AIモデルを自動で使い分け。GitHub、Copilot向け新機能「HydraFusion」を発表

　GitHubは米国時間の9月4日、GitHub Copilot向けに、タスクに応じて複数のAIモデルを使い分ける「Project HydraFusion（以下、HydraFusion）」をリサーチプレビューとして発表した。

「HydraFusion」は、複数のプロバイダーが提供するモデルから適切なモデルを選び、タスク全体の実行プランを自動で作成してくれる。開発者は「HydraFusion」を通常のモデルと同じように選択するだけで、タスクごとに性能・コスト・応答速度のバランスを考慮したワークフローがバックグラウンドで構成される。

　発表の背景として、GitHubが提供するAIモデルの自動選択機能が開発者に広く利用されていることがあるという。6月だけで、自動モードを通じて90億件を超えるリクエストを処理したほか、有料版GitHub Copilotユーザーの半数以上が、タスクに適したモデルの選択をGitHubに一任していたようだ。増え続けるAIモデルを自ら比較し、使い分ける複雑さまでは管理したくないと考えている開発者が多いとしている。

　「HydraFusion」は、選択された1つのモデルがタスクを直接処理する「Single」から、効率的なモデルが最初に回答を作成し、品質基準を満たさない場合はより高性能なモデルへ処理を引き継ぐ「Cascade」、1つのモデルが下書きを作成し、別のモデルが独立してレビューした後、最初のモデルが内容を修正する「Critique」をタスクに応じて使い分ける。

　同社によると、ベンチマークテスト（TerminalBench 2.1）ではClaude Opus 5と比較して推定コストを67％削減しながら検証済みタスク品質を4.9ポイント向上させたという。複数のモデルの強みをバックグラウンドで組み合わせることにより、開発者がモデル選択の複雑さを意識することなく、品質・速度・コストのバランスが取れた開発支援を実現するとしている。