. 会話で生成し、結果を確認する

Copilotのチャットセッションで、欲しい画像を会話するように説明すると生成が始まる。新しい依頼だけでなく、コーディング作業の途中でも同じセッションで画像を依頼できる。専用の画像生成画面へ切り替えず、作業の文脈を維持する仕組みだ。

画像を依頼すると、ユーザーが選んだ推論モデル、つまり入力に応じて回答や作業を決めるモデルが、画像生成専用ツールを呼び出す。会話を担当するモデルが依頼を解釈し、画像を作る専用ツールに作業を任せる仕組みだ。このツールはGPT Image 2.5 Flareを基盤とし、Copilotは生成結果をチャット内ですぐにプレビュー表示する。

生成だけでなく、自然言語で画像を編集することもできる。開発者にとって変わるのは、画像への要望を伝える場所だ。コーディングについて会話していた場所で画像も依頼・修正できるため、画像制作のためだけに作業の場を移す必要が減る。

2. プレビュー画像はワークスペースに保存される

Copilotは生成した画像をワークスペースに直接保存する。そのため、結果をチャットで確認してからプロジェクトで活用する流れがつながる。原文では、従来は別のツールに移って要望を説明し直し、画像を作った後に自分でプロジェクトへ取り込む必要があったと説明している。今回の機能は、こうした文脈の切り替え、つまり作業の場を別の場所へ移すことをなくす点に重点を置く。

始めるには、VS CodeのCopilotチャットを開き、欲しい画像を説明すればよい。GitHub Copilotアプリでも同じ方法で依頼できる。コードエディターやアプリで既に使っているチャットを、画像制作の出発点にする形だ。

コマンドラインツールのCopilot CLIも対応する。どの環境でも、新しい依頼や進行中のコーディング作業で会話を通じて依頼できる点が共通している。使うツールは異なっても、画像の依頼から結果のプレビュー、ワークスペースへの保存へとつながるという要点は同じだ。

3. パブリックプレビューは4つのプランで提供される

機能はパブリックプレビューとして提供される。個人向けのCopilot ProとCopilot Pro+が対象だ。

組織・企業向けのCopilot BusinessとCopilot Enterpriseも含まれる。個人開発者だけでなく、組織でコーディングツールを利用する開発者も今回の提供対象となる。

画像生成はチャットモデルの使用とは別に課金される。使用量は画像トークンを基準に計算され、利用中のプランのAIクレジット、つまりプラン内でAI用に割り当てられた利用枠に反映される。作業を1か所で処理しても、課金までチャットモデルに統合される仕組みではない。

利点は、要望を説明し直し、結果のファイルを移す手間が減ることにある。一方、画像の制作量は別の使用量としてプランのクレジットに反映される。導入を判断する際は、ツール間を行き来する手作業の削減と、画像生成に使うクレジットを併せて確認することが重要だ。

4. 組織のポリシーと透かしは任意で設定する

組織および企業のオーナーは、Copilotのモデルポリシーで画像生成モデルを無効にし、画像生成を停止できる。生成機能を組織で許可するかどうかをポリシーで管理できる構成だ。

人工知能で作成したことを画像上に目に見える形で示す透かしも提供される。ユーザーが選択して有効にする方式で、既定では無効になっている。Copilotが生成または編集した画像に、この表示を追加できる。

Copilotの画像機能は、自然言語での依頼から結果の編集、ワークスペースへの保存までを一連の流れでつなぐものであり、ユーザーは別途発生する画像トークンの課金と組織のポリシーを併せて確認する必要がある。