🤖 AI-to-AI Coordination: ローカル → リモート Copilot 開発フロー

実験日: 2026-03-02
目的: ローカル Copilot がリモート Copilot に実装指示を出し、自動実装させる協調開発フローの確立

🎯 実験概要

実現したこと

ローカル Copilot（VS Code） が詳細な実装仕様を作成し、リモート Copilot（GitHub copilot-swe-agent） が自動的に実装・PR 作成を行う協調開発フローを実現。

ローカル Copilot
  ↓ 実装仕様作成（Issue）
GitHub Issue #47
  ↓ 自動トリガー
4つのワークフロー並列実行
  ├─ auto-assign-copilot.yml → アサイン
  ├─ notify-issue-*.yml → Google Chat 通知
  ├─ sync-issues.yml → Supabase 同期
  └─ workflow-status-check.yml → 状態確認
  ↓
リモート Copilot
  ├─ Issue 内容解析
  ├─ タスクリスト生成
  ├─ PR #48 作成
  └─ 実装開始

📋 実験手順

Phase 1: 実装仕様の作成

ローカル Copilot が実施:

スケルトンファイル作成
- scripts/bpmn_to_actions_converter.py を作成
- TODO コメントと仕様概要を記載
詳細 Issue 作成
- Issue #47: 🔧 Implement BPMN YAML to GitHub Actions Converter
- 入力・出力形式のサンプルコード
- 実装要件（必須機能・オプション機能）
- 完了条件（チェックリスト）
- 実装のヒント（骨格コード）

Issue に含めた情報:

入力形式: BPMN YAML 構造
出力形式: GitHub Actions YAML
変換ルール4項目
ファイル構成（既存編集、新規作成）
pytest テスト要件

Phase 2: 自動ワークフロー実行

Issue #47 作成直後に自動実行:

ワークフロー	実行時間	結果	機能
auto-assign-copilot.yml	9秒	✅	kenichimiyata + copilot-swe-agent をアサイン
notify-issue-to-googlechat.yml	13秒	✅	テキスト通知送信
notify-issue-card-to-googlechat.yml	14秒	✅	リッチカード通知送信
sync-issues.yml	43秒	✅	Supabase `github_issues` テーブルに同期
workflow-status-check.yml	-	⏳	他ワークフロー完了後にトリガー

通知内容例（Google Chat）:

🆕 Issue #47 opened
📋 🔧 Implement BPMN YAML to GitHub Actions Converter
👤 kenichimiyata
⏰ 2026-03-02 12:51:00
🔗 https://github.com/kenichimiyata/ai-automation-dashboard/issues/47

Phase 3: リモート Copilot の自動応答

copilot-swe-agent が実施:

自動アサイン完了 （9秒後）
- Issue #47 に kenichimiyata + copilot-swe-agent がアサイン
PR 自動作成 （約2分後）
- PR #48: [WIP] Add BPMN YAML to GitHub Actions converter
- ブランチ: copilot/implement-bpmn-to-github-actions
- “Fixes #47” を自動設定
タスクリスト生成
- ✅ Explore repository structure
- ⏳ Implement scripts/bpmn_to_actions_converter.py
- ⏳ Create scripts/bpmn_yaml_schema.py
- ⏳ Create examples/bpmn-process-example.yml
- ⏳ Create tests/test_bpmn_converter.py
- ⏳ Update README.md
Copilot セッション開始
- Session ID: adbc9772-56c3-4f4b-bfff-6cee55ea6a21
- “started work on behalf of kenichimiyata”

🔧 技術実装

ワークフロー構成

1. auto-assign-copilot.yml

name: "🤖 Auto-Assign Copilot to New Issues"

on:
  issues:
    types: [opened]

jobs:
  assign-copilot:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - name: Assign Issue Creator
        run: gh issue edit $ --add-assignee $
        
      - name: Assign Copilot Bot
        env:
          GH_TOKEN: $
        run: |
          # GraphQL で Copilot Bot の Node ID 取得
          BOT_NODE_ID=$(gh api graphql -f query='...')
          gh api graphql -f query='mutation {...}'

特徴:

Issue 作成者を自動アサイン
copilot-swe-agent を GraphQL 経由でアサイン（Bot 専用 API）

2. workflow-status-check.yml

name: "🔍 Workflow Status Check"

on:
  issues:
    types: [opened, edited, closed]
  workflow_run:
    workflows: ["🤖 Auto-Assign Copilot", "🔄 Sync Issues to Supabase"]
    types: [completed]

jobs:
  check-workflow-status:
    steps:
      - name: GitHub Actions 実行履歴取得
        run: gh run list --limit 5 --json name,status,conclusion
      
      - name: Google Chat に状態通知
        run: |
          curl -X POST $WEBHOOK_URL -d '{
            "text": "🔍 ワークフロー実行確認\n📌 Issue: #47\n⚡ 実行中: 4ワークフロー"
          }'

特徴:

Issue イベントと workflow_run イベントの両方に対応
全ワークフローの実行状態をまとめて通知

Supabase スキーマ

github_issues テーブル:

CREATE TABLE github_issues (
  id UUID PRIMARY KEY DEFAULT uuid_generate_v4(),
  issue_number INTEGER NOT NULL,
  title TEXT NOT NULL,
  body TEXT,
  creator TEXT,
  status TEXT DEFAULT 'open',
  labels TEXT[],
  created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW(),
  updated_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW(),
  metadata JSONB
);

RLS ポリシー:

Public read: 全ユーザーが読み取り可能
Authenticated write: 認証済みユーザーのみ書き込み可

📊 実験結果

成功指標

項目	目標	実績	評価
Issue → アサイン自動化	30秒以内	9秒	✅ 優秀
ワークフロー並列実行	4つ同時	4つ確認	✅ 成功
Google Chat 通知	即時配信	13-14秒	✅ 成功
Supabase 同期	1分以内	43秒	✅ 成功
リモート Copilot 応答	5分以内	約2分	✅ 優秀
PR 自動作成	自動作成	✅ Draft PR	✅ 成功

タイムライン

00  Issue #47 作成
09  auto-assign-copilot.yml 完了
13  notify-issue-to-googlechat.yml 完了
14  notify-issue-card-to-googlechat.yml 完了
43  sync-issues.yml 完了
00  PR #48 作成（リモート Copilot）
30  Initial plan コミット
⏳     実装作業継続中

💡 考察

成功要因

詳細な仕様提供
- 入力・出力の具体例を YAML で提示
- 実装ヒント（骨格コード）を提供
- チェックリスト形式の完了条件
自動化の完全性
- Issue 作成だけで4つのワークフローが自動実行
- 人間の介入なしでリモート Copilot まで到達
トークン設定の正確性
- GH_TOKEN（issues:write 権限）
- GOOGLE_CHAT_WEBHOOK
- SUPABASE_URL + SUPABASE_ANON_KEY

課題と改善点

workflow-status-check.yml の遅延
- workflow_run イベントは他ワークフロー完了後
- リアルタイム性を求めるなら別トリガーが必要
リモート Copilot の実装速度
- PR 作成は高速だが、実装完了には時間がかかる
- より複雑な Issue では数時間かかる可能性
エラーハンドリング
- ワークフロー失敗時の通知が不十分
- リトライ機構の実装が必要

🚀 次のステップ

Milestone 3 への展開

完成した基盤:

✅ Issue 作成 → リモート Copilot 自動実装
✅ ワークフロー並列実行・通知システム
✅ Supabase リアルタイム同期

次の実装:

VS Code 拡張機能
- Supabase Realtime リスナー
- Issue 作成 UI
- PR レビュー通知
BPMN YAML → GitHub Actions 変換
- プロセス定義から自動生成
- Mermaid 図の自動生成
- バリデーション機能
AI Agent State 管理
- ai_agent_state テーブル活用
- タスク進捗の可視化
- 複数 Agent の協調制御

BPMN 駆動開発の実現

graph LR
    A[BPMN YAML設計] --> B[Actions自動生成]
    B --> C[ワークフロー実行]
    C --> D[Supabase同期]
    D --> E[VS Code通知]
    E --> F[AI Agent実装]
    F --> G[PR作成]
    G --> H[レビュー・マージ]
    H --> I[Mermaid図更新]
    I --> A

📚 参考リソース

ドキュメント

GitHub

🎓 学んだこと

AI 協調開発の原則

明確な仕様こそが鍵
- サンプルコードは必須
- 期待する出力を具体的に提示
- チェックリストで完了条件を明確化
自動化は段階的に
- まずは単一ワークフローで動作確認
- 並列実行は依存関係を慎重に設計
- エラー時のフォールバック
AI に任せる・人間が確認
- Draft PR で実装途中でも確認可能
- 自動マージは慎重に（レビュー必須）
- AI の判断に人間の承認を挟む

GitHub Actions のベストプラクティス

workflows は小さく分割
- 1つのワークフロー = 1つの責務
- 並列実行で高速化
- デバッグが容易
Secrets 管理の徹底
- Repository Secrets で一元管理
- 環境変数経由で渡す
- ログに出力しない
通知は多段階で
- テキスト通知（速報）
- リッチカード（詳細）
- ワークフロー状態確認（まとめ）

更新履歴:

2026-03-02: 初版作成（実験直後）

AI-to-AI Coordination

Public documentation - GitHub Issues + Supabase Realtime + VS Code Copilot