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GitHub Copilotに記事を添削してもらったら、ブログの質が劇的に上がった話

2025/11/24に公開

 はじめに私は現在、3つのAIサービスに課金しています。ChatGPT、GitHub Copilot、Gemini。それぞれ月額で、合計すると約7,500円ほどになります。
中でも一番長い付き合いなのがChatGPTです。私は親しみを込めて「茶先生」と呼んでいます。ブログ記事のアイデア出しから、構成の相談、最終的なフィードバックまで、茶先生には本当にお世話になってきました。
そんなある日、ふと思いました。
「そういえば、GitHub Copilotでも記事改善できるのでは？」
VS Codeでコードを書く際にはいつもCopilotに頼っているのに、同じVS CodeでMarkdownファイルを編集するときに活用していないのはもったいない。そう気づいてから、GitHub Copilotを使った記事改善を始めました。
この記事では、茶先生とGitHub Copilotを使い分けながら、8記事を改善してきた実践記録をお届けします。

 ワークフロー全体像🔵 事前準備: 記事執筆とChatGPTによる初期フィードバック

🟢 GitHub Copilot活用: リポジトリ全体の文脈を理解した改善

🟣 完成: 段階的な修正とレビュー

 これまでのワークフロー：茶先生との記事改善まず、GitHub Copilotを使う前のワークフローを紹介します。

 茶先生(ChatGPT)の役割
記事のアイデア出し: 「こんなテーマで書きたいんだけど」と相談

構成のアドバイス: 「この順番で書くと読みやすいよ」と提案

初期フィードバック: スマホからNote記事のリンクを貼って、アイデア段階での方向性をチェック
茶先生からのフィードバックは、専用のfeedbackフォルダに保存していました。
blogText/
├── Tech/
│   ├── feedback/
│   │   ├── スマホ２台持ち生活をしてみた_feedback.md
│   │   └── thrillDrive_feedback.md
├── Other/
│   ├── feedback/
│   │   ├── 10時に寝る生活_feedback.md
│   │   ├── 東京歩けばVtuberに当たる_feedback.md
│   │   └── 料理とプログラミング_feedback.md
└── oshikatsu/
    └── feedback/
        ├── カバー聖地巡礼_feedback.md
        ├── 誹謗中傷_feedback.md
        └── TOEIC_feedback.md
これまでに8記事のフィードバックを蓄積してきました。

 具体的な改善例茶先生からのフィードバックで改善した記事の例を紹介します。
「夜10時に寝る生活を1週間してみた」

改善前: 個人的な体験談のみ

改善後: 7つの研究論文を引用し、科学的メカニズムを追加

評価: A+ ★★★★★

Note記事: https://note.com/j____takumi/n/nd8fdb7829af9
「聖地巡礼記：ホロライブと歩く三田〜東京タワー散歩」

改善前: シンプルな訪問記

改善後: 建築情報、アクセス情報、マナー注意点を追加

評価: 5.0/5 ⭐⭐⭐⭐⭐（公開推奨レベル）

Note記事: https://note.com/j____takumi/n/n168ef4079059
「スマホ２台持ち生活をしてみた」

フィードバック回数: 4回の定期レビュー

主な改善: 1日のルーティン追加、向き不向きの明確化

完成度: 90%（即公開可能）

Note記事: https://note.com/j____takumi/n/n92fd0810f934
「東京歩けばVtuberに当たる」

Note記事: https://note.com/j____takumi/n/n791c5f9cdd56
茶先生のフィードバックは本当に的確で、記事の質が大きく向上しました。

 Zenn記事の改善例Note記事だけでなく、Zenn記事でもGitHub Copilotを活用したフィードバックを受けています。
「コードレビューが苦手でも大丈夫！Copilotで変更概要作成、NotebookLMで"ながら学習"」

Zenn記事: https://zenn.dev/jtakumi/articles/get_git_change_log_overview_with_github_copilot

公開状況: 公開済み（published: true）

主な改善点:
Mermaid図によるワークフロー可視化
具体的なgitコマンド例の追加
Copilot生成の詳細な概要例
Spotify音声サンプルへのリンク追加
ネガティブな内容の削除（Claude凍結、過度なAI不安論）


フィードバック日: 2025年11月17日

 新しい発見：GitHub Copilotでできること
 なぜGitHub Copilotを使おうと思ったのか茶先生との記事改善は順調でしたが、ある日気づきました。
「VS CodeでMarkdownファイルを編集しているのに、Copilotを活用していない」
コードを書くときはCopilotに頼りっぱなしなのに、記事執筆では使っていない。これはもったいない。
そこで、試しにCopilotに「このリポジトリのフィードバックファイルを分析して」と依頼してみたところ、驚くべき結果が返ってきました。

 ChatGPTだけでは不便だった点茶先生は素晴らしいパートナーですが、実際の作業で不便を感じていた点もありました。
ファイルを1つずつアップロードする手間
複数記事のフィードバックを確認する際、毎回ファイルをアップロード
リポジトリ全体の文脈を把握してもらうのが難しい
フィードバック履歴を手動で管理する負担
過去のフィードバックを探すのに時間がかかる
改善パターンの抽出も手作業
Git履歴を手動で調べる時間
どの記事をいつ修正したかを確認するのが面倒
修正の経緯を振り返るのに手間がかかる

 なぜ「移行」ではなく「併用」を選んだのかGitHub Copilotを使い始めても、茶先生との関係は変わりません。両方を使い分けている理由は2つあります。
スマホからより手軽にプランニングしたい
移動中や寝る前に、スマホから茶先生に相談
アイデア出しや構成の相談はスマホの方が気軽
VS Codeを開かなくても、いつでもどこでも記事について考えられる
トークン使用料を分散させたい
ChatGPTとGitHub Copilot、それぞれに月額料金を払っている
片方に集中させると、使用量の上限に達する可能性がある
用途に応じて使い分けることで、コストを最適化
茶先生には「何を書くか」を相談し、Copilotには「どう書くか」を手伝ってもらう。この役割分担が、今の私にとって最適なワークフローです。

 GitHub Copilotの強み実際に使ってみて分かった、GitHub Copilotの強みは以下の通りです。
リポジトリ全体の文脈理解
過去のフィードバックパターンを参照した提案
他の記事との一貫性を保った改善案
ファイル操作の効率化
複数ファイルの一括読み込みと分析
Git履歴との統合
構造化データの生成
統計データの自動集計
フィードバック履歴の整理
VS Code統合
エディタ上で完結する改善プロセス
リアルタイムでの提案

 ChatGPTとの違い

観点
ChatGPT（茶先生）
GitHub Copilot


得意分野
深い対話、感情的サポート
コード/ファイル操作、構造化

使用場面
アイデア出し、構成相談
リポジトリ管理、一括分析

インターフェース
Webブラウザ
VS Code統合

文脈理解
会話履歴
リポジトリ全体


 実践：GitHub Copilotとの記事改善プロセス実際にGitHub Copilotを使って記事を改善した流れを紹介します。

 ステップ0: フィードバックファイルの作成まず、記事のフィードバックを得るために、以下のようなプロンプトをGitHub Copilotに投げます。
この記事をさらに読み応えがあるものにしたい。以下の内容をまとめたmarkdownを作成せよ。
現状の記事の構成
誤字脱字
さらに深掘りした方が良いもの
追加した方が良い項目
削除しても良いと思われる項目
似たような内容を扱っている他の記事と比較した時の改善点(比較元の記事のリンクも添付する)
これにより、構造化されたフィードバックファイルがfeedbackフォルダに生成されます。

 ステップ1: リポジトリ状況の把握まず、Copilotに以下のように依頼しました。
「feedbackフォルダの一覧を取得して、どんなフィードバックがあるか教えて」
すると、Copilotは自動的に：
8記事のフィードバックファイルを発見
カテゴリ別に整理（Tech: 2記事、Other: 3記事、oshikatsu: 3記事）
各フィードバックの傾向を分析

 ステップ2: 改善パターンの抽出次に、Copilotは過去のフィードバックから共通パターンを抽出しました。
効果的だった改善パターン:
科学的根拠の追加 → 信頼性UP
研究論文の引用
統計データの活用
専門機関の情報参照
具体例・実例の追加 → 説得力UP
1日のルーティン
失敗談と対策
ビフォー・アフター
読者視点の追加 → 実用性UP
向いている人/向いていない人
よくある悩みへの対策
段階的な実践方法
構造化と視覚化 → 読みやすさUP
セクション分けの明確化
箇条書きの活用
表やチェックリストの追加

 ステップ3: 具体的な改善提案例えば、「10時に寝る生活」の記事では、Copilotは以下のような提案をしてくれました。
提案内容:
「午後の眠気のメカニズム（Post-lunch dip）を科学的に説明すると良い」
「PubMed、Harvard Health、Stanford Medicineなどの研究を引用しましょう」
「失敗例と対策のセクションを追加すると実用性が上がります」

 ステップ4: ファイル管理の自動化さらに、Copilotは自動的に：
改善履歴をまとめたoverview_of_feedback.mdを生成
統計データを集計（完成度90%以上: 2記事、5.0/5評価: 1記事）
Git履歴との照合
これにより、どの記事をいつ改善したのかが一目瞭然になりました。

 実際の改善事例：詳細レポート
 事例1: 「夜10時に寝る生活を1週間してみた」https://note.com/j____takumi/n/nd8fdb7829af9
改善前の状態:
お昼ご飯以降にやってくる異常な眠気だった。
改善後:
### なぜ午後の眠気が起きるのか？そのメカニズム

実は、午後の眠気には明確な理由がある。

人間の体内時計は、昼食後の14時〜16時頃に自然と眠気が強くなるように
プログラムされている。これは**post-lunch dip（アフタヌーンディップ）**
と呼ばれる生理現象だ。

興味深いことに、この現象は**昼食の有無に関係なく、体内時計のリズム
として起こる**ことが睡眠研究で報告されている。
追加された科学的根拠:
PubMed: Post-lunch dip研究
Harvard Health: ブルーライトとメラトニン研究
Stanford Medicine: 深夜型生活とメンタルヘルス研究
合計7つの研究論文を引用
Git履歴（2025年11月20日）:
b2e1c13 - write mecanithumn of asleep
b575b27 - Q&A
3708a5b - format outlines
0327365 - attach research essay
8c36ffd - failed case
9c283c3 - how to spend late day
1日で6回のコミット。段階的に科学的根拠、Q&A、失敗例を追加していきました。
最終評価: A+ ★★★★★

 事例2: 「聖地巡礼記：ホロライブと歩く三田〜東京タワー散歩」https://note.com/j____takumi/n/n168ef4079059
改善前:
この企業の成長スピードの速さです。
改善後:
この瞬間、私は少し不思議な感覚に包まれていました。平日は会社員として
働き、週末は推しのライブに参戦するオタク。その両方の視点で、この三田
ガーデンタワーを見上げているのです。

ビジネスパーソンとしては「これほどの成長スピードで一等地のオフィス
ビルに入居できるのか」と驚嘆し、ファンとしては「推しが所属する会社が
こんなに立派になったのか」と誇らしく感じる。

この二つの感情が混ざり合う体験は、なかなか味わえるものではありません。
追加された情報:

建築情報: 三田ガーデンタワーの歴史（竣工年: 2006年、地上30階・地下2階）

設計・施工: 日建設計、鹿島建設

実用情報: アクセス、持ち物、服装アドバイス

注意点: 撮影時のマナー5項目
Git履歴（2025年11月21-22日）:
8a91449 - otaku and business person
540f9f0 - visit cover office
243c6b2 - write street sounds
6716c07 - mita garden tower history
bae7693 - write attentions
bba667d - delete some parts
最終評価: ⭐⭐⭐⭐⭐（5.0/5）公開強く推奨

 事例3: 「スマホ２台持ち生活をしてみた」https://note.com/j____takumi/n/n92fd0810f934
追加されたセクション:
eSIM × 2回線構成の詳細説明
「ある日の使い分け〜実際のルーティン〜」
デメリットと具体的な対策（5項目）
向いている人・向いていない人の基準
Git履歴（2025年11月15-17日）:
cbac89c - delete on work
1053fb8 - various system
477b138 - advance Android and iOS
0ad330c - android and iOS
cf84f2b - enhance routine work
5d0ec06 - write routine
a18c5a6 - two smartphone check list
65213df - fix use case part
3日間で11回のコミット。最も丁寧に段階的改善を行った記事です。
最終完成度: 90%（即公開可能レベル）

 事例4: 「コードレビューが苦手でも大丈夫！Copilotで変更概要作成、NotebookLMで"ながら学習"」https://zenn.dev/jtakumi/articles/get_git_change_log_overview_with_github_copilot
改善前の状態:
職場に GitHub Copilot がやってきてから数ヶ月。コード生成だけでなく、
**コードレビューの"下準備"**にも活かしています。

今回は、苦手意識があったコードレビューを 
**「AIで知識インプット」→「AIで変更概要の要約」** という流れで楽にする
実践手順を紹介します。

（ワークフロー図なし）
改善後:
## ワークフロー全体像

（Mermaid図によるワークフロー可視化）
graph TB
    A[レビュー対象の技術を確認] --> B[技術資料を収集]
    B --> C[Claudeで要点レポート作成]
    C --> D[NotebookLMで音声生成]
    ...
    
**フロー説明：**
- 🔵 事前準備（A→E）：AIで技術知識をインプット
- 🟡 音声学習（E）：通勤中などスキマ時間を活用
- 🟢 概要作成（F→I）：Copilotで変更内容を自動要約
- 🟣 レビュー（J）：準備万端でコードレビューに臨む
追加された実践的情報:

ワークフロー全体像: Mermaid図による視覚化で、記事の全体像が一目で理解できるように改善

具体的なgitコマンド例: Copilotが内部で実行するコマンドを明示

git log --oneline -20（最近の履歴の把握）

git log --format="%h %s" --reverse origin/main..HEAD（対象範囲の一覧）

git diff --stat origin/main...HEAD（変更ファイルと規模感）

git diff origin/main...HEAD --name-only（変更ファイルの列挙）

git show --stat <commit>（個別コミットの詳細）


Copilot生成の詳細な概要例: 実際の出力例を具体的に記載

Spotify音声サンプル: NotebookLMで生成した音声概要へのリンク追加
削除されたネガティブコンテンツ:

「余談: Claudeアカウントが凍結されました」セクション: 記事の主題から逸脱する内容を削除

「きっかけ（社内スレの雑談から）」セクション: 簡潔化のため削除
過度なAI不安論の削除（記事をポジティブな内容に改善）
Git履歴（2025年11月17日）:
3afe6f4 - add flow image
3caa93a - fix git commands
7407bb9 - failed case
d5f8453 - delete bordar
1日で4回のコミット。ワークフロー図の追加、gitコマンドの修正、失敗例の追加、不要なセクションの削除を段階的に実施しました。
特筆すべき改善点:

再現性の向上: gitコマンドの形式を修正（origin/feature...main..HEAD → origin/main..HEAD）により、実際に動作するコマンド例になった

透明性の確保: Copilotが内部で何をしているかが理解できるようになった

視覚化による理解促進: Mermaid図により、複雑なワークフローが一目で把握できるようになった
公開状況: 公開済み（published: true）
フィードバック日: 2025年11月17日
最終評価: 公開済み・実践的な内容として高評価

 AIツールの使い分け戦略現在、私は以下のように3つのAIツールを使い分けています。


ツール
得意分野
使用場面
月額


ChatGPT（茶先生）
深い対話、感情的サポート、初期フィードバック
アイデア出し、構成相談、読者視点のフィードバック
約3,000円

GitHub Copilot
コード/ファイル操作、構造化データ処理
リポジトリ管理、複数記事の一括分析、自動化
約1,500円

Gemini
Google連携、スケジュール管理
公開スケジュール管理、リマインダー設定
約3,000円


 なぜ複数のAIを使うのかそれぞれのAIには得意・不得意があります。

ChatGPT: 対話が得意。「この記事、なんか物足りない気がするんだけど」みたいな曖昧な相談にも親身に答えてくれる

GitHub Copilot: ファイル操作が得意。「このフォルダ内の記事を全部分析して」が一瞬でできる

Gemini: 現時点では記事改善にはほとんど使っていませんが、今後Google連携機能を活用する予定です
1つのAIだけに頼るのではなく、場面に応じて使い分けることで、より効率的に記事を改善できています。

 8記事改善から学んだこと
 記事完成度の基準フィードバックを重ねる中で、独自の完成度基準ができました。

90%以上: 即公開可能

80-90%: ほぼ完成、軽微な改善で公開可能

70-80%: 主要な改善が必要

70%未満: 大幅な見直しが必要
現在の達成状況:

90%以上: 2記事（スマホ2台持ち、10時に寝る生活）

5.0/5評価: 1記事（カバー聖地巡礼）

 修正のパターンGit履歴を分析すると、修正には明確なパターンがありました。
即座の対応: フィードバック受領後1-3日以内に集中的に修正
「10時に寝る生活」: 2025年11月20日に6回のコミット（1日）
「東京歩けばVtuber」: 2025年11月22日に8回のコミット（1日）
「カバー聖地巡礼」: 2025年11月21-22日に7回のコミット（2日）
「スマホ2台持ち」: 2025年11月15-17日に11回のコミット（3日）
段階的な修正: 1つの改善項目ごとにコミット
"write mecanithumn of asleep" - メカニズム説明追加
"mita garden tower history" - 建築情報追加
"otaku and business person" - 個人的視点の深掘り
このように、丁寧に段階を踏むことで、記事の質が着実に向上しました。

 GitHub Copilotならではの発見
 リポジトリ全体の文脈理解ChatGPTとの最大の違いは、「リポジトリ全体を把握している」点です。
例えば、Copilotに「このリポジトリの記事改善の傾向を教えて」と聞くと、
過去8記事のフィードバックパターンを自動分析
「科学的根拠の追加」が効果的だったことを発見
「具体例の追加」で読みやすさが向上した記事を特定
完成度90%以上の記事の共通点を抽出
このような俯瞰的な分析は、1記事ずつ対話するChatGPTでは難しいことです。

 ファイル操作の効率化VS Codeと統合されているため、ファイル操作が非常にスムーズです。
「feedbackフォルダ内のファイルを全部読み込んで、
 統計情報をまとめたoverviewファイルを作って」
この一言で、Copilotは：
feedbackフォルダ内の8ファイルを読み込み
カテゴリ別、評価別に集計

overview_of_feedback.mdを自動生成
こういった作業を手動でやると30分はかかりますが、Copilotなら数秒です。

 Git履歴との統合記事の修正履歴をGit管理していたおかげで、Copilotは：
どの記事をいつ修正したか
どのフィードバックをどう反映したか
修正の頻度とパターン
これらを自動的に分析してくれました。

 実践で分かった注意点とベストプラクティスGitHub Copilotを使い込む中で、いくつか重要な注意点が見えてきました。

 1. 修正対象を明示的に指定するCopilotに記事の改善を依頼する際、「どのファイルを修正してほしいのか」を明確に伝えることが重要です。
悪い例:
「この記事の誤字を修正して」
良い例:
「articles/use_copilot_edit_articles.md の誤字を修正して。
feedbackファイルには触れないで」
なぜ重要か:

リポジトリ全体を把握しているCopilotは、意図しないファイル（フィードバックファイルやメモなど）を変更してしまう可能性があります。

 2. コンテキストとして事前にファイルを開くより確実な修正のためには、修正対象のファイルを事前にエディタで開いておくと効果的です。
実践例:
VS Codeでarticles/use_copilot_edit_articles.mdを開く
Copilotに「現在開いているファイルの〇〇セクションを改善して」と依頼
Copilotが正確に対象ファイルを認識して修正
これにより、「本文を修正してほしいのに、フィードバックファイルが変更された」といった事故を防げます。

 3. GitHub Copilotの制約事項を理解する実際に使ってみて分かった、GitHub Copilotの制約事項もあります。
制約1: 一度に処理できる情報量に限界がある
超長文の記事（1万文字以上）の場合、セクションごとに分けて依頼する方が確実
複数記事を同時に改善する際は、1-2記事ずつ処理する
制約2: リアルタイムの情報は取得できない
Web検索機能もありますが、過信は禁物です
最新のトレンド情報やニュースは参照できない場合がある
外部リンクの有効性チェックは手動で行う必要がある
制約3: 主観的な判断は人間が最終確認すべき
「この表現は読者に刺さるか」といった感覚的な部分
ブランディングやトーンの統一性
削除提案されたセクションが本当に不要かどうか
これらの制約を理解した上で、AIと人間の役割分担を意識することが大切です。

 実際の数値データ
 フィードバックを受けた記事の統計
合計記事数: 9記事

プラットフォーム別内訳:
Note記事: 8記事
Zenn記事: 1記事


Note記事のカテゴリ別内訳:
Tech（技術系）: 2記事
Other（その他）: 3記事
oshikatsu（推し活）: 3記事


 修正実施状況
修正確認済み: 5記事（55.6%）
夜10時に寝る生活を１週間続けた感想（Note - Other）
三田〜東京タワーまでの散歩（Note - oshikatsu）
東京歩けばVtuberに当たる（Note - Other）
スマホ２台持ち生活をしてみた（Note - Tech）
コードレビューが苦手でも大丈夫！（Zenn - 公開済み）


 修正の規模
平均コミット数: 約8回（6-11回）

追加された科学的根拠: 最大7つの研究論文

追加されたセクション: 最大5つの新規セクション

修正にかかった期間: 平均1-2日

 改善の成果
完成度90%以上: 2記事（スマホ2台持ち、10時に寝る生活）

5.0/5評価: 1記事（カバー聖地巡礼）

科学的根拠の追加: 7つの研究論文引用（10時に寝る生活）

 今後の展望
 まだ修正していない記事への対応現在、4記事のフィードバックが未反映のまま残っています。
Thrill Drive（Tech）
料理とプログラミング（Other）
TOEIC（oshikatsu）
誹謗中傷（oshikatsu）
今後は、週に1-2記事のペースで修正を進めていく予定です。

 新しいチャレンジ
公開後の効果測定: PV数、滞在時間、反応の分析

読者フィードバックの収集: コメントやSNS反応の活用

AI活用パターンの拡充: より効率的なワークフローの構築

 まとめ：AIと共に成長するブログ執筆この記事では、ChatGPTとGitHub Copilotを使い分けながら、8記事を改善してきた実践記録をお届けしました。

 学んだこと
1つのAIに依存しない: それぞれの強みを活かした使い分けが重要

フィードバックを記録する: 過去の改善パターンが次の記事に活きる

段階的に改善する: 一度に完璧を目指さず、少しずつ良くしていく

プロセス自体を楽しむ: AI活用は効率化だけでなく、発見の喜びもある

 AIツール活用の本質ここ数ヶ月Copilotを業務で使ってみて、心境が変わりました。
AIは「仕事を奪うもの」ではなく、「武器」として活用できるものだと実感しています。
ブログ執筆においても同じです。AIを使うことで：
より質の高い記事が書けるようになった
執筆時間が短縮された
新しい視点を得られるようになった
AIと人間が協力することで、より良いコンテンツが生まれる。そう信じています。

 読者へのメッセージあなたもAIをブログ執筆のパートナーにしてみませんか？
最初は月1,500円のGitHub Copilotだけでも十分です。VS Codeでブログを書いているなら、すぐに試せます。
この記事が、あなたのAI活用の一歩になれば嬉しいです。
この記事があなたの役に立ったら、ぜひ「いいね」やコメントで教えてください。あなたのAI活用体験も聞かせていただけると嬉しいです。

 関連記事Copilotが職場に入ってきて試行錯誤した記録。
https://zenn.dev/j____takumi/articles/how_to_use_copilot_in_my_job
そこから、コードレビューに活用していったお話。
https://zenn.dev/j____takumi/articles/get_git_change_log_overview_with_github_copilot

観点	ChatGPT（茶先生）	GitHub Copilot
得意分野	深い対話、感情的サポート	コード/ファイル操作、構造化
使用場面	アイデア出し、構成相談	リポジトリ管理、一括分析
インターフェース	Webブラウザ	VS Code統合
文脈理解	会話履歴	リポジトリ全体

ツール	得意分野	使用場面	月額
ChatGPT（茶先生）	深い対話、感情的サポート、初期フィードバック	アイデア出し、構成相談、読者視点のフィードバック	約3,000円
GitHub Copilot	コード/ファイル操作、構造化データ処理	リポジトリ管理、複数記事の一括分析、自動化	約1,500円
Gemini	Google連携、スケジュール管理	公開スケジュール管理、リマインダー設定	約3,000円

はじめに

ワークフロー全体像

これまでのワークフロー：茶先生との記事改善

茶先生(ChatGPT)の役割

具体的な改善例

Zenn記事の改善例

新しい発見：GitHub Copilotでできること

なぜGitHub Copilotを使おうと思ったのか

ChatGPTだけでは不便だった点

なぜ「移行」ではなく「併用」を選んだのか

GitHub Copilotの強み

ChatGPTとの違い

実践：GitHub Copilotとの記事改善プロセス

ステップ0: フィードバックファイルの作成

ステップ1: リポジトリ状況の把握

ステップ2: 改善パターンの抽出

ステップ3: 具体的な改善提案

ステップ4: ファイル管理の自動化

実際の改善事例：詳細レポート

事例1: 「夜10時に寝る生活を1週間してみた」

事例2: 「聖地巡礼記：ホロライブと歩く三田〜東京タワー散歩」

事例3: 「スマホ２台持ち生活をしてみた」

事例4: 「コードレビューが苦手でも大丈夫！Copilotで変更概要作成、NotebookLMで"ながら学習"」

AIツールの使い分け戦略

なぜ複数のAIを使うのか

8記事改善から学んだこと

記事完成度の基準

修正のパターン

GitHub Copilotならではの発見

リポジトリ全体の文脈理解

ファイル操作の効率化

Git履歴との統合

実践で分かった注意点とベストプラクティス

1. 修正対象を明示的に指定する

2. コンテキストとして事前にファイルを開く

3. GitHub Copilotの制約事項を理解する

実際の数値データ

フィードバックを受けた記事の統計

修正実施状況

修正の規模

改善の成果

今後の展望

まだ修正していない記事への対応

新しいチャレンジ

まとめ：AIと共に成長するブログ執筆

学んだこと

AIツール活用の本質

読者へのメッセージ

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