Copilot 利用状況レポートの精度と網羅性が向上
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GitHub は Copilot 利用状況メトリクス API を改善し、CLI の提案行数の報告やサーバー側テレメトリからの IDE 特定、AI クレジット消費の完全な帰属を可能にした。
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Copilot の利用状況メトリクス API に対して、レポートの完全性と精度を高める 3 つの改善を行いました。具体的には、GitHub Copilot CLI が提案されたコード行数を報告するようになったこと、サーバーサイドのテレメトリのみで検出されていたユーザーについて IDE が特定されるようになったこと、そして AI クレジットの使用量がより包括的に帰属されるようになったことです。
何が変わったか
GitHub Copilot CLI により、提案されたコード行数が報告されるようになりました。CLI のアクティビティは、以前は CLI で常に 0 と報告されていた loc_suggested_to_add_sum および loc_suggested_to_delete_sum フィールドに反映されるようになりました。また、新しいバージョンの CLI では、提案された編集と承認された編集が重複排除されるため、コード生成のカウントもより正確になります。
より多くのユーザーについて IDE が特定されました。以前はサーバーサイドのテレメトリのみで検出されていたユーザーについても、totals_by_ide フィールドに IDE およびプラグインのバージョンが表示されるようになりました。これにより、totals_by_ide はより多くの Copilot ユーザーを反映するようになります。
AI クレジットの帰属がより正確になりました。実質的な利用があるにもかかわらず一部のユーザーで AI クレジットが 0.0 と表示されていた 2 つの問題を修正しました。まず、組織に関連付けられていない AI クレジットの使用量が除外されていました。現在は正しい組織またはエンタープライズに帰属されるようになりました。次に、サーバーサイドのテレメトリのみで検出されていたユーザーについて、請求データとのマッチングが行われていませんでした。現在ではその使用量も含まれるようになりました。これらの更新により、ai_credits_used の合計値は実際の消費量をより包括的に反映するようになります。
なぜこれが重要なのか
より完全なカバレッジ：CLI が提案するコード行の表示や、サーバーサイド専用ユーザー向けの IDE 特定を行うことで、Copilot を誰がどのように利用しているかという点における盲点を減らすことができます。
より信頼性の高い消費データ：AI クレジットの帰属を修正することで、ai_credits_used の合計値がユーザーが実際に消費した量をより正確に反映するようになります。
一貫性のある分析：Copilot の利用は IDE、CLI、サーバーサイドの各表面にまたがるため、これらの更新によりレポートが実際のアクティビティと整合性を保ちます。
重要な注意点
これらのメトリクスは、REST API を通じて Copilot 使用状況のメトリクスへのアクセス権を持つエンタープライズ管理者および組織オーナー向けに利用可能です。
Copilot CLI のレポートでは、CLI バージョン 1.0.57 以降から提案されたコード行が対象となります。コード生成の重複排除はバージョン 1.0.64 以降で適用されます。1.0.57 と 1.0.64 の間では、CLI におけるコード生成活動がわずかに過小評価される可能性があります。
これらの帰属修正の結果として、以前見逃されていた使用状況分の AI クレジット合計値は増加しますが、すでに報告済みの数値に変更はありません。
詳細については Copilot 使用状況メトリクス API のドキュメントをご覧ください。
原文を表示
We’ve made three improvements to the Copilot usage metrics API that make its reports more complete and accurate: GitHub Copilot CLI now reports suggested lines of code, users seen only through server-side telemetry now have their IDE identified, and AI credit consumption is now attributed more completely.
What’s new
GitHub Copilot CLI now reports suggested lines of code. CLI activity now contributes to the loc_suggested_to_add_sum and loc_suggested_to_delete_sum fields, which previously always reported 0 for the CLI. Code generation counts are also more accurate on newer CLI versions, where suggested and accepted edits are de-duplicated so the same edit isn’t counted twice.
IDE identified for more users. Users who were previously visible only through server-side telemetry now have their IDE and plugin versions surfaced in totals_by_ide, so totals_by_ide reflects more of your Copilot users.
AI credits attributed more accurately. We fixed two issues that caused some users to show 0.0 AI credits despite real usage. First, AI credit consumption not associated with an organization was being dropped. It’s now attributed to the correct organization or enterprise. Second, users seen only through server-side telemetry were not being matched to their billing data. Their consumption is now included. Thanks to these updates, ai_credits_used totals more completely reflect actual consumption.
Why this matters
More complete coverage: Surfacing CLI suggested lines of code and identifying IDEs for server-side-only users means fewer blind spots in who is using Copilot and how.
More trustworthy consumption data: Correcting AI credit attribution means ai_credits_used totals more accurately reflect what your users actually consumed.
Consistent analysis across surfaces: As Copilot usage spans the IDE, CLI, and server-side surfaces, these updates keep the reports aligned with real activity.
Important notes
These metrics are available to enterprise administrators and organization owners who have access to Copilot usage metrics through the REST API.
Copilot CLI reports suggested lines of code from CLI version 1.0.57 onward. Code generation de-duplication applies from version 1.0.64 onward. Between 1.0.57 and 1.0.64, code generation activity may be slightly undercounted for the CLI.
AI credit totals for previously-missed usage will increase as a result of these attribution fixes—values that were already reported are unchanged.
Visit the Copilot usage metrics API documentation to learn more.
The post Improved accuracy and coverage in Copilot usage metrics reports appeared first on The GitHub Blog.
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