[{"data":1,"prerenderedAt":753},["ShallowReactive",2],{"/ja-jp/blog/customizing-gitlab-duo-chat-rules-prompts-workflows":3,"navigation-ja-jp":39,"banner-ja-jp":439,"footer-ja-jp":449,"blog-post-authors-ja-jp-Itzik Gan Baruch":655,"blog-related-posts-ja-jp-customizing-gitlab-duo-chat-rules-prompts-workflows":669,"assessment-promotions-ja-jp":705,"next-steps-ja-jp":744},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":27,"isFeatured":12,"meta":28,"navigation":29,"path":30,"publishedDate":20,"seo":31,"stem":35,"tagSlugs":36,"__hash__":38},"blogPosts/ja-jp/blog/customizing-gitlab-duo-chat-rules-prompts-workflows.yml","Customizing Gitlab Duo Chat Rules Prompts Workflows",[7],"itzik-gan-baruch",null,"ai-ml",{"slug":11,"featured":12,"template":13},"customizing-gitlab-duo-chat-rules-prompts-workflows",false,"BlogPost",{"tags":15,"category":9,"date":20,"heroImage":21,"authors":22,"description":24,"title":25,"body":26},[16,17,18,19],"AI/ML","product","features","tutorial","2026-01-14","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1765809212/noh0mdfn9o94ry9ykura.png",[23],"Itzik Gan Baruch","GitLab Duo Agent Platformをチームのワークフローに合わせてカスタマイズする方法を学びます。チャットルールの設定、システムプロンプトの作成、エージェントツールのセットアップ、特定のニーズに合わせたフローの調整を行います。","GitLab Duo Agent Platformのカスタマイズ：チャットルール、プロンプト、ワークフロー","*8部構成ガイド「[GitLab Duo Agent Platformを始める](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/gitlab-duo-agent-platform-complete-getting-started-guide/)」のパート8へようこそ。開発ライフサイクル内でのAIエージェントとワークフローの構築・デプロイをマスターします。最初の対話から完全カスタマイズ可能なプロダクション対応の自動化ワークフローまで、段階的なチュートリアルに従ってください。*\n\n**この記事の内容:**\n* カスタマイズの紹介\n* エージェントの動作をカスタマイズ\n* MCPで機能を拡張\n* カスタムエージェントとフローの作成\n\n> 🎯 今すぐ[**GitLab Duo Agent Platform**](https://about.gitlab.com/ja-jp/gitlab-duo-agent-platform/)をお試しください！ \n## カスタマイズの紹介\n\n[GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/ja-jp/gitlab-duo-agent-platform/)は、すぐに強力な機能を提供し、チームの特定のニーズに合わせて調整することで、さらに大きな価値を引き出すことができます。GitLabは、複数のレベルで柔軟なカスタマイズオプションを提供します。\n\n- **ユーザーレベル**: すべてのプロジェクトに適用される個人設定(カスタムルール、AGENTS.md、MCP設定)\n- **ワークスペースレベル**: プロジェクト固有の設定(カスタムルール、AGENTS.md、MCP設定)\n- **プロジェクトレベル**: 特定のプロジェクト内で作成・管理するカスタムエージェントとフロー\n\n## パート1：エージェントの動作をカスタマイズ\n\n### カスタムルール\n\n[カスタムルール](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/gitlab_duo/customize_duo/custom_rules/)は、エージェントとフローに指示を提供し、繰り返しを必要とせずにチーム全体で一貫した動作を保証します。たとえば、開発スタイルガイドやテストの実行方法などです。\n\n**IDEワークスペースまたはユーザー設定ディレクトリ**に移動します。\n\n### ユーザーレベルのカスタムルール\n\nユーザーレベルのルールは、すべてのプロジェクトとワークスペースに適用されます。\n\nユーザーレベルのカスタムルールの作成に関する詳細な手順については、[GitLabドキュメント](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/gitlab_duo/customize_duo/custom_rules/#create-user-level-custom-rules)を参照してください。\nホームディレクトリに**ファイルを作成**`~/.gitlab/duo/chat-rules.md`。\n**ルールの例:**\n\n```markdown - 新しいコードには常にTypeScriptを使用し、JavaScriptは使用しない\n- すべての関数にJSDocコメントを含める\n- 文字列には単一引用符を使用\n- リポジトリ内の既存のコードスタイルに従う\n- 簡潔な説明を記述し、長い説明は避ける\n- コード変更にはテストを提案\n- Promiseの代わりにasync/awaitを使用\n```\n\n### ワークスペースレベルのカスタムルール\n\nワークスペースルールは特定のプロジェクトにのみ適用されます。そのプロジェクトのユーザーレベルのルールを上書きします。\n\nプロジェクトルートに**ファイルを作成**`.gitlab/duo/chat-rules.md`。\n\n**Vue.jsプロジェクトのルール例**:\n\n```markdown\n- `\u003Cscript setup>`でVue 3 Composition APIを使用\n- プロップには常にTypeScript型を含める\n- SCSSでスコープ付きスタイルを使用\n- Slippers UIデザインシステムに従う\n- コンポーネントは300行未満に保つ\n- コンポーネント名にはケバブケースを使用\n- アクセシビリティ属性を含める(aria-*、role)\n```\n\n### カスタムルールのベストプラクティス\n\n- **具体的にする**:「単一引用符を使用」は「スタイルガイドに従う」よりも優れています。\n- **優先順位をつける**: 最も重要なルールをリストの最初に来るようにします。\n- **チーム重視**: ルールは個人の好みではなく、チームの標準を反映する必要があります。\n- **実行可能**: ルールはAIエージェントが従うのに十分明確である必要があります。\n- **保守可能**: 標準が変更されたらルールを更新します。\n- **競合を避ける**: コードベースの実際のスタイルと矛盾しないようにします。\n\n**ヒント**: コードオーナーを使用して、`.gitlab/duo/chat-rules.md`への変更を承認するユーザーを管理します。\n\nカスタムルールの詳細なユースケースチュートリアルについては、[Custom rules in GitLab Duo Agentic Chat for greater developer efficiency deep-diveのブログ](https://about.gitlab.com/blog/custom-rules-duo-agentic-chat-deep-dive/)を参照してください。\n\n## エージェントの動作をカスタマイズするAGENTS.md\n\n[AGENTS.md](https://agents.md/)は、エージェントの動作をカスタマイズするための業界標準ファイルです。エージェント自体を変更することなく、チャット会話、基本フロー、カスタムフロー内でエージェントがどのように動作すべきかを定義できます。\n\n**カスタムルールとの違い**: AGENTS.mdは、すべてのエージェントとフロー(基盤とカスタム)によって使用されます。また、[外部エージェント](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/duo_agent_platform/agents/external/)としてのClaude Codeなど、他のAIツールが使用できる業界標準に従います。複数のコンテキストに指示を適用したい場合は、AGENTS.mdを使用します。\n\n**ユーザーレベル**(すべてのプロジェクトとワークスペースに適用):\n- macOS/Linux:`~/.gitlab/duo/AGENTS.md`\n\n- Windows:`%APPDATA%\\GitLab\\duo\\AGENTS.md`\n\n**ワークスペースレベル**(特定のプロジェクトに適用):\n- プロジェクトルートに`AGENTS.md`を作成。\n\n**サブディレクトリレベル**(モノレポの特定のディレクトリに適用):\n- コンテキスト固有の指示のためにサブディレクトリに`AGENTS.md`を作成。\n\n**仕組み**:\n- ユーザーレベルのAGENTS.mdは、すべてのプロジェクトにグローバルに適用されます。\n- ワークスペースレベルのAGENTS.mdは、特定のプロジェクトに適用されます。\n- サブディレクトリレベルのAGENTS.mdファイルは、コードベースの特定の部分のコンテキストを提供します。\n- エージェントとフローは、適用可能なすべてのレベルからの指示を組み合わせます。\n- 新しく追加または更新されたAGENTS.md指示には、新しいフローのトリガー、または(カスタム)エージェントとの新しいチャットの開始が必要です。\n\n### AGENTS.mdが制御するもの\n\n- エージェントの個性とトーン\n- プロジェクト固有の指示\n- コーディング標準と規約\n- ツール使用の設定\n- 出力フォーマット要件\n- リポジトリ構造と組織\n\n### AGENTS.mdの例\n\n```markdown\n# プロジェクトのエージェントカスタマイズ\n## 一般的なガイドライン\n- 常にスピードよりもコード品質を優先\n- プロジェクトのアーキテクチャパターンに従う\n- 変更を提案する際は既存のコード例を参照\n- 要件が曖昧な場合は明確化を求める\n## コードスタイル\n- すべての新しいコードにTypeScriptを使用\n- プロジェクト内のESLint設定に従う\n- すべての新しい関数にユニットテストを含める\n- わかりやすい変数名を使用(ループを除いて単一文字は使用しない)\n## ドキュメント\n- すべてのパブリック関数にJSDocコメントを追加\n- 新機能を追加する場合はREADME.mdを更新\n- コードコメントに例を含める\n## セキュリティ\n- シークレットやAPIキーのハードコーディングを提案しない\n- 常にユーザー入力を検証\n- データベース操作にはパラメータ化クエリを使用\n- 潜在的なセキュリティ問題を即座にフラグ\n```\n\n### AGENTS.mdのベストプラクティス\n\n- **具体的にする**: プロジェクトの具体例を含めます。\n- **簡潔に保つ**: プロジェクトに固有のものに焦点を当てます。\n- **バージョン管理**: リポジトリにコミットして変更を追跡します。\n- **チームの整合性**: 最終化する前にチームと話し合います。\n- **定期的に更新**: プロジェクトの進化に合わせて改善します。\n- **リポジトリ構造を文書化**: エージェントがコードベースの組織を理解できるようにします。\n\n### 要件\n- GitLab 18.8以降\n- VS Code用: GitLab Workflow拡張機能6.60以降\n- JetBrains用: GitLabプラグイン3.26.0以降\n- フロー用: `user_rule`コンテキストにアクセスするためにフロー設定を更新\n\n[AGENTS.mdの詳細を見る](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/gitlab_duo/customize_duo/agents_md/)。\n\n### カスタムレビュー指示\n\n[カスタムレビュー指示](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/gitlab_duo/customize_duo/review_instructions/)は、[コードレビュー基本フロー](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/code_review/)に特定のガイドラインを提供します。指示により、一貫したコードレビュー標準が保証され、プロジェクト内の特定のファイルタイプに合わせて調整できます。\n\n\nプロジェクトルートに**ファイルを作成**`.gitlab/duo/mr-review-instructions.yaml`。\n\n**レビュー指示の例:**\n\n```yaml\ninstructions:\n  - name: Ruby Style Guide\n    fileFilters:\n      - \"*.rb\"           # ルートディレクトリのRubyファイル\n      - \"lib/**/*.rb\"    # libとそのサブディレクトリのRubyファイル\n      - \"!spec/**/*.rb\"  # テストファイルを除外\n    instructions: |\n      1. すべてのメソッドに適切なドキュメントがあることを確認\n      2. Rubyスタイルガイドの規約に従う\n      3. ハッシュキーには文字列よりもシンボルを優先\n\n  - name: TypeScript Source Files\n    fileFilters:\n      - \"**/*.ts\"        # 任意のディレクトリのTypeScriptファイル\n      - \"!**/*.test.ts\"  # テストファイルを除外\n    instructions: |\n      1. 適切なTypeScript型を確保('any'は避ける)\n      2. 命名規則に従う\n      3. 複雑な関数を文書化\n\n```\n\n**カスタムレビュー指示のベストプラクティス**:\n- **具体的で実行可能にする**: 明確で番号付きの指示が最適です。\n- **globパターンを使用**: `fileFilters`で特定のファイルタイプをターゲットにします。\n- **重要な標準に焦点を当てる**: 最も重要なレビューポイントを優先します。\n- **「理由」を説明**: レビュアーが推論を理解できるようにします。\n- **パターンをテスト**: globパターンが意図したファイルと一致することを確認します。\n\n**ヒント**: コードオーナーを使用して、`.gitlab/duo/mr-review-instructions.yaml`への変更を保護します。\n\n詳細なセットアップ手順と例については、[カスタムレビュー指示のドキュメント](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/gitlab_duo/customize_duo/review_instructions/)を参照してください。\n\n## パート2：MCPで機能を拡張\n\nModel Context Protocol（MCP）により、エージェントはJira、Slack、AWSなどの外部システムにアクセスできます。このセクションでは、エージェント機能を拡張するためのMCP設定について説明します。\n\n> **🎯 今すぐ試す**: [MCPのインタラクティブデモ](https://gitlab.navattic.com/mcp) - Model Context Protocolの使用方法を探索します。\n\n### 外部統合のためのMCP設定\n\nModel Context Protocol（MCP）により、エージェントはJira、Slack、AWSなどの外部システムにアクセスできます。\n\n**スコープ**: ユーザーレベル(すべてのワークスペースに適用)またはワークスペースレベル(プロジェクト固有、ユーザー設定を上書き)\n\n**ユーザー設定を作成**:\n- **macOS/Linux**: `~/.gitlab/duo/mcp.json`\n- **Windows**: `C:\\Users\\\u003Cusername>\\AppData\\Roaming\\GitLab\\duo\\mcp.json`\n- **VS Code**: コマンド`GitLab MCP: Open User Settings (JSON)`を実行\n\n**ワークスペース設定を作成**:\n- **ファイルを作成**: プロジェクトルートに`.gitlab/duo/mcp.json`\n\n**ベストプラクティス**:\n- **セキュリティ第一**: プレーンテキストパスワードトークンではなく、OAuthを必要とするMCPサーバーを使用します。\n- **最小スコープ**: 実際に使用して信頼するMCPサーバーのみを有効にします。\n- **ローカルでテスト**: チーム全体で共有する前に、MCP接続と認証が機能することを確認します。\n- **統合を文書化**: 各MCPサーバーが提供するものを説明します。\n- **バージョン管理**: コードオーナーの承認を得て`.gitlab/duo/mcp.json`に設定を保存します。\n\n詳細なセットアップ手順と設定例については、[パート7: Model Context Protocol統合](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/duo-agent-platform-with-mcp/)を参照してください。\n\n## パート3：カスタムエージェントとフローの作成\n\nカスタムエージェントとフローにより、チームの特定のワークフローを自動化できます。カスタマイズに入る前に、それらが何であり、どのように機能するかを理解することが役立ちます。[GitLab Duo Agent Platformを始めるガイド](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/gitlab-duo-agent-platform-complete-getting-started-guide/)の以下のパートが役立ちます。\n- **[パート3: エージェントを理解する](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/understanding-agents-foundational-custom-external/)** — 基本、カスタム、外部エージェントについて、各タイプをいつ使用するかを学びます。\n- **[パート4: フローを理解する](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/understanding-flows-multi-agent-workflows/)** — フローが複数のエージェントを調整して複雑な問題を解決する方法を発見します。\n- **[パート5: AIカタログ](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/ai-catalog-discover-and-share-agents/)** — 組織全体でエージェントとフローを検索、作成、共有する方法を学びます。\n基本を理解したら、このセクションでは詳細なガイドへのリンク付きでカスタマイズオプションの概要を提供します。\n\n### カスタムエージェント用のシステムプロンプト\n\nシステムプロンプトは、エージェントの個性、専門知識、動作を定義します。適切に作成されたプロンプトにより、エージェントがより効果的になり、チームのニーズに合致します。\n\n**システムプロンプトとは?** システムプロンプトは、エージェントにどのように動作するか、どのような専門知識を持っているか、リクエストにどのように応答するかを指示する指示です。カスタムエージェントの動作の基盤です。\n\n**強力なシステムプロンプトの主要要素**:\n- **役割定義**: エージェントが何であり、何をするか\n- **専門分野**: 特定のドメインまたはテクノロジー\n- **動作ガイドライン**: どのように対話して応答するか\n- **出力形式**: 応答の構造\n- **制約**: 何を避けるべきか\n\n**ベストプラクティス**:\n- **詳細にする**: より具体的なプロンプトがより良い結果を生み出します。\n- **例を使用**: エージェントに良い出力がどのようなものかを示します。\n- **スコープを定義**: エージェントが何をすべきか、何をすべきでないかを明確に述べます。\n- **反復的にテスト**: エージェントの動作に基づいてプロンプトを改善します。\n- **バージョン管理**:リポジトリでプロンプトの変更を追跡します。\n\nシステムプロンプトの作成とカスタムエージェントの作成に関する詳細なガイダンスについては、[パート3: エージェントを理解する](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/understanding-agents-foundational-custom-external/)を参照してください。\n\n### カスタムエージェントとフロー\n\n学習内容が多岐にわたるため、チュートリアルは複数に分割されています。\n\n**カスタムエージェント**:\n- カスタムシステムプロンプトでエージェントを作成し、ツールを設定し、権限を管理する方法を学びます。\n- [パート3: エージェントを理解する - カスタムエージェントセクション](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/understanding-agents-foundational-custom-external/#%E3%82%AB%E3%82%B9%E3%82%BF%E3%83%A0%E3%82%A8%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%82%A7%E3%83%B3%E3%83%88)を参照してください。\n\n**カスタムフロー**:\n- 複数ステップのワークフローを作成し、コンポーネントを設定し、イベント駆動の自動化を設定する方法を学びます。\n- [パート4: フローを理解する — カスタムフローセクション](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/understanding-flows-multi-agent-workflows/#%E3%82%AB%E3%82%B9%E3%82%BF%E3%83%A0%E3%83%95%E3%83%AD%E3%83%BC)を参照してください。\n\n**エージェントツール**:\n- ツールは、エージェントが実行できるアクションを決定します。エージェントの目的とセキュリティ要件に基づいてツールを設定します。\n- ツール設定の詳細については、[パート3: エージェントを理解する](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/understanding-agents-foundational-custom-external/)を参照してください。\n\n\n## クイックリファレンス:カスタマイズを使用するタイミング\n\n| ツール | 最適な用途 | 場所 |\n|------|----------|----------|\n| **カスタムルール** | IDEでのチャット応答のガイド(トーン、スタイル、動作) | `~/.gitlab/duo/chat-rules.md`(ユーザー)または`.gitlab/duo/chat-rules.md`(ワークスペース) |\n| **AGENTS.md** | チャット、フロー、その他のAIツール全体での標準の実施 | `~/.gitlab/duo/AGENTS.md`(ユーザー)または`AGENTS.md`(ワークスペースルート) |\n| **カスタムレビュー指示** | 特定のファイルタイプのコードレビュー標準のガイド | `.gitlab/duo/mr-review-instructions.yaml`(ワークスペースのみ) |\n| **システムプロンプト** | 個別のエージェント動作のカスタマイズ | エージェント作成時のAIカタログ |\n| **MCP設定** | エージェントを外部ツールに接続 | `~/.gitlab/duo/mcp.json`(ユーザー)または`.gitlab/duo/mcp.json`(ワークスペース) |\n| **カスタムエージェント** | チーム固有のタスク用の専門エージェントの作成 | 自動化 → エージェントまたはAIカタログ |\n| **カスタムフロー** | ワークフローでの複数エージェントのオーケストレーション | 自動化 → フローまたはAIカタログ |\n\n## 次のステップ\n\nおめでとうございます！GitLab Duo Agent Platformシリーズ全体を完了しました。次のことを理解しました。\n- ユースケースに合わせてSDLC全体でエージェントとフローを使用する方法\n- AIカタログでソリューションを発見して共有する方法\n- AIワークフローを監視して管理する方法\n- MCP統合で機能を拡張する方法\n- チームのためにGitLab Duo Agent Platformのあらゆる側面をカスタマイズする方法\n\n[シリーズ概要に戻り](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/gitlab-duo-agent-platform-complete-getting-started-guide/)、すべてのパートの確認や特定のトピックの詳細をご覧いただけます。\n\n## 関連リンク\n\n- [カスタムルールのドキュメント](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/gitlab_duo/customize_duo/custom_rules/)\n- [AGENTS.mdのドキュメント](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/gitlab_duo/customize_duo/agents_md/)\n- [カスタムレビュー指示のドキュメント](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/gitlab_duo/customize_duo/review_instructions/)\n- [カスタムエージェントのドキュメント](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/duo_agent_platform/agents/custom.html)\n- [カスタムフローのドキュメント](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/duo_agent_platform/flows/custom.html)\n- [MCPクライアントのドキュメント](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/gitlab_duo/model_context_protocol/mcp_clients/)\n\n---\n\n**前へ:**[パート7: Model Context Protocol統合](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/duo-agent-platform-with-mcp/)\n\n**シリーズの最初に戻る:**[完全なシリーズ概要](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/gitlab-duo-agent-platform-complete-getting-started-guide/)","yml",{},true,"/ja-jp/blog/customizing-gitlab-duo-chat-rules-prompts-workflows",{"noIndex":12,"title":32,"description":33,"ogImage":34},"GitLab Duo Agent 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Center of Excellence（CoE）アクセラレーターは連携して、移行の摩擦を軽減し、ガードレールを体系化し、DevSecOpsの大規模な導入を産業化します。両社は共に、開発中に必要な監査可能なガードレールを備えた標準化からインテリジェントオーケストレーションへの道筋を可能にします。\n\n## 将来に対応した企業の支援\n\nお客様は、数年ごとに大規模な再エンジニアリングを強いることなく、長期間使用できるよう構築されたDevSecOpsプラットフォームを求めています。GitLabの統合データモデルは、ソフトウェアライフサイクル全体を単一のコンテキストソースに接続し、企業がパイプライン、制御、メトリクスを大規模に標準化できるようにします。GitLabのAI主導機能における継続的なイノベーションは、企業がエージェント型ワークフローを採用して価値実現までの時間を短縮する中で、その長期的な関連性を強化します。\n\nGitLabとTCS社は、マルチエージェントオーケストレーション、動的プランニング、信頼度スコア付き意思決定、継続的学習サイクルを同期させて、コーディング、レビュー、テスト、セキュリティ、CI/CDワークフローを自動化します。\n\n[GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/gitlab-duo-agent-platform/)は、コンテキスト認識型の自律的アクション、マルチステップ推論、コードモダナイゼーション、セキュリティスキャン、フロー自動化を通じて、ソフトウェアライフサイクル全体でインテリジェントオーケストレーションを提供し、ソフトウェア開発を合理化・加速します。これは、IT運用のためのTCS社の構造化されたエージェント階層と自然に整合し、動的推論、プランニング、ドメインエージェントがMCP主導の統合と豊富なプロジェクトコンテキストフローを通じてGitLab Duo Platformの専門エージェント（プランナー、セキュリティアナリスト、コードレビューなど）を呼び出すことを可能にし、GitLabのAIネイティブDevSecOps制御によって管理されます。\n\n## プラットフォームエンジニアリングによるDevSecOpsのスケール\n\nプラットフォームエンジニアリングは、個々のパイプラインとツールチェーンの管理から、組織全体でソフトウェアの構築、保護、テスト、デプロイ方法を標準化する内部開発者プラットフォーム（IDP）の構築へと焦点を移します。\n\n 企業は、プラットフォームエンジニアリングを通じて開発者エクスペリエンスを製品化し、セルフサービスのゴールデンパスでIDPを運用することでスケールします。セキュリティ、コンプライアンス、ガバナンスは、policy-as-codeを通じてデフォルトで組み込まれ、Day 2運用を標準化します。GitLabはIDPコントロールプレーンとなり、TCS社はコントロールプレーン上のラッパーとしてセルフサービスの設計と展開を産業化し、強力な開発者エクスペリエンスを提供します。ソリューションアーキテクトとして、TCS社はセルフサービスパスを構築し、GitLab Duo Agent PlatformはSDLC全体で開発を自動化するエージェント型AIを追加します。\n\n| カテゴリ                       | 詳細                                                                                                    |\n| -------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------- |\n| エクスペリエンスレイヤー（IDP）          | • 開発者セルフサービススキャフォールディング \u003Cbr> • ワンクリック環境/Runner/スキャン \u003Cbr> • 標準化されたオンボーディング                             |\n| プラットフォームコントロールプレーン（GitLab） | • 制御ポイントとしてのマージリクエスト \u003Cbr> • 統合CI/CD \u003Cbr> • セキュリティ \u003Cbr> • ソフトウェア部品表（SBOM） \u003Cbr> • 承認 \u003Cbr> • テレメトリ       |\n| ガードレールとガバナンス               | • ポリシーベースのガバナンス \u003Cbr> • コンプライアンス as code \u003Cbr> • リスク階層化されたゴールデンパス \u003Cbr> • 手動ゲートなしの必須制御                   |\n| インフラストラクチャとランタイム           | • クラウドランディングゾーン \u003Cbr> • Kubernetes/VMランタイム \u003Cbr> • GitOps主導の望ましい状態の強制                                   |\n| ゴールデンパス                    | • 製品が継続的に改善され、安全に拡張可能であることを保証 \u003Cbr> • 自律性を保持しながらパイプラインドリフトを排除                                          |\n| Day 2運用                    | • 自動ロールバック \u003Cbr> • リリースポリシーに関連付けられたランタイムSLO \u003Cbr> • 脆弱性SLA \u003Cbr> • コスト可視性 \u003Cbr> • プラットフォームに組み込まれた運用エクセレンス |\n\n## DevSecOpsからインテリジェントオーケストレーションへ\n\n統合DevSecOpsプラットフォームは企業に基盤を提供しますが、AIエージェントがソフトウェアライフサイクルの積極的な参加者になるにつれて、プラットフォームはコードとパイプラインの管理以上のことを行う必要があります。人間とAIエージェントの作業を、完全なライフサイクルコンテキストとフローに組み込まれたガードレールとともにオーケストレーションする必要があります。これが、GitLab Duo Agent Platformが可能にするDevSecOpsからインテリジェントオーケストレーションへの移行であり、時間の経過とともにソフトウェアデリバリーの品質を向上させます。\n\n### GitLab Duo Agent Platform\n\nGitLab Duo Agent Platformは、開発者と協力者として連携するAIエージェントをソフトウェア開発ライフサイクルに導入します。複数のAIエージェントが、コード生成やテストからCI/CD修正まで、タスクを並行して処理し、ボトルネックを削減してリリースを高速化します。開発者は定義されたルールを使用してこれらのエージェントを操縦・誘導し、反復的な作業をオフロードしながら制御を維持します。このエージェントオーケストレーションは、複雑なワークフロー（壊れたパイプラインの自動修正など）に取り組み、チームがより価値の高い作業に集中できるようにします。\n\nAIエージェントはGitLabの統合データモデル内で動作し、マージリクエストを作成し、コードを改善し、コンプライアンスをサポートすることで、生産性と速度を向上させます。すべてのエージェントアクションには完全なプロジェクトコンテキストがあり、監査可能で、ポリシーに準拠しているため、企業は数千人のエンジニアにわたってAIを自信を持ってスケールし、すべての自動化されたワークフローでセキュリティと規制コンプライアンスを維持できます。これにより、アプリケーションエンジニア、DevSecOpsエンジニア、スクラムマスター、プロダクトマネージャーの負担が軽減されます。\n\n## リファレンスアーキテクチャの理解\n\n![GitLab TCSリファレンスアーキテクチャ](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1771866349/ynfgc7ugqjasyj1uhew0.png)\n\n## GitLab + TCS：強力な組み合わせ\n\n GitLabは、ソフトウェアチームとAIエージェントが開発ライフサイクル全体で連携するDevSecOpsのインテリジェントオーケストレーションプラットフォームを提供します。TCS社は、産業化された導入エンジン、実証済みのリファレンスアーキテクチャ、大規模移行ファクトリー、エンタープライズグレードのセキュリティベースライン、エンタープライズAI機能、AI Trust & Riskマネジメントツールとフレームワーク、プラットフォーム運用のプロダクトマインドセットを提供します。\n\nこの組み合わせを真に差別化するのは、業界、地域、規制環境を超えて数十年にわたってお客様と協力してきたTCS社の文脈的知識です。この経験により、TCS社はレガシー資産、コンプライアンス要件、運用モデル、スケールの課題などの企業制約に対処するためにGitLab機能を文脈化することができます。これは、ツールを単独で実装するのではなく、企業の制約を考慮したアプローチです。GitLabとTCS社は共に、組み込まれたコンプライアンスを備えたクラウド全体での迅速で確実なエンタープライズスケールデリバリーを可能にします。\n\n> GitLab + TCSの詳細については、ecosystem@gitlab.comまでお問い合わせください。",[16,17],"2026-02-26",{"featured":12,"template":13,"slug":680},"agentic-sdlc-gitlab-and-tcs-deliver-intelligent-orchestration-across-the-enterprise",{"content":682,"config":691},{"title":683,"description":684,"authors":685,"heroImage":687,"date":688,"body":689,"category":9,"tags":690},"エージェント型AIを自社の制御下で：セルフホスト対応Duo Agent Platformと自社モデル持ち込み（BYOM）","GitLab 18.9がセルフホスト対応Duo Agent Platformと自社モデル持ち込み（Bring Your Own Model）サポートにより、規制対応エンタープライズにガバナンスを備えたエージェント型AIを提供する方法をご紹介します。",[686],"Rebecca Carter","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1771438388/t6sts5qw4z8561gtlxiq.png","2026-02-19","規制産業に属する組織がAIによる自動化を進める上では、避けられない制約があります。データレジデンシー、ベンダー管理、ガバナンスはいずれも譲れない要件であり、多くの組織はすでに自社モデルに多大な投資を重ね、その運用方法と運用場所を厳格な承認プロセスで管理しています。\n\n[GitLab 18.9](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/gitlab-18-09-release/)では、こうしたエンタープライズのお客様が直面する重要な戦略的ギャップを埋める2つの機能を提供します。[GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/ja-jp/gitlab-duo-agent-platform/)を、最も厳格な規制環境でも本番運用できる、ガバナンス対応のAIコントロールプレーンへと進化させる機能です。\n\n## オンライン クラウドライセンス向けGitLab Duo Agent Platformセルフホスト版\nGitLab Duo Agent Platformを活用すると、エンジニアリングチームはAI駆動のフローを構築し、サービスのリファクタリングやCI/CDパイプラインの強化、脆弱性のトリアージといった一連のタスクを自動化できます。しかしこれまで、セルフホストモデルを使った本番環境での利用は、主にオフラインまたはアドオンライセンスを前提とした構成に限られており、厳格な規制下で事業を行うオンライン クラウド ライセンスのお客様には対応していませんでした。\n\nこのたび一般提供を開始した[オンライン クラウドライセンス向けセルフホスト版](https://docs.gitlab.com/ja-jp/subscriptions/subscription-add-ons/#gitlab-duo-agent-platform-self-hosted)は、[GitLabクレジット](https://docs.gitlab.com/ja-jp/subscriptions/gitlab_credits/)を基盤とした従量課金モデルを採用。エンタープライズが内部チャージバックや信頼性確保に求める、透明性の高い予測可能なメタリングを実現します。\n* **データレジデンシーと制御**：オンライン クラウドライセンスのまま、自社インフラまたは承認済みクラウド環境上のモデルを使って本番稼働が可能です。モデルの実行場所や推論トラフィックのルーティングを、承認済み環境の範囲内で管理できます。\n* **コストの透明性とチャージバック**：GitLabクレジットとリクエスト単位のメタリングにより、詳細なコスト把握が可能になります。正確な内部チャージバックや規制対応のレポーティングに不可欠な仕組みです。\n* **導入加速**：金融サービス、政府機関、重要インフラなど、外部AIベンダーへのデータ送信が認められないセクターにおける、エージェント型AI導入の大きな障壁を取り除きます。\nGitLab 18.9から、Duo Agent Platformがオンライン クラウドライセンスの正式対応機能となります。\n\n## Bring Your Own Model（BYOM）/自分のモデルを持ち込む\nオーケストレーションレイヤーのセルフホスト化は、あくまでも出発点です。規制対応を求められるお客様の多くは、すでに自社モデルに相当な投資をしています。ドメイン特化型のLLM、データ主権のためのリージョン内またはエアギャップ環境へのデプロイ、自社のリスク方針に基づいて開発されたクローズドソースの社内モデルなど、その形は様々です。\n\n**Bring Your Own Model**（BYOM）は、GitLab Duo Agent Platformの柔軟性をさらに拡げる機能です。管理者は[GitLab AIゲートウェイ](https://docs.gitlab.com/ja-jp/administration/gitlab_duo/gateway/)を通じて、自社で開発、調達、承認したモデルをそのままGitLab Duo Agent Platformに接続して活用できます。外部ベンダーのモデルに依存することなく、モデルの選択と管理権限は完全にお客様の手に委ねられます。\n* **統合とガバナンス**：BYOMモデル（お客様が持ち込んだモデル）は、GitLabのAIコントロールプレーン上でGitLab管理モデルと同等のエンタープライズ対応オプションとして扱われます。自社承認済みのモデルを、GitLab環境にシームレスに組み込むことができます。\n* **詳細なマッピング**：AIゲートウェイへの登録後、各モデルを特定のDuo Agent Platformフローや機能に紐づけることができます。どのエージェントやフローがどのモデルを使うか、きめ細かな制御が可能です。\nなお、モデルの検証、パフォーマンス評価、リスク管理の責任は管理者が担います。互換性、性能、リスク評価は、導入するモデルを選んだ側の責任となります。\n\nこれら2つの機能を組み合わせることで、エンタープライズのエンジニアリングリーダーはエージェント型AIを包括的に制御できるようになります。乱立するポイントソリューションや、管理不在のいわば野放しのAIツールを置き換え、エージェント型AIを一元管理する単一のガバナンス対応コントロールプレーンが手に入ります。自社で開発、調達、承認したモデルをそのまま持ち込みながら、強固なガバナンスも確保できる、すでに信頼しているDevSecOpsプラットフォームの中でそれを実現できる、これが規制対応組織の求めていた答えです。\n\n> GitLab Duo Agent Platformにご興味のある方は、[お問い合わせいただくか、今すぐ無料トライアルにお申し込みください](https://about.gitlab.com/ja-jp/gitlab-duo-agent-platform/)。\n\n-----------\n\n_本ブログには、1933年証券法第27A条（改正版）および1934年証券取引所法第21E条に定める「将来の見通しに関する記述」が含まれています。これらの記述に反映されている期待は合理的と考えていますが、実際の結果や成果が大きく異なる可能性のある既知/未知のリスク、不確実性、前提条件、その他の要因が存在します。これらのリスクおよびその他の要因の詳細は、SECへの提出書類における「リスク要因」の項目をご参照ください。法律で義務付けられている場合を除き、本ブログ投稿の公開日以降にこれらの記述を更新または修正する義務を負いません。_",[16,17,18],{"featured":29,"template":13,"slug":692},"agentic-ai-enterprise-control-self-hosted-duo-agent-platform-and-byom",{"content":694,"config":703},{"title":695,"description":696,"authors":697,"heroImage":699,"date":700,"body":701,"category":9,"tags":702},"GitLab Duo Agent Platformの正式版リリースを発表","ソフトウェアライフサイクル全体におけるエージェント型AIが、コーディングの高速化をイノベーションサイクルの加速へと変える仕組みをご紹介します。",[698],"Bill Staples","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1768314192/llizjeumcduj2enqpdi4.png","2026-01-15","GitLab Duo Agent Platformの正式版リリースを発表できることを大変うれしく思います。これはGitLab、お客様、そして業界全体にとって重要な節目です。ソフトウェア開発ライフサイクル全体にエージェント型AIを導入するというビジョンを実現する最初の一歩となります。\n\nAIツールは、デベロッパーがコードを書く能力を急速に向上させており、場合によっては生産性が10倍向上したという報告もあります。しかし残念ながら、デベロッパーの時間のうちコードを書くことに費やされるのは約20%に過ぎないため、AIによって得られるイノベーション速度と提供の全体的な向上は段階的なものにとどまります。これはソフトウェア提供における[AIパラドックス](https://about.gitlab.com/press/releases/2025-11-10-gitlab-survey-reveals-the-ai-paradox/)としてよく知られています。\n\nさらに、多くのチームでは、コード作成の速度が上がったことで、コードレビュー、セキュリティ脆弱性、コンプライアンスチェック、下流のバグ修正など、新たなボトルネックが生じています。\n\nGitLab Duo Agent Platformは、ソフトウェアライフサイクル全体でインテリジェントなオーケストレーションとエージェント型AI自動化を実現することで、AIパラドックスに対処します。\n\n詳しくは以下の動画をご覧いただき、さらに詳細は下記をお読みください。\n\n\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1154785472?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write; encrypted-media; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"18.8 Release Video V2\">\u003C/iframe>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n> :bulb: 2月10日のGitLab Transcendにご参加いただき、エージェント型AIがソフトウェア提供をどのように変革するかをご覧ください。お客様の事例を聞き、独自のモダナイゼーションの取り組みを開始する方法をご確認ください。[今すぐ登録](https://about.gitlab.com/events/transcend/virtual/)\n\nまた、GitLab PremiumおよびUltimateサブスクリプションをご利用中のお客様に、追加費用なしでユーザーあたりそれぞれ12ドルおよび24ドルのGitLabクレジットを付与いたします。\\*これらのクレジットは毎月更新され、GitLab Duo Agent Platformのすべての機能をご利用いただけます。\n\nGitLabクレジットの仕組みを簡単に説明します。GitLabクレジットは、GitLabの使用量ベースの製品に使用される仮想通貨です。GitLab Duo Agent Platformの使用量は、上記の含まれるクレジットから消費されます。その後、組織全体で共有クレジットプールへのコミットメントを決定するか、オンデマンドで月単位でお支払いいただくことができます。詳細については、[GitLabクレジットの紹介記事](https://about.gitlab.com/blog/introducing-gitlab-credits/)をご覧ください。\n\nGitLab Duo ProまたはDuo Enterpriseサブスクリプションをご利用のお客様は、引き続きこれらの製品をご利用いただくか、いつでもDuo Agent Platformに移行していただけます。Duo Enterpriseの契約残高は、いつでもGitLabクレジットに変換できます。詳細については、GitLab担当者にお問い合わせください。\n\n本日からお試しいただける機能とユースケースをご紹介します。\n\n### 人間とエージェントが協働するための統合エクスペリエンス\n\n[GitLab Duo Agent Platform](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/duo_agent_platform/?utm_source=chatgpt.com)は、人間とAIエージェントがGitLab内でシームレスに統合できるように設計された、統一されたユーザーエクスペリエンスを提供します。デベロッパーとそのチームは、ほぼすべてのページでDuo Agentic Chatを利用し、コンテキストに応じた質問をしたり、非同期エージェントセッションをフォローしたり、イシュー、マージリクエスト、パイプラインアクティビティなどの使い慣れたワークフロー内でエージェントとやり取りしたりできます。これにより、AIのアクションが透明になり、日常業務を通じて簡単にガイドできるようになります。\n\n### Agentic Chat:インテリジェントでコンテキスト認識型のアシスタンス\n\n[Gitlab Duo Agentic Chat](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/gitlab_duo_chat/agentic_chat/)は、GitLab Web UIおよびIDEで真のマルチステップ推論を実現し、イシュー、マージリクエスト、パイプライン、セキュリティ調査結果などからのライフサイクル全体のコンテキストを活用します。以前リリースされたDuo Chatをベースに、Agentic Chatはユーザーに代わって自律的にアクションを実行し、複雑な質問により包括的に答えることができます。ソフトウェアチームの各メンバーに、オンボーディング、コード品質、提供速度の向上に役立つ、正確でコンテキスト認識型のガイダンスを提供します。\n\nGitLab Duo Agentic Chatは、デベロッパーとAIの協働を可能にする数多くの[ユースケース](https://about.gitlab.com/gitlab-duo/prompt-library/)をサポートしています。開始方法の詳細については、[「GitLab Duo Agent Platform完全ガイド」](https://about.gitlab.com/blog/gitlab-duo-agent-platform-complete-getting-started-guide/)をご覧いただき、こちらの[拡張中の推奨プロンプト集](https://about.gitlab.com/gitlab-duo/prompt-library/)もご確認ください。\n\n* **分析**\n  Web UIでは、Agentic Chatはイシュー、エピック、マージリクエストを作成し、要約を提供し、重要な発見を強調し、特定のプロジェクト、イシュー、エピック、マージリクエストなどからのリアルタイムコンテキストに基づいた実用的なガイダンスを提供できます。Agentic Chatは、デベロッパーがIDEまたはGitLabリポジトリ内で、馴染みのないコード、依存関係、アーキテクチャ、プロジェクト構造を理解するのに役立ちます。\n\n\n* **コード**\n  Agentic Chatは、幅広い言語とフレームワークにわたって、コード、設定、Infrastructure as Codeを生成できます。バグの修正、アーキテクチャとコードのモダナイゼーション、テストの生成、より迅速なオンボーディングのためのドキュメント作成を支援します。デベロッパーの手元で、Agentic ChatはVS Code、JetBrains IDE、Cursor、Windsurfにおける協働パートナーであり、オプションのユーザーレベルおよびワークスペースレベルのルールで応答をカスタマイズできます。\n\n* **CI/CD**\n  Agentic Chatは、既存のパイプラインをより深く理解し、設定し、トラブルシューティングしたり、新しいパイプラインをゼロから作成したりするのに役立ちます。\n\n* **セキュリティ**\n  Agentic Chatは、脆弱性を説明し、到達可能性に基づいて問題に優先順位を付け、時間を節約できる修正を推奨します。\n\n## エージェント:オンデマンドで協働する専門家\n\nGitLab Duo Agent Platformにより、デベロッパーは専門のエージェントにタスクを委任できます。このプラットフォームは、基本エージェント、カスタムエージェント、外部エージェントの独自の組み合わせを提供し、すべてGitLabユーザーエクスペリエンスにシームレスに統合されているため、あらゆるタスクに適したエージェントを簡単に選択できます。\n\n**[基本エージェント](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/duo_agent_platform/agents/foundational_agents/)**は、GitLabの専門家によって事前に構築されており、ソフトウェア提供サイクルで最も複雑なタスクを処理する準備が整っています。以下の基本エージェントは、GitLab Duo Agent Platformの正式版の一部として含まれており、その他のエージェントは現在ベータ版で、近日中に提供予定です。\n\n* [**プランナーエージェント**](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/duo_agent_platform/agents/foundational_agents/planner/)は、チームがGitLab内で直接作業を構造化、優先順位付け、分割するのを支援し、計画をより明確に、より迅速に、より実行しやすくします。\n\n* [**セキュリティ分析エージェント**](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/duo_agent_platform/agents/foundational_agents/security_analyst_agent/)は、脆弱性とセキュリティシグナルをレビューし、その影響を平易な言葉で説明し、チームが最初に対処すべきことを理解するのを支援します。\n\n[**カスタムエージェント**](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/duo_agent_platform/ai_catalog/)は、AIカタログを使用して構築できます。AIカタログは、チームがカスタムエージェントとフローを作成、公開、管理、共有するための中央リポジトリです。チームは、エンジニアリングチームの働き方を再現し、エンジニアが使用するエンジニアリング基準とガバナンスの仕組みを使用して問題に取り組むために、特定のコンテキストと機能を持つエージェントとフローを作成できます。\n\n[**外部エージェント**](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/duo_agent_platform/agents/external/)は、GitLabにシームレスに統合されており、AnthropicのClaude CodeやOpenAIのCodex CLIなど、最高クラスのAIツールが含まれています。ユーザーは、コード生成、コードレビュー、分析などのユースケースで、透明性の高いセキュリティと組み込みLLMサブスクリプションにより、これらのツールをGitLabからネイティブにアクセスできます。\n\nこれらのアプローチにより、チームは専門エージェント、組織固有の自動化、外部AIツールの統合など、エージェント型AIをどのように採用するかについて柔軟性を得ることができます。すべて単一のガバナンスされたプラットフォーム内で実現します。\n\n## フロー:複数ステップの作業を反復可能でガイド付きの進捗へ\n\nフローは、複数のエージェントワークフローを使用して複雑なタスクを最初から最後まで自動化します。\n\nエンジニアリングチームは、正式版に含まれるいくつかのフローを構築しており、さらに多くのフローが提供予定です。\n\n* [**デベロッパー(Issue to MR)**](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/issue_to_mr/)フローは、明確に定義されたイシューから構造化されたマージリクエストを作成し、チームがすぐに作業を開始できるようにします。\n\n* [**GitLab CI/CD変換**](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/convert_to_gitlab_ci/)フローは、チームが手動で書き直すことなくパイプライン設定を移行またはモダナイズするのに役立ちます。\n\n* [**CI/CDパイプライン修復**](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/fix_pipeline/)フローは、障害を分析し、考えられる原因を特定し、推奨される変更を準備します。\n\n* [**コードレビュー**](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/code_review/)フローは、コード変更、マージリクエストコメントなどを分析し、AIネイティブの分析とフィードバックでコードレビューを効率化します。\n\n* [**ソフトウェア開発**](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/software_development/)フローは、日常的な開発とレビュー段階を通じて作業をガイドします。\n\n## MCP Client:GitLab Duo Agent Platformをチームが既に使用しているツールに接続\n\n[MCPクライアント](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/gitlab_duo/model_context_protocol/mcp_clients/)により、IDE内のGitLab Duo Agent PlatformがJira、Slack、Confluence、その他のMCP対応ツールなどの外部システムに安全に接続し、コンテキストを取り込み、DevSecOpsツールチェーン全体でアクションを実行できるようになります。\n\n個々のツール内でAIアシスタンスがサイロ化されるのではなく、MCPクライアントはGitLab Duo Agent Platformが、計画、協働、実行が実際に行われるシステム全体を理解し、動作することを可能にします。これにより、手動でのコンテキスト切り替えが削減され、チームが実際に作業する方法を反映した、より完全なエンドツーエンドのAI駆動ワークフローが実現します。\n\n正式版に含まれる機能:\n\n* Jira、Confluence、Slack、Playwright、GrafanaなどのMCP対応外部システムへの接続\n* ワークスペースレベルおよびユーザーレベルでの設定\n* MCPの使用を有効化または制限するためのグループレベルの制御\n* ツールアクセスのユーザー承認フロー\n* IDE拡張機能でのAgentic Chat全体でのサポート\n\n現在ベータ版のGitLab MCPサーバー機能にさらに多くの機能を追加し、今後のリリースで正式版にする予定です。\n\n## チームとワークロードに適したモデルを選択\n\nGitLab Duo Agent Platformは、チームがプライバシー、セキュリティ、コンプライアンスのニーズに合わせてプラットフォームを調整できる柔軟なモデル選択フレームワークに基づいて構築されています。GitLabは各機能に最適なLLMをデフォルトで設定していますが、管理者はOpenAI GPT-5バリアント、Mistral、Meta Llama、Anthropic Claudeなどのサポートされているモデルから選択することもできます。これにより、チームは組織の基準に基づいて、各特定のユースケースでチャット、コーディングタスク、エージェントインタラクションに何を使用するかについて、より正確な制御と柔軟性を得ることができます。サポートされているモデルの完全なリストとモデル選択設定の詳細については、ドキュメントの[モデル選択](https://docs.gitlab.com/ja-jp/administration/gitlab_duo/model_selection/)セクションをご覧ください。\n\n### ガバナンス、可視性、デプロイの柔軟性\n\nGitLab Duo Agent Platformは、組織がAIを責任を持って採用するために必要な制御と透明性を提供すると同時に、さまざまな環境で機能する柔軟なデプロイオプションを提供します。\n\n正式版に含まれる機能:\n\n* **すべてのプラットフォームで利用可能:**GitLab.com、GitLab Self-Managed、GitLab DedicatedでGitLab 18.8リリースサイクルの一部として利用できます。\n\n* **ガバナンスと可視性:**チームは、エージェントがどのように使用され、どのようなアクションを実行し、作業にどのように貢献しているかを確認できます。使用状況とアクティビティの詳細により、リーダーは採用状況を把握し、影響を測定し、AIが適切に使用されていることを確認できます。これらの制御により、自信を持って大規模にAIを展開しやすくなります。\n\n* **グループベースのアクセス制御:**管理者は、どのユーザーがGitLab Duo Agent Platform機能にアクセスできるかを管理する名前空間レベルのルールを定義でき、組織全体での即時有効化から段階的なロールアウトまで、柔軟な採用をサポートします。LDAPおよびSAML統合により、手動設定なしで大規模なガバナンスを実現できます。\n\n* **モデル選択とセルフホスト型オプション:**LLM選択は、GitLab.com、Self-Managed、Dedicatedのすべての正式版機能で利用できます。トップレベルの名前空間所有者がモデルを選択し、サブグループはそれらの設定を自動的に継承します。より多くの制御が必要な組織のために、プラットフォームはGitLab Self-Managedデプロイメント向けのセルフホスト型モデルをサポートしています。\n\nGitLab Duo Agent Platformの実際の動作をご覧ください:\n\n\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1154786333?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write; encrypted-media; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"18.8 Demo\">\u003C/iframe>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n## GitLabの最新情報を入手\n\n最新の機能、セキュリティアップデート、パフォーマンス向上を確実に入手するために、GitLabインスタンスを最新の状態に保つことをお勧めします。以下のリソースは、アップグレードの計画と完了に役立ちます。\n\n* [アップグレードパスツール](https://gitlab-com.gitlab.io/support/toolbox/upgrade-path/) – 現在のバージョンを入力すると、インスタンスの正確なアップグレード手順が表示されます\n* [アップグレードに関するドキュメント](https://docs.gitlab.com/ja-jp/update/upgrade_paths/) – サポートされている各バージョンの詳細なガイド(要件、ステップバイステップの手順、ベストプラクティスを含む)\n\n定期的にアップグレードすることで、チームが最新のGitLab機能を活用し、安全でサポートされた状態を維持できます。\n\nハンズオフアプローチをお望みの組織には、[GitLabのManaged Maintenanceサービス](https://content.gitlab.com/viewer/d1fe944dddb06394e6187f0028f010ad#1)をご検討ください。Managed Maintenanceは、チームがイノベーションに集中し続ける一方で、GitLabの専門家がSelf-Managedインスタンスの確実なアップグレード、セキュリティ確保、DevSecOpsリーダーシップの準備を維持するのを支援します。詳細については、アカウントマネージャーにお問い合わせください。\n\n---\n\n\\* GitLab PremiumおよびUltimateサブスクリプションをご利用中のお客様には、ユーザーあたりそれぞれ12ドルおよび24ドルの含まれるクレジットが自動的に提供され、毎月リセットされます。これらのクレジットは期間限定で提供され、変更される可能性があります([プロモーション規約を参照](https://about.gitlab.com/pricing/terms/))。\n\n*このブログ投稿には、改正1933年証券法第27A条および1934年証券取引法第21E条の意味における「将来予想に関する記述」が含まれています。これらの記述に反映された期待は合理的であると考えていますが、実際の結果または成果が大きく異なる可能性のある既知および未知のリスク、不確実性、仮定、その他の要因の影響を受けます。これらのリスクおよびその他の要因の詳細については、SECへの提出書類の「リスク要因」の項をご参照ください。このブログ投稿の日付以降、法律で義務付けられている場合を除き、これらの記述を更新または改訂する義務は負いません。*",[16,17,18],{"featured":29,"template":13,"slug":704},"gitlab-duo-agent-platform-is-generally-available",{"promotions":706},[707,720,732],{"id":708,"categories":709,"header":710,"text":711,"button":712,"image":717},"ai-modernization",[9],"Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":713,"config":714},"Get your AI maturity score",{"href":715,"dataGaName":716,"dataGaLocation":244},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization 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