[{"data":1,"prerenderedAt":755},["ShallowReactive",2],{"/ja-jp/blog/gitlab-flow-duo":3,"navigation-ja-jp":41,"banner-ja-jp":440,"footer-ja-jp":450,"blog-post-authors-ja-jp-Cesar Saavedra":656,"blog-related-posts-ja-jp-gitlab-flow-duo":670,"assessment-promotions-ja-jp":708,"next-steps-ja-jp":746},{"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__":40},"blogPosts/ja-jp/blog/gitlab-flow-duo.yml","Gitlab Flow Duo",[7],"cesar-saavedra",null,"ai-ml",{"slug":11,"featured":12,"template":13},"gitlab-flow-duo",false,"BlogPost",{"title":15,"description":16,"authors":17,"heroImage":19,"date":20,"body":21,"category":9,"tags":22,"updatedDate":26},"GitLab Flow (フロー) と GitLab Duo  (デュオ) を併用してワークフローを強化する","GitLab Flow に AI 搭載の GitLab Duo の能力を合わせ、DevSecOps ワークフローの効率をアップする方法をご紹介します。",[18],"Cesar Saavedra","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749662840/Blog/Hero%20Images/ai-experiment-stars.png","2023-07-27","DevSecOps を始めるには、綿密に検討されたワークフローが必要ですが、時としてそれは厳しい挑戦のように感じられます。しかし、過度に心配する必要はありません。GitLab Flow と GitLab Duo の 2 つがワークフロー設計をサポートしてくれるからです。GitLab Flow は、DevSecOps プロセスを支障なく適用するのを支援するもので、手順がすでに規定されたアプローチです。GitLab Duo は、GitLab DevSecOps プラットフォーム内で提供される[パワフルな一連のAI 機能](https://about.gitlab.com/blog/supercharge-productivity-with-gitlab-duo/)で、 組織におけるコード開発、運用の改善、ソフトウェアのセキュリティ強化をより効率的に行う手助けとなります。GitLab Flow と GitLab Duo を併用すると、組織ではエンドツーエンドのワークフロー効率を顕著に改善できます。それにより、生産性、デプロイの頻度、コード品質、総合的なセキュリティ、本番環境の耐久性と可用性に、さらなる向上が期待されます。この記事では、企業でうまくDevSecOps を運用するため、GitLab Flow と GitLab Duo の組み合わせがどのように役立つか、深く掘り下げていきます。\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## GitLab Flow とは\nGitLab Flow は、手順が規定されている、アプリケーションの開発ライフサイクルのためのエンドツーエンドのワークフローです。GitLab Flow はユーザーインタフェースとデータモデルをそれぞれ 1 つずつ備えている、AI 搭載の DevSecOps プラットフォーム、GitLab を使用します。GitLab Flow には、顧客からのフィードバックや、自社使用から得られた教訓など、ベストプラクティスや経験から学んだことが組み込まれています。さらに、GitLab Flow は[DevSecOps ライフサイクルの全段階](https://about.gitlab.com/stages-devops-lifecycle/)にまたがるもので、ある特定のアップデートのための内側のフィードバックループと、開発ライフサイクルのみならずアプリケーション全体を改善させていく外側のフィードバックループで構成される、効率的なワークフローです。\n\n![The GitLab Flow inner and outer loops](https://about.gitlab.com/images/blogimages/gitlab-flow-duo/The-GitLab-Flow-2023-feedback-loops.png)\n\u003Ccenter>GitLab Flowの内側と外側のフィードバックループ\u003C/center>\u003Cp>\u003C/p>\n\nGitLab Flow には多くの段階がありますが、ご存知のようにソフトウェア開発にはコードを書くだけでは終わらないたくさんの作業があります。以下で、GitLab Flow の各ステップと、GitLab Duo の役割について詳しく説明します。\n\n### GitLab Flowでのプランニング\n\nGitLab Flow の第一段階はプランニングです。プランニングは、GitLab Flow の外側のフィードバックループに配置されています。プランニング段階には、イシュー、マージリクエスト (MR)、エピック、マイルストーン、イテレーション、リリース、リリースエビデンスなど、さまざまなものが含まれます。これから、GitLab Flow でのこれらの各種要素の役割と、GitLab Duo がどのように役立つかについて説明します。\n\n![Planning - first portion of GitLab Flow](https://about.gitlab.com/images/blogimages/gitlab-flow-duo/The-GitLab-Flow-2023-planning-portion.png)\n\u003Ccenter>プランニング – GitLab Flow の第 1 部\u003C/center>\u003Cp>\u003C/p>\n\n#### イシュー\nイシューは、コードの問題や新機能を定義するもので、かつチームメンバーが協力し合える場です。イシューが作成されたら、タイトルを追加し、GitLab Duoの「**イシュー説明文の生成**」機能を用いると、説明欄へ自動で記入してくれるので、時間と労力が節約できます。1つのイシューについてのコメントスレッドには数多くの関係者が参加できます。「**イシューコメントのサマリー**」は GitLab Duoの AI機能のひとつで、あるイシューに関する何百ものコメントを簡潔なひとつのパラグラフに要約できるので、関係者は迅速に会話の内容を把握でき、議論に参加し、生産的な活動にすぐに貢献できます。\n\nイシューは、イシューボードで整理・視覚化できます。イシューボードはソフトウェアのプロジェクト管理ツールで、カンバンボードやスクラムボードとして利用できます。こういったボード類は、チームが機能や製品リリースのワークフローを計画、整理、視覚化するのに便利です。ボードのカテゴリは異なるものとして作成でき、イシューは簡単にドラッグアンドドロップで 1 つのリストから別のリストに移動させることができます。\n\n#### マージリクエスト\nマージリクエスト (MR) とは、解決策が開発される場を意味します。リリースを構成する要素として、イシューやマージリクエストは、DevOps やプラットフォームエンジニア、システム管理者やデータベース管理者、セキュリティエンジニア、そして開発者など、関係者により行われるアプリケーションの変更を、監査可能で追跡できる仕組みとして提供します。また、イシューやマージリクエストはリリースプランニングのプロセスに対する重要なインプットでもあります。\n\nマージリクエストは個別に作成することも、イシュー上で作成することも可能です。イシュー上でマージリクエストを作成した場合には、作成したマージリクエストが自動的にそのイシューに関連付けられるため、マージリクエストがマージされると、関連付けられているイシューも自動的にクローズされます。マージリクエストは手動でイシューに関連付けることもできます。\n\n![Merged merge request will close issue](https://about.gitlab.com/images/blogimages/gitlab-flow-duo/mr-with-its-issue.png)\n\u003Ccenter>マージされたマージリクエストによりイシューがクローズされる\u003C/center>\u003Cp>\u003C/p>\n\nイシューと同様、マージリクエストには多くの関係者がアップデートを行なうフィーチャーのロングリストを含められます。GitLab Duo の「**マージリクエスト変更の要約**」機能を使うと、マージリクエストに含まれている更新内容のすべてを認識・理解する必要がある共同作業者は、変更点を素早く把握できます。\n\n同じテーマを持つイシューはエピック内でグループ化でき、取り組むべき作業を整理できます。エピックには子イシューやサブエピックが設定でき、組織全体のエピックにリンクすることも可能です。イテレーションを使用すると作業のスプリントの追跡ができ、手動でスケジュール設定したり、イテレーションの反復を使って自動でスケジュール設定し、プランニングのワークフローを効率化したりできます。さらに、イテレーションにはバーンダウンチャートとバーンアップチャートがあります。バーンダウンチャートを使用するとプロジェクトの全スコープに対する進捗状況の全体を追跡できます。バーンアップチャートはイテレーションの期間内に追加した、または完了したイシューの日次合計数と重み付けを追跡します。\n\n#### マイルストーン\nチームでマイルストーンを使えば、イシューやマージリクエストに任意の開始日や完了期限を設定し、関連のある 1 つのグループとして整理できます。マイルストーンは通常リリースの追跡に使用しますが、プロジェクト単位またはグループ単位で、イシューやマージリクエストを追跡することもできます。イテレーションと同様、マイルストーンでもバーンダウンチャートとバーンアップチャートが利用でき、進捗状況が可視化されます。\n\nマイルストーンはリリースに関連付けられます。リリースの自動作成からはリリースエビデンスを含む、多くのアーティファクトが生成されます。リリースエビデンスとはリリースに関連付けられている、自動収集されたデータのスナップショットです。テストアーティファクトやリンクされたマイルストーンに加えて、ジョブのアーティファクトもオプションとしてリリースエビデンスに含められるので、外部監査などの内部プロセスが容易になります。\n\nエピック、マイルストーン、そしてイテレーションは、「ロードマップ」ページで可視化できます。このページを使うと、リリースの進捗状況が追跡でき、リリースプロセスが効率化できます。\n\nプランニングに進むと、問題の解決や新機能に向けた作業が開始できます。これはマージリクエストで作業していきます。では、GitLab Flow でそのプロセスがどのように行われるのか、もう少し詳しく見てみましょう。\n\n> [GitLab FlowとGitLab Duoを試してみる](https://gitlab.com/-/trials/new?glm_content=default-saas-trial&glm_source=about.gitlab.com%2Fblog%2F)\n\n### マージリクエストとコードのプッシュ\n\n![Merge requests and pushing code - second portion of GitLab Flow](https://about.gitlab.com/images/blogimages/gitlab-flow-duo/The-GitLab-Flow-2023-mr-pushing-code-portion.png)\n\u003Ccenter>マージリクエストとコードのプッシュ – GitLab Flow の第 2 部\u003C/center>\u003Cp>\u003C/p>\n\nGitLab Flow の第 2 部は、マージリクエスト (MR) とコードのプッシュに関連したものです。前述のように、マージリクエストとは組織全体から参加する関係者の共同作業で、解決策が生み出される場です。この共同作業は分散された場所から、非同期で行うことも可能です。参加者は、タグ付け、インラインでの提案、インラインコメント、マージリクエストのコメント、レビュースレッド、レビューリクエストなど、コラボレーション機能を活用でき、コード品質、可用性、信頼性とパフォーマンスの改善につながります。マージリクエストを作成するとすぐ、GitLab Flow の内側フィードバックループがスタートします。ここでは、コードと修正点のプッシュ、テストとスキャンの実行が行われ、アップデートのレビューなど共同作業が発生します。\n\n#### パイプライン\nアップデートは、マージリクエストを通してフィーチャーブランチに適用されます。パイプラインが定義されていれば、自動的に実行されます。パイプラインには複数のステージやジョブが設定でき、ビルドやテストを行った後、アプリケーションやマイクロサービスをレビュー環境にデプロイします。そのレビュー環境では、アップデートはメインブランチにマージする前に動的に検証できます。この自動化は、アプリケーションのアップデートとレビュープロセスを効率良く行う手助けになります。\n\nさらに、DevSecOps チームがマージリクエストを通じてアプリケーションのアップデートをする際は、さまざまなAI 搭載機能が活用できます。チームメンバーがコードを書いて更新するとき、GitLab Duo の「**コードの提案**」が次に書くべきコードを推奨してくれます。開発者はその提案を受け入れるか、無視するか選択できます。「コード提案」は、エラーを減らして開発者がより速くコードを書けるようにすることでプログラミング体験を向上させ、コード品質が改善します。「コード提案」はまた、開発者の生産性を高めるので、イテレーションやロールアウトの高速化にもつながります。\n\n組織内で異なる関係者がアプリケーションの開発やレビューに参加する場合、ドキュメントが不十分だったり、複雑で難解なコード、あまり馴染みのないプログラミング言語で書かれたコードなどに出くわすことがあります。GitLab Duo の「**コードの解説**」機能は、コードを自然言語で説明してくれるので、誰もが理解でき、そのスピードを高められます。\n\nさらに、フィーチャーブランチにアップデートがコミットされると、GitLab Duo の「**推奨レビュアー**」機能がマージリクエスト内の変更点とコントリビューションカレンダーグラフを使い、マージリクエストのサイドバー内のドロップダウンにプロジェクトに最適なレビュアーを提案してくれます。このリストにはアプリケーションのある特定の部分に詳しいユーザーが数人含まれ、そのアップデートのレビューの適任者が示されます。レビュー適任者をさがして特定する必要がありませんので、開発者の時間が節約でき、レビュープロセスを効率化し、遅延やレビューの品質低下を防ぎます。\n\n開発者がコードに変更を加える場合、その具体的な変更点についてマージリクエストにコメントを書くことはあまりありません。GitLab Duo の「**マージリクエスト変更の要約**」機能を使うと、マージリクエストで変更を行ったコード作成者は、AI を使用して自然言語のコメントを生成することができます。このコメントは、コードへの更新内容を要約するものです。これによりレビュアーは変更内容をよりよく理解でき、レビュープロセス全体の効率化につながります。\n\nレビュアーがマージリクエストでコード更新をレビューすると、レビューブロックが作成されます。このブロックには数多くのソースファイルにまたがる多数のコメントが含まれ、非常に長いので目を通すのが大変です。ここで、コード作成者がレビュー内容をしっかり理解できるように、GitLab Duo の「**マージリクエストレビューの要約**」機能を使うと、レビュアーのフィードバックが自然言語で生成されます。これによりコード作成者とレビュアーの間の引き継ぎがよりスムーズになり、レビュープロセスが効率化されます。\n\nさらに、マージリクエストに開発者が新しいコードを追加する際は、GitLab Duo の「**マージリクエストのテスト生成**」機能を活用すれば、AI を使って新しいコード用のユニットテストを生成できます。そのため開発者の生産性は高まり、テストカバレッジが向上し、開発ライフサイクル内でのバグ検出が前倒しできます。\n\nパイプラインはブランチの更新に対して実行されます。さらに、自動テストやスキャンをそこに組み込むことができます。それはセキュリティをシフトレフトすることにつながっていきます。\n\n### セキュリティのシフトレフト\n\n![Shifting security left - third portion of GitLab Flow](https://about.gitlab.com/images/blogimages/gitlab-flow-duo/The-GitLab-Flow-2023-shift-sec-left-portion.png)\n\u003Ccenter>セキュリティをシフトレフトする –  GitLab Flow の第 3 部\u003C/center>\u003Cp>\u003C/p>\n\nGitLab Flow の第 3 部は、セキュリティのシフトレフトです。これは GitLab Flow の内側フィードバックループの一部です。\n\nDevOps やプラットフォームエンジニア、システム管理者やデータベース管理者、開発者、マージリクエストで共同作業している関係者の中には、セキュリティやコンプライアンスを危惧している人もいるかもしれません。そういった場合に、自動化テストやセキュリティスキャンが役立ちます。スキャンはすぐ利用可能なテンプレートを使って簡単にパイプラインに埋め込むことができ、マージリクエストのパイプラインから自動的に実行できます。GitLab では、幅広い組み込みのセキュリティスキャナとアナライザが利用できます。これらはGitLab Flow から利用できます。さらに、DevSecOps プラットフォームにはサードパーティのスキャナやカスタムスキャナも取り込めます。\n\nソフトウェア開発プロセスで不具合検出をできる限り早い段階で行ない、早期解決する目的で、GitLab Flow はパイプライン内でセキュリティをシフトレフトしました。開発サイクルの早い段階で脆弱性を修正する方が、アプリケーションが本番環境に入ってからの修正より、はるかに簡単でコストもあまりかかりません。本番環境での修正では、予定外の停止によりユーザーや収益に影響が及ぶ恐れもあります。\n\nGitLab の組み込みのセキュリティスキャナおよびアナライザには、ユニットテスト、[Infrastructure-as-Code (IaC)](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/using-ansible-and-gitlab-as-infrastructure-for-code/) スキャン、静的アプリケーションセキュリティテスト (SAST) スキャナ、依存関係スキャナ、シークレット検出、コンテナスキャン、API セキュリティ、Web API ファズテスト、カバレッジガイド式ファズテストが含まれています。これに加えて、GitLab ではさまざまなセキュリティダッシュボードやレポートが利用できますので、脆弱性を管理・可視化できます。これには、依存関係リスト、セキュリティダッシュボード、脆弱性レポート、脆弱性ページなどが含まれます。\n\n開発者およびセキュリティエンジニアの脆弱性への理解を深め、脆弱性への対処をより効率的に行うため、GitLab Duo の「**脆弱性の説明**」機能からは、ある特定の脆弱性についての説明が得られます。脆弱性がどのように悪用されうるのかが説明されるだけでなく、それをどう修正したらよいのか提案もしてくれます。この AI 搭載機能は、本番環境でのサイバー攻撃で悪用される可能性のある脆弱性を防ぐため、アプリケーションのセキュリティを強化するプロセスの最適化を助長します。\n\nSAST スキャナのほかに、GitLab では動的アプリケーションセキュリティテスト (DAST) スキャナも提供しています。これには実行中のアプリケーションが必要です。このスキャナを活用すると、GitLab では DAST スキャン用に自動的に DAST 環境をプロビジョニングし、DASTテスト後はすべてのリソースを完全にクリーンアップしてくれます。これに加え、実行中のコンテナについては、GitLab では操作用のコンテナスキャンも使えます。このスキャンは、セキュリティの脆弱性をチェックするため、クラスタ内のコンテナイメージをスキャンします。\n\n上記のスキャンは、マージリクエストのパイプライン内で自動実行できますが、場合によっては、スキャン実行ポリシーやスキャン結果ポリシーを使い、実行をスケジュール化することも可能です。こういったポリシーは、GitLab UI または YAML ファイルで定義可能で、別個のプロジェクト内で構成します。これにより再利用性、メンテナンスと管理の責任が分離できます。スキャン実行ポリシーでは、指定されたスケジュールまたはプロジェクトパイプラインと一緒にセキュリティスキャンを実行する必要があり、スキャン結果ポリシーはスキャン結果に基づいて対処します。セキュリティエンジニアや各種チームはこれらのポリシーを定義して、組織全体のセキュリティプロセスを強化できます。GitLab Flow はこういったステップもカバーしていますので、これらのポリシーを活用することができます。\n\n組織内でセキュリティおよびコンプライアンスを強化する際は、コンプライアンスラベルやパイプラインを使用します。コンプライアンスラベルおよびパイプラインは、プロジェクト自体のパイプラインを実行する前に必須にすることも可能です。このアプローチでは、組織内のすべてのチームが確実に組織内のセキュリティとコンプライアンス基準に準拠していることが確認できます。さらに、開発中のアプリケーションをサイバー攻撃から守り、政府のコンプライアンス標準に準拠し、常に監査に備えられます。GitLab Flow で可能になる、これらすべてのセキュリティ指針の主な目標は、アプリケーションが本番環境に出ていった後ではなく、開発サイクルの早い段階で脆弱性を修正することにあります。本番環境で脆弱性の修復を行うことは、評判や収益面から非常に高価になるためです。\n\n脆弱性はGitLab Flow の内側フィードバックループでそのリスクが軽減できます。フィーチャーブランチでアプリケーションにさらなるアップデートを適用したら、関係者はアップデートを再度レビューして、アップデートの適用を確認し、誤って逆戻りするようなアップデートが導入されないようにする必要があります。\n\n### 継続的なレビュー\n\n![Reviews - fourth portion of GitLab Flow](https://about.gitlab.com/images/blogimages/gitlab-flow-duo/The-GitLab-Flow-2023-reviewing-features-portion.png)\n\u003Ccenter>レビュー –  GitLab Flow の第 4 部\u003C/center>\u003Cp>\u003C/p>\n\nGitLab Flow の第 4 部はレビュー機能で、ここでアプリケーションの継続的なレビューを規定します。フィーチャーのレビューには、レビュー環境を立ち上げる機能が含まれます。ここでは、開発途中のアプリケーション (フィーチャーブランチ) がデプロイされるため、関係者はリアルタイムでレビューし、フィードバックを提供できます。開発途中のアプリケーションは、メインブランチにマージできるようになるまで継続的に調整を入れます。GitLab Flow では、マージリクエストがメインブランチにマージされる時点で、すべてのプロビジョニングされたレビュー環境リソースをクリーンアップすることも規定しています。\n\nこの反復的な自動化されたレビュープロセスは、GitLab Flow の内側フィードバックループの一部とされています。上述したとおり、内側フィードバックループ内では、「ソースコードの説明」、「推奨レビュアー」、「マージリクエスト変更の要約」、および「マージリクエストレビューの要約」などのGitLab Duo 機能はGitLab Flow によって規定されており、コード作成者とレビュアーの間の引き継ぎをよりスムーズに行ない、レビュープロセス全体を効率化することができます。\n\nGitLab Flow の内側フィードバックループは、すべてのレビュー項目が解決され、マージリクエストが承認されてメインブランチにマージされると終了します。これがトリガーとなって、アプリケーションが本番環境にデプロイされます。\n\n### アプリケーションとインフラストラクチャのデプロイ\n\n![Deploying - fifth portion of GitLab Flow](https://about.gitlab.com/images/blogimages/gitlab-flow-duo/The-GitLab-Flow-2023-deploy-apps-portion.png)\n\u003Ccenter>デプロイ – GitLab Flow の第 5 部\u003C/center>\u003Cp>\u003C/p>\n\n組織のニーズに応じて、継続的デリバリーまたは継続的デプロイをGitLab Flow で規定します。継続的デリバリーはコードの頻繁なリリースで、その都度 (本番環境への) デプロイを手動でトリガーします。継続的デプロイは人間が関わることなく行われる、コードの (本番環境への) 自動リリースを意味します。では、継続的デリバリーを最初に見てみましょう。\n\n継続的デリバリーでソフトウェアをリリースする際は、いくつかのデプロイオプションがあります。フリーズウィンドウ（作業を一時停止する期間）を設定し、カナリアロールアウト、ブルー・グリーンロールアウト、タイムドロールアウト、インクリメンタルロールアウトなどの、高度なデプロイ技術が利用できます。インクリメンタルロールアウトは本番環境でのシステムダウンのリスクが低減できるため、よりよいユーザーエクスペリエンスと顧客満足度が得られます。各種の高度なデプロイ技術を用いると、開発とデリバリーの効率が改善できるため、リリースプロセスが効率化されます。\n\n継続的なデプロイでソフトウェアをリリースする際は、変更点やアップデートはすべて直接、本番環境に反映されます。フィーチャーフラグのような段階的なデリバリーアプローチを採用すると、特定のフィーチャーの提供をローンチから分離できるため、リスクを低減し、本番ユーザーに利用してもらえる機能性を管理できます。フィーチャーフラグは多くのプログラミング言語をサポートしているため、開発者は実験をしたり、管理環境下でのテストを可能にします。また、フィーチャーフラグを使うと、ある特定のユーザーだけにフィーチャーをロールアウトすることも可能になります。\n\nGitLab はこうしたデプロイアプローチのすべてをサポートしていますが、GitLab Flow では、組織や特定のプロジェクトのニーズに特化したアプローチの採用が可能です。\n\n### アプリケーションの監視と DevSecOps のプロセス\n\nアプリケーションを本番環境にデプロイしたら、安定性、パフォーマンス、可用性を保証するために継続的に監視する必要があります。また、DevSecOps プロセスが実行されると、それらが測定され、パフォーマンスと効率性を改善する機会が得られます。GitLab には監視機能があり、GitLab Flow でそれを活用できます。\n\n実行中のコンテナに対しては、GitLab はオペレーショナルコンテナスキャン (OCS) を行ないます。OCS は、クラスタ内のコンテナイメージをスキャンすることにより、セキュリティ脆弱性をチェックします。こういったスキャンは、実行するタイミングをスケジューリングすることで自動化でき、また、検出された脆弱性をセキュリティダッシュボードに自動的に表示します。OCS はクラスタアプリケーションをセキュアに保ち、個人データの流出や予期せぬシステム停止につながるサイバー攻撃を未然に防ぎます。\n\nエラーの追跡を行なえば、開発者は、開発しているアプリケーションで発生したエラーを検知したり、表示ができます。アプリケーション内で生成されたエラーはすべて、GitLab の「エラートラッキングリスト」に表示されます。エラートラッキングは、予期せぬアプリケーションの状態を迅速に見つけ出し、解決するので、アプリケーションの可用性とパフォーマンスをよりよいものにします。\n\nGitLab は、Webhookレシーバー経由でPrometheus を含むあらゆる監視ソースからのアラートを受け取れます。アラートが受信されると「GitLab アラート」リストに表示され、ここから手動で管理できます。アラートは自動的にインシデントや ChatOps を生成するようにしたり、適切な個人やグループにメッセージを送るよう、トリガー設定できます。こういった機能はすべて、アラートの解決策および管理プロセスを効率化します。\n\n本番環境で発生した問題のためにインシデントが作成されると、インシデント管理用に GitLab の「インシデントリスト」に表示されます。インシデントは 1 つまたは複数を一度に管理でき、ソートや、検索、割り当てを行なったり、ステータスを設定し、SLA プリセットカウントダウンタイマーを見ることもできます。さらに、インシデントを処理するために、オンコールのスケジュールやローテーション、エスカレーションポリシーを作成し、ページングや通知を設定することもできます。さらに、インシデントはアラートにリンクすることで、インシデントがクローズされるとそれに関連付けられていたアラートも自動的に解決されるよう設定可能です。インシデントのタイムラインは、役員や外部からの閲覧者がインシデント中に何が起きたのか、それを解決するためにどんな手順を踏んだのかを確認する機能です。こういった各種機能はすべて、インシデント管理プロセスを効率化し、インシデントを可能な限り迅速に解決するためのものです。\n\n監査イベントは、GitLab で誰がいつ関連する対応を行なったのか、など重要なイベントを追跡します。監査イベントは GitLab の「監査イベント」リストに表示され、オブジェクトに対して実行したアクション、実行者、実行日時などが表示されます。\n\nこれまで説明した、すべてのリストとダッシュボードは、コンプライアンス違反の事前対策を手助けし、ペナルティを回避するだけでなく、監査プロセスを効率化するのにも役立ちます。実行中のアプリケーションから生成されたデータやメトリクスは、GitLab Flow の外側のフィードバックループで使用できます。このため、アプリケーションの改善と最適化が促され、予定外の本番環境でのシステム停止のリスクが低減されます。\n\n### 継続的な改善\nGitLab Flow を適用すると、GitLabが提供するエンドツーエンドのプロセスメトリクスのダッシュボードから知見が得られます。そのため、アプリケーションだけでなくソフトウェアのデリバリーパフォーマンスも継続的に改善できます。これらのダッシュボードとそのメトリクスは GitLab によって自動生成され、常時利用可能です。\n\nアプリケーション開発のライフサイクルは「バリューストリーム分析ダッシュボード」を使い、追跡、監視できます。ここでは時間の経過によるプロジェクトやグループの統計が確認できます。このダッシュボードはカスタマイズできますが、GitLab が提供しているデフォルトのテンプレートを使って、バリューストリームを作成すれば、迅速に開始できます。デフォルトのダッシュボードには、事前定義されたバリューストリーム分析の各ステージのメトリクスが表示されます。メトリクスとは、イシュー、プラン、コード、テスト、レビュー、ステージングなどで、それぞれの完了までにかかる平均時間がグラフで表示されます。ここには、リードタイム、サイクルタイム、新規イシュー、コミット、デプロイなどバリューストリーム分析のキーメトリクスも表示されます。これらのメトリクスを利用すれば、バリューストリームの各ステージについて、改善可能な領域が見つかります。\n\nパフォーマンスメトリクスでは、組織の開発およびデリバリーの有効性や効果を測定しますが、こういったメトリクス用に、GitLab は DORA (DevOps Research and Assessment) メトリクスダッシュボードを提供しています。ここには「デプロイ頻度」、「変更のリードタイム」、「サービス復旧時間」、「変更失敗率」の、4 つの主なメトリクス（Four Keys）が表示されます。「デプロイ頻度」は組織がどのくらいの頻度で本番環境にコードをデプロイするのか、またはそれをエンドユーザーにリリースするのかを測定します。「変更のリードタイム」は、コードをコミットした時点から、本番環境で実行されるまで、どれくらいの時間がかかるのかを測定します。「サービス復旧時間」は、インシデントが発生した場合に、どれくらいの時間でサービスをインシデント以前の状態に復旧できるのかを測定します。「変更失敗率」は、本番環境への変更またはユーザーにリリースされた変更のうち、サービス改悪につながったもの (たとえばサービス障害や停止につながった変更) で、その後、復旧が必要になった (ホットフィックス、ロールバック、パッチが必要になったなど) 変更の割合を示します。これらの 4 つの主要メトリクスは現在のプロセスを表すものであり、これを分析すれば、いろいろな要因や能力を改善できるでしょう。\n\nもうひとつのダッシュボードは、カスタム化可能な「バリューストリームダッシュボード」で、意思決定者が、傾向、パターンやソフトウェア開発改善の機会を特定できるようにするものです。表示されるメトリクスは DORA メトリクスに続いて、バリューストリーム分析のフローメトリクスと直近 1 か月間、2 か月間、6 か月間の重大な脆弱性の件数です。\n\nGitLab Duo は、継続的な改善への取り組みにも役立ちます。たとえば、「**バリューストリーム予測**」機能は、過去のデータを取り込んで、開発ライフサイクル全体のデータ傾向を使い、組織のバリューストリームメトリクスの今後の動向を予測します。こういった予測解析は、最適化の取り組みに活用できます。\n\nこれまで説明してきたすべてのダッシュボードや、そこで報告されるメトリクスは、GitLab Flow の外側フィードバックループを構成しており、予定外の本番環境でのシステム停止のリスクを低減し、アプリケーションと DevSecOps ワークフローを改善し、かつ最適化するのに役に立ちます。\n\n## GitLab Flow を使う理由\nGitLab Flow は、手順が規定されたアプローチで、世界中のユーザーが実践しているもので、次のような利点があります。\n\n* GitLab Flow を活用することで、GitLab が提供する自動化機能や、単一ユーザーインターフェース、データモデルによって生産性が向上\n\n* 継続的な改善をサポートする、エンドツーエンドの DevSecOps ライフサイクルへの正確な洞察\n\n* アプリケーションと DevSecOps プロセスの最適化に役立つ組み込み型ダッシュボードとメトリクス\n\n* コード品質の向上、ならびにアプリケーションの信頼性・可用性の向上\n\n* 組み込みのセキュリティスキャナと各種機能によるアプリケーションセキュリティの向上\n\n* 組み込みのコンプライアンス機能によるコンプライアンスおよび監査への対応デプロイ頻度を高めるサイクル時間の短縮\n\n* GitLab Flow の内側フィードバックループによる継続的なレビュー\n\n* GitLab Flow の内側フィードバックループによる、アプリケーションのアップデートの最適化、コード品質向上、アプリケーションの信頼性と可用性の改善\n\n* GitLab Flow の外側フィードバックループによる、開発ライフサイクルそのものだけでなく、アプリケーションも改善\n\n* 組織内の関係者間での強力な共同体制の確立\n\n* セキュリティをシフトレフトすることにより、コードを本番環境に出す前に、アプリケーション内の脆弱性を見つけ、費用のかかる、予定外のシステム停止を回避\n\n* GitLab によりサポートされている高度なデプロイ技術やプログレッシブデリバリーアプローチにより、本番環境へのデプロイ時のリスクを低減\n\n* 開発ライフサイクル全体にわたり、生産性、コード品質、継続的改善、セキュリティやコンプライアンスなどを強化させるAI 搭載機能\n\n* クラウドネイティブと非クラウドネイティブのアプリケーションをサポート\n\n* ハイブリッド / マルチクラウドアプリケーション向けのマルチクラウドサポート\n\nGitLab Flow はどう始めたらよいのでしょう。GitLab Flow の原則をお使いのアプリケーション開発ライフサイクルに適用してみたい場合、GitLab Auto DevOpsやその一部を活用することから始めるのが良いかもしれません。\n\n## GitLab Flow と Auto DevOps\n\n![Auto DevOps - an instantiation of GitLab Flow](https://about.gitlab.com/images/blogimages/gitlab-flow-duo/ado-pipeline.png)\n\u003Ccenter>Auto DevOps – GitLab Flow のインスタンス化\u003C/center>\u003Cp>\u003C/p>\n\n[Auto DevOps](https://docs.gitlab.com/ee/topics/autodevops/) は、GitLab Flow の全ステージやジョブに適用されます。つまり、Auto DevOps は GitLab Flow のインスタンス化の好例と考えるとよいでしょう。\n\nAuto DevOps は事前定義済みの、すぐに使用可能な CI/CD テンプレートで、ソースコードを自動検出できます。ベストプラクティスに基づき、CI/CD テンプレートは自動的にアプリケーションを検出、ビルド、テスト、デプロイ、監視します。\n\nAuto DevOpsパイプラインは、ソフトウェアデリバリープロセスで、早期段階で欠陥を発見し、予防する作業をシフトレフトします。次にAuto DevOps パイプラインはアプリケーションを検証するためステージング環境にデプロイし、その後、本番環境に段階的に、または、タイミングを合わせてデプロイします。\n\nAuto DevOps は迅速に利用開始でき、開発者の生産性を向上できます。また、最も一般的なプログラミングフレームワークとプログラミング言語をサポートするので、ニーズに合わせて簡単にカスタマイズできます。Auto DevOps はモジュラーであり、カスタマイズができ、拡張可能です。そのため、パイプラインに Auto DevOps の一部を活用したり、アプリケーションにすべてを適用することもできます。\n\n## 今すぐ始めてみましょう\n[GitLab Flow と GitLab Duo を組み合わせる](https://gitlab.com/-/trials/new?glm\\_content=default-saas-trial\\&glm\\_source=about.gitlab.com%2Fblog%2F) と、エンドツーエンドのワークフロー効率が顕著に改善できます。それにより、生産性、デプロイ頻度、コード品質、セキュリティ全般、プロダクションの耐久性と可用性について、さらなる改善が実現できます。\n\nGitLab Flow と GitLab Duo を併用するアプリケーションでのワークフローの確認や、メリットの確認には、次のビデオをご覧ください。\n\n\u003C!-- blank line -->\n\u003Cfigure class=\"video_container\">\n  \u003Ciframe src=\"https://www.youtube.com/embed/0JQUf9UOAdo?si=ZxgI3_nIODV6Gijw\" title=\"YouTube video player\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; 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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。",[24,679],"product","2026-02-26",{"featured":12,"template":13,"slug":682},"agentic-sdlc-gitlab-and-tcs-deliver-intelligent-orchestration-across-the-enterprise",{"content":684,"config":694},{"title":685,"description":686,"authors":687,"heroImage":689,"date":690,"body":691,"category":9,"tags":692},"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。",[688],"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。_",[24,679,693],"features",{"featured":29,"template":13,"slug":695},"agentic-ai-enterprise-control-self-hosted-duo-agent-platform-and-byom",{"content":697,"config":706},{"title":698,"description":699,"authors":700,"heroImage":702,"date":703,"body":704,"category":9,"tags":705},"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。",[701],"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。*",[24,679,693],{"featured":29,"template":13,"slug":707},"gitlab-duo-agent-platform-is-generally-available",{"promotions":709},[710,723,734],{"id":711,"categories":712,"header":713,"text":714,"button":715,"image":720},"ai-modernization",[9],"Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":716,"config":717},"Get your AI maturity score",{"href":718,"dataGaName":719,"dataGaLocation":245},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization 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