Copilot利用指標がアクティブおよびパッシブなコードレビューユーザーを識別
GitHubはCopilotの利用状況メトリクスに、ユーザーがCopilotコードレビューを能動的に利用したか（active）、受動的に利用したか（passive）を区別する指標を追加し、管理者がより詳細な導入状況とエンゲージメントを把握できるようにした。
キーポイント
能動的・受動的利用の識別
Copilotコードレビューの利用状況を、ユーザーが意図的に操作した「能動的利用（active）」と、リポジトリポリシーで自動実行された「受動的利用（passive）」に分けて計測できるようになった。
管理者向け詳細レポート
エンタープライズおよび組織の管理者は、日次および28日間のユーザーレベルレポートで、Copilotコードレビューの導入状況とユーザーエンゲージメントをより明確に把握できる。
APIでの実装
APIレスポンスでは、ユーザーレベルで「used_copilot_code_review_active」と「used_copilot_code_review_passive」の2つのフィールドで表現され、同日に両方のイベントがある場合は能動的利用が優先される。
導入成熟度の追跡
管理者は単なるカバレッジではなく、実際のエンゲージメントを測定でき、例えば「全リポジトリがCCRでカバーされ、ユーザーの60%が能動的にレビューと関わっている」といった分析が可能になる。
影響分析・編集コメントを表示
影響分析
このアップデートは、AI支援開発ツールの導入効果測定を、単なる利用有無から実際のエンゲージメントの質まで深化させる重要な一歩である。組織がAIツールの投資対効果をより精緻に評価し、ユーザー教育や導入戦略の最適化に役立つデータを提供する。また、AIツールの「使われ方」に焦点を当てることで、より人間中心のAI統合を促進する可能性がある。
編集コメント
AIツールの導入効果を「使ったかどうか」だけでなく「どう使ったか」で測るという発想の転換が興味深い。特に大規模組織でのAIツール導入戦略の最適化に直接役立つ実用的なアップデートと言える。
Copilot使用状況メトリクスにより、どのユーザーがCopilotコードレビュー（CCR）を利用したか、およびその利用がアクティブかパッシブかを示せるようになりました。エンタープライズおよび組織の管理者は、日次および28日間のユーザーレベルレポートで、ユーザーがCopilotコードレビューをどのように利用しているかを確認でき、CCRの導入状況と利用実態をより明確に把握できます。
APIレスポンス内では、CCRの利用状況はユーザーレベルで以下の2つのフィールドによって表されます：
used_copilot_code_review_active: ユーザーが以下のいずれかの方法で意図的にCopilotコードレビューを利用した場合にtrueに設定されます：
- プルリクエストでCopilotをレビュアーとして割り当てる。
- Copilotレビューを再度リクエストする。
- CCRの提案を適用する。
used_copilot_code_review_passive: ユーザーのプルリクエストでCopilotコードレビューが自動的に実行された場合（リポジトリレベルのポリシー経由）で、かつユーザーがそのレビューに対して何らの対話も行わなかった場合にtrueに設定されます。
同一ユーザーが同じ日にアクティブとパッシブの両方のCCRイベントを発生させた場合、アクティブを示すシグナルが優先されます。
詳細は、Copilot使用状況メトリクスに関する当社のドキュメントをご覧ください。
意義
このアップデートにより、以下が可能になります：
- 実質的な利用状況の測定：単なるカバレッジではなく、実際のエンゲージメントを測定できます。Copilotコードレビューに積極的に関与するユーザーと、プルリクエストが自動的にレビューされるだけで関与していないユーザーを区別できます。
- 導入成熟度の追跡：管理者は、「リポジトリの100%がCCRでカバーされており、ユーザーの60%がそれらのレビューを積極的に利用している」といったように、単一の区別のないアクティブユーザー数ではなく、より詳細な状況を説明できるようになります。
- Copilot機能面での区別：
used_copilot_code_review_active/used_copilot_code_review_passiveは、used_agent（IDEエージェントモード）およびused_copilot_coding_agent（CCA）と合わせて、導入の全体像を包括的に把握することを可能にします。
詳細については、APIドキュメントをご覧ください。
GitHubコミュニティでの議論にご参加ください。
この投稿「Copilot usage metrics now identify active and passive Copilot code review users」は、The GitHub Blogに最初に掲載されました。
原文を表示
Copilot usage metrics now indicate which users have Copilot code review (CCR) activity, and whether that activity was active or passive. Enterprise and organization admins can see how users engage with Copilot code review on daily and 28-day user-level reports, enabling a clearer picture of CCR adoption and engagement.
Within the API response, CCR usage is represented by two fields at the user level:
used_copilot_code_review_active: Set to true when a user intentionally engaged with Copilot code review by:
Assigning Copilot as a reviewer on a pull request.
Requesting Copilot reviews again.
Applying a CCR suggestion.
used_copilot_code_review_passive: Set to true when Copilot code review automatically ran on a user’s pull request (via a repo-level policy), but the user did not interact with the review.
If a user has both active and passive CCR events on the same day, the active signal takes precedence.
You can learn more in our documentation about Copilot usage metrics.
Why this matters
With this update, you can:
Measure real engagement, not just coverage. Distinguish between users who actively interact with Copilot code review and those whose pull requests are reviewed automatically but without engagement.
Track adoption maturity. An admin can now say “100% of my repositories are covered by CCR, and 60% of my users engage with those reviews actively” instead of a single, undifferentiated active-user count.
Distinguish across Copilot surfaces. used_copilot_code_review_active / used_copilot_code_review_passive sit alongside used_agent (IDE agent mode) and used_copilot_coding_agent (CCA) for a complete view of adoption.
Visit our API documentation to learn more.
Join the discussion within GitHub Community.
The post Copilot usage metrics now identify active and passive Copilot code review users appeared first on The GitHub Blog.
関連記事
マイクロソフトがAzure Copilot Migration Agentを発表、クラウド移行計画を加速
マイクロソフトは、Azureポータルに組み込まれたAIアシスタント「Azure Copilot Migration Agent」を発表した。このエージェントは、移行計画の自動化、エージェントレスなVMwareの検出、ランディングゾーンの作成を行う。ただし、移行の実行はできず、レプリケーションと切り替えは手動タスクのままである。
マイクロソフト、Copilot Coworkを拡大展開し、AIモデル同士の相互チェック機能を導入
マイクロソフトがCopilot Coworkを拡大展開し、AIアシスタントがワークフロー全体を自律的に処理できるようにした。また、複数のAIモデルが互いの作業をチェックする新機能も導入した。
マイクロソフト、Copilot Researcherに新たなAI機能を導入
マイクロソフトはCopilot Researcherに新たなAI機能を追加し、企業ワークフローの正確性と信頼性を向上させた。