[{"data":1,"prerenderedAt":752},["ShallowReactive",2],{"/ja-jp/blog/introduction-to-gitlab-duo-agent-platform":3,"navigation-ja-jp":38,"banner-ja-jp":438,"footer-ja-jp":448,"blog-post-authors-ja-jp-Itzik Gan Baruch":654,"blog-related-posts-ja-jp-introduction-to-gitlab-duo-agent-platform":668,"assessment-promotions-ja-jp":704,"next-steps-ja-jp":743},{"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":34,"tagSlugs":35,"__hash__":37},"blogPosts/ja-jp/blog/introduction-to-gitlab-duo-agent-platform.yml","Introduction To Gitlab Duo Agent 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Platformは、従来の直線的な開発ワークフローを、複数のエージェントが連携する動的なコラボレーションシステムへと変革します。\n\n## GitLab Duo Agent Platformとは\n\n[GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/ja-jp/gitlab-duo-agent-platform/)は、次を実現するAIオーケストレーションレイヤーです：\n\n- デベロッパーと専門AIエージェント間の非同期コラボレーション\n- コード、イシュー、エピック、マージリクエスト、CI/CDパイプライン、Wiki、分析、セキュリティスキャンにわたるSDLC全体のコンテキスト\n- 複数のエージェントが複雑なタスクで並行して協働するマルチエージェントフロー\n- 組織の標準、プラクティス、コンプライアンス要件を理解するインテリジェントな自動化\n\n要件の理解からマージリクエストの作成まで、ワークフロー全体を担当できるAIチームメンバーを追加するようなもので、完全な可視性とコントロールを維持できます。\n\n> 🎯 今すぐ[**GitLab Duo Agent Platform**](https://about.gitlab.com/ja-jp/gitlab-duo-agent-platform/)をお試しください！\n## プラットフォームアーキテクチャ\n\nGitLab Duo Agent Platformは、包括的なAIアシスタンスを提供するために連携する、複数の相互接続されたコンポーネントで構成されています。以下の図は、GitLab Duo Agent Platformとの*ユーザーインタラクション方法*を示しています。 ユーザーがエージェントを操作する4つの方法を説明します。\n\n\n\n\n![GitLab Duo Agent Platformアーキテクチャ図](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1765373441/k0ktrcnyuqbq3unbcvyp.png \"GitLab Duo Agent Platformアーキテクチャ図\")\n\n### チームがGitLab Duo Agent Platformとやり取りする方法\n\n**エージェントを使用する4つの方法**\n\n1. **GitLab Duo Agentic Chat** — GitLab UIまたはIDEでチャットパネルを開き、基本エージェントやカスタムエージェントと対話的な会話を行います。利用可能なAIモデルから選択し、リアルタイムのサポートを受けます。\n\n2. **カスタムフローのトリガー** — イシューまたはマージリクエストのコメントでフローをメンション、またはレビュアーを割り当ててカスタムフローを自動的にトリガーします。これらはRunner実行を介して非同期で実行されます。\n\n3. **基本フローのトリガー** — GitLabが構築・保守する、**[デベロッパーフロー](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/developer/)**、**[コードレビューフロー](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/code_review/)**、**[CI/CDパイプラインのフローを修正](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/fix_pipeline/)**、**[GitLab CI/CDフローに変換する](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/convert_to_gitlab_ci/)**、**[ソフトウェア開発フロー](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/software_development/)** を含みます。\n4. **外部エージェントのトリガー** — イシューまたはマージリクエストのコメントで外部AIエージェント（Claude CodeやOpenAI Codexなど）を割り当てまたはメンションして自動的にトリガーします。これらはRunner実行を介して非同期で実行されます。\n\n**表示場所と管理方法**\n\n- **AIカタログ** — 組織全体でエージェントとフローを閲覧、作成、共有します。GitLabやチームが作成したエージェントとフローを検出し、プロジェクトに追加します。独自のカスタムエージェントとフローを作成して他のユーザーが使用できるように公開することもできます。\n\n- **自動化機能** — すべてを管理する中央ハブです。プロジェクト内のエージェントを表示・管理し、フローを設定・監視し、セッションですべてのアクティビティ（パイプラインステータスを含む）を確認し、イベントベースの自動化のトリガーを設定します。\n\n各コンポーネントを簡単に見ていきましょう（後続の投稿で詳しく説明します）。\n\n**GitLab Duo Agentic Chat**\n\nエージェントとやり取りするための主要なインターフェースです。GitLab UIとIDEで永続的なパネルとして利用できます。詳細は[パート2：GitLab Duo Agentic Chatを始める](/blog/getting-started-with-gitlab-duo-agentic-chat/)をご覧ください。\n\n![GitLab Duo Agentic Chat](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1767618251/gdkojstbdsruen4bo5fw.png \"Web UIのGitLab Duo Agentic Chatパネル\")\n\n![GitLab Duo Agentic Chat IDE](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1765373438/gjojavrvjhhvglgkvxmw.png \"VS CodeのGitLab Duo Agentic Chatパネル\")\n\n**エージェント**\n\nエージェントは、開発ワークフロー全体で特定のタスクを処理するために設計された専門のAI駆動アシスタントです。独自の専門知識と能力を持つチームメンバーとして考えてください。\n\n| タイプ | 説明 | 使用場所 | セットアップの必要性 |\n|------|-------------|------------|----------------|\n| **[基本エージェント](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/duo_agent_platform/agents/foundational_agents/)** | 一般的な開発ワークフロー用にGitLabが保守(セキュリティ分析、プランナー、GitLab Duo)、任意のプロジェクトのチャットでデフォルトで利用可能| GitLab Duo Chat | 不要 |\n| **[カスタムエージェント](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/duo_agent_platform/agents/custom/)** | チーム固有のニーズに合わせてカスタムプロンプトとツールで作成 | GitLab Duo Chat | 必要 |\n| **[外部エージェント](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/duo_agent_platform/agents/external/)** | メンションまたは割り当てによってトリガーされる外部AIプロバイダー（Claude、OpenAI） | @メンション、割り当て | オプション |\n### 外部エージェントについて\n外部エージェントは、イシューやマージリクエストでのメンション（例：`@ai-codex`）または割り当てによってトリガーされると、GitLabプラットフォームコンピュート上のバックグラウンドで実行されます。同期フィードバックループを使用す基本エージェントやカスタムエージェントとは異なり、外部エージェントは非同期で実行され、専門のAIプロバイダーで強力な自動化を実現します。\n### エージェントを強力にする要素\n- **専門プロンプト**：各エージェントには、その専門知識、動作、コミュニケーションスタイルを定義する独自のシステムプロンプトがあります。\n- **ツールへのアクセス**：エージェントは、設定に基づいてファイルの読み取り、イシューやMR、エピックへのアクセス、コードの検索、CI/CDジョブログと脆弱性レポートの分析などを実行できます。\n- **プロジェクトコンテキスト**：イシュー、マージリクエスト、コード、CI/CDパイプライン、セキュリティ脆弱性へのアクセス。\n\n詳細は[パート3：エージェントを理解する](/blog/understanding-agents-foundational-custom-external/)をご覧ください。カスタムエージェントの作成、外部AIプロバイダーの統合、チームの特定のニーズに合わせたエージェントプロンプトとツールの設定方法を学びます。\n\n**フロー**\n\nフローは、複雑な問題を解決するために複数のアクションを組み合わせた複数ステップのワークフローです。質問に応答するエージェントとは異なり、フローはRunner実行を介して完全なワークフローを自律的に実行します。\n\n| タイプ | 説明 | トリガー場所 | セットアップの必要性 |\n|------|-------------|-----------------|----------------|\n| **[基本](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/)** | 一般的な開発ワークフロー用にGitLabが保守（デベロッパー、パイプラインの修正、JenkinsをGitLab CI/CDに変換、ソフトウェア開発） | 専用のUIアクションボタンを使用するか、IDE拡張機能のフロータブを使用して呼び出します| 不要 |\n| **[カスタム](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/custom/)** | ニーズに合わせて作成するユーザー定義ワークフロー | イシュー/MRでのメンション、割り当て | 必要 |\n### フローを強力にする要素\n- **複数ステップの実行**：複数の操作を単一のワークフローに統合\n- **非同期処理**：作業を続けながらバックグラウンドで実行\n- **完全なパイプラインアクセス**：完全なプロジェクトコンテキストでRunner実行を介して実行\n- **イベント駆動**：GitLabイベントによって自動的にトリガー\n\n詳細は[パート4：フローを理解する](/blog/understanding-flows-multi-agent-workflows/)をご覧ください。マルチエージェントワークフローも含まれます。\n\n## エージェント vs. フロー：違いは何か\n\nGitLab Duo Agent Platformで効果的に作業するには、エージェントとフローのどちらを使用するかを理解することが重要です。\n\n| タイプ | エージェント（チャットでの対話） | フロー（プラットフォーム上の自動化） |\n|--------|------------------------------|-------------------------------|\n| **目的** | 対話的な作業、迅速な反復、会話形式のガイダンス | 複雑な複数ステップのタスク、バックグラウンド自動化、イベント駆動ワークフロー |\n| **場所** | GitLab Duo Chat（Web UI、IDE） | イシュー、マージリクエスト、UIアクションボタン |\n| **方法** | アクションを実行できるリアルタイムの会話 | イベントまたはボタンクリックによってトリガー |\n| **実行** | 対話的、チャットコンテキストで即座に実行 | Runner実行による非同期 |\n| **例** | 「この関数をリファクタリング」（エージェントがコードを修正）、「テストを作成」（エージェントがテストファイルを生成） | 「イシュー#123のMRを生成」（フローがブランチを作成、コミット、MRをオープン) |\n### 簡単な判断ガイド\n- 対話的に作業するか、即座のフィードバックが必要な場合 → チャットを使用\n- バックグラウンド自動化、MRレビュー、または複雑な複数ファイルタスクが必要な場合 → フローを使用\n### 重要な洞察\n\nエージェントとフローの両方がアクションを実行し、コードを作成できます。主な違いは、やり取りと実行の方法です。エージェントはチャットインターフェースで対話的にコミュニケーションしますが、フローはプラットフォームコンピュート上でバックグラウンドで非同期に実行されます。\n\n#### AIカタログ\n\n組織全体でエージェントとフローを閲覧、発見、作成、共有できる中央ライブラリです。詳細は[パート5：AIカタログ](/blog/ai-catalog-discover-and-share-agents/)をご覧ください。\n\n![AIカタログ](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1767618250/sdtnio4rrbmwlh4iia4l.png \"AIカタログ\")\n\n#### 自動化機能\n\nエージェントとフローのワークフローを管理するハブです。\n\n- **エージェント**：プロジェクト内のエージェントを表示・管理します。詳細は[パート3](/blog/understanding-agents-foundational-custom-external/)をご覧ください。\n- **フロー**：プロジェクト内のフローを表示、作成、管理します。詳細は[パート4](/blog/understanding-flows-multi-agent-workflows/)をご覧ください。\n- **セッション**：エージェントのアクティビティログ\n- **トリガー**：プロジェクト内のフロー用のイベントベース自動化管理\n\n## セッションを理解する\n\nすべてのエージェントとフローの実行により、エージェントアクティビティを記録するセッションが作成されます。セッションは、エージェントの推論、実行の詳細、ツール呼び出し、出力、完全な意思決定の経路を含む、何が起こったかについての完全な透明性を提供します。\n\n![セッション監視](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1767618251/jpqv5frskvgzz6fnmvjl.png \"実行ステータスと進行状況を示すセッション概要\")\n\n\n\n\nセッションを表示するには：プロジェクト > **自動化** > **セッション**に移動します。そこから、パイプラインコンソールにアクセスして詳細な実行ログを確認できます。\n\n## モデル選択\n\nGitLab Duo Agent Platformの強力な機能の1つは、会話を駆動するAIモデルを選択できることです。\n\n**利用可能**：GitLab 18.4以降\n\n**選択方法：**\n\n1. GitLab Duo Agentic Chatを開きます。\n2. モデルドロップダウンを探します。\n3. クリックして利用可能なモデルを確認します。\n4. タスクに最適なモデルを選択します。\n\n**注**：モデル選択は現在Web UIでのみ利用可能です。IDE統合では、グループに選択されたデフォルトモデルを使用します。\n\n## 初めてのエージェント対話\n\nGitLab Duo Agentic Chatでの簡単な初めての対話機能を見ていきましょう。\n\n### 例1：プロジェクトを理解する（エージェント）\n\n**シナリオ**：プロジェクトに参加したばかりで、その構造とアーキテクチャを理解する必要がある場合。\n\n**手順**：\n\n1. GitLab Duo Chatパネルを開きます（右上のDuoアイコンをクリック）。\n2. エージェント型モード（ベータ版）がオンになっていることを確認します。\n3. Duo Agent（デフォルト）を選択します。\n4. 次のように入力します：「このプロジェクトのアーキテクチャの概要を教えてください。」\n5. **Enter**を押します。\n\n**何が起こるか：**\n\nエージェントは次を実行します：\n- リポジトリ構造を分析\n- README、コード構成、ドキュメントを確認\n- 主要なコンポーネントを含む包括的な概要を提供\n\n明確化するためにフォローアップの質問ができます。\n\n![アーキテクチャ概要を示すチャット](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1765373438/rvdxbupzh8bupt674kyc.png \"アーキテクチャ概要を示すチャット\")\n\n\n\n\n### 例2：マージリクエストを生成する（フロー）\n\n**シナリオ**：コード変更で解決する必要があるイシューがある場合。\n\n**手順：**\n\n1. GitLabでイシューを開きます。\n2. **Duoでマージリクエストを生成**ボタンをクリックします。\n3. エージェントセッションが開始されます。\n4. 数分以内に、次を含むMRが作成されます。\n\n   - 複数のファイルにわたるコード変更\n\n   - 説明的なコミットメッセージ\n\n   - MR説明での変更の説明\n\n\n**何が起こるか：**\n\nデベロッパーフローは次を実行します：\n- イシューを分析\n- リポジトリ構造、設計パターン、SDLCコンテキストを理解\n- 適切なコード変更を実施\n- レビュー準備完了のMRをオープン\n\n\n\n\n![「Generate MR with Duo」ボタン付きイシュー](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1765373443/gq57mpgyftvru1fyqh4o.png \"「Duoでマージリクエストを生成」ボタン付きのイシュー\")\n\n\n\n\n## よくある質問\n\n**Q：エージェントとの会話はプライベートですか？**\n\nA：はい。会話はGitLabの標準プライバシーおよびセキュリティモデルに従います。[詳細はこちら](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/gitlab_duo/data_usage)をご覧ください。\n\n**Q：セルフホストモデルでGitLab Duo Agent Platformを使用できますか？**\n\nA：はい、GitLab 18.8以降では追加のセットアップが必要です。[GitLabドキュメント](https://docs.gitlab.com/ja-jp/administration/gitlab_duo_self_hosted/configure_duo_features/#configure-access-to-the-gitlab-duo-agent-platform)をご覧ください。\n\n## 次のステップ\n\nGitLab Duo Agent Platformの基本を理解したので、各コンポーネントについてさらに深く掘り下げる準備ができました。\n\n- **[パート2：GitLab Duo Agentic Chatを始める](/blog/getting-started-with-gitlab-duo-agentic-chat/)** — 永続的なチャットパネルをマスターし、モデル選択戦略を学び、エージェントの切り替えを理解し、Web UIとすべてのサポートされているIDEでチャットを効果的に使用します。\n\n- **[パート3：エージェントを理解する](/blog/understanding-agents-foundational-custom-external/)** — GitLabが構築した基本エージェントを探索し、チームのワークフロー用に専門プロンプトでカスタムエージェントを作成し、Claude CodeやOpenAI CodexなどのプロバイダーからのCLI外部エージェントを統合します。\n\n- **[パート4：フローを理解する](/blog/understanding-flows-multi-agent-workflows/)** — フローが複数のエージェントを調整して複雑な問題を解決する方法を発見し、カスタムYAML定義ワークフローを作成し、自動化されたパイプライン実行のために外部AIプロバイダーを活用します。\n\n- **[パート5：AIカタログ](/blog/ai-catalog-discover-and-share-agents/)** — 中央リポジトリを閲覧してGitLabとコミュニティが作成したエージェントとフローを発見し、プロジェクトに追加し、他のユーザーが使用できるように独自のソリューションを公開します。\n\n- **[パート6：AIワークフローの監視、管理、自動化](/blog/monitor-manage-automate-ai-workflows/)** — セッションを通じてすべてのエージェントとフローのアクティビティを監視し、イベント駆動トリガーを設定してワークフローを自動化し、1つの中央拠点からGitLab Duo Agent Platformエコシステム全体を管理します。\n\n- **[パート7：Model Context Protocol統合](/blog/duo-agent-platform-with-mcp/)** — オープンMCP標準を通じてJira、Slack、AWSなどの外部ツールに接続してGitLab Duoの機能を拡張し、外部AIツールがGitLabデータにアクセスできるようにします。\n- **[パート8：GitLab Duo Agent Platformのカスタマイズ](/blog/customizing-gitlab-duo-chat-rules-prompts-workflows/)** - カスタムチャットルールの設定、エージェント用のシステムプロンプトの作成、エージェントツールのセットアップ、MCPによる外部システムの統合、チームの特定のニーズに合わせたフローのカスタマイズを行います。\n\n## 関連リンク\n\n- [GitLab Duo Agent Platformドキュメント](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/duo_agent_platform/)\n- [GitLab Duo Agent Platformサイト](https://about.gitlab.com/ja-jp/gitlab-duo-agent-platform/)\n- [GitLabコミュニティフォーラム](https://forum.gitlab.com/)\n\n---\n\n**次へ：**[パート2：GitLab Duo Agentic Chatを始める](/ja-jp/blog/getting-started-with-gitlab-duo-agentic-chat/)","yml",{},true,"/ja-jp/blog/introduction-to-gitlab-duo-agent-platform",{"noIndex":12,"title":32,"description":24,"ogImage":33},"GitLab Duo Agent 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Center of Excellence（CoE）アクセラレーターは連携して、移行の摩擦を軽減し、ガードレールを体系化し、DevSecOpsの大規模な導入を産業化します。両社は共に、開発中に必要な監査可能なガードレールを備えた標準化からインテリジェントオーケストレーションへの道筋を可能にします。\n\n## 将来に対応した企業の支援\n\nお客様は、数年ごとに大規模な再エンジニアリングを強いることなく、長期間使用できるよう構築されたDevSecOpsプラットフォームを求めています。GitLabの統合データモデルは、ソフトウェアライフサイクル全体を単一のコンテキストソースに接続し、企業がパイプライン、制御、メトリクスを大規模に標準化できるようにします。GitLabのAI主導機能における継続的なイノベーションは、企業がエージェント型ワークフローを採用して価値実現までの時間を短縮する中で、その長期的な関連性を強化します。\n\nGitLabとTCS社は、マルチエージェントオーケストレーション、動的プランニング、信頼度スコア付き意思決定、継続的学習サイクルを同期させて、コーディング、レビュー、テスト、セキュリティ、CI/CDワークフローを自動化します。\n\n[GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/gitlab-duo-agent-platform/)は、コンテキスト認識型の自律的アクション、マルチステップ推論、コードモダナイゼーション、セキュリティスキャン、フロー自動化を通じて、ソフトウェアライフサイクル全体でインテリジェントオーケストレーションを提供し、ソフトウェア開発を合理化・加速します。これは、IT運用のためのTCS社の構造化されたエージェント階層と自然に整合し、動的推論、プランニング、ドメインエージェントがMCP主導の統合と豊富なプロジェクトコンテキストフローを通じてGitLab Duo Platformの専門エージェント（プランナー、セキュリティアナリスト、コードレビューなど）を呼び出すことを可能にし、GitLabのAIネイティブDevSecOps制御によって管理されます。\n\n## プラットフォームエンジニアリングによるDevSecOpsのスケール\n\nプラットフォームエンジニアリングは、個々のパイプラインとツールチェーンの管理から、組織全体でソフトウェアの構築、保護、テスト、デプロイ方法を標準化する内部開発者プラットフォーム（IDP）の構築へと焦点を移します。\n\n 企業は、プラットフォームエンジニアリングを通じて開発者エクスペリエンスを製品化し、セルフサービスのゴールデンパスでIDPを運用することでスケールします。セキュリティ、コンプライアンス、ガバナンスは、policy-as-codeを通じてデフォルトで組み込まれ、Day 2運用を標準化します。GitLabはIDPコントロールプレーンとなり、TCS社はコントロールプレーン上のラッパーとしてセルフサービスの設計と展開を産業化し、強力な開発者エクスペリエンスを提供します。ソリューションアーキテクトとして、TCS社はセルフサービスパスを構築し、GitLab Duo Agent PlatformはSDLC全体で開発を自動化するエージェント型AIを追加します。\n\n| カテゴリ                       | 詳細                                                                                                    |\n| -------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------- |\n| エクスペリエンスレイヤー（IDP）          | • 開発者セルフサービススキャフォールディング \u003Cbr> • ワンクリック環境/Runner/スキャン \u003Cbr> • 標準化されたオンボーディング                             |\n| プラットフォームコントロールプレーン（GitLab） | • 制御ポイントとしてのマージリクエスト \u003Cbr> • 統合CI/CD \u003Cbr> • セキュリティ \u003Cbr> • ソフトウェア部品表（SBOM） \u003Cbr> • 承認 \u003Cbr> • テレメトリ       |\n| ガードレールとガバナンス               | • ポリシーベースのガバナンス \u003Cbr> • コンプライアンス as code \u003Cbr> • リスク階層化されたゴールデンパス \u003Cbr> • 手動ゲートなしの必須制御                   |\n| インフラストラクチャとランタイム           | • クラウドランディングゾーン \u003Cbr> • Kubernetes/VMランタイム \u003Cbr> • GitOps主導の望ましい状態の強制                                   |\n| ゴールデンパス                    | • 製品が継続的に改善され、安全に拡張可能であることを保証 \u003Cbr> • 自律性を保持しながらパイプラインドリフトを排除                                          |\n| Day 2運用                    | • 自動ロールバック \u003Cbr> • リリースポリシーに関連付けられたランタイムSLO \u003Cbr> • 脆弱性SLA \u003Cbr> • コスト可視性 \u003Cbr> • プラットフォームに組み込まれた運用エクセレンス |\n\n## DevSecOpsからインテリジェントオーケストレーションへ\n\n統合DevSecOpsプラットフォームは企業に基盤を提供しますが、AIエージェントがソフトウェアライフサイクルの積極的な参加者になるにつれて、プラットフォームはコードとパイプラインの管理以上のことを行う必要があります。人間とAIエージェントの作業を、完全なライフサイクルコンテキストとフローに組み込まれたガードレールとともにオーケストレーションする必要があります。これが、GitLab Duo Agent Platformが可能にするDevSecOpsからインテリジェントオーケストレーションへの移行であり、時間の経過とともにソフトウェアデリバリーの品質を向上させます。\n\n### GitLab Duo Agent Platform\n\nGitLab Duo Agent Platformは、開発者と協力者として連携するAIエージェントをソフトウェア開発ライフサイクルに導入します。複数のAIエージェントが、コード生成やテストからCI/CD修正まで、タスクを並行して処理し、ボトルネックを削減してリリースを高速化します。開発者は定義されたルールを使用してこれらのエージェントを操縦・誘導し、反復的な作業をオフロードしながら制御を維持します。このエージェントオーケストレーションは、複雑なワークフロー（壊れたパイプラインの自動修正など）に取り組み、チームがより価値の高い作業に集中できるようにします。\n\nAIエージェントはGitLabの統合データモデル内で動作し、マージリクエストを作成し、コードを改善し、コンプライアンスをサポートすることで、生産性と速度を向上させます。すべてのエージェントアクションには完全なプロジェクトコンテキストがあり、監査可能で、ポリシーに準拠しているため、企業は数千人のエンジニアにわたってAIを自信を持ってスケールし、すべての自動化されたワークフローでセキュリティと規制コンプライアンスを維持できます。これにより、アプリケーションエンジニア、DevSecOpsエンジニア、スクラムマスター、プロダクトマネージャーの負担が軽減されます。\n\n## リファレンスアーキテクチャの理解\n\n![GitLab TCSリファレンスアーキテクチャ](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1771866349/ynfgc7ugqjasyj1uhew0.png)\n\n## GitLab + TCS：強力な組み合わせ\n\n GitLabは、ソフトウェアチームとAIエージェントが開発ライフサイクル全体で連携するDevSecOpsのインテリジェントオーケストレーションプラットフォームを提供します。TCS社は、産業化された導入エンジン、実証済みのリファレンスアーキテクチャ、大規模移行ファクトリー、エンタープライズグレードのセキュリティベースライン、エンタープライズAI機能、AI Trust & Riskマネジメントツールとフレームワーク、プラットフォーム運用のプロダクトマインドセットを提供します。\n\nこの組み合わせを真に差別化するのは、業界、地域、規制環境を超えて数十年にわたってお客様と協力してきたTCS社の文脈的知識です。この経験により、TCS社はレガシー資産、コンプライアンス要件、運用モデル、スケールの課題などの企業制約に対処するためにGitLab機能を文脈化することができます。これは、ツールを単独で実装するのではなく、企業の制約を考慮したアプローチです。GitLabとTCS社は共に、組み込まれたコンプライアンスを備えたクラウド全体での迅速で確実なエンタープライズスケールデリバリーを可能にします。\n\n> GitLab + TCSの詳細については、ecosystem@gitlab.comまでお問い合わせください。",[16,17],"2026-02-26",{"featured":12,"template":13,"slug":679},"agentic-sdlc-gitlab-and-tcs-deliver-intelligent-orchestration-across-the-enterprise",{"content":681,"config":690},{"title":682,"description":683,"authors":684,"heroImage":686,"date":687,"body":688,"category":9,"tags":689},"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。",[685],"Rebecca Carter","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1771438388/t6sts5qw4z8561gtlxiq.png","2026-02-19","規制産業に属する組織がAIによる自動化を進める上では、避けられない制約があります。データレジデンシー、ベンダー管理、ガバナンスはいずれも譲れない要件であり、多くの組織はすでに自社モデルに多大な投資を重ね、その運用方法と運用場所を厳格な承認プロセスで管理しています。\n\n[GitLab 18.9](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/gitlab-18-09-release/)では、こうしたエンタープライズのお客様が直面する重要な戦略的ギャップを埋める2つの機能を提供します。[GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/ja-jp/gitlab-duo-agent-platform/)を、最も厳格な規制環境でも本番運用できる、ガバナンス対応のAIコントロールプレーンへと進化させる機能です。\n\n## オンライン クラウドライセンス向けGitLab Duo Agent Platformセルフホスト版\nGitLab Duo Agent Platformを活用すると、エンジニアリングチームはAI駆動のフローを構築し、サービスのリファクタリングやCI/CDパイプラインの強化、脆弱性のトリアージといった一連のタスクを自動化できます。しかしこれまで、セルフホストモデルを使った本番環境での利用は、主にオフラインまたはアドオンライセンスを前提とした構成に限られており、厳格な規制下で事業を行うオンライン クラウド ライセンスのお客様には対応していませんでした。\n\nこのたび一般提供を開始した[オンライン クラウドライセンス向けセルフホスト版](https://docs.gitlab.com/ja-jp/subscriptions/subscription-add-ons/#gitlab-duo-agent-platform-self-hosted)は、[GitLabクレジット](https://docs.gitlab.com/ja-jp/subscriptions/gitlab_credits/)を基盤とした従量課金モデルを採用。エンタープライズが内部チャージバックや信頼性確保に求める、透明性の高い予測可能なメタリングを実現します。\n* **データレジデンシーと制御**：オンライン クラウドライセンスのまま、自社インフラまたは承認済みクラウド環境上のモデルを使って本番稼働が可能です。モデルの実行場所や推論トラフィックのルーティングを、承認済み環境の範囲内で管理できます。\n* **コストの透明性とチャージバック**：GitLabクレジットとリクエスト単位のメタリングにより、詳細なコスト把握が可能になります。正確な内部チャージバックや規制対応のレポーティングに不可欠な仕組みです。\n* **導入加速**：金融サービス、政府機関、重要インフラなど、外部AIベンダーへのデータ送信が認められないセクターにおける、エージェント型AI導入の大きな障壁を取り除きます。\nGitLab 18.9から、Duo Agent Platformがオンライン クラウドライセンスの正式対応機能となります。\n\n## Bring Your Own Model（BYOM）/自分のモデルを持ち込む\nオーケストレーションレイヤーのセルフホスト化は、あくまでも出発点です。規制対応を求められるお客様の多くは、すでに自社モデルに相当な投資をしています。ドメイン特化型のLLM、データ主権のためのリージョン内またはエアギャップ環境へのデプロイ、自社のリスク方針に基づいて開発されたクローズドソースの社内モデルなど、その形は様々です。\n\n**Bring Your Own Model**（BYOM）は、GitLab Duo Agent Platformの柔軟性をさらに拡げる機能です。管理者は[GitLab AIゲートウェイ](https://docs.gitlab.com/ja-jp/administration/gitlab_duo/gateway/)を通じて、自社で開発、調達、承認したモデルをそのままGitLab Duo Agent Platformに接続して活用できます。外部ベンダーのモデルに依存することなく、モデルの選択と管理権限は完全にお客様の手に委ねられます。\n* **統合とガバナンス**：BYOMモデル（お客様が持ち込んだモデル）は、GitLabのAIコントロールプレーン上でGitLab管理モデルと同等のエンタープライズ対応オプションとして扱われます。自社承認済みのモデルを、GitLab環境にシームレスに組み込むことができます。\n* **詳細なマッピング**：AIゲートウェイへの登録後、各モデルを特定のDuo Agent Platformフローや機能に紐づけることができます。どのエージェントやフローがどのモデルを使うか、きめ細かな制御が可能です。\nなお、モデルの検証、パフォーマンス評価、リスク管理の責任は管理者が担います。互換性、性能、リスク評価は、導入するモデルを選んだ側の責任となります。\n\nこれら2つの機能を組み合わせることで、エンタープライズのエンジニアリングリーダーはエージェント型AIを包括的に制御できるようになります。乱立するポイントソリューションや、管理不在のいわば野放しのAIツールを置き換え、エージェント型AIを一元管理する単一のガバナンス対応コントロールプレーンが手に入ります。自社で開発、調達、承認したモデルをそのまま持ち込みながら、強固なガバナンスも確保できる、すでに信頼しているDevSecOpsプラットフォームの中でそれを実現できる、これが規制対応組織の求めていた答えです。\n\n> GitLab Duo Agent Platformにご興味のある方は、[お問い合わせいただくか、今すぐ無料トライアルにお申し込みください](https://about.gitlab.com/ja-jp/gitlab-duo-agent-platform/)。\n\n-----------\n\n_本ブログには、1933年証券法第27A条（改正版）および1934年証券取引所法第21E条に定める「将来の見通しに関する記述」が含まれています。これらの記述に反映されている期待は合理的と考えていますが、実際の結果や成果が大きく異なる可能性のある既知/未知のリスク、不確実性、前提条件、その他の要因が存在します。これらのリスクおよびその他の要因の詳細は、SECへの提出書類における「リスク要因」の項目をご参照ください。法律で義務付けられている場合を除き、本ブログ投稿の公開日以降にこれらの記述を更新または修正する義務を負いません。_",[16,17,18],{"featured":29,"template":13,"slug":691},"agentic-ai-enterprise-control-self-hosted-duo-agent-platform-and-byom",{"content":693,"config":702},{"title":694,"description":695,"authors":696,"heroImage":698,"date":699,"body":700,"category":9,"tags":701},"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。",[697],"Bill Staples","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1768314192/llizjeumcduj2enqpdi4.png","2026-01-15","GitLab Duo Agent Platformの正式版リリースを発表できることを大変うれしく思います。これはGitLab、お客様、そして業界全体にとって重要な節目です。ソフトウェア開発ライフサイクル全体にエージェント型AIを導入するというビジョンを実現する最初の一歩となります。\n\nAIツールは、デベロッパーがコードを書く能力を急速に向上させており、場合によっては生産性が10倍向上したという報告もあります。しかし残念ながら、デベロッパーの時間のうちコードを書くことに費やされるのは約20%に過ぎないため、AIによって得られるイノベーション速度と提供の全体的な向上は段階的なものにとどまります。これはソフトウェア提供における[AIパラドックス](https://about.gitlab.com/press/releases/2025-11-10-gitlab-survey-reveals-the-ai-paradox/)としてよく知られています。\n\nさらに、多くのチームでは、コード作成の速度が上がったことで、コードレビュー、セキュリティ脆弱性、コンプライアンスチェック、下流のバグ修正など、新たなボトルネックが生じています。\n\nGitLab Duo Agent Platformは、ソフトウェアライフサイクル全体でインテリジェントなオーケストレーションとエージェント型AI自動化を実現することで、AIパラドックスに対処します。\n\n詳しくは以下の動画をご覧いただき、さらに詳細は下記をお読みください。\n\n\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1154785472?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write; encrypted-media; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"18.8 Release Video V2\">\u003C/iframe>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n> :bulb: 2月10日のGitLab Transcendにご参加いただき、エージェント型AIがソフトウェア提供をどのように変革するかをご覧ください。お客様の事例を聞き、独自のモダナイゼーションの取り組みを開始する方法をご確認ください。[今すぐ登録](https://about.gitlab.com/events/transcend/virtual/)\n\nまた、GitLab PremiumおよびUltimateサブスクリプションをご利用中のお客様に、追加費用なしでユーザーあたりそれぞれ12ドルおよび24ドルのGitLabクレジットを付与いたします。\\*これらのクレジットは毎月更新され、GitLab Duo Agent Platformのすべての機能をご利用いただけます。\n\nGitLabクレジットの仕組みを簡単に説明します。GitLabクレジットは、GitLabの使用量ベースの製品に使用される仮想通貨です。GitLab Duo Agent Platformの使用量は、上記の含まれるクレジットから消費されます。その後、組織全体で共有クレジットプールへのコミットメントを決定するか、オンデマンドで月単位でお支払いいただくことができます。詳細については、[GitLabクレジットの紹介記事](https://about.gitlab.com/blog/introducing-gitlab-credits/)をご覧ください。\n\nGitLab Duo ProまたはDuo Enterpriseサブスクリプションをご利用のお客様は、引き続きこれらの製品をご利用いただくか、いつでもDuo Agent Platformに移行していただけます。Duo Enterpriseの契約残高は、いつでもGitLabクレジットに変換できます。詳細については、GitLab担当者にお問い合わせください。\n\n本日からお試しいただける機能とユースケースをご紹介します。\n\n### 人間とエージェントが協働するための統合エクスペリエンス\n\n[GitLab Duo Agent Platform](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/duo_agent_platform/?utm_source=chatgpt.com)は、人間とAIエージェントがGitLab内でシームレスに統合できるように設計された、統一されたユーザーエクスペリエンスを提供します。デベロッパーとそのチームは、ほぼすべてのページでDuo Agentic Chatを利用し、コンテキストに応じた質問をしたり、非同期エージェントセッションをフォローしたり、イシュー、マージリクエスト、パイプラインアクティビティなどの使い慣れたワークフロー内でエージェントとやり取りしたりできます。これにより、AIのアクションが透明になり、日常業務を通じて簡単にガイドできるようになります。\n\n### Agentic Chat:インテリジェントでコンテキスト認識型のアシスタンス\n\n[Gitlab Duo Agentic Chat](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/gitlab_duo_chat/agentic_chat/)は、GitLab Web UIおよびIDEで真のマルチステップ推論を実現し、イシュー、マージリクエスト、パイプライン、セキュリティ調査結果などからのライフサイクル全体のコンテキストを活用します。以前リリースされたDuo Chatをベースに、Agentic Chatはユーザーに代わって自律的にアクションを実行し、複雑な質問により包括的に答えることができます。ソフトウェアチームの各メンバーに、オンボーディング、コード品質、提供速度の向上に役立つ、正確でコンテキスト認識型のガイダンスを提供します。\n\nGitLab Duo Agentic Chatは、デベロッパーとAIの協働を可能にする数多くの[ユースケース](https://about.gitlab.com/gitlab-duo/prompt-library/)をサポートしています。開始方法の詳細については、[「GitLab Duo Agent Platform完全ガイド」](https://about.gitlab.com/blog/gitlab-duo-agent-platform-complete-getting-started-guide/)をご覧いただき、こちらの[拡張中の推奨プロンプト集](https://about.gitlab.com/gitlab-duo/prompt-library/)もご確認ください。\n\n* **分析**\n  Web UIでは、Agentic Chatはイシュー、エピック、マージリクエストを作成し、要約を提供し、重要な発見を強調し、特定のプロジェクト、イシュー、エピック、マージリクエストなどからのリアルタイムコンテキストに基づいた実用的なガイダンスを提供できます。Agentic Chatは、デベロッパーがIDEまたはGitLabリポジトリ内で、馴染みのないコード、依存関係、アーキテクチャ、プロジェクト構造を理解するのに役立ちます。\n\n\n* **コード**\n  Agentic Chatは、幅広い言語とフレームワークにわたって、コード、設定、Infrastructure as Codeを生成できます。バグの修正、アーキテクチャとコードのモダナイゼーション、テストの生成、より迅速なオンボーディングのためのドキュメント作成を支援します。デベロッパーの手元で、Agentic ChatはVS Code、JetBrains IDE、Cursor、Windsurfにおける協働パートナーであり、オプションのユーザーレベルおよびワークスペースレベルのルールで応答をカスタマイズできます。\n\n* **CI/CD**\n  Agentic Chatは、既存のパイプラインをより深く理解し、設定し、トラブルシューティングしたり、新しいパイプラインをゼロから作成したりするのに役立ちます。\n\n* **セキュリティ**\n  Agentic Chatは、脆弱性を説明し、到達可能性に基づいて問題に優先順位を付け、時間を節約できる修正を推奨します。\n\n## エージェント:オンデマンドで協働する専門家\n\nGitLab Duo Agent Platformにより、デベロッパーは専門のエージェントにタスクを委任できます。このプラットフォームは、基本エージェント、カスタムエージェント、外部エージェントの独自の組み合わせを提供し、すべてGitLabユーザーエクスペリエンスにシームレスに統合されているため、あらゆるタスクに適したエージェントを簡単に選択できます。\n\n**[基本エージェント](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/duo_agent_platform/agents/foundational_agents/)**は、GitLabの専門家によって事前に構築されており、ソフトウェア提供サイクルで最も複雑なタスクを処理する準備が整っています。以下の基本エージェントは、GitLab Duo Agent Platformの正式版の一部として含まれており、その他のエージェントは現在ベータ版で、近日中に提供予定です。\n\n* [**プランナーエージェント**](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/duo_agent_platform/agents/foundational_agents/planner/)は、チームがGitLab内で直接作業を構造化、優先順位付け、分割するのを支援し、計画をより明確に、より迅速に、より実行しやすくします。\n\n* [**セキュリティ分析エージェント**](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/duo_agent_platform/agents/foundational_agents/security_analyst_agent/)は、脆弱性とセキュリティシグナルをレビューし、その影響を平易な言葉で説明し、チームが最初に対処すべきことを理解するのを支援します。\n\n[**カスタムエージェント**](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/duo_agent_platform/ai_catalog/)は、AIカタログを使用して構築できます。AIカタログは、チームがカスタムエージェントとフローを作成、公開、管理、共有するための中央リポジトリです。チームは、エンジニアリングチームの働き方を再現し、エンジニアが使用するエンジニアリング基準とガバナンスの仕組みを使用して問題に取り組むために、特定のコンテキストと機能を持つエージェントとフローを作成できます。\n\n[**外部エージェント**](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/duo_agent_platform/agents/external/)は、GitLabにシームレスに統合されており、AnthropicのClaude CodeやOpenAIのCodex CLIなど、最高クラスのAIツールが含まれています。ユーザーは、コード生成、コードレビュー、分析などのユースケースで、透明性の高いセキュリティと組み込みLLMサブスクリプションにより、これらのツールをGitLabからネイティブにアクセスできます。\n\nこれらのアプローチにより、チームは専門エージェント、組織固有の自動化、外部AIツールの統合など、エージェント型AIをどのように採用するかについて柔軟性を得ることができます。すべて単一のガバナンスされたプラットフォーム内で実現します。\n\n## フロー:複数ステップの作業を反復可能でガイド付きの進捗へ\n\nフローは、複数のエージェントワークフローを使用して複雑なタスクを最初から最後まで自動化します。\n\nエンジニアリングチームは、正式版に含まれるいくつかのフローを構築しており、さらに多くのフローが提供予定です。\n\n* [**デベロッパー(Issue to MR)**](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/issue_to_mr/)フローは、明確に定義されたイシューから構造化されたマージリクエストを作成し、チームがすぐに作業を開始できるようにします。\n\n* [**GitLab CI/CD変換**](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/convert_to_gitlab_ci/)フローは、チームが手動で書き直すことなくパイプライン設定を移行またはモダナイズするのに役立ちます。\n\n* [**CI/CDパイプライン修復**](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/fix_pipeline/)フローは、障害を分析し、考えられる原因を特定し、推奨される変更を準備します。\n\n* [**コードレビュー**](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/code_review/)フローは、コード変更、マージリクエストコメントなどを分析し、AIネイティブの分析とフィードバックでコードレビューを効率化します。\n\n* [**ソフトウェア開発**](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/software_development/)フローは、日常的な開発とレビュー段階を通じて作業をガイドします。\n\n## MCP Client:GitLab Duo Agent Platformをチームが既に使用しているツールに接続\n\n[MCPクライアント](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/gitlab_duo/model_context_protocol/mcp_clients/)により、IDE内のGitLab Duo Agent PlatformがJira、Slack、Confluence、その他のMCP対応ツールなどの外部システムに安全に接続し、コンテキストを取り込み、DevSecOpsツールチェーン全体でアクションを実行できるようになります。\n\n個々のツール内でAIアシスタンスがサイロ化されるのではなく、MCPクライアントはGitLab Duo Agent Platformが、計画、協働、実行が実際に行われるシステム全体を理解し、動作することを可能にします。これにより、手動でのコンテキスト切り替えが削減され、チームが実際に作業する方法を反映した、より完全なエンドツーエンドのAI駆動ワークフローが実現します。\n\n正式版に含まれる機能:\n\n* Jira、Confluence、Slack、Playwright、GrafanaなどのMCP対応外部システムへの接続\n* ワークスペースレベルおよびユーザーレベルでの設定\n* MCPの使用を有効化または制限するためのグループレベルの制御\n* ツールアクセスのユーザー承認フロー\n* IDE拡張機能でのAgentic Chat全体でのサポート\n\n現在ベータ版のGitLab MCPサーバー機能にさらに多くの機能を追加し、今後のリリースで正式版にする予定です。\n\n## チームとワークロードに適したモデルを選択\n\nGitLab Duo Agent Platformは、チームがプライバシー、セキュリティ、コンプライアンスのニーズに合わせてプラットフォームを調整できる柔軟なモデル選択フレームワークに基づいて構築されています。GitLabは各機能に最適なLLMをデフォルトで設定していますが、管理者はOpenAI GPT-5バリアント、Mistral、Meta Llama、Anthropic Claudeなどのサポートされているモデルから選択することもできます。これにより、チームは組織の基準に基づいて、各特定のユースケースでチャット、コーディングタスク、エージェントインタラクションに何を使用するかについて、より正確な制御と柔軟性を得ることができます。サポートされているモデルの完全なリストとモデル選択設定の詳細については、ドキュメントの[モデル選択](https://docs.gitlab.com/ja-jp/administration/gitlab_duo/model_selection/)セクションをご覧ください。\n\n### ガバナンス、可視性、デプロイの柔軟性\n\nGitLab Duo Agent Platformは、組織がAIを責任を持って採用するために必要な制御と透明性を提供すると同時に、さまざまな環境で機能する柔軟なデプロイオプションを提供します。\n\n正式版に含まれる機能:\n\n* **すべてのプラットフォームで利用可能:**GitLab.com、GitLab Self-Managed、GitLab DedicatedでGitLab 18.8リリースサイクルの一部として利用できます。\n\n* **ガバナンスと可視性:**チームは、エージェントがどのように使用され、どのようなアクションを実行し、作業にどのように貢献しているかを確認できます。使用状況とアクティビティの詳細により、リーダーは採用状況を把握し、影響を測定し、AIが適切に使用されていることを確認できます。これらの制御により、自信を持って大規模にAIを展開しやすくなります。\n\n* **グループベースのアクセス制御:**管理者は、どのユーザーがGitLab Duo Agent Platform機能にアクセスできるかを管理する名前空間レベルのルールを定義でき、組織全体での即時有効化から段階的なロールアウトまで、柔軟な採用をサポートします。LDAPおよびSAML統合により、手動設定なしで大規模なガバナンスを実現できます。\n\n* **モデル選択とセルフホスト型オプション:**LLM選択は、GitLab.com、Self-Managed、Dedicatedのすべての正式版機能で利用できます。トップレベルの名前空間所有者がモデルを選択し、サブグループはそれらの設定を自動的に継承します。より多くの制御が必要な組織のために、プラットフォームはGitLab Self-Managedデプロイメント向けのセルフホスト型モデルをサポートしています。\n\nGitLab Duo Agent Platformの実際の動作をご覧ください:\n\n\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1154786333?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write; encrypted-media; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"18.8 Demo\">\u003C/iframe>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n## GitLabの最新情報を入手\n\n最新の機能、セキュリティアップデート、パフォーマンス向上を確実に入手するために、GitLabインスタンスを最新の状態に保つことをお勧めします。以下のリソースは、アップグレードの計画と完了に役立ちます。\n\n* [アップグレードパスツール](https://gitlab-com.gitlab.io/support/toolbox/upgrade-path/) – 現在のバージョンを入力すると、インスタンスの正確なアップグレード手順が表示されます\n* [アップグレードに関するドキュメント](https://docs.gitlab.com/ja-jp/update/upgrade_paths/) – サポートされている各バージョンの詳細なガイド(要件、ステップバイステップの手順、ベストプラクティスを含む)\n\n定期的にアップグレードすることで、チームが最新のGitLab機能を活用し、安全でサポートされた状態を維持できます。\n\nハンズオフアプローチをお望みの組織には、[GitLabのManaged Maintenanceサービス](https://content.gitlab.com/viewer/d1fe944dddb06394e6187f0028f010ad#1)をご検討ください。Managed Maintenanceは、チームがイノベーションに集中し続ける一方で、GitLabの専門家がSelf-Managedインスタンスの確実なアップグレード、セキュリティ確保、DevSecOpsリーダーシップの準備を維持するのを支援します。詳細については、アカウントマネージャーにお問い合わせください。\n\n---\n\n\\* GitLab PremiumおよびUltimateサブスクリプションをご利用中のお客様には、ユーザーあたりそれぞれ12ドルおよび24ドルの含まれるクレジットが自動的に提供され、毎月リセットされます。これらのクレジットは期間限定で提供され、変更される可能性があります([プロモーション規約を参照](https://about.gitlab.com/pricing/terms/))。\n\n*このブログ投稿には、改正1933年証券法第27A条および1934年証券取引法第21E条の意味における「将来予想に関する記述」が含まれています。これらの記述に反映された期待は合理的であると考えていますが、実際の結果または成果が大きく異なる可能性のある既知および未知のリスク、不確実性、仮定、その他の要因の影響を受けます。これらのリスクおよびその他の要因の詳細については、SECへの提出書類の「リスク要因」の項をご参照ください。このブログ投稿の日付以降、法律で義務付けられている場合を除き、これらの記述を更新または改訂する義務は負いません。*",[16,17,18],{"featured":29,"template":13,"slug":703},"gitlab-duo-agent-platform-is-generally-available",{"promotions":705},[706,719,731],{"id":707,"categories":708,"header":709,"text":710,"button":711,"image":716},"ai-modernization",[9],"Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":712,"config":713},"Get your AI maturity score",{"href":714,"dataGaName":715,"dataGaLocation":243},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization 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