[{"data":1,"prerenderedAt":771},["ShallowReactive",2],{"/ja-jp/blog/developing-gitlab-duo-blending-ai-and-root-cause-analysis-to-fix-ci-cd":3,"navigation-ja-jp":45,"banner-ja-jp":445,"footer-ja-jp":455,"blog-post-authors-ja-jp-Rutvik Shah|Michael Friedrich":661,"blog-related-posts-ja-jp-developing-gitlab-duo-blending-ai-and-root-cause-analysis-to-fix-ci-cd":687,"assessment-promotions-ja-jp":724,"next-steps-ja-jp":762},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":9,"categorySlug":10,"config":11,"content":15,"description":9,"extension":31,"isFeatured":13,"meta":32,"navigation":13,"path":33,"publishedDate":22,"seo":34,"stem":39,"tagSlugs":40,"__hash__":44},"blogPosts/ja-jp/blog/developing-gitlab-duo-blending-ai-and-root-cause-analysis-to-fix-ci-cd.yml","Developing Gitlab Duo Blending Ai And Root Cause Analysis To Fix Ci Cd",[7,8],"rutvik-shah","michael-friedrich",null,"ai-ml",{"slug":12,"featured":13,"template":14},"developing-gitlab-duo-blending-ai-and-root-cause-analysis-to-fix-ci-cd",true,"BlogPost",{"title":16,"description":17,"authors":18,"heroImage":21,"date":22,"body":23,"category":10,"tags":24,"updatedDate":30},"GitLab Duo開発の現場から：AIと根本原因分析を併用したCI/CDパイプラインの修正","AIを活用したGitLabの根本原因分析が、破損したCI/CDパイプラインの修復にどのように役立つかについて、具体的なシナリオと実習問題を交えながら解説します。",[19,20],"Rutvik Shah","Michael Friedrich","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097321/Blog/Hero%20Images/Blog/Hero%20Images/blog-hero-banner-1-0178-820x470-fy25_7JlF3WlEkswGQbcTe8DOTB_1750097321081.png","2024-06-06","___生成AIは、ソフトウェアの開発、保護、運用を容易にし、ソフトウェア開発業界に重要な変化をもたらしています。GitLabの製品チームとエンジニアリングチームが手掛ける新しいブログシリーズでは、企業全体に統合すべきAI機能をどのように作成、テスト、そしてデプロイするか明らかにし、DevSecOpsチームがよりよいソフトウェアを顧客に届ける上で、GitLab Duoの新機能がどのように役立つのかご理解いただける内容になっています。___\n\n[CI/CD](https://about.gitlab.com/ja-jp/topics/ci-cd/)パイプラインがエラーを起こして、その根本原因を突き止めるために、やむを得ずDevSecOpsワークフローを停止したり、ソフトウェアのデプロイを遅らせたりした経験はありませんか？従来のアプローチでは、ソフトウェア開発で問題が発生した場合、デベロッパーはトラブルシューティングやログファイルの分析を行い、多くの場合で、試行錯誤を繰り返しながら開発を進める必要があります。[GitLab Duo根本原因分析](https://about.gitlab.com/ja-jp/gitlab-duo/)はGitLabの一連のAI搭載機能に含まれるもので、類推に頼ることなくCI/CDパイプラインで発生した失敗の根本原因を特定します。この記事では、根本原因分析について、また、GitLab DuoのAI搭載機能をDevSecOpsワークフローに適用する方法についてご説明します。\n\n> デモ動画公開！GitLab 17バーチャルローンチイベントで、AI主導のソフトウェア開発の未来を体験しませんか？（[今すぐ登録する](https://about.gitlab.com/ja-jp/eighteen/)）\n\n### 根本原因分析とは？\n\nGitLab Duoの根本原因分析は、ログを分析してCI/CDジョブログにおける失敗の根本原因を特定し、修正方法を提案してくれるAI搭載機能です。\n\n根本原因分析はソフトウェア開発のインシデント管理によく用いられますが、そのワークフローやデバッグの手法はあらゆるDevSecOpsワークフローにも活用されています。パイプラインの失敗を調査する際、運用チーム、管理者、そしてプラットフォームエンジニアは、Infrastructure as Code（IaC）のデプロイエラー、KubernetesやGitOpsの問題、そして長いスタックトレースなどに対処しなければなりません。\n\nGitLab Duoの根本原因分析は、全員を同じインターフェイスに集め、AIを活用して要約、分析、修正提案を行うことで、組織がより迅速に安全なソフトウェアをリリースできるように支援します。\n\nパイプラインの失敗の原因としては、コードの構文エラー、パイプラインに使用される依存関係の欠落、ビルドプロセスにおけるテストの失敗、KubernetesやIaCのデプロイタイムアウト、その他多くの問題が考えられます。そのような失敗が発生した場合、関係者全員が、パイプラインで生成されたログを慎重に確認する必要があります。こうしたログの確認には、詳細な出力情報を精査してエラーを特定し、パイプラインにおける失敗の根本原因を特定したりする作業が伴います。たとえば、次のパイプラインには、調査と修正が必要なジョブの失敗が複数あります。\n\n![複数のジョブの失敗を示す画像](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097332/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image3_aHR0cHM6_1750097332601.png)\n\nこうした失敗の修正に要する時間は、次のような要因によって大きく異なります。\n- プロジェクトに関するデベロッパーの熟知度\n- 同様の問題の対処に関するデベロッパーの経験値\n- パイプラインにおけるトラブルシューティングと問題解決に関するデベロッパーの全体的なスキルレベル\n\n手動での分析は非常に困難で時間がかかることがあります。これは、ログデータを構成するアプリケーションログとシステムメッセージに、さまざまな失敗の原因が含まれている可能性があるためです。一般的なパイプライン修正のプロセスでは、複数回にわたるイテレーションや、（作業を行ったり来たりすることによる）頭の切り替えが必要になります。ログの複雑さや非構造的な性質に対しては、生成AIを使うことで作業を高速化できます。AIを活用することで、パイプラインのエラーを特定して修正する時間を大幅に短縮でき、上記のようなパイプラインを修正するために必要な専門知識のハードルも下げられます。\n\n以下の動画で、実際にGitLab Duoの根本原因分析を使用する流れをご覧ください。\n\n\u003C!-- 空白行 -->\n\n\u003Cfigure class=\"video_container\">\n\n \u003Ciframe src=\"https://www.youtube.com/embed/sTpSLwX5DIs?si=J6-0Bf6PtYjrHX1K\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"true\"> \u003C/iframe>\n\n\u003C/figure>\n\n\u003C!-- 空白行 -->\n\n### 根本原因分析の仕組み\n\n[根本原因分析](https://docs.gitlab.com/ee/user/ai_experiments.html#root-cause-analysis)は、CI/CDジョブログの一部を[GitLab AIゲートウェイ](https://docs.gitlab.com/ee/architecture/blueprints/ai_gateway/)に転送することで機能します。GitLabでは、転送される内容が大規模言語モデル（LLM）のトークン制限内に収まるように調整されます。また、ジョブの失敗原因に関する洞察を提供するよう指示する既定のプロンプトも併せて送信されます。また、このプロンプトは、破損したジョブの修正方法の例をユーザーに提示するよう、LLMに指示します。\n\nここでは、根本原因分析を活用できるシナリオの例を2つご紹介します。\n\n#### 1. Pythonの依存関係エラーを分析する\n\nPythonのアプリケーションでは、標準ライブラリには備わっていない機能を含むパッケージモジュールをインポートできます。プロジェクト「[Challenge - Root Cause Analysis - Python Config（演習 - 根本原因分析 - Pythonの構成）](https://gitlab.com/gitlab-da/use-cases/ai/ai-workflows/gitlab-duo-challenges/root-cause-analysis/challenge-root-cause-analysis-python-config)」では、構成の解析とSQLiteデータベースの初期化を実行するアプリケーションが実装されており、いずれも依存関係なしで正常に動作しています。また、このプロジェクトでは、Python環境とキャッシュを用いて、CI/CDのベストプラクティスを採用しています。最新の機能追加でRedisのキャッシュクライアントが導入されましたが、これを機にCI/CDビルドが何らかの理由で失敗するようになりました。\n\n根本原因分析を使用すれば、`ModuleNotFoundError`テキストの内容が、モジュールが実際にはPython環境にインストールされていないことを意味しているとすぐにわかります。また、GitLab Duoによって「PIPパッケージマネージャーを介してRedisモジュールをインストールする」ことが修正方法として提案されます。\n\n!['modulenotfounderror'とGitLab Duoによって提案された解決策を示す画像](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097332/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image2_aHR0cHM6_1750097332602.png)\n\n失敗しているパイプラインは[こちら](https://gitlab.com/gitlab-da/use-cases/ai/ai-workflows/gitlab-duo-challenges/root-cause-analysis/challenge-root-cause-analysis-python-config/-/jobs/6992716398)でご確認いただけます。\n\n根本原因分析のプロンプトに問題のサマリーが表示されており、`redis`モジュールが欠落していることが問題のようです。では、`redis`モジュールをインストールして問題を解決できるか試してみましょう。CI/CDジョブの`スクリプト`セクションで`pip install redis`を呼び出すか、`requirements.txt`ファイルを使用した、より高度なアプローチも選択できます。後者の方法は、開発環境とCI/CDパイプラインにインストールされている依存関係に関連した信頼できる唯一の情報源を確立するのに有効です。\n\n```yaml\ntest:\n  extends: [.python-req]\n  stage: test   before_script:\n     # [🦊] hint: Root cause analysis.\n    # Solution 1: Install redis using pip\n    - pip install redis\n    # Solution 2: Add redis to requirements.txt, use pip\n    - pip install -r requirements.txt\n  script:\n    - python src/main.py\n```\n\n欠落しているPythonの依存関係を修正した後、CI/CDジョブが再び失敗します。根本原因分析をもう一度使用すると、ジョブでRedisサービスが実行されていないことがわかります。GitLab Duoチャットに切り替え、`How to start a Redis service in CI/CD`（CI/CDでRedisサービスを開始する方法）というプロンプトを使用して、CI/CDジョブで`services`属性を構成する方法を確認します。\n\n![Redisサービスを開始する方法を尋ねるプロンプトを示す画像](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097333/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image6_aHR0cHM6_1750097332602.png)\n\n`.gitlab-ci.yml`を`test`ジョブで修正し、`redis`サービスを指定します。\n\n```yaml\ntest:\n  extends: [.python-req]\n  stage: test   before_script:\n    # [🦊] hint: Root cause analysis.\n   # Solution 1: Install redis using pip\n    - pip install redis\n    # Solution 2: Add redis to requirements.txt, use pip\n    - pip install -r requirements.txt\n  script:\n    - python src/main.py\n\n  # Solution 3 - Running Redis\n  services:\n    - redis\n```\n\nRedisサーバーを実行すると、Pythonアプリケーションを正常に実行し、その出力をCI/CDジョブログに出力できます。\n\n![Pythonアプリケーションの出力](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097332/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image4_aHR0cHM6_1750097332603.png)\n\nこの解決策は、[solution/ ディレクトリ](https://gitlab.com/gitlab-da/use-cases/ai/ai-workflows/gitlab-duo-challenges/root-cause-analysis/challenge-root-cause-analysis-python-config/-/tree/main/solution?ref_type=heads)で確認できます。\n\n**ヒント**：以下のようなプロンプトを使用して、[GitLab Duoチャット](https://docs.gitlab.com/ee/user/gitlab_duo_chat.html)に発生リスクのある問題のフォローアップを依頼することもできます。\n\n```markdown\nHow to lint Python code? Which tools are recommended for CI/CD.\nHow to pin a package version in Python requirements file?\t\nWhat are possible ways that this exception stacktrace is triggered in the future?\nAre there ways to prevent the application from failing?\n```\n次の例はより高度で、複数の失敗が含まれています。\n\n#### 2. 不足しているGoランタイムを分析する\n\nCI/CDジョブは、指定された`イメージ`から生成されたコンテナ内で実行できます。コンテナがプログラミング言語のランタイムを提供していない場合、`go`バイナリを参照する実行スクリプトセクションは失敗します。たとえば、`/ bin/sh: eval: line 149: go: not found`というエラーメッセージが表示されたら、これを理解して修正する必要があります。\n\nコンテナ内で`go`コマンドが見つからない場合、以下のような複数の理由が考えられます。\n\n1. ジョブが最小限のコンテナイメージ（`alpine`など）を使用しており、Go言語ランタイムがインストールされていない。\n1. ジョブが誤ったデフォルトのコンテナイメージを使用している。これには、CI/CD構成の先頭で指定されたイメージや`default`キーワードを使用して指定されたイメージなどが該当する。\n1. ジョブがコンテナイメージではなく、Shell executorで実行されている。ホストのオペレーティングシステムにGo言語ランタイムがインストールされていない、または設定が壊れているか正しく構成されていない。\n\nプロジェクト「[Challenge - Root Cause Analysis - Go GitLab Release Fetcher（演習 - 根本原因分析 - GoのGitLabリリースフェッチャー）](https://gitlab.com/gitlab-da/use-cases/ai/ai-workflows/gitlab-duo-challenges/root-cause-analysis/challenge-root-cause-analysis-go-gitlab-release-fetcher)」は、Goで構築されたGitLabリリースフェッチャーアプリケーションのCI/CD問題を分析し、修正するための演習課題です。このプロジェクトでは、`build`と`docker-build`のCI/CDジョブが失敗しています。この問題を解決するには、2つのポイントを抑える必要があります。ひとつはGoランタイムがインストールされていない理由を理解すること、もうひとつは`Dockerfile`構文について学ぶことです。\n\n![変更Dockerラベルジョブの失敗を示すスクリーンショット](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097332/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image5_aHR0cHM6_1750097332603.png)\n\n[`solution/` ディレクトリ](https://gitlab.com/gitlab-da/use-cases/ai/ai-workflows/gitlab-duo-challenges/root-cause-analysis/challenge-root-cause-analysis-go-gitlab-release-fetcher)では、根本原因分析の次に試す2つの解決策が確認できます。\n\n## 根本原因分析の練習\n\n以下のシナリオを想定して、根本原因分析を練習してみましょう。\n\n- Kubernetesデプロイメントのエラーやタイムアウトが発生した場合。\n\n- OpenTofuやTerraformのIaCパイプラインがクラウドリソースのプロビジョニングに失敗した場合。\n\n- AnsibleプレイブックがCI/CDで不可解な権限エラーで失敗した場合。\n\n- Javaのスタックトレースが10ページにも及ぶ場合。\n\n- シェルスクリプトが実行エラーを示している場合。\n\n- Perlスクリプトが1行（スクリプト内の唯一の行）で失敗した場合。\n\n- CI/CDジョブがタイムアウトし、どの部分が原因なのか不明な場合。\n\n- ネットワーク接続のタイムアウトが発生し、DNSが原因でないと思われる場合。\n\n### GitLab Duoの根本原因分析の次のステップ\n\nGitLabは、最小限のイテレーションでパイプラインの問題を修正できるようユーザーを支援したいと考えています。根本原因分析が目指す次のステップでは、根本原因分析はGitLab Duoチャット（AIアシスタント）で結果を表示します。ユーザーは、提案された内容を基に、さらに具体的な質問（例：プログラミング言語に特化した修正方法を尋ねる）をしたり、根本原因に基づいた代替の修正方法を尋ねたりすることで、より正確な修正方法を確立できます。\n\nたとえば、失敗したジョブの根本原因分析は次のとおりです。\n\n![根本原因分析の回答](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097332/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image1_aHR0cHM6_1750097332603.png)\n\nユーザーは、AIが生成した回答に対し、掘り下げた質問ができます。\n\n- 独自のDockerイメージを作成したくありません。問題を解決するための別の方法を説明してください。\n\n- Dockerイメージの作成にアクセスできません。Goバイナリが見つからないようです。代替のイメージを提案できますか？\n\nGitLabでは、生成された回答の品質ベンチマークを実行し、使いやすさの改善も行います。\n\n詳しくは、[根本原因分析の一般提供（GA）エピック](https://gitlab.com/groups/gitlab-org/-/epics/13080)をご参照ください。機能に関するフィードバックをお寄せいただける方は、[根本原因分析のフィードバック用イシュー](https://gitlab.com/groups/gitlab-org/-/epics/13872)にコメントを投稿してください。\n\n## 根本原因分析を開始する\n\nGitLab Ultimateプランで利用可能な機能を有効化する方法を説明するGitLab[ドキュメント](https://docs.gitlab.com/ee/user/ai_experiments.html#root-cause-analysis)をご参照ください。また、GitLab Duoの根本原因分析は、GitLab Self-ManagedとGitLab Dedicatedでまもなく利用可能になります。\n\nGitLab Ultimateをご利用でない場合は、[無料トライアル](https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_source=about.gitlab.com/ja-jp/blog&glm_content=default-saas-trial)を今すぐ開始していただけます。\n\n*監修：佐々木 直晴 [@naosasaki](https://gitlab.com/naosasaki) （GitLab合同会社 ソリューションアーキテクト本部 シニアソリューションアーキテクト）*\n\n## 「GitLab Duo開発の現場から」シリーズをもっと読む\n\n- [GitLab Duo開発の現場から：AIモデルの大規模な検証とテストの方法](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/developing-gitlab-duo-how-we-validate-and-test-ai-models-at-scale/)\n\n- [GitLab Duo開発の現場から：AIインパクト分析ダッシュボードによるAIのROI測定](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/developing-gitlab-duo-ai-impact-analytics-dashboard-measures-the-roi-of-ai/)\n\n- [GitLab Duo開発の現場から：GitLabにおけるAI機能のドッグフーディングの取り組み](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/developing-gitlab-duo-how-we-are-dogfooding-our-ai-features/)\n\n- [GitLab Duo開発の現場から： AI生成コードに対するセキュリティ確保と徹底的なテスト](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/how-gitlab-duo-helps-secure-and-thoroughly-test-ai-generated-code/)",[25,26,27,28,29],"AI/ML","tutorial","DevSecOps","DevSecOps 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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。",[25,696],"product","2026-02-26",{"featured":35,"template":14,"slug":699},"agentic-sdlc-gitlab-and-tcs-deliver-intelligent-orchestration-across-the-enterprise",{"content":701,"config":710},{"title":702,"description":703,"authors":704,"heroImage":706,"date":707,"body":708,"category":10,"tags":709},"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。",[705],"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。_",[25,696,29],{"featured":13,"template":14,"slug":711},"agentic-ai-enterprise-control-self-hosted-duo-agent-platform-and-byom",{"content":713,"config":722},{"title":714,"description":715,"authors":716,"heroImage":718,"date":719,"body":720,"category":10,"tags":721},"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。",[717],"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。*",[25,696,29],{"featured":13,"template":14,"slug":723},"gitlab-duo-agent-platform-is-generally-available",{"promotions":725},[726,739,750],{"id":727,"categories":728,"header":729,"text":730,"button":731,"image":736},"ai-modernization",[10],"Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":732,"config":733},"Get your AI maturity score",{"href":734,"dataGaName":735,"dataGaLocation":250},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization 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