試験 GH-300 の学習ガイド: GitHub Copilot

このドキュメントの目的

この学習ガイドは、試験で期待される内容を理解するのに役立ち、試験で取り上げる可能性のあるトピックの概要と、追加のリソースへのリンクを含める必要があります。このドキュメントの情報と資料は、試験の準備をする際に研究に集中するのに役立ちます。

便利なリンク	Description
認定を取得する方法	認定資格の中には、1 つの試験に合格するだけで済むものもあれば、複数の試験に合格する必要があるものもあります。
認定資格の更新	Microsoft のアソシエイト、エキスパート、および専門認定資格は、毎年有効期限が切れます。資格所有者は、Microsoft Learn で無料のオンライン評価に合格するだけで更新できます。
Microsoft Learn のプロフィール	認定プロファイルを Microsoft Learn に接続すると、試験のスケジュールと更新、証明書の共有と印刷を行うことができます。
試験の採点と採点報告	合格するには、700 以上のスコアが必要です。
試験サンドボックス	試験のサンドボックスにアクセスして、試験環境を探索できます。
の宿泊施設をリクエストする	支援デバイスを使用する場合、余分な時間が必要な場合、または試験エクスペリエンスの任意の部分に変更が必要な場合は、宿泊施設を要求できます。

試験について

一部の試験は他の言語にローカライズされ、英語版が更新されてから約 8 週間後に更新されます。 Microsoft では、前述のようにローカライズ版を更新するためにあらゆる努力を行いますが、場合によっては、予定どおりに試験のローカライズ版が更新されないことがあります。その他の利用可能な言語は、試験の詳細 Web ページの「試験のスケジュール設定」セクションに表示されます。お好みの言語で試験を利用できない場合は、30 分を追加で要求して試験を完了できます。

注

測定された各スキルに従う箇条書きは、そのスキルを評価する方法を示すことを目的としています。関連するトピックについては、試験で取り上げる場合があります。

注

ほとんどの質問では、一般提供 (GA) の機能について説明します。これらの機能が一般的に使用されている場合、試験にはプレビュー機能に関する質問が含まれる場合があります。

2026 年 1 月時点で測定されたスキル

対象ユーザープロファイル

この試験の受験者は、GitHub Copilot を使用してソフトウェア開発の生産性、品質、セキュリティを向上させる専門知識を持っている必要があります。これには、責任ある AI の使用、プロンプトエンジニアリング、さまざまなプランにわたる Copilot 機能、プライバシー保護が含まれます。また、候補者は GitHub の基礎に精通し、1 つ以上のプログラミング言語の経験を持っている必要があります。

スキルの概要

GitHub Copilot を責任を持って使用する (15 ~ 20%)
GitHub Copilot 機能の使用 (25 ~ 30%)
GitHub Copilot の機能 (25 ~ 30%)
GitHub Copilot のデータとアーキテクチャについて (10 から 15%)
迅速なエンジニアリングとコンテキスト作成の適用 (10 ~ 15%)
GitHub Copilot を使用して開発者の生産性を向上させる (10 から 15%)
プライバシー、コンテンツの除外、セーフガードを構成する (10 ~ 15%)

GitHub Copilot を責任を持って使用する (15 ~ 20%)

責任ある AI の原則を理解する

ジェネレーティブ AI ツールのリスクと制限事項について説明する
倫理的で責任ある AI の使用状況について説明する
AI の使用に関する潜在的な損害と軽減戦略を特定する

AI ツールの検証と運用

AI 出力を検証する必要性について説明する
GitHub Copilot を責任を持って運用する方法を特定する

GitHub Copilot 機能の使用 (25 ~ 30%)

IDE で GitHub Copilot を使用する

IDE で Copilot を有効にする
インライン提案、チャット、CLI、プランモードを使用して Copilot をトリガーする
特定のファイルまたはリポジトリを除外する (アプリの知識)

GitHub Copilot CLI を使用する

GitHub Copilot CLI を定義し、開発者にメリットを提供する方法
GitHub Copilot CLI をインストールするための手順を特定する
GitHub Copilot CLI の主な機能とコマンドについて説明する
GitHub Copilot CLI を対話形式でセッションで使用する
GitHub Copilot CLI を使用してスクリプトを生成し、ファイルを管理する

GitHub Copilot の機能を使用する

拡張された開発とワークフローには、エージェントモード、編集モード、および MCP を使用します。最適化されたコンテキストの使用のためにエージェントセッションを管理し、タスクをサブエージェントに委任する
コードレビューとコーディング支援に Copilot を使用する
命令ファイルを使用して、Spaces、Spark、Pull Request の概要、およびカスタマイズ可能なレビュー標準を利用する
GitHub Copilot Chat の制限、オプション、フィードバック、コマンドについて説明します。一貫性のある応答のためのプロンプトファイルの再利用を含める

組織全体の設定とポリシーを管理する

組織全体のポリシー管理を構成する。Copilot コードレビューポリシーを有効にし、IDE と github.com 全体で機能の可用性を管理する
監査ログイベントを利用する
REST API を使用してサブスクリプションを管理する

GitHub Copilot のデータとアーキテクチャについて (10 から 15%)

データの処理とフローについて説明する

データの使用状況、フロー、および共有について説明する
入力処理とプロンプトの作成について説明する
プロキシのフィルター処理と後処理について説明する

ライフサイクルと制限事項を理解する

コード提案のライフサイクルを視覚化する
LLM と Copilot の制限事項について説明する

迅速なエンジニアリングとコンテキスト作成の適用 (10 ~ 15%)

効果的なプロンプトを作成する

プロンプトの構造とコンテキストについて説明する
コンテキストの決定方法を理解する
ゼロショットおよび少ショットのプロンプトを使用する
プロンプト作成のベストプラクティスを適用する

パフォーマンスを向上させるためのプロンプトを設計する

プロンプトエンジニアリングの原則を解説する
プロンプトプロセスフローとチャット履歴の使用状況について説明する

GitHub Copilot を使用して開発者の生産性を向上させる (10 から 15%)

生産性とコード品質の向上

コードの生成、リファクタリング、およびドキュメントに Copilot を使用する
学習を高速化し、コンテキストの切り替えを減らす
サンプルデータを生成し、レガシコードを最新化する

テストとセキュリティのサポート

単体テストと統合テストを生成する
エッジケースを特定し、アサーションを記述する
セキュリティの向上とパフォーマンスの最適化を提案する

プライバシー、コンテンツの除外、セーフガードを構成する (10 ~ 15%)

プライバシー設定と除外を管理する

コンテンツの除外とエディターの設定を構成する
出力の所有権と制限事項について説明する

セーフガードの適用とトラブルシューティング

重複の検出とセキュリティの警告を有効にする
提案と除外に関する問題を解決する

学習用リソース

試験を受ける前に、トレーニングを行い、実践的な体験をすることをお勧めします。私たちは、自己学習のオプションと教室のトレーニングだけでなく、ドキュメント、コミュニティサイト、ビデオへのリンクを提供しています。

学習用リソース	学習とドキュメントへのリンク
トレーニングを受ける	マイペースのラーニングパスとモジュールから選択するか、Microsoft Learn でインストラクター主導のコースを受講する – GitHub Copilot Fundamentals Part 1 と GitHub Copilot Fundamentals Part 2
ドキュメントを見つける	責任ある AI GitHub Copilot のプランと機能 GitHub Copilot のしくみとデータの処理方法プロンプトの作成とプロンプトエンジニアリング AI の開発者ユースケース GitHub Copilot を使用したテストプライバシーの基礎とコンテンツの除外
質問する	GitHub コミュニティディスカッション
コミュニティサポートを受ける	GitHub ブログ
GitHub をフォローする	ツイッター LinkedIn Instagram
ビデオを見つける	YouTube

変更ログ

この試験は、2026 年 1 月に大幅に変更されました (たとえば、新しい目標が追加され、一部が削除され、既存の目標が異なる機能グループに移動され、すべてが言い換えられました)。

Last updated on 2026-02-19