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title: GitHub  CopilotでRAGっぽいことを実現する
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author: [鶴見教育工学研究所 (タナカケンタ)](https://convert.docswell.com/user/3349800)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: 2025-09-06に開催された &quot;ChatGPT部&quot; イベントでLTした内容です。
published: September 06, 25
canonical: https://convert.docswell.com/s/3349800/ZM6389-2025-09-06-155411
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GitHub Copilotで
RAGっぽいことを実現する
2025-09-06
鶴見教育工学研究所 (自称)
田中健太
https://mana.bi/


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1. 自己紹介
• 鶴見教育工学研究所 (≠法人) 田中 健太 (たなか けんた)
• 大学・大学院で心理学や教育工学を学ぶ…が研究者にはなれそうもなく挫折🤣
• 2010〜2016: (株) 富士通ラーニングメディアで講師・教材開発
• 2016〜2018: (株) マクロミルでデータアナリスト
• 2018〜: 教育を主なビジネス領域として独立開業
• 2020〜: 専修大学ネットワーク情報学部 非常勤講師
• (一社) 中小企業個人情報セキュリティー推進協会が
認定するDXアドバイザーとしても活動
…実態は特にないですが🤪
• Tokyo.Rに12、3年前からたまに参加
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2. GitHub Copilotとは
• GitHubが提供する “AIペアプログラマー”
• プログラミングに特化してチューニング (オーケストレーション) されている
• データサイエンス系の実装についても、汎用チャットAIより実践的な回答を得やすい
• ChatGPT (4o, 4.1, 5など) やGemini (2.5 Proなど)、Claude (3.5, 3.7, 4) など複数のモデルに対応
• Webチャットと各種エディターの拡張機能がある
• エディターでの自動補完機能も提供されている
→プログラムだけでなく文章も補完してくれる
• 有料プランは月額$10
• 「真面目なこと」しか聞かないのであれば、
いろんなモデルを使えて一番お得なのでは
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3. RAG (Retrieval-Augmented Generation)
• 「検索拡張生成」などと訳される
• 大規模言語モデル (LLM) は膨大なデータで学習されているが、
最新情報や専門的 (ローカル) な情報を含んでいない
• LLMに外部の情報源を参照させることで、より正確で信頼性の高い回答を生成する手法
• Microsoft 365 CopilotやGoogle Geminiなどは
オンラインストレージ上のデータを活用できる
• GitHub Copilot Enterpriseプランでは、
ナレッジベースとして組織のリポジトリを
参照できる
• Free, Proプランでは都度リポジトリを指定しない
限りパブリックコードしか参照できない
出典: RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）とは？：AI・機械学習の用語辞典 - ＠IT
https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2403/13/news035.html
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4. GitHub Copilot Chat (Web) でRAGっぽいことを実現する
1. https://github.com/copilot
2. プライベートリポジトリを作成 (一瞬でもパブリックにすると学習に使用されるリスクあり)
3. リポジトリに参照したいドキュメントをアップロード (基本的にはテキストファイル)
• PDFやWordファイルはCopilot Chatが直接読むことはできない
• Google AI StudioのGemini 2.5 Proなどで
図表の構造や意味を維持したまま
テキスト化するなどの前処理で対応
• リポジトリ内のファイルのインデックスを
作っておくとよいらしい
4. “Personal instructions” に
「必ずこのリポジトリの内容を
参照して解答すること」と記載
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5. “Personal instructions” の例
USER/XXXリポジトリのmainブランチ内のドキュメントを学習し、その内容をベースに回答して
ください。不足している情報はあなたの知識、外部の情報で補ってください。リポジトリ内の
ファイルの一覧は、file_index.jsonに記述されています。検索には時間がかかるので、次の処理
(回答の組み立て) に入る前に10秒待ってください。検索失敗時は &#039;一覧取得に失敗しました&#039;
とだけ返してください。
&quot;USER/XXX&quot; は自分の
ユーザー名/リポジトリ名に読み替えてください
質問に対する回答では、まずUSER/XXXリポジトリのmainブランチ内のドキュメントのファイル
パスおよび該当する箇所を提示することを優先してください。適切なものがない場合は、
外部の知識を活用して回答してください。
何らかの説明文や台本、スライドの構成やサンプルコードを作成する場合は、リポジトリ内の
文書の内容や文体、コーディングスタイルをベースに回答してください。
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6. GitHub Copilot Chat (VSCode) でRAGっぽいことを実現する
1. Remote Repositories拡張をインストール
2. 空のワークスペースを作成する
3. ワークスペースファイルとして保存する (xxx.code-workspace ファイル)
4. VSCodeの起動スクリプトを作成する (macOSの場合はAutomatorに登録する)
5. VSCodeで指示ファイルを作成する
6. チャットの最初で @workspace と宣言する
• Rの拡張機能 (languageserver) はオンラインストレージとの相性が悪いため以下のような手順に
export PATH=&quot;/opt/homebrew/bin:/usr/local/bin:$PATH&quot;
rm -f /tmp/workspace
cp &quot;$HOME/vscode-workspace/GPT_docs.code-workspace&quot; /tmp/workspace.code-workspace
code /tmp/workspace.code-workspace # 空のワークスペースを開く
sleep 1
code -a &quot;$@&quot; # ワークスペースを開いたウィンドウにフォルダーを追加する
sleep 1
code -a -folder-uri &quot;vscode-vfs://github/USER/XXX&quot; # ワークスペースにリモートリポジトリを追加する
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6. GitHub Copilot Chat (VSCode) でRAGっぽいことを実現する
適用するフォルダー、
ファイル形式を指定できる
ここで指示する効果がある
のかはよくわかりませんが
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6. GitHub Copilot Chat (VSCode) でRAGっぽいことを実現する
インターネットに情報のない
担当講義の情報を聞いてみる
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7. GitHub Educationプログラム
• 学生、教職員、教育機関はGitHub Educationプログラムに参加できる
• 無料でGitHub Copilotを含むProプランを利用できる (非常勤講師のメリットは「学割」と「肩書」くらい🤪)
• 位置情報を使用するため、申請時にキャンパスにいる必要がある
https://docs.github.com/ja/education/about-github-education
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おわりに
• 講師、教材開発、人材育成支援、執筆などお気軽にご用命ください
• ITインフラ: Linux、仮想化、クラウド、データベースなど
• プログラミング: R、Pythonなど
• データ分析: Excel、BIツール、R、Pythonなど
• AI: AIプロジェクトの推進、生成AI活用など
• ワークショップ、ファシリテーションもちゃんと (?) できます
https://mana.bi/
🙇
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