GitHub Copilot CLI、Ollamaのローカルモデルを探して選べるように

スナック3行まとめ

  • GitHub Copilot CLIに、実行中のOllamaから対応するローカルモデルを探す機能が加わりました。
  • Ollamaとモデルの事前導入に加え、モデルにはツール呼び出しとストリーミングへの対応が必要です。
  • ローカルモデルを選んでも自動でオフラインにはならず、通信を制限するには別途設定が必要です。

GitHub Copilot CLIで、手元のOllamaモデルを選びやすくなりました。すでにOllamaを使っている人は、作業中のCLIから対応するモデルを見つけ、接続先を確認して同じセッションで使い始められます。

GitHub Copilotアプリの自動化編集画面。実行日時、プロンプト、MAI Code 1.1 Flashのモデル選択欄が表示されている。
CopilotアプリでローカルのMAI Code 1.1 Flashを選んだ自動化の設定例。画像:Microsoft。

スナックガールズのひとこと

AIKO: 小さな修正は手元、複雑な作業はクラウド、という使い分けを試してみたいです。Autoが使えるようになったら、タスクごとにどちらを選ぶのかも気になります。

ネア: 趣味のゲーム作りで、思いついた仕掛けをコードにする相談をしてみたいです。まずコードの送信先を確かめてから、落ち着いて試したいですね。

/modelで候補を見つけ、接続先を確認して追加

対象はバージョン1.0.94-0以降です。CLI内で/modelを入力すると、実行中のローカルOllamaから見つかった対応モデルが、設定済みのモデルやGitHub Copilot提供のクラウドモデルと並びます。APIキーを持ち込むBYOK方式などで外部プロバイダーを設定する機能は以前からあり、今回加わったのはOllamaのモデルを一覧から見つける仕組みです。

見つかったモデルが自動で追加されるわけではありません。候補のプロバイダーと接続先を確認し、「Add and use for this session」(追加してこのセッションで使う)か「Add without switching」(切り替えずに追加)を選んで確定します。前者ならCLIを再起動せず、そのセッションで使い始められます。

クラウド側のAutoモデル選択と、端末上の共有エージェントランタイム、ローカルモデルサーバー、MXCツールサンドボックスの接続を示す構成図。
クラウド/ローカルのモデル、共有エージェントランタイム、MXCツールサンドボックスの関係図。画像:Microsoft。

Ollamaとモデルは先に用意しておく

Ollama本体と使いたいモデルは事前にインストールし、Ollamaを起動しておく必要があります。このモデル探索機能がランタイムをインストールしたり、モデルをダウンロードしたりすることはありません。

モデルには、ツール呼び出し(function calling)とストリーミングの両方への対応が必要です。プロバイダーへの接続に失敗した場合は、モデル選択画面に理由が表示されるため、接続先などを見直す手掛かりになります。

ローカルモデルでもオフライン設定は別

ローカルモデルを選んでも、オフラインモードが有効になったり、GitHubのテレメトリーが無効になったりはしません。GitHubのサーバーへの接続を止めるには、別途COPILOT_OFFLINE=trueを設定します。完全なネットワーク隔離にはプロバイダーもローカルか同じ隔離環境内にあることが必要で、リモートの接続先を指定していれば、この設定があってもプロンプトやコードのコンテキストはそのプロバイダーへ送信されます。

タスクに応じてローカルとクラウドの推論を振り分けるAutoについては、Microsoftが2026年10月末までの提供を予告しています。今回の/modelによる手動選択とは別に提供される予定の機能です。

出典・確認日: 2026年10月8日

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#GameSunakku #GitHubCopilot #Ollama #ローカルAI #AIコーディング

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