GitHub CopilotにGPT-5.6系追加。Sol・Terra・Lunaを仕事別に選びやすく

何が発表されたか

GitHubは2026年7月9日、GitHub Copilot でOpenAIの GPT-5.6 ファミリーを順次使えるようにすると発表しました。今回追加されるのは GPT-5.6 Sol、GPT-5.6 Terra、GPT-5.6 Luna の3種類です。公式Changelogでは、それぞれの役割をかなりはっきり分けていて、Solは大きなコードベースや長めの自動作業に向く高性能枠、Terraは日常使いしやすい標準枠、Lunaは小さく速く、コストも抑えやすい軽量枠という位置づけです。

対応場所も広く、Visual Studio Code、Visual Studio、Copilot CLI、GitHub Copilot cloud agent、GitHub Copilot app、github.com、GitHub Mobile、JetBrains、Xcode、Eclipse などでモデルピッカーから選べると案内されています。ただし、2026年7月9日の発表時点では「全員に即時反映」ではなく、段階的なロールアウトです。見えない場合は数日差が出ることがあります。

対象プランにも差があります。GitHubによると、GPT-5.6 Sol は Copilot Pro+、Max、Business、Enterprise 向けで、Terra と Luna はそれに加えて Copilot Pro でも利用できます。つまり、同じGPT-5.6でも全部が同じ条件ではありません。

初心者に何がうれしいか

初心者にうれしいのは、「Copilotの答えが合わない」と感じた時に、使い方を丸ごと諦めなくてよくなることです。これまでもCopilotには複数モデルがありましたが、今回のように役割がわかりやすく分かれた3段構成が増えると、「重い相談」「普段の相談」「軽い相談」を切り替えやすくなります。

たとえば、プロジェクト全体をまたぐ修正方針を考えたい時はSol、READMEの改善や関数の整理ならTerra、エラー原因のあたりを付けたり短いコード説明をもらったりするならLuna、という使い分けがしやすくなります。機械が苦手な人でも、「今日はどのAIが賢いか」を覚えるより、「今の作業は重いか軽いか」で選べる方が迷いにくいです。

また、GitHub Docsでは Copilot Free と Copilot Student は個別モデルを直接選ぶ方式ではなく、auto model selection 経由の利用が基本と説明されています。つまり、無料ユーザーにもCopilotの入口はありますが、今回の3モデルを明示的に切り替える体験は主に有料プランや組織プラン向けです。この点を先に知っておくと、「記事どおりに出てこない」と焦りにくくなります。

まず試すなら何をするか

最初は、同じ質問をTerraとLunaで比べるところから始めるのがわかりやすいです。たとえば「このエラーをやさしく説明して」「この関数名を初心者にもわかる形に直して」「この変更案の危ない点を3つ挙げて」といった、小さめで答え合わせしやすい依頼が向いています。Lunaで十分なら速く安く済みやすく、Terraのほうが説明や提案のバランスが良いと感じる場面も見えてきます。

もう一歩進めるなら、Solは「複数ファイルをまたぐ整理案」や「このリポジトリで安全に直す順番を考えて」のような、見通しが必要な相談で試すと違いが出やすいです。いきなり本番コードの大改造を任せるより、まずはPlanを出してもらい、そのあと差分を人が確認する流れのほうが安心です。

会社アカウントで使っている場合は、モデルが見えない時に自分だけで悩まないことも大事です。GitHubはBusinessとEnterpriseで GPT-5.6 モデルのポリシーが初期状態でオフだと案内しています。組織管理者が有効化していないと、対応プランでも表示されません。

注意点

今回の3モデルは、GitHub Changelogで Usage Based Billing の対象と説明されています。GitHub Docsでも、個人向け有料プランは月ごとの AI Credits 枠を持ち、使い切った場合は追加購入で続けられる案内になっています。つまり、新モデルが増えたからといって完全に気にせず使えるわけではなく、長い会話や大きなコードベースでの自動作業は消費が増える可能性があります。最新の料金や上限は、その時点の公式価格表を確認するのが安全です。

もう1つの注意点は、モデルを変えても最終確認は人が行うべきことです。Solが高性能でも、認証、課金、削除、公開前コード、セキュリティ設定のような重要箇所は、そのまま反映せず差分確認を入れてください。モデルの提供範囲、ロールアウト状況、プラン条件、組織ポリシーは今後変わる可能性があるため、実際に使う前にはGitHub公式の最新案内を見直すのがおすすめです。