Brady Gaster

オープンソースプロジェクト「Squad」は、GitHub Copilot上に構築されたマルチエージェントシステムです。リポジトリ内で複数のAIエージェントが協調して設計・実装・テスト・レビューを行う仕組みと、その背後にあるアーキテクチャパターンを解説します。

AIコーディングツールを使ったことがある方なら、このパターンに心当たりがあるでしょう。プロンプトを書く、モデルが意図を取り違える、プロンプトを修正する、より良い出力を引き出す——。こうした作業を繰り返していると、ソフトウェアを作ることよりも、モデルの操縦に時間を取られていることに気づきます。

プロジェクトが大きくなるにつれ、課題は「どうプロンプトを書くか」から「設計・実装・テスト・レビューをどうコンテキストを失わずに連携させるか」へと変わっていきます。

マルチエージェントシステムは、こうした壁を越える優れたアプローチですが、通常は膨大なセットアップが必要です。オーケストレーション層の構築、フレームワークの接続、ベクターデータベースの設定など、タスクを1つ委譲するだけでも何時間もかかってしまいます。

Squadは、GitHub Copilot上に構築されたオープンソースプロジェクトで、事前構成済みのAIチームをリポジトリ内に直接セットアップします。重厚なオーケストレーション基盤や高度なプロンプトエンジニアリングの知識がなくても、マルチエージェント開発をアクセスしやすく、理解しやすく、実用的に使えるようにすることを目指しています。

npm install -g @bradygaster/squad-cliをグローバルに1回実行し、リポジトリごとにsquad initを1回実行するだけで、Squadはリード、フロントエンド開発者、バックエンド開発者、テスターからなる専門チームをリポジトリに配置します。

1つのチャットボットが役割を切り替えるのではなく、Squadは、重い中央集権型インフラなしにリポジトリネイティブなマルチエージェントオーケストレーションを実現します。

Squadがエージェント間の作業を協調させる仕組み

必要な作業を自然言語で記述するだけで、Squad内のコーディネーターエージェントがルーティングを判断し、リポジトリのコンテキストを読み込み、タスク固有の指示を持った専門エージェントを起動します。

例えば、「チーム、JWT認証が必要だ——リフレッシュトークン、bcrypt、一式頼む。」と入力すると、チームが並列で動き始めます。バックエンド担当が実装を引き受け、テスターが対応するテストスイートの作成を開始し、ドキュメント担当がプルリクエストを作成します。数分以内にファイルが作成され、ブランチが切られます。これらの専門エージェントは、命名規則や先週火曜日に決めたデータベース接続の方針をすでに把握しています。プロンプトに書いたからではなく、リポジトリにコミットされた共有のチーム決定事項と、各エージェント自身のプロジェクト履歴ファイルから読み込んでいるからです。

手動で出力をテストし、何度も修正を重ねるプロンプトのやり取りを強いる代わりに、Squadは内部でイテレーションを処理します。バックエンド担当が初期実装を作成すると、テスターがそれに対してテストスイートを実行します。テストが失敗した場合、テスターはコードをリジェクトします。ここで重要なのは、オーケストレーション層が元のエージェントによる自己修正を防止する仕組みです。Squadのレビュアープロトコルは、元の作成者がリジェクトされた作業を修正することを防ぎ、別のエージェントが修正を担当します。これにより、独立したコンテキストウィンドウと新鮮な視点による真の独立レビューが強制されます。単一のAIが自分自身のミスをレビューするのとは根本的に異なります。レビュアー自動化が有効なワークフローでは、開発者はすべての中間的な試行ではなく、この内部ループを生き残ったプルリクエストをレビューします。

これはオートパイロットでもなければ、最初のセッションから魔法のように動くものでもありません。エージェントは確認の質問をすることがありますし、妥当だが誤った仮定を置くこともあります。プルリクエストのレビューとマージは、引き続き開発者自身が行います。これは自律的な実行ではなく、協調的なオーケストレーションです。

リポジトリネイティブオーケストレーションを支えるアーキテクチャパターン

Squadを使う場合でも、独自のマルチエージェントワークフローを構築する場合でも、リポジトリネイティブオーケストレーションの構築から学んだいくつかのアーキテクチャパターンがあります。これらのパターンは、「ブラックボックス」的な振る舞いから、リポジトリレベルで検査可能かつ予測可能なものへとアーキテクチャを移行させます。

1. 共有メモリのための「ドロップボックス」パターン

多くのAIオーケストレーションは、エージェント間の同期にリアルタイムチャットや複雑なベクターデータベース検索に依存しています。しかし、これは脆弱になりがちです。ライブエージェント間での状態同期は、実際には非常に困難です。

代わりにSquadは「ドロップボックス」パターンを採用しています。特定のライブラリの選定や命名規則といったアーキテクチャ上の意思決定は、構造化されたブロックとしてリポジトリ内のバージョン管理されたdecisions.mdファイルに追記されます。これは、リポジトリ内での非同期的な知識共有がリアルタイム同期よりもスケールするという考えに基づいています。Markdownファイルをチームの共有脳として扱うことで、永続性、可読性、そしてチームが行ったすべての意思決定の完全な監査証跡が得られます。このメモリはライブセッションではなくプロジェクトファイル内に存在するため、切断や再起動後もコンテキストを復元し、中断した場所から続行できます。

2. コンテキスト分割ではなくコンテキスト複製

AI開発における最大のハードルの1つは、コンテキストウィンドウの制限です。単一のエージェントがすべてを行おうとすると、「ワーキングメモリ」がメタ管理で溢れ、ハルシネーションにつながります。

Squadはこの問題を、コーディネーターエージェントを薄いルーターとして維持することで解決します。コーディネーター自身は作業を行わず、専門エージェントを起動します。各専門エージェントは独立した推論呼び出しとして実行され、それぞれが独自の大きなコンテキストウィンドウ（対応モデルでは最大20万トークン）を持つため、1つのコンテキストを4つのエージェントで分割するのではなく、リポジトリのコンテキストを各エージェントに複製する形になります。

複数の専門エージェントを並列で実行することで、複数の独立した推論コンテキストが同時に動作します。これにより、各エージェントは他のエージェントの思考とスペースを奪い合うことなく、リポジトリの関連する部分を「見る」ことができます。

3. モデルの重みによる暗黙的メモリではなく、プロンプトによる明示的メモリ

AIチームのメモリは、可読かつバージョン管理されるべきだと考えています。エージェントがプロジェクトについて何を「知っている」のか、推測しなければならない状態であってはなりません。

Squadでは、エージェントのアイデンティティは主に2つのリポジトリファイルから構築されます。チャーター（エージェントの役割定義）とヒストリー（これまでの活動履歴）、そして共有のチーム決定事項です。これらはすべてプレーンテキストです。.squad/フォルダに格納されているため、AIのメモリはコードと一緒にバージョン管理されます。リポジトリをクローンすると、コードだけでなく、すでに「オンボーディング済み」のAIチームも手に入ります。なぜなら、チームのメモリがリポジトリ内のコードと一緒に格納されているからです。

マルチエージェントワークフローへの参入障壁を下げる

Squadで最も大きな成果は、誰でも手軽にエージェント開発を始められるようにしたことです。AIチームにコードの作成を手伝ってもらうためだけに、インフラとの格闘、複雑なプロンプトエンジニアリングの習得、煩雑なCLI操作に何時間も費やす必要はないはずです。

リポジトリネイティブオーケストレーションがどのような体験かを確認するには、SquadのGitHubリポジトリをチェックして、実際の問題にSquadを投入し、ワークフローがどのように進化するかを体験してみてください。

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GitHub Copilotユーザーは、Figma MCPサーバーに接続して、デザインコンテキストをコードに取り込むことと、レンダリングしたUIを編集可能なフレームとしてFigmaに送信することの両方が可能になりました。これらの機能を組み合わせることで、連携したワークフローが実現します。デザインからコードを生成し、UIをFigmaに送り返してイテレーションを行い、更新をコードベースに取り込むことができます。

この機能は現在VS Codeで利用可能で、GitHub Copilot CLIへの対応も近日中に予定されています。

仕組み

Figma MCPサーバーとGitHub Copilotの使い始め方はシンプルです：

1. Figma MCPサーバーをインストールします。
2. Figmaアカウントを接続します。
3. GitHub Copilotを使って、Figmaからデザインコンテキストをコードに取り込んだり、レンダリングしたUIからFigmaに編集可能なフレームを作成したりできます。

この機能を使用できるユーザー

GitHub Copilotサブスクリプションをお持ちのすべての開発者が、Figma MCPサーバーに接続できます。Figmaのすべてのシートおよびプランで利用可能です。

UIをFigmaに編集可能なフレームとしてキャプチャするには、リモートMCPサーバーが必要です。

Figma MCPサーバーの詳細はこちらをご覧ください。GitHub Communityでのディスカッションにもぜひご参加ください。

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GitHub Copilot利用状況メトリクスが一般提供（GA）を開始。チームのGitHub Copilot導入状況と活用状況を一元的に把握し、トレンドの追跡や情報に基づいたロールアウトの意思決定が可能になりました。

Universe 2025でのパブリックプレビュー以降、GitHub Copilot利用状況メトリクスは、Organization単位の可視化、きめ細かなアクセス制御、データレジデンシーのサポートなどが追加され、機能が拡充されました。一般提供で利用できる機能をご紹介します。

含まれる機能

ダッシュボード

• GitHub Copilot利用状況ダッシュボードは、チームがGitHub Copilotをどのように使用しているかについて、明確で実用的なインサイトを提供します。コード補完のアクティビティ、IDE使用状況、モデルおよび言語の内訳などを確認できます。
• コード生成ダッシュボードは、補完、チャット、エージェント機能全体でGitHub Copilotが提案・追加・削除した行数を定量化し、GitHub Copilotのアウトプットの方向性を示す指標を提供します。
• EnterpriseおよびOrganization単位の粒度により、EnterpriseおよびOrganizationのオーナーは、Enterprise全体の集計値だけに頼ることなく、チームごとの導入状況と利用トレンドを追跡できます。

API

• Enterprise単位：Enterprise全体のGitHub Copilot利用状況を俯瞰的に把握し、ユーザーエンゲージメント、GitHub Copilot利用状況、プルリクエストのスループットなどの集計分析が可能です。
• Organization単位：Organizationが独自のGitHub Copilot利用状況にプログラムからアクセスし、チームがGitHub Copilotをどのように活用しているかを把握、トレンドを発見、イネーブルメント施策の効果を評価できます。
• ユーザー単位：特定の日のユーザーごとのGitHub Copilot利用状況を分析し、イネーブルメントの支援やトレーニング・ドキュメントの改善が必要な領域の特定に役立てられます。

詳細はAPIドキュメントをご覧ください。

アクセスと可用性

• アクセスするには、Enterpriseアカウント → AI Controls → Copilot → Metrics → Copilot usage metrics に移動します。Insights → Copilot usage または Code generation の下にダッシュボードが表示されます。Enterprise Administrator、Billing Manager、または適切なきめ細かな権限を持っていることを確認してください。
• きめ細かなアクセス制御により、View enterprise Copilot metricsなどのカスタムEnterpriseロールを使用して、完全な管理者アクセスを付与せずに適切な担当者と可視性を共有できます。
• データレジデンシー対応のGitHub Enterprise Cloudのサポートが追加され、レジデンシー要件のあるEnterpriseがGitHub Copilot利用状況ダッシュボードとAPIレポートにアクセスできるようになりました。

今後の展望

本リリースでは、Organization全体のGitHub Copilot導入状況を把握するためのデータ基盤を提供します。多くのリーダーが次に問いかけるのは「効果が出ているのか？」ということです。私たちは、利用パターンとエンジニアリングの成果を結びつけ、導入の追跡からインパクトの測定へと移行できるよう取り組んでいます。これらの機能が利用可能になり次第、詳細をお知らせします。

はじめるには、GitHub Copilot利用状況メトリクスのドキュメントをご覧ください。GitHub Communityでのディスカッションにもぜひご参加ください。

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ターミナルネイティブのコーディングエージェントであるGitHub Copilot CLIが、すべてのGitHub Copilot有料プラン向けに一般提供（GA）を開始しました。

GitHub Copilot CLIは、GitHub Copilotのパワーをコマンドラインに直接届けるターミナルネイティブのコーディングエージェントで、すべてのGitHub Copilot有料プラン向けに一般提供（GA）を開始しました。

2025年9月のパブリックプレビュー開始以来、皆さまのフィードバックをもとに数百の改善を行ってきました。GitHub Copilot CLIは、ターミナルアシスタントから本格的なエージェント開発環境へと進化しました。計画、ビルド、レビュー、セッション間の記憶保持まで、すべてターミナルから離れることなく実行できます。

主要なアップデートのハイライトをご紹介します。

ターミナルでのエージェント開発

GitHub Copilot CLIは単なるチャットインターフェースではありません。複雑なタスクを計画し、マルチステップのワークフローを実行し、ファイルを編集し、テストを実行し、完了するまで繰り返す自律型コーディングエージェントです。すべてのアクションを承認する方法から、GitHub Copilotに完全に自律的に動作させる方法まで、どの程度のコントロールを維持するかを選択できます。

• プランモード：Shift+Tabを押してプランモードに切り替えます。GitHub Copilotがリクエストを分析し、明確化のための質問を行い、コードを書く前に構造化された実装計画を作成します。計画をレビュー・承認してから、GitHub Copilotが実行する様子を見守りましょう。
• オートパイロットモード：GitHub Copilotにエンドツーエンドで任せたいタスクには、オートパイロットモードを使用します。ツールの実行、コマンドの実行、イテレーションを承認なしで自律的に行います。
• 組み込みの専門エージェント：GitHub Copilotは適切な場面で自動的に専門エージェントに委任します（例：Exploreは高速なコードベース分析、Taskはビルドとテストの実行、Code Reviewは質の高い変更レビュー、Planは実装計画）。複数のエージェントを並列で実行できます。
• バックグラウンド委任：プロンプトの先頭に&を付けることで、クラウド上のGitHub Copilotコーディングエージェントに作業を委任し、ターミナルを他のタスクに使えるようにします。/resumeを使って、ローカルとリモートのコーディングエージェントセッションをシームレスに切り替えられます。

GitHub Copilot CLIを効果的に使用する方法については、ベストプラクティスガイドをご覧ください。

お好みのモデルを選択

Anthropic、OpenAI、Googleの最新モデルから選択できます。Claude Opus 4.6、Claude Sonnet 4.6、GPT-5.3-Codex、Gemini 3 Proなどが利用可能です。Claude Haiku 4.5などの高速モデルは、素早いタスクに最適です。/modelでセッション中にモデルを切り替え、拡張思考モデルの推論の深さを設定し、Ctrl+Tで推論の表示/非表示を切り替えることができます。

GPT-5 miniとGPT-4.1は、追加のプレミアムリクエストコストなしでGitHub Copilotサブスクリプションに含まれています。

MCP、プラグイン、スキルで拡張可能

GitHub Copilot CLIにはGitHubのMCPサーバーが組み込まれており、任意のツールやサービスに接続するためのカスタムMCPサーバーもサポートしています。

• プラグイン：/plugin install owner/repoを使用して、GitHubリポジトリからコミュニティおよびカスタムプラグインを直接インストールできます。プラグインはMCPサーバー、エージェント、スキル、フックをバンドルできます。プラグインの詳細については、プラグインのインストールに関するドキュメントをご覧ください。
• エージェントスキル：Markdownベースのスキルファイルで、GitHub Copilotに専門的なワークフローを教えることができます。スキルは関連する場面で自動的に読み込まれ、GitHub Copilotコーディングエージェント、GitHub Copilot CLI、VS Codeで横断的に動作します。GitHub Copilot CLIのスキルによるカスタマイズについては、エージェントスキルに関するドキュメントをご覧ください。
• カスタムエージェント：インタラクティブウィザードまたは.agent.mdファイルを記述して、専門エージェントを作成できます。エージェントは独自のツール、MCPサーバー、指示を指定できます。カスタムエージェントの活用については、カスタムCLIエージェントに関するドキュメントをご覧ください。
• フック：主要なライフサイクルポイントで動作を拡張できます。preToolUseフックはツール呼び出しの拒否や変更が可能で、postToolUseフックはカスタム後処理を実現します。詳細はフックの実装に関するドキュメントをご覧ください。

レビュー、差分確認、元に戻す

• /diff：セッション中に行ったすべての変更を、シンタックスハイライト付きのインライン差分で確認できます。行単位でコメントを追加し、構造化されたフィードバックとして送信できます。セッションの変更とブランチの差分を切り替えて表示できます。
• /review：コミット前のクイックチェックとして、ステージ済みまたは未ステージのコード変更をCLI上で直接分析できます。
• 元に戻す/巻き戻す：Esc–Escを押して、セッション内の任意のスナップショットまでファイルの変更を巻き戻せます。

無限のセッションとリポジトリメモリ

• 自動コンパクション：会話がコンテキストウィンドウの95%に近づくと、GitHub Copilotがバックグラウンドで自動的に履歴を圧縮します。セッションは必要な限り継続できます。
• リポジトリメモリ：GitHub Copilotはセッションをまたいで、コードベースについて学習した規約、パターン、好みを記憶し、将来の作業をより生産的にします。
• クロスセッションメモリ：過去のセッションでの作業、ファイル、プルリクエストについて質問できます。詳細はエージェントメモリに関するドキュメントをご覧ください。

あらゆる環境にインストール

GitHub Copilot CLIはmacOS、Linux、Windowsで動作し、npm、Homebrew、WinGet、シェルインストールスクリプト、スタンドアロン実行ファイルで利用できます。Homebrew、WinGet、インストールスクリプトからのインストールは自動更新に対応しています。GitHub Copilot CLIはデフォルトのGitHub Codespacesイメージにも含まれており、Dev Container Featureとしても利用可能です。

インストール手順の詳細については、スタートガイドをご覧ください。

洗練されたターミナル体験

パブリックプレビュー以来、ターミナル体験をネイティブで洗練されたものにするために注力してきました：

• Altスクリーンモード：マウスによるテキスト選択、Page Up/Page Downスクロール、専用フッターステータスバーを備えたフルスクリーンターミナルUI。現在、/experimental機能として利用可能です。
• テーマピッカー：/themeを使って、GitHub Dark、GitHub Light、色覚バリアントなどの組み込みテーマから選択できます。
• シェル統合：GitHub Copilotは$SHELL環境変数を尊重し、!プレフィックスによるシェル直接実行をサポートしています。
• キーボードファーストナビゲーション：完全なUNIXキーバインドサポート（Ctrl+A/E/W/U/K、Alt+矢印キー）、Ctrl+Zでのサスペンド/レジューム、?でのクイックヘルプオーバーレイ。
• Ctrl+X、Ctrl+E：お好みのターミナルエディタを開いて、長いプロンプトを作成できます。
• アクセシビリティ：スクリーンリーダーモード、推論表示の設定、狭いターミナル向けのレスポンシブレイアウト。

エンタープライズ対応

• 組織ポリシー：管理者はGitHub Copilotポリシー設定を通じてモデルの利用可否を制御できます。
• ネットワークアクセス管理：GitHubのネットワークアクセス管理ガイドラインに準拠したサブスクリプション単位のAPIエンドポイント。
• プロキシサポート：HTTPSプロキシに対応。
• 認証：OAuthデバイスフロー、GitHub CLIトークン再利用、CI/CDフレンドリーなGITHUB_ASKPASSサポート。
• ポリシー適用のためのフック：preToolUseフックを使用して、ファイルアクセスポリシー、引数のサニタイズ、カスタム承認ワークフローを適用できます。

始め方

1. お好みの方法でGitHub Copilot CLIをインストールします。
2. copilotを実行し、GitHubアカウントで認証します。
3. /initを実行して、プロジェクトに合わせたインストラクションを生成します。
4. 開発を始めましょう。

GitHub Copilot CLIは、GitHub Copilot Pro、Pro+、Business、Enterpriseプランで利用可能です。GitHub Copilot BusinessおよびEnterpriseプランの場合、管理者がポリシーページからGitHub Copilot CLIを有効にする必要があります。

GitHub Copilot CLIを最大限に活用するためのヒントについては、ベストプラクティスガイドをご覧ください。

さらに詳しい情報をお探しですか？

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Don Syme

Peli de Halleux

GitHub Agentic Workflowsがテクニカルプレビューとして登場。GitHub Actionsでコーディングエージェントを使用し、意図駆動型の自動化を構築しましょう。トリアージ、ドキュメント作成、コード品質向上など、さまざまなタスクを自動化できます。

朝、リポジトリを訪れて、穏やかな気持ちになれることを想像してください。なぜなら：

• Issueがトリアージされている。
• CIの失敗が説明され、修正が提案されている。
• ドキュメントがコードの現状を反映している。新しい分析により、品質とツールの改善点が示されている。
• テストを改善する2つの新しいプルリクエストがレビューを待っている。

すべてが可視化され、検査可能で、あなたが定義した境界内で動作している。

これがGitHub Agentic Workflowsのビジョンです。GitHub Actionsで実行される自動化された意図駆動型のリポジトリワークフローで、プレーンなMarkdownで記述され、コーディングエージェントによって実行されます。GitHub上で作業する人々、つまり単一のリポジトリを自動化する個人から、エンタープライズやオープンソース規模で運用するチームまで、すべての人のために設計されています。

GitHub Nextでは、シンプルな問いから GitHub Agentic Workflowsの調査を始めました：AIコーディングエージェントの時代に、強力なガードレールを備えたリポジトリ自動化とはどのようなものか？GitHub上のスケーラブルなリポジトリ自動化の中心であるGitHub Actionsから始めるのが自然でした。自動化されたコーディングエージェントをGitHub Actionsに組み込むことで、何百万ものリポジトリでその使用を可能にしながら、いつどこで使用するかの決定を、最も重要な開発者の手に委ねることができます：あなた自身に。

GitHub Agentic Workflowsは現在、テクニカルプレビューとして利用可能です。この記事では、それが何であり、どのように機能するかを説明します。リポジトリレベルのAI自動化が最も価値を発揮する場所を探るため、ぜひお試しください。

ユーザーの声

Home Assistantには数千のオープンIssueがあります。何がトレンドになっているか、どの問題が最も多くのユーザーに影響を与えているかを、人間が追跡することはできません。私はIssueを分析し、重要なものを浮かび上がらせるGitHub Agentic Workflowsを構築しました。これこそがメンテナーを本当に助ける判断力の増幅です。

Franck Nijhof氏、Home Assistantプロジェクトリード（GitHubでコントリビューター数トップのプロジェクトの1つ）

GitHubのAgentic Workflowsを採用することで、AIツールの実験の障壁が下がり、スタッフ、メンテナー、新規参入者にとって格段に容易になりました。CNCF内では、ドキュメント自動化の改善や、組織全体のチームレポーティングの改善から恩恵を受けています。これはコミュニティにとって単なる技術的なアップグレードではなく、エコシステムがAIとエージェントツールでより速くイノベーションを起こすことを可能にする文化的シフトの一部です。

Chris Aniszczyk氏、Cloud Native Computing Foundation（CNCF）CTO。クラウドネイティブコンピューティングを世界中で普遍的なものにすることをミッションとしている

GitHub Agentic Workflowsにより、複数のリポジトリにまたがる変更を含む、大規模な実際のエンジニアリング作業にエージェントを適用する方法を拡大できます。柔軟性と組み込みのコントロールにより、Carvanaの複雑なシステム全体でAgentic Workflowsを活用する自信が得られます。

Alex Devkar氏、Carvana エンジニアリング＆アナリティクス担当シニアバイスプレジデント

AIリポジトリ自動化：シンプルさによる革命

GitHub Agentic Workflowsの背後にあるコンセプトはシンプルです：望む結果をプレーンなMarkdownで記述し、これを自動化ワークフローとしてリポジトリに追加すると、GitHub Actionsでコーディングエージェントを使用して実行されます。

これにより、最新のコーディングエージェントのパワーがリポジトリ自動化の中心に組み込まれます。GitHub Agentic workflowsは、GitHub Copilot CLI、AnthropicのClaude、OpenAI Codexなど、複数のコーディングエージェントによって動作します。従来のGitHub Actions YAMLワークフローと並行して実行されますが、コンテキストと判断力が必要な繰り返しタスク向けに設計されています。GitHub Agentic workflowsは、チームやエンタープライズが必要とする可視性、制御、監査可能性の重要なニーズに対応するため、追加のガードレール、ログ、サンドボックス化とともに実行されます。

GitHub Agentic Workflowsの使用により、開発者チームがGitHub上ですでに作業している方法に自然にフィットする形で、まったく新しいカテゴリのリポジトリ自動化とソフトウェアエンジニアリングが可能になります。6つのアプリケーション領域と、それに対応するサンプルを考えてみましょう。これらの各タスクは、コンテキスト、判断力、時間をかけた繰り返しを必要とするため、固定スクリプトとして表現することが困難です：

1. 継続的トリアージ：新しいIssueを自動的に要約、ラベル付け、ルーティングします。
2. 継続的ドキュメント作成：READMEとドキュメントをコード変更に合わせて最新の状態に保ちます。
3. 継続的コード簡素化：コード改善を繰り返し特定し、プルリクエストを作成します。
4. 継続的テスト改善：テストカバレッジを評価し、価値の高いテストを追加します。
5. 継続的品質維持：CIの失敗を積極的に調査し、的を絞った修正を提案します。
6. 継続的レポーティング：リポジトリの健全性、アクティビティ、トレンドに関する定期レポートを作成します。

これらは、GitHub Agentic Workflowsが実用的かつ安全に実装できるようにするリポジトリ自動化のほんの一例です。私たちはこれをContinuous AIと呼んでいます：継続的インテグレーションと継続的デプロイメント（CI/CD）のプラクティスと同様に、自動化とコラボレーションを強化するAIのSDLCへの統合です。

GitHub Agentic WorkflowsとContinuous AIは、既存のCI/CDを置き換えるのではなく、拡張するように設計されています。ビルド、テスト、リリースパイプラインを置き換えるものではなく、そのユースケースは決定論的なCI/CDワークフローとほとんど重複しません。Agentic WorkflowsがGitHub Actionsで実行されるのは、GitHubがサンドボックス化された実行、権限、ログ、監査、豊富なリポジトリコンテキストに必要なインフラストラクチャを提供しているからです。

チームやエンタープライズが、エージェント支援のリポジトリ自動化を通じてリポジトリを健全で、ナビゲートしやすく、高品質に保つための新しい可能性の世界が開かれています。

ガードレールと制御について

安全性と制御のための設計は譲れません。GitHub Agentic Workflowsは、意図しない動作やプロンプトインジェクション攻撃から保護する多層防御セキュリティアーキテクチャを実装しています。

ワークフローはデフォルトで読み取り専用権限で実行されます。書き込み操作には、サニタイズされた安全な出力を通じた明示的な承認が必要です。これは、PRの作成やIssueへのコメント追加など、事前承認されたレビュー可能なGitHub操作にマッピングされます。サンドボックス化された実行、ツールの許可リスト、ネットワーク分離により、コーディングエージェントが制御された境界内で動作することを保証します。

このようなガードレールにより、エージェントを単発の実験としてではなく、継続的に実行することが実用的になります。詳細については、セキュリティアーキテクチャをご覧ください。

エージェントによるリポジトリ自動化の代替アプローチとして、GitHub CopilotやClaudeなどのコーディングエージェントCLIを、リポジトリへの広範な書き込み権限を持つ標準のGitHub Actions YAMLワークフロー内で直接実行する方法があります。しかし、このアプローチは推奨されません。それらの権限は粗すぎることが多いためです。対照的に、GitHub Agentic Workflowsはデフォルトで読み取り専用アクセスでコーディングエージェントを実行し、GitHub操作には安全な出力に依存するため、より厳密な制約、より明確なレビューポイント、より強力な全体的な制御を提供します。

シンプルな例：日次リポジトリレポート

シンプルな例を見てみましょう：リポジトリメンテナー向けの日次ステータスレポートを作成します。

実際には、通常AIアシスタンスを使用してワークフローを作成します。ワークフローの作成をご覧ください。最も簡単な方法は、インタラクティブなコーディングエージェントを使用することです。たとえば、お気に入りのコーディングエージェントで次のプロンプトを入力できます：

コーディングエージェントはあなたと対話して特定のニーズと意図を確認し、Markdownファイルを作成し、その有効性をチェックします。その後、ワークフローをリポジトリに追加する前に、レビュー、改良、検証できます。

これにより、.github/workflowsに2つのファイルが作成されます：

• daily-repo-status.md（agentic workflow）
• daily-repo-status.lock.yml（GitHub Actionsでワークフローを実行できるようにするagentic workflowロックファイル）

daily-repo-status.mdファイルは次のようになります：

---
on:
  schedule: daily

permissions:
  contents: read
  issues: read
  pull-requests: read

safe-outputs:
  create-issue:
    title-prefix: "[repo status] "
    labels: [report]

tools:
  github:
---

# Daily Repo Status Report

Create a daily status report for maintainers.

Include
- Recent repository activity (issues, PRs, discussions, releases, code changes)
- Progress tracking, goal reminders and highlights
- Project status and recommendations
- Actionable next steps for maintainers

Keep it concise and link to the relevant issues/PRs.

このファイルには2つの部分があります：

1. フロントマター（--- マーカー間のYAML）：設定用
2. Markdown指示：ジョブを記述

Markdownが意図ですが、トリガー、権限、ツール、許可された出力は最初に明示されます。

お好みで、ワークフローを手動でリポジトリに追加することもできます：

1. ワークフローを作成：フロントマターと指示を含むdaily-repo-status.mdを追加
2. ロックファイルを作成：

   gh extension install github/gh-aw
   gh aw compile
   

3. コミットしてプッシュ：ファイルをリポジトリにコミットしてプッシュ
4. 必要なシークレットを追加：たとえば、コーディングエージェント用のトークンまたはAPIキーを追加

このワークフローをリポジトリに追加すると、自動的に実行されるか、GitHub Actionsを使用して手動でトリガーできます。ワークフローが実行されると、次のようなステータスレポートIssueが作成されます：

GitHub Agentic Workflowsで構築できるもの

さらなるインスピレーションをお探しなら、リポジトリワークフロー自動化の強力な世界への魔法の旅を用意しました！Peli’s Agent Factoryは、適応、リミックス、リポジトリ間で標準化できる実用的なパターンを含む、幅広いワークフローのガイドツアーです。

便利なメンタルモデル：リポジトリでの繰り返し作業が言葉で説明できるなら、それはagentic workflowに適しているかもしれません。

デザインパターンをお探しなら、ChatOps、DailyOps、DataOps、IssueOps、ProjectOps、MultiRepoOps、Orchestrationをご覧ください。

エージェント支援のリポジトリ自動化の用途は、特定のリポジトリと開発の優先事項によって異なることが多いです。チームや会社のソフトウェア開発へのアプローチは、他のチームとは異なります。あなたのチームのあなたのリポジトリのために、あなたの目標に向けてエージェント自動化をどのように使用できるか、想像力を働かせることが大切です。

チームのための実践的なガイダンス

GitHub Agentic workflowsは思考の転換をもたらします。完璧なプロンプトではなく、目標と望む出力に焦点を当てると最もうまく機能します。成功とは何かを明確にし、ワークフローがそれを達成する方法を探索できるようにします。いくつかの境界はデフォルトでagentic workflowsに組み込まれており、他の境界は明示的に定義するものです。これにより、エージェントは探索し推論できますが、その結論は常に安全で意図的な制限内にとどまります。

ワークフローは非常に一般的なもの（「ソフトウェアを改善する」）から非常に具体的なもの（「この教育ソフトウェアのすべての技術ドキュメントとエラーメッセージが10歳以上の聴衆に適したスタイルで書かれていることを確認する」）まで様々です。チームに適した具体性のレベルを選択できます。

GitHub Agentic Workflowsは実行時にコーディングエージェントを使用するため、課金コストが発生する場合があります。デフォルト設定でGitHub Copilotを使用する場合、各ワークフロー実行は通常2つのプレミアムリクエストを消費します：1つはエージェント作業用、もう1つは安全な出力のガードレールチェック用です。使用するモデルは、これらのコストを管理するために設定できます。現在、GitHub Copilotの自動化された使用はユーザーアカウントに関連付けられています。他のコーディングエージェントについては、詳細はドキュメントをご参照ください。チームがすぐに価値を得るためのヒントをいくつか紹介します：

• プルリクエスト作成を有効にする前に、コメント、ドラフト、レポートなどの低リスクな出力から始めましょう。
• コーディングの場合、機能開発ではなく、定期的なリファクタリング、テストカバレッジ、コード簡素化などの目標指向の改善から始めましょう。
• レポートの場合、フォーマット、トーン、リンク、いつ停止するかなど、「良い」とは何かを具体的に指示してください。
• GitHub Agentic workflowsは、エージェントが定義された条件の下で行動するため、自律的になることができるエージェント専用のサブループを作成します。しかし、レポート、Issue、プルリクエストを通じて、リポジトリの前進におけるより広いループに人間がとどまることが重要です。GitHub Agentic Workflowsでは、プルリクエストは自動的にマージされることはなく、人間が常にレビューし承認する必要があります。
• ワークフローのMarkdownをコードとして扱いましょう。変更をレビューし、小さく保ち、意図的に進化させてください。

Continuous AIは、CI/CDと併用すると最もうまく機能します。CI/CD用のGitHub Actions YAMLワークフローの代替としてagentic workflowsを使用しないでください。このアプローチは、従来のCI/CDでは表現が難しい、より主観的で繰り返しの多いタスクに継続的自動化を拡張します。

私たちと一緒に自動化の未来を築きましょう

GitHub Agentic Workflowsは現在テクニカルプレビューとして利用可能で、GitHub、Microsoft Research、Azure Core Upstreamのコラボレーションです。ぜひお試しいただき、リポジトリ自動化の未来を一緒に形作ってください。

• ドキュメント
• 仕組み
• クイックスタートガイド
• ワークフローギャラリー

GitHub Agentic Workflowsは、リポジトリのメンテナンスと改善の自動化方法を再考する招待状です。コーディングエージェントの機能とGitHub Actionsの信頼性と制御を組み合わせることで、チームがリポジトリを健全で、ナビゲートしやすく、高品質に保つことを支援することを目指しています。

ぜひご参加ください！コミュニティディスカッションでご意見をお聞かせください。また、GitHub Next Discordの#agentic-workflowsチャンネルで、私たちや他の素晴らしいメーカーたちと一緒に交流しましょう。GitHub Agentic Workflowsであなたが何を構築するか楽しみにしています。Happy automating！

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Mario Rodriguez

AnthropicのClaudeとOpenAI Codexが、GitHub Copilot Pro+またはGitHub Copilot Enterpriseサブスクリプションで、GitHub.comおよびVS Codeにてパブリックプレビューとして利用可能になりました。本記事では、その概要と使い方をご紹介します。

ソフトウェア開発において、コンテキストの切り替えは摩擦を生みます。本日、GitHub Agent HQの最新アップデートにより、その摩擦の一部を解消します。

GitHub Copilot Pro+およびGitHub Copilot Enterpriseユーザーは、GitHub.com、GitHub Mobile、Visual Studio Code上で複数のコーディングエージェントを直接実行できるようになりました（GitHub Copilot CLIのサポートも近日中に開始予定）。GitHub Copilot、AnthropicのClaude、OpenAI Codex（後者2つはいずれもパブリックプレビュー）といったエージェントを今すぐご利用いただけます。

GitHub Agent HQでCodex、Claude、GitHub Copilotを使えば、ツールを切り替えたりコンテキストを失ったりすることなく、それぞれのステップに異なるエージェントを活用しながら、アイデアから実装へとスムーズに移行できます。

私たちは、開発者がいる場所にClaudeを届けるため、GitHubとの連携を実現しました。GitHub Agent HQにより、Claudeはコードをコミットしたり、プルリクエストにコメントしたりできるようになり、チームはより速く、より自信を持ってイテレーションを回し、リリースできます。開発者が必要な時に、必要な場所で推論能力を活用できるようにすることが私たちの目標です。

Anthropic社 プラットフォーム責任者、Katelyn Lesse氏

始め方

タスクがある場合、GitHub Copilot、Claude、Codex、またはカスタムエージェントから選択できます。エージェントを非同期で動作させ、都合の良い時に結果を確認することができます。

各コーディングエージェントセッションは1回のプレミアムリクエストを消費します。現在、ClaudeとCodexのセッションはGitHub.com、GitHub Mobile、VS Codeから開始できます。ClaudeとCodexを使用するには、設定で明示的に有効にする必要があります。詳細はこちらをご覧ください。

GitHubでエージェントセッションを作成・確認する

GitHubから直接エージェントセッションを開始・管理できます：

1. エージェントが有効になっているリポジトリで「Agents」タブを開きます。
2. リクエストを入力し、GitHub Copilotアイコンを使ってエージェントを選択します。
3. リクエストを送信してセッションを開始します。

エージェントはデフォルトで非同期に実行されます。リアルタイムで進捗を追跡することも、完了したセッションを後から確認することもでき、エージェントが何をなぜ行ったかを示す詳細なログも確認できます。

各セッションでは、コメント、ドラフト、変更提案などのアーティファクトが生成され、他のコントリビューションと同様にレビューできます。

Issueやプルリクエストにエージェントをアサインする

既存のコラボレーションワークフローで直接エージェントを使用することもできます：

• IssueにGitHub Copilot、Claude、Codex、または3つすべてをアサインして結果を比較できます。
• エージェントはレビュー用にドラフトプルリクエストを作成できます。
• 既存のプルリクエストにエージェントをアサインして、変更や詳細な分析をリクエストできます。
• PRコメントで@Copilot、@Claude、@Codexにメンションして、追加作業を依頼できます。

エージェントのアクティビティはログに記録されレビュー可能なため、開発者のコントリビューションを評価する際と同じワークフローに自然に組み込むことができます。

エージェントは依然としてミスをする可能性があります。だからこそ、その出力は盲目的に受け入れるのではなく、レビュー、比較、検証されるように設計されています。

Visual Studio Codeでエージェントセッションを開始する

VS Code（バージョン1.109以降）から直接エージェントと連携することもできます：

1. タイトルバーから「Agent sessions」ビューを開くか、(Ctrl+Shift+P) / (CMD+Shift+P)を押して「agent sessions」を検索します。
2. セッションタイプとエージェントを選択します：
   • Local（GitHub Copilot）、Claude、またはCodex：高速でインタラクティブなアシスタンス
   • Cloud：GitHub上で実行される自律的なタスク向け。エージェントを選択して使用
   • Background：非同期のローカル作業向け（GitHub Copilotのみ）

これにより、エディター内でアイデアを探求し、コンテキストや履歴を失うことなく、より長時間の作業をGitHubに委任できます。

より速いコードからより良い意思決定へ

GitHub Agent HQでは、異なるエージェントが同じ問題にどのようにアプローチするかを比較することもできます。複数のエージェントを1つのタスクにアサインし、GitHub Copilot、Claude、Codexがトレードオフをどのように評価し、異なるソリューションに到達するかを確認できます。

実際には、異なる種類のレビューにエージェントを活用することで、より早い段階で問題を発見するのに役立ちます：

• アーキテクチャのガードレール：1つ以上のエージェントにモジュール性と結合度の評価を依頼し、意図しない副作用を引き起こす可能性のある変更を特定します。
• ロジックのストレステスト：別のエージェントを使って、本番環境で問題を引き起こす可能性のあるエッジケース、非同期の落とし穴、スケールの前提条件を探します。
• 現実的な実装：別のエージェントに、リファクタリングの影響範囲を最小限に抑えるための、最小限で後方互換性のある変更を提案させます。

このような作業方法により、レビューと思考を構文からストラテジーへとシフトさせることができます。

GitHubとのコラボレーションは、常に開発者がソフトウェアを構築する方法の最前線を切り開いてきました。最初のCodexモデルはGitHub Copilotを支え、AI支援コーディングの新世代のきっかけとなりました。私たちはGitHubの「開発者がいる場所で会う」というビジョンを共有しており、CodexをGitHubとVS Codeに提供できることを嬉しく思います。Codexはエンジニアがより速く、より自信を持って作業できるよう支援します。この統合により、何百万もの開発者がメインのワークスペースで直接Codexを使用できるようになり、コードが書かれるあらゆる場所にCodexのパワーが広がります。

OpenAI、Alexander Embiricos氏

GitHubでエージェントを実行することが重要な理由

GitHubは、コードが存在し、コラボレーションが行われ、意思決定がレビュー、ガバナンス、リリースされる場所です。

コーディングエージェントを外部ツールとしてではなく、このワークフローにネイティブに組み込むことで、大規模な運用においてさらに有用になります。ツール、ドキュメント、スレッド間でコンテキストをコピー＆ペーストする代わりに、すべての議論と変更提案がリポジトリ自体に紐付いた状態で保持されます。

GitHub Copilot、Claude、CodexがGitHubとVS Codeで直接動作することで、以下が可能になります：

• 早期にトレードオフを探索：エージェントを並行して実行し、コードが固まる前に競合するアプローチやエッジケースを浮き彫りにします。
• コンテキストを作業に紐付ける：エージェントはステートレスなプロンプトからではなく、リポジトリ、Issue、プルリクエストの内部で動作します。
• 新しいレビュープロセスを不要に：エージェントが生成した変更は、チームメイトの作業をレビューするのと同じ方法でレビューできる、ドラフトプルリクエストやコメントとして表示されます。

新しいダッシュボードを学ぶ必要も、別のAIワークフローを管理する必要もありません。すべてが既に使用している環境内で実行されます。

チーム全体のために構築

これらのワークフローは個人の開発者だけでなく、チーム全体に恩恵をもたらします。GitHub Agent HQは、AIがコードベースとどのように対話するかについて、組織全体の可視性と体系的な制御を提供します：

• エージェントコントロール：アクセスとセキュリティポリシーを一元管理し、エンタープライズ管理者が組織全体で許可されるエージェントとモデルを定義できます。
• コード品質チェック：GitHub Code Quality（パブリックプレビュー中）は、GitHub Copilotのセキュリティチェックを拡張し、変更されたコードの保守性と信頼性への影響を評価します。これにより、「LGTM」が長期的なコードの健全性を反映するようになります。
• 自動ファーストパスレビュー：コードレビューステップをGitHub Copilotのワークフローに直接統合し、人間がコードを見る前にGitHub Copilotが初期の問題に対処できるようにしました。
• インパクトメトリクス：GitHub Copilotメトリクスダッシュボード（パブリックプレビュー中）を使用して、組織全体の使用状況とインパクトを追跡し、エージェントが生成した作業の明確なトレーサビリティを提供します。
• セキュリティと監査可能性：監査ログとエンタープライズグレードのアクセス管理により完全な制御を維持し、エージェントがセキュリティ態勢に対抗するのではなく、協調して動作することを保証します。

これにより、チームはコード品質、アカウンタビリティ、信頼を犠牲にすることなく、エージェントベースのワークフローを採用できます。

今後さらに多くのエージェントが登場

ClaudeとCodexへのアクセスは、近日中により多くのGitHub Copilotサブスクリプションタイプに拡大される予定です。一方、Google、Cognition、xAIなどのパートナーと積極的に協力し、GitHub、VS Code、GitHub Copilot CLIワークフローにさらに多くの特化型エージェントを導入する準備を進めています。

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Mario Rodriguez

GitHub Copilot SDK（テクニカルプレビュー）が公開されました。GitHub Copilot CLIを支える同じエージェント基盤を、あらゆるアプリケーションに組み込むことができます。

エージェントワークフローをゼロから構築するのは大変です。

ターン間のコンテキスト管理、ツールやコマンドのオーケストレーション、モデル間のルーティング、MCPサーバーの統合、そしてパーミッション、安全性の境界、障害モードの設計が必要です。実際のプロダクトロジックにたどり着く前に、すでに小さなプラットフォームを構築することになってしまいます。

GitHub Copilot SDK（テクニカルプレビュー）は、その負担を取り除きます。GitHub Copilot CLIを支える同じGitHub Copilotエージェント基盤を、あらゆるアプリケーションに組み込むことができます。

GitHub Copilot CLIで使われている、本番環境で実証済みの実行ループにプログラムからアクセスできます。つまり、独自のプランナー、ツールループ、ランタイムを配置する代わりに、そのエージェントループを直接アプリケーションに組み込み、あらゆるユースケースに対応できます。

また、GitHub Copilot CLIの複数AIモデル対応、カスタムツール定義、MCPサーバー統合、GitHub認証、リアルタイムストリーミングといった機能も利用できます。

GitHub Copilot CLIの新機能

GitHub Copilot CLIを使えば、ターミナルから離れることなく、プロジェクトや機能の計画、ファイルの変更、コマンドの実行、カスタムエージェントの使用、クラウドへのタスク委任などが行えます。

最初の導入以来、GitHub Copilotのエージェントワークフローを拡張し、以下を実現しました：

• あなたの好みに合わせて動作 – 永続メモリ、無制限セッション、インテリジェントな圧縮機能を備えています。
• 思考を支援 – 探索、計画、レビューのワークフローで、各ステップで使用するモデルを選択できます。
• あなたの代わりに実行 – カスタムエージェント、エージェントスキル、完全なMCPサポート、非同期タスク委任に対応しています。

SDKはGitHub Copilot CLIをどのように拡張するのか？

SDKは、GitHub Copilot CLIのエージェント機能（計画、ツール使用、マルチターン実行ループ）を、お気に入りのプログラミング言語で利用できるようにします。これにより、GitHub Copilotをあらゆる環境に統合できます。AIワークフローを使用するGUIの構築、生産性を向上させる個人用ツールの作成、エンタープライズワークフローでのカスタム内部エージェントの実行が可能になります。

私たちのチームはすでに、以下のようなものを構築しています：

• YouTubeチャプター生成ツール
• エージェント用のカスタムGUI
• デスクトップでアプリを実行する音声コマンドワークフロー
• AIと対戦できるゲーム
• 要約ツール
• その他多数！

GitHub Copilot SDKは、GitHub Copilot CLIの背後にある同じエージェントループを再利用できる実行プラットフォームと考えてください。GitHubが認証、モデル管理、MCPサーバー、カスタムエージェント、チャットセッションとストリーミングを処理します。つまり、それらのビルディングブロックの上に何を構築するかはあなた次第です。

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2025年12月19日: GitHubは本日、日本においてデータレジデンシーに対応したGitHub Enterprise Cloudの一般提供を開始したことを発表しました。この新たな導入オプションにより、データ所在地に厳格な要件や方針を持つお客様は、業務に不可欠な強固な管理機能とエンタープライズグレードのガバナンスを維持しながら、GitHub Enterprise Cloudの導入が可能となります。

これまで日本におけるクラウド導入は、複雑な規制や老朽化したレガシーシステムが障壁となり、多くの企業が世界の競合他社と同じペースでモダナイゼーションを推進できない状況が続いていました。こうした課題は、金融、医療、行政、重要インフラといった規制の厳しい業界で特に顕著であり、厳格なコンプライアンス要件がクラウド移行をより困難にしてきました。

今回、日本でのデータレジデンシー提供開始により、企業はクラウドの拡張性を活用しつつ、コードやリポジトリデータの保存場所を柔軟に管理できるようになります。これにより、企業は安心してクラウドへ移行することが可能となります。その結果、GitHubプラットフォームが提供する生産性と拡張性のメリットを最大限享受しながら、安全にモダナイゼーションを加速できます。

GitHubのプロダクトマネジメント担当バイスプレジデントであるトッド・マニオン（Todd Manion）は次のように述べています。「クラウドの導入は、効率性を高め、AIを活用した開発を促進し、ソフトウェア提供を加速するだけでなく、チームが安全にコーディングや協働ができるよう支援します。日本におけるデータレジデンシー対応のGitHub Enterprise Cloudの提供開始は、企業が必要とするガバナンスとセキュリティフレームワークの下で、GitHubプラットフォームの最大限の活用を可能にします。これにより、企業の生産性と競争力の向上、そして長期的なデジタルリーダーシップ確立への道を切り拓きます」

Microsoft Azureのエンタープライズグレードのインフラストラクチャとセキュリティを基盤とすることで、お客様のコードは送信中および保存時のいずれにおいても保護され、Microsoftの高い基準と運用上の卓越性による恩恵を受けることができます。

お客様からのコメントをご紹介します。

株式会社日本総合研究所のシステム企画部 兼 技術統括部（LLMCoE）部付部長である北野 健太氏は次のように述べています。「弊社では、クラウド上でのソースコード管理や生成AI活用にあたり、データの所在管理や各種法的要件の適合といった観点から、セキュリティ・ガバナンスの確保が大きな課題となっておりました。今回のData Residency日本版のリリースにより、これらの課題が解消され、より高度なDevSecOpsやAI支援開発にも安心して取り組める環境が整うと考えています。これを機に、弊社の開発現場における生産性とイノベーションが一層加速することを期待しています」

ＳＯＭＰＯシステムズ株式会社のアーキテクト本部　クラウドアーキテクチャグループ　クラウドビルディングチーム　課長　である里見 智徳氏は次のように述べています。「GitHub Enterprise Cloudの日本国内でのデータレジデンシー対応、これは本当に待ち望んでいました。金融業界にとって、国内でのデータレジデンシー確保と厳格な規制準拠は最重要課題です。我々にとっても、開発スピードをセキュアな環境で加速できる選択肢が増えたと言えます。これにより、お客様により迅速かつ信頼性の高いサービスを提供できるようになるでしょう」

また、GitHub Copilotのコードレビュー機能が、日本国内でのデータレジデンシーに対応したGitHub Enterprise Cloudにおいてプレビュー版として利用可能になりました。これにより、プルリクエスト内で最新のエージェント型コードレビュー機能を試すことができます。詳細はこちら。

GitHubは、米国において連邦政府機関の厳格なセキュリティおよびコンプライアンス要件を満たすため、「FedRAMP（Federal Risk and Authorization Management Program）Moderate」の取得に向けた取り組みを積極的に進めています。この取り組みは、グローバル基準への準拠に向けた強固な基盤を築くものです。さらに日本国内においても、お客様のセキュリティとコンプライアンスをより一層強化するため、「政府情報システムのためのセキュリティ評価制度（ISMAP）」の取得に向けた取り組みを進めています。

また、本発表に伴い、すべてのお客様がセルフサービス購入を通じて、日本国内でのデータレジデンシーに対応したGitHub Enterprise Cloudを導入できる新たな機能も提供される予定です。

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GitHubでは、セルフホスト型GitHub Actions向けに発表していた課金内容の変更を延期し、アプローチを再検討するための時間を設けることにしました。

• GitHubホストランナーの価格改定について：2026年1月1日より、GitHubホストランナー（GitHub側のサーバーで実行する実行環境）の価格を最大39%引き下げる計画は、予定通り進めていきます。
• 延期の背景：私たちは皆様からの投稿を読み、フィードバックに耳を傾けてきました。Actionsのコントロールプレーン（管理システム）を運営するには多大なコストがかかっており、大規模な顧客環境、特に複雑なエンタープライズシナリオでセルフホストランナーが動作するようサポートしてきました。
• 今後の対応：上記のような背景は重要であるものの、今回の変更において、計画段階でより多くのお客様を巻き込めなかったことは私たちのミスでした。GitHub Actionsをより良くするため、まずは開発者、お客様、パートナーの皆様と会い、より密接に意見を聞くための時間を取ります。また、直接的なフィードバックを収集するためのディスカッションの場を設けており、それをGitHub Actionsのロードマップに反映させていく予定です。私たちは、GitHub Actionsおよびプラットフォーム全体を通じて一貫したサービスを提供し、皆様の信頼を獲得できるよう努めてまいります。

当初の発表の内容と背景（2025年12月16日）

[背景と目的] 歴史的に、セルフホストランナー（利用者自身で準備するサーバー）を利用するお客様は、GitHub Actionsのインフラやサービスの多くを無料で利用できていました。これは、これらの不可欠なサービスの維持・発展にかかるコストの大部分が、GitHubホストランナー（GitHubが提供するサーバー）の料金によって補填されていたことを意味します。

今回の価格改定により、コストを使用状況や各Actions利用者に提供される価値に密接に合わせることで、プラットフォーム全体でのさらなる革新と投資を促進します。
いくら課金されるかを知ることができるGitHub Actions価格計算ツールを用意しましたので、お客様は将来のコストを見積もることができます。

[利用者への影響]

• 大多数の利用者、特に個人や小さなチームには、価格の上昇はありません。
• 全てのお客様の96％は、請求額に変更はありません。
• 影響を受ける4％の利用者のうち、85％は請求額が減少し、残りの15％（全体から見れば絶対数はごくわずか）についても、増加額の中央値は約13ドル程度です。

[パブリックリポジトリでの利用について] GitHub Actionsは、パブリックリポジトリでは引き続き無料で利用可能です。2025年、開発者の皆様はパブリックプロジェクトにおいて、合計115億分（約1億8400万ドル相当）のActions実行時間を無料で利用しました。私たちは、利用者の皆様に高速で信頼性が高く、予測可能な体験を提供するために、今後もActionsへの投資を続けていきます。

背景

2018年にActionsをリリースした際、これほどまでに普及するとは想像もしていませんでした。2024年初頭までに、プラットフォームは1日あたり約2,300万件のジョブを実行するようになり、既存のアーキテクチャではこの成長曲線を安定して支えることができなくなりました。機能の開発速度を上げるためには、まず信頼性を向上させ、GitHub Actionsを支えていたレガシーなフレームワークを近代化する必要がありました。

私たちの解決策は、GitHub Actionsのジョブとランナーを支えるコア・バックエンドサービスを再構築することでした。その目標は、稼働率（アップタイム）とインフラ問題に対する回復力を向上させ、パフォーマンスを高め、内部の制限を減らし、GitHubの広範なプラットフォーム投資や開発者体験の改善を活かすことでした。この取り組みは成果を上げており、新しいプラットフォームの安定化に向けた最終段階にありますが、現在の大規模サービスを支える大きな助けとなっています。

2025年8月以降、すべてのGitHub Actionsジョブは新しいアーキテクチャ上で動作しており、1日あたり7,100万件のジョブ（開始当初から3倍以上）を処理しています。各エンタープライズ企業において、1分間に同時実行（開始）できるジョブの数が、旧アーキテクチャと比較して7倍に向上しました。

GitHubの目標は、いかなる製品においても、エンタープライズ企業に柔軟性と透明性を提供しながら、お客様のニーズを満たすことです。

今回の変更は、CI/CDがより高速で信頼性が高く、より優れたキャッシュ、より柔軟なワークフロー、そして揺るぎない信頼性が求められる世界をより良くサポートし、コアな体験を強化すると同時に、GitHub ActionsをGitHubのオープンで安全なエージェント型ワークロード向けプラットフォームとして位置づけるものです。

何が変わるのか？ 

[GitHubホストランナーの値下げ]

本日より、GitHubはActions全体で公平な課金を開始します。これにより、GitHubホストランナーの価格と、平均的なGitHubのお客様が支払う価格が引き下げられます。そして、使用するマシンタイプに応じて、GitHubホストランナーの純コストを最大39%削減します。

この削減は、すべてのランナーサイズにおける約40%の価格引き下げと、新設される1分あたり0.002ドルの「GitHub Actionsクラウドプラットフォーム料金」の組み合わせによって実現されます。GitHubホストランナーの場合、この新しいActionsクラウドプラットフォーム料金は、すでに値下げ後のメーター価格に含まれています。

パブリックリポジトリでの標準的なGitHubホストランナー、またはパブリックリポジトリでのセルフホストランナーの使用は、引き続き無料です。GitHub Enterprise Serverの価格は、この変更による影響を受けません。

値下げ幅は、お客様が最も頻繁に使用するマシンのタイプによって異なります。小型のランナーは相対的な価格削減幅が小さくなり、大型のランナーは相対的に大きな削減となります。

この値下げにより、高ボリュームのCIワークロードや、高速で安全な実行環境に依存するエージェントジョブの両方において、ハイパフォーマンスなコンピューティングがより利用しやすくなります。

価格アップデートの全詳細については、ドキュメント内の更新されたActionsランナー価格を参照してください。

この価格変更は、2026年1月1日から適用されます。

[GitHub Actionsクラウドプラットフォーム料金の導入]

GitHubは、GitHubホストランナーおよびセルフホストランナーにわたるすべてのActionsワークフローに対して、1分あたり0.002ドルの「Actionsクラウドプラットフォーム料金」を導入します。新しくリストされたGitHubランナーのレートには、この料金が含まれています。これは、パブリックリポジトリでのActions利用や、GitHub Enterprise Serverのユーザーには影響しません。

この料金体系の導入により、価格設定を消費パターンに適合させ、ホスティング形態を問わず、利用が増加しても一貫したサービス品質を確保できるようになります。

この変更は、セルフホストランナーの価格設定として、2026年3月1日から適用されます。（翻訳者追記：12月18日時点で適用の日時は未定です）

Actionsセルフホスト体験への投資の強化

[投資の拡大と今後の展望]

私たちは、Linuxコンテナ以外でも負荷に応じた実行環境の自動スケーリングを提供できるよう、セルフホスト体験への投資を拡大しています。例えば今後12ヶ月の間に、スケーリングへの新しいアプローチ、新しいプラットフォームのサポート、Windowsのサポートなどが含まれる予定です。2026年の新年に向けて、以下のような機能が予定されています ：

• GitHub Scale Set Client

この新しいクライアントは、Kubernetesの複雑さやARC（Actions Runner Controller）への依存なしに、独自の自動スケーリングソリューションを構築するための軽量なGo言語SDKをエンタープライズに提供します。

コンテナ、仮想マシン、クラウドインスタンス、ベアメタルといった既存のインフラとシームレスに統合し、ジョブのキューイング、安全な設定、インテリジェントなスケーリングロジックを管理します。お客様は柔軟な自動スケーリングを実装するためのサポートされた手段を得ることができ、セットアップの摩擦を減らし、GitHub Actionsをワークフロー以外（セルフホスト型のDependabotやGitHub Copilot Coding Agentなど）のシナリオにも拡張できるようになります。

• マルチラベルのサポート

GitHubホストの大型ランナー（larger runners）と、ARCおよび新しいScale Set Clientで管理されるものを含むセルフホストランナーの両方に対して、マルチラベル機能を再導入します。

• Actions Runner Controller (ARC) 0.14.0

この次期リリースでは、Docker設定を容易にする洗練されたHelmチャート、強化されたロギング、更新されたメトリクス、正式化されたバージョン要件など、主要な品質向上が導入されます。また、レガシーなARCの非推奨化が発表され、より信頼性が高くメンテナンスしやすいアーキテクチャへの明確な移行パスが提供されます。お客様は、簡素化されたセットアップ、改善された可観測性（オブザーバビリティ）、および長期サポートへの安心感を得ることができ、運用上の摩擦を減らしスケーラビリティを向上させることができます。

• Actions Data Stream

Actions Data Streamは、実行されたアクションのバージョンなどのメタデータを含む、GitHub Actionsのワークフローおよびジョブのイベントデータのほぼリアルタイムで信頼できるフィードを提供します。この機能により、組織はイベントデータをコンプライアンスや運用の洞察のための監視・分析システムに統合できるようになり、可観測性とトラブルシューティングが強化されます。構造化された高精度なデータを大規模に提供することで、手動のログ解析への依存を排除し、チームが信頼性とパフォーマンスを先回りして管理できるようになります。

重要である理由

エージェントが開発チームの自動化の範囲を広げつつありますが、CI/CDは依然として現代のソフトウェアを配信するための中心です。これらのアップデートは、すべての開発者にとってより高速で信頼性の高いCI/CD体験と、GitHubのエージェント型プラットフォームを支える、スケーラブルで柔軟かつ安全な実行レイヤーの両方を実現します。

私たちの目標は、明確な価格設定、より強力なパフォーマンス、そして次の10年のソフトウェア開発に向けた製品の方向性によって、GitHub Actionsが大企業から個人の開発者に至るまでのニーズを確実に満たし続けることです。

よくある質問 (FAQ) 

Q: なぜ自分のハードウェア（サーバー）を使っているのに課金されるのですか？

歴史的に、セルフホストランナーを利用するお客様は、GitHub Actionsのインフラやサービスの多くを無料で利用できていました。これは、これらの不可欠なサービスの維持・発展にかかるコストの大部分が、GitHubホストランナーの料金によって補填されていたことを意味します。価格改定により、コストを使用状況や各Actions利用者に提供される価値に密接に合わせ、プラットフォーム全体でのさらなる革新と投資を促進します。利用者の多くには、特に個人や小さなチームには、価格の上昇はありません。将来のコストを見積もるために、Actions価格計算ツールを確認することができます。

Q: 新しいGitHubホストランナーの料金はいくらですか？

2026年1月1日に発効する更新後の料金については、「GitHub Actionsランナーの価格リファレンス」を参照してください。リストされているこれらの料金には、1分あたり0.002ドルの新しいActionsクラウドプラットフォーム料金が含まれています。

Q: なぜセルフホストランナーに対して、1分あたり0.002ドルという価格が適切だと判断したのですか？

私たちは、1分あたりの課金がユーザーにとって最も公平で正確であり、市場にある他のセルフホスト型CIソリューションと比較しても妥当であると判断しました。これは、利用頻度が低いお客様にも高いお客様にも深刻な影響を与えず、かつ最高のユーザー体験のために高速で柔軟なワークロードを提供し続けられる、持続可能な選択肢であると考えています。

Q: GitHub Actionsのどのジョブ実行シナリオが、この価格改定の影響を受けますか？

• プライベートリポジトリで実行され、標準のGitHubホストランナーまたはセルフホストランナーを使用するジョブが対象です。
• 大型（larger）のGitHubホストランナーで実行されるすべてのジョブが対象です。

パブリックリポジトリでの標準GitHubホストランナー、またはパブリックリポジトリでのセルフホストランナーの使用は、引き続き無料です。GitHub Enterprise Serverの価格は、この変更による影響を受けません。

Q: この価格改定はいつから適用されますか？

GitHubホストランナーの値下げは、2026年1月1日から適用されます。セルフホストランナーに対する新しい課金は、2026年3月1日から適用されます。これらの価格変更は、指定された日付にすべての顧客に対して影響します。

Q: 私のプランで利用可能な「無料使用枠（free usage quota）」は変わりますか？

2026年3月1日より、セルフホストランナーも無料使用枠に含まれるようになります。今日のLinux、Windows、macOSの標準ランナーと同様に、リスト価格に基づいて利用可能な枠を消費するようになります。

Q: セルフホストランナーの使用によって、プランの「無料使用分（free usage minutes）」が消費されますか？

はい、課金対象となるセルフホストランナーの使用は、お使いのプランに関連付けられた無料枠の時間を消費できるようになります。

Q: この価格改定は、GitHub Enterprise Serverのお客様にどのような影響を与えますか？

この価格改定は、GitHub Enterprise Serverを使用しているお客様には影響しません。GitHub Enterprise Server上でセルフホストランナーを使用してActionsジョブを実行しているお客様は、引き続き無料でホスト、管理、トラブルシューティング、およびActionsの利用を継続できます。

Q: プライベートリポジトリでのセルフホストランナーの利用料を、Azure経由で支払うことはできますか？

はい、GitHub EnterpriseまたはOrganizationに関連付けられた有効なAzureサブスクリプションIDがあれば可能です。

Q: GitHubカスタマーに対する全体的な影響はどのようなものですか？

顧客の96％は、請求額に変更はありません。影響を受ける4％のActionsユーザーのうち、85％はこの変更によってActionsの請求額が減少し、残りの15％（全体から見れば絶対数はごくわずか）については、増加額の中央値は約13ドル程度です。

Q: GitHubは、エンタープライズ規模の顧客だけでなく、個人の開発者への影響も考慮しましたか？

先月、プライベートリポジトリでGitHub Actionsを利用した個人ユーザー（FreeおよびProプラン）のうち、価格が上昇するのはわずか0.09％であり、その増加額の中央値は月額2ドル未満です。この影響は、プランに含まれる33時間以上のGitHubコンピューティング枠（無料枠）を使い切った後の話であり、パブリックリポジトリの無料利用には一切影響しません。さらに、全ユーザーベースの2.8％は、これらの変更の結果として月々のコストが減少します。残りのユーザーは、この変更による影響を受けません。

Q: Actionsの新しい月額コストはどのように確認できますか？

GitHub Actionsでは、現在および前年度の詳細な使用状況レポートを提供しています。過去の使用状況と、1月および3月に導入される新料金を照らし合わせることで、新しい料金体系下でのコストを見積もることができます。詳細な使用状況レポートを活用して、価格改定後の予想コストを計算するのに役立つチュートリアルを作成しました。

また、Actions価格計算ツールも更新しており、過去の使用状況が限られている場合や、将来の予想される使用状況を反映させたい場合に、より簡単に見積もりができるようになりました。

その他のリソース

• 2026年1月1日から適用される新しいGitHubホストランナーの料金については、GitHub Actionsランナーの価格ドキュメントを参照してください。
• 今後のGitHub Actionsのリリースに関する詳細は、GitHubパブリックロードマップをご覧ください。
• 予想されるActionsの使用コストを見積もるには、新しく更新されたActions価格計算ツールをご利用ください。
• 現在または過去のActionsの使用状況を確認するには、詳細な使用状況レポートの表示とダウンロードに関するドキュメントを参照してください。
• 既存のセルフホストランナー（SHR）の使用をGitHubホストランナー（GHR）へ移行することに関心がある場合は、ドキュメント内のSHRからGHRへの移行ガイドを参照してください。

本ブログはこちらのページの内容を翻訳したものです。

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Kyle Daigle

GitHub Universe 2025にて発表された、GitHubの次なる進化。それは、開発者がいつでもどこでもあらゆるエージェントをオーケストレーションできる単一の統合ワークフローです

現在、開発者をとりまくAIの環境は、よくある課題を抱えています。それは、AIのもつ膨大な力が様々なツールやインターフェースに分散しているということです。GitHubはこれまでも、Gitへのアクセス性の向上、プルリクエストによる体系的なコードレビュー、Actionsによるデプロイメントの自動化など、こうした体系的な課題の解決に常に取り組んできました。

1億8000万人の開発者が利用するGitHubは史上最速のペースで成長しています– そして毎秒新しい開発者がGitHubを使い始めていて、その80%が最初の1週間でGitHub Copilotを使用しています。AIはもはや単なるツールではなく、開発エクスペリエンスに不可欠な要素です。私たちの責任は、この新しい時代のコラボレーションを強力かつ安全に、そして既に信頼されているワークフローにシームレスに統合できるようにすることです。

GitHub Universeでは、Agent HQ(エージェント本部)を発表しました—これはGitHubプラットフォームの次の進化に向けたビジョンです。エージェントは後付けではなく、既存のシステムと同じように機能するべきと考え、エージェントをGitHubフローにネイティブ対応させます。

Agent HQは、すべてのエージェントを単一のプラットフォームに統合して、GitHubをオープンエコシステムにするものです。今後数か月以内に、Anthropic、OpenAI、Google、Cognition、xAIなどのコーディングエージェントが、有料のGitHub Copilotサブスクリプションの一部としてGitHub内で直接利用できるようになります。



このビジョンを実現するために、すでに信頼されている基本機能をベースに開発された新機能をリリースします。まずはミッションコントロールから。単一のコマンドセンターとして、 複数のエージェントの作業をどこからでも割り当て、指示し、追跡できます。VS Codeでも利用でき、エージェントの動作を計画し、カスタマイズする新しい方法です。企業で利用できる、エンタープライズグレードの機能を提供します：新しくなったエージェントコードレビュー、AIのアクセスとエージェントの行動を管理する専用のコントロールプレーン、そしてAIが業務に与える影響を理解するためのメトリクスダッシュボードです。

GitHubは、プラットフォームへの投資と、日々のワークフローで使われている基本機能の強化に尽力しています。新しいソフトウェア開発の世界は、こうした基盤となる取り組みによって支えられており、今後も最新情報をお伝えできることを楽しみにしています。

では発表された機能の詳細を見ていきましょう。

GitHubはAgent HQとなりエージェントの本部へ： すべてのエージェントのためのオープンなエコシステム

未来のエージェント型ワークフローとは、多数のエージェントを編成して、各エージェントが得意とする分野の複雑なタスクを並行して実行させることであり、分断されたツールを寄せ集めたり、単一のエージェントに依存したりする必要はなくなります。GitHubは、非同期コラボレーションの先駆者として、次世代の非同期ツールを確実に動かすことが私たちの責任だと考えています。

Agent HQで変わらないことは、Git、プルリクエスト、Issueといった使い慣れた基本機能を使うこと、そしてGitHub Actionsやセルフホスト型ランナーなど、お好みのコンピューティングリソースを利用することです。エージェントへのアクセスは、既存のGitHub Copilot有料サブスクリプションを通じて行います。

その上で、新しいAIの力へのアクセスを提供します。 今後数ヶ月間で、Anthropic、OpenAI、Google、CognitionとxAIのコーディングエージェントが、 GitHub Copilot有料サブスクリプションの一部としてGitHubで利用可能になります。今すぐ試したい方のために、今週から、GitHub Copilot Pro+で、VS Code InsidersからOpenAI Codexにタスクの割り当てができるようになります。これは、直接エディタから指定できる最初のエージェントになります。

GitHubとOpenAIのコラボレーションは、開発者によるソフトウェア開発の限界を常に押し広げてきました。最初のCodexモデルはGitHub Copilotの基盤となり、AIを活用した新世代コーディングのインスピレーションを与えました。私たちは、働く場所を問わず開発者と繋がるというGitHubのビジョンを共有しており、GitHubとVS Codeを利用する何百万人もの開発者にCodexを提供し、コードが書かれるあらゆる場所にCodexの力を広げられることを大変嬉しく思います。

OpenAI社　Codexプロダクトリード　アレクサンダー・エンビリコス氏

GitHubとの提携により、Claudeはチームのソフトウェア開発手法にさらに近づきます。Agent HQを使えば、ClaudeはIssueを拾い、ブランチを作成し、コードをコミットし、プルリクエストに応答し、他の共同作業者と同じようにチームと連携できます。これが、私たちが考える開発の未来です。エージェントと開発者が、既に信頼されているインフラストラクチャ上で共に開発を進めるのです。

Anthropic社　最高製品責任者　マイク・クリーガー氏

最高の開発ツールというものは、ワークフローにシームレスに統合され、集中力を途切れさせることなく作業を加速させます。Agent HQにより、Julesはネイティブな作業担当者となり、マニュアル操作を合理化して日常の開発作業との摩擦を軽減します。GitHubとの深い連携で、開発者の手元でのコラボレーションがより自然に効率的に行えます。

Google Labs プロダクトディレクター　キャシー・キレベック氏

ミッションコントロール: どこからでも操作できるコマンドセンター

Agent HQの力はミッションコントロールで発揮されます。これは、どこからでも操作できる統合コマンドセンターで、一貫したインターフェースのため、GitHub、VS Code、モバイル、そしてCLIでのAIエージェントのタスクを一つ一つ指示、監視、管理できます。ミッションコントロールを使えば、複数のエージェントから選択し、並行して行う作業を割り当て、あらゆるデバイスから進捗状況を追跡できます。

以下の機能も提供しています:

ミッションコントールはこちらからお試しください。

VS Codeの新機能: 計画、カスタマイズ、接続

ミッションコントロールは、VS Codeにも搭載されています。つまり、VS Code、Copilot CLI、GitHubで実行中のすべてのエージェントを単一のビューで表示できます。

VS Codeの新機能として組み込まれているのは、開発者はエージェントと協力してプロジェクトに取り組めるからです。素晴らしい結果を得るには、計画も重要です。そして同時に、プロジェクト開始前に適切なコンテキストを把握することは重要で、そのコンテキストは作業にも反映される必要があります。GitHub Copilotは、ファイルやプロジェクトの文化から学習することで、チームの作業方法に適応しますが、より具体的なコンテキストが必要になる場合もあります。

そこで今日ご紹介するのはPlanモードです。AskモードやAgentモードと並んで選択できるようになります。GitHub Copilotと連携することで、タスクへの段階的なアプローチを構築し、その過程で明確な質問をすることができます。事前にコンテキストを提供することで、GitHub Copilotの機能が向上し、コードの記述前、つまりプロセスの早い段階で、ギャップ、決定の不足、プロジェクトの欠陥を発見できるようになります。Planモードで作成された計画を承認すると、計画はGitHub Copilotに送信され、VS Codeでローカルに実装したりクラウドでエージェントを使用して実装が開始されます。

さらに細かい制御を行うために、VS CodeでAGENTS.mdを使ってカスタムエージェントを作成できるようになりました。「このロガーを優先する」、「すべてのハンドラーにテーブル駆動テストを使用する」といった明確なルールとガードレールを設定できる機能です。これにより、毎回プロンプトを再入力することなく、GitHub Copilotの動作を制御できます。

また、GitHub MCPレジストリが、VS Codeから直接利用できるようになりました。VS CodeはMCP仕様を完全にサポートする唯一のエディタです。Stripe、Figma、SentryなどのMCPサーバーをワンクリックで検出、インストール、有効化できます。専門家が必要なタスクの場合、GitHub Copilotでカスタムエージェントを作成し、独自のシステムプロンプトとツールを使ってGitHub Copilotの動作を定義できます。

チームが自信をもって管理できます

AgentHQによってAIの力を活用できるだけでなく、自信を持って使いこなすことができます。コードの品質を確保し、AI がワークフローに与える影響を理解し、AI がコードベースや組織とどのようにやり取りするかをコントロールすることは、チームの成功に不可欠であり、私たちはこれらの課題に真っ向から取り組んでいます。

コードの品質に関する根本的な問題は、「LGTM」が必ずしも「コードが健全である」ことを意味するわけではないことです。レビューは合格するかもしれませんが、それでもコードベースの品質が低下し、すぐに長期的な技術的負債につながる可能性があります。本日公開プレビューとしてローンチした GitHub Code Qualityで、組織全体の可視性、ガバナンス、レポート機能を活用して、あらゆるリポジトリにおけるコードの保守性、信頼性、テストカバレッジを体系的に向上させることができます。これにより、GitHub Copilotのセキュリティチェックが拡張され、変更されたコードの保守性と信頼性への影響を分析できるようになります。

さらに、コードレビューステップを追加しました。GitHub Copilotコーディング エージェントのワークフローにも組み込むことで、GitHub Copilotが最初のレビューを実施し、問題に対処します (あなたにコードが表示される前に)。

組織として、GitHub Copilotがどのように利用されているかを把握する必要があります。そこで本日、GitHub Copilotメトリクスダッシュボードを公開プレビューとしてリリースします。これは、組織全体におけるGitHub Copilotの影響と重要な使用状況メトリクスを表示するものです。

AIエージェントやMCPを含むAIアクセスを管理するエンタープライズ管理者向けには、一貫性のあるチーム向けのAIコントロールを備えたコントロールプレーン-エージェントガバナンスレイヤーとして提供します。セキュリティポリシーの設定、監査ログ、アクセス管理をすべて1か所で行えます。エンタープライズ管理者は、許可するエージェントの制御、モデルへのアクセスの定義、組織内のGitHub Copilotの使用状況に関するメトリクスの取得も行えます。

開発者のために、開発者によって提供されます

私たち自身も開発者であることが、Agent HQを開発した理由の一つです。ツールがあなたを助けるのではなく、あなたと戦っていると感じる時があることを理解しています。「AIが支援」することが、より多くのコンテキスト切り替えを発生させたり、手間が増えたり、サブスクリプションが増えたり、そして約束された価値を得るために説明する時間が増えることを意味するならば、それは大きな問題です。

しかしそれは今日で終わります。

Agent HQはAIのハイプを表すものではありません。確実にコードをデリバリーするための現実です。開発者の選択の自由を妥協することなく、この新しい時代に秩序とガバナンスをもたらすことです。スピードと確信と共に、そしてあなたの望む方法で、AIのパワーを提供します。

開発者のホームへようこそ。ソフトウェア開発をともに進めましょう。

今年リリースしたものはこちらからご覧いただけます。

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