AI AgentにGitHub権限を渡す前に確認したい5つのこと

AI Agentが開発フローに組み込まれ、Issueを読んだりPRをレビューしたりテストを実行したりする存在になりつつある。便利さに引かれて全ての権限を渡したくなるが、その前に確認すべきことがある。「AIに悪意があるかどうか」ではなく「間違った判断をした時、影響がどこまで及ぶか」という問題だ。これが、AI時代の権限設計の核である。

まず「Read」と「Write」を徹底的に分ける。Agentに調査だけを任せるなら、Repository読み取り権限だけで十分だ。最初はそこから始めるべきだ。次に重要なのが、人間の開発者とAgentの権限を同じレベルに設定しないことだ。人間なら「これは本番環境だから慎重に」と判断できるが、Agentはタスク達成を優先する。Production環境への直接アクセスは禁止し、Test環境のみに限定するのが鉄則である。MCP Serverを追加する場合も要注意だ。Database MCPで「execute_sql」という広い権限を与えるのではなく、「read_customer」「get_order_status」「search_product」のように用途ごとに分割する手間を惜しむべきではない。多少の面倒は、セキュリティ境界を作る代価だと考える。

さらに実行ログを追える仕組みも不可欠だ。Agentが何のツールを使い、どのパラメータを渡したか、何を取得したか、ファイルや命令を実行したか、全て見える状態にする。最後に重要なのが「安全な失敗方法」だ。Agentに変更させずにBranchを作らせ、PRにして人間にレビューさせるフロー。Cloudの場合なら、先に変更内容を示させて承認を得てから実行する。導入前チェックリストを引く習慣がつけば、「AIを使える人」から「AIを制御できる人」へ進む。これが、これからの開発管理の競争力の源になる。