Copilot code review、repo探索の変更でコスト20%削減

AIコードレビューの運用コストは、モデルだけでは決まらない。GitHubはCopilot code reviewのrepo探索方式を変え、レビュー品質を維持したままコストを約20%削減したと明らかにした。焦点は、agentがどのファイルを見つけ、どの順番で読むかにある。

2026年6月25日のGitHub Changelogによると、Copilot code reviewはレビュー経路でCopilot CLIとSDKの組み込みファイル探索ツールを使うようになった。対象はgrep、rg、glob、viewで、従来の独自ファイル探索ツールを置き換える。

GitHubは、この変更と裏側のinstruction調整により、同じレビュー品質基準を保ちながらCopilot code reviewのコストが約20%下がったと説明している。効果はoffline evaluationとonline evaluationの両方で確認されたという。

Medium analysis depthのpublic previewにも管理機能が足された。PR overview commentでMedium分析深度の実行だと分かる表示が入り、組織は未設定repo向けのdefault review levelを指定できる。各repoは必要に応じて組織defaultを上書きできる。

企業で重要なのは、AIレビューが増えるほど費用、深さ、品質の管理が同時に必要になる点だ。今回の更新は派手なモデル更新ではないが、Copilotを継続実行されるコードレビューagentとして使うための運用層を整える動きといえる。

次に見るべきなのは、この20%削減が大規模monorepoや複数言語のコードベースでも続くかどうかだ。探索スタックがCopilot CLI、SDK、code reviewで揃えば、対話型agentと自動レビューの挙動差も小さくなる可能性がある。