Google Jules - 非同期コーディングエージェント

 (jules.google)
16 ポイント 投稿者 GN⁺ 2025-05-20 | 4件のコメント | WhatsAppで共有
  • JulesはGitHubと連携し、バグ修正、ドキュメント追加、機能開発を自動で実行する非同期型コーディングエージェント
  • ユーザーはリポジトリとブランチを選択し、詳細なプロンプトを書くだけで、残りはJulesがクラウドVM上で処理
  • テストの実行と生成、PR作成、変更点のdiff提供、音声要約機能も提供
  • 内部的にはGemini 2.5 Proモデルを使用してコードの理解と修正を実行
  • GitHub Copilot Coding Agentと似ているが、Googleアカウントベースで提供され、UI中心のワークフローである

Jules概要

主な機能

  • GitHub連携: リポジトリを取り込み、ブランチを作成し、Pull Request(PR)を自動で作成
  • クラウド仮想マシン: JulesはコードをクラウドVMにクローンして作業し、変更が正常に動作するか検証
  • テスト: 既存のテストを実行するか、テストがない場合は新たに生成
  • 作業プランの提示: 変更前に作業計画、その理由、変更diffをまずユーザーに提示
  • 音声要約: PRの変更内容を音声要約として提供し、素早く把握可能

使い方

開始前の設定

  1. https://jules.google.com にアクセス
  2. Googleアカウントでログイン
  3. プライバシーに関する通知に同意（初回のみ）
  4. Sync GitHub account をクリック
  5. GitHub OAuth認証手順を完了
  6. Julesと連携するリポジトリを選択（全部または一部）
  7. 設定完了後、リポジトリセレクターが表示され、プロンプト入力が可能

作業実行手順

  1. リポジトリとブランチを選択
    • デフォルトブランチが自動選択され、必要に応じて変更可能
  2. プロンプトを作成
    • 例: utils.js ファイル内の parseQueryString 関数に対するテストを追加
  3. （任意）環境設定スクリプトを追加
  4. Give me a plan をクリック
  5. Julesが計画を生成 → ユーザーが確認して承認
  6. 承認後、変更されたコードのdiffを提供
  7. 最終的なPRを作成し、GitHubへ反映可能

今後の機能

  • GitHub Issueに assign-to-jules ラベルを付けると、Julesが自動で割り当てられて作業を実行（予定機能）

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4件のコメント

 
galadbran 2025-05-21

これが出るから、OpenAI が Codex で先に興ざめさせようとしたのでしょうか？ ^^;
 
laeyoung 2025-05-20

Waitlistに入っても、すぐには使えないみたいですね。
 
sinbumu 2025-05-20

リポジトリ管理も非同期でやってくれるみたいだけど、まだバイブコーディングしているときの感覚だと、人間がレビューしないと複雑なプロジェクトはAIが間違ったコードを書くことも結構あるので、非同期コードの部分はそれほどメリットがないかも…？ 結局、途中で人間がチェックするところで時間を取られるのが大きいので
 
GN⁺ 2025-05-20
Hacker Newsの意見
  • GitHubのIssueをこのAIに割り当てると、バグ修正、結果のマージ、完了処理まで自動化される体験を想像しているという話。さらに、バグの作成・割り当て・レビューまで担当する「lead dev」AI、機能を出し続けるよう要求する「boss」AIを置けば、興味深いスタートアップ・シミュレーターを実現できるのではないかという提案。小さなアリの巣のように、それらがどうやってアプリを作っていくのか観察する面白さにも言及
    • エージェント設計のパターンを実際に適用した経験の共有。分析・意思決定・レビューの役割ごとにAIエージェントを置いた価格システムを実装した経験があり、それぞれのAIが役割に忠実にやり取りする様子を観察したという。役割分担のおかげでミスもよく検出でき、よい結果につながる効果を確認
    • ユニコーン企業を作ろうとする「VC」AIのシナリオを想像するなど、ユーモラスな雰囲気
    • 近いうちに1人ユニコーン創業が実現するだろうという見通し
  • 興味があってTryボタンを押したが、またウェイティングリストだったという反応。Gmailのときほどには、今はウェイティング制度が効かないという残念さと、今はさまざまなサービスがあふれているので、明日にはこれを忘れてしまいそうだという率直さ
    • この方式が効果を持つには、忠誠心の高い支持者や口コミで広めるユーザーの確保が必要だと強調。すでに使ってみたくて積極的に問い合わせるユーザーがいてこそ成功の可能性があるという指摘
    • OpenAIのスピードに対抗するため、何かを出さなければならなかった状況ではないかという推測
  • Googleが推論（モデル実行）を無料で提供している点が非常に大きな競争力だという見方。Julesの無料提供方式に触れつつ、現在はベータなので無料で使え、今後は有料化されるだろうという見通し。現時点では開発者体験の改善が優先だという公式ドキュメントの引用
    • 本人はまだJulesを使っていないが、無料かどうかよりも問題をよりうまく解決できるかが重要だという立場。性能が良ければ使うし、そうでなければ別のサービスを選ぶという考えで、多くの人はコストより効率を優先すると言及
    • このような無料ローンチ方式はビッグテックの経済的な伝統であり、市場に商品を流し込むdumping（ダンピング）効果に近いと指摘
    • スタートアップでよく使われる戦略で、無料ベータで始めて後から課金に切り替える形
    • 利用には制限があり、同時に2件の作業、1日5件までという情報
    • 近いうちにユーザーそのものがデータになるという見方。Julesはプライベートなリポジトリを学習データとして使わないという公式回答がある一方、会話内容はGeminiのように訓練に集約される可能性があり、どのデータが収集されるのか透明でない点や、リポジトリ内容が含まれるのか曖昧だという指摘。公式の法務リンクも共有
  • GoogleとMicrosoftが同じ日に発表を合わせたように見えるという話。相手の発表に合わせてローンチを急いだ可能性もあるとし、現在がイノベーションの活発な時期であることへの期待感
    • 今週はGoogle I/Oであると同時にMicrosoft Buildでもあり、両社が注目度を高めるため激しく競争しているという分析
    • 最近の熱気ある雰囲気の表現
    • どちらの発表もOpenAI Codex Research Previewに続くもので、実質的には同じ製品だという評価
  • GoogleとMicrosoftが、カスタム自動化よりもジュニアレベルの低水準な自動化に注力している点を高く評価。アクセス権限が少ないほど事故のリスクが低く、構造化された作業ほどデータや強化学習に有利であること、こうした低リスクな構造のおかげで信頼性向上が期待できること、さらにインターフェースや統合から得られる経験がデータパイプライン拡張に不可欠だという観点を提示。抽象的な議論の段階から、実際に活用する段階へ入ったことへの満足感
  • 「やりたいことに時間を使おう！」という広告コピーと、ゲーム、読書、卓球などの余暇活動のイメージについて、コーディングを避けたい仕事のように見なしているニュアンスへの残念さ。コーディングは創造的で楽しい活動だと強調
    • 会社でJulesが仕事をするとしても、社長が昼間にテニスをするのを許してくれるわけではないという現実。実際に20〜100%の生産性向上があっても、その価値は労働者ではなく会社（資本）に帰属するという意見
    • 自分はたまに趣味としてコーディングするが、基本的には目的達成のための手段として使っており、コーディング以外の方法があるならそちらを好むタイプだという説明
    • 広告の「やりたいコーディングに集中」というメッセージ自体は前向きに見ており、最初はコンピューター作業全般を指していると解釈したという話。結局は、ユーザー自身の選択と時間の使い方が核心だという解釈
    • 趣味としてプログラミング自体を楽しんでいるので、何かを代わりにやってくれるロボットという発想は、たとえとして逆転しているように感じるという意見。たとえば、ロボットが代わりに自転車に乗ってくれると売り込まれても、あまり意味はないだろうという感覚
    • 生産性は「途切れずに前進していく流れ」に比例するという個人的経験。社内プロセスが複雑な企業ほど、この種の自動化ツールに魅力を感じやすいとも述べる。特に、リーダーシップはAIに熱狂している一方で、実質的な変化には消極的な場合に当てはまる
  • 「Julesが変更点のオーディオ要約を提供し、素早く把握できる」という機能について、GoogleならNotebookLMの技術でこうしたことは可能だろうが、どのように実装されたのかをオーディオで聞くことが本当に有用なのかは疑問だという反応
    • ベッドの中や運転中に聞くvibe coding向けのアイデアではないかという推測。若い世代はテキストよりオーディオ情報を好む傾向があるという言及
  • Codexとcodex cliは、これまで使った中で最も優れているという評価。CodexをChatGPTアプリでも利用できる点を高く評価しており、このサービスも早く試してみたいという期待
  • 「やりたいことをやれ！」という広告コピーに対し、自分にとっては新しくてクールなコードを書くことこそが、まさにやりたいことだという主張
    • AIツールの核心メッセージは、ユーザーが望むタイプのコーディング、つまり好きな創造的コーディングにもっと時間を使えるようにし、反復的だったり嫌だったりする作業は任せようということだという解釈
  • Julesにおける「非同期」が重要な意味を持つのか、作業速度はどうなのかが気になるという声。通常の開発ワークフローは非同期ではあるが、より速く即時に同期されるなら良いという意見。人々が素早く作業を終えないため、非同期が標準になっているという現実の共有
    • 他のAIエージェントツールは、モデル、作業の複雑さ、回避経路の数に応じて、通常10〜30分ほどかかるという情報