GitHub Copilotの影響を測定して実証する

企業全体で Copilot がどのように使用されるかを理解することは、その価値を示す最初のステップです。 このパスに従って、使用ベースラインを確立し、コードがどのように生成されているかを確認し、導入を測定可能な結果に接続します。

  1. Phase 1: Choose metrics to monitor Copilot adoption.

    2 記事

    Understand what Copilot usage metrics measure and where the data comes from before you start monitoring adoption. Use the reference articles for metric definitions, methodology, and schemas.

    1. GitHub Copilotの使用状況メトリクス
    2. Copilot使用状況メトリックで使用可能なデータ

  2. Phase 2: Monitor usage and adoption

    5 記事

    Establish a usage baseline, compare active users with assigned licenses, and identify where teams may need more support to adopt Copilot.

    1. Copilot 使用状況メトリック ダッシュボードの表示
    2. Copilot の使用状況メトリックを使用したライセンスのアクティブ化と初期使用状況の追跡
    3. GitHub Copilot の使用状況と導入メトリックの解釈
    4. ダッシュボード、API、レポート全体での Copilot の使用状況メトリックの調整
    5. チーム レベルのCopilot使用状況メトリック

  3. Phase 3: See how code is generated

    2 記事

    Review code generation and Lines of Code metrics to understand how people and agents are using Copilot to produce code.

    1. コード生成ダッシュボードの表示
    2. コード行のメトリック

  4. Phase 4: Connect adoption insights to engineering outcomes

    2 記事

    Compare outcome measures with Copilot usage and adoption trends to assess progress toward engineering goals such as improving test coverage or reducing security debt.

    1. GitHub Copilot を使って会社のエンジニアリング目標を達成する
    2. Copilot影響ダッシュボードの表示

  5. Phase 5: Communicate impact and guide investment decisions

    1 記事

    Turn your findings into a clear recommendation for leadership about your next Copilot investment.

    1. Communicate the impact of GitHub Copilot