Sourcegraph、エージェント型バッチ変更の公開ベータ版をリリース
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Sourcegraph Blog
ソースコード管理プラットフォーム「Sourcegraph」が、開発者の作業を自動化する機能である「Agentic Batch Changes」の公開ベータ版を提供開始したと発表した。
AI深層分析を開く2026年8月4日 12:14
AI深層分析
キーポイント
自律的な移行実行ループ
AI エージェントが自然言語で指示を受け、リポジトリの特定(スコープ)、変更の実行、CI 失敗時のログ解析と修正、そしてプルリクエストの完成までを自律的に繰り返す。
柔軟な実行戦略
決定論的なスクリプトで処理可能な場合は自動化し、判断が必要な場合は Claude Code や Codex などのコーディングエージェントを介して変更を適用するハイブリッドアプローチを採用している。
人間との協調と制御
エージェントが詰まった際や意思決定が必要な際に停止して人間の介入を求めるほか、ユーザーはいつでもプロセスに割り込んで方向修正や文脈追加を行える設計となっている。
単一エージェントによる複数リポジトリの同時オーケストレーション
従来のスクリプト自動化では対応できない、類似するが同一ではない設定を持つ各リポジトリに対して個別に判断を下すことが可能である。
複雑なコード変更の自動化用途
破壊的変更を伴う依存関係のアップグレードや、コンテキストを必要とするコードパターンの更新など、従来手動で行われていた複雑な変更に対応する。
重要な引用
Agentic Batch Changes is now in public beta: an AI agent that scopes, executes, and ships large-scale code migrations across hundreds of repositories until every PR is mergeable.
The hard part is not knowing what change to make. The hard part is executing it safely at scale.
When CI fails, the agent reads the logs, figures out why, and pushes a follow-up commit.
"I looked at a GitHub injection issue where you have to set environment variables correctly. I was able to fix it with one prompt on both the Help Center frontend and backend, then extended this to all repos in Mercari. I found around 80 potential repos affected," Klitzke said.
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編集コメント
大規模リファクタリングやセキュリティパッチ適用における人的コストの削減を目的とした、実用的な AI エージェントの進化を示す事例である。Sourcegraph が持つコード検索基盤と外部モデルプロバイダーを組み合わせることで、単なるコード生成を超えた「実行と修正」の自律性を高めている点が注目される。
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2026 年 6 月 30 日
「Agentic Batch Changes」がパブリックベータ版としてリリースされました。これは、数百のレポジトリにまたがる大規模なコード移行をスコープ設定し、実行し、すべてのプルリクエストがマージ可能な状態になるまで自動で完了させる AI エージェントです。
1 つの移行で、全レポジトリに対応。
大規模なコード変更は、エンジニアリングチームが行う業務の中で最もコストが高く、ミスが発生しやすく、退屈なものの一つです。その理由は、変更自体が難しいからではありません。数百ものレポジトリにまたがって実施し、すべてのバリエーションを見落としなく検出し、CI の失敗に対応し、最終的にすべてのプルリクエストをマージ可能な状態に導くことが、巨大な調整作業となるからです。
あらゆるエンジニアリングチームは、いずれこの問題の同じ局面に直面します。依存関係のアップグレードが必要になったり、API が変更されて呼び出し元すべてを更新する必要が生じたり、セキュリティ脆弱性が報告され、次回の監査ウィンドウまでにすべての対象レポジトリへの修正が完了していなければならないケースなどです。難しいのは「どのような変更を加えるべきか」がわからないことではありません。重要なのは、それを大規模かつ安全に実行できるかどうかです。
これまでエンジニアリングチームには 4 つの選択肢しかなかったのです。手動で対応するか、壊れやすい独自自動化ツールを構築するか、コーディングエージェントに数百のレポジトリをローカルにクローンさせて移行プロセスを任せるか、あるいは移行を見送ってバックログを増やし続けるかのいずれかです。
本日、「Agentic Batch Changes」のパブリックベータ版をリリースします。これは、自前で自動化するには複雑すぎる移行に対応するためのソリューションです。
機能概要
Agentic Batch Changes は、Sourcegraph のバッチ変更実行エンジンとコード検索を基盤とした AI エージェントです。移行したい内容を自然な言葉で記述するだけで、残りはすべてエージェントが処理します。
その仕組みは以下のループで構成されています。
- スコープの特定: エージェントは Sourcegraph の検索機能と Deep Search を活用して、変更が必要なリポジトリをすべて特定し、各リポジトリへの影響度を分析した上で実行計画を立てます。
- 実行: 通常、エージェントはまず一つのリポジトリで試行錯誤しながらアプローチを洗練させ、その後他のリポジトリへ展開します。変更が決定論的にスクリプト化できる場合はそれを自動生成し、できない場合はコーディングエージェント(Claude Code、Codex、または Sourcegraph Model Provider を経由した任意のコーディングエージェント)に処理を委ねて判断力を働かせて変更を適用します。
- 対応: CI が失敗した場合、エージェントはログを読み込んで原因を特定し、その解決策を含むコミットを追加します。BuildKite や GitHub Actions など、あなたが利用している CI ログの取得方法を事前に教えることも可能です。
- 反復: エージェントはプルリクエストが CI をパスして人間による承認が可能になるまで作業を続けます。
- 確認と介入: エージェントが行き詰まったり判断を必要とする局面では、自動的に停止して問い合わせを行います。また、いつでもユーザーが介入して方向修正や文脈の追加、方針の変更を行うこともできます。
すべての変更セットはマージ前にエンジニアによってレビュー・承認されます。最終目標は単にプルリクエストを作成することではなく、すぐにでもマージ可能な状態にすることです。
単一のコーディングエージェントが 1 つのリポジトリでできることを、Agentic Batch Changes はすべてのリポジトリに同時に実行できます。
Mercari がどのようにして全社規模のセキュリティ脆弱性を特定したか
日本のマーケットプレイスプラットフォーム「Mercari」は、実験的なプレビュー期間中に Agentic Batch Changes を活用しました。Help Center チームのリーダーである Patrick Klitzke 氏は、同社のコードベース全体に存在する GitHub Actions の環境変数インジェクション脆弱性を特定し、大規模なパッチ適用を開始するためにこのツールを使用しました。
「GitHub の注入問題について調査した際、環境変数を正しく設定する必要があります。Help Center のフロントエンドとバックエンドの両方で 1 つのプロンプトを入力するだけで修正でき、Mercari 内の全リポジトリに拡張することができました。影響を受ける可能性があるリポジトリは約 80 件見つかりました」と Klitzke 氏は述べています。
注目すべき点は速度ではなく、介入を必要とせずにエージェントが示した判断力でした。Mercari のリポジトリはいくつかの点で似ていますが、設定が完全に同じではありません。スクリプトによる自動化であれば、最初のバリエーションの違いですぐに失敗していたでしょう。しかし、このエージェントは各リポジトリを個別に対応しました。
「Agentic Batch Changes を使えば、似ているが同一ではない設定のリポジトリも処理できます。通常のスクリプトによる変更は、文脈なしで単なるテキストの検索と置換操作になりがちです」と Klitzke 氏は説明しています。
Canva もプレビューに参加しており、Bazel のモノレポ内でコード所有権に基づいて Batch Changes を分割して使用しています。
対応機能
Agentic Batch Changes は、従来は自動化が難しかった複雑なコード変更を対象に設計されています。現在でも効果的に活用できるユースケースは以下の通りです。
- 破壊的変更を伴う依存関係のアップグレード。 API の仕様が変わるメジャーバージョンの更新において、エージェントが各サービス間のリポジトリごとの違いを処理します。
- 自信を持って実施する CVE 対策。 Sourcegraph の検索機能で脆弱なライブラリの使用箇所をすべて特定し、Agentic Batch Changes が影響を受けるすべてのリポジトリに修正版を配布します。Code Insights で対策の進捗を追跡し、完了まで管理できます。
- 文脈に基づいたコードパターンの更新。 単なる正規表現ではなく、状況に応じた判断が必要なリファクタリングです。社内スタイルの移行、非推奨 API の置き換え、Go の ioutil 削除、Java のプリミティブコンストラクタの非推奨化などが該当します。
- サービスごとの差異を考慮した新 API やライブラリの展開。 新しい認証契約の導入、サードパーティ製ライブラリの差し替え、サービスメッシュの変更などです。リポジトリごとに微妙に異なる更新が必要になるケースがほとんどです。
- CI パイプラインの近代化。 ビルドシステムの刷新、テスト基盤の全面見直し、一連のリポジトリにおける CI 設定の標準化などが含まれます。
- ドキュメントおよび AGENTS.md の生成。 エージェントツールの導入に向けたコードベースの準備として、リポジトリごとのドキュメントやガイダンスファイルを自動生成します。## このツールを共に作り上げよう
本日、この製品を公開ベータ版として皆様にご紹介できることを嬉しく思います。ぜひ、製品の形成に貢献してください。
公開ベータ版のため、まだ手触りの悪い部分もあるかもしれませんが、私たちは迅速な提供を進めています。その理由は、中核となる機能がすでに実際の顧客環境で動作し、確かな効果を発揮しているからです。私たち自身も、ここ数週間、このツールを毎日活用しています。
「Agentic Batch Changes」は、単一リポジトリ内でのタスク処理ではなく、複数リポジトリにまたがる大規模な変更や、手動では面倒になるような調整が必要なケースのために設計されています。単一リポジトリ内のコーディング作業については、Claude Code や Cursor の方が適しています。
皆様の移行ニーズについてお聞きしたいと考えており、このツールが実際の移行を成功させるお手伝いができれば幸いです。もし動作しない箇所や問題に遭遇した場合は、遠慮なくお知らせください。皆様からのフィードバックは、今後の開発方向性を直接形作る重要な要素となります。
利用開始
「Agentic Batch Changes」は、今日より Sourcegraph Cloud の顧客向けに公開ベータ版として提供を開始しました。ベータ期間中は無料でご利用いただけます。Self-hosted(オンプレミス)環境での利用可能日は、Sourcegraph 7.5 のリリースに合わせて2026年7月8日を予定しています。
sourcegraph.com/agentic-batch-changes または お問い合わせフォーム から、すぐに利用を開始できます。

組織のボトルネックを解消し、開発スピードを加速
Sourcegraph は、エンタープライズ向けのコード理解プラットフォームです。
原文を表示
June 30, 2026
Agentic Batch Changes is now in public beta: an AI agent that scopes, executes, and ships large-scale code migrations across hundreds of repositories until every PR is mergeable.
One migration. Every repository.
Large-scale code changes are one of the most expensive, error-prone, and tedious things engineering teams do. Not because the change itself is hard, but because doing it across hundreds of repositories, catching every variation, reacting to CI failures, and getting every PR to a mergeable state is an enormous coordination problem.
Every engineering team eventually faces the same version of this problem. A dependency needs upgrading. An API changes and every caller needs updating. A security vulnerability drops and the fix needs to reach every exposed repository before the next audit window. The hard part is not knowing what change to make. The hard part is executing it safely at scale.
Until now, engineering teams had four options: do it manually, build brittle one-off automation, ask a coding agent to clone hundreds of repositories locally and trust it to make it through the rollout, or avoid the rollout and let the backlog grow.
Today we're launching Agentic Batch Changes in public beta. It's what you use when the migration is too complex to automate on your own.
What it does
Agentic Batch Changes is an AI agent built on Sourcegraph's Batch Changes execution engine and code search. You describe the migration you want to run in plain language. The agent takes it from there.
Here's the loop:
- Scope. The agent uses Sourcegraph search and Deep Search to identify every repository that needs the change, understand how each will be affected, and build a plan for execution.
- Execute. The agent typically iterates on one repository first to refine its approach, then fans out to the rest. If the change can be scripted deterministically, it scripts it. If not, it routes to a coding agent step (Claude Code, Codex, or any coding agent via Sourcegraph Model Provider) to apply the change with judgment.
- React. When CI fails, the agent reads the logs, figures out why, and pushes a follow-up commit. You can teach it how to fetch your CI logs: BuildKite, GitHub Actions, whatever you use.
- Iterate. The agent keeps working until the pull request is CI-healthy and ready for a human to approve.
- Check in. When the agent gets stuck or needs a decision, it stops and asks. You can also interject at any point to correct course, add context, or change direction.
Engineers review and approve every changeset before it merges. The goal is always mergeability: not just opening a PR, but a PR that's ready to merge.
Anything a single coding agent can do in one repository, Agentic Batch Changes can orchestrate across all of your repositories at the same time.
How Mercari used it to scope a fleet-wide security vulnerability
Mercari, the Japan-based marketplace platform, has been using Agentic Batch Changes during the experimental preview. Patrick Klitzke, Team Lead at Help Center at Mercari, used it to identify a GitHub Actions environment-variable injection vulnerability across their codebase and begin patching it at scale.
"I looked at a GitHub injection issue where you have to set environment variables correctly. I was able to fix it with one prompt on both the Help Center frontend and backend, then extended this to all repos in Mercari. I found around 80 potential repos affected," Klitzke said.
The thing that stood out wasn't speed. It was how much judgment the agent exercised without requiring intervention. Mercari's repositories have similar setups, but not the same setup. Scripted automation would have collapsed at the first variation. The agent handled each repository individually.
"With the help of Agentic Batch Changes, you're able to handle repos that have similar, but not identical setups. A normal scripted change would most likely be a text search and replace operation without any context of how it's actually used," Klitzke said.
Canva has also been in the preview, using it to split Batch Changes by code ownership across a Bazel monorepo.
What it handles
Agentic Batch Changes is designed for the kind of code change that has historically been too complex to automate. Use cases that work well today:
- Dependency upgrades with breaking changes. Major-version bumps where the API surface shifts. The agent handles per-repo variation across services.
- CVE remediation with confidence. Sourcegraph search identifies every instance of a vulnerable library. Agentic Batch Changes ships the fix across every affected repository. Code Insights tracks remediation progress to close.
- Code pattern updates with judgment. Refactors that need context, not regex. Internal style migrations, deprecated API replacement, Go ioutil removals, Java primitive constructor deprecations.
- New API or library rollouts with per-service variation. New auth contracts, third-party library swaps, service mesh changes. Each repo often needs a slightly different update.
- CI pipeline modernization. Build-system changes, test infrastructure overhauls, standardizing CI configs across a fleet.
- Documentation and AGENTS.md generation. Generate per-repo documentation or guidance files to prepare your codebase for agentic tooling.
Help shape this tool
We're excited to share this product with you today, so you can help shape it! This is a public beta. There may be rough edges, and we're shipping fast, because the core capability is working in real customer environments and having real impact already. We've been using this tool daily for the past several weeks.
Agentic Batch Changes is made for multi-repo fleet-wide changes, not single-repo tasks. It is made for orchestration of large-scale changes, when coordinating them yourself would be tedious. For single-repo coding tasks, Claude Code or Cursor will serve you better.
We'd love to learn about your migration needs, and believe this tool will help you run real migrations. If you run into something that doesn't work, tell us. Your feedback will directly shape what we build next.
Availability
Agentic Batch Changes is available today in public beta for Sourcegraph Cloud customers. It's free during the beta period. Self-hosted availability arrives July 8, 2026 with Sourcegraph 7.5.
Visit sourcegraph.com/agentic-batch-changes or contact us to get started.

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AI算出
主要ニュースainew評価標準
記事は「Agentic Batch Changes」という新しい AI エージェント機能の公開ベータ開始を報じており、その仕組みや Mercari による導入事例など具体的な技術的・実装情報を提供しているため、新規性と関連性は高い。ただし、対象は Sourcegraph というグローバルツールであり、日本固有の規制や企業発表に言及していないため、日本関連性は低めとなる。
6つの評価軸を見る
- AI関連度
- 75
- 情報源の信頼性
- 25
- 新規性
- 75
- 調べる価値
- 25
- 重複の少なさ
- 100
- 日本での有用性
- 25
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