CopilotからPilotへ：Agentic Codingによる実装〜PR自動化の取り組み

こんにちは。LINEヤフー株式会社の平野です。普段はYahoo!ファイナンスの主にフロントエンド領域の開発とスクラムマスターを担当しています。LINEヤフー全エンジニアを対象としたAI利活用を横断的に推進する「AI利活用推進室」のメンバーでもあります。

本記事では、Copilotのようなコード補完ツールから一歩進み、AIが自律的にコードを生成・修正し、プルリクエストまで自動化する「Agentic Coding」の実践例を紹介します。

背景として、開発現場ではコードレビュー負荷の増大や、反復的な実装作業への工数割り当てが課題となっています。Copilotは開発者の補助として有用ですが、依然として人間の判断と操作が必要です。

そこで我々は、AIエージェントに具体的なタスク（例：「ユーザー認証機能を追加せよ」）を与えると、要件分析、設計、実装、テスト作成、そしてプルリクエストの作成・提出までを一貫して実行するフローを構築しました。

実装には、OpenAIのGPT-4を基盤とし、LangChainフレームワークを活用して、コード生成、リポジトリ操作、プルリクエスト作成などのステップを連携させています。エージェントは、事前に定義されたコーディング規約やプロジェクトのアーキテクチャを遵守します。

具体的なユースケースとして、既存のWebアプリケーションに新規APIエンドポイントを追加する作業を自動化しました。エージェントは、関連するモデル、コントローラー、ルーティング、テストファイルを生成し、変更内容を説明するプルリクエストを自動作成しました。

結果、単純な機能追加においては、従来の手動実装に比べて約70%の時間短縮を達成しました。また、生成されたコードの品質は高く、レビューでの指摘事項は主に設計上のニュアンスに限られました。

課題としては、複雑なビジネスロジックの理解や、大規模なリファクタリングへの対応が現在の限界点です。また、エージェントの判断を信頼するためのガードレールの設定が重要です。

今後は、より複雑なタスクへの対応、マルチエージェント協調による大規模開発への適用、そしてこの取り組みをオープンソースとして公開することを検討しています。

Agentic Codingは、単なるツールから「自律的な開発パートナー」への進化を示しています。開発者はより創造的で高付加価値な作業に集中できるようになるでしょう。