[{"data":1,"prerenderedAt":751},["ShallowReactive",2],{"/ja-jp/blog/understanding-flows-multi-agent-workflows":3,"navigation-ja-jp":37,"banner-ja-jp":437,"footer-ja-jp":447,"blog-post-authors-ja-jp-Itzik Gan Baruch":653,"blog-related-posts-ja-jp-understanding-flows-multi-agent-workflows":667,"assessment-promotions-ja-jp":703,"next-steps-ja-jp":742},{"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":33,"tagSlugs":34,"__hash__":36},"blogPosts/ja-jp/blog/understanding-flows-multi-agent-workflows.yml","Understanding Flows Multi Agent Workflows",[7],"itzik-gan-baruch",null,"ai-ml",{"slug":11,"featured":12,"template":13},"understanding-flows-multi-agent-workflows",false,"BlogPost",{"tags":15,"category":9,"date":20,"heroImage":21,"authors":22,"description":24,"title":25,"body":26},[16,17,18,19],"AI/ML","product","features","tutorial","2026-01-14","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1765809212/noh0mdfn9o94ry9ykura.png",[23],"Itzik Gan Baruch","GitLab Duo Agent Platformのフローを詳しく解説。基本フロー、カスタムユーザー定義ワークフローの作成、フローオーケストレーションパターンについて学びます。","フローを理解する：マルチエージェントワークフロー","\n*8部構成ガイド「[GitLab Duo Agent Platformを始める](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/gitlab-duo-agent-platform-complete-getting-started-guide/)」のパート4へようこそ。開発ライフサイクル内でのAIエージェントとワークフローの構築・デプロイをマスターします。最初の対話から完全カスタマイズ可能なプロダクション対応の自動化ワークフローまで、段階的なチュートリアルに従ってください。*\n\n**この記事の内容:**\n\n- [フローとは何か、どのように機能するか](#introduction-to-flows)\n- [GitLabが提供する基本フロー](#foundational-flows)\n- [カスタムフローの作成](#how-to-create-custom-flows)\n- [フローの実行とオーケストレーション](#flow-execution)\n- [実例とユースケース](#example-custom-flow-yaml)\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## フローの紹介\nフローは、1つ以上のエージェントが協働する組み合わせです。複雑な問題を解決するために複数ステップのワークフローを調整し、GitLabプラットフォームコンピュート上で実行されます。\n\n**フローの主な特徴:**\n\n- **マルチエージェントオーケストレーション**: 複数の専門エージェントを組み合わせ\n- **ビルトイン**: プラットフォームコンピュート上で実行、追加環境不要\n- **イベント駆動**: メンション、割り当て、レビュアーとしての割り当てでトリガー\n- **非同期**: 作業を続けながらバックグラウンドで実行\n- **完全なワークフロー**: 分析から実装までエンドツーエンドのタスクを処理\n\nフローは、情報収集から意思決定、変更の実行、結果の提供まで、すべて自動で行う自律的なワークフローです。あなたは他の作業に集中できます。\n\n## フロー vs. エージェント: 違いを理解する\nエージェントはあなたと対話的に作業します。フローはあなたのために自律的に作業します。\n\n| 側面 | エージェント | フロー |\n|--------|--------|-------|\n| **インタラクション** | 対話型チャット | 自律的な実行 |\n| **使用タイミング** | 質問、ガイダンス、対話的なタスク実行 | 自律的な複数ステップワークフロー |\n| **ユーザーの関与** | アクティブな会話 | トリガーと結果のレビュー |\n| **実行時間** | リアルタイム応答 | バックグラウンド処理 |\n| **複雑さ** | 単一エージェントタスク | マルチエージェントオーケストレーション |\n\n## フロータイプの概要\n\n| タイプ | インターフェース | メンテナー | ユースケース |\n|------|-------------|---------------|----------|\n| **[基本フロー](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/)** | UIアクション、IDEインターフェース | GitLab | ソフトウェア開発、イシュー内のデベロッパー、CI/CDパイプライン修正、GitLab CI/CDへの変換、コードレビュー、SAST誤検知判定 |\n| **[カスタムフロー](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/duo_agent_platform/flows/custom/)** | メンション、割り当て、レビュアー割り当て | 自分 | 例: 大規模な移行/最新化、リリース自動化、依存関係更新管理 |\n\n## 基本フロー\n基本フローは、GitLabが作成・保守するプロダクション対応のワークフローです。専用のUIコントロールまたはIDEインターフェースからアクセスできます。\n### 現在利用可能な基本フロー\n\n| フロー | 利用可能な場所 | アクセス方法 | 最適な用途 |\n|------|-----------------|---------------|----------|\n| [**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.html) | IDE(VS Code、JetBrains、Visual Studio) | IDEのFlowsタブ | 機能実装、複雑なリファクタリング、複数ファイルの変更 |\n| [**デベロッパーフロー**](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/developer.html) | GitLab Web UI | イシューの「Duoでマージリクエストを生成」ボタン | 明確に定義された機能、明確な手順のあるバグ修正 |\n| [**CI/CDパイプライン修復フロー**](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/fix_pipeline.html) | GitLab Web UI | 失敗したパイプラインインターフェース | パイプラインデバッグ、CI/CD設定の問題 |\n| [**GitLab CI/CD変換フロー**](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/convert_to_gitlab_ci.html) | GitLab Web UI | Jenkinsfileの「Convert to GitLab CI/CD」ボタン | JenkinsからGitLab CI/CDへの移行 |\n| [**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.html) | GitLab Web UI | MRでレビュアーとして割り当て | AIネイティブ分析とフィードバックによる自動コードレビュー |\n| [**SAST誤検出判定フロー**](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/sast_false_positive_detection.html) | GitLab Web UI | セキュリティスキャン結果 | SAST検出結果の誤検知を自動的に特定してフィルタリング |\n\n## カスタムフロー\n\nカスタムフローは、チームの特定のニーズに合わせて作成するYAML定義のワークフローです。GitLab Runnerで実行され、GitLabイベントによってトリガーできます。\n\n> **🎯 今すぐ試す:**[カスタムフローのインタラクティブデモ](https://gitlab.navattic.com/custom-flows) — カスタムフローの作成と設定方法を探索します。\n\n### カスタムフローを作成する理由\n\nカスタムフローは、チームのワークフローに固有の反復的な複数ステップタスクを自動化します。一般的な目的に使用される基本フローとは異なり、カスタムフローは組織のプロセス、ツール、要件に合わせて調整されます。\n\n**一般的なユースケース:**\n\n- **自動コードレビュー**: 複数段階のレビュープロセス(セキュリティスキャン → 品質チェック → スタイル検証)\n- **コンプライアンスチェック**: 各MRで規制要件、ライセンスコンプライアンス、セキュリティポリシーを確認\n- **ドキュメント生成**: コード変更に基づいてAPIドキュメント、READMEファイル、変更ログを自動更新\n- **依存関係管理**: 週次セキュリティスキャン、自動更新、脆弱性レポート\n- **カスタムテスト**: 技術スタック用の特殊なテストスイートまたは統合テスト\n\n### 実例\n\nフィンテック企業は、すべてのマージリクエストで実行されるコンプライアンスフローを作成します。`@compliance-flow`でトリガーされると、フローは次のステップを実行します。\n1. **セキュリティエージェント**がPCI-DSS違反のコードをスキャンし、露出した機密データをチェックします。\n2. **コードレビューエージェント**が変更がセキュアコーディング標準とベストプラクティスに従っていることを確認します。\n3. **ドキュメントエージェント**がAPI変更に更新されたドキュメントが含まれているかチェックします。\n4. **サマリーエージェント**が検出結果を集約し、合格/不合格ステータスのコンプライアンスレポートを投稿します。\n\nコンプライアンスレビュー全体が5〜10分で自動的に実行され、すべてのマージリクエストで一貫したチェックが提供されます。\n\n### カスタムフローのトリガー方法\n\nカスタムフローは複数の方法でトリガーできます。\n\n**1. イシュー/MRでのメンション:**\nコメントでフローをメンションしてトリガーします。ドキュメント生成フローの例:\n```text\n@doc-generator Generate API documentation for this feature\n```\n\n**2. イシューまたはMRへのフローの割り当て:**\n次のいずれかを使用してフローを割り当てます。\n- **GitLab UI**: イシュー/MRの「アサイン」ボタンをクリックしてフローを選択\n- **コマンド**: コメントで`/assign`コマンドを使用。例:\n```shell\n/assign @doc-generator\n```\n\n**3. レビュアーとしてのフローの割り当て:**\n次のいずれかを使用してマージリクエストにレビュアーとしてフローを割り当てます。\n- **GitLab UI**: マージリクエストの「レビュアーをアサインする」ボタンをクリックしてフローを選択\n- **コマンド**:コメントで`/assign_reviewer`コマンドを使用。例:\n```shell\n/assign_reviewer @doc-reviewer\n```\nこれらの方法のいずれかにより、フローが自動的にトリガーされ、タスクを実行します。\n\n### カスタムフローの作成方法\n\nカスタムフローは、プロジェクトの**自動化 → フロー → 新しいフロー**、または**検索 → AIカタログ → フロー → 新しいフロー**からGitLab UIを通じて作成されます。コンポーネント、プロンプト、ルーティング、実行フローを指定するYAML設定を使用してフローを定義します。YAMLスキーマにより、エージェントの動作とオーケストレーションを正確に制御できる洗練されたマルチエージェントワークフローを作成できます。\n\n\n**カスタムフローの主要要素:**\n\n- **コンポーネント**: ワークフロー内のエージェントとステップを定義\n- **プロンプト**: AIモデルの動作と指示を設定\n- **ルーター**: コンポーネント間のフローを制御\n- **ツールセット**: エージェントが使用できるGitLab APIツールを指定\n\n### カスタムフローYAMLの例\n**背景**: この例は、旅行予約プラットフォームの機能実装フローを示しています。デベロッパーが機能要件を含むイシューを作成すると、このフローをトリガーして、要件の分析、コードベースのレビュー、ソリューションの実装、マージリクエストの作成まで、すべて手動介入なしで自動的に実行できます。\nYAML設定は次のとおりです。\n\n```yaml\nversion: \"v1\"\nenvironment: ambient\ncomponents:\n  - name: \"implement_feature\"\n    type: AgentComponent\n    prompt_id: \"implementation_prompt\"\n    inputs:\n      - from: \"context:goal\"\n        as: \"user_goal\"\n      - from: \"context:project_id\"\n        as: \"project_id\"\n    toolset:\n      - \"get_issue\"\n      - \"get_repository_file\"\n      - \"list_repository_tree\"\n      - \"find_files\"\n      - \"blob_search\"\n      - \"create_file\"\n      - \"create_commit\"\n      - \"create_merge_request\"\n      - \"create_issue_note\"\n    ui_log_events:\n      - \"on_agent_final_answer\"\n      - \"on_tool_execution_success\"\n      - \"on_tool_execution_failed\"\n\nprompts:\n  - name: \"Cheapflights Feature Implementation（Cheapflights機能実装）\"\n    prompt_id: \"implementation_prompt\"\n    unit_primitives: []\n    prompt_template:\n      system: |\n        You are an expert full-stack developer specializing in travel booking platforms, specifically Cheapflights（あなたは旅行予約プラットフォーム、特にCheapflightsを専門とするエキスパートフルスタックデベロッパーです）.\n\n        Your task is to（あなたのタスクは以下のとおりです）:\n        1. Extract the issue IID from the goal (look for \"Issue IID: XX\")\n        2. Use get_issue with project_id={{project_id}} and issue_iid to retrieve issue details\n        3. Analyze the requirements for the flight search feature\n        4. Review the existing codebase using list_repository_tree, find_files, and get_repository_file\n        5. Design and implement the solution following Cheapflights best practices\n        6. Create all necessary code files using create_file (call multiple times for multiple files)\n        7. Commit the changes using create_commit\n        8. Create a merge request using create_merge_request\n        9. Post a summary comment to the issue using create_issue_note with the MR link\n\n        1. ゴールからイシューIIDを抽出する(「Issue IID: XX」を探す)\n        2. project_id={{project_id}}とissue_iidを使用してget_issueでイシューの詳細を取得\n        3. フライト検索機能の要件を分析\n        4. list_repository_tree、find_files、get_repository_fileを使用して既存のコードベースをレビュー\n        5. Cheapflightsのベストプラクティスに従ってソリューションを設計・実装\n        6. create_fileを使用して必要なコードファイルをすべて作成(複数ファイルの場合は複数回呼び出し)\n        7. create_commitを使用して変更をコミット\n        8. create_merge_requestを使用してマージリクエストを作成\n        9. create_issue_noteを使用してMRリンク付きの概要コメントをイシューに投稿\n\n        Cheapflights Domain Expertise（Cheapflightsドメインの専門知識）:\n        - Flight search and booking systems (Amadeus, Sabre, Skyscanner APIs)\n        - Fare comparison and pricing strategies\n        - Real-time availability and inventory management\n        - Travel industry UX patterns\n        - Performance optimization for high-traffic flight searches\n\n        - フライト検索・予約システム(Amadeus、Sabre、Skyscanner API)\n        - 運賃比較と価格戦略\n        - リアルタイムの空席状況と在庫管理\n        - 旅行業界のUXパターン\n        - 高トラフィックのフライト検索のためのパフォーマンス最適化\n\n        Code Standards（コーディング基準）:\n        - Clean, maintainable code (TypeScript/JavaScript/Python/React)\n        - Proper state management for React components\n        - RESTful API endpoints with comprehensive error handling\n        - Mobile-first responsive design\n        - Proper timezone handling (use moment-timezone or date-fns-tz)\n        - WCAG 2.1 accessibility compliance\n\n        - クリーンで保守性の高いコード(TypeScript/JavaScript/Python/React)\n        - Reactコンポーネントの適切な状態管理\n        - 包括的なエラーハンドリングを備えたRESTful APIエンドポイント\n        - モバイルファーストのレスポンシブデザイン\n        - 適切なタイムゾーン処理(moment-timezoneまたはdate-fns-tzを使用)\n        - WCAG 2.1アクセシビリティ準拠\n\n        Flight-Specific Best Practices（フライト固有のベストプラクティス）:\n        - Accurate fare calculations (base fare + taxes + fees + surcharges)\n        - Flight duration calculations across timezones\n        - Search filter logic (price range, number of stops, airlines, departure/arrival times)\n        - Sort algorithms (best value, fastest, cheapest)\n        - Handle edge cases: date line crossing, daylight saving time, red-eye flights\n        - Currency amounts use proper decimal handling (avoid floating point errors)\n        - Dates use ISO 8601 format\n        - Flight codes follow IATA standards (3-letter airport codes)\n\n        - 正確な運賃計算(基本運賃 + 税金 + 手数料 + 追加料金)\n        - タイムゾーンをまたぐフライト時間の計算\n        - 検索フィルターロジック(価格帯、経由便数、航空会社、出発/到着時刻)\n        - ソートアルゴリズム(ベストバリュー、最速、最安値)\n        - エッジケースの処理: 日付変更線の通過、サマータイム、深夜便\n        - 通貨金額は適切な小数処理を使用(浮動小数点エラーを回避)\n        - 日付はISO 8601形式を使用\n        - フライトコードはIATA標準に従う(3文字の空港コード)\n\n        Implementation Requirements（実装要件）:\n        - No TODOs or placeholder comments\n        - All functions must be fully implemented\n        - Include proper TypeScript types or Python type hints\n        - Add JSDoc/docstring comments for all functions\n        - Comprehensive error handling and input validation\n        - Basic unit tests for critical functions\n        - Performance considerations for handling large result sets\n\n        - To-Doやプレースホルダーコメントは不可\n        - すべての関数を完全に実装\n        - 適切なTypeScript型またはPython型ヒントを含める\n        - すべての関数にJSDoc/docstringコメントを追加\n        - 包括的なエラーハンドリングと入力検証\n        - 重要な関数の基本的な単体テスト\n        - 大規模な結果セットを処理するためのパフォーマンス考慮\n\n        CRITICAL - Your final comment on the issue MUST include（重要 - イシューへの最終コメントには以下を必ず含める）:\n        - Implementation Summary: Brief description of what was implemented\n        - Files Created/Modified: List of all files with descriptions\n        - Key Features: Bullet points of main functionality\n        - Technical Approach: Brief explanation of architecture/patterns used\n        - Testing Notes: How to test the implementation\n        - Merge Request Link: Direct link to the created MR (format: [View Merge Request](MR_URL))\n\n        - 実装概要: 実装内容の簡潔な説明\n        - 作成/変更されたファイル: すべてのファイルのリストと説明\n        - 主要機能: 主な機能の箇条書き\n        - 技術的アプローチ: アーキテクチャ/パターンの簡潔な説明\n        - テストに関する注意事項: 実装のテスト方法\n        - マージリクエストリンク: 作成されたMRへの直接リンク(形式: [マージリクエストを見る](MR_URL))\n\n        IMPORTANT TOOL USAGE（重要なツールの使用方法）:\n        - Extract the issue IID from the goal first (e.g., \"Issue IID: 12\" means issue_iid=12)\n        - Use get_issue with project_id={{project_id}} and issue_iid=\u003Cextracted_iid>\n        - Create multiple files by calling create_file multiple times (once per file)\n        - Use create_commit to commit all files together with a descriptive commit message\n        - Use create_merge_request to create the MR and capture the MR URL from the response\n        - Use create_issue_note with project_id={{project_id}}, noteable_id=\u003Cissue_iid>, and body=\u003Cyour complete summary with MR link>\n        - Make sure to include the MR link in the comment body so users can easily access it\n\n        - まずゴールからイシューIIDを抽出(例: 「Issue IID: 12」はissue_iid=12を意味する)\n        - project_id={{project_id}}とissue_iid=\u003C抽出したiid>でget_issueを使用\n        - create_fileを複数回呼び出して複数のファイルを作成(ファイルごとに1回)\n        - create_commitを使用して、わかりやすいコミットメッセージですべてのファイルを一緒にコミット\n        - create_merge_requestを使用してMRを作成し、レスポンスからMR URLを取得\n        - project_id={{project_id}}、noteable_id=\u003Cissue_iid>、body=\u003CMRリンクを含む完全な概要>でcreate_issue_noteを使用\n        - ユーザーが簡単にアクセスできるように、コメント本文にMRリンクを必ず含める\n\n      user: |\n        Goal: {{user_goal}}\n        Project ID: {{project_id}}\n\n        Please complete the following steps（以下の手順を完了してください）:\n        1. Extract the issue IID and retrieve full issue details\n        2. Analyze the requirements thoroughly\n        3. Review the existing codebase structure and patterns\n        4. Implement the feature with production-ready code\n        5. Create all necessary files (components, APIs, tests, documentation)\n        6. Commit all changes with a clear commit message\n        7. Create a merge request\n        8. Post a detailed summary comment to the issue including the MR link\n\n        1. イシューIIDを抽出し、イシューの詳細を取得\n        2. 要件を徹底的に分析\n        3. 既存のコードベース構造とパターンをレビュー\n        4. 本番環境対応のコードで機能を実装\n        5. 必要なすべてのファイルを作成(コンポーネント、API、テスト、ドキュメント)\n        6. 明確なコミットメッセージですべての変更をコミット\n        7. マージリクエストを作成\n        8. MRリンクを含む詳細な概要コメントをイシューに投稿\n\n      placeholder: history\n    params:\n      timeout: 300\n\nrouters:\n  - from: \"implement_feature\"\n    to: \"end\"\n\nflow:\n  entry_point: \"implement_feature\"\n```\n**このフローの機能**: このフローは、AIエージェントがイシュー要件の分析、コードベースのレビュー、ドメイン知識に基づく本番環境対応コードの作成、詳細なサマリー付きマージリクエストの作成まで、機能実装を自動で行います。\n\n完全なドキュメントと例については、以下を参照してください。\n\n- [カスタムフロードキュメント](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/duo_agent_platform/flows/custom.html)\n- [フローレジストリフレームワーク（YAMLスキーマ）](https://gitlab.com/gitlab-org/modelops/applied-ml/code-suggestions/ai-assist/-/blob/main/docs/flow_registry/v1.md)\n\n## フローの実行\n\nフローはGitLabプラットフォームコンピュート上で実行されます。イベント(メンション、割り当て、ボタンクリック)によってトリガーされると、セッションが作成され、フローが実行を開始します。\n### 利用可能な環境変数\n\nフローは、トリガーとGitLabオブジェクトに関するコンテキストを提供する環境変数にアクセスできます。\n\n- **`AI_FLOW_CONTEXT`** — MR差分、イシュー説明、コメント、ディスカッションスレッドを含むJSON形式のコンテキスト\n- **`AI_FLOW_INPUT`** — フローをトリガーしたユーザーのプロンプトまたはコメントテキスト\n- **`AI_FLOW_EVENT`** — フローをトリガーしたイベントタイプ(`mention`、`assign`、`assign_reviewer`)\n\nこれらの変数により、フローは何がトリガーしたかを理解し、関連するGitLabデータにアクセスしてタスクを実行できます。\n\n### マルチエージェントフロー\n\nカスタムフローには、順次連携する複数のエージェントコンポーネントを含めることができます。フローのYAML設定は次を定義します。\n\n- **コンポーネント**: 1つ以上のエージェント（AgentComponent）または決定論的ステップ\n- **ルーター**: コンポーネント間のフローを定義(例: コンポーネントAからコンポーネントBから終了へ）\n- **プロンプト**: 各エージェントの動作とモデルを設定\n\nたとえば、コードレビューフローには、セキュリティエージェント、次に品質エージェント、次に承認エージェントがあり、ルーターがそれらを順番に接続します。\n\n### フロー実行の監視\n\nプロジェクトで実行中のフローを表示するには:\n\n1. **自動化** → **セッション**に移動します。\n2. 任意のセッションを選択して詳細を表示します。\n3. **詳細**タブにCI/CDジョブログへのリンクが表示されます。\n\nセッションには、ステップバイステップの進行状況、ツール呼び出し、推論、意思決定プロセスを含む詳細情報が表示されます。\n### フローを使用するタイミング\n- 複雑な複数ステップのタスク\n- バックグラウンド自動化\n- イベント駆動ワークフロー\n- 複数ファイルの変更\n- 時間がかかるタスク\n- 自動レビュー/チェック\n## 次のステップ\nフローの概念、作成方法、エージェントとの使い分けを理解しました。次に、[パート5: AIカタログ](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/ai-catalog-discover-and-share-agents/)で組織全体でエージェントとフローを検索、作成、共有する方法を学びます。AIカタログを活用して、利用可能なフローとエージェントの閲覧、プロジェクトへの追加、独自コンテンツの公開を行います。\n\n## 関連リンク\n\n- [GitLab Duo Agent Platform - フロー](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/duo_agent_platform/flows/)\n- [基本フローのドキュメント](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/)\n- [カスタムフローのドキュメント](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/duo_agent_platform/flows/custom.html)\n- [フロー実行設定](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/duo_agent_platform/flows/execution.html)\n- [GitLab CI/CD変数ガイド](https://docs.gitlab.com/ja-jp/ci/variables/)\n- [サービスアカウント](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/profile/service_accounts/)\n\n---\n**次へ**: [パート5: AIカタログ](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/ai-catalog-discover-and-share-agents/)\n\n**前へ**: [パート3: 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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":678},"agentic-sdlc-gitlab-and-tcs-deliver-intelligent-orchestration-across-the-enterprise",{"content":680,"config":689},{"title":681,"description":682,"authors":683,"heroImage":685,"date":686,"body":687,"category":9,"tags":688},"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。",[684],"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":690},"agentic-ai-enterprise-control-self-hosted-duo-agent-platform-and-byom",{"content":692,"config":701},{"title":693,"description":694,"authors":695,"heroImage":697,"date":698,"body":699,"category":9,"tags":700},"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。",[696],"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":702},"gitlab-duo-agent-platform-is-generally-available",{"promotions":704},[705,718,730],{"id":706,"categories":707,"header":708,"text":709,"button":710,"image":715},"ai-modernization",[9],"Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":711,"config":712},"Get your AI maturity score",{"href":713,"dataGaName":714,"dataGaLocation":242},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization 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