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GitHub、CopilotのBYOK利用を組織向けレポートで区分

11月3日から、管理者はローカルモデルと独自キーの利用を個別に把握できます。ただし、ローカル利用とサーバー経由の利用ではデータの網羅性が異なります。

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2026年11月3日から、組織およびエンタープライズの管理者は、GitHub Copilotのレポートで独自キーやカスタムモデルの利用を個別に確認できます。Copilot usage metrics APIの更新により、GitHubがホストするモデルへのリクエストと、BYOK(bring your own key)や組織が設定したモデルを通じた利用を区別できます。

記事:GitHub、CopilotのBYOK利用を組織向けレポートで区分
概要:GitHubはCopilot usage metrics APIに、BYOKと組織独自のカスタムモデルを示すフィールドを追加しました。これにより、独自のプロバイダー経由で料金を支払うモデルの利用と、GitHub Copilotのモデルへのリクエストを区別できます。
画像の役割:カバー — 中心的なアイデア
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ビジュアルの主題:色分けされた項目が明確に分かれた、印刷されたエンタープライズソフトウェア利用レポートの編集写真 d
レポートの3つの区分:Copilotのホスト型モデル、ローカルBYOK、組織のカスタムモデル。© jsonscraper · AI生成

企業にとって、これは実務的な集計方法の変更です。外部プロバイダーへの支出やローカル実行を、GitHubが提供するモデルの利用と分けて把握できます。管理者や責任者は、チームでどのAI利用方式が使われているかを、より適切に管理できるようになります。GitHubによると、新しいフィールドは既存の合計値を変更せず、そこからBYOKを切り分けて表示します。

APIで個別に確認できる利用形態

GitHubはBYOKを2つのケースに分けています。ローカルBYOKでは、開発者がCopilot CLIまたはGitHub Copilotアプリで独自キーやローカルモデルを設定し、リクエストをプロバイダーまたはローカルサーバーに直接送信します。この利用について、ユーザー単位のフィールドused_local_byok、集計値totals_by_local_byok、およびローカルBYOKのアクティブユーザー数が追加されました。

GitHubはローカルモデルやツールとして、Ollama、Foundry Local、LM Studio、llama-serverを挙げています。ローカルBYOKの新しい詳細フィールドはCopilot CLIとCopilotアプリが対象です。プロバイダーから該当データが送られる場合、セッション、リクエスト、プロンプト、トークンをBYOKの種類と利用環境別に分類します。ローカルBYOKの利用はモデル名ごとには分類されないため、レポートでは利用の有無と規模は確認できますが、具体的なローカルモデルは分かりません。

2つ目は、管理者が組織またはエンタープライズの設定で指定したカスタムモデルで、リクエストはGitHubを経由してプロバイダーに送られます。この利用について、GitHubはtotals_by_client内のモデル記録にブール値フィールドis_custom_enterprise_modelを追加しました。リクエストはサーバー側で観測されるため、このフィールドはIDEを含む複数のクライアントを対象とします。

レポートの運用で変わること

従来、BYOKの利用はCopilotがホストするモデルの指標に混在することがあり、特にモデル名が似ている場合に区別が難しくなっていました。新しいフィールドを使えば、社内ルールの確認や利用状況の分析で、これらの区分を分けて扱えます。GitHubによると、データは1日および28日間のレポートで、ユーザー単位と組織・エンタープライズの集計値として利用できます。

管理者はまず、レポートで何を把握したいのかを明確にするとよいでしょう。誰が独自キーを使っているのか、リクエストのうちどれだけがローカルモデルに向かっているのか、それによってコストの見積もりがどう変わるのか、といった点です。そのうえで新しいフィールドを既存の指標や社内のBYOKルールと照合できます。これにより、Copilotの利用総数だけを見るより、モデルの選択や費用負担について具体的に検討できます。

メトリクスへのアクセスはロールによって異なります。APIを利用できるのは、エンタープライズオーナー、エンタープライズの請求マネージャー、組織オーナー、およびView Copilot Metrics権限を持つユーザーです。また、Copilotメトリクスの利用ポリシーが有効になっている必要があります。これらのデータが示すのは記録された利用状況であり、回答の品質や特定のタスクへのモデルの適合性ではありません。

新しい2つの指標で精度が異なる理由

ローカルBYOKには、集計上の明確な制約があります。GitHubはクライアントのテレメトリに基づいてローカルBYOKのフィールドを計算するため、テレメトリが無効だと、実際より利用件数が少なく表示されます。また、トークン数を報告しないローカルプロバイダーもあります。そのため、利用の検出や規模の把握には役立ちますが、正確な財務照合には不完全なデータです。

一方、組織のカスタムモデルはサーバー側で集計されるため、GitHubによると、このテレメトリ上の制約を受けません。同じモデルがCopilotのホスト型モデルと組織のカスタムモデルの両方で使われている場合、レポートには別々の行で表示されることがあります。この区分により、名前が同じというだけで異なる利用経路が合算されるのを防げます。

時期に関する注意点もあります。GitHubは、更新の公開前の日付のレポートにはis_custom_enterprise_modelフィールドを追加しません。過去のデータが新しい区分と自動的に比較可能だとは考えず、スキーマ変更を踏まえて移行日を記録し、期間を比較してください。

この更新により、組織は独自モデルやローカルモデルを使ったCopilotの利用を、より正確に分類できます。ローカルBYOKの予算を立てる際には、クライアントのテレメトリ欠損やプロバイダー側のデータを引き続き考慮する必要があります。一方、組織のカスタムモデルには、レポート上でサーバー側の専用フィールドが追加されました。

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