GitHubはUniverse 2026カンファレンスで、Copilot Fusionを正式に発表しました。これは、OpenAI、Anthropic、Googleなど複数のAIモデルを自動的にルーティング・組み合わせてコーディングタスクを完了させるインテリジェントなオーケストレーション層であり、開発者が個別にモデルを選択する必要はありません。この機能は、既存の自動モデル選択技術と、9月の研究プレビューで紹介されたProject HydraFusionの多モデル編成能力を統合したものです。
開発者はモデルセレクターでCopilot Fusionを選択するだけで、システムはタスクの複雑さに基づいて、単一モデル、カスケード（Cascade）、レビュー（Critique）といった実行モードを自動的に決定し、Standard（効率とコスト重視）、High（推論強化）、Max（最強の性能追求）の三段階の努力レベルにも対応します。これにより、単純なタスクで不要なコストが発生するのを防ぎます。
Artificial Analysis Coding Agent Indexの評価では、Copilot Fusion Maxが60点を獲得し、Opus5.5Maxを実行するClaude Codeにわずか2点差と迫りました。一方で、平均APIコストは約半分、トークン消費量も半減、タスク完了速度は約40％速いという結果でした。この機能は、すべてのGitHub Copilotプランで全面的に利用可能となっており、Visual Studio Code、CLI、アプリケーション、JetBrains IDEなどに対応しています。オーケストレーション料金は別途徴収されず、実際にモデルを呼び出した分だけ課金されます。さらに、2026年11月30日までの期間限定で、モデル利用料金を30％割引するキャンペーンも実施されています。企業管理者は利用可能なモデルを制御し、デフォルトの体験設定を指定することも可能です。また、Windows端末でMicrosoft MAI Code1.1Flashを呼び出すといった、実験的なローカルモデルルーティングにも対応しています。
Microsoftは同時に、GitHubチームが開発したCopilot harnessを発表しました。Copilot StudioやVS Codeをはじめとする複数の製品に搭載されており、Microsoft Foundryを通じて開発者にも開放されています。多モデルによるインテリジェントなオーケストレーションは、AIプログラミングツールの重要な進化方向となりつつあり、性能とコストの間でより優れたバランスを実現することが期待されています。