Copilotコードレビューのユーザー数が使用量メトリクスAPIで集計可能に
GitHubはCopilotコードレビューのアクティブ・パッシブユーザー数を集計するAPIフィールドを新設し、エンタープライズレベルでの採用動向とポリシー適用効果を詳細に把握可能にした。
キーポイント
APIの新規フィールド追加
エンタープライズおよび組織レベルのレポートに、日/週/月単位のアクティブ・パッシブユーザー数を計測する6つの新フィールドが追加された。
アクティブ/パッシブの定義とカウントルール
手動リクエストや提案適用を「アクティブ」、ポリシーによる自動トリガーを「パッシブ」と定義し、両方の信号がある場合はアクティブとして優先カウントする。
採用戦略とポリシー最適化への活用
意図的な導入と自動適用を分離計測することで、AIツールのROI評価、セキュリティポリシーの見直し、導入リソースの配分判断をデータ駆動で行える。
影響分析・編集コメントを表示
影響分析
GitHub Copilotのエンタープライズ向け分析機能が強化され、開発チームのAI採用実態を「意図的な利用」と「ポリシー自動適用」に分離して計測できるようになった。これにより、企業はAIツールのコスト対効果をより正確に評価し、セキュリティポリシーや導入戦略をデータに基づいて最適化できる。
編集コメント
エンタープライズ導入が進むAIコーディング支援ツールにおいて、利用実態の「能動的採用」と「受動適用」を分離計測できるのは、コスト管理とセキュリティポリシー見直しの重要な指標となる。今後は他のAIツールの分析機能も同様の粒度へ標準化が進むと予想される。
Copilot code reviewのアクティブユーザーおよびパッシブユーザー識別機能の公開に伴い、Copilot usage metrics APIにおけるエンタープライズおよび組織レベルの使用状況レポートに、Copilot code reviewの集計されたアクティブユーザー数とパッシブユーザー数が追加されました。
エンタープライズおよび組織レベルの1日（1-day）レポートと28日（28-day）レポートの両方で、以下の6つの新しいフィールドが利用可能になりました。
フィールド（Field）
説明（Description）
daily_active_copilot_code_review_users
その日にCopilot code reviewを使用したアクティブユーザー（active users）
daily_passive_copilot_code_review_users
その日にCopilot code reviewを使用したパッシブユーザー（passive users）
weekly_active_copilot_code_review_users
直近の7日間（trailing 7-day window）にCopilot code reviewを使用したアクティブユーザー
weekly_passive_copilot_code_review_users
直近の7日間（trailing 7-day window）にCopilot code reviewを使用したパッシブユーザー
monthly_active_copilot_code_review_users
直近の28日間（trailing 28-day window）にCopilot code reviewを使用したアクティブユーザー
monthly_passive_copilot_code_review_users
直近の28日間（trailing 28-day window）にCopilot code reviewを使用したパッシブユーザー
アクティブユーザーとは、Copilot code reviewを手動でリクエストしたユーザー、またはCopilotの提案を適用したユーザーのことです。パッシブユーザーとは、リポジトリ（repository）または組織のポリシーによって自動トリガーされ、同じ期間にアクティブなシグナルがないユーザーのことです。ユーザーがアクティブとパッシブの両方のシグナルを持っている場合、アクティブとしてのみカウントされます。アクティブは常にパッシブを優先します（active always trumps passive）。
なぜこれが重要なのか（Why this matters）
採用の駆動要因を区別する。意図的なCopilot code reviewの導入と、ポリシーに基づく自動トリガー使用を分離します。
時間窓（time window）ごとのエンゲージメントを比較する。日次、週次、月次のカウントにより、アクティブおよびパッシブの採用トレンドを追跡し、展開（rollout）施策の影響を測定できます。
情報に基づいた展開の意思決定を行う。アクティブとパッシブの内訳を活用し、Copilot code reviewのポリシーと投資を導きます。
Copilot usage metrics APIのドキュメントにアクセスして、詳細をご覧ください。
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「Copilot code review user counts now aggregate in usage metrics API」の記事は、The GitHub Blogに最初に表示されました。
原文を表示
Following the launch of Copilot code review active and passive user identification, enterprise and organization usage reports in the Copilot usage metrics API now include aggregated active and passive user counts for Copilot code review.
Six new fields are available in both 1-day and 28-day reports at the enterprise and organization levels:
Field
Description
daily_active_copilot_code_review_users
Active users who used Copilot code review on that day
daily_passive_copilot_code_review_users
Passive users who used Copilot code review on that day
weekly_active_copilot_code_review_users
Active users who used Copilot code review in the trailing 7-day window
weekly_passive_copilot_code_review_users
Passive users who used Copilot code review in the trailing 7-day window
monthly_active_copilot_code_review_users
Active users who used Copilot code review in the trailing 28-day window
monthly_passive_copilot_code_review_users
Passive users who used Copilot code review in the trailing 28-day window
Active users are those who manually requested a Copilot code review or applied a Copilot suggestion. Passive users are those whose reviews were auto-triggered by a repository or organization policy, with no active signal in the same period. When a user has both active and passive signals, they are counted as active only—active always trumps passive.
Why this matters
Distinguish adoption drivers. Separate intentional Copilot code review adoption from policy-driven, auto-triggered usage.
Compare engagement across time windows. Daily, weekly, and monthly counts let you track active and passive adoption trends and measure the impact of rollout efforts.
Make informed rollout decisions. Use the active-versus-passive breakdown to guide Copilot code review policies and investment.
Visit the Copilot usage metrics API documentation to learn more.
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