この記事のポイント
- CopilotのDynamic workflowsはAIに任せる作業の順序や引き継ぎをコードで定義する機能。公開プレビューで提供されます。
- 複数の作業を並列に進め、決めた地点で人の確認を挟んで再開できます。リリース前チェックなどの手順化を想定しています。
- Copilotの全プランが対象で、CLIは実験機能の有効化が必要。同じ手順でも、AIの判断結果は変わり得ます。
GitHubの発表から、開発作業を手順として定義する機能を紹介します。毎回の作業分担をAIに委ねる方式との違いを整理します。
Dynamic workflowsとは、決まった手順でAIに作業させる仕組み
GitHubは2026年10月1日、文字で操作するCopilot CLI・Copilotアプリ・外部開発向けのCopilot SDKに新機能「Dynamic workflows」を追加しました。ひとことで言うと、タスクの進め方をあらかじめコードで定義し、AIエージェントの作業を組み込める仕組みです。Copilotに自然言語で依頼して作成させることもできます。現在は公開プレビューで、仕様が変わる可能性があります。ステップは順番に実行することも、並列で同時に走らせることもでき、各ステップの結果を次のステップに受け渡せます。重要な判断が必要な場面では、あらかじめ決めたチェックポイントで処理を一時停止し、人間の確認を挟んでから再開することも可能です。
社内のリリースチェックやレビューを手順化する
公式の想定例としては、リリース前のチェック実行と失敗分析、コードの変更案（プルリクエスト）の複数ファイルを並列で確認する作業、コード全体でのパターン検索、変更内容の調査・計画・実装をまとめて進める作業などが挙げられています。作業を分担する複数のエージェントが互いの作業結果を検証し合う使い方もできるため、1人のエージェントに任せきりにせず、チェックの仕組みを手順の中に組み込める点が特徴です。
全プランで試せる公開プレビュー、CLIは設定が必要
Dynamic workflowsはCopilotの全プランで利用できます。Copilotアプリでは追加設定なしで使えますが、Copilot CLIでは--experimentalオプション、または対話中の/experimental onで実験的機能を有効にします。
毎回AIが作業の分け方を考える/fleetに対し、Dynamic workflowsは作成者が手順や引き継ぎ条件をコードで決めます。（手順が同じでも、AIの回答は変わり得ます。）日本企業でも、再現したいのが手順か判断結果かを分けて検討することが大切です（公式解説）。
まとめ：手順の再現と回答の再現を区別する
処理を振り分ける別の仕組みはHydraFusionの記事で紹介しています。
リリース前チェックなどを手順化したいチームは、対象を絞り、実行時間・利用量・止まった箇所を記録する方法が考えられます。人が確認する場面で停止できるかも評価すると、単に最後まで動いたかとは別の判断材料になります。手順を維持する担当と修正方法を整理してから、展開範囲を検討するとよいでしょう。
同じ「動的ワークフロー」という考え方は、Claude Managed Agentsのベータ機能にも登場しており、サービスをまたいで比較する際の参考になります。繰り返したい手順と人が判断する箇所を先に分けると、既存の自動化で足りる作業も含めて検討しやすくなるでしょう。
※2026年10月時点の情報です。
