2025年11月、GitHub Copilot に新しいコード特化型モデル 「Raptor mini」 が登場しました。ミニとはいえ、既存モデルとは明確に役割が異なり、特に「複数ファイルを横断した編集・リファクタリング」が飛躍的にやりやすくなる強力モデルです。
📝 まとめ
Raptor mini は、GitHub Copilot の新世代「コード専用モデル」。
- プロジェクト全体の理解
- マルチファイル編集
- 高速なコード補完
- ドキュメント生成
これらが組み合わさることで、開発の「地味で時間を奪っていた部分」が劇的に軽くなる。
🧩 Raptor miniとは？
GitHub が2025年11月にリリースした コード専用・高速軽量モデル。汎用チャットLLMではなく、IDE内でのコーディング補助を最大化するために最適化されている。
主な特徴：
- 大容量コンテキスト（約 264,000 tokens）
- 最大 64,000 tokens の長文出力に対応
- マルチファイルに強いコード理解
- リファクタリング、修正案、ドキュメント生成を高速処理
- 追加API不要、VS Code 内で完結
🔧 特徴：何がそんなに凄い？
1. 巨大コンテキストで「プロジェクト全体」を理解
264kトークンというコンテキスト量は、数十ファイル規模のWebアプリ程度ならそのまま読み込んで「どこをどう直すか」まで提案できるレベル。これが従来モデルとの差分で最もインパクトが大きい点。
2. マルチファイル編集に強い
- 型の不整合
- import漏れ
- 命名規則のズレ
- 複数箇所の一括修正
こうした本来人間が手作業でやる地味にミスしやすい作業をモデルが高速に処理する。
3. コード補完・関数生成が高速
軽量モデルゆえ、関数単位・スニペット単位の生成がとにかく早い。「瞬発力」重視の開発に向いている。
■追記 2025/12/11
■ 他モデルとの比較：何が違うのか
Raptor mini は、コード編集専用に最適化された Copilot モデルで、同じ Copilot 系統でも狙っている用途が大きく異なります。一般的な汎用LLM（GPT系や o3 系）は文章生成や高度な推論が得意ですが、複数ファイルをまたいだリファクタリングやワークスペース単位の一括改善といった“IDE 内の作業”においては、Raptor mini のほうが明確に優位です。
特に、数万行規模のプロジェクトでも関係箇所をまとめて提案できる点は、既存モデルでは代替が難しい強みとして評価されています。
| モデル | 得意分野 | 弱点 |
|---|---|---|
| Raptor mini | マルチファイル編集／リファクタリング／型不整合の一括修正／コード補完 | 文書生成・設計議論が苦手 |
| GPT-4.1 など汎用モデル | ドキュメント生成／説明／高度な自然言語処理 | ワークスペース全体の改修や IDE での編集は非効率 |
| o3 系 | 複雑な推論／数学的問題解決 | コードベースの編集には最適化されていない |
こうした住み分けを押さえておくと、用途ごとにモデルを切り替える判断がしやすくなります。
■ VS Code で Raptor mini を選ぶ方法
Raptor mini は VS Code の Copilot 内で直接選択できます。操作はシンプルで、モデルピッカー（Model）を開くと “Raptor mini（Preview）” の項目が表示されます。
Chat、Ask、Edit、Agent いずれのモードでも利用でき、コード補完やリファクタ指示を与えると、複数ファイルを意識した提案が即座に返ってくるのが特徴です。
もし選択肢に表示されない場合は、段階的ロールアウト中である可能性が高く、VS Code を再起動して数日置くと利用可能になるケースがほとんどです。
→変更方法をまとめておいたのでわからなかったら見てくださいね
【VS Code】GitHub Copilot のモデル変更場所だけ知りたい人向けガイド 画像解説
■ 料金と利用プラン
Raptor mini は、Copilot が提供している AI モデルのひとつで、Proを含む複数プランから利用できます。追加料金はなく、既存の Copilot 契約に含まれています。
ただし地域・アカウント単位で提供状況が異なることがあるため、VS Code 内で“選択できるかどうか”を確認するのが最も確実です。
■ 向いている用途
Raptor mini が真価を発揮するのは、以下のような「複数ファイル」「依存関係が複雑」「一括作業が必要」な場面です。
- 型の不整合や import の漏れをまとめて修正
- コンポーネント間の命名規則を統一
- 大規模リファクタリング（フォルダ単位の構造変更など）
- 定型処理を複数ファイルに一括展開
- 変更影響範囲の特定と修正案の提示
こうしたタスクを人手で行うと非常に時間がかかるため、IDE 内で完結する支援としての価値が高いと感じました。
■ 向いていない用途（＝弱点・限界）
Raptor mini は「コード編集の専門家」としての性能は非常に高い一方、汎用モデルと比べると不得意な領域もあります。
- 長文ドキュメントの作成
- プロダクト設計やシステムアーキテクチャ議論
- 文章要約や自然言語が中心のタスク
- 仕様検討や要件分析のような抽象度の高い作業
こうした領域では、GPT-4.1 や o3 系のほうが安定しており、目的ごとにモデルを切り替えるほうが効率的でした。
