この記事は【ReviCo】 Advent Calendar 2025 の16日目の記事です。
昨日は、みんごさんの「仕事を早く片付けるコツ：効率と信頼を両立するシンプル戦術」でした！
はじめに
こんにちは、3度目のアドベントカレンダー投稿になる、カムリです。
この記事では、AIを活用してリリースの改善に取り組んでいる話を紹介します。
動機
ReviCoでは、今年の11月から開発者全員にGitHub Copilot（以下Copilotと表記）を導入しています。
本格的に導入し始めたのは最近ではありますが、一部の開発社員には試験運用として付与されており、既にある程度活用する人と全く活用していない人とで習熟度に違いがある状況でした。
全員がCopilotに慣れるため、まずAIを活用して既存の業務プロセスを改善できないかどうかを取り組むことになりました。
その一環として、リリース周りの業務をAI活用で楽にできるかどうかに取り組みました。
既存のリリースフロー
ReviCoでの既存のリリースフローはざっくりと以下の手順になっています。
① リリースブランチを作成する
② リリース手順書を作る
③ リリース手順書レビューする
④ 手順書をもとにリリース作業をする
このなかで特に時間がかかっていて、かつ開発者の負担になっているのが②でした。
②の特に辛いのがリリース項目の動作確認項目を記述するところで、その理由としては各項目についてリリースを想定した確認項目を記載する必要があり、一つのタスクについてある程度調査しながら記述しているためです。
この「リリース手順書作成ツラい問題」をAIを活用できないかどうかに取り組みました。
具体的なAI活用の取り組み
先ほどの問題点を解決するため、社員の希望制で「リリース周りの業務をAI活用プロジェクト（仮名）」を立ち上げて、チームで取り組むことにしました。
複数人で進めるのはいいものの、メンバー間でCopilotの習熟度にばらつきがあったため、学習も兼ねてまずは一人だけでリリース手順書作成をAI活用で楽にできないかを考えることにしました。
一週間各自で活用について考えてもらった後、集まって進捗の共有会を開いたところ、
- CopilotのAgent.mdを配置してチャットでリリース手順書を作成できるようにした
- Copilotを用いてリリース手順書ツクールというツールを作った（凄いUIでした！）
等、各自でAIの活用の仕方に違いが見られました。
手軽に始めることに重点を置いたため、CopilotのAgent.mdを利用して、リリースブランチからリリース手順書と動作確認項目を作るアプローチを洗練する形をとりました。
チーム内の2名がベースのAgent.mdを作成していたため、メンバー全員でそれを利用しながら検証を進めました。
このとき、先ほど言及した、時間がかかっていた動作確認項目を作成する部分については、コンテキストとして各タスクの説明やプルリクエストの内容をもとに、AIに確認項目を作らせるようにしました。
試験運用
ある程度Agent.mdをブラッシュアップしたところで、実際のリリース手順書タスクの際にお試しで利用することにしました。
その結果、リリース手順書作成にかかっていたコストが削減されました。
具体的には、今まで1人日ほどかかっていたコストが、ものの見事に数十分で完了するようになりました！
自動生成された動作確認項目についても、多少の手直しは必要ですが本番作業で使える程の項目になりました。
まだまだ一部粗いところがあり、その修正を加味してもおおよそ半日で終わるようにはなっています。
おわりに
本格的な運用はまだ始まっていないのと、まだ作成されるリリース手順書にはブラッシュアップできる部分があるので、引き続きAIを活用してリリースの改善に努めたいです。
また、業務プロセスの他の部分でもAIが活用できないかどうかを考えていきたいです。