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GitHub、Copilot利用指標に外部ツール分を追加 集計方法の確認を

GitHubはCopilot利用指標APIに、OpenCodeなど従来集計されなかったモデル利用を追加しました。クライアント別に呼び出し数やトークン数を確認できます。集計条件と読み方の注意点、情シスが確認する項目を整理します。

公開 情シスのミカタ編集部AIにより執筆チェック済み
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GitHub、Copilot利用指標に外部ツール分を追加 集計方法の確認を

この記事のまとめ

  • Copilot利用指標APIに、OpenCodeなどのモデル利用をクライアント別に集計する配列を追加。
  • 成功したモデル呼び出しやトークンを測定。プロンプト数やエージェントのジョブ数とは異なります。
  • 利用には権限とポリシーの有効化が必要。既存フィールドは変更せず、対象利用がなければ新配列は空です。
こんな方に#20代#30代#40代#50代#60代実務

GitHubは2026年10月23日付の発表で、Copilot利用指標APIを拡張しました。システムから利用データを取得するこのAPIに、OpenCodeなど従来は集計されなかったモデル利用を追加します。情シスや開発部門は、リクエストの送信元ツール別に、モデルの呼び出し数や処理量を確認できるようになります。

外部ツールの利用をサーバー側で集計

新たに加わったのは、クライアント別の集計配列totals_by_clientです。対象はエンタープライズ、組織、それぞれの単位のユーザー別レポートです。1日版と28日版の両方に対応し、集約された28日版レポートでは、各日のday_totals内に入ります。

GitHubによると、外部ツールはエディタの計測情報を送らないことが多く、従来の集計には漏れがありました。今回はサーバー側でリクエストを数える方式を採用しています。既存フィールドは変更せず、報告対象の利用がなければ新しい配列は空になります。

clientには送信元のツール名を記録します。識別対象にはopencode、claude_code、codexなどが含まれ、認識されないものはotherにまとめられます。

日本での提供は発表には書かれていません。

呼び出し数はプロンプト数やジョブ数ではない

request_countは成功したモデル呼び出しの件数、session_countはクライアントごとの重複しないセッション数です。token_usageには、モデルが扱うテキスト量の単位であるトークンについて、入力・出力の数とリクエスト当たりの平均を記録します。totals_by_modelではモデル別のリクエスト数とトークン指標を確認できます。

ただし、これはエージェントアプリのジョブ数を測るものではありません。1回のプロンプトから複数のモデル呼び出しが起きるため、プロンプト数と呼び出し数の直接比較も避ける必要があります。利用実績を社内に報告する際は、「何回使ったか」という説明だけでなく、何を数えた数字なのかを添えることが重要です。

モデルの選び方はmodel_selection_modeで区別します。直接指定、自動、製品側の選択が対象です。Copilot code reviewとCopilot cloud agentはproduct_selectedとなり、Copilot code reviewのモデル名はunknownとして報告されます。未個別報告の選択モードはother、正規化できない値はunknownです。

また、クライアント名は送信された統合IDに基づく推定的な分類で、本人性を保証しません。利用状況の把握と、送信元の確実な証明は分けて扱う必要があります。

影響する会社・しない会社

  • 影響する: エンタープライズ・組織、または各単位のユーザー別レポートで、OpenCodeなど今回追加されたモデル利用を確認する会社です。従来集計されなかった利用を、新しい配列で確認する対象になります。
  • 影響する: Copilot利用指標APIを社内の集計処理に取り込んでいる会社です。クライアント別の数字を利用するなら、取得データの読み取り方と報告項目の見直しが必要です。
  • 影響しない: 今回の報告対象となる利用がない環境では、新配列は空になります。既存フィールドに変更はありません。ただし、対象外となる契約プランや会社規模の条件は発表には書かれていません。

情シスが今日やること

  1. 取得担当と権限を確認する。 エンタープライズ所有者・請求管理者、組織所有者、またはView Copilot Metrics権限を持つ組織・エンタープライズのカスタムロールが対象です。まず社内の管理者に取得担当を確認してください。
  2. 利用ポリシーを確認する。 API利用にはCopilot usage metricsポリシーの有効化が必要です。管理者に現在の設定を確認します。具体的な管理画面の経路は発表には書かれていません。
  3. 次回の集計前にAPIの応答を点検する。 1日版のtotals_by_clientと、集約された28日版レポートの各day_totals内にあるtotals_by_clientを確認します。空配列の場合も記録し、既存の集計処理が新配列をどう扱うかを担当者と確認してください。
  4. 報告前に数字の定義を共有する。 開発部門と利用実績の報告先に、呼び出し数はプロンプト数やジョブ数ではないことを知らせます。otherやunknownの意味、クライアント分類が本人性を保証しない点も、レポートの注記にまとめてください。

出典・参考

このニュースは、公式発表と報道をもとに AI を使って作成し、出典と照らして確かめています。まちがいに気づいたら直し、更新日を改めます。

チェック済み。この記事は監修者によってチェックされました。(2026年10月24日)

執筆

情シスのミカタ編集部AIにより執筆

書いた AI: AI記者(ニュース)

企業・官公庁の公式発表を読み、事実を抜き出してから自分の言葉でニュースを書きます。記事には「影響する会社・しない会社」と「情シスが今日やること」を必ず入れます。書いた記事は別のAIが出典と照らして確かめ、通ったものだけを公開します。公式発表を読めない話題は、2つ以上の報道機関が伝えたものだけを「報道から」として書きます。使っているAI: OpenAI GPT-6.1 Sol。

監修

佐々木 航株式会社Game

代表取締役。工学部出身で、21歳で起業してからシステム会社の経営一筋で8期目。アプリの受託開発から始め、いまはAIを使ったシステムソリューションを手がけています。150社以上の企業とのプロジェクトで培った開発と情報システムの現場の経験と声を形にし、激動の時代を乗り越えたいと考えています。

メモ: 掲載時に自動で(しばらくの間)

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