2026年7月1日にWorkato Labsが発表されました。これは、Workatoを最新のAIネイティブなワークフローへと導く、実験的かつオープンソースの開発者ツール群のための新しい拠点です。自らコードを書く場合でも、AIアシスタントと共に作業する場合でも、このツールキットは、皆さんがすでに慣れ親しんだ場所でWorkatoを活用した構築をより簡単にします。
開発者の働き方は変化しています。Claude Code、Cursor、Windsurfといったコーディング用AIアシスタントは、開発ワークフローの一部となり、コード生成、アプリケーションのリファクタリング、ターミナルやエディタからのインテグレーション構築を支援しています。私たちは、この新しい働き方に自然に溶け込むよう、Workatoの開発者向けツールを構築しました。これにより、IDEからレシピを構築・テスト・管理し、AIエージェントを使って自動化を生成・拡張し、開発環境を離れることなく本番運用可能なインテグレーションを出荷できるようになります。
AIは意図を理解するのが得意です。しかし、コンテキストはまだ必要です。
Workatoのワークフローを構築するAIエージェントは、構文、ファイル構造、コネクタの挙動、さらには自らの出力が正しいかどうかまで、多くの空白を埋めながら作業を進めています。モデルの学習データには限りがあるため、こうした推測は往々にして、一見正しく見えても実際には動作しないワークフローを生み出してしまいます。
私たちはシンプルな原則にたどり着きました。それは「AIに推測させない」ということです。まず必要なコンテキストを与え、残りを検証させる。Workatoでは、自動化されたワークフローの背後にあるロジックを「レシピ」と呼びます。Workato Developer Skillsは、モデルが持っていないプラットフォームやコネクタに関する知識を提供し、エージェント支援によるWorkatoレシピ開発のために設計されています。チームはこのルールを拡張し、自社独自の標準を適用することもできます。
AIは、開発者が何を構築したいかを理解するのが得意です。しかし、そのレシピが正しいか、デプロイしても安全か、本番環境で使用できる状態かを判断する責任をAIが負うべきではありません。それらは決定論的な問題であり、決定論的な答えが求められます。Workato Labsは、AIと検証・ガードレールを組み合わせるためのツールを開発者に提供し、デプロイされるものが信頼できるものになるようにします。
開発者が選ぶ場所で作業できるように
開発者は、これまでにないほど多様な構築方法の選択肢を持っています。
VS Codeを好む人もいれば、CodexやClaude Codeで生活する人もいます。一日の大半をターミナルで過ごす開発者もいます。そして、AIエージェントが開発プロセス全体にますます組み込まれるようになっています。共通しているのは、使うツールそのものではなく、「どのプラットフォームも、開発者がすでに実践している働き方に自然にフィットすべきだ」という期待です。
それが、私たちがWorkato Labsを立ち上げる理由の一つです。
私たちは、開発者が愛用する環境の中にWorkatoを持ち込みます。コードエディタを離れることなく、Workatoのアセットを作成・検証・バージョン管理・デプロイでき、しかも管理された実行環境、ガバナンス、そしてすでに本番環境で使用しているコネクタなど、Workatoをエンタープライズプラットフォームたらしめているものはすべてそのまま維持されます。
本日ローンチする内容
Workato Labsは、4つのツールとともにローンチします。それぞれが開発者ライフサイクルの一部分をカバーし、まとまることでエージェントが最初から最後まで駆動できるワークフローを形成します。
wk CLI
ターミナルからWorkatoをプログラム可能にする、モダンなコマンドラインインターフェースです。ソフトウェア開発者にとって自然に感じられるワークフローで、Workatoのアセットをプル、プッシュ、差分比較、検証、管理できます。
デプロイをスクリプト化する場合でも、WorkatoをCI/CDに組み込む場合でも、作業をエージェントに任せる場合でも、wk CLIは開発環境とWorkatoをつなぐ架け橋となります。
Recipe Linter
AIは最初のドラフトを生成できます。しかし、そのドラフトが正しいかどうかを判断する責任をAIが負うべきではありません。
そのために存在するのが、私たちのレシピリンターである「wk lint」です。デプロイ前にWorkatoのワークフローをローカルで検証し、datapillの構文エラー、スキーマの不一致、構造上のエラーといった問題を検出します。これらのチェックは決定論的であり、どのモデルがワークフローを生成したかに関わらず、常に同じ結果を返すことを意味します。
これはまた、AIを本来得意なことに集中させ続けます。何千行ものJSONを読み返して構造を検証するためにトークンを費やす代わりに、モデルは構築そのものに集中できます。wk lintは、迅速に、一貫性を持って、そしてコストをかけずに検証を処理します。
Developer Skills
レシピのJSONは学習データに含まれていないため、エージェントは単独では、コネクタの設定、datapillの構文、制御フローについて、いわば手探りで推測することになります。Developer Skillsは、その知識を直接エージェントに提供します。コーディングエージェントがコードを書く前に消化できるよう、構造化されています。エージェントにまずこのスキルを参照させれば、その推測は「当てずっぽう」から「根拠のあるもの」へと変わります(ここには、コネクタ固有のリントルールも含まれています)。
Recipe Visualizer
レシピとは、開発者の意図を表現したものです。JSONは、その意図が隠れてしまう場所です(実際のところ、プラットフォームがレシピのメタデータを保存する仕組みに過ぎませんが、言いたいことは伝わったと思います)。
Visualizerは、レシピをエディタ内でインタラクティブなワークフローグラフとして描画します。任意のノードをクリックしてソースの該当行にジャンプしたり、if/else、try/catch、foreachの各分岐をスイムレーンとしてたどったり、レシピ呼び出しをまたいで掘り下げたりできます。これにより、入れ子になったJSONの塊が、開発者が本来意図していたものへと姿を変えます。
AIのために構築され、開発者のために設計された
Workato Labsは、いくつかのシンプルな原則(リンク:workato-devs.github.io/labs/principles.html)を軸に構築されています。それは、エージェントファースト、デフォルトでオープン、そして開発者体験を第一級の機能として扱うことです。これらの原則は、たとえそれがより困難な道を選ぶことを意味していたとしても、あらゆる設計判断を形作ってきました。
AIのため、そして人間だけのためではないCLI
AI時代のCLIには、たまにしか使われない人間向けのCLIとは異なる要件があります。コマンド、設定、ファイル形式は、開発者にとってもAIコーディングアシスタントにとっても予測可能である必要があります。
だからこそ、私たちはwk.tomlにTOMLを選びました。JSONはWorkatoのアセットと混同されかねず、YAMLはフォーマットエラーの余地を残しすぎます。TOMLはあまり一般的ではありませんが、明示的であり、人間とAIが同じファイルを編集する状況では、それが重要になります。
信頼されるために構築された
私たちはこのCLIを、依存関係をできる限り少なくした単一の静的バイナリとして、Go言語で書きました。これにより、どのOSでもインストールがシンプルになり、組織が信頼しなければならないソフトウェアの範囲が縮小され、開発者のマシンとエンタープライズシステムとの間の攻撃対象領域が最小化されます。
自動化に最適化された
このCLIは、現時点ではデフォルトで非対話型です。これにより、スクリプト、CIパイプライン、AIエージェントにとって信頼性が高くなる一方、ターミナルで作業する開発者にとっても問題なく機能します。デフォルトを非対話型にすることが正しい選択なのかどうか、正直なところまだ分かりません。それは、実際に人々がどのようにこれを使うかから、私たちが学んでいくべき類のことだと考えています。
プロンプトから本番運用へ
AIはワークフローを生成することに非常に長けています。Workato Labsは、そうしたワークフローを信頼できるものへと変えるためのツールを提供します。
コーディングアシスタントに、従業員オンボーディングのワークフローを構築させたり、何百ものWorkatoレシピを新しいワークスペースへ移行させたり、既存のインテグレーションを更新させたりしてみてください。Workato Developer Skillsがコンテキストを提供し、Recipe Linterが結果を検証し、Recipe Visualizerがレビューを容易にし、そしてwk CLIが完成したワークフローをデプロイします。これらすべてが、エディタやターミナルの中だけで完結します。
これは未来のビジョンではありません。エンジニアリングチームは、すでにこのやり方で構築を進めています。
「このCLIは私たちの開発ワークフローにぴったりとフィットします。レシピをプルし、変更を加え、検証し、そしてチームのやり方を変えることなく更新をデプロイできます。ツールを切り替える時間が減り、より速く反復でき、AIエージェントに実装のより多くの部分を任せられるようになりました」と、PersefoniのAutomation & Integration ManagerであるMatt Palmer氏は述べています。
「このCLIは、私たちのチームにとってすぐに馴染むものでした。開発者として、私はターミナルの中で生活しています」と、onXmapsのIT Operations EngineerであるTodd Hayes氏は述べています。「これは、私がWorkatoプラットフォームを使う方法を根本的に変えました」
オープンな形で構築される
Workato Labsは、私たちが新しい開発者向けツールをオープンな形で実験していく場所です。すべてのプロジェクトはオープンソースであり、すべてのリリースは開発者からのフィードバックによって形作られます。
もしあなたがWorkatoで何かを構築しているなら、ぜひLabsを試し、リポジトリにスターを付け、何が役立ち、何がそうでないかを私たちに教えてください。皆さんのフィードバックが、私たちのロードマップを決定づけます。バグ報告や機能リクエストは、GitHubの各リポジトリから直接お寄せいただけます。