システム全体像

概要: Autonomous Operationsは、人間介入を最小化する完全自律型AI開発オペレーションを実現する統合プラットフォームです。組織設計原則5原則に基づき、Agent階層・並行実行・ログ駆動開発を統合した次世代開発環境を提供します。

対象読者: 初心者 / アーキテクト / プロジェクトマネージャー 所要時間: 10分 前提知識: なし（このドキュメントがエントリーポイントです）

ビジョン

Autonomous Operationsは、AIによる完全自律型ソフトウェア開発の実現を目指しています。

vision:
  goal: "AIによる完全自律型ソフトウェア開発の実現"
  principles:
    - 人間は戦略決定・承認のみ
    - Agentが計画・実装・検証・デプロイを自動化
    - 組織設計原則による明確な責任・権限・階層
    - データ駆動の客観的判断

従来のワークフローとの違い

従来型:

Issue作成 → 人間が要件分析 → 人間が実装 → 人間がテスト
→ 人間がPR作成 → レビュー → マージ

Autonomous Operations:

Issue作成 → [自動分析・実装・テスト・PR作成] → 人間が承認 → 自動デプロイ

人間は戦略決定と最終承認のみに集中できます。

システム構成

アーキテクチャ全体図

┌─────────────────────────────────────────────────┐
│          Human Layer (戦略・承認)                │
│  ┌─────────┐  ┌─────────┐  ┌─────────┐        │
│  │TechLead │  │   PO    │  │  CISO   │        │
│  └────┬────┘  └────┬────┘  └────┬────┘        │
└───────┼───────────┼────────────┼──────────────┘
        │           │            │
    Escalation  Escalation  Escalation
        │           │            │
┌───────┴───────────┴────────────┴──────────────┐
│       Coordinator Layer (統括)                 │
│  ┌──────────────────────────────────┐         │
│  │      CoordinatorAgent            │         │
│  │  - タスク分解 (DAG構築)          │         │
│  │  - Agent割り当て                 │         │
│  │  - 並行実行制御                  │         │
│  │  - 進捗モニタリング              │         │
│  └──────────┬────────────┬──────────┘         │
└─────────────┼────────────┼────────────────────┘
              │            │
        Dispatch      Dispatch
              │            │
┌─────────────┴────────────┴────────────────────┐
│       Specialist Layer (実行)                  │
│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐   │
│  │CodeGen   │  │Review    │  │Issue     │   │
│  │Agent     │  │Agent     │  │Agent     │   │
│  └──────────┘  └──────────┘  └──────────┘   │
│  ┌──────────┐  ┌──────────┐                 │
│  │PR        │  │Deployment│                 │
│  │Agent     │  │Agent     │                 │
│  └──────────┘  └──────────┘                 │
└────────────────────────────────────────────┘

主要コンポーネント

1. Agent階層システム

3層構造によるAgent統括システム:

Human Layer: 戦略決定・承認のみ
Coordinator Layer: タスク分解・統括・並行実行制御
Specialist Layer: 専門実行（コード生成、レビュー、デプロイ等）

詳細はAgent階層システムを参照。

2. 並行実行システム

複数のIssue/タスクを同時並行で実行:

DAG（有向非巡回グラフ）による依存関係管理
Git Worktreeによるブランチ分離
バッティング回避機構
リアルタイム進捗モニタリング

詳細は並行実行アーキテクチャを参照。

3. GitHub as OS

GitHubの機能をOSコンポーネントとして活用:

Issues: プロセス管理
Projects V2: データベース
Webhooks: イベントバス
Actions: スケジューラ
Packages: ストレージ
Pages: ダッシュボード

詳細はGitHub as OSを参照。

4. Log-Driven Development (LDD)

すべての作業を構造化ログとして記録:

codex_prompt_chain: 思考プロセス
tool_invocations: 実行コマンド履歴
memory_bank: Agent間コンテキスト共有

詳細はLog-Driven Developmentを参照。

5. 組織設計原則5原則

組織運営の基本原則をシステムに実装:

責任と権限の明確化
結果重視
階層の明確化
誤解・錯覚の排除
感情的判断の排除

詳細は組織設計原則を参照。

リポジトリ構造

Autonomous-Operations/
├── .ai/                          # AIエージェント中枢管理
│   ├── logs/                     # LDD（ログ駆動開発）ログ
│   ├── parallel-reports/         # 並行実行レポート
│   └── issues/                   # GitHub Issue同期
├── agents/                       # Agent実装（予定）
│   ├── base-agent.ts
│   ├── coordinator-agent.ts
│   ├── codegen-agent.ts
│   ├── review-agent.ts
│   └── ...
├── scripts/                      # 自動化スクリプト
│   ├── parallel-executor.ts      # 並行実行システム
│   ├── task-wrapper.ts           # Task tool統合
│   └── ...
├── docs/                         # ドキュメント
│   ├── AGENT_OPERATIONS_MANUAL.md
│   ├── AUTONOMOUS_WORKFLOW_INTEGRATION.md
│   ├── REPOSITORY_OVERVIEW.md
│   └── ...
├── external/                     # 外部統合
│   └── github-mcp-server/        # GitHub MCP Server
├── AGENTS.md                     # Agent運用プロトコル
├── README.md                     # プロジェクト概要
├── @memory-bank.mdc              # 共有メモリバンク
├── package.json                  # npm scripts
└── .github/                      # GitHub設定
    ├── workflows/
    │   └── autonomous-agent.yml  # 自動化ワークフロー
    ├── labels.yml                # 組織設計原則Label体系
    └── CODEOWNERS                # 責任者自動割り当て

完全自律型ワークフロー

フルサイクル概要

graph TD
    A[Issue作成] --> B{IssueAgent分析}
    B --> C[Label自動付与]
    C --> D{CoordinatorAgent}
    D --> E[タスクDAG構築]
    E --> F[並行実行計画]
    F --> G[Agent割り当て]
    G --> H1[CodeGenAgent]
    G --> H2[ReviewAgent]
    G --> H3[TestAgent]
    H1 --> I[コード生成]
    H2 --> J[品質判定]
    H3 --> K[テスト実行]
    I --> L{スコア80+?}
    J --> L
    K --> L
    L -->|YES| M[PRAgent]
    L -->|NO| N[自動修正]
    N --> H1
    M --> O[Draft PR作成]
    O --> P[人間レビュー]
    P --> Q[Merge承認]
    Q --> R[DeploymentAgent]
    R --> S[本番デプロイ]

5フェーズ詳細

Phase 1: 初期化 (30秒)

Git同期
コンテキスト読込（.ai/prd.md, .ai/arch.md）
環境確認

Phase 2: 計画 (1-2分)

CoordinatorAgentによるタスク分解
DAG構築（依存関係解決）
Agent割り当て

Phase 3: 並行実行 (5-15分)

複数タスクの同時実行
リアルタイム進捗モニタリング
エラー自動リトライ

Phase 4: 検証 (3-5分)

静的解析（ESLint, TypeScript）
テスト実行（単体・E2E）
品質スコア算出（80点基準）

Phase 5: ハンドオフ (1-2分)

PRAgent実行（Draft PR作成）
LDD更新
メモリバンク更新
人間へのエスカレーション

主要KPI

KPI	計測方法	目標値	現在値
AI Task成功率	`success_rate`	95%以上	97%
平均実行時間	`total_duration_ms / total`	5分以内	3分
担当者アサイン率	Label付与完了率	100%	100%
エスカレーション正答率	適切なTargetへ	100%	100%
データ駆動判定実施率	quality_score使用率	100%	100%
品質スコア平均	ReviewAgent評価	85点以上	92点

統合元プロジェクト実績

ai-course-content-generator-v.0.0.1

project_stats:
  total_lines: 679,000+
  agents_implemented: 7種類（2,600行）
  labels_created: 65個（組織設計原則体系）
  kpi_achievement:
    ai_task_success_rate: 97%
    average_execution_time: 3分
    quality_score_avg: 92点
    escalation_accuracy: 100%

この実績を基に、Autonomous Operationsは汎用化・拡張された次世代プラットフォームとして開発されています。

環境構築

必須ツール

# Node.js
node -v  # v20+

# TypeScript
npm install -g typescript tsx

# GitHub CLI
gh --version  # v2.40+

# Git
git --version  # v2.40+

環境変数設定

# ~/.bashrc または ~/.zshrc に追加
export DEVICE_IDENTIFIER="MacBook Pro 16-inch"
export GITHUB_TOKEN="github_pat_..."
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."
export USE_TASK_TOOL="true"
export USE_WORKTREE="true"

初期セットアップ

# リポジトリクローン
git clone https://github.com/user/Autonomous-Operations.git
cd Autonomous-Operations

# 依存パッケージインストール
npm install

# Worktreeディレクトリ作成
mkdir -p ~/Dev/worktrees/autonomous-operations

# ドキュメント確認
cat docs/AGENT_OPERATIONS_MANUAL.md

実行例

単一Issue実行

npm run agents:parallel:exec -- --issues=270 --concurrency=1

複数Issue並行実行

npm run agents:parallel:exec -- --issues=270,240,276 --concurrency=3

レポート確認

# 最新レポート表示
cat .ai/parallel-reports/agents-parallel-*.json | jq

# 成功率集計
jq '.summary.success_rate' .ai/parallel-reports/*.json | \
  awk '{sum+=$1; count++} END {print sum/count "%"}'

今後のロードマップ

Phase 1: 基盤構築 (完了)

Agent階層構造設計
並行実行システム実装
LDD運用プロトコル確立
組織設計原則Label体系統合

Phase 2: Agent実装 (進行中)

Phase 3: GitHub Actions統合 (1週間)

autonomous-agent.yml ワークフロー作成
Issue自動トリガー
PR自動作成
デプロイ自動化

Phase 4: リアルタイム化 (1ヶ月)

WebSocketリアルタイム更新
Mermaidガントチャート生成
Slack/Discord通知統合

次のステップ

初めての方は以下の順序でドキュメントを読むことを推奨します:

本ドキュメント（システム全体像）
Getting Started - 環境構築
Agent階層システム - Agent理解
並行実行アーキテクチャ - 実行方法
Agent運用マニュアル - 実践的な運用

最終更新: 2025-10-10 バージョン: 2.0.0 管理者: AI Operations Lead

システム全体像

システム全体像

ビジョン

従来のワークフローとの違い

システム構成

アーキテクチャ全体図

主要コンポーネント

1. Agent階層システム

2. 並行実行システム

3. GitHub as OS

4. Log-Driven Development (LDD)

5. 組織設計原則5原則

リポジトリ構造

完全自律型ワークフロー

フルサイクル概要

5フェーズ詳細

Phase 1: 初期化 (30秒)

Phase 2: 計画 (1-2分)

Phase 3: 並行実行 (5-15分)

Phase 4: 検証 (3-5分)

Phase 5: ハンドオフ (1-2分)

主要KPI

統合元プロジェクト実績

ai-course-content-generator-v.0.0.1

環境構築

必須ツール

環境変数設定

初期セットアップ

実行例

単一Issue実行

複数Issue並行実行

レポート確認

今後のロードマップ

Phase 1: 基盤構築 (完了)

Phase 2: Agent実装 (進行中)

Phase 3: GitHub Actions統合 (1週間)

Phase 4: リアルタイム化 (1ヶ月)

関連ドキュメント

他セクション

次のステップ