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GitHub×AIエージェントで開発管理を効率化する方法
GitHubには、IssueやPull Request、CIの実行結果など、開発業務に関するさまざまな情報が蓄積されます。
また、内容を確認した後も、対応が必要なIssueの優先順位付けや担当者への共有、進捗管理表への記録など、多くの作業が発生します。
AIエージェントを活用することで、IssueやCIの実行結果を整理・判断し、担当者への共有や進捗管理表への記録につなげることができます。
この記事では、GitHubの情報を活用して、整理、共有、進捗管理を効率化する、AIエージェントの具体的な活用例を紹介していきます。
GitHub×AIエージェントで効率化できる業務
AIエージェントを活用することで、GitHubを使用した開発業務をどのように効率化できるのか見ていきましょう。
Pull RequestのコードレビューとCI結果の分析
GitHubのPull Requestは、変更内容やCIの実行結果によって、確認すべき箇所や必要な対応が変わります。
YoomのAIワーカーなら、コードの変更内容やエラーログをもとに、バグの可能性やレビュー時に確認すべき点を整理できます。
例えば、「バグの可能性がある箇所」「CIの失敗原因」「レビュー時に確認すべき点」などの情報を整理し、GitHubへのコメントやSlackへの通知、データベースへの保存につなげられます。人が分析結果を最終確認してから対応を進めることで、レビュー時の確認作業を効率化できます。
①（トリガー）GitHub上で作成・更新された内容
②（AIワーカー）追加された内容を判定しコメントを追加
③（AIワーカー）判定内容をYoomデータベースに追加
④（AIワーカー）判定結果をSlackに通知
▼今回使用したテンプレートはこちら
提出されたソースコードをスキルに従って精査し、修正案と重要度ラベルを付けてGitHubのコメントやSlack、指定の管理シート等へ出力するAIワーカーです。レビュー件数が多く確認負担を減らしながら品質基準を保ちたい開発チームや、セキュリティ上の問題や規約違反の見落としを防ぎたい方におすすめです。
このAIワーカーは、提出されたソースコードをスキルに従ってさまざまな観点で問題を洗い出します。各指摘には修正案と重要度ラベルを付与し、GitHubのコメントやSlack、指定した管理シート等への出力までを一気に行います。
- コードレビューの件数が多く、エンジニアの確認負担を減らしながら品質基準を維持したい開発チームの方
- セキュリティ上の脆弱性や自社規約への違反を見落とさず、安定した品質でレビューを進めたい開発担当の方
- レビューの指摘内容をGitHubのコメントやSlack、管理シートツール等へまとめて出力し、チーム全体で共有したい方
- 「スキル」とは：
- AIワーカーが処理を行うための手順書です。詳しい設定方法は「【AIワーカー】スキル（旧マニュアル）の作成方法」をご参照ください。
- 「使用ツール」とは：
- AIワーカーが処理を行う際に使用するツールです。自社で普段使っているツールをAIに指示するだけで、データの取得先や出力先を自由に組み替えることができます。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」をご参照ください。
ルールや事例を参照してコードレビューできるAIエージェントを作ってみた
をご参照ください。
Issue・Pull Requestの進捗確認と開発レポート作成
複数のリポジトリで管理されているIssueやPull Requestは、件数が増えるほど状況の確認に手間がかかり、対応状況に応じた優先順位の判断や対応が難しくなります。
YoomのAIワーカーを活用することで、IssueやPull Requestの状況をもとに、対応が停滞している課題や期限が迫っている課題などの整理ができます。
例えば、「未対応のIssue」「レビュー待ちのPull Request」「対応が遅れている課題」といった情報を開発状況のレポートにまとめ、関係者への通知やデータベースへの保存につなげられます。定期的にレポートを作成することで、開発状況の把握や進捗管理に活用できます。
①（トリガー）指定の日時で起動
②（AIワーカー）GitHub上のPull Request、Issueを読み取る
③（AIワーカー）取得した情報を確認し、Googleドキュメントでレポートを発行
④（AIワーカー）発行したレポートの情報をSlackに通知
▼今回使用したテンプレートはこちら
プロジェクトの目標から必要なタスクを自動で分析・抽出し、マイルストーンを含めた構成案を作成するAIワーカーです。タスクの粒度を揃え、漏れのない計画を効率的に立案できるため、プロジェクトの可視化や進捗管理をスムーズに行いたい方におすすめです。
- プロジェクトの目標から具体的な実行プランへの落とし込みに時間を要しているプロジェクトマネージャーの方
- タスクの漏れや重複を防ぎ、論理的な整合性を保ったタスクリストを効率的に作成したいチームリーダーの方
- 進捗管理を円滑にするために、タスクを適切な粒度で細分化し、属性情報を整理したい管理担当者の方
チャットで指示を出すだけで自社の運用に合わせて自動で設定・アップデートされていきます。まずは、AIワーカーが処理を正しく実行できるよう「スキル」と「使用ツール」をカスタマイズしましょう。
- 「スキル」とは：
- AIワーカーが処理を行うための手順書です。詳しい設定方法は「【AIワーカー】スキル（旧マニュアル）の作成方法」をご参照ください。
- 「使用ツール」とは：
- AIワーカーが処理を行う際に使用するツールです。自社で普段使っているツールをAIに指示するだけで、データの取得先や出力先を自由に組み替えることができます。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
AIワーカーを使用してプロジェクトリスクを検知する方法は下記でも紹介しています。
AIエージェントを活用しプロジェクトリスクを自動検知する方法
Issue・Pull Requestのトリアージと変更リスク判断
GitHubのIssueやPull Requestは、件数が増えるほど、内容の確認や優先順位の判断に時間がかかりがちです。
YoomのAIワーカーなら、Issueのタイトルや本文、ラベル、Pull Requestの変更内容などの情報を基に、緊急度や影響範囲を判断できます。
例えば、「早急な対応が必要なIssue」「影響範囲が大きい変更」「担当者による確認が必要な項目」といった情報を抽出し、担当者への通知やラベルの更新、承認依頼、データベースへの記録につなげられます。重要な変更は人が最終確認してから対応することで、確認漏れを防ぎながらリポジトリを管理できます。
①（トリガー）GitHubに追加されたIssue
②（AIワーカー）作成されたIssueを読み取り、必要に応じて担当者に依頼を送信する
③（担当者対応）回答を送信する
④（AIワーカー）回答内容を基にIssueを更新する
▼AIワーカーの画面上での完了報告
▼更新されたGitHubのIssue
▼今回使用したテンプレートはこちら
入力された情報をもとにリスク分析・評価・対応策の提案を自動で行うAIワーカーです。事象の把握から影響範囲の整理、代替案の提示まで一連の分析作業を担うため、取引先や市場環境の変化に伴う対応に追われる調達・リスク管理担当の方や、根拠ある判断材料をもとにチームへの共有・意思決定をスムーズに進めたい管理職・経営層の方におすすめです。
- 「スキル」とは：
- AIワーカーが処理を行うための手順書です。詳しい設定方法は「【AIワーカー】スキル（旧マニュアル）の作成方法」をご参照ください。
- 「使用ツール」とは：
- AIワーカーが処理を行う際に使用するツールです。自社で普段使っているツールをAIに指示するだけで、データの取得先や出力先を自由に組み替えることができます。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」をご参照ください。
GitHub×AIワーカーで、日々の業務を効率化！
GitHub×AIエージェントを活用することで、 GitHub上のIssueやPull Request、CI結果などの分析や、担当者への通知・承認依頼、データベースへの記録などを自動化 できます。
Yoomなら、AIワーカーとGitHub、そして750種類以上のアプリ、データベース、通知、承認依頼などの機能をノーコードで組み合わせることが可能です。
また、YoomのAIワーカーにはGemini、OpenAI、Claude、DeepSeekなどの主要なAIモデルが標準で備わっているため、用途に合わせて最適なモデルを使い分けることができます。
あなたもGitHubでの開発管理にAIワーカーを活用し、日々の確認や情報共有の負担を減らしてみませんか？
よくあるご質問
Q：Claude CodeとYoomのAIワーカーは何が違いますか？
A：
Claude Codeは主に開発環境上で直接コードの理解や編集、テスト実行を行う「開発者個人」の生産性向上に向いています。一方、YoomのAIワーカーは、GitHubなどのアプリから情報を受け取り、分析後に「通知」「承認依頼」「データベースへの記録」など、チーム全体の業務フローを自動化する用途に適しています。開発作業そのものはClaude Code、その前後の管理や共有業務はYoomといった使い分けがおすすめです。
Q：AIワーカーとフローボットはどのように使い分けますか？
A：
フローボットとは、普段使っている複数のアプリをパズルのようにつなぎ合わせて、一連の業務の流れ（ワークフロー）を自動化できる仕組みのことです。決まった項目の転記や通知など、処理内容が明確な業務には「フローボット」が適しています。一方で、Issueの内容から文脈を読み取って分類したり、レポートの文章を作成したりする柔軟な判断が必要な業務には「AIワーカー」が適しています。
AIの柔軟性とフローボットの確実性を組み合わせた「ハイブリッド構成」も可能です。タスク消費や確実性に課題を感じた際は、この組み合わせがおすすめです。
Q：AIワーカーを利用する上での注意点はありますか？
A：
AIワーカーをより便利に、安心してご利用いただくために、以下のポイントをご確認ください。
- アプリ連携について：AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についても、事前にマイアプリ連携が必要です。
- プランによる制限：同時実行数、作成可能なAIワーカー数、利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- タスクの消費：AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費します。詳細については、ヘルプページの「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」をご参照ください。また、AIワーカー内で大容量データの取得や繰り返し処理を行うと、タスクを大きく消費する可能性があるのでご注意ください。
- スキルの設定：AIワーカーはスキルを詳細に設定することで、より適切な処理を実行しやすくなります。設定の詳細は「【AIワーカー】スキル（旧マニュアル）の作成方法」をご確認ください。
- サポート対象：カスタムアプリやカスタムコネクト機能は、フリー、パーソナル、ミニ、チームプランではお問い合わせサポートの対象外です。詳しくは「カスタムアプリ/カスタムコネクト機能について」や料金プランのページをご確認ください。
Q：AIに会社の機密情報を渡しても大丈夫ですか？
A：
はい、Yoomのセキュリティ基盤は非常に強固ですので、安心してご利用いただけます。Yoomは金融機関や大手企業でも導入されており、データの暗号化や厳重なアクセス管理など、安全に業務を行える環境を整えています。
Q：入力したデータがAIの学習に使われたりしませんか？
A：
入力したデータがAIの学習に利用されることはありません。YoomのAIオペレーションでは、各AIサービス（ChatGPTやGemini、Claudeなど）の提供企業が「ユーザーのデータをAIの学習に使用しない」と宣言している仕組みを利用しています。そのため、会社の機密情報や個人情報がAIの知識として取り込まれる心配はなく、安全にご利用いただけます。
プログラミング知識なしで手軽に構築できます。
