マネージャーがAIエージェント(GitHub Copilot Agent)使ってみた

#AI
#GitHub Copilot
髙野将
2025.04.15
どーも、小売流通ソリューション部でマネージャーやっている髙野です。
チームの生産性向上のためにGitHub Copilot Agentを「マネージャー」である私が使い始めてみたので、その体験を共有したいと思います。
 なぜAIエージェントを試してみたのか正直なところ、チームメンバーにもっと「価値の高い仕事」に集中してほしいという思いがありました。例えば、
新機能の設計と実装
プロセス改善の検討
顧客との対話を通じた要件の深掘り
といったものです。
しかし、開発あるあるだと思いますが、結構本質的ではないタスクも発生します。
ライブラリのアップデート
使っていないコードの整理
簡単なスクリプトの作成
テストコードの整理
こういうものは、ある程度AIに任せられるんじゃない？と思い立ち、試してみることにしました。
 やってみたこと 基本的な進め方やることを決める
小さなタスクに分割してAIエージェントに依頼する
結果をレビューして良さそうならマージする
 よかったこと時間の使い方が改善
エージェントが作業している間に、顧客と話すための資料を作ったりできる
「あそこ直したいんだけど、メンバーは忙しくて手が回らないな...」というストレスが減った
技術的負債の解消が進んだ
「いつかやろう」リストの消化が進んだ
特に、ライブラリの整理とかテストコードの統一化とか
 困ったことAIの暴走（？）
「終わりましたので次にこれをやります→やりました」って勝手に進んでいく
「// 同様のコード」みたいに、いきなり必要なコードを端折ってしまう
依頼したところとは関係ないところまでいじっちゃう
レビューが忙しい
人間より圧倒的に早く作業するので、レビューのペースが追いつかない
意思決定の頻度が上がって疲れる
一度に一つのことしかお願いできない
AIがコードをいじっている間は、他の変更を加えることができない
 工夫したこと うまくいった対策分割統治
タスクは小さく区切る
範囲を明確に指定する
スモールステップ
「こんな感じでお願い」→確認→「次はこれで」
一気にやらせない
向き不向きの見極め
単純な置換作業は自分でやったほうが早い
複数ファイルにまたがる変更は任せると良い
ワークスペース分割
普段使うものとは別にAIエージェント専用のワークスペースを用意
project-name：普段の開発用
project-name-for-ai：AIエージェント用

AIエージェントにお願いしている間、自分は他のことをできるように
 他のマネージャーさんへのアドバイス任せたいことが明確でないと真価は発揮されない
要求、要件の明確化は必須
タスクの依存関係を考え、どんな順番でお願いするかも重要

AIエージェントは「新しいチームメンバー」という感じで接すると良い
できることとできないことがある
性格（特徴）を理解する必要がある
コミュニケーションの取り方を工夫する必要がある

はじめは小さな作業から試してみることをおすすめ
成功体験を積み重ねる
チームの受け入れ態勢も整えやすい

レビューの仕方を工夫しましょう
AIの作業は早いので、レビューのリズムを作る
細かく確認するポイントを決めておく

「メンバーが使えるようになる」ためのインストラクションは今後必要
「自分」だけが使えても真の「チームとして」の生産性向上にはならない
「強いチーム」を作るのはマネージャーの仕事

 まとめ正直、思った以上に使えます。特に「やりたいけど手が回ってない」作業の消化に効果がありました。
ただし、完全に任せきりにはできないので、適切な管理とレビューは必要です。でも、そこも含めて「新しいチームメンバーが入ってきた」と思えば、それほど特別なことではありません。
これからのエンジニアリングマネジメントでは、AIエージェントとの協働は避けられない話題になると思います。ぜひ、みなさんも試してみてください！
 余談この記事は、弊社の AI Starter を使ってたたき台を作り、微調整しました。
こちらもマネージャーの生産性をバクアゲするサービスですので、ぜひ導入をご検討くださいませ。