試験対策ガイド · 執筆:Reid Chong · 2026年10月26日確認
GH-600 学習ガイド:GitHubのAgentic AI Developer試験の準備方法
Microsoft公式の学習ガイドに沿った6つの分野と、今週すぐ試せる分野ごとの実践ドリルを紹介します。
GH-600の正式名称は「Developing in Agentic AI Systems」。GitHub Certified: Agentic AI Developer資格のための試験で、Microsoft Learnを通じて提供され、Pearson VUEで予約します。このガイドでは、Microsoft公式の学習ガイドに挙げられた6つの分野を平易な言葉で順に説明し、普段お使いのコーディングエージェントで今週中に実行できる実践ドリルを分野ごとに1つずつ添えています。Nightschool AIは独立したトレーニングサイトです。GitHub、Microsoft、Pearson VUEとは無関係で、試験の運営も資格の付与も行いません。以下の内容はすべて、その2つの公式ページの記載に基づいており、どちらのページにも載っていない合格率や年収の数字は扱っていません。
GH-600(「Developing in Agentic AI Systems」)は、GitHub Certified: Agentic AI Developer資格のためのGitHubの試験で、Microsoft Learnを通じて提供されます。対象は、実際のソフトウェア開発ライフサイクルの中でAIコーディングエージェントを運用し、監督し、統制する人たちで、アーキテクト、プラットフォームエンジニア、DevOpsエンジニア、開発者、セキュリティエンジニアなどが挙げられています。試験時間は2時間、監督付きでPearson VUEを通じて予約します。料金はUS$165(国や地域によって異なります)で、合格にはスケールスコア700以上が必要です。出題は6分野で、エージェントのアーキテクチャとSDLC、ツールの利用、メモリと状態、評価、マルチエージェントの連携、ガードレールです。
公開日
無料レッスン · アカウント不要CLAUDE.md:プロジェクトの背骨実践者のセットアップ6 分無料レッスンを始める要点まとめ
- GH-600(「Developing in Agentic AI Systems」)は、GitHub Certified: Agentic AI Developer資格のためのGitHubの試験で、Microsoft Learnを通じて提供され、Pearson VUEで予約します。
- Microsoft公式ページによると、試験時間は2時間、料金はUS$165(国や地域によって異なります)、合格にはスケールスコア700以上が必要です。
- 配点つきの6分野は、エージェントのアーキテクチャとSDLC(15〜20%)、ツールの利用と環境とのやり取り(20〜25%)、メモリ・状態・実行(10〜15%)、評価とチューニング(15〜20%)、マルチエージェントの連携(15〜20%)、ガードレールと説明責任(10〜15%)です。
- 対象は、実際のSDLCの中でAIコーディングエージェントをすでに運用、監督、統制している人たちです。アーキテクト、プラットフォームエンジニア、DevOpsエンジニア、開発者、プロダクトマネージャー、セキュリティエンジニアが挙げられています。
- Microsoftの学習ガイドは、GitHub Copilot、MCPサーバー、そしてカスタム指示、カスタムエージェント、ツール、Copilotのセットアップ手順といったエージェントのカスタマイズを含め、コーディングエージェントの実務経験を前提としています。
- Nightschool AIはGitHub、Microsoft、Pearson VUEから独立しています。このページは準備のためのもので、試験の運営も資格の付与も行いません。
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試験の前にGH-600の中核スキルを練習する
これらはNightschool AIのレッスンで、GitHubやMicrosoftのトレーニングではなく、扱うのもGitHub CopilotではなくClaude Codeです。GH-600で問われるのと同じ土台のスキル、つまり計画と実行の境界、範囲を絞ったツール権限、エージェントのメモリを、今日から無料で使い始められるツールで練習できます。
はじめに
GH-600の対象者と採点方法
Microsoftがこの試験について示す対象者像は、本番運用レベルのSDLCワークフローの中で、GitHubをシステムオブレコードかつコントロールプレーンとして使いながら、AIエージェントを運用し、統合し、監督し、統制する専門知識を持つ人です。学習ガイドによれば、その人の責務には、SDLC内でのエージェントワークフローの運用、GitHub自身の制御機能による自律的な挙動の監督、スキャンや成果物を使ったエージェント出力の評価とチューニング、カスタムエージェントの設定、複数エージェントの実行を安全に調整することが含まれます。アーキテクト、プラットフォームエンジニア、DevOpsエンジニア、アプリケーション開発者、プロダクトマネージャー、セキュリティエンジニアと協力して働く立場です。
経験面では、学習ガイドはソフトウェア開発ライフサイクル、GitHubのワークフローと制御、コード品質、セキュリティ、レビューの慣行に慣れていることを求めています。さらに、GitHub Copilot、MCPサーバー、そしてカスタム指示、カスタムエージェント、ツール、Copilotのセットアップ手順といったエージェントのカスタマイズを含め、コーディングエージェントを実際に使った経験も前提です。運用面では、試験は監督付きでPearson VUEを通じて予約し、試験時間は2時間、料金はUS$165(国や地域によって異なります)、提供言語は英語、合格にはスケールスコア700以上が必要です。不合格の場合は24時間後に再受験できます。Microsoft公式ページには問題数も合格率も載っていないため、このガイドでも数字を作り上げることはしていません。
このページの事実は、執筆時に直接取得した2つのページと照合しています。Microsoft Learnの「Study guide for Exam GH-600: Developing in Agentic AI Systems」と「GitHub Certified: Agentic AI Developer」のページで、どちらもlearn.microsoft.comにあり、2026年10月26日に確認しました。どちらかのページで配点、料金、分野が変わった場合は、このページも更新します。第三者の模擬試験サイトやフォーラムの投稿から得た情報は使っていません。
出題範囲
GH-600の6分野の概要
配点はMicrosoft公式のものです。各分野が15〜25ポイント幅の範囲で採点されるため、合計は固定値ではなく範囲になります。
1. エージェントのアーキテクチャとSDLC(15〜20%)
エージェントをSDLCに組み込み、計画と実行を分け、エージェントが動く前に人が確認できるチェックポイントを設けます。
2. ツールの利用と環境とのやり取り(20〜25%)
エージェントのツールを選んで範囲を絞り、MCPサーバーと許可リストを設定し、リポジトリ、ブランチ、CIジョブの中で安全にエージェントを動かします。
3. メモリ、状態、実行(10〜15%)
短期、長期、外部のどのメモリを使うかを選び、セッションをまたいで状態を保持し、コンテキストのずれが積み重なる前に見つけます。
4. 評価、エラー分析、チューニング(15〜20%)
成功基準を最初に書き出し、ログとトレースを読んで根本原因を探り、分かったことをもとに指示、メモリ、ツールへのアクセスを調整します。
5. マルチエージェントの連携(15〜20%)
複数のエージェントを互いに干渉させずに並行して動かし、停止したり性能が落ちたりしたエージェントを検知して復旧させます。
6. ガードレールと説明責任(10〜15%)
リスクに応じて自律度を決め、権限を最小権限に絞り、元に戻せない変更が出荷される前に明示的な承認を求めます。
分野1 · 15〜20%
エージェントのアーキテクチャとSDLCプロセスを準備する
この分野で問われるのは、エージェントが動くかどうかだけでなく、開発プロセスのどこに位置づけるかです。Microsoftの学習ガイドは3つに分けています。1つ目はエージェントのSDLCへの組み込みで、エージェントが担うべき工程を見極め、よくあるアンチパターンに気づき、入力、出力、成功基準を最初に定義します。2つ目は計画と実行の分離で、エージェントに構造化された計画を作らせ、その計画を検証し、確認と承認が済むまでエージェントが動けないようにします。3つ目は可観測性と制御の設定で、適切な自律度を決め、普段のツールの中で確認できる成果物を出力させ、納品速度を落とさずに人が介入できる仕組みを組み込みます。
今週のドリル:コーディングエージェントに任せるつもりの実際のタスクを1つ選びます。何かに触れさせる前に、まず計画をプレーンテキストで書かせます。どのファイルを触るか、手順の順序、「完了」がどんな状態かです。その計画を読んで、編集が1つも始まらないうちに承認するか却下するかを決めます。これがこの分野で問われる境界そのものです。エージェントが作る計画と、実行が始まる前にそれを確認する人(またはルール)がいる、という形です。
分野2 · 20〜25%
ツールの利用と環境とのやり取りを実装する
試験で最も配点が大きく、日々のエージェント作業に最も近い分野です。扱う内容は、エージェントのツールとその権限の選択と設定、MCPサーバーの設定(ツールとしての追加、GitHubのリモートMCPサーバーの設定、MCPレジストリと許可リストの管理を含む)、エージェントの開発環境への統合(リポジトリやブランチへの範囲の限定、CIワークフローからの呼び出し、ブランチやプルリクエストの作成といった自律的な操作の許可)、そして安全な実行経路でのエージェント運用(エラー処理、リトライ、ロールバック、エスカレーション経路、エージェントが何をしたかの追跡可能性を含む)です。
今週のドリル:普段コードに使っているエージェントを開き、現時点で何に触れるかを確認します。すべてのファイル、すべてのコマンド、接続済みのすべてのMCPサーバーです。そこから、1つのタスクに必要なものだけに絞り込みます。限られたフォルダ、短いコマンドの許可リスト、すべてではなく1〜2個のMCPサーバーです。同じタスクをもう一度実行し、何か壊れるかどうかを見ます。その不足を直すことが、この分野で問われるツール権限のスキルです。
分野3 · 10〜15%
メモリ、状態、実行を管理する
この分野は、エージェントが何をどのくらいの期間覚えておくかに関するものです。扱う内容は、短期、長期、外部のメモリの選び分けと、タスクに関係するものだけにメモリを絞ること(メモリの期限切れ、整理、リセットのルールを含む)、状態の保持とコンテキストのずれの管理(進捗と決定事項を耐久性のある成果物として残し、エージェントが手順を繰り返したり以前の決定と矛盾したりせずに作業を再開できるようにし、長い実行の途中でのずれを見つけること)、そしてツールや環境をまたいでメモリと状態の一貫性を保ち、エージェント同士が競合や古いコンテキストなしに状態を共有できるようにすることです。
今週のドリル:エージェントと複数ステップのタスクを始める前に、短い状態ファイル(プレーンテキストで構いません)を作り、目標、これまでの決定、残りの作業を記録します。エージェント自身の会話の記憶に頼らず、1ステップごとにこのファイルを更新します。セッションを閉じ、数日後に開き直して、そのファイルだけで中断したところから正確に再開できるかを確かめます。
分野4 · 15〜20%
評価、エラー分析、チューニングを行う
この分野では、エージェントが本当に仕事を終えたかを見分け、終えていなければ直せるかが問われます。扱う内容は、タスク開始前の成功基準と評価シグナルの定義(定性的なものと定量的なもの、自動スキャンツールが生成するシグナルの両方を含む)、ログ、計画、トレース、出力、ワークフローの成果物を使ったエージェントの失敗の分析と、根本原因の分類(推論の誤り、ツールの誤用、コンテキストや環境の問題)、そして指示、ワークフロー、制約の見直しやメモリとツール利用の改善によるエージェントの挙動のチューニングです。
今週のドリル:エージェントに任せる1つのタスクについて、開始前に「正しい」とは何かを具体的に書き出します。そのうえで、エージェント以外の何かに、その一覧に照らして結果を確認させます。別のエージェント、テストスクリプト、同僚のいずれかで、同じエージェントに自分の宿題を採点させてはいけません。足りなかった点と、その原因が不適切な指示、誤ったツール、古いコンテキストのどれだったかを記録します。
分野5 · 15〜20%
マルチエージェントの連携を調整する
この分野は、複数のエージェントを同時に動かしても互いにぶつからないようにする内容です。Microsoftの学習ガイドは4つにまとめています。マルチエージェントワークフローの運用(オーケストレーションパターンの適用、並行実行のためのエージェントの分離、コード変更の重複や矛盾する出力といった衝突の検知と解消)、エージェント間の可観測性の設定(レビューや監査に耐える成果物の出力、引き継ぎと決定の記録)、マルチエージェントの障害の検知と対応(停止したり性能が落ちたりした実行を見つけ、ロールバックやヒューマンインザループを含む復旧パターンを適用すること)、そしてワークフローを妨げずにエージェントのライフサイクルを管理することです。
今週のドリル:2つのコーディングエージェントに同じリポジトリを渡し、それぞれ別のブランチで、重なる変更(同じファイルに別々の編集)を行わせます。両方が終わったら、マージコンフリクトを自分で解消し、次回どの重なりを防ぐかを1文で書きます。たとえば、一方のエージェントを別のファイルに限定する、あるいは2つのタスクを並行ではなく順番に実行する、といった形です。
分野6 · 10〜15%
ガードレールと説明責任を実装する
最後の分野は、リスクに見合った自由度を決める内容です。扱う内容は、自律度の定義(エージェントの操作を運用、セキュリティ、コンプライアンスのリスクで分類して介入を適切な大きさにし、組織のセキュリティとResponsible AIの基準の範囲内で納品速度が最大になるように自律度を割り当てること)、そしてガードレールとヒューマンインザループのワークフローの実装です。具体的には、人の判断が必要な操作を見極め、ポリシーに反する操作をブロックし、権限を最小権限に絞り、元に戻せない変更やコンプライアンス上敏感な変更には明示的な承認を求め、リスクを実質的に下げない承認は追加しないことです。
今週のドリル:リポジトリを1つ選び、メインブランチへのマージの前に、エージェントが自力で開いてテストまで済ませた作業であっても、必ず人のクリックを必要とするようにします。そこまでのこと(ブランチ作成、編集、テスト実行、プルリクエストの作成)はエージェントに任せたままにします。そして、このゲートが本当に作業を遅くするのか、それとも週に1度、先に見ておきたかった変更を止めてくれるだけなのかを測ります。
準備の計画
2〜4週間の学習プラン
6つの分野とその配点に合わせた構成です。配点20〜25%の分野に多くの時間を割き、10〜15%の2分野は少なめにして、最後に全体を復習します。
1週目:アーキテクチャ、SDLC、ツール
分野1(計画と実行の境界、人のチェックポイント)を学び、分野2(ツールの範囲設定、MCPサーバー、許可リスト)に着手します。ほぼすべてのタスクに関わる2つの分野です。
2週目:メモリ、状態、評価
分野3(メモリ戦略、状態ファイル、コンテキストのずれ)と分野4(成功基準、失敗の分析、チューニング)を学びます。ドリルは練習用の題材ではなく、実際のタスクで行ってください。
3週目:マルチエージェントとガードレール
分野5(オーケストレーション、衝突の解消、復旧)と分野6(自律度、最小権限、承認ゲート)を学びます。何か問題が起きるまで多くのチームが後回しにしがちな2分野です。
4週目:復習と試験サンドボックス
Microsoft公式の学習ガイドを分野ごとに読み直し、不安が残ったドリルをやり直します。GitHub Certified: Agentic AI Developerのページからリンクされている、Microsoftの無料の試験サンドボックスも試して、本番当日に画面操作で戸惑わないようにしましょう。
用語だけでなく、GH-600で問われるスキルを練習する
Nightschool AIの無料レッスン4本で、計画と実行の境界、範囲を絞ったツール権限、エージェントのメモリを、実際のコーディングエージェントで練習できます。始めるのにアカウントは不要です。
よくある質問
GH-600とは何ですか?
GH-600は、GitHub Certified: Agentic AI Developer資格のためのGitHubの試験で、正式名称は「Developing in Agentic AI Systems」です。Microsoft Learnを通じて提供され、Pearson VUEで予約します。GitHubをシステムオブレコードとして使いながら、ソフトウェア開発ライフサイクルの中でAIコーディングエージェントを運用し、監督し、統制する力を問う試験です。
GH-600は誰が受けるべき試験ですか?
Microsoftの対象者像には、本番のSDLCワークフローですでにAIエージェントを運用、監督、統制しているアーキテクト、プラットフォームエンジニア、DevOpsエンジニア、開発者、プロダクトマネージャー、セキュリティエンジニアが挙げられています。GitHubのワークフローと制御、そしてGitHub CopilotやMCPサーバーを含むコーディングエージェントの実務経験が前提です。
GH-600の試験時間と料金は?
試験時間は2時間で、監督付き、Pearson VUEで予約します。Microsoftは料金をUS$165としており、試験を受ける国や地域によって異なると注記しています。現在は英語のみで提供されています。
GH-600の合格に必要なスコアは?
GH-600の学習ガイドからリンクされているMicrosoftの試験採点ページによると、スケールスコア700以上です。Microsoftはこの試験の問題数も合格率も公表していないため、このガイドでも記載していません。
GH-600の6分野ではどんなことが問われますか?
Microsoftの学習ガイドの配点どおり、エージェントのアーキテクチャとSDLCプロセス(15〜20%)、ツールの利用と環境とのやり取り(20〜25%)、メモリ、状態、実行(10〜15%)、評価、エラー分析、チューニング(15〜20%)、マルチエージェントの連携(15〜20%)、ガードレールと説明責任(10〜15%)です。
GH-600の受験登録はどこでできますか?
Microsoft Learn上のGitHub Certified: Agentic AI Developerのページから、Pearson VUEを通じて予約します。Microsoftは、職場や学校のアカウントではなく個人アカウントでの登録を勧めています。組織のアカウントに紐づいた受験記録は失われることがあり、その組織を離れると復旧できなくなるためです。
Nightschool AIはGitHubやMicrosoftと提携していますか?
いいえ。Nightschool AIは独立したサイトで、GitHub、Microsoft、Pearson VUEとは提携しておらず、承認や後援も受けていません。このページはMicrosoft公式の公開ページをもとにした試験対策であり、GH-600試験の運営も、その先にある資格の付与も行いません。