[{"data":1,"prerenderedAt":759},["ShallowReactive",2],{"/ja-jp/blog/developing-gitlab-duo-how-we-are-dogfooding-our-ai-features":3,"navigation-ja-jp":43,"banner-ja-jp":443,"footer-ja-jp":453,"blog-post-authors-ja-jp-David O'Regan":659,"blog-related-posts-ja-jp-developing-gitlab-duo-how-we-are-dogfooding-our-ai-features":674,"assessment-promotions-ja-jp":711,"next-steps-ja-jp":750},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":29,"isFeatured":12,"meta":30,"navigation":12,"path":31,"publishedDate":20,"seo":32,"stem":37,"tagSlugs":38,"__hash__":42},"blogPosts/ja-jp/blog/developing-gitlab-duo-how-we-are-dogfooding-our-ai-features.yml","Developing Gitlab Duo How We Are Dogfooding Our Ai Features",[7],"david-oregan",null,"ai-ml",{"slug":11,"featured":12,"template":13},"developing-gitlab-duo-how-we-are-dogfooding-our-ai-features",true,"BlogPost",{"title":15,"description":16,"authors":17,"heroImage":19,"date":20,"body":21,"category":9,"tags":22,"updatedDate":28},"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","このブログシリーズの記事では、GitLabがどのようにソフトウェア開発ライフサイクル全体にAIを統合しているのか、また、メトリクスを用いてパフォーマンスを測定しているのかを、実例を用いて解説します。",[18],"David O'Regan","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750098360/Blog/Hero%20Images/Blog/Hero%20Images/blog-hero-banner-1-0178-820x470-fy25_7JlF3WlEkswGQbcTe8DOTB_1750098360821.png","2024-05-20","***生成系AIは、ソフトウェアの開発、セキュリティ保護、運用のプロセスを簡素化し、ソフトウェア開発業界に大きな変革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、我々はどのように作成、テスト、デプロイしているかを説明しています。をこれは皆様の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の新機能をどう利用できるのかを知っていただける内容になっています。***\n\nAI機能を集めた[GitLab Duo](https://about.gitlab.com/ja-jp/gitlab-duo/)は、当社の社内エンジニアリングワークフローを刷新し、開発プロセス全体の効率化を推進してきました。GitLabはドッグフーディングと透明性を重視しています。そのため、この記事では、当社のチームがコード提案やチャットなどの代表的なGitLab DuoのAI機能を日常的に活用し、開発プロセスの合理化や手作業の削減、生産性の向上を実現しているアプローチについて解説したいと思います。エンジニアリングのような高度な技術を用いるチームから、テクニカルライティングや製品管理など、あまり技術的でないチームまで、当社が得ているメリットについて解説します。\n\n> 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発見しましょう！[【今すぐ視聴する】](https://about.gitlab.com/ja-jp/eighteen/)\n\n## 実際のユースケース\n\nGitLabのチームは、[GitLab Duoの各種機能](https://about.gitlab.com/gitlab-duo/#features)を日々のルーチンに組み込んでいます。日常的な仕事を実行する上でGitLab Duoをどのように役立てているのかについて、いくつか実例をご紹介します。\n\n### 要約とドキュメント\n- **コードレビュープロセスを効率化：** スタッフバックエンド開発者の[Gosia Ksionek]( https://about.gitlab.com/company/team/#mksionek)は、GitLab Duoを使ってAIをワークフローに用いる実践的なメリットとして、コードレビュープロセスの無駄を省くことができる点を挙げています。彼女はGitLab Duoを用いて効果的に[マージリクエストを](https://youtu.be/3SIhe8dgFEc)要約し、コード変更のレビューを簡素化し、作業をスピードアップさせています。また、マージリクエストの要約に加えて、GitLab Duoを使って[コーディングの質問への回答](https://www.youtube.com/watch?v=6n0I53XsjTc)と[複雑なコードスニペットの説明](https://www.youtube.com/watch?v=3m2YRxa1SCY)も実施しています。このように、生産性の向上のほか、複雑なコードベースの理解と管理にAIを活用しています。以下のデモで、GitLab Duoが大幅な効率向上と開発プロセスの見える化に貢献しており、開発者にとって欠かせないツールであることを強調しています。\n\n\u003Ccenter>\n\nGitLab Duoを使ってマージリクエスト要約する方法をご覧ください。\n\n\u003C!-- 空白行 -->\n\u003Cfigure class=\"video_container\">\n  \u003Ciframe src=\"https://www.youtube.com/embed/3SIhe8dgFEc?si=Q8JG3Ix3K_THhbpv\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"true\"> \u003C/iframe>\n\u003C/figure>\n\u003C!-- 空白行 -->\n\nGitLab Duoを使ってコーディングに関する質問に回答する方法をご覧ください。\n\n\u003C!-- 空白行 -->\n\u003Cfigure class=\"video_container\">\n  \u003Ciframe src=\"https://www.youtube.com/embed/6n0I53XsjTc?si=LA9VBHrgXpfJImSL\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"true\"> \u003C/iframe>\n\u003C/figure>\n\u003C!--空白行-->\n\nGitLab Duoを使って複雑なコードスニペットを説明する方法をご覧ください。\n\n\u003C!-- 空白行 -->\n\u003Cfigure class=\"video_container\">\n  \u003Ciframe src=\"https://www.youtube.com/embed/3m2YRxa1SCY?si=oms3szKwZoz-4yeq\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"true\"> \u003C/iframe>\n\u003C/figure>\n\u003C!-- 空白行 -->\n\n\u003C/center>\n\n- **コメントスレッドの要約：** エクスパンションソフトウェア開発を統括する[Bartek Marnane](https://about.gitlab.com/company/team/#bmarnane)は、GitLab Duoを使って長いコメントスレッドを要約し、イシューの説明を更新しても重要な情報が洩れることがないように工夫しています。\n\n- **ドキュメントの新規作成：** データサイエンスセクションの製品部門グループマネージャーを務める[Taylor McCaslin](https://about.gitlab.com/company/team/#tmccaslin)は、GitLab Duoを用いて[GitLab Duo用の新規ドキュメントを作成](https://docs.gitlab.com/ee/user/ai_features.html)し、情報の明確化と一貫性の確保、および新機能のドキュメンテーションに費やす時間の大幅な短縮を実現しています。\n\n- **リリースノートの作成：** 製品企画部門でシニア製品マネージャーを務める[Amanda Rueda](https://about.gitlab.com/company/team/#amandarueda)はGitLab Duoをとおして、[リリースノートに使用する簡潔で有益な要約を作成](https://gitlab.com/groups/gitlab-org/-/epics/10267)し、変更点やその価値をユーザーに説明しています。以下のような効果的なプロンプトを使うことで、ワークフローを大幅に改善し、各リリースノートがわかりやすく、簡潔で、ユーザー目線で書かれるようにしています。その結果、コミュニケーション全般とユーザー体験の向上につながっています。\u003Cbr>\u003Cbr>\n*「この変更を2つの文で要約してください。リリースノートに使用します。会話のようなトーンで、二人称を使います。要約には問題や変更の説明を盛り込み、当社が、あなた、つまりユーザーにもたらす価値と関連付けてください」*\n\u003Cbr>\u003Cbr>\n    - 以下に、GitLab Duoを使って作成したリリースノートの例を挙げます。\n      - [ロードマップをソートするためのオプションを拡大](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/issues/460492)\n      - [マイルストーンとイテレーションを用いてイシューボードを明確化](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/issues/25758)\n      - [デザイン管理機能を製品チームに拡張](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/issues/438829)\n\n- **ドキュメントサイトのナビゲーションを最適化：** スタッフテクニカルライターの[Suzanne Selhorn](https://about.gitlab.com/company/team/#sselhorn)はGitLab Duoを使ってページをワークフローに基づいた順番に並び替え、[ドキュメントの左側のナビゲーションを最適化](https://docs.gitlab.com/ee/user/get_started/get_started_projects.html)しています。機能の一覧をGitLab Duoに伝えることで、適切な順番が生成され、その順番に合うように左側のナビゲーションを更新しました。また、GitLab Duoを使って、手作業よりも大幅に速く[スタートガイド](https://docs.gitlab.com/ee/user/get_started/get_started_planning_work.html)の下書きを作成できるようになりました。\n\n### 目標設定とチームの連携\n- **OKRの下書き作成と改善：** Create:Codeレビューバックエンドチームでエンジニアリングマネージャーを務める[François Rosé](https://about.gitlab.com/company/team/#francoisrose)は、OKR（目標と主な成果）の下書き作成と改善において[GitLab Duoチャット](https://about.gitlab.com/blog/gitlab-duo-chat-now-generally-available/)の利便性を実感しています。目標をより明確に、効果的に伝えることで、目標設定とチームでの認識の共有を強化しています。GitLab Duoチャットを使用すると、正確で、アクションに結びつきやすく、なおかつチームの目標と一致するOKRを策定できるため、チームの全体的なパフォーマンスの向上と団結を導けます。以下に、プロンプトの例を記載します。\u003Cbr>\u003Cbr>\n\n    *「次のようなOKRを作ろうと思っています。*\n\n    *目標：チームメンバー全員からレトロスペクティブを徹底してチームを活性化する*\n\n    *主な成果：チームメンバー全員からレトロスペクティブにの満足度を測定する*\n\n    *主な成果：非同期で行うレトロスペクティブの改善点を3つ特定する*\n\n    *主な成果：改善を1つ実行する*\n\n    *上記の目標と3つの主な成果の構成を改善する方法に関して率直なフィードバックをください」*\n\u003Cbr>\u003Cbr>\n\n- **採用と採用活動プロセスを合理化：** スタッフフロントエンドエンジニアの[Denys Mishunov](https://about.gitlab.com/company/team/#dmishunov)が、面接を受ける候補者に送るメールテンプレートを明確で簡潔な文章で修正する際に重宝した実際のチャットを[こちら](https://gitlab.com/gitlab-com/people-group/hiring-processes/-/merge_requests/2165#note_1904898688)からご覧ください。必要な情報を漏れなく候補者に伝えるため、チームが協力して、どのようにマージリクエストを通してコミュニケーションを改善しているのかに注目しましょう。この例は、採用ワークフローにおけるコミュニケーションプロセスの強化をもたらす、AIツールの実用的な活用方法を示すものです。\n\n### インシデントのレスポンスと設定\n- **本番環境のインシデントを要約：**\nスタッフサイトリライアビリティエンジニアの[Steve Xuereb](https://about.gitlab.com/company/team/#sxuereb)は、GitLab Duoを本番環境のインシデントの要約、および詳細なレビューの作成に利用し、ドキュメンテーションプロセスの合理化を促進しています。\n\n- **ボイラープレート`.gitlab-ci.yml`ファイルを作成：**  GitLab Duoチャットを介して、ボイラープレート`.gitlab-ci.yml`ファイルも作成し、ワークフローの大幅な改善を実践しています。[GitLab Duoチャット](https://docs.gitlab.com/ee/user/gitlab_duo_chat.html)はアイデアを提案してくれる頼りになるパートナーです。さらに、[コードの説明]( https://docs.gitlab.com/ee/user/ai_features.html#code-explanation)機能のおかげで、インシデント発生時に詳細かつ有益な回答を得ることができ、生産性の向上とコードベースの正確な理解につながっています。\n\n### コードの生成とテスト\n- **フルスタック開発：** シニアフロントエンドエンジニアの[Peter Hegman](https://about.gitlab.com/company/team/#peterhegman)は[コードの提案機能をJavaScriptとRubyによる開発](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/issues/435783#note_1731321963)に応用しており、フルテクニカルスタック全体において開発者にとって欠かせないツールとして、AIの存在価値を示しています。\n\n- **Pythonのスクリプトを生成** Denys Mishunovは[GitLab DuoをGitLab以外のタスクに使用する実験](https://gitlab.com/gitlab-org/ai-powered/ai-framework/ai-experimentation)を行いました。この実験は、一般的なソフトウェア開発のタスクに留まらないGitLabのAIツールならではの柔軟性と利便性を証明しています。\n\n\u003Ccenter>\n以下の動画で、GitLab Duoを使ってPythonのスクリプトを作成し、コンテンツのデータを取り込んだ後、ローカルに保存するMishunovのアプローチをご覧いただけます。\n\n\u003C!-- 空白行 -->\n\u003Cfigure class=\"video_container\">\n  \u003Ciframe src=\"https://www.youtube.com/embed/30ZTtk4K5yU?si=p5ZcFLg6dTZL5gFE\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"true\"> \u003C/iframe>\n\u003C/figure>\n\u003C!-- 空白行 -->\n\n\u003C/center>\n\n### 調査とサポート\n- **テスト用ソースコードの生成：**  シニア開発者アドボケートの[Michael Friedrich](https://about.gitlab.com/company/team/#dnsmichi)はGitLab Duoを用いて、CI/CDのコンポーネントに使用するテストソースコードを生成しています。このアプローチは、先日開催されたOpen Source @ Siemens([公開スライド](https://go.gitlab.com/duA2Fc))を含むさまざまなトークイベントやプレゼンで紹介されています。このようにGitLab Duoを活用することで、コードの一貫性の確保や正確なドキュメント作成を実施できるほか、GitLabのベストプラクティスに沿って作業を進められます。[Rustの例](https://gitlab.com/components/rust#contributing)をご覧ください。\n\n![Rustの例](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750098367/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image2_aHR0cHM6_1750098367547.png)\n\n- **調査タスクの合理化：** GitLabのチームメンバーはGitLabの機能に関する質問は必ずGitLab Duoチャットで尋ね、調査およびサポートタスクの負担を軽減しています。Friedrichは「GitLabの機能についてわからないことがあったら、ブラウザのタブを次々と開いて調べるする前に、まずはチャットに頼ります。このワークフローにより、コミュニティフォーラムでのユーザー支援をより効率よく実施できるようになりました。たとえば、先日、実際にこの方法を使って[SSHのデプロイに関するユーザーからの質問に回答](https://forum.gitlab.com/t/how-to-make-ssh-deployment-more-clear-in-gitlab/102051/4?u=dnsmichi)しました」と述べています。チャットの活用は、時短につながるだけではなく、正確な情報を速く伝えられるようになり、コミュニティサポートの取り組みを底上げできます。\n\n### 機能テスト\n- **新しい機能のテスト：** GitLabのエンジニアは[コード提案におけるMarkdownへのサポート](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/issues/443365)などGitLab Duoを使って新機能のテストを実施しています。あるチームメンバーは「コード提案でのMarkdownのサポートをテストして、ブログの記事とVS CodeでGitLabのドキュメントを作成します。17.0に統合されていたことを知っていたからです」と述べています。GitLabでは、これらの機能をリリース前に社内でテストし、当社の品質基準を確実に満たす取り組みを行っています。\n\n### 外部のコードベースを理解\n- **外部のプロジェクトの説明：** GitLab Duoの`/explain`機能はGitLabにインポートされた外部のプロジェクトを理解する際にとりわけ有効です。この機能は、オープンソースエキスパートのEddie Jaoude氏を招いて先日行った配信イベントでも紹介しました。Michael Friedrichは「外部のプロジェクトでは`/explain`を使ってソースコードの理解を深めています。配信中に、オープンソースプロジェクトや依存などについて学ぶアイデアとしてこの方法を推奨しました」と指摘しています。 これは、不慣れなコードベースの機能や依存性を速やかに理解する必要がある開発者にとって欠かせない機能であり、効率の向上を導くだけでなく、正確にコードを理解できるようになる利点があります。\n\n\u003Ccenter>\nEddie Jaoude氏を招いた配信イベントでFriedrichが実施した`/explain`のデモをご覧ください。\n\u003C!-- 空白行 -->\n\u003Cfigure class=\"video_container\">\n  \u003Ciframe src=\"https://www.youtube.com/embed/L2Mx8hOhkEE?si=R7W3v4EDqeJCaPOw\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"true\"> \u003C/iframe>\n\u003C/figure>\n\u003C!-- 空白行 -->\n\n\u003C/center>\n\n## GitLab Duoを使用するメリット\n\nGitLab Duoのインテグレーションは、多くのポジティブなインパクトをもたらしており、以下のようにGitLabのエンジニアリングと製品開発ワークフローを大きく改善しました。\n\n- 以前は手作業が必要だった多くのタスクを自動化できたため、エンジニアが貴重な時間を他のタスクに充てられるようになりました。たとえば、長いスレッドの要約やボイラープレートコードの作成の効率が高まり、チームはより複雑な課題に集中できるようになっています。\n- イシューのドキュメントや要約に費やす時間を短縮し、情報の伝達と意思決定をより速く行えるようになりました。\n- AIアシストのコードの提案と説明を活用することで、チームはより質の高いコードを作成し、さらにエラー数の削減とデバッグプロセスのスピードアップを達成しました。GitLab Duoをインシデントレビューとコーディング支援に導入した結果、コードレビューの取り組みをより効果的・効率的に進められるようなりました。\n- [OKR](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/what-is-an-okr/)の下書きやリリースノートの作成などの管理タスクを合理化できました。\n\nご覧のようにGitLab Duoは、効率向上のほか、開発プロセスのスピードアップにも貢献しており、ソフトウェア開発にイノベーションをもたらすAIの能力を遺憾なく発揮しています。\n\n## 今後の取り組み\n\nGitLabはAIのワークフローへの導入を今後も積極的に行い、社内のフィードバックとニーズの変化に応じてGitLab Duoの機能を継続的に改善していきます。また、[AIインパクト分析ダッシュボード](https://about.gitlab.com/blog/developing-gitlab-duo-ai-impact-analytics-dashboard-measures-the-roi-of-ai/)をとおしてユースケースとメトリクスの収集を進めており、GitLab Duoの強化に加えて、AIを活用した開発ツールをリードする取り組みに役立てています。\n\n![Duoへのドッグフーディング - AI分析ダッシュボード](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750098367/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image1_aHR0cHM6_1750098367547.png)\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の無料トライアルをご利用ください](https://about.gitlab.com/gitlab-duo/#free-trial)\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方法](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/developing-gitlab-duo-how-we-validate-and-test-ai-models-at-scale/)\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- [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- [GitLab Duo開発の現場から：AI生成コードの安全性確認と詳細なテスト](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/how-gitlab-duo-helps-secure-and-thoroughly-test-ai-generated-code/)\n",[23,24,25,26,27],"AI/ML","code review","features","DevSecOps platform","workflow","2024-07-10","yml",{},"/ja-jp/blog/developing-gitlab-duo-how-we-are-dogfooding-our-ai-features",{"title":15,"description":16,"ogTitle":15,"ogDescription":16,"noIndex":33,"ogImage":19,"ogUrl":34,"ogSiteName":35,"ogType":36,"canonicalUrls":34},false,"https://about.gitlab.com/blog/developing-gitlab-duo-how-we-are-dogfooding-our-ai-features","https://about.gitlab.com","article","ja-jp/blog/developing-gitlab-duo-how-we-are-dogfooding-our-ai-features",[39,40,25,41,27],"aiml","code-review","devsecops-platform","eMESs0QfIqGFYdUl-6nhyTjI15v_2rI8zH3y4JbrJhw",{"data":44},{"logo":45,"freeTrial":50,"sales":55,"login":60,"items":65,"search":373,"minimal":406,"duo":423,"pricingDeployment":433},{"config":46},{"href":47,"dataGaName":48,"dataGaLocation":49},"/ja-jp/","gitlab 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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。",[23,683],"product","2026-02-26",{"featured":33,"template":13,"slug":686},"agentic-sdlc-gitlab-and-tcs-deliver-intelligent-orchestration-across-the-enterprise",{"content":688,"config":697},{"title":689,"description":690,"authors":691,"heroImage":693,"date":694,"body":695,"category":9,"tags":696},"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。",[692],"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。_",[23,683,25],{"featured":12,"template":13,"slug":698},"agentic-ai-enterprise-control-self-hosted-duo-agent-platform-and-byom",{"content":700,"config":709},{"title":701,"description":702,"authors":703,"heroImage":705,"date":706,"body":707,"category":9,"tags":708},"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。",[704],"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。*",[23,683,25],{"featured":12,"template":13,"slug":710},"gitlab-duo-agent-platform-is-generally-available",{"promotions":712},[713,726,738],{"id":714,"categories":715,"header":716,"text":717,"button":718,"image":723},"ai-modernization",[9],"Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":719,"config":720},"Get your AI maturity score",{"href":721,"dataGaName":722,"dataGaLocation":248},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization 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