GitHub Copilot CLI v1.0.49 でメモリ効率が圧倒的に改善
はじめに
GitHub Copilot CLI v1.0.49 は、メモリ効率が圧倒的に改善している
#18のベンチマークから、v1.0.36 と v1.0.48 の結果に興味深い違いが見えたので深掘りしてみました。以下は、Raspberry Pi 4 4GB / Ubuntu 24.04での結果です。
| CLI / モデル | v1.0.36 RSS [MB] | v1.0.48 RSS [MB] | RSS減少率 |
|---|---|---|---|
| Copilot CLI × GPT-5.4 | 793 | 231 | -71% |
| Copilot CLI × GPT-5.3 Codex | 794 | 232 | -71% |
| Copilot CLI × Sonnet 4.6 | 794 | 231 | -71% |
表を見ると分かるように、ピーク時のRSS（実メモリ上に載っていた使用量の最大値）が約70％減っています。結果、パフォーマンスも向上したと考えられますが、v1.0.36 から v1.0.48 までの約1ヶ月の間になにが変わったのでしょうか。
この問いに答えるために、今回は現時点の最新である Raspberry Pi 5 & Ubuntu 26.04 の組み合わせで、どのバージョンから変化したのか、変化の程度はどのようなカーブだったのかを検証しました。Raspberry Pi 4 の結果から見えた「最新版だけRSSが明らかに小さい」という兆候を、Raspberry Pi 5 でバージョンの粒度を上げて追いかけます。
ベンチマークの概要
今回は#18で使用した6つのタスクのうち、一番重いタスクだけを使用して、GitHub Copilot CLIのバージョンを変えて実験しています。タスクの詳細についてはそちらの記事を参照してください。
結果——Raspberry Pi 5 & Ubuntu 26.04
表に結果を示しますが、v1.0.48でRSSの若干の改善が見られ、v1.0.49で劇的に改善しています。
| ver | RSS [MB] | RSS減少率（v1.0.46比） | 処理時間 [s] |
|---|---|---|---|
| v1.0.46 | 807 | - | 47.7 |
| v1.0.47 | 817 | +1% | 47.1 |
| v1.0.48 | 615 | -24% | 48.3 |
| v1.0.49 | 262 | -68% | 38.8 |
RSSおよび処理時間の値は10回の中央値を採用。
結果の詳細：Raspberry Pi 5 & Ubuntu 26.04
実験環境
- ハードウェア: Raspberry Pi 54GB model
- OS: Ubuntu 26.04 arm64
- 計測日: 2026-05-19
- 対象バージョン: GitHub Copilot CLI v1.0.30-v1.0.49（19バージョン、v1.0.38 は欠番）
試行内容
| set | versions | N | trial |
|---|---|---|---|
| sweep_pi5 | v1.0.30-v1.0.49 (19 ver) | 5 | 95 |
| sweep_pi5_boundary | v1.0.46-v1.0.49 (4 ver) | +5 | 20 |
| 合計 | 115 |
直近の4バージョン(v1.0.46-v1.0.49) は10回、それ以外は5回ずつ試行しています。
測定値
| ver | 試行数 | 成功数 | RSS中央値 [MB] | RSS min-max | 処理時間 [s] | 処理時間 min-max | 温度 (℃) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| v1.0.30 | 5 | 5/5 | 821 | 807-861 | 55.5 | 48.2-55.9 | 55.1 |
| v1.0.31 | 5 | 5/5 | 818 | 803-838 | 51.4 | 45.4-53.2 | 56.2 |
| v1.0.32 | 5 | 5/5 | 826 | 819-1160 | 55.3 | 45.0-67.6 | 55.6 |
| v1.0.33 | 5 | 5/5 | 815 | 812-884 | 52.8 | 47.1-55.0 | 55.6 |
| v1.0.34 | 5 | 5/5 | 818 | 817-830 | 54.2 | 47.9-60.8 | 56.2 |
| v1.0.35 | 5 | 5/5 | 825 | 817-1160 | 56.9 | 48.6-63.2 | 55.6 |
| v1.0.36 | 5 | 5/5 | 873 | 830-1172 | 49.5 | 43.0-54.0 | 55.1 |
| v1.0.37 | 5 | 5/5 | 845 | 818-1064 | 47.0 | 42.3-66.0 | 55.1 |
| v1.0.39 | 5 | 5/5 | 820 | 814-872 | 46.9 | 45.0-53.6 | 55.1 |
| v1.0.40 | 5 | 5/5 | 836 | 826-893 | 48.5 | 46.8-52.6 | 55.6 |
| v1.0.41 | 5 | 5/5 | 829 | 824-839 | 49.8 | 45.1-55.5 | 55.1 |
| v1.0.42 | 5 | 5/5 | 822 | 806-830 | 53.4 | 48.1-54.9 | 55.1 |
| v1.0.43 | 5 | 5/5 | 831 | 827-871 | 47.3 | 45.8-53.4 | 55.1 |
| v1.0.44 | 5 | 5/5 | 839 | 822-1162 | 49.3 | 43.7-66.6 | 55.6 |
| v1.0.45 | 5 | 5/5 | 830 | 826-853 | 52.4 | 44.2-56.2 | 55.1 |
| v1.0.46 | 10 | 10/10 | 807 | 797-822 | 47.7 | 44.2-61.8 | 56.2 |
| v1.0.47 | 10 | 10/10 | 817 | 796-834 | 47.1 | 41.5-54.6 | 56.2 |
| v1.0.48 | 10 | 10/10 | 615 | 595-764 | 48.3 | 40.8-67.6 | 55.6 |
| v1.0.49 | 10 | 10/10 | 262 | 260-266 | 38.8 | 31.6-54.6 | 55.6 |
v1.0.38 は公式の GitHub Releases / changelog 上で確認できなかったため、今回の sweep 対象からは除外しています。そのため、v1.0.30〜v1.0.49 の範囲を対象にしつつ、実際の測定バージョン数は v1.0.38 を除く 19 バージョンです。
結果——macOS/Docker & Ubuntu 24.04
Raspberry Pi 5 & Ubuntu 26.04の組み合わせ特有の事象ではないことを確認するために、普段使っているmacOS/Docker上のUbuntu 24.04でも同じ実験を行いました。環境については、#01の記事に詳細があります。
| ver | RSS [MB] | RSS減少率（v1.0.46比） | 処理時間 [s] |
|---|---|---|---|
| v1.0.46 | 1137 | - | 33.5 |
| v1.0.47 | 1050 | -8% | 36.9 |
| v1.0.48 | 611 | -46% | 36.3 |
| v1.0.49 | 271 | -76% | 38.6 |
RSSおよび処理時間の値は10回の中央値を採用。
結果の詳細：macOS/Docker & Ubuntu 24.04
実験環境
- ハードウェア: MacBook Air M4 / 16GB RAM + Colima 0.10.1 上の Docker container
- RAM: 8GB (Colima VM)
- OS: Ubuntu 24.04 LTS
- 計測日: 2026-05-19
- 対象: GitHub Copilot CLI v1.0.30-v1.0.49（19バージョン、v1.0.38 は欠番）
試行内容
| set | versions | N | trial |
|---|---|---|---|
| sweep_dev_env | v1.0.30-v1.0.49 (19 ver) | 5 | 95 |
| sweep_dev_env_boundary | v1.0.46-v1.0.49 (4 ver) | +5 | 20 |
| 合計 | 115 |
直近の4バージョン(v1.0.46-v1.0.49) は10回、それ以外は5回ずつ試行しています。
計測値
| ver | 試行数 | 成功数 | RSS中央値 [MB] | RSS min-max | 処理時間 [s] | 処理時間 min-max |
|---|---|---|---|---|---|---|
| v1.0.30 | 5 | 5/5 | 1166 | 1077-1168 | 35.9 | 30.3-44.5 |
| v1.0.31 | 5 | 5/5 | 1060 | 635-1080 | 37.8 | 31.0-40.1 |
| v1.0.32 | 5 | 5/5 | 1085 | 1082-1174 | 35.6 | 30.1-42.9 |
| v1.0.33 | 5 | 5/5 | 1087 | 945-1237 | 32.7 | 30.5-36.0 |
| v1.0.34 | 5 | 5/5 | 1137 | 1081-1235 | 38.6 | 29.1-72.9 |
| v1.0.35 | 5 | 5/5 | 1082 | 947-1235 | 35.5 | 29.6-40.5 |
| v1.0.36 | 5 | 5/5 | 1085 | 1064-1174 | 35.7 | 32.0-52.0 |
| v1.0.37 | 5 | 5/5 | 968 | 903-1090 | 38.6 | 33.6-45.2 |
| v1.0.39 | 5 | 5/5 | 1083 | 1081-1174 | 36.4 | 34.8-43.0 |
| v1.0.40 | 5 | 5/5 | 1149 | 965-1169 | 33.3 | 29.8-36.6 |
| v1.0.41 | 5 | 5/5 | 1152 | 875-1168 | 37.0 | 33.0-54.9 |
| v1.0.42 | 5 | 5/5 | 1083 | 891-1172 | 32.1 | 31.2-34.0 |
| v1.0.43 | 5 | 5/5 | 1136 | 960-1252 | 33.3 | 30.9-38.7 |
| v1.0.44 | 5 | 5/5 | 1078 | 937-1154 | 32.2 | 31.3-48.9 |
| v1.0.45 | 5 | 5/5 | 1153 | 1058-1171 | 34.7 | 28.2-47.3 |
| v1.0.46 | 10 | 10/10 | 1137 | 919-1140 | 33.5 | 27.4-57.4 |
| v1.0.47 | 10 | 10/10 | 1050 | 891-1141 | 36.9 | 28.9-49.2 |
| v1.0.48 | 10 | 10/10 | 611 | 605-757 | 36.3 | 30.1-46.5 |
| v1.0.49 | 10 | 10/10 | 271 | 267-273 | 38.6 | 29.9-56.3 |
考察——何が変わったのか
冒頭の「v1.0.36 から v1.0.48 までの約 1 ヶ月の間になにが変わったのか」という問いに対して、GitHub Copilot CLIのchangelogから明確な答えまでは読み取れませんでした。v1.0.48 / v1.0.49 の項目にも、「メモリ使用量を改善した」と直接書かれているわけではありません。ただし v1.0.49 では MCP / external tools の tool search を deferred loading する実験的変更が入っています。起動時または実行中に読み込む対象を減らす方向の変更なので、今回の RSS 低下と関係していても不思議ではありません。v1.0.48 については、CHANGELOG にメモリ使用量へ直接結びつく記述は見当たらず、何が効いたのかは特定できていません。
観察事実としては、v1.0.47 → v1.0.48 で約 25％減、v1.0.48 → v1.0.49 でさらに半減以下という 2 段階の改善が、Pi 5 と macOS/Docker の 2 環境でほぼ同じ比率で起きています。環境依存というより、CLI 本体の内部実装、特にツール読み込みまわりに何らかの変更が効いた可能性があります。ただし、どの変更がどれだけ効いたかまでは今回の測定だけでは切り分けができませんでした。
結論——v1.0.49 ではメモリ使用量が大きく下がった
今回の測定条件では、GitHub Copilot CLI v1.0.49 でメモリ使用量が大きく下がりました。Raspberry Pi のようなメモリに余裕の少ない環境で v1.0.47 以前を使っている場合は、v1.0.49 以降への更新を検討する価値があります。
ただし、v1.0.49 はリリース直後のバージョンであり、今回は単一タスクでの測定です。今回の条件では処理時間の悪化は見られませんでしたが、MCP や external tools を多く使うワークロードでは挙動が変わる可能性があるため、自分の用途でも確認してから常用するのがよさそうです。
今回の実験のきっかけとなった、Raspberry Pi 5 & Ubuntu 26.04 上で Claude Code・Codex CLI・GitHub Copilot CLI を比較するベンチマークはこちらの記事にありますので、興味のある方はご覧ください。
この記事は「オトナの自由研究」シリーズの番外編です。消費財メーカーでデジタル戦略を推進する筆者が、最新テクノロジーを自分の手で試し、何ができるのか・どんな価値を生むのかを検証する過程を記録しています。
※本連載は個人の実験と学びの共有であり、所属組織の公式見解ではありません。
※記事内の評価結果は、2026年5月時点の検証環境（ハードウェア/ソフトウェア/モデルバージョン）とプロンプト条件に依存する単発の観測であり、再現性や恒常的な品質を保証するものではありません。