[{"data":1,"prerenderedAt":817},["ShallowReactive",2],{"/ja-jp/blog/gitlab-18-4-ai-native-development-with-automation-and-insight":3,"navigation-ja-jp":43,"banner-ja-jp":454,"footer-ja-jp":464,"blog-post-authors-ja-jp-Bill Staples":700,"blog-related-posts-ja-jp-gitlab-18-4-ai-native-development-with-automation-and-insight":714,"blog-promotions-ja-jp":756,"next-steps-ja-jp":808},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"authors":8,"body":10,"category":11,"categorySlug":11,"config":12,"content":16,"date":20,"description":26,"extension":27,"externalUrl":28,"featured":13,"heroImage":17,"isFeatured":13,"meta":29,"navigation":13,"path":30,"publishedDate":20,"rawbody":31,"seo":32,"slug":15,"stem":37,"tagSlugs":38,"tags":41,"template":14,"updatedDate":19,"__hash__":42},"blogPosts/ja-jp/blog/gitlab-18-4-ai-native-development-with-automation-and-insight.yml","GitLab 18.4: 自動化と分析を活用したAIネイティブ開発",[7],"bill-staples",[9],"Bill Staples","デベロッパーならご存知のとおり、現代の開発はコードを書くだけではありません。ソフトウェア開発ライフサイクル全体にわたって変更を管理することが求められます。\n\n[GitLab 18.3](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/gitlab-18-3-expanding-ai-orchestration-in-software-engineering/)では、真の人間とAIのコラボレーションの基盤を築きました。Claude Code、Codex CLI、Amazon Q CLI、Gemini CLIなどの主要なAIツールをGitLabにネイティブ統合として導入し、Cursorとの提携によるGitLab Model Context Protocol（[MCP](https://about.gitlab.com/topics/ai/model-context-protocol/)）サーバーの初回プレビューを提供しました。また、「イシューからMRフロー」と「Jenkinsフロー向けのConvert CIファイル」という2つの新しいフローを提供し、チームが日常的な問題に取り組めるようにしました。\n\n[GitLab 18.4](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/gitlab-18-04-release/)では、カスタムエージェントの構築と共有機能の拡張、Agentic Chatによる効果的なコラボレーション、Knowledge Graphを使用したコードベースのナビゲーション、パイプライン修正フローによるパイプラインの継続的な正常稼働をサポートしつつ、AI使用に対するセキュリティとガバナンスも強化しています。\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1120293274?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write; encrypted-media; web-share\" 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Catalogを導入します。これは、組織全体でカスタム構築されたエージェントを作成、共有、コラボレーションできる中央ライブラリです。すべてのチームには「独自のやり方」があります。カスタムエージェントの作成は、組織における「正しいやり方」を他のエンジニアに教えるようなものです。\n\n例えば、カスタム製品計画エージェントは、ラベリング標準に従って特定の形式でバグを報告できます。テクニカルライターエージェントは、規約に従って簡潔なドキュメントを作成できます。セキュリティエージェントは、すべてのMRでセキュリティとコンプライアンスの基準が満たされていることを確認できます。これらのエージェントは、切り離されたツールとして機能するのではなく、GitLab内の自然な作業の流れの一部となり、確立されたプロセスを妨げることなくタスクの加速をサポートします。\n\n**注意：** この機能は現在GitLab.comでのみ試験版として利用可能です。Self-Managedのお客様への提供は、来月の18.5リリースで予定しています。\n\n## フローに集中する\n\n*GitLab Duo Agentic Chatにより、エージェントとのシームレスなコラボレーションが可能になります。*\n\n### エージェントとのコラボレーションを効率化するよりスマートなAgentic Chat（ベータ版）\n\nGitLab Duo Agent Platformの中心となる[Agentic Chat](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/gitlab_duo_chat/agentic_chat/)は、AIエージェントとのシームレスなコラボレーションを実現します。GitLab 18.4でのAgentic Chatの最新アップデートは、チャット体験を向上させ、セッションの管理方法と表示方法を拡張しました。\n\n* **カスタムエージェントとのチャット**\n\n  まずは新しく作成したカスタムエージェントから始めましょう。設計が完了したら、Agentic Chatを通じてすぐにそのエージェントを活用できます。例えば、新しいエージェントに「タスクのリストを教えて」と尋ねれば、その日の優先事項から取り掛かることができます。さらに、新しいエージェントとの新しい会話を開始したり、コンテキストを失うことなく以前のエージェントとの会話を再開できる機能の追加されました。\n* **[ユーザーモデル選択](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/gitlab_duo/model_selection/#select-a-model-to-use-in-gitlab-duo-agentic-chat)**\n\n  以前のリリースでは、ネームスペースレベルでモデルを選択できましたが、18.4では特定のチャットセッションに対してユーザーレベルでモデルを選択できるようになりました。これにより、どのLLMがそのタスクに適しているかを決定したり、異なるLLMを試して、タスクに最適な回答を提供するものを確認したりできます。\n* **フォーマットとビジュアルデザインの改善**\n\n  GitLab Duo Agentic Chatの新しいビジュアルデザインを気に入っていただけることを願っています。ツール呼び出しの承認処理も改善され、より快適なエクスペリエンスを提供します。\n* **Agentic Chatを通じて利用可能なエージェントセッション**\n\n  セッション機能が、Agentic Chatの中心的な機能として強化されました。エージェントが実行する処理やワークフローは、すべてAgentic Chatのセッション概要画面で確認できます。各セッション内では、ジョブログ、ユーザー情報、ツールのメタデータなどの詳細情報が表示され、エージェントが人間の代わりにどのような作業をどのように進めているのかを明確に把握できます。\n\n  **注意：** Agentic Chatのセッション機能は、現在GitLab.comでのみ利用可能です。Self-Managedのお客様への提供は、来月の18.5アップデートで予定しています。\n\n## コードベースの力を解き放つ\n\n*エージェントにとって、コンテキストこそが鍵です。Knowledge Graphを使用すると、エージェントにより多くのコンテキストを提供できるため、より速く推論し、より良い結果が得られます。*\n\n### GitLab Knowledge Graphのご紹介（ベータ版）\n\n18.4の[GitLab Knowledge Graph](https://gitlab-org.gitlab.io/rust/knowledge-graph/)は、デベロッパーとエージェントが複雑なコードベースを理解し、ナビゲートする方法を変革します。Knowledge Graphは、プロジェクト全体の接続されたマップを提供し、ソフトウェア開発ライフサイクル全体でファイル、ルート、参照をリンクします。定義へ移動、コードベース検索、チャット内クエリによる参照追跡などのツールを活用することで、デベロッパーは「すべてのルートファイルを表示」や「この変更が他に与える影響は？」といった的確な質問をできるようになります。\n\nこのより深いコンテキストにより、チームはより速く、より自信を持って作業を進められます。新しいコントリビューターのオンボーディング、プロジェクト全体での詳細な調査の実施、変更が依存コードに与える影響の調査など、すべてが効率化されます。GitLabのエコシステムが多いほど、Knowledge Graphはより強力になり、人間とAIエージェントの両方に、正確性、スピード、プロジェクト全体の認識を持って構築するための基盤を提供します。今後のリリースでは、プラン、MR、セキュリティ脆弱性など、すべてのGitLabデータをKnowledge Graphに統合していく予定です。今回のKnowledge Graphリリースはローカルコードのインデックス作成に焦点を当てており、gkg CLIがコードベースをRAG用のライブで埋め込み可能なグラフデータベースに変換します。シンプルなワンラインスクリプトでインストールし、ローカルリポジトリを解析し、MCPを介して接続してワークスペースにクエリを実行できます。Knowledge Graphプロジェクの展望は2つあります：デベロッパーが今すぐローカルで実行できる活気あるコミュニティエディションの構築と、それがGitLab.comおよびSelf-Managedインスタンスに完全統合されるKnowledge Graphサービスの基盤となることです。\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1121017374?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=\"18.4 Knowledge Graph Demo\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n## パイプラインメンテナンスを自動化する\n\n*パイプライン修正フローでパイプラインの失敗をより速く修正し、作業に集中できます。*\n\n### ビジネスを考慮したパイプライン修正フロー\n\nパイプラインを正常に保つことはベロシティの維持にとって重要ですが、従来のアプローチはビジネスへの影響を考慮せずに技術的なトラブルシューティングのみに焦点を当てています。**パイプライン修正フロー**は、技術的分析と戦略的コンテキストを組み合わせることで、この課題に対処します。例えば、顧客向けサービスのデプロイパイプラインの失敗の修正を、夜間のテストジョブよりも自動的に優先したり、実験的な機能ブランチとは異なる方法で優先度の高いリリースブランチのビルド問題にフラグを立てたりできます。\n\n* **ビジネス認識型の障害検出**は、さまざまなワークフローやデプロイターゲットの重要性を理解しながら、パイプラインの実行を監視します。\n* **コンテキストに基づく根本原因分析**は、ビジネス要件、最近の変更、プロジェクト間の依存関係と共に障害ログを分析し、根本的な原因を特定します。\n* **戦略的な修正の優先順位付け**は、ビジネスへの影響、期限、リソース割り当ての優先順位を考慮しながら適切な修正を生成します。\n* **ワークフロー統合型の解決**は、適切なレビュープロセスを維持しながら修正を含むマージリクエストを自動的に作成し、優先順位決定のためのビジネスコンテキストを提供します。\n\nこのフローは、戦略的な整合性を保ちながらパイプラインを正常に保ち、自動修正が単に技術的な問題を解決するだけでなく、ビジネス目標をサポートできるようにします。\n\n## AI環境をカスタマイズする\n\n*自動化は、背後にあるモデルを信頼できる場合にのみ機能します。そのため、18.4では、モデル選択やGitLab管理キーなどのガバナンス機能を提供しています。*\n\n### 機能パフォーマンスを最適化するGitLab Duoモデル選択\n\n[モデル選択](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/gitlab_duo/model_selection/)が一般提供開始となり、GitLab Duoを支える大規模言語モデル（[LLM](https://about.gitlab.com/blog/what-is-a-large-language-model-llm/)）を直接制御できるようになりました。選択したモデルを、組織全体に適用したり、機能ごとにカスタマイズすることもできます。ガバナンス、コンプライアンス、セキュリティ要件を考慮しながら、ネームスペースやツール全体で一貫性を確保できるようにするデフォルト設定が可能です。\n\nGitLab Duo Self-Hostedを使用しているお客様には、新たに追加されたGPT OSSとGPT-5のサポートにより、AIを活用した開発ワークフローに柔軟性がさらに加わります。\n\n**注意：** GitLab Duo Self-HostedはGitLab.comのお客様はご利用できません。また、GPTモデルはGitLab.comではサポートされていません。\n\n## 機密コンテキストを保護する\n\n*ガバナンスとともに、データ保護も提供され、AIがアクセスできる情報・できない情報を細かく制御できます。*\n\n### 詳細なデータ保護のためのGitLab Duoのコンテキスト除外機能\n\nAIエージェントがアクセスできる情報を細かく制御する必要があることは言うまでもありません。18.4の**GitLab Duoのコンテキスト除外機能**は、特定のファイルまたはファイルパスをAIアクセスから除外できるプロジェクトレベルの設定を提供します。機能には以下が含まれます：\n\n* **ファイル固有の除外**により、パスワード設定、シークレット、独自のアルゴリズムなどの機密ファイルを保護できます。\n* **パスベースのルール**により、ディレクトリ構造やファイル命名規則に基づいて除外パターンを作成できます。\n* **柔軟な設定**により、開発ワークフローの効率を維持しながら、プロジェクトレベルで除外を適用できます。\n* **監査の可視性**により、除外されたコンテンツを追跡し、データガバナンスポリシーへの準拠をサポートします。\n\nGitLab Duoのコンテキスト除外機能は、エージェント型AIで開発を加速しながら、機密データを保護します。\n\n## 新しいMCPツールでAI機能を拡張する\n\n*拡張されたMCPツールにより、GitLab環境をより広範なインテリジェントエージェントのエコシステムと接続し、その機能をさらに拡張します。*\n\n### GitLab MCPサーバーの新ツール\n\n[18.3](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/gitlab-18-3-expanding-ai-orchestration-in-software-engineering/)で導入された初期のMCPサーバーを拡張して、GitLab 18.4では、MCPツール（MCPクライアントがGitLabとやり取りする方法を定義する機能）を追加しています。これらの新しいツールは統合の可能性を拡張し、ファーストパーティとサードパーティの両方のAIエージェントが、既存のセキュリティと権限モデルを遵守しながら、プロジェクトデータへのアクセス、コード操作の実行、リポジトリ全体での検索など、より豊富なタスクを実行できるようにします。18.4の新機能を含むMCPツールの完全なリストは、[MCPサーバードキュメント](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/gitlab_duo/model_context_protocol/mcp_server/)をご覧ください。\n\n## インテリジェントなソフトウェア開発の未来を体験する\n\n[GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/ja-jp/gitlab-duo-agent-platform/)により、エンジニアは単一スレッドで一度に1つのイシューに取り組む作業から、チームメイトのように機能する非同期エージェントとのマルチスレッドコラボレーションに移行し、より速く作業を完了できるようになります。私たちは、お客様の独立性と選択への要望に応えるユニークなビジョンを市場に提供しています。お好みのクラウド環境で、最適なLLMとAIツールを使用して実行し、設定したセキュリティとコンプライアンスのガードレール内で作業できます。\n\nこのイノベーションの重要な部分として、GitLab 18.4は単なるソフトウェアアップグレード以上のものであると言えるでしょう。デベロッパーの日常体験をよりスムーズで、スマートで、安全なものにすることを目的としています。再利用可能なエージェントからビジネス認識型のパイプライン修正まで、すべての機能はチームがスピード、セキュリティ、制御のバランスを保ちながら作業に集中できるように設計されています。これらの機能が実際にどのように機能するかの詳細については、デモ動画をご覧ください。\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1120288083?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=\"A day in the life with GitLab Duo Agent Platform\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n\u003Cp>\u003C/p>\n\nGitLab PremiumおよびUltimateをご利用中のお客様は、[GitLab.com](https://GitLab.com)とSelf-Managed環境で、これらの機能を今すぐご利用いただけます。[GitLab Dedicated](https://about.gitlab.com/dedicated/)のお客様への提供は来月を予定しています。\n\n> **GitLab Duo Agent Platformのベータ版と試験的機能を今すぐ有効にして**、フルコンテキストAIがチームのソフトウェア構築方法をどのように変革できるかをぜひ体験してください。GitLabが初めての方は、[無料トライアルを開始できます。](https://about.gitlab.com/ja-jp/free-trial/devsecops/)　開発の未来がなぜAIを活用し、安全で、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るのかを体験してください。\n\n## GitLabを最新の状態に保つ\n\n最新の機能、セキュリティアップデート、パフォーマンス改善を確実に受け取るために、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。アップグレードの計画や完了に役立つ以下のリソースをご確認ください：\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して、インスタンスの正確なアップグレード手順を確認\n* [アップグレードドキュメント](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手間をかけたくない組織には、[GitLabのマネージドメンテナンスサービス](https://content.gitlab.com/viewer/d1fe944dddb06394e6187f0028f010ad#1)をご検討ください。マネージドメンテナンスにより、GitLabの専門スタッフがSelf-Managedインスタンスを確実にアップグレードし、安全に保ち、DevSecOpsをリードする準備を整えている間、チームはイノベーションに集中できます。詳細については、担当営業にお問い合わせください。\n\n*このブログ投稿には、1933年証券法第27A条（改正後）および1934年証券取引所法第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ている期待が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が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。これらのリスクやその他の要因に関する詳細は、SECへの提出書類の「リスク要因」というタイトルの下に含まれています。法律で義務付けられている場合を除き、このブログ投稿の日付以降、これらの記述を更新または改訂する義務を負いません。*","ai-ml",{"featured":13,"template":14,"slug":15},true,"BlogPost","gitlab-18-4-ai-native-development-with-automation-and-insight",{"heroImage":17,"body":10,"authors":18,"updatedDate":19,"date":20,"title":5,"tags":21,"description":26,"category":11},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1758541195/kig7sww6jyvxzmkmimbv.png",[9],"2025-09-24","2025-09-23",[22,23,24,25],"AI/ML","product","features","DevSecOps 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エージェントとのコラボレーションを効率化するよりスマートなAgentic Chat（ベータ版）\n\n\n    GitLab Duo Agent Platformの中心となる[Agentic Chat](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/gitlab_duo_chat/agentic_chat/)は、AIエージェントとのシームレスなコラボレーションを実現します。GitLab 18.4でのAgentic Chatの最新アップデートは、チャット体験を向上させ、セッションの管理方法と表示方法を拡張しました。\n\n\n    * **カスタムエージェントとのチャット**\n\n      まずは新しく作成したカスタムエージェントから始めましょう。設計が完了したら、Agentic Chatを通じてすぐにそのエージェントを活用できます。例えば、新しいエージェントに「タスクのリストを教えて」と尋ねれば、その日の優先事項から取り掛かることができます。さらに、新しいエージェントとの新しい会話を開始したり、コンテキストを失うことなく以前のエージェントとの会話を再開できる機能の追加されました。\n    * **[ユーザーモデル選択](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/gitlab_duo/model_selection/#select-a-model-to-use-in-gitlab-duo-agentic-chat)**\n\n      以前のリリースでは、ネームスペースレベルでモデルを選択できましたが、18.4では特定のチャットセッションに対してユーザーレベルでモデルを選択できるようになりました。これにより、どのLLMがそのタスクに適しているかを決定したり、異なるLLMを試して、タスクに最適な回答を提供するものを確認したりできます。\n    * **フォーマットとビジュアルデザインの改善**\n\n      GitLab Duo Agentic Chatの新しいビジュアルデザインを気に入っていただけることを願っています。ツール呼び出しの承認処理も改善され、より快適なエクスペリエンスを提供します。\n    * **Agentic Chatを通じて利用可能なエージェントセッション**\n\n      セッション機能が、Agentic Chatの中心的な機能として強化されました。エージェントが実行する処理やワークフローは、すべてAgentic Chatのセッション概要画面で確認できます。各セッション内では、ジョブログ、ユーザー情報、ツールのメタデータなどの詳細情報が表示され、エージェントが人間の代わりにどのような作業をどのように進めているのかを明確に把握できます。\n\n      **注意：** Agentic Chatのセッション機能は、現在GitLab.comでのみ利用可能です。Self-Managedのお客様への提供は、来月の18.5アップデートで予定しています。\n\n    ## コードベースの力を解き放つ\n\n\n    *エージェントにとって、コンテキストこそが鍵です。Knowledge Graphを使用すると、エージェントにより多くのコンテキストを提供できるため、より速く推論し、より良い結果が得られます。*\n\n\n    ### GitLab Knowledge Graphのご紹介（ベータ版）\n\n\n    18.4の[GitLab Knowledge Graph](https://gitlab-org.gitlab.io/rust/knowledge-graph/)は、デベロッパーとエージェントが複雑なコードベースを理解し、ナビゲートする方法を変革します。Knowledge Graphは、プロジェクト全体の接続されたマップを提供し、ソフトウェア開発ライフサイクル全体でファイル、ルート、参照をリンクします。定義へ移動、コードベース検索、チャット内クエリによる参照追跡などのツールを活用することで、デベロッパーは「すべてのルートファイルを表示」や「この変更が他に与える影響は？」といった的確な質問をできるようになります。\n\n\n    このより深いコンテキストにより、チームはより速く、より自信を持って作業を進められます。新しいコントリビューターのオンボーディング、プロジェクト全体での詳細な調査の実施、変更が依存コードに与える影響の調査など、すべてが効率化されます。GitLabのエコシステムが多いほど、Knowledge Graphはより強力になり、人間とAIエージェントの両方に、正確性、スピード、プロジェクト全体の認識を持って構築するための基盤を提供します。今後のリリースでは、プラン、MR、セキュリティ脆弱性など、すべてのGitLabデータをKnowledge Graphに統合していく予定です。今回のKnowledge Graphリリースはローカルコードのインデックス作成に焦点を当てており、gkg CLIがコードベースをRAG用のライブで埋め込み可能なグラフデータベースに変換します。シンプルなワンラインスクリプトでインストールし、ローカルリポジトリを解析し、MCPを介して接続してワークスペースにクエリを実行できます。Knowledge Graphプロジェクの展望は2つあります：デベロッパーが今すぐローカルで実行できる活気あるコミュニティエディションの構築と、それがGitLab.comおよびSelf-Managedインスタンスに完全統合されるKnowledge Graphサービスの基盤となることです。\n\n\n    \u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1121017374?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=\"18.4 Knowledge Graph Demo\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n\n    ## パイプラインメンテナンスを自動化する\n\n\n    *パイプライン修正フローでパイプラインの失敗をより速く修正し、作業に集中できます。*\n\n\n    ### ビジネスを考慮したパイプライン修正フロー\n\n\n    パイプラインを正常に保つことはベロシティの維持にとって重要ですが、従来のアプローチはビジネスへの影響を考慮せずに技術的なトラブルシューティングのみに焦点を当てています。**パイプライン修正フロー**は、技術的分析と戦略的コンテキストを組み合わせることで、この課題に対処します。例えば、顧客向けサービスのデプロイパイプラインの失敗の修正を、夜間のテストジョブよりも自動的に優先したり、実験的な機能ブランチとは異なる方法で優先度の高いリリースブランチのビルド問題にフラグを立てたりできます。\n\n\n    * **ビジネス認識型の障害検出**は、さまざまなワークフローやデプロイターゲットの重要性を理解しながら、パイプラインの実行を監視します。\n\n    * **コンテキストに基づく根本原因分析**は、ビジネス要件、最近の変更、プロジェクト間の依存関係と共に障害ログを分析し、根本的な原因を特定します。\n\n    * **戦略的な修正の優先順位付け**は、ビジネスへの影響、期限、リソース割り当ての優先順位を考慮しながら適切な修正を生成します。\n\n    * **ワークフロー統合型の解決**は、適切なレビュープロセスを維持しながら修正を含むマージリクエストを自動的に作成し、優先順位決定のためのビジネスコンテキストを提供します。\n\n\n    このフローは、戦略的な整合性を保ちながらパイプラインを正常に保ち、自動修正が単に技術的な問題を解決するだけでなく、ビジネス目標をサポートできるようにします。\n\n\n    ## AI環境をカスタマイズする\n\n\n    *自動化は、背後にあるモデルを信頼できる場合にのみ機能します。そのため、18.4では、モデル選択やGitLab管理キーなどのガバナンス機能を提供しています。*\n\n\n    ### 機能パフォーマンスを最適化するGitLab Duoモデル選択\n\n\n    [モデル選択](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/gitlab_duo/model_selection/)が一般提供開始となり、GitLab Duoを支える大規模言語モデル（[LLM](https://about.gitlab.com/blog/what-is-a-large-language-model-llm/)）を直接制御できるようになりました。選択したモデルを、組織全体に適用したり、機能ごとにカスタマイズすることもできます。ガバナンス、コンプライアンス、セキュリティ要件を考慮しながら、ネームスペースやツール全体で一貫性を確保できるようにするデフォルト設定が可能です。\n\n\n    GitLab Duo Self-Hostedを使用しているお客様には、新たに追加されたGPT OSSとGPT-5のサポートにより、AIを活用した開発ワークフローに柔軟性がさらに加わります。\n\n\n    **注意：** GitLab Duo Self-HostedはGitLab.comのお客様はご利用できません。また、GPTモデルはGitLab.comではサポートされていません。\n\n\n    ## 機密コンテキストを保護する\n\n\n    *ガバナンスとともに、データ保護も提供され、AIがアクセスできる情報・できない情報を細かく制御できます。*\n\n\n    ### 詳細なデータ保護のためのGitLab Duoのコンテキスト除外機能\n\n\n    AIエージェントがアクセスできる情報を細かく制御する必要があることは言うまでもありません。18.4の**GitLab Duoのコンテキスト除外機能**は、特定のファイルまたはファイルパスをAIアクセスから除外できるプロジェクトレベルの設定を提供します。機能には以下が含まれます：\n\n\n    * **ファイル固有の除外**により、パスワード設定、シークレット、独自のアルゴリズムなどの機密ファイルを保護できます。\n\n    * **パスベースのルール**により、ディレクトリ構造やファイル命名規則に基づいて除外パターンを作成できます。\n\n    * **柔軟な設定**により、開発ワークフローの効率を維持しながら、プロジェクトレベルで除外を適用できます。\n\n    * **監査の可視性**により、除外されたコンテンツを追跡し、データガバナンスポリシーへの準拠をサポートします。\n\n\n    GitLab Duoのコンテキスト除外機能は、エージェント型AIで開発を加速しながら、機密データを保護します。\n\n\n    ## 新しいMCPツールでAI機能を拡張する\n\n\n    *拡張されたMCPツールにより、GitLab環境をより広範なインテリジェントエージェントのエコシステムと接続し、その機能をさらに拡張します。*\n\n\n    ### GitLab MCPサーバーの新ツール\n\n\n    [18.3](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/gitlab-18-3-expanding-ai-orchestration-in-software-engineering/)で導入された初期のMCPサーバーを拡張して、GitLab 18.4では、MCPツール（MCPクライアントがGitLabとやり取りする方法を定義する機能）を追加しています。これらの新しいツールは統合の可能性を拡張し、ファーストパーティとサードパーティの両方のAIエージェントが、既存のセキュリティと権限モデルを遵守しながら、プロジェクトデータへのアクセス、コード操作の実行、リポジトリ全体での検索など、より豊富なタスクを実行できるようにします。18.4の新機能を含むMCPツールの完全なリストは、[MCPサーバードキュメント](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/gitlab_duo/model_context_protocol/mcp_server/)をご覧ください。\n\n\n    ## インテリジェントなソフトウェア開発の未来を体験する\n\n\n    [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/ja-jp/gitlab-duo-agent-platform/)により、エンジニアは単一スレッドで一度に1つのイシューに取り組む作業から、チームメイトのように機能する非同期エージェントとのマルチスレッドコラボレーションに移行し、より速く作業を完了できるようになります。私たちは、お客様の独立性と選択への要望に応えるユニークなビジョンを市場に提供しています。お好みのクラウド環境で、最適なLLMとAIツールを使用して実行し、設定したセキュリティとコンプライアンスのガードレール内で作業できます。\n\n\n    このイノベーションの重要な部分として、GitLab 18.4は単なるソフトウェアアップグレード以上のものであると言えるでしょう。デベロッパーの日常体験をよりスムーズで、スマートで、安全なものにすることを目的としています。再利用可能なエージェントからビジネス認識型のパイプライン修正まで、すべての機能はチームがスピード、セキュリティ、制御のバランスを保ちながら作業に集中できるように設計されています。これらの機能が実際にどのように機能するかの詳細については、デモ動画をご覧ください。\n\n\n    \u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1120288083?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=\"A day in the life with GitLab Duo Agent Platform\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript 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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\n    手間をかけたくない組織には、[GitLabのマネージドメンテナンスサービス](https://content.gitlab.com/viewer/d1fe944dddb06394e6187f0028f010ad#1)をご検討ください。マネージドメンテナンスにより、GitLabの専門スタッフがSelf-Managedインスタンスを確実にアップグレードし、安全に保ち、DevSecOpsをリードする準備を整えている間、チームはイノベーションに集中できます。詳細については、担当営業にお問い合わせください。\n\n\n    *このブログ投稿には、1933年証券法第27A条（改正後）および1934年証券取引所法第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ている期待が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が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。これらのリスクやその他の要因に関する詳細は、SECへの提出書類の「リスク要因」というタイトルの下に含まれています。法律で義務付けられている場合を除き、このブログ投稿の日付以降、これらの記述を更新または改訂する義務を負いません。*\n  authors:\n    - Bill Staples\n  updatedDate: 2025-09-24\n  date: 2025-09-23\n  title: 'GitLab 18.4: 自動化と分析を活用したAIネイティブ開発'\n  tags:\n    - AI/ML\n    - product\n    - features\n    - DevSecOps platform\n  description: カスタムエージェントの作成、Knowledge Graphのコンテキスト活用、パイプラインの自動修復機能などが導入されました。\n  category: ai-ml\nconfig:\n  featured: true\n  template: BlogPost\n  slug: 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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 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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",[22,282,738,739,23],"google","news",{"featured":13,"template":14,"slug":741},"gitlab-and-vertex-ai-on-google-cloud",{"content":743,"config":754},{"heroImage":744,"body":745,"authors":746,"updatedDate":748,"date":749,"title":750,"tags":751,"description":753,"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/)",[747],"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",[23,752],"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":34,"template":14,"slug":755},"extend-gitlab-duo-agent-platform-connect-any-tool-with-mcp",{"promotions":757},[758,771,782,794],{"id":759,"categories":760,"header":761,"text":762,"button":763,"image":768},"ai-modernization",[11],"Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":764,"config":765},"Get your AI maturity score",{"href":766,"dataGaName":767,"dataGaLocation":249},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":769},{"src":770},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":772,"categories":773,"header":774,"text":762,"button":775,"image":779},"devops-modernization",[23,571],"Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":776,"config":777},"Get your DevOps maturity score",{"href":778,"dataGaName":767,"dataGaLocation":249},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":780},{"src":781},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":783,"categories":784,"header":786,"text":762,"button":787,"image":791},"security-modernization",[785],"security","Are you trading speed for security?",{"text":788,"config":789},"Get your security maturity score",{"href":790,"dataGaName":767,"dataGaLocation":249},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":792},{"src":793},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"id":795,"paths":796,"header":799,"text":800,"button":801,"image":806},"github-azure-migration",[797,798],"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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