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Copilot 試用版を実行する場合、成功の鍵となるのは、チームが Copilot を採用して使用する方法を理解することです。 Copilot 使用状況メトリックダッシュボードと API からの分析情報を組み合わせることで、早期の結果を評価し、有効化のニーズを特定し、ロールアウトを拡張するかどうかを決定できます。

このチュートリアルでは、次の操作方法について説明します。

明確な試用版の目標と成功基準を定義します。
ダッシュボードで導入データとエンゲージメントデータを表示および解釈します。
試用結果を評価します。
開発者からの定性的フィードバックを組み込みます。
Copilot の使用状況メトリクス API を通じて評価を拡張します。
ロールアウトを展開するかどうかを決定します。

手順 1: 試用版の目標を定義する

メトリックを分析する前に、組織の成功した試用版を定義する結果を決定します。明確な目標を設定すると、結果を解釈し、利害関係者に価値を伝えるのが簡単になります。

目標の例	成功の様子	関連するメトリック
養子縁組	ライセンスを取得したほとんどの開発者は、Copilot を定期的にアクティブ化して使用します。	アクティブユーザーの合計数、毎日のアクティブユーザー (DAU)、週単位のアクティブユーザー (WAU)
エンゲージメント	開発者は、複数の機能とモードについて調べる。	チャットごとの要求機能、エージェントの導入
生産性と満足度	開発者は、提案に対する効率性の向上と信頼を報告します。	受け入れ率、社内フィードバック、満足度調査
有効化の有効性	チームは、Copilot の使用方法と適切なタイミングを理解しています。	言語と IDE 全体の使用の幅

手順 2: ダッシュボードで導入とエンゲージメントのメトリックを表示する

コパイロットのメトリクスダッシュボードにアクセスするデータ再利用可能なエンタープライズアカウント.access-enterprise %} 1. Insights タブをクリックします。

ダッシュボードには、すべてのライセンスユーザーの 28 日間の集計 IDE テレメトリデータが表示されます。試用期間中は、次の 主要なメトリック に焦点を当てます。

メトリック	表示される内容	重要な理由
アクティブなユーザーの合計数	試用期間中に Copilot を少なくとも 1 回使用した開発者の数。	ライセンスのアクティブ化と全体的なリーチを示します。
毎日アクティブなユーザー (DAU)	毎日アクティブなユニークユーザー数。	関心が高まっているか、安定しているか、減少しているかに関係なく、早期導入の傾向を明らかにします。
エージェントの導入	アクティブユーザーのうち、Copilot エージェントを使用した割合。	基本的な完了を超えたエンゲージメントと探索の深さを示します。
受け入れ率	Copilot 候補の受入れ割合。	関連性と信頼を反映します。価値とユーザー満足度の主要な指標です。
言語とモデルの使用	使用されるプログラミング言語とモデルの配布。	Copilot がチーム全体で最も価値を提供する場所を特定するのを支援します。

メモ

Copilot の使用状況指標は、サポートされている IDE のアクティビティのみを反映しています。コパイロットチャットの GitHub.com、GitHub Mobile、Copilotコードレビュー、または Copilot CLI (コパイロット CLI) の使用状況は、ダッシュボードデータには含まれません。

手順 3: 評価版の結果を評価する

ダッシュボードデータを試用の目標と比較します。一般的な成功インジケーターは次のとおりです。

目標	測定対象	成功の兆し
ライセンスのアクティブ化	アクティブなユーザーの合計数	70 ~ 90% の試用版ライセンスは、最初の 1 か月以内の使用状況を示します。
継続的なエンゲージメント	毎日および毎週アクティブなユーザー	DAU と WAU は、時間の経過と伴って安定または増加します。
使用の幅	チャットごとの要求機能、言語の使用	ユーザーは、複数の言語と機能で実験を行います。
使用の深さ	エージェントの導入、受け入れ率	開発者は、 Copilot の高度な機能を探索しています。
肯定的なフィードバック	チームアンケートまたは社内フィードバック	開発者は、生産性の向上やワークフローの改善を報告します。

1 つ以上の目標が満たされていない場合は、ロールアウトを展開する前に、追加の有効化、通信、または IDE 構成が必要になる可能性があるかどうかを検討してください。

手順 4: 定性的フィードバックを組み込む

導入とエンゲージメントは定量的ですが、満足度メトリックは、認識される価値と開発者のセンチメントを理解するのに役立ちます。 GitHub の外部からの次のフィードバックソースを分析に組み込むことを検討してください。

情報源	Description
Copilot に関する満足度調査	開発者から、有用性、信頼、生産性に関する定期的なフィードバック。
内部フィードバックチャネル	ワークフローの変化と認識される速度の向上に関するチーム振り返りまたはパルス調査。
サポートの傾向	「どのようにすれば…」という質問が減ります。時間の経過に伴う質問は、多くの場合、信頼と満足度の向上を示しています。

使用状況メトリックと開発者フィードバックを組み合わせることで、Copilotの影響を最も完全に把握できます。

手順 5: Copilot 使用状況メトリック API を使用して評価を拡張する

試用後も、Copilot 使用状況メトリック API を使用して、導入とエンゲージメントの監視を継続できます。この API を使用すると、収集するデータとその分析頻度をより詳細に制御できます。

エンタープライズ全体のデータを取得する

Copilot 使用メトリクスのエンドポイントを使用して、Enterprise 向けの 28 日間利用状況レポートをダウンロードできます。これらのレポートには、Copilot 使用状況メトリックダッシュボードに表示されるのと同じデータセットが含まれます。 API には 2 つのエンドポイントが用意されています。

エンドポイント	Description
`GET /enterprises/{enterprise}/copilot/metrics/reports/enterprise-28-day/latest`	最新の 28 日間のエンタープライズレベルの使用状況レポートの署名付きダウンロードリンクを返します。
`GET /enterprises/{enterprise}/copilot/metrics/reports/users-28-day/latest`	最新の 28 日間のユーザーレベルの使用状況レポートの署名付きダウンロードリンクを返します。

各エンドポイント応答には、Azure Blob Storageからレポートをダウンロードするための時間制限付き署名付き URL と、ファイルの対象となるレポート期間が含まれます。

応答の例:

{
  "download_links": [
    "https://example.com/copilot-usage-report.json"
  ],
  "report_start_day": "2025-07-18",
  "report_end_day": "2025-08-14"
}

完全なフィールド定義については、 GitHub Copilot の使用状況メトリクスを参照してください。

レポートを自動化する

レポートを自動化するには、スケジュールされたジョブを設定して、API を一定の間隔 (毎日、毎週など) で呼び出し、結果をデータベースまたはdata warehouseに格納して詳細な分析を行うことができます。これにより、時間の経過に伴う傾向を追跡し、必要に応じてカスタムレポートを生成できます。

手順 6: ロールアウトを展開するかどうかを決定する

ダッシュボードと API データから得た結果を使用して、Copilot の使用状況の拡張に関する情報に基づいた意思決定を行います。

決定領域	確認事項	メトリクスを支援する機能
養子縁組	ほとんどの試用版ユーザーはアクティブですか? Copilot を一貫して使用し続けていますか?	アクティブユーザーの合計数、DAU、WAU
有効化のニーズ	チームには、さらに多くのガイダンスやリソースが必要ですか?	言語またはモデル間での使用量が少ない、または一貫性がない
エンゲージメント	開発者は基本的なコード補完を超えて他の機能を探求しているのでしょうか?	エージェントの導入、機能ごとのチャット要求
満足度	チームは Copilot を価値があると感じていますか?	受け入れ率、アンケートからのフィードバック

調査結果を文書化し、関係者と共有して、ロールアウトの次のフェーズを通知します。

次のステップ

これで Copilot トライアルの成功を測定する方法が分かったので、利用範囲を拡大しながら、導入状況やエンゲージメントを継続的に監視できます。導入の促進と開発者の有効化の詳細については、会社GitHub Copilot の導入を促進するを参照してください。

GitHub Copilot 試用版の成功を測定する

この機能を使用できるユーザーについて

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