Lifematics Corporate Blog

Lifematics社のコーポレートブログへようこそ！

トップ > GitHub Agentic Workflows でAIエージェントの継続的な改善を補助する

GitHub Agentic Workflows でAIエージェントの継続的な改善を補助する

こんにちは、ライフマティックスのイノベーションチームの松本です。 今回は、「AIエージェントによる継続的な改善の補助」というテーマで記事を書いてみました。

AIエージェントをチームに導入すると、最初のセットアップ以上に難しいのが運用フェーズです。特に課題になりやすいのが、エージェントへの指示（ルールや、前提となるナレッジなど）を継続的に見直し、改善していくことです。重要だと分かっていても、日々の業務に追われる中で後回しになりがちです。習慣化できるのが理想ですが、それもなかなか簡単ではないですよね。

一方で、AIエージェント自身、継続的なタスクを実行し続けられるのが得意分野の一つです。それを活かして、AIエージェントの継続改善をAIエージェントに補助してもらおう、というのが今回のアプローチです。 具体的には、GitHub Agentic Workflowsを活用して開発チーム向けのCopilot指示を見直し・更新する仕組みを試しました。GitHub Agentic Workflowsはまだテクニカルプレビュー段階の機能ですが、内部ドキュメントの整備や指示ファイルの更新提案など、影響範囲が限定される業務から試す分には十分実用的でした。

※あくまですべてをAIエージェントに任せるのではなく、定期的なリマインダや、改善案のたたき台作成といった、人間の取り掛かりのハードルを下げる部分をAIエージェントに担ってもらう、というイメージです。

この画像はDALL·E を用いて生成しました

なぜ“改善の継続”が必要なのか

AIエージェントの品質は、モデル性能だけで決まりません。例えば開発チームの場合、次のような要素が結果を大きく左右します。

  • チーム固有の開発ルール
  • リポジトリごとの設計方針
  • PRレビュー文化やドキュメント運用

これらは時間とともに変化するため、指示ファイルを放置すると、エージェントの提案品質は徐々に低下していきます。 そうした劣化を防ぐために、定期的な見直しと更新が必要になります。

ワークフローの作成

今回作成するのは以下のようなワークフローです。

  1. 直近のIssue/PRの傾向を参照する
  2. .github/copilot-instructions.md など、リポジトリ内のCopilotの更新案を作る
  3. 変更があればPRとして提案する
  4. 上記を毎週行う

ここから、具体的な手順を見ていきます。

0. 前提条件

  • GitHub Copilot のライセンスがあること
  • GitHub CLIがインストールされていること

1. ワークフローの作成依頼

ワークフローのドラフト作成は、GitHub Copilot自体が得意なので、かなり簡単に進められます。 GitHub の任意のリポジトリにアクセスした後、Copilot Coding Agentに対して以下のような依頼を出します。 今回は簡単な指示にしてありますが、必要に応じてより詳細な指示を出すと、より自分のニーズに合ったワークフローができると思います。なお、実行タイミングの指定はUTCで行う必要があり、今回は日本時間の月曜の朝8時に実行したいので9時間前の日曜の23時に指定しています。

GitHub Agentic Workflows 用のワークフローを、
https://raw.githubusercontent.com/github/gh-aw/main/create.md
を使って作成してください。ただし、作成するマークダウンはなるべく日本語にしてください。

このワークフローの目的は、.github/copilot-instructions.md と .github/instructions/*.md を常に最新の状態に保つことです。
毎週日曜日の23時に、その週に行われたすべての Issue の変更を確認し、必要に応じて Markdown の指示ファイルを更新します。

2. PRの確認とマージ

しばらく（数分～十数分程度）待つと、ワークフローのドラフトを含むPRが作成されます。

.mdファイルと yamlファイルが作成されますが、yamlファイルの方はmdファイルから自動生成されたものなので、mdファイルの方を中心に確認すればOKです。ここで、 指示の内容だけでなく、マークダウンのヘッダ部分をしっかり確認することが重要です。ここに、ワークフローに与えられる権限（permissions）や、ワークフローが利用してよいツール群（tools）、ワークフローが書き込みを許される内容（safe-outputs）などが書いてあるので、問題ないかをしっかり確認しましょう。

作成されるマークダウンのヘッダ部分（例）

確認の上、問題なければマージします。 修正が必要になった場合は、mdファイルの内容を修正してからyamlファイルを再生成する必要があります。修正後は、GitHub CLIの gh aw compile コマンドを実行し、yamlファイルを更新します。 gh aw サブコマンドが存在しない場合、gh extension install github/gh-aw でインストールできます。

3. Copilot用PATの設定

Agentic Workflow で作成したワークフローは、GitHub Copilot CLIを内部的に使用する GitHub Actionsとして動作するため、GitHub Copilot CLI のためのPATをリポジトリのシークレットに設定する必要があります。 - まず、PAT作成ページから、Copilot Requests の権限のみを持ったトークンを作成します（リポジトリへのアクセス権限などは不要です）。 - 作成したPATを、対象リポジトリのSettings > Secrets and variables > Actions から、COPILOT_GITHUB_TOKEN という名前でシークレットに追加します。

4. GitHub ActionsによるPR作成の許可

Agentic WorkflowはPRを作成するためにGitHub Actionsを使用しますが、デフォルトではActionsによるPR作成は許可されていません。 PRを作成できるようにするには、対象リポジトリのSettings > Actions > General から、"Allow GitHub Actions to create and approve pull requests" を選択します。

5. ワークフローの実行

準備ができたら、動作確認のため手動でワークフローを実行してみましょう。リポジトリのActionsタブから、作成したワークフローを選択し、"Run workflow" ボタンを押すと、ワークフローが実行されます。数分程度でPRが作成されます。

作成されるPull Requestの例

無事にPRが作成されることを確認できたら、後は週次で自動実行されるのを楽しみに待ちましょう。

注意事項

GitHub Agentic Workflowsはまだテクニカルプレビュー段階です。 生成AIの振る舞いが安定しないこともあり、本番環境への自動デプロイに使うなど、失敗時の影響が大きい業務には使わないことを推奨します。

一方で、次のような領域では十分活用できると感じました。

  • 内部向けドキュメント整備
  • 指示ファイルの更新提案
  • 定期的なメンテナンス作業の下書き作成

終わりに

今回の結論は次の4点です。

  • AIエージェントの継続改善は、手作業だけでは続きにくい
  • 改善タスク自体をAIエージェントに補助させると、改善サイクルを回しやすくなる
  • GitHub Agentic Workflowsはレビュー前提のフローであれば現段階でも十分活用可能
  • ワークフロー作成はCopilotの補助により、簡単に始められる

本記事がAIエージェントを正しく効率的に活用して、よりクリエイティブな仕事に集中できる環境を作る一助になれば幸いです！