技術調査レポート：GitHub Copilot による自動テストコード生成

調査日

2025 年 5 月 7 日（水）

調査目的

GitHub Copilot を活用してユニットテストコードを自動生成し、その実用性・補完精度・開発効率への影響を検証する。

調査対象

• 関数：sum(a: number, b: number): number（2 つの数値の加算）
• テスト環境：TypeScript + Jest

実施環境

• OS：Windows 11
• エディタ：Visual Studio Code（最新版）
• Node.js：v20.x
• GitHub Copilot 拡張：有効化済み（個人アカウント）

実施手順

1. フォルダ作成とプロジェクト初期化
   copilot-test-sample/ フォルダを作成し、npm init -y で初期化。

2. 開発環境構築

   • typescript, jest, ts-jest, @types/jest を導入
   • tsconfig.json と jest.config.js を設定

3. サンプル関数 sum.ts を作成

   export function sum(a: number, b: number): number {
     return a + b;
   }
   

4. テストファイル __tests__/sum.test.ts にて以下コメントを記述

   // write a test for sum
   

5. GitHub Copilot が自動生成したテストコード

   describe("sum", () => {
     it("should return the sum of two numbers", () => {
       expect(sum(1, 2)).toBe(3);
       expect(sum(-1, -1)).toBe(-2);
       expect(sum(0, 0)).toBe(0);
       expect(sum(1.5, 2.5)).toBe(4);
     });
   });
   

6. npx jest による実行結果

   PASS  __tests__/sum.test.ts
     sum
       √ should return the sum of two numbers (2 ms)
   

成果と考察

良かった点

• コメントを記述するだけで即座に実用的なテストが生成された
• 正常系・負数・小数など複数パターンが含まれていた
• テスト構文（Jest 形式）を自動で認識

改善点・注意点

• テストケースが 1 つの it(...) に集約されていたため、個別の失敗が特定しにくい
• 異常系（例：null, undefined, 型不一致など）は自動では生成されなかった
• 自動生成された内容の正当性は、開発者がレビューする必要がある

今後の展望

• Copilot Chat を活用して異常系テストやコメント付きコードの自動生成を試す
• 自社業務コードに対するカバレッジ拡大への適用を検討
• チームでのテスト設計補助ツールとして導入可否を議論する

フォルダ構成（調査終了時点）

copilot-test-sample/
├── __tests__/
│   └── sum.test.ts
├── src/
│   └── sum.ts
├── jest.config.js
├── package.json
└── tsconfig.json

結論

GitHub Copilot はユニットテスト作成の「初期生成」において非常に有効であり、特に正常系テストに関しては即戦力となる補完精度を示した。ただし、すべてを任せるのではなく、生成結果のレビューと拡張が前提となる。