Microsoftによると、週次リリースへの移行を通じて、VS Codeチームは以下の取り組みが、ワークフローとプロセスを進化させる上で重要であることを学んだ。

1．作業を並列化

　コンテキストスイッチ（作業の切り替え）の前に複数のAIエージェントセッションを起動する習慣を付ける。ワークツリー、クラウドエージェント、複数のVS Codeセッションを最大限に活用する。

2．中間成果物を省略

　これまでの「会議の議事録→課題→仕様書→コード」という流れが、現在では「会議→エージェントセッション→コード→プルリクエスト（PR）」となっている。

3．開発スピードに比例して増大するオーバーヘッドを自動化

　VS Codeチームは、イシューのトリアージ（優先順位の選別）、コミットの要約、リリースノート、コードレビューを、AIエージェント開発環境「GitHub Copilot CLI」、ソフトウェア開発キット「GitHub Copilot SDK」、CI/CD（継続的インテグレーション／継続的デリバリー）ツール「GitHub Actions」を用いて自動化するエージェント駆動パイプラインを構築した。

4．スピードよりもハーネス（制御・管理機構）に投資

　テスト、ゴールデンシナリオ（主要なユーザーフローにおいて期待される動作の仕様）、コードレビューにおける所定の基準の適用が、エージェント主導の迅速な開発に伴って回帰テスト（変更による影響を確認するテスト）に追われる状況を防いでいる。

5．オーナーシップが進化

　プロジェクトマネジャー（PM）、開発者以外のエンジニア、コミュニティーコントリビューター、エージェントが任意のコンポーネントの開発に貢献できるようになった現在、従来のオーナーシップモデルは適応する必要がある。結果に対する責任はエンジニアに残る。

6．人間が定性的判断への関与を継続

　AIエージェントは正確さをチェックし、人間はユーザーにとっての感覚的な満足度を評価する。

業務の並列化による生産性向上

　これまで、マネジャーは会議といった管理業務が多いため、開発作業に時間を割くことは難しかった。しかし、AIエージェントがこの状況を変えつつある。以下のようなAIエージェントの活用により、管理業務と開発実務の両立が可能になっていると、Microsoftは説明する。

　「会議に入る前に3～4つのエージェントセッションを起動し、会議中にAIエージェントがバグ修正、機能のプロトタイピング、課題のトリアージなどを並行して進める。会議後、AIエージェントの出力をレビューし、マージするか、または再び指示を出し、作業させる」

　週次リリースへの移行で開発ペースが上がると、選別すべきイシューや追跡すべきコミット、書くべきリリースノートなども増える。MicrosoftのVS Codeチームは、こうしたオーバーヘッド（管理などの余分な処理負荷）の処理を以下のように自動化したという。

コミット要約の自動化

　過去24時間の複数リポジトリにわたる全てのコミットを取得し、高速モデルで要約するカスタムスラッシュコマンド（VS Codeで使用する独自コマンド）を構築した。

イシューのトリアージの自動化

　VS CodeはGitHubで最大級のオープンソースプロジェクトの一つで、毎日数百件のイシューが寄せられる。以前は1人の担当者が1週間かけて全イシューをトリアージする作業を持ち回りで行っていた。今では、イシューが作成されるたびにGitHub Actionsのエージェントループが起動し、重複の検出、適切なオーナー（担当者）の特定、ラベルの提案をするようになった。

PMもコードを書く時代へ

　従来のPMの仕事は、「仕様書を書く→イシューを作成する→エンジニアに引き渡す」という流れだった。しかし、このアプローチは仮説に基づくものであり、実際に作ってみなければ分からない部分が多かったとMicrosoftは述べる。

　現在は、PMもAIエージェントの活用によって、プロトタイプを作成し、PRとして提出している。VS CodeのAIエージェントによってSNS（ソーシャルネットワーキングサービス）などで得たフィードバックを基にPMがPRを作成し、検証の上、改善するというプロセスが定着しつつあるという。

　全てのプロトタイプが製品に取り込まれるわけではなく、コードの品質、構造、アーキテクチャの最終的な責任はエンジニアが引き続き負う。しかし、不完全であってもPRを提出することで、文書のやりとりよりもはるかに早く、具体的な議論を前進させることができるとMicrosoftは説明する。

開発スピードが上がるほど品質管理が重要

　開発スピードの向上は、回帰バグ（変更の影響によるバグ）のリスク増大につながる。AIエージェントを取り入れた開発では、適切な保護措置がなければ、品質が急速に低下する恐れがある。そのため、テストやガードレール（安全対策）が依然として重要だ。Microsoftは以下のように、AIエージェントを活用して品質の維持向上を図っているという。

• 自動検証
  • 複数のAIエージェントによる変更が期待通りかどうかを評価するカスタムエージェントを構築した。
• テスト整備
  • ゴールデンシナリオをAIエージェントに渡し、マージ後にこれに照らした検証を自動実行させている。
• コードレビュー
  • 全てのPRにCopilotによるコードレビューが自動的に適用される。
• 感覚に基づく定性的な評価
  • 機能に求められる定性的な要件を書き出し、実装がそれを満たしているかどうかをAIエージェントに評価させる手法を試験的に導入している。

　Microsoftは、こうしたAIエージェントを活用した開発ワークフローやプロセスが成立するためには、コードベースが、AIエージェントの効果的な貢献を可能にする構造、ドキュメント、テストカバレッジを持つ必要があると述べる。PMがエージェントに問題を投げかけ、合理的なPRが得られるなら、それはコードベースの構造、ドキュメント、テストカバレッジが良好であることを示しているという。