Copilot 利用指標 API に AI 導入フェーズ分類機能を追加
GitHub が Copilot の利用指標 API を更新し、ユーザーの利用履歴に基づいて AI 導入フェーズ（4 つの段階）に分類する機能を実装した。これにより、単なるアクティブユーザー数だけでなく、組織内での具体的な導入状況を分析できるようになった。
より深い Copilot の採用ストーリーを、単なるアクティブユーザーの把握だけでなく、Copilot がどのように利用されているかまで含めてお伝えできるよう、Copilot 使用状況メトリクス API は、過去 28 日間のローリングウィンドウにおける各ユーザーの Copilot プロダクト利用実績に基づき、AI 採用フェーズごとにエンゲージしたユーザーを分類するようになりました。ユーザーレベルレポートには新しい ai_adoption_phase フィールドが追加され、企業および組織レベルのレポートでは、各フェーズごとのメトリクスを示す新しい totals_by_ai_adoption_phase アレイが表示されます。
新機能
エンゲージした各ユーザーは、過去 28 日間のウィンドウ内で少なくとも 2 日間利用された Copilot のサーフェスに基づき、以下の 4 つのフェーズのいずれかに割り当てられます:
Phase 0 — コホートなし：ユーザーはいかなるフェーズのエンゲージメント基準も満たしていません。
Phase 1 — コードファースト：ユーザーはコード補完および/または IDE エージェントモードとエンゲージしました。
Phase 2 — エージェントファースト：ユーザーは単一の GitHub ベースのエージェントサーフェス（すなわち Copilot クラウドエージェント、Copilot コードレビュー、または Copilot CLI）とエンゲージしました。
Phase 3 — マルチエージェント：ユーザーは 2 つ以上の GitHub ベースのエージェントサーフェス、または新しい GitHub Copilot アプリとエンゲージしました。
各 ai_adoption_phase の値にはバージョンフィールド（v1 から開始）が含まれており、Copilot のプロダクトサーフェスが拡大しても歴史的コンテキストを損なうことなく分類ロジックを進化させることができます。
企業および組織レベルのレポートでは、新しい totals_by_ai_adoption_phase アレイが、エンゲージメントとアクティビティメトリクスをフェーズ別にグループ化します。これには以下が含まれます:
総エンゲージユーザー数（28 日間のウィンドウ内で 2 日間以上エンゲージしたユーザー）
ユーザー開始インタラクションの平均値
コード生成および受容アクティビティの平均値
追加および削除されたコード行数の平均
作成、マージ、レビューされたプルリクエストの平均
マージまでの中央値時間の平均
集計メトリクスは、各フェーズ内のユーザーごとの合計ではなく、1 人あたりの平均を報告します。
なぜこれが重要なのか
成熟度の物語を語る：単純なアクティブユーザー数を超えて、開発者が実際に採用している Copilot の機能を明らかにする。
コホートの進行を追跡する：時間の経過とともに、コードファーストの使用からエージェントファーストおよびマルチエージェントワークフローへとユーザーが成長していく様子を見守る。
イネーブルメントのターゲット設定：最大の機会が見られるフェーズに、トレーニング、ドキュメンテーション、ロールアウトプログラムを集中させる。
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に対して利用可能です。
より細かな粒度を得るために、このリリースをチームフィルター機能と組み合わせて使用できます。
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本記事「Copilot usage metrics API adds cohorts for AI adoption」は、The GitHub Blog で最初に公開されました。
原文を表示
To help you tell a deeper Copilot adoption story—not just who is active, but how they’re using Copilot—the Copilot usage metrics API now classifies each engaged user into an AI adoption phase based on their Copilot product usage over a rolling 28-day window. A new ai_adoption_phase field is available on user-level reports, and a new totals_by_ai_adoption_phase array surfaces per-phase metrics on enterprise- and organization-level reports.
What’s new
Each engaged user is assigned to one of four phases based on the Copilot surfaces they’ve used on at least two days in the last 28-day window:
Phase 0 — No cohort: User did not meet the engagement criteria for any phase.
Phase 1 — Code first: User engaged with code completion and/or IDE agent mode.
Phase 2 — Agent first: User engaged with a single GitHub-based agent surface (i.e., Copilot cloud agent, Copilot code review, or Copilot CLI).
Phase 3 — Multi-agent: User engaged with two or more GitHub-based agent surfaces, or with the new GitHub Copilot app.
Each ai_adoption_phase value includes a version field (starting at v1) so the classification logic can evolve as Copilot’s product surface grows, without breaking historical context.
On the enterprise- and organization-level reports, the new totals_by_ai_adoption_phase array groups engagement and activity metrics by phase, including:
Total engaged users (2-day-in-28 engagement window)
User-initiated interaction average
Code generation and acceptance activity averages
Lines of code added and deleted averages
Pull requests created, merged, and reviewed averages
Median time-to-merge average
Aggregated metrics report the average per user within each phase rather than the sum.
Why this matters
Tell the maturity story: Move beyond simple active-user counts and show which Copilot capabilities your developers are actually adopting.
Track cohort progression: Watch users graduate from code-first usage into agent-first and multi-agent workflows over time.
Target enablement: Focus training, documentation, and rollout programs on the phases where you see the biggest opportunity.
Important notes
These metrics are available to enterprise administrators and organization owners who have access to Copilot usage metrics through the REST API.
You can use this release in combination with the teams filter ship for greater granularity.
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