はじめに
こんにちは、ACS事業部の過部です。
今回はタイトルの通り、GitHub Copilot試験に合格したので、これ見よがしに合格体験記を投稿することにしました。
世の中にGitHub Copilot合格体験記が出回って無さそうなので、ご参考になればと投稿してみました。
試験範囲
GitHub試験は試験範囲が具体的に記述されており、どの知識が求められているのか明確なので対策しやすい印象です。
試験範囲の各項目に空で答えられるようになれば、合格間違いなし！！
公式学習ガイドと同じ内容ですが試験範囲の概要と詳細を載せています。ご参考にどうぞ！
GitHub Copilot試験の全体構成
- 責任あるAI
- GitHub Copilot のプランおよび特徴
- GitHub Copilot の機能およびデータ処理の仕組み
- プロンプト クラフティングおよびプロンプト エンジニアリング
- 開発者による AI のユースケース
- GitHub Copilot でのテスト
- プライバシーの基礎およびコンテキスト除外
試験範囲の各項目はこちら！
ドメイン 1: 責任あるAI
AI の責任ある使用について説明する
- AI の使用に関するリスクについて説明する
- 生成 AI の使用制限について説明する (モデルにおけるソース データ部門、データのバイアスなど)
- AI ツールの出力を検証する必要性について説明する
- 責任ある AI を実施する方法を特定する
- 生成 AI における潜在的な有害性を特定する (バイアス、セキュア コード、公平性、プライバシー、透明性)
- 潜在的な有害性が発生した場合の軽減方法について説明する
- AI の倫理について説明する
ドメイン 2: GitHub Copilot のプランおよび特徴
GitHub Copilot のさまざまなプランを識別する
- Copilot Individual、Copilot Business、Copilot Enterprise、および Copilot Business for non-GHE の違いについて理解する
- GitHub の顧客以外のための Copilot について理解する
- 統合開発環境での GitHub Copilot について定義する
- 統合開発環境での GitHub Copilot Chat について定義する
- GitHub Copilot を開始するためのさまざまな方法について説明する (チャット、インライン チャット、提案、例外処理、CLI)
GitHub Copilot Individual の主な機能について確認する
- GitHub Copilot Individual および GitHub Copilot Business の違いについて説明する (データの除外、知的財産の損失補償、請求など)
- GitHub Copilot Individual 用の統合開発環境で利用可能な機能について理解する
GitHub Copilot Business の主な機能について確認する
- GitHub Copilot から特定のファイルを除外する方法を示す
- 組織全体のポリシーマネジメントを確立する方法を示す
- GitHub Copilot Business の組織監査ログの目的を説明する
- GitHub Copilot Business の監査ログ イベントを検索する方法について説明する
- REST API を通して GitHub Copilot Business のサブスクリプションを管理する方法について説明する
GitHub Copilot Enterprise の主な機能について確認する
- GitHub.com で GitHub Copilot Chat を使用する利点について説明する
- GitHub Copilot のプルリクエストの概要について説明する
- GitHub Copilot Enterprise 内のナレッジ ベースの構成および使用方法について説明する
- ナレッジ ベースに保存可能なさまざまな種類のナレッジについて説明する (コード スニペット、ベストプラクティス、設計パターンなど)
- コード補完およびレビューのためにナレッジ ベースを使用する利点について説明する (コード品質の向上、一貫性、効率など)
- インデックス作成やその他の関連する構成手順を含む、GitHub Copilot Enterprise 内のナレッジ ベースを作成、管理、検索する方法について説明する
- カスタム モデルを使用する利点について説明する
GitHub Copilot Chat の主な機能について確認する
- GitHub Copilot Chat が最も効果的なユース ケースについて確認する
- GitHub Copilot Chat 向けにパフォーマンスを改善する方法について説明する
- GitHub Copilot Chat の使用制限について確認する
- GitHub Copilot Chat からのコード提案を使用する際に利用可能なオプションについて確認する
- GitHub Copilot Chat についてのフィードバックを共有する方法について説明する
- GitHub Copilot Chat を使用する際の一般的なベストプラクティスについて確認する
- GitHub Copilot Chat を使用する際に利用可能なスラッシュコマンドについて確認する
CLI で GitHub Copilot を使用する
- CLI で GitHub Copilot をインストールする手順について検討する
- CLI で GitHub Copilot を使用する際の一般的なコマンドについて確認する
- CLI で GitHub Copilot 内に構成できる複数の設定について確認する
ドメイン 3: GitHub Copilot の機能およびデータ処理の仕組み
GitHub Copilot がデータを処理する仕組みについて説明する
- GitHub Copilot Individual でのデータの使用および共有方法について説明する
- GitHub Copilot のコード補完用のデータ フローについて説明する
- GitHub Copilot Chat 用のデータ フローについて説明する
- GitHub Copilot Chat 用のさまざまな種類の入力処理 (設計されたプロンプトの種類) について説明する
統合開発環境での GitHub Copilot コード提案におけるデータ パイプラインのライフサイクルについて説明する
- GitHub Copilot コード提案のライフサイクルを可視化する
- GitHub Copilot でのコンテキストの収集方法について説明する
- GitHub Copilot でのプロンプトの構築方法について説明する
- プロキシ サービスと各プロンプトが通過するフィルターについて説明する
- 大規模言語モデルで応答が生成される仕組みについて説明する
- プロキシ サーバーを使用した GitHub Copilot の応答のポスト処理について説明する
- GitHub Copilot で一致するコードを特定する仕組みについて確認する
GitHub Copilot (および一般的な LLM) での制限について説明する
- ソース データで最もよく見られている例の効果について説明する
- コード提案のデータがどのくらい前のもので、どのくらい関連があるのかについて説明する
- プロンプトと計算から推論とコンテキストを提供する GitHub Copilot の性質について説明する
- 限定されたコンテキスト ウィンドウについて説明する
ドメイン 4: プロンプト クラフティングおよびプロンプト エンジニアリング
プロンプト クラフティングの基礎について説明する
- プロンプトのコンテキストが決定される仕組みについて説明する
- GitHub Copilot のプロンプトを行うための言語オプションについて説明する
- プロンプトの異なる部分について説明する
- プロンプトの役割について説明する
- Zero-shot プロンプティングおよび Few-Shot プロンプティングの違いについて説明する
- GitHub Copilot でチャット履歴が使用される方法について説明する
- GitHub Copilot を使用する際のプロンプト クラフティングのベストプラクティスについて確認する
プロンプト エンジニアリングの基礎について説明する
- エンジニアリング プリンシパル、トレーニング方法、ベストプラクティスについて説明する
- プロンプトの処理フローについて説明する
ドメイン 5: 開発者による AI のユースケース
開発生産性の向上
- 開発生産性の向上に向けた AI による一般的なユース ケースの改善方法について説明する
- 新しいプログラミング言語およびフレームワークについて学習する
- 言語翻訳
- コンテキスト切り替え
- ドキュメントの作成
- パーソナライズされたコンテストアウェアな応答
- サンプルデータの作成
- レガシー アプリケーションの最新化
- コードのデバッグ
- データ サイエンス
- コードのリファクタリング
- SDLC (ソフトウェア開発ライフ サイクル) の管理に GitHub Copilot がどのように役立つのかについて説明する
- GitHub Copilot での制限について説明する
- GitHub Copilot のコーディングへの影響を確認するための生産性 API の使用方法について説明する
ドメイン 6: GitHub Copilot でのテスト
コード用のテストを生成するためのオプションについて説明する
- GitHub Copilot がコードへのユニット テスト、インテグレーション テスト、その他の種類のテストにどのように使用されるかについて説明する
- エッジ ケースを特定する際、およびそれらに対処するためテストを提案する際の GitHub Copilot による支援の仕組みについて確認する
テストによるコード品質の向上
- GitHub Copilot の提案を使用して、既存のテストの効果を向上させる方法について説明する
- GitHub Copilot を使用してさまざまな種類のテスト用に定型句コードを生成する方法について説明する
- さまざまなテストのシナリオ用のアサーションを記述するのに GitHub Copilot がどのように役立つのかについて説明する
セキュリティおよびパフォーマンスのために GitHub Copilot を活用する
- GitHub Copilot が既存のテストを学習し、改善を提案して、コード内の潜在的な問題を特定する仕組みについて確認する
- 共同のコード レビュー、セキュリティのベストプラクティスの活用、パフォーマンスに関する考察における GitHub
- Copilot Enterprise の使用方法について説明する
- GitHub Copilot で、コード内の潜在的なセキュリティの脆弱性を特定できる仕組みについて確認する
- パフォーマンスの改善のため、GitHub Copilot により提案コードの最適化が行われる仕組みについて確認する
ドメイン 7: プライバシーの基礎およびコンテキスト除外
GitHub Copilot 向けのさまざまな SKU について説明する
- GitHub Copilot 向けのさまざまな SKU およびプライバシーに関する考察について説明する
- 組織レベルのさまざまなコード提案の構成オプションについて説明する
- GitHub Copilot のエディタ構成ファイルについて説明する
コンテンツ除外について確認する
- リポジトリおよび組織にコンテンツ除外を構成する方法について説明する
- コンテンツ除外による効果について説明する
- コンテンツ除外における制限について説明する
- GitHub Copilot の入力の所有権について説明する
セーフガード
- 重複データ検出フィルターについて説明する
- 契約上の保護について説明する
- GitHub.com で GitHub Copilot の設定を構成する方法について説明する
- 重複データ検出の有効化/無効化
- プロンプトおよび提案コレクションの有効化/無効化
- セキュリティ チェックおよび警告について説明する
トラブルシューティング
- 複数のファイルのエディタでコード提案が表示されない場合の問題の解決方法について説明する
- コンテキスト除外が適用されない場合がある理由を説明する
- 提案が存在しない、または適していない場合に GitHub Copilot を開始する方法について説明する
- コード エディタでのコンテキスト除外の手順を説明する
公式教材（無料）
1. Microsoft Learn
GitHub Copilot向けのラーニングパスは２つ用意されています。
まずはこちらで全体像を掴んじゃいましょう。
learn.microsoft.com
learn.microsoft.com
2. 公式ドキュメント
頼りになる我らがGitHub Docsさんです。
Microsoft Learnで足りない部分はこちらで補いましょう。
docs.github.com
また、VSCodeユーザ向けですが、VSCodeドキュメントの内容も結構参考になりました。 code.visualstudio.com
3. GitHub Blog / GitHub Resources
Microsoft Learnの各モジュールのまとめページで、関連情報としてGitHub Blog / GitHub Resourcesがたまに紹介されています。
公式ドキュメントに記載が無い内容を扱っていたりするので、より安全に合格したい方は一読することをお勧めします！
公式教材（有償）
有償教材がLinkedInラーニングとして提供されている様です。
初めての方は1カ月の無料トライアルが利用できるようなので、気になった方は受けてみるのもいいかもですね！
jp.linkedin.com
受験結果
88% で合格しました！
個人的な感触ですが、今まで受けてきたGitHub試験の中では比較的簡単な部類な気がします。
残すGitHub試験はGitHub Foudationsのみ！5冠に向けてガンバリマス！
おわりに
ACS事業部のご紹介
私達ACS事業部はAzure・AKSなどのクラウドネイティブ技術を活用した内製化やGitHub Enterpriseの導入のご支援をしております。
www.ap-com.co.jp
www.ap-com.co.jp
また、一緒に働いていただける仲間も募集中です！
今年もまだまだ組織規模拡大中なので、ご興味持っていただけましたらぜひお声がけください。
www.ap-com.co.jp
