[{"data":1,"prerenderedAt":815},["ShallowReactive",2],{"/ja-jp/blog/gitlab-18-3-expanding-ai-orchestration-in-software-engineering":3,"navigation-ja-jp":42,"banner-ja-jp":453,"footer-ja-jp":463,"blog-post-authors-ja-jp-Bill Staples":699,"blog-related-posts-ja-jp-gitlab-18-3-expanding-ai-orchestration-in-software-engineering":713,"blog-promotions-ja-jp":755,"next-steps-ja-jp":806},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"authors":8,"body":10,"category":11,"categorySlug":11,"config":12,"content":16,"date":20,"description":27,"extension":28,"externalUrl":29,"featured":13,"heroImage":17,"isFeatured":13,"meta":30,"navigation":13,"path":31,"publishedDate":20,"rawbody":32,"seo":33,"slug":15,"stem":36,"tagSlugs":37,"tags":40,"template":14,"updatedDate":19,"__hash__":41},"blogPosts/ja-jp/blog/gitlab-18-3-expanding-ai-orchestration-in-software-engineering.yml","GitLab 18.3: ソフトウェアエンジニアリングにおけるAIオーケストレーションの拡張",[7],"bill-staples",[9],"Bill Staples","GitLabは現在、ソフトウェアライフサイクルのあらゆる段階を統合する包括的なDevSecOpsプラットフォームです。その基盤の上に、世界初のソフトウェアエンジニアリング向けAIネイティブプラットフォームへの進化を進めています。GitLabでは、ソフトウェアエンジニアリングの未来は本質的に人間とAIのコラボレーションにあると考えており、すべてのGitLabユーザーに最高のAI機能を提供したいと考えています。\n\nこの変革は、他のAI開発ツールが行っていることを超えた3つの異なるレイヤーで起こっています：\n\n![以下に示すAIネイティブ変革のスライド](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1755762266/iwuugge3cxweiyvi0yjk.png)\n\n**第一に、記録システムです。** 統合データプラットフォームは、最も価値のあるデジタル資産を保持しています。これには、ソースコードと知的財産だけでなく、プロジェクト計画、バグバックログ、CI/CD構成、デプロイメント履歴、セキュリティレポート、コンプライアンスデータにまたがる豊富な非構造化データが含まれます。これにより、GitLab環境内に安全に保持され、汎用エージェントや大規模言語モデルでは利用できない、文脈データの宝庫が作成されます。\n\n**第二に、ソフトウェアコントロールプレーンとして機能します。** Gitリポジトリ、REST API、およびエンドツーエンドのソフトウェアデリバリーを支えるWebhookベースのインターフェースを通じて、最も重要なビジネスプロセスをオーケストレーションします。多くの顧客は、これを重要なビジネスプロセスが日常的に依存するティア0の依存関係として考えています。\n\n**第三に、強力なユーザーエクスペリエンスを提供します。** ほとんどのエンジニアリングチームの速度を低下させる負荷の高い頭の切り替えを排除するのに役立つ統合インターフェースを提供します。1つのプラットフォームで完全なライフサイクルの可視性とコラボレーションツールを提供することで、5,000万人以上の登録ユーザーと広大なコミュニティが、仕事を成し遂げるためにGitLabを活用しています。この専門知識により、GitLabは、既存の信頼できるワークフローを維持しながら、チームの生産性を増幅する直感的な人間とAIのコラボレーションを先駆的に開拓する独自の立場にあります。\n\n**あらゆるレイヤーにAIをネイティブに統合してプラットフォームを拡張**\n\n[GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/ja-jp/gitlab-duo-agent-platform/)は、これら3つのレイヤーすべてを統合し、拡張します。拡張性と相互運用性のために設計されており、顧客やパートナーがさらに価値を創造するソリューションを構築できるようにします。オープンプラットフォームアプローチは、3つのレイヤーすべてで既存のスタックに深く統合されながら、外部AIツールやシステムとのシームレスな接続性を重視しています。\n\n* まず、**ナレッジグラフ**で統合データプラットフォームを拡張しています。これは、コードと他のすべての非構造化データをインデックス化して結び付け、エージェントアクセスに特化して最適化されたものです。AIはコンテキストで成長し、これによりエージェントによる推論と推論を加速するだけでなく、より低コストで高品質なエージェントの成果を提供できると考えています。\n* 第二に、既存のコントロールプレーンに重要な**オーケストレーションレイヤー**を3つの異なる部分で追加しています：エージェントとフローがGitLab SDLCイベントのサブスクライバーとして登録できるようにし、目的別のマルチエージェントフローを可能にする新しいオーケストレーションエンジンを構築し、比類のない相互運用性のためにMCPと標準プロトコルを介してGitLabツール、エージェント、フローを公開します。\n* 最後に、ソフトウェア開発ライフサイクル全体にわたってファーストクラスのエージェントとエージェントフローを提供するために**GitLabエクスペリエンス**を拡張しています。エージェントに非同期タスクを割り当て、コメントで@メンションし、ワークフローに固有のコンテキストでカスタムエージェントを作成できるようになります。さらに重要なことに、GitLabは、サードパーティエージェントの豊富なエコシステムのロックを解除しながら、開発のあらゆる段階でネイティブエージェントを出荷しています。これにより、エージェントが人間のチームメイトと同じように自然に作業できる真の人間とAIのコラボレーションが生まれます。\n\nこのビデオで18.3以降の新機能をご覧いただくか、以下をお読みください。\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1111796316?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=\"GitLab_18.3 Release_081925_MP_v1\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n## GitLab 18.3の新機能\n\n18.2では、ソフトウェア開発ライフサイクル全体でデベロッパーと協力する専門的な[AIエージェント](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/gitlab-duo-agent-platform-public-beta/#%E3%81%99%E3%81%90%E3%81%AB%E4%BD%BF%E3%81%88%E3%82%8B%E3%82%A8%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%82%A7%E3%83%B3%E3%83%88)と、ソフトウェア開発フローを導入しました。これは、複数のエージェントをオーケストレーションして、エンドツーエンドでコード変更を計画、実装、テストする強力な機能です。\n\nGitLab 18.3では、拡張された統合と相互運用性、より多くのフロー、そしてソフトウェア開発ライフサイクル全体でのコンテキスト認識の強化を導入しています。\n\n### 拡張された統合と相互運用性\n\nファーストパーティのGitLabエージェントとサードパーティエージェントの豊富なエコシステムの両方を通じて、包括的なAI拡張性を提供しており、すべてがプロジェクトコンテキストとデータへの完全なアクセスを持っています。このアプローチは、これらのエージェントとGitLabのコアプラットフォーム間の高度に統合されたオーケストレーションを通じて好みのツールを選択する柔軟性を提供しながら、ネイティブのGitLabワークフローとガバナンスを維持します。チームは、主要な統合、監視、ユーザーエクスペリエンスの利点を維持しながら、強化されたAI機能を獲得します。\n\n* **MCPサーバー - ユニバーサルAI統合：** GitLabのMCP（[モデルコンテキストプロトコル](https://about.gitlab.com/topics/ai/model-context-protocol/)）サーバーにより、AIシステムはGitLabプロジェクトと開発プロセスに直接安全に統合できます。この標準化されたインターフェースにより、カスタム統合のオーバーヘッドが排除され、[Cursor](https://docs.cursor.com/en/tools/mcp)を含むAIツールが既存のGitLab環境内でインテリジェントに動作できるようになります。18.3に含まれるツールの完全なリストについては、[ドキュメント](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/gitlab_duo/model_context_protocol/mcp_server/)をご覧ください。**これは始まりに過ぎません。18.4では追加のツールが計画されています。**\n\n  **注：** サードパーティエージェントは、GitLab Premiumベータ機能であり、GitLab Duo Enterpriseの顧客が評価のためにのみ利用できます。\n\n> *「GitLabワークフローをCursorに直接持ち込むことは、デベロッパーの摩擦を減らすための重要なステップです。頭の切り替えの必要性を最小限に抑えることで、チームはコーディング環境を離れることなく、イシューのステータスをチェックし、マージリクエストをレビューし、パイプラインの結果を監視できます。この統合は共有顧客にとって自然な選択であり、デベロッパーの生産性を継続的に向上させるために、GitLabとの長期的なパートナーシップを楽しみにしています。」*\n>\n> \\- **Ricky Doar、Cursor フィールドエンジニアリング副社長**\n>\n> *「GitLabのMCPサーバーとCLIエージェントサポートは、Amazon Qが開発ワークフローと統合するための強力な新しい方法を作成します。Amazon Q DeveloperはGitLabのリモートMCPインターフェースを介して直接接続できるようになり、チームはイシューやマージリクエストでAmazon Q CLIを@メンションするだけで開発タスクを委任できます。これらの統合に組み込まれた堅牢なセキュリティとガバナンス機能により、企業は開発標準を維持しながら、AIコーディングツールを活用する自信を得ることができます。GitLabとのパートナーシップは、AIエコシステムを拡大し、デベロッパーが作業する場所でインテリジェントな開発ツールにアクセスできるようにするというAWSの継続的なコミットメントを示しています。」*\n>\n> \\- **Deepak Singh、AWS デベロッパーエージェントおよびエクスペリエンス担当副社長**\n\n* **Claude Code、Codex、Amazon Q、Google Gemini、opencode（独自のキーを持参）のCLIエージェントサポート：** 18.3では、イシューやマージリクエストでエージェントを直接@メンションすることで、チームが日常的な開発作業を委任できる統合を導入しています。デベロッパーがこれらのAIアシスタントにメンションすると、周囲のコンテキストとリポジトリコードを自動的に読み取り、レビュー可能なコード変更またはインラインコメントでユーザーのコメントに応答します。これらの統合では、それぞれのAIプロバイダー用に独自のAPIキーを持参する必要があり、適切な権限と監査証跡を維持しながら、すべてのやり取りをGitLabのインターフェース内でネイティブに保持します。\n\n  **注：** サードパーティエージェントは、GitLab Premiumベータ機能であり、GitLab Duo Enterpriseの顧客が評価のためにのみ利用できます。\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1111784124?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=\"Third Party Agents Flows Claude Code\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n> *「Claude CodeをGitLabに直接持ち込むことで、何百万人ものデベロッパーがすでに毎日コラボレーションしてコードを出荷している場所にAIアシスタンスを配置します。イシューやマージリクエストでClaudeを直接メンションする機能により、人間の監視とレビュープロセスで品質を維持しながら、摩擦が除去されます。このアップデートにより、Claude Codeの機能がチームが作業するより多くの場所に提供され、AIをデベロッパーワークフローの自然な一部にします。」*\n>\n> **\\- Cat Wu、Claude Code プロダクトリード、Anthropic**\n>\n> *「GitLab 18.3の新しいエージェント統合により、既存のワークフロー内でopencodeを使用できます。イシューやマージリクエストでopencodeを@メンションすると、CIパイプラインでエージェントが実行されます。この方法でopencodeを設定して実行する機能は、オープンソースコミュニティが本当に評価する統合のタイプです。」*\n>\n> **\\- Jay V.、CEO、opencode**\n\n* **すべてのPremiumおよびUltimate顧客が利用できるVisual Studio IDEおよびGitLab UIのエージェントチャットサポート：** 18.3では、GitLabの完全な開発ライフサイクルデータにアクセスするためにツール間で頭の切り替えをする必要がなくなりました。強化された統合により、GitLab DuoのフルパワーがGitLab UIとIDEにもたらされ、JetBrainsとVS Codeからのサポートが拡張され、現在はVisual Studioも含まれています。これにより、デベロッパーは好みの環境内で豊富なプロジェクトコンテキスト、デプロイメント履歴、チームコラボレーションデータに直接アクセスしながら、フローに留まることができます。\n* **拡張されたAIモデルサポート：** GitLab Duo Self-Hostedは追加のAIモデルをサポートするようになり、チームにAI支援開発ワークフローでより柔軟性を提供します。データセンターのハードウェア上でvLLMを介して、またはプライベートクラウドのAzure OpenAIやAWS Bedrockなどのクラウドサービスを介して、オープンソースのOpenAI GPTモデル（20Bおよび120Bパラメータ）をデプロイできるようになりました。さらに、AnthropicのClaude 4はAWS Bedrockで利用可能です。\n\n### 新しい自動開発フロー\n\nGitLabのフローは、複数のAIエージェントを事前構築された指示で調整し、時間のかかる日常的なタスクを自律的に処理するため、デベロッパーは最も重要な作業に集中できます。\n\nGitLab 18.3には2つの新しいフローが付属しています：\n\n* **概念から完成まで数分でコードを自動生成するイシューからMRへのフロー：** このFlowは、要件を分析し、包括的な実装計画を準備し、レビュー可能な本番グレードのコードを生成するためにエージェントを調整することにより、イシューを実行可能なマージリクエスト（MR）に自動的に変換します。アイデアを数時間ではなく数分でレビュー可能な実装に変えるのに役立ちます。\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1111782058?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\" 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インテリジェントなコードと検索\n\nAIポイントソリューションは通常、分離されたコードスニペットへの限定的な可視性で動作しますが、GitLabのナレッジグラフは、より迅速でインテリジェントな応答を通知するための環境コンテキストをエージェントに提供します。\n\n* **リアルタイムコードインテリジェンスのためのナレッジグラフ：** 18.3では、GitLabのナレッジグラフがリアルタイムコードインデックスを提供し、より高速なコード検索を可能にし、より正確で文脈に沿った結果を提供します。コードベース全体にわたるファイル、依存関係、開発パターン間の関係を理解することにより、エージェントは人間のデベロッパーが発見するのに何時間もかかる洞察を提供するように設計されています。**これは、ナレッジグラフに計画されている強力な機能のロックを解除する最初のステップにすぎません。**\n\n### エンタープライズガバナンス\n\nAIの透明性と組織のコントロールは、チームがAI搭載開発ツールを完全に採用することを妨げる可能性のある重要な課題であり、[85%の経営幹部が、エージェント型AIが前例のないセキュリティ課題を生み出すことに同意しています](https://about.gitlab.com/software-innovation-report/)。\n\n18.3のこれらの新機能は、データガバナンス、コンプライアンス要件、AI意思決定プロセスへの可視性の必要性に関する懸念に対処するのに役立つため、組織は既存のセキュリティとポリシーフレームワーク内でAIを統合できます。\n\n* **インテリジェンスを通じた透明性のためのエージェントインサイト：** 組み込みのエージェント追跡により、エージェントの意思決定プロセスへの可視性が提供されます。ユーザーは、透明なアクティビティ追跡を通じてワークフローを最適化し、ベストプラクティスに従うことができます。\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1111783244?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=\"Agent Insights\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\u003Cp>\u003C/p>\n\n* **Self-Hosted向けGitLab Duoコードレビュー：** これにより、厳格なデータガバナンス要件を持つ組織にGitLab Duoのインテリジェンスがもたらされ、チームが機密性の高いコードを管理された環境に保持できるようになります。\n* **柔軟なAIデプロイメントのためのハイブリッドモデル構成：** GitLab Duo Self-Hostedをご利用のお客様は、ローカルAIゲートウェイを介したセルフホステッドAIモデルとGitLabのAIゲートウェイを介したGitLabのクラウドモデルを組み合わせたハイブリッドモデル構成を使用できるようになり、さまざまな機能へのアクセスが可能になりました。\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1111783569?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\" 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ブランケット管理アクセスを正確な最小権限コントロールに置き換える、きめ細かく目的に合わせた管理権限を提供します。セキュリティリスクを生み出すブランケット管理権限を付与する代わりに、組織は特定の機能に合わせたカスタマイズされたロールを作成できるようになりました。ランナーと監視を管理するプラットフォームチーム、ユーザー管理を処理するサポートチーム、ダッシュボードと使用統計にアクセスするリーダーシップなど。UIとAPIを介した完全なロールライフサイクル管理、監査ログ、自動生成されたドキュメントにより、この機能は運用効率を維持し、全体的なインスタンスセキュリティを向上させながら、真の最小権限管理を可能にします。\n* **インスタンスレベルのコンプライアンスフレームワークとセキュリティポリシー管理：** 組織は、標準化されたフレームワークとセキュリティポリシーをトップレベルグループに直接適用する権限を持つ専用のコンプライアンスグループを指定でき、すべてのサブグループとプロジェクトに自動的にカスケード適用されます。この一元化されたアプローチは、追加のローカルポリシーに対するグループの自律性を維持しながら、断片化されたポリシー管理のコンプライアンス採用ブロッカーを排除します。\n* **強化された違反レポート：** チームは、MR承認ルールに対して不正な変更が行われたとき、フレームワークポリシーに適切な承認がないとき、または時間ベースのコンプライアンスコントロールが違反されたときに、即座に通知を受け取るようになりました。違反を特定のコンプライアンスフレームワークコントロールに直接リンクすることで、チームはどの要件が違反されたかを正確に伝える実用的な洞察を得て、コンプライアンスを反応的なチェックボックスの演習から、開発とセキュリティワークフローのプロアクティブで統合された部分に変えます。\n* **CI/CDジョブトークンのきめ細かい権限：** 広範なトークンアクセスを、CI/CDジョブが実際に必要とする特定のAPIエンドポイントへのアクセスのみを付与する、きめ細かく明示的な権限に置き換えます。ジョブにプロジェクトリソースへのブランケットアクセスを許可する代わりに、チームはデプロイメント、パッケージ、リリース、環境、その他の重要なリソースに対する正確な権限を定義でき、攻撃対象領域と権限昇格の可能性を減らすことができます。\n* **AWS Secrets Manager統合：** AWS Secrets Managerを使用しているチームは、GitLab CI/CDジョブでシークレットを直接取得できるようになり、ビルドとデプロイプロセスが簡素化されます。シークレットは、OpenID Connectプロトコルベースの認証を使用してGitLab Runnerによってアクセスされ、ジョブログでの露出を防ぐためにマスクされ、使用後に破棄されます。このアプローチにより、変数にシークレットを保存する必要がなくなり、既存のGitLabおよびAWSベースのワークフローにクリーンに統合されます。Deutsche BahnおよびAWS Secrets Managerチームとの緊密な協力により開発されたこの統合は、実世界の課題を解決するためにユーザーと一緒にソリューションを構築するという当社のコミットメントを反映しています。\n\n### アーティファクト管理：ソフトウェアサプライチェーンの保護\n\nアーティファクトが適切に管理されていない場合、小さな変更が大きな結果をもたらす可能性があります。可変パッケージ、上書きされたコンテナイメージ、ツール間で一貫性のないルールは、本番障害を引き起こし、脆弱性を招き、コンプライアンスギャップを作成する可能性があります。エンタープライズDevSecOpsにとって、安全で一元化されたアーティファクト管理は、ソフトウェアサプライチェーンを維持するために不可欠です。\n\n#### 18.3のエンタープライズグレードアーティファクト保護\n\n包括的なパッケージ保護機能を基盤として、GitLab 18.3は重要な新機能を追加します：\n\n* **Conanリビジョンサポート：** 18.3の新機能である[Conanリビジョン](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/packages/conan_2_repository/#conan-revisions)は、C++デベロッパーにパッケージの不変性を提供します。パッケージのバージョンを変更せずに変更を加えた場合、Conanはこれらの変更を追跡するための一意の識別子を計算し、チームがバージョンの明確性を維持しながら不変のパッケージを維持できるようにします。\n* **強化されたコンテナレジストリセキュリティ：** 18.2での[不変コンテナタグ](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/packages/container_registry/immutable_container_tags/)のローンチ成功に続き、エンタープライズでの採用が進んでいます。不変ルールに一致するタグが作成されると、権限レベルに関係なく、誰もそのコンテナイメージを変更できなくなり、本番依存関係への意図しない変更を防ぎます。\n\nこれらの機能強化は、npm、PyPI、Maven、NuGet、Helmチャート、および汎用パッケージに対する既存の保護機能を補完し、プラットフォームチームがソフトウェアサプライチェーン全体で一貫したガバナンスを実装できるようにします。これは、安全な内部デベロッパープラットフォームを構築する組織にとって不可欠です。\n\nスタンドアロンのアーティファクトソリューションとは異なり、GitLabの統合アプローチは、コードからデプロイメントまでのエンドツーエンドのトレーサビリティを提供しながら、複数のツールを使い分ける際の頭の切り替えを排除し、プラットフォームチームがソフトウェアデリバリーパイプライン全体で一貫したガバナンスを実装できるようにします。\n\n### 埋め込みビュー：リアルタイムの可視性とレポート\n\nGitLabプロジェクトの複雑さが増すにつれて、チームは作業ステータスへの可視性を維持するために、イシュー、マージリクエスト、エピック、マイルストーン間を移動することになります。課題は、頭の切り替えやフローを中断することなく、チームがプロジェクトの進行状況にリアルタイムでアクセスできるようにしながら、この情報を効率的に統合することにあります。\n**18.3でリアルタイム作業ステータスの可視性をローンチ**\n強力な[GitLabクエリ言語（GLQL）を搭載したGitLab 18.3の埋め込みビュー](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/glql/#embedded-views)は、ライブプロジェクトデータをワークフローに直接もたらすことで、頭の切り替えを排除します：\n\n* **動的ビュー：** ページを読み込むたびに現在のプロジェクト状態で自動的に更新される、Markdownコードブロックのwikiページ、エピック、イシュー、マージリクエスト全体にライブGLQLクエリを挿入します。\n* **文脈に応じたパーソナライゼーション：** ビューは、手動設定なしで、表示している人に関連する情報を表示するために、`currentUser()`や`today()`などの関数を使用して自動的に適応します。\n* **強力なフィルタリング：** 担当者、作成者、ラベル、マイルストーン、ヘルスステータス、作成日など、25以上のフィールドでフィルタリングします。\n* **表示の柔軟性：** カスタマイズ可能なフィールド選択、アイテム制限、並べ替え順序を使用して、データをテーブル、リスト、または番号付きリストとして表示し、ビューを集中的で実行可能に保ちます。\n\n断片化されたプロジェクト管理アプローチとは異なり、埋め込みビューは、リアルタイムの可視性を提供しながらワークフローの継続性を維持するように設計されており、チームが複数のツールやインターフェース間で焦点を失ったり切り替えたりすることなく、情報に基づいた意思決定を行えるようにします。\n\n> [GitLab 18.3の最新機能](https://docs.gitlab.com/ja-jp/releases/18/gitlab-18-3-released/)について詳しく見る。\n\n## 今すぐ始める\n\nGitLab 18.3は、GitLab.comおよびセルフマネージド環境のGitLab PremiumおよびUltimateユーザーが今すぐ利用できます。\n\nGitLab Dedicatedのお客様は現在18.2にアップグレードされており、来月GitLab 18.3でリリースされた機能を使用できるようになります。\n\nソフトウェアエンジニアリングの未来を体験する準備はできましたか？[GitLab Duoのベータ版と実験的機能を有効](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/gitlab_duo/turn_on_off/#turn-on-beta-and-experimental-features)にして、完全な開発コンテキストを理解するAIエージェントとのコラボレーションを開始してください。\n\nGitLabは初めてですか？[無料トライアルを今すぐ開始](https://gitlab.com/-/trials/new)して、世界で最も包括的なDevSecOpsプラットフォームを通じてオーケストレーションされた、人間とAIのコラボレーションがソフトウェアエンジニアリングの未来である理由を発見してください。\n\n\u003Cp>\u003Csmall>\u003Cem>このブログ投稿には、1933年証券法第27A条および1934年証券取引所法第21E条の意味における「将来を見据えた声明」が含まれています。このブログ投稿に含まれる将来を見据えた声明に反映された期待は合理的であると信じていますが、実際の結果または成果が将来を見据えた声明によって表現または暗示された将来の結果または成果と実質的に異なる原因と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、およびその他の要因の対象となります。\u003C/em>\u003C/p>\n\u003Cp>\u003Cem>実際の成果と結果が、このブログ投稿に含まれる、または検討される将来を見据えた声明に含まれるものと実質的に異なる原因となる可能性のあるリスク、不確実性、およびその他の要因に関する詳細情報は、証券取引委員会に提出および報告する「リスク要因」というキャプションの下およびその他の場所に含まれています。このブログ投稿の日付以降に将来を見据えた声明の改訂を更新またはリリースする義務、またはイベントや状況を報告する義務、または予期しないイベントの発生を反映する義務を負いません（法律で要求される場合を除く）。\u003C/em>\u003C/small>\u003C/p>","ai-ml",{"featured":13,"template":14,"slug":15},true,"BlogPost","gitlab-18-3-expanding-ai-orchestration-in-software-engineering",{"heroImage":17,"body":10,"authors":18,"updatedDate":19,"date":20,"title":5,"tags":21,"description":27,"category":11},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1755711502/wuuadis1pza3zehqohcc.png",[9],"2025-08-27","2025-08-21",[22,23,24,25,26],"product","AI/ML","DevSecOps 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統合データプラットフォームは、最も価値のあるデジタル資産を保持しています。これには、ソースコードと知的財産だけでなく、プロジェクト計画、バグバックログ、CI/CD構成、デプロイメント履歴、セキュリティレポート、コンプライアンスデータにまたがる豊富な非構造化データが含まれます。これにより、GitLab環境内に安全に保持され、汎用エージェントや大規模言語モデルでは利用できない、文脈データの宝庫が作成されます。\n\n\n    **第二に、ソフトウェアコントロールプレーンとして機能します。** Gitリポジトリ、REST API、およびエンドツーエンドのソフトウェアデリバリーを支えるWebhookベースのインターフェースを通じて、最も重要なビジネスプロセスをオーケストレーションします。多くの顧客は、これを重要なビジネスプロセスが日常的に依存するティア0の依存関係として考えています。\n\n\n    **第三に、強力なユーザーエクスペリエンスを提供します。** ほとんどのエンジニアリングチームの速度を低下させる負荷の高い頭の切り替えを排除するのに役立つ統合インターフェースを提供します。1つのプラットフォームで完全なライフサイクルの可視性とコラボレーションツールを提供することで、5,000万人以上の登録ユーザーと広大なコミュニティが、仕事を成し遂げるためにGitLabを活用しています。この専門知識により、GitLabは、既存の信頼できるワークフローを維持しながら、チームの生産性を増幅する直感的な人間とAIのコラボレーションを先駆的に開拓する独自の立場にあります。\n\n\n    **あらゆるレイヤーにAIをネイティブに統合してプラットフォームを拡張**\n\n\n    [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/ja-jp/gitlab-duo-agent-platform/)は、これら3つのレイヤーすべてを統合し、拡張します。拡張性と相互運用性のために設計されており、顧客やパートナーがさらに価値を創造するソリューションを構築できるようにします。オープンプラットフォームアプローチは、3つのレイヤーすべてで既存のスタックに深く統合されながら、外部AIツールやシステムとのシームレスな接続性を重視しています。\n\n\n    * まず、**ナレッジグラフ**で統合データプラットフォームを拡張しています。これは、コードと他のすべての非構造化データをインデックス化して結び付け、エージェントアクセスに特化して最適化されたものです。AIはコンテキストで成長し、これによりエージェントによる推論と推論を加速するだけでなく、より低コストで高品質なエージェントの成果を提供できると考えています。\n\n    * 第二に、既存のコントロールプレーンに重要な**オーケストレーションレイヤー**を3つの異なる部分で追加しています：エージェントとフローがGitLab SDLCイベントのサブスクライバーとして登録できるようにし、目的別のマルチエージェントフローを可能にする新しいオーケストレーションエンジンを構築し、比類のない相互運用性のためにMCPと標準プロトコルを介してGitLabツール、エージェント、フローを公開します。\n\n    * 最後に、ソフトウェア開発ライフサイクル全体にわたってファーストクラスのエージェントとエージェントフローを提供するために**GitLabエクスペリエンス**を拡張しています。エージェントに非同期タスクを割り当て、コメントで@メンションし、ワークフローに固有のコンテキストでカスタムエージェントを作成できるようになります。さらに重要なことに、GitLabは、サードパーティエージェントの豊富なエコシステムのロックを解除しながら、開発のあらゆる段階でネイティブエージェントを出荷しています。これにより、エージェントが人間のチームメイトと同じように自然に作業できる真の人間とAIのコラボレーションが生まれます。\n\n\n    このビデオで18.3以降の新機能をご覧いただくか、以下をお読みください。\n\n\n    \u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1111796316?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=\"GitLab_18.3 Release_081925_MP_v1\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n\n    ## GitLab 18.3の新機能\n\n\n    18.2では、ソフトウェア開発ライフサイクル全体でデベロッパーと協力する専門的な[AIエージェント](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/gitlab-duo-agent-platform-public-beta/#%E3%81%99%E3%81%90%E3%81%AB%E4%BD%BF%E3%81%88%E3%82%8B%E3%82%A8%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%82%A7%E3%83%B3%E3%83%88)と、ソフトウェア開発フローを導入しました。これは、複数のエージェントをオーケストレーションして、エンドツーエンドでコード変更を計画、実装、テストする強力な機能です。\n\n\n    GitLab 18.3では、拡張された統合と相互運用性、より多くのフロー、そしてソフトウェア開発ライフサイクル全体でのコンテキスト認識の強化を導入しています。\n\n\n    ### 拡張された統合と相互運用性\n\n\n    ファーストパーティのGitLabエージェントとサードパーティエージェントの豊富なエコシステムの両方を通じて、包括的なAI拡張性を提供しており、すべてがプロジェクトコンテキストとデータへの完全なアクセスを持っています。このアプローチは、これらのエージェントとGitLabのコアプラットフォーム間の高度に統合されたオーケストレーションを通じて好みのツールを選択する柔軟性を提供しながら、ネイティブのGitLabワークフローとガバナンスを維持します。チームは、主要な統合、監視、ユーザーエクスペリエンスの利点を維持しながら、強化されたAI機能を獲得します。\n\n\n    * **MCPサーバー - ユニバーサルAI統合：** GitLabのMCP（[モデルコンテキストプロトコル](https://about.gitlab.com/topics/ai/model-context-protocol/)）サーバーにより、AIシステムはGitLabプロジェクトと開発プロセスに直接安全に統合できます。この標準化されたインターフェースにより、カスタム統合のオーバーヘッドが排除され、[Cursor](https://docs.cursor.com/en/tools/mcp)を含むAIツールが既存のGitLab環境内でインテリジェントに動作できるようになります。18.3に含まれるツールの完全なリストについては、[ドキュメント](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/gitlab_duo/model_context_protocol/mcp_server/)をご覧ください。**これは始まりに過ぎません。18.4では追加のツールが計画されています。**\n\n      **注：** サードパーティエージェントは、GitLab Premiumベータ機能であり、GitLab Duo Enterpriseの顧客が評価のためにのみ利用できます。\n\n    > *「GitLabワークフローをCursorに直接持ち込むことは、デベロッパーの摩擦を減らすための重要なステップです。頭の切り替えの必要性を最小限に抑えることで、チームはコーディング環境を離れることなく、イシューのステータスをチェックし、マージリクエストをレビューし、パイプラインの結果を監視できます。この統合は共有顧客にとって自然な選択であり、デベロッパーの生産性を継続的に向上させるために、GitLabとの長期的なパートナーシップを楽しみにしています。」*\n\n    >\n\n    > \\- **Ricky Doar、Cursor フィールドエンジニアリング副社長**\n\n    >\n\n    > *「GitLabのMCPサーバーとCLIエージェントサポートは、Amazon Qが開発ワークフローと統合するための強力な新しい方法を作成します。Amazon Q DeveloperはGitLabのリモートMCPインターフェースを介して直接接続できるようになり、チームはイシューやマージリクエストでAmazon Q CLIを@メンションするだけで開発タスクを委任できます。これらの統合に組み込まれた堅牢なセキュリティとガバナンス機能により、企業は開発標準を維持しながら、AIコーディングツールを活用する自信を得ることができます。GitLabとのパートナーシップは、AIエコシステムを拡大し、デベロッパーが作業する場所でインテリジェントな開発ツールにアクセスできるようにするというAWSの継続的なコミットメントを示しています。」*\n\n    >\n\n    > \\- **Deepak Singh、AWS デベロッパーエージェントおよびエクスペリエンス担当副社長**\n\n\n    * **Claude Code、Codex、Amazon Q、Google Gemini、opencode（独自のキーを持参）のCLIエージェントサポート：** 18.3では、イシューやマージリクエストでエージェントを直接@メンションすることで、チームが日常的な開発作業を委任できる統合を導入しています。デベロッパーがこれらのAIアシスタントにメンションすると、周囲のコンテキストとリポジトリコードを自動的に読み取り、レビュー可能なコード変更またはインラインコメントでユーザーのコメントに応答します。これらの統合では、それぞれのAIプロバイダー用に独自のAPIキーを持参する必要があり、適切な権限と監査証跡を維持しながら、すべてのやり取りをGitLabのインターフェース内でネイティブに保持します。\n\n      **注：** サードパーティエージェントは、GitLab Premiumベータ機能であり、GitLab Duo Enterpriseの顧客が評価のためにのみ利用できます。\n\n    \u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1111784124?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=\"Third Party Agents Flows Claude Code\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n\n    > *「Claude CodeをGitLabに直接持ち込むことで、何百万人ものデベロッパーがすでに毎日コラボレーションしてコードを出荷している場所にAIアシスタンスを配置します。イシューやマージリクエストでClaudeを直接メンションする機能により、人間の監視とレビュープロセスで品質を維持しながら、摩擦が除去されます。このアップデートにより、Claude Codeの機能がチームが作業するより多くの場所に提供され、AIをデベロッパーワークフローの自然な一部にします。」*\n\n    >\n\n    > **\\- Cat Wu、Claude Code プロダクトリード、Anthropic**\n\n    >\n\n    > *「GitLab 18.3の新しいエージェント統合により、既存のワークフロー内でopencodeを使用できます。イシューやマージリクエストでopencodeを@メンションすると、CIパイプラインでエージェントが実行されます。この方法でopencodeを設定して実行する機能は、オープンソースコミュニティが本当に評価する統合のタイプです。」*\n\n    >\n\n    > **\\- Jay V.、CEO、opencode**\n\n\n    * **すべてのPremiumおよびUltimate顧客が利用できるVisual Studio IDEおよびGitLab UIのエージェントチャットサポート：** 18.3では、GitLabの完全な開発ライフサイクルデータにアクセスするためにツール間で頭の切り替えをする必要がなくなりました。強化された統合により、GitLab DuoのフルパワーがGitLab UIとIDEにもたらされ、JetBrainsとVS Codeからのサポートが拡張され、現在はVisual Studioも含まれています。これにより、デベロッパーは好みの環境内で豊富なプロジェクトコンテキスト、デプロイメント履歴、チームコラボレーションデータに直接アクセスしながら、フローに留まることができます。\n\n    * **拡張されたAIモデルサポート：** GitLab Duo Self-Hostedは追加のAIモデルをサポートするようになり、チームにAI支援開発ワークフローでより柔軟性を提供します。データセンターのハードウェア上でvLLMを介して、またはプライベートクラウドのAzure OpenAIやAWS Bedrockなどのクラウドサービスを介して、オープンソースのOpenAI GPTモデル（20Bおよび120Bパラメータ）をデプロイできるようになりました。さらに、AnthropicのClaude 4はAWS Bedrockで利用可能です。\n\n\n    ### 新しい自動開発フロー\n\n\n    GitLabのフローは、複数のAIエージェントを事前構築された指示で調整し、時間のかかる日常的なタスクを自律的に処理するため、デベロッパーは最も重要な作業に集中できます。\n\n\n    GitLab 18.3には2つの新しいフローが付属しています：\n\n\n    * **概念から完成まで数分でコードを自動生成するイシューからMRへのフロー：** このFlowは、要件を分析し、包括的な実装計画を準備し、レビュー可能な本番グレードのコードを生成するためにエージェントを調整することにより、イシューを実行可能なマージリクエスト（MR）に自動的に変換します。アイデアを数時間ではなく数分でレビュー可能な実装に変えるのに役立ちます。\n\n\n    \u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1111782058?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=\"Issue to MR\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n\n    * **シームレスな移行インテリジェンスのために構築されたCI File変換フロー：** CI File変換フローは、エージェントが既存のCI/CD構成を分析し、完全なパイプライン互換性を持つGitLab CI形式にインテリジェントに変換することで、移行ワークフローを合理化します。これにより、CI構成をゼロから書き直す手動作業と潜在的なエラーが排除され、チームは自信を持ってデプロイメントパイプライン全体を移行できます。18.3にはJenkins移行のサポートが含まれています。将来のリリースでは追加サポートが計画されています。\n\n\n    \u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1111783724?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=\"Convert to CI Flow\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n\n    ### インテリジェントなコードと検索\n\n\n    AIポイントソリューションは通常、分離されたコードスニペットへの限定的な可視性で動作しますが、GitLabのナレッジグラフは、より迅速でインテリジェントな応答を通知するための環境コンテキストをエージェントに提供します。\n\n\n    * **リアルタイムコードインテリジェンスのためのナレッジグラフ：** 18.3では、GitLabのナレッジグラフがリアルタイムコードインデックスを提供し、より高速なコード検索を可能にし、より正確で文脈に沿った結果を提供します。コードベース全体にわたるファイル、依存関係、開発パターン間の関係を理解することにより、エージェントは人間のデベロッパーが発見するのに何時間もかかる洞察を提供するように設計されています。**これは、ナレッジグラフに計画されている強力な機能のロックを解除する最初のステップにすぎません。**\n\n\n    ### エンタープライズガバナンス\n\n\n    AIの透明性と組織のコントロールは、チームがAI搭載開発ツールを完全に採用することを妨げる可能性のある重要な課題であり、[85%の経営幹部が、エージェント型AIが前例のないセキュリティ課題を生み出すことに同意しています](https://about.gitlab.com/software-innovation-report/)。\n\n\n    18.3のこれらの新機能は、データガバナンス、コンプライアンス要件、AI意思決定プロセスへの可視性の必要性に関する懸念に対処するのに役立つため、組織は既存のセキュリティとポリシーフレームワーク内でAIを統合できます。\n\n\n    * **インテリジェンスを通じた透明性のためのエージェントインサイト：** 組み込みのエージェント追跡により、エージェントの意思決定プロセスへの可視性が提供されます。ユーザーは、透明なアクティビティ追跡を通じてワークフローを最適化し、ベストプラクティスに従うことができます。\n\n\n    \u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1111783244?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=\"Agent Insights\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n    \u003Cp>\u003C/p>\n\n\n    * **Self-Hosted向けGitLab Duoコードレビュー：** これにより、厳格なデータガバナンス要件を持つ組織にGitLab Duoのインテリジェンスがもたらされ、チームが機密性の高いコードを管理された環境に保持できるようになります。\n\n    * **柔軟なAIデプロイメントのためのハイブリッドモデル構成：** GitLab Duo Self-Hostedをご利用のお客様は、ローカルAIゲートウェイを介したセルフホステッドAIモデルとGitLabのAIゲートウェイを介したGitLabのクラウドモデルを組み合わせたハイブリッドモデル構成を使用できるようになり、さまざまな機能へのアクセスが可能になりました。\n\n\n    \u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1111783569?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=\"Self Hosted Models Code Review\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n    \u003Cp>\u003C/p>\n\n\n    * **OAuthサポートによるセキュリティの強化：** MCPサーバーには、完全なOAuth 2.0認証サポートが含まれるようになり、保護されたリソースと機密性の高い開発環境への安全な接続が可能になりました。この実装は、MCPのドラフトOAuth仕様に従い、認証フロー、トークン管理、動的クライアント登録を処理します。\n\n\n    ### Secure by Designプラットフォーム：スケールするガバナンス\n\n\n    真のプラットフォームセキュリティには、開発ライフサイクルのあらゆるレイヤーにわたるガバナンス原則の一貫した適用が必要です。AI採用を安全にするのと同じセキュリティの基本（最小権限アクセス、一元化されたポリシー管理、プロアクティブな監視、きめ細かい権限）は、凝集性のある多層防御アプローチを作成するために、SDLC全体に組み込まれる必要があります。\n\n\n    GitLab 18.3は、これらの新しいアップデートでソフトウェアサプライチェーン全体を保護するのに役立つ基盤的なコントロールを強化します：\n\n\n    * **カスタム管理者ロール：** ブランケット管理アクセスを正確な最小権限コントロールに置き換える、きめ細かく目的に合わせた管理権限を提供します。セキュリティリスクを生み出すブランケット管理権限を付与する代わりに、組織は特定の機能に合わせたカスタマイズされたロールを作成できるようになりました。ランナーと監視を管理するプラットフォームチーム、ユーザー管理を処理するサポートチーム、ダッシュボードと使用統計にアクセスするリーダーシップなど。UIとAPIを介した完全なロールライフサイクル管理、監査ログ、自動生成されたドキュメントにより、この機能は運用効率を維持し、全体的なインスタンスセキュリティを向上させながら、真の最小権限管理を可能にします。\n\n    * **インスタンスレベルのコンプライアンスフレームワークとセキュリティポリシー管理：** 組織は、標準化されたフレームワークとセキュリティポリシーをトップレベルグループに直接適用する権限を持つ専用のコンプライアンスグループを指定でき、すべてのサブグループとプロジェクトに自動的にカスケード適用されます。この一元化されたアプローチは、追加のローカルポリシーに対するグループの自律性を維持しながら、断片化されたポリシー管理のコンプライアンス採用ブロッカーを排除します。\n\n    * **強化された違反レポート：** チームは、MR承認ルールに対して不正な変更が行われたとき、フレームワークポリシーに適切な承認がないとき、または時間ベースのコンプライアンスコントロールが違反されたときに、即座に通知を受け取るようになりました。違反を特定のコンプライアンスフレームワークコントロールに直接リンクすることで、チームはどの要件が違反されたかを正確に伝える実用的な洞察を得て、コンプライアンスを反応的なチェックボックスの演習から、開発とセキュリティワークフローのプロアクティブで統合された部分に変えます。\n\n    * **CI/CDジョブトークンのきめ細かい権限：** 広範なトークンアクセスを、CI/CDジョブが実際に必要とする特定のAPIエンドポイントへのアクセスのみを付与する、きめ細かく明示的な権限に置き換えます。ジョブにプロジェクトリソースへのブランケットアクセスを許可する代わりに、チームはデプロイメント、パッケージ、リリース、環境、その他の重要なリソースに対する正確な権限を定義でき、攻撃対象領域と権限昇格の可能性を減らすことができます。\n\n    * **AWS Secrets Manager統合：** AWS Secrets Managerを使用しているチームは、GitLab CI/CDジョブでシークレットを直接取得できるようになり、ビルドとデプロイプロセスが簡素化されます。シークレットは、OpenID Connectプロトコルベースの認証を使用してGitLab Runnerによってアクセスされ、ジョブログでの露出を防ぐためにマスクされ、使用後に破棄されます。このアプローチにより、変数にシークレットを保存する必要がなくなり、既存のGitLabおよびAWSベースのワークフローにクリーンに統合されます。Deutsche BahnおよびAWS Secrets Managerチームとの緊密な協力により開発されたこの統合は、実世界の課題を解決するためにユーザーと一緒にソリューションを構築するという当社のコミットメントを反映しています。\n\n\n    ### アーティファクト管理：ソフトウェアサプライチェーンの保護\n\n\n    アーティファクトが適切に管理されていない場合、小さな変更が大きな結果をもたらす可能性があります。可変パッケージ、上書きされたコンテナイメージ、ツール間で一貫性のないルールは、本番障害を引き起こし、脆弱性を招き、コンプライアンスギャップを作成する可能性があります。エンタープライズDevSecOpsにとって、安全で一元化されたアーティファクト管理は、ソフトウェアサプライチェーンを維持するために不可欠です。\n\n\n    #### 18.3のエンタープライズグレードアーティファクト保護\n\n\n    包括的なパッケージ保護機能を基盤として、GitLab 18.3は重要な新機能を追加します：\n\n\n    * **Conanリビジョンサポート：** 18.3の新機能である[Conanリビジョン](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/packages/conan_2_repository/#conan-revisions)は、C++デベロッパーにパッケージの不変性を提供します。パッケージのバージョンを変更せずに変更を加えた場合、Conanはこれらの変更を追跡するための一意の識別子を計算し、チームがバージョンの明確性を維持しながら不変のパッケージを維持できるようにします。\n\n    * **強化されたコンテナレジストリセキュリティ：** 18.2での[不変コンテナタグ](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/packages/container_registry/immutable_container_tags/)のローンチ成功に続き、エンタープライズでの採用が進んでいます。不変ルールに一致するタグが作成されると、権限レベルに関係なく、誰もそのコンテナイメージを変更できなくなり、本番依存関係への意図しない変更を防ぎます。\n\n\n    これらの機能強化は、npm、PyPI、Maven、NuGet、Helmチャート、および汎用パッケージに対する既存の保護機能を補完し、プラットフォームチームがソフトウェアサプライチェーン全体で一貫したガバナンスを実装できるようにします。これは、安全な内部デベロッパープラットフォームを構築する組織にとって不可欠です。\n\n\n    スタンドアロンのアーティファクトソリューションとは異なり、GitLabの統合アプローチは、コードからデプロイメントまでのエンドツーエンドのトレーサビリティを提供しながら、複数のツールを使い分ける際の頭の切り替えを排除し、プラットフォームチームがソフトウェアデリバリーパイプライン全体で一貫したガバナンスを実装できるようにします。\n\n\n    ### 埋め込みビュー：リアルタイムの可視性とレポート\n\n\n    GitLabプロジェクトの複雑さが増すにつれて、チームは作業ステータスへの可視性を維持するために、イシュー、マージリクエスト、エピック、マイルストーン間を移動することになります。課題は、頭の切り替えやフローを中断することなく、チームがプロジェクトの進行状況にリアルタイムでアクセスできるようにしながら、この情報を効率的に統合することにあります。\n\n    **18.3でリアルタイム作業ステータスの可視性をローンチ**\n\n    強力な[GitLabクエリ言語（GLQL）を搭載したGitLab 18.3の埋め込みビュー](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/glql/#embedded-views)は、ライブプロジェクトデータをワークフローに直接もたらすことで、頭の切り替えを排除します：\n\n\n    * **動的ビュー：** ページを読み込むたびに現在のプロジェクト状態で自動的に更新される、Markdownコードブロックのwikiページ、エピック、イシュー、マージリクエスト全体にライブGLQLクエリを挿入します。\n\n    * **文脈に応じたパーソナライゼーション：** ビューは、手動設定なしで、表示している人に関連する情報を表示するために、`currentUser()`や`today()`などの関数を使用して自動的に適応します。\n\n    * **強力なフィルタリング：** 担当者、作成者、ラベル、マイルストーン、ヘルスステータス、作成日など、25以上のフィールドでフィルタリングします。\n\n    * **表示の柔軟性：** カスタマイズ可能なフィールド選択、アイテム制限、並べ替え順序を使用して、データをテーブル、リスト、または番号付きリストとして表示し、ビューを集中的で実行可能に保ちます。\n\n\n    断片化されたプロジェクト管理アプローチとは異なり、埋め込みビューは、リアルタイムの可視性を提供しながらワークフローの継続性を維持するように設計されており、チームが複数のツールやインターフェース間で焦点を失ったり切り替えたりすることなく、情報に基づいた意思決定を行えるようにします。\n\n\n    > [GitLab 18.3の最新機能](https://docs.gitlab.com/ja-jp/releases/18/gitlab-18-3-released/)について詳しく見る。\n\n\n    ## 今すぐ始める\n\n\n    GitLab 18.3は、GitLab.comおよびセルフマネージド環境のGitLab PremiumおよびUltimateユーザーが今すぐ利用できます。\n\n\n    GitLab Dedicatedのお客様は現在18.2にアップグレードされており、来月GitLab 18.3でリリースされた機能を使用できるようになります。\n\n\n    ソフトウェアエンジニアリングの未来を体験する準備はできましたか？[GitLab Duoのベータ版と実験的機能を有効](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/gitlab_duo/turn_on_off/#turn-on-beta-and-experimental-features)にして、完全な開発コンテキストを理解するAIエージェントとのコラボレーションを開始してください。\n\n\n    GitLabは初めてですか？[無料トライアルを今すぐ開始](https://gitlab.com/-/trials/new)して、世界で最も包括的なDevSecOpsプラットフォームを通じてオーケストレーションされた、人間とAIのコラボレーションがソフトウェアエンジニアリングの未来である理由を発見してください。\n\n\n    \u003Cp>\u003Csmall>\u003Cem>このブログ投稿には、1933年証券法第27A条および1934年証券取引所法第21E条の意味における「将来を見据えた声明」が含まれています。このブログ投稿に含まれる将来を見据えた声明に反映された期待は合理的であると信じていますが、実際の結果または成果が将来を見据えた声明によって表現または暗示された将来の結果または成果と実質的に異なる原因と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、およびその他の要因の対象となります。\u003C/em>\u003C/p>\n\n    \u003Cp>\u003Cem>実際の成果と結果が、このブログ投稿に含まれる、または検討される将来を見据えた声明に含まれるものと実質的に異なる原因となる可能性のあるリスク、不確実性、およびその他の要因に関する詳細情報は、証券取引委員会に提出および報告する「リスク要因」というキャプションの下およびその他の場所に含まれています。このブログ投稿の日付以降に将来を見据えた声明の改訂を更新またはリリースする義務、またはイベントや状況を報告する義務、または予期しないイベントの発生を反映する義務を負いません（法律で要求される場合を除く）。\u003C/em>\u003C/small>\u003C/p>\n  authors:\n    - Bill Staples\n  updatedDate: 2025-08-27\n  date: 2025-08-21\n  title: 'GitLab 18.3: ソフトウェアエンジニアリングにおけるAIオーケストレーションの拡張'\n  tags:\n    - product\n    - AI/ML\n    - DevSecOps platform\n    - features\n    - security\n  description: 強化されたフロー、エンタープライズガバナンス、シームレスなツール統合により、人間とAIのコラボレーションを進化させる方法をご紹介します。\n  category: ai-ml\nconfig:\n  featured: true\n  template: BlogPost\n  slug: 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CloudやAWSを通じた柔軟なクラウド展開をエンタープライズに提供します。",[719],"Stuart Moncada","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1776457632/llddiylsgwuze0u1rjks.png","2026-04-28","エンタープライズや公共セクターのリーダーにとって、この緊張関係は見慣れたものです。ソフトウェアチームはAIを活用してスピードを上げる必要がある一方、セキュリティ、コンプライアンス、規制上の要求はますます厳しくなっています。GitLabはAnthropicとのClaude統合を強化し、新たにリリースされたClaudeモデルへのアクセスを、ガバナンス・コンプライアンス・監査証跡がすでに組み込まれたGitLab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上で提供します。\n\nClaudeはGitLab Duo Agent Platformにおけるデフォルトモデルとして、コード生成・レビューからエージェント型チャット、脆弱性の解消まで、幅広いユースケースで機能を支えています。GitLab Duoをご利用いただいている方は、Duoエージェントがソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）全体にわたってワークフローを自動化する様子をすでにご体験いただいています。\n\nこの統合強化により、ClaudeのコアAI機能をGitLabにより迅速に統合し、エンタープライズが展開できる幅を広げるとともに、GitLabがソフトウェア開発・エンジニアリングプラットフォームとして本質的に異なる点を改めて示します。それは、すべてのAIインタラクションに組み込まれたガバナンス・コンプライアンス・監査証跡です。\n\n> 「GitLab Duoにより、チームの計画・構築・リリースのスピードが格段に上がりました。AnthropicのClaudeとGitLabのプラットフォームを組み合わせることで、働き方やガバナンスの仕組みを変えることなく、より高度なAIを活用できています。」 \\\n> – Mans Booijink氏、オペレーションマネージャー、Cube社\n\n## 真の差別化要因：ガバナンスAI\n\nGitLabでは、ガバナンスコントロールと監査機能がSDLCに組み込まれています。GitLab Duo Agent PlatformでClaudeがコード変更を提案する場合、その提案は他のあらゆる変更と同様に、マージリクエストのプロセス、承認ルール、セキュリティスキャン、そして監査証跡を経由します。AIはコントロールを迂回することはできません。AIはコントロールの枠組みの中で動作します。\n\nGitLabがエージェント型ソフトウェア開発、すなわちAIが明確に定義されたタスクを自律的に処理する開発手法へと深く踏み込む中、ガバナンスレイヤーの重要性はさらに増しています。マージリクエストのオープン、脆弱性の解消支援、サービスのリファクタリングを担えるAIエージェントには、人間の開発者と同様に、監査可能性・帰属明確性・ポリシー適用が求められます。この要件はGitLabが当初から下したアーキテクチャ上の決断であり、AIエージェントが担う責務の範囲が広がるにつれて、その重要性はさらに高まっています。\n\n## エンタープライズ向けデプロイの柔軟性\n\nまた、この統合強化により、組織がGitLabを通じて最新のClaudeモデルにアクセスする方法も広がります。GitLab内でのClaudeはGoogle CloudのVertex AIおよびAWS Bedrockを通じて利用可能であり、企業はすでに導入済みのハイパースケーラーとの契約やクラウドガバナンスフレームワークを通じてAIワークロードをルーティングできます。別途ベンダー契約は不要です。データレジデンシーに関する新たな懸念もありません。既存のGCPまたはAWSの関係がそのままオンランプとなります。\n\nGitLabは[Claude Marketplace](https://claude.com/platform/marketplace)にも参加しました。これにより、お客様はGitLabクレジットを購入してAnthropicへの既存の支出コミットメントに充てることができ、AIコストを一元管理しながら、Anthropicへの投資と並行してGitLabを手軽に見つけ、調達できるようになります。\n\n## エージェント型の未来へ\n\n計画・コーディング・テスト・セキュリティ確保・デプロイにわたり、AIが定義されたタスクを自律的にこなすエージェント型ソフトウェア開発というGitLabのビジョンを実現するには、高度な推論能力・信頼性・安全性を備えたモデルが必要です。そして、それらの自律的アクションが完全にガバナンスされるプラットフォームも不可欠です。\n\nエージェント型ワークフローには、高度な推論能力・信頼性・安全性を備えたモデルが求められます。これらの基準は、GitLabがAIモデルパートナーを選定・統合する際の指針となっています。また、GitLabのガバナンスフレームワークにより、AIエージェントがより高度な開発作業を担うようになっても、エンタープライズはエージェントの行動・実行タイミング・変更の追跡方法について完全な可視性とコントロールを維持できます。\n\n## GitLabをご利用のお客様への意味\n\nすでにGitLab Duo Agent Platformをご利用の方は、ソフトウェア開発ライフサイクル全体にわたってClaudeモデルへのアクセスとより深いAIアシスタンスを、これまで通りのガバナンスフレームワークの中でご活用いただけます。\n\nAI活用型ソフトウェア開発プラットフォームを評価中の方は、高度なAI機能とエンタープライズコントロールのどちらかを選ぶ必要はありません。この戦略的連携は、その両方を実現するために構築されています。\n\n> GitLab Duo Agent Platformについてさらに詳しく知りたい方は、[デモのご依頼または無料トライアルのお申し込みはこちら](https://about.gitlab.com/ja-jp/gitlab-duo-agent-platform/)からどうぞ。",[23,22,281],{"featured":13,"template":14,"slug":725},"gitlab-and-anthropic-governed-ai-for-enterprise-development",{"content":727,"config":739},{"title":728,"description":729,"authors":730,"body":733,"heroImage":734,"date":735,"category":11,"tags":736},"GitLabとVertex AI on Google Cloud：エージェント型ソフトウェア開発の加速","Google CloudのVertex AIとGitLab Duo Agent Platformを組み合わせることで、ファウンデーションモデル、エンタープライズ制御、Model Gardenの豊富なモデルを活用したエージェント型開発が実現します。\n",[731,732],"Regnard Raquedan","Rajesh Agadi","GitLab Duo Agent Platformは、組織がソフトウェアをビルド、セキュア化、そして提供する方法を再定義しつつあります。2026年1月の一般提供開始以来、このプラットフォームはソフトウェア開発ライフサイクルのあらゆる段階にエージェント型AIをもたらしています。Duo Agent Platformは、ソフトウェアチームと専門エージェントが連携して計画、コーディング、レビュー、セキュリティ脆弱性の修正を行う、インテリジェントなオーケストレーションレイヤーです。\n\nこのパートナーシップを通じて、[GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/gitlab-duo-agent-platform/)はVertex AI on Google Cloudとの統合によりソフトウェア開発のオーケストレーションとライフサイクルコンテキストを自動化します。Vertex AIはエージェント呼び出しのモデル層を担い、ソフトウェアチームはすでに定義済みのGoogle Cloudポリシーに従って推論を実行しながら、イシュー、マージリクエスト、パイプライン、セキュリティワークフローの作業を継続できます。\n\nGoogle CloudのVertex AIモデルの進化により、Google CloudユーザーはGitLab Duo Agent Platformをさらに活用できるようになっています。GitLabではAIを活用したDevSecOpsコントロールプレーンを、Vertex AIの急速に進化するAIインフラ基盤と、Duo Agent Platformの柔軟なデプロイ・統合オプションが支えています。この組み合わせにより、エンタープライズスケールで動作する、より高度でガバナンスの効いたエージェント型ワークフローが実現します。\n\n![Google CloudのVertex AIと連携してエージェント型ソフトウェア開発とガバナンスを備えたAIワークフローを実現するGitLab Duo Agent Platformの概念図](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1776165990/b7jlux9kydafncwy8spc.png)\n\n## 開発ライフサイクル全体にわたるエージェント\n\n多くのAIツールは、コードをより速く生成するという単一のタスクに集中しています。GitLab Duo Agent Platformはそれをさらに超え、計画からセキュリティレビュー、リリースまで、ソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）全体にわたってAIエージェントをオーケストレーションします。これは、多数のプロジェクトとリリースを抱える多くのチームを対象としています。このスケールにおいて、AIコーディングアシスタントは継続的なイノベーションに必要ではありますが、それだけでは十分ではありません。\n\n単一目的のコーディングアシスタントがプロジェクトの全体像を把握することはほとんどありません。バックログの状況、オープン中のマージリクエスト、失敗したジョブ、セキュリティの検出結果はGitLabに蓄積されていますが、コーディングアシスタント内の別のチャットウィンドウはSDLCのその全体像を引き継ぐことができません。このギャップは、手動によるハンドオフ、コンテキストを持たないAIへの重複した説明、そして一つのシステムとして設計されたわけではないツール間のデータフローをマッピングしようとするガバナンスチームという形で表れます。\n\nGitLab Duo Agent Platformは、エンジニアが日々使用するオブジェクト上でエージェントとフローを動作させることで、このギャップを埋めます。Google Cloudを推論の基盤として選択している場合、Vertex AIはエージェントが呼び出すモデルとサービスを提供し、GitLabのAI Gatewayがアクセスを仲介することで管理者はどこに何が接続されているかを明確に把握できます。例えば、GitLab Duo Planner Agentはバックログを分析し、エピックを構造化タスクに分解し、優先順位付けフレームワークを適用することで、次に何を構築するかをチームが判断するのを支援します。Security Analyst Agentは脆弱性をトリアージし、平易な言葉でリスクを説明し、優先順位に従って修正を推奨します。ビルトインのフローはこれらのエージェントをエンドツーエンドのプロセスへと連結し、開発者がすべてのハンドオフを手動で管理する必要をなくします。\n\nGitLab Duo Agent PlatformのAgentic Chatは、開発者にとって統合された体験を提供します。自然言語でクエリを投げかけることで、プロジェクトのイシュー、マージリクエスト、パイプライン、セキュリティの検出結果、コードベースといった全体像を踏まえた多段階の推論に基づくコンテキスト対応の回答が得られます。GitLabがSDLCの統一データモデルを持つ記録システムとして機能しているため、GitLab Duoエージェントは、スタンドアロンのツール固有AIアシスタントでは到達できないライフサイクルコンテキストをもとに動作します。\n\n### Vertex AIによる能力の拡張\n\nGitLab Duo Agent Platformはモデルフレキシブルな設計となっており、タスクごとに最適なパフォーマンスを発揮するモデルへと異なる機能をルーティングします。このアーキテクチャの選択はGoogle Cloud上で効果を発揮します。Vertex AIはファウンデーションモデルと関連サービスのマネージド環境として機能し、幅広いモデルエコシステムとマネージドインフラを提供することでプラットフォームの能力をさらに引き出します。\n\nVertex AIを通じて利用できる最新世代のAIモデルは、以前のバージョンと比較して推論、ツール使用、長文コンテキスト理解において大幅な改善をもたらします。これらはまさに、GitLabのエージェントが大規模で複雑なコードベースを持つ多くのプロジェクトとチームにわたって依拠するプロパティです。基盤モデルにおけるより長いコンテキストウィンドウと豊富なツール連携により、エージェントが一度のパスで達成できることが広がり、深いバックログ分析やモノレポのセキュリティレビューといったワークロードに特に重要な意味を持ちます。\n\n幅広いファウンデーションモデルへのアクセスを提供する[Vertex AI Model Garden](https://cloud.google.com/model-garden)により、ベンダーロックインではなく、パフォーマンス、コスト、規制要件に基づいてこれらの選択を行う自由がお客様に与えられます。\n\nさらに、GitLabのお客様はDuo Agent PlatformにBYOM（Bring Your Own Model）を利用することで、承認済みのプロバイダーとゲートウェイをセキュリティモデルが期待する場所に配置できます。[18.9リリースにおけるセルフホスト型Duo Agent PlatformとBYOMの解説](https://about.gitlab.com/blog/agentic-ai-enterprise-control-self-hosted-duo-agent-platform-and-byom/)では、その仕組みが詳しく説明されています。このデプロイオプションにより、お客様はソフトウェア開発プロセスに合わせてカスタマイズできるより広いモデルの選択肢へのアクセスを得られます。適切なワークフローに、適切なモデルを、適切なガードレールとともに。\n\nGitLabがVertex AIを基盤として選択したのは、エンタープライズグレードの信頼性と比類ないモデルの幅広さへのニーズによるものです。Vertex AIとModel Gardenは、LLMホスティングの重労働を完全に抽象化し、迅速なバージョン提供、堅牢なセキュリティ、厳格なガバナンスをシームレスに統合に組み込んでいます。Geminiモデルの提供にとどまらず、Vertex AIはサードパーティおよびオープンソースモデルの豊富なカタログへのグローバルかつ低レイテンシのアクセスを提供します。\n\nGoogleCloudの業界をリードするデータプライバシーとモデル保護へのアプローチと組み合わせることで、Vertex AIはGitLabの次世代デベロッパーエクスペリエンスを支える明確な選択肢として浮上しました。\n\nVertex AI Model GardenをバックエンドへIntegrateすることで、GitLabはDevSecOpsプラットフォームを強化しながら、その複雑さをユーザーに負わせることがありません。開発チームは基盤となるLLMの評価や管理に煩わされることなく、アプリケーション構築のための効率的なAI支援ワークフローを体験できます。\n\nGitLabはクラウドオーケストレーションを完全に抽象化し、開発者が優れたコードの記述に集中できる環境を提供する一方、Vertex AIはその支援となる機能を動かしています。\n\n## Google Cloudをご利用のお客様への意義\n\nGitLab Duo Agent Platformはすでに、一つのガバナンスの効いた記録システムの中でソフトウェアライフサイクル全体にわたって動作するAIエージェントを提供しています。Google Cloud上では、Vertex AIがモデルとインフラ層を継続的に進化させながら、迅速なイノベーションを可能にします。\n\nGoogle Cloudをご利用のお客様にとって、この統合は厳格なエンタープライズガバナンスを維持しながらソフトウェア提供を効率化することを意味します。プラットフォームエンジニアリンググループにとっては、クライアントサイドのツールを数十種類カタログ化するのではなく、GitLab内の提案、分析、修正を担うVertex AI連携モデルを標準化することを意味します。セキュリティプログラムは、エージェントが開発者がすでに検出結果をトリアージしている場所と同じ場所で修正を提案・検証することで、頭の切り替えを減らし、管理されていないチャネルへ流出していた作業を削減できます。\n\nクラウドの費用対効果とポリシーの観点から、GitLab内からVertexへのエージェント推論をまとめることで、Google Cloud上ですでに運用している契約や統制に近い形で使用量を管理でき、調達プロセスを迂回する重複支出やシャドーパスを回避するのに役立ちます。\n\nVertex AIはGitLab Duo Agent Platformの基盤インフラプロバイダーであるため、組織はAIツールチェーンの断片化を管理するオーバーヘッドとリスクなしに、デベロッパーの生産性を大幅に向上させることができます。チームは単一のセキュアな記録システムの中で足並みを揃え、アプリケーションをより速くビルドし、確信を持ってリリースできるようになります。\n\nGitLabとGoogle Cloudのコラボレーションは2018年から続いています。今日、これはAIの実験から、Google Cloud上での完全にガバナンスが効いたエージェント型ソフトウェア開発へと移行する組織にとって、最も包括的なパスの一つとなっています。GitLabがエージェントオーケストレーションとデベロッパーコンテキストを拡充し、Vertex AIがモデル能力とエージェントインフラの限界を押し広げていく中で、共同顧客にとっての価値は今後も成長し続けるでしょう。\n\n> [GitLab Duo Agent Platformの無料トライアルを開始](https://about.gitlab.com/free-trial/)して、Google Cloud上でのGitLabとVertex AIのパワーをぜひご体験ください。","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749663121/Blog/Hero%20Images/LogoLockupPlusLight.png","2026-04-14",[23,281,737,738,22],"google","news",{"featured":13,"template":14,"slug":740},"gitlab-and-vertex-ai-on-google-cloud",{"content":742,"config":753},{"heroImage":743,"body":744,"authors":745,"updatedDate":747,"date":748,"title":749,"tags":750,"description":752,"category":11},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772643639/sapu29gmlgtwvhggmj6k.png","ソフトウェア開発の管理では、複数のツールを同時に扱うことが求められます。Jiraで課題を追跡し、IDEでコードを記述し、GitLabでコラボレーションするといった具合です。こうしたプラットフォーム間のコンテキストの切り替えは集中力を妨げ、デリバリーを遅らせます。\n\nGitLab Duo Agent Platformの[MCP](https://about.gitlab.com/topics/ai/model-context-protocol/)サポートにより、Jiraをはじめ、MCPに対応するあらゆるツールを、AIを活用した開発環境に直接接続できるようになりました。課題の照会、チケットの更新、ワークフローの同期など、すべてを自然言語で、IDEを離れることなく実行できます。\n\n## この記事で学べること\n\nこのチュートリアルでは、以下の内容を解説します。\n\n* **Jira/Atlassian OAuthアプリケーションのセットアップ** — セキュアな認証を設定します\n* **GitLab Duo Agent Platformの設定** — GitLab Duo Agent PlatformをMCPクライアントとして設定します\n* **3つの実践的なユースケース** — 実際のワークフローのデモをご覧ください\n\n## 前提条件\n\n開始する前に、以下の要件を満たしていることをご確認ください。\n\n| 要件 | 詳細 |\n| ---- | ----- |\n| **GitLabインスタンス** | Duo Agent Platformが有効なGitLab 18.8以降 |\n| **Jiraアカウント** | OAuthアプリケーションを作成できる管理者権限を持つJira Cloudインスタンス |\n| **IDE** | GitLab Workflow拡張機能がインストールされたVisual Studio Code |\n| **MCPサポート** | GitLabでMCPサポートが有効化済み |\n\n\n## アーキテクチャの概要\n\nGitLab Duo Agent Platformは**MCPクライアント**として機能し、Atlassian MCPサーバーに接続してJiraのプロジェクト管理データにアクセスします。Atlassian MCPサーバーは認証を処理し、自然言語のリクエストをAPI呼び出しに変換して、構造化されたデータをGitLab Duo Agent Platformに返します。このプロセス全体を通じて、セキュリティと監査管理が維持されます。\n\n## パート1：Jira OAuthアプリケーションの設定\n\nGitLab Duo Agent PlatformをJiraインスタンスに安全に接続するには、Atlassian Developer ConsoleでOAuth 2.0アプリケーションを作成する必要があります。これにより、GitLabのMCPサーバーにJiraデータへの認可されたアクセス権が付与されます。\n\n### セットアップ手順\n\n手動で設定する場合は、以下の手順に従ってください。\n\n1. **Atlassian Developer Consoleへのアクセス**\n\n   * [developer.atlassian.com/console/myapps](https://developer.atlassian.com/console/myapps)にアクセスします。\n\n   * Atlassianアカウントでサインインします。\n\n2. **新しいOAuth 2.0アプリの作成**\n\n   * 「**Create**」→「**OAuth 2.0 integration**」をクリックします。\n\n   * アプリ名を入力します（例：「gitlab-dap-mcp」）。\n\n   * 利用規約に同意し、「**Create**」をクリックします。\n\n3. **権限の設定**\n\n   * 左サイドバーの「**Permissions**」に移動します。\n\n   * 「**Jira API**」を追加し、以下のスコープを設定します。\n\n     * `read:jira-work` — 課題、プロジェクト、ボードの読み取り\n\n     * `write:jira-work` — 課題の作成と更新\n\n     * `read:jira-user` — ユーザー情報の読み取り\n\n4. **認可の設定**\n\n   * 左サイドバーの「**Authorization**」に移動します。\n\n   * お使いの環境のコールバックURLを追加します（`https://gitlab.com/oauth/callback`）。\n\n   * 変更を保存します。\n\n5. **認証情報の取得**\n\n   * 「**Settings**」に移動します。\n\n   * 「**Client ID**」と「**Client Secret**」をコピーします。\n\n   * これらの認証情報はMCP設定に必要なため、安全な場所に保管してください。\n\n\n### インタラクティブウォークスルー：Jira OAuthのセットアップ\n\n以下の画像をクリックして開始してください。\n\n\n[![Jira OAuthセットアップツアー](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772644850/wnzfoq43nkkfmgdqldmr.png)](https://gitlab.navattic.com/jira-oauth-setup)\n\n\n## パート2：GitLab Duo Agent PlatformのMCPクライアントの設定\n\nOAuth認証情報の準備ができたら、GitLab Duo Agent PlatformをAtlassian MCPサーバーに接続するための設定を行います。\n\n### MCP設定ファイルの作成\n\nGitLabプロジェクトの `.gitlab/duo/mcp.json` にMCP設定ファイルを作成します。\n\n\n```json\n{\n  \"mcpServers\": {\n    \"atlassian\": {\n      \"type\": \"http\",\n      \"url\": \"https://mcp.atlassian.com/v1/mcp\",\n      \"auth\": {\n        \"type\": \"oauth2\",\n        \"clientId\": \"YOUR_CLIENT_ID\",\n        \"clientSecret\": \"YOUR_CLIENT_SECRET\",\n        \"authorizationUrl\": \"https://auth.atlassian.com/oauth/authorize\",\n        \"tokenUrl\": \"https://auth.atlassian.com/oauth/token\"\n      },\n      \"approvedTools\": true\n    }\n  }\n}\n```\n\n`YOUR_CLIENT_ID` と `YOUR_CLIENT_SECRET` は、パート1で生成した認証情報に置き換えてください。\n\n### GitLabでMCPを有効化\n\n1. 「**グループ設定**」→「**GitLab Duo**」→「**Configuration**」に移動します。\n2. 「Allow external MCP tools」にチェックが入っていることを確認します。\n\n### 接続の確認\n\nVS Codeでプロジェクトを開いてGitLab Duo Agent Platformのチャットで次のように入力してください。\n\n```text\nWhat MCP tools do you have access to?\n```\n\n次に、以下のように入力します。\n\n```text\nTest the MCP JIRA configuration in this project\n```\n\nこの時点で、IDEからAtlassian MCPウェブサイトにリダイレクトされ、アクセスの承認を求められます。\n\n![Atlassian MCPウェブサイトへのリダイレクト](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772643461/z5acqjgguh0damnnde9g.png \"MCPのAtlassianウェブサイトへのリダイレクト\")\n\n\u003Cbr>\u003C/br>\n\n![アクセスの承認](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772643461/rwowamm8nsubhpixtn3i.png \"アクセスの承認\")\n\n\u003Cbr>\u003C/br>\n\n![JIRAインスタンスを選択して承認](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772643461/chuzqd0jeptfwvoj7wjr.png \"JIRAインスタンスを選択して承認\")\n\n\u003Cbr>\u003C/br>\n\n![成功！](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772643462/bsgti5iste2bzck19o5y.png \"成功！\")\n\n\u003Cbr>\u003C/br>\n\n### MCPダッシュボードでの確認\n\nGitLabには、IDEに組み込みの**MCPダッシュボード**も用意されています。\n\nVS CodeまたはVSCodiumで、コマンドパレット（macOSでは `Cmd+Shift+P`、Windows/Linuxでは `Ctrl+Shift+P`）を開いて「**GitLab: Show MCP Dashboard**」を検索してください。ダッシュボードは新しいエディタータブで表示され、以下の情報を確認できます。\n\n* 設定済みの各MCPサーバーの**接続ステータス**\n* サーバーが公開している**利用可能なツール**（例：`jira_get_issue`、`jira_create_issue`）\n* **サーバーログ** — リアルタイムで呼び出されているツールを確認可能\n\n![MCPサーバーのダッシュボードとステータス](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772643462/mmvdfchucacsydivowvn.png \"MCPサーバーのダッシュボードとステータス\")\n\n\u003Cbr>\u003C/br>\n\n![サーバーの詳細と権限](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772643462/tcocgdvovp2dl42pvfn8.png \"サーバーの詳細と権限\")\n\n\u003Cbr>\u003C/br>\n\n\n![MCPサーバーログ](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772643466/mougvqqk1bozchaufsci.png \"MCPサーバーログ\")\n\n\u003Cbr>\u003C/br>\n\n### インタラクティブウォークスルー：MCPのテスト\n\n\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1170005495?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=\"Testing MCP\">\u003C/iframe>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n## パート3：実践的なユースケース\n\n統合の設定が完了したら、JiraをGitLab Duo Agent Platformへの接続を実現できる3つの実践的なワークフローを見ていきましょう。\n\n### プランニングアシスタント\n\n**シナリオ：** スプリントプランニングの準備として、バックログをすばやく評価し、優先事項を把握し、ブロッカーを特定する必要があります。\n\nこのデモでは以下の操作を紹介します。\n\n* バックログの照会\n* 未割り当ての高優先度課題の特定\n* AIによるスプリント推奨の取得\n\n#### プロンプト例\n\nGitLab Duo Agent Platformのチャットで以下のプロンプトをお試しください。\n\n```text\nList all the unassigned issues in JIRA for project GITLAB\n```\n\n```text\nSuggest the two top issues to prioritize and summarize them. Assign them to me.\n```\n\n### インタラクティブウォークスルー：プロジェクトプランニング\n\n\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1170005462?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=\"Project Planning\">\u003C/iframe>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player. js\">\u003C/script>\n\n### コードからの課題トリアージと作成\n\n**シナリオ：** コードレビュー中にバグを発見し、IDEを離れることなく、関連するコンテキストに沿ってJiraの課題を作成したい場合です。\n\nこのデモでは以下の手順を紹介します。\n\n* コーディング中のバグの特定\n* 自然言語を使ったJira課題の詳細な作成\n* コードのコンテキストに沿った課題フィールドの自動入力\n* 現在のブランチへの課題のリンク\n\n#### プロンプト例\n\n```text\nSearch in JIRA for a bug related to: Null pointer exception in PaymentService.processRefund().\nIf it does not exist create it with all the context needed from the code. Find possible blockers that this bug may cause.\n```\n\n```text\nCreate a new branch called issue-gitlab-18, checkout, and link it to the issue we just created. Assign the JIRA issue to me and mark it as in-progress.\n```\n\n### インタラクティブウォークスルー：バグレビューとタスク自動化\n\n\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1170005368?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=\"Bug Review\">\u003C/iframe>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n### クロスシステムのインシデント調査\n\n**シナリオ：** 本番環境でインシデントが発生し、Jira（インシデントチケット）、GitLabプロジェクト管理、コードベース、マージリクエストからの情報を照合して根本原因を特定する必要があります。\n\nこのデモでは以下を実演します。\n\n* Jiraからのインシデント詳細の取得\n* GitLabの最近のマージリクエストとの照合\n* 関連する可能性のあるコード変更の特定\n* インシデントタイムラインの生成\n* 修正計画の設計とGitLabのワークアイテムとしての作成\n\n#### プロンプト例\n\n```text\n\"We have a production incident INC-1 about checkout failures. Can you help me investigate with all available context?\"\n```\n\n```text\nCreate a timeline of events for incident INC-1 including related Jira issues and recent deployments\n```\n\n```text\nPropose a remediation plan\n```\n\n### インタラクティブウォークスルー：クロスシステムのトラブルシューティングと修正\n\n\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1170005413?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=\"Cross System Investigation\">\u003C/iframe>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n## トラブルシューティング\n\nよくあるセットアップの問題と解決策を以下にまとめます。\n\n| 問題 | 解決策 |\n| ----- | ----- |\n| 「MCP server not found」 | `mcp.json` ファイルが正しい場所にあり、適切にフォーマットされていることを確認してください。 |\n| 「Authentication failed」 | OAuth認証情報を再確認し、Atlassianでスコープが正しく設定されていることを確認してください。 |\n| 「No Jira tools available」 | `mcp.json` を更新後にVS Codeを再起動し、GitLabでMCPが有効になっていることを確認してください。 |\n| 「Connection timeout」 | `mcp.atlassian.com` へのネットワーク接続を確認してください。 |\n\n\u003Cbr/> 詳細なトラブルシューティングについては、[GitLab MCPクライアントのドキュメント](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/gitlab_duo/model_context_protocol/mcp_clients/)をご参照ください。\n\n\n## セキュリティに関する考慮事項\n\nJiraをGitLab Duo Agent Platformと統合する際は、以下の点にご注意ください。\n\n* **OAuthトークン** — 認証情報を安全に管理してください。\n* **最小権限の原則** — Jiraスコープは必要最小限のみ付与してください。\n* **トークンのローテーション** — セキュリティ管理の一環として、OAuth認証情報を定期的にローテーションしてください。\n\n\n## まとめ\n\nMCPを通じてGitLab Duo Agent Platformをさまざまなツールに接続することで、開発ライフサイクルとのインタラクションが大きく変わります。この記事では、以下の方法を学びました。\n\n* **自然言語による課題の照会** — バックログ、スプリント、インシデントについて自然言語で質問できます。\n* **DevSecOps環境全体での課題の作成と更新** — IDEを離れることなくバグを報告し、チケットを更新できます。\n* **システム間の情報照合** — JiraのデータをGitLabのプロジェクト管理、マージリクエスト、パイプラインと組み合わせることで、全体的な可視性が得られます。\n* **コンテキスト切り替えの削減** — プロジェクト管理とのつながりを維持しながら、コードに集中できます。\n\nこの統合は、MCPの可能性を体現するものです。AIを通じてツールへの標準化されたセキュアなアクセスを提供し、ガバナンスやセキュリティを損なうことなく、デベロッパーがより効率的に作業できる環境を実現します。\n\n\n## 関連リソース\n\n* [Model Context Protocol統合](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/duo-agent-platform-with-mcp/)\n\n* [Model Context Protocolとは](https://about.gitlab.com/topics/ai/model-context-protocol/)\n\n* [エージェント型AIに関するガイドとリソース](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/agentic-ai-guides-and-resources/)\n\n* [GitLab MCPクライアントのドキュメント](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/gitlab_duo/model_context_protocol/mcp_clients/)\n\n* [GitLab Duo Agent Platformを始める：完全ガイド](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/gitlab-duo-agent-platform-complete-getting-started-guide/)",[746],"Albert Rabassa","2026-03-30","2026-03-05","MCPであらゆるツールを接続してGitLab Duo Agent Platformを拡張",[22,751],"tutorial","MCPを使用して外部ツールをGitLab Duo Agent Platformに接続する方法を解説します。3つの実践的なワークフローデモを含むステップバイステップのセットアップガイドです。",{"featured":35,"template":14,"slug":754},"extend-gitlab-duo-agent-platform-connect-any-tool-with-mcp",{"promotions":756},[757,770,781,792],{"id":758,"categories":759,"header":760,"text":761,"button":762,"image":767},"ai-modernization",[11],"Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":763,"config":764},"Get your AI maturity score",{"href":765,"dataGaName":766,"dataGaLocation":248},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":768},{"src":769},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":771,"categories":772,"header":773,"text":761,"button":774,"image":778},"devops-modernization",[22,570],"Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":775,"config":776},"Get your DevOps maturity score",{"href":777,"dataGaName":766,"dataGaLocation":248},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":779},{"src":780},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":782,"categories":783,"header":784,"text":761,"button":785,"image":789},"security-modernization",[26],"Are you trading speed for security?",{"text":786,"config":787},"Get your security maturity score",{"href":788,"dataGaName":766,"dataGaLocation":248},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":790},{"src":791},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"id":793,"paths":794,"header":797,"text":798,"button":799,"image":804},"github-azure-migration",[795,796],"migration-from-azure-devops-to-gitlab","integrating-azure-devops-scm-and-gitlab","Is your team ready for GitHub's Azure move?","GitHub is already rebuilding around Azure. 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