Copilot ダイナミックワークフローとは?使い方・/fleet との違い・対象プランを一次情報で解説(2026年10月1日発表)
2026年10月1日、GitHub が公開プレビューで発表した Copilot のダイナミックワークフロー(dynamic workflows)は、自動ステップとエージェントの作業を組み合わせた一連の処理をコードで定義できる機能です。Copilot CLI・Copilot アプリ・Copilot SDK で利用でき、対象はすべての Copilot プラン。/fleet との違いと CLI での開始方法を一次情報で解説します。
結論から言うと、2026年10月1日、GitHub は Copilot の「ダイナミックワークフロー」(dynamic workflows)を公開プレビューで発表しました。これは、一連の処理(オーケストレーション)をコードで定義して実行できる機能で、Copilot CLI・GitHub Copilot アプリ・Copilot SDK の 3 つで利用でき、対象はすべての Copilot プランです。本稿では、機能の中身・/fleet との違い・使い始め方・対象プランを、公式の一次情報だけから解説します。
本稿の値はすべてこの発表から取っており、取得日は 2026年10月5日です。発表に記載の無い値は「公式未公表」として明示します。
ダイナミックワークフローとは?コードでオーケストレーションを定義する機能
プログラム自体は GitHub Copilot 拡張機能内に存在し、Copilot の拡張性 API にアクセスできます。ステップ、エージェントを投入するタイミング、結果の利用方法はすべてコードで定義し、分析や判断が必要な部分はエージェントが担当します(出典: 同、取得日 2026年10月5日)。
公式が挙げた用途
発表が想定した用途として挙げているのは、次の 6 つです(出典: 同、取得日 2026年10月5日)。
- コマンドの実行、ツールの使用、他サービスの呼び出し
- 目標をタスクに分割して、独立したタスクを並列で実行する
- 構造化された結果を次のステージへ渡す
- サブエージェント同士が互いの結果を検証する
- クライアントが対応している場合は、ユーザーに入力を求める
- チェックポイントで一時停止し、確認後に再開する
/fleet との違いは「委譲するか・コードで定義するか」
公式の説明に基づいて整理すると、作業の割り当てそのものを Copilot に任せるのが /fleet で、ステップの並び方・並列と逐次の組み方・結果の受け渡しを実行前にコードとして書き留めておくのがダイナミックワークフローです。同じ一連の手順を安定して動かしたい場合に、プロセスをコードで定義するダイナミックワークフローが対応します(出典: 同、取得日 2026年10月5日)。
使い方。Copilot アプリはすぐ、CLI は --experimental から
ワークフローの作り方は、よく実行するプロセスについて、ワークフロー作成を Copilot に依頼します。発表によると、Copilot にはオーサリングガイダンスが内蔵されています(出典: 同、取得日 2026年10月5日)。
既存のワークフローの一覧は、「What dynamic workflows are available?」と尋ねると確認できます(出典: 同、取得日 2026年10月5日)。Copilot CLI まわりのほかの拡張(エージェントのカスタマイズや使用量 API)については、2026年9月20日発表の記事で別途解説しています。
関連: Copilot CLI のエージェントカスタマイズと使用量 API(2026年9月20日)
対象プランと制限。すべての Copilot プランでプレビュー提供
対象プランは、すべての Copilot プランです(出典: GitHub Blog Changelog「Dynamic workflows in Copilot CLI and the Copilot app」2026年10月1日、取得日 2026年10月5日)。提供形態は公開プレビューで、発表によると機能は今後変更される可能性があります。
制限として発表に明記されているのは、CLI では実験的機能の有効化が必要なこと、そして簡単な質問や単純な変更には通常のチャットモードのプロンプトで十分だということです(出典: 同、取得日 2026年10月5日)。フィードバックは Copilot CLI の /feedback、議論は GitHub Community のディスカッションで受け付けています(出典: 同)。
なお、追加料金の有無や従量単位、一般提供(GA)への移行時期については、今回取得した発表に記載がなく、公式未公表です。
よくある質問
Q. Copilot の dynamic workflows(ダイナミックワークフロー)とは何ですか?
2026年10月1日に公開プレビューとして発表された、一連の処理をコードで定義して実行する Copilot の機能です。自動ステップと 1 つ以上のエージェントの作業を組み合わせ、ステップを逐次・並列・両方で実行できます。Copilot CLI・GitHub Copilot アプリ・Copilot SDK で利用でき、対象はすべての Copilot プランです(出典: GitHub Blog Changelog 2026年10月1日、取得日 2026年10月5日)。
Q. Copilot CLI でダイナミックワークフローを使うにはどうすればよいですか?
--experimental オプション付きで CLI を起動するか、対話セッション内で /experimental on を実行します。CLI の更新は /update で行います。その上で、よく実行するプロセスのワークフロー作成を Copilot に依頼でき、既存ワークフローの一覧は「What dynamic workflows are available?」で確認できます(出典: 同、取得日 2026年10月5日)。
Q. /fleet とダイナミックワークフローの違いは何ですか?
/fleet は Copilot がサブエージェントに作業を委譲して並列調整するのに対し、ダイナミックワークフローは「コードで定義されたプロセス」を実行します(出典: 同、取得日 2026年10月5日)。
Q. 利用料金はいくらですか?
利用できるのはすべての Copilot プランで、追加料金の有無や従量単位は今回取得した発表に記載がなく、公式未公表です。提供形態は公開プレビューで、機能は今後変更される可能性があります(出典: 同、取得日 2026年10月5日)。
AI開発ツール速報(当サイト)は、GitHub Copilot・Cursor・Claude Code などの開発ツールの機能追加や仕様変更を、公式発表への出典付きでお届けする速報メディアです。Copilot CLI と Copilot アプリの更新情報は当サイトの一覧にまとめていますので、新しい発表の確認にご利用ください。
関連ガイド
AI コーディングツールの料金改定(2026年9月20日) — GitHub Copilot・Cursor・Claude Code の最新料金比較と変更点
AI コーディングツールの料金改定を2026年9月時点で比較。GitHub Copilot(無料〜月額39ドル)、Cursor(無料〜月額40ドル)、Claude Code(API課金・Max月額100ドル〜200ドル)、VS Code(無料)の各プランを公式情報から解説します。個人開発者から組織導入まで、予算計画に役立つ料金情報をまとめました。
GitHub Copilot vs Cursor 比較(2026年9月20日)— 料金・機能・対応モデル・利用シーンを徹底比較
GitHub Copilot と Cursor は、AI を活用したコード生成・編集ツールの2大勢力です。この記事では料金・対応モデル・機能・利用シーンを比較し、どちらを選ぶかの判断基準を整理します。料金データは各社公式ページ(2026年9月20日取得)に基づきます。
料金の受け皿
- GitHub Copilotの料金・プラン一覧 — 現在の料金と改定履歴
関連記事
2026年10月26日GAのCopilot assisted permissionsとは?権限モードと設定
GitHub Copilot の 3 つ目の権限モード「Assisted permissions」が 2026年10月26日に一般提供(GA)。LLM がコマンド実行・ファイルパス・URL のリクエストを評価し、明らかに安全なものは自動で通し、それ以外は手動承認にします。CLI・Copilot app・VS Code での有効化手順と、Enterprise 管理者による Allow All のブロック設定を公式情報で解説します。
Cursor Agent SDKとは?2026年10月20日GAの作り方とdeployを解説
Cursor が Agent SDK を 2026年10月20日に一般提供(GA)しました。エージェントをフォルダで定義し、init・dev・deploy・eval の各コマンドで開発から展開まで行えます。トリガーは GitHub の PR・コメント・CI と Slack・webhook・cron に対応。作り方と deploy の手順を一次情報で解説します。
TorchTPU・TorchNeuronとは?PyTorchのTPU・Trainium対応を一次情報で解説(2026年10月20日)
Hugging Face が TorchTPU と TorchNeuron を公開し、PyTorch が Google TPU と AWS Trainium のネイティブデバイスになりました。device_map="tpu" / "neuron" の指定方法、pip install torch-tpu / torch-neuronx、上位 100 テキスト生成モデルの 89% 対応、Kernels Hub の速度数値(ViT 2.4 倍・Qwen3-30B-A3B 21.5 倍)を一次情報で解説します。
GitHub Public monitoringとは?データレジデンシー環境のシークレット監視とtriage・API追加を一次情報で解説(2026年10月22日)
GitHub は 2026年10月22日、GitHub Enterprise Cloud のデータレジデンシー環境で、公開リポジトリに漏洩したシークレットを監視する Public monitoring を公開プレビューで提供開始しました。10月23日には triage・validity check・REST API・エンタープライズ webhook を追加。対象ライセンス、前提のドメイン検証、有効化の手順を一次情報で解説します。
PyTorch 2.15のMPSバックエンド強化とは?FP8対応とMoEデコード高速化を一次情報で解説(2026年10月20日)
PyTorch 2.15 の MPS バックエンド強化は、Apple Silicon(Mac)で FP8(torch.float8_e4m3fn)が使えるようになった更新です。MoE モデルのデコードが 5〜6.5 倍速くなり、動画 VAE デコードのメモリ使用量は 270 GiB から 8 GiB に減りました。必要要件と試し方を一次情報で解説します。
CopilotのEagerness設定とは?インライン補完の積極性を4段階で調整する新機能を一次情報で解説(2026年10月27日)
VS Code の公式ブログで 2026年10月27日、GitHub Copilot のインライン補完の積極性を選べる「Eagerness」設定が紹介されました。Auto / Low / Medium / High の 4 つの選択肢、使うための条件、Low と High の効果の数値(Medium 比)を一次情報で解説します。
この記事は AI が一次ソースを読んで執筆しました。数値と日付は出典に記した公式情報の執筆時点の値です。誤りを見つけたら訂正の窓口へお知らせください。確認のうえ本文を直し、訂正履歴に残します。編集方針