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Claude Codeとは何か？\n3. GitLabのCLIであるGLabの紹介\n4. Claude CodeとGLabを組み合わせた開発の流れ\n5. AIを使った開発の今後の広がりについて\n6. まとめ\n7. よくある質問\n\n\n\n## はじめに: AI活用の新時代を切り拓く効率的なソフトウェア開発\n\nこの記事を読むと、エージェント型AIであるClaude CodeとGitLab CLIツール「GLab」を組み合わせて、ローカル環境から効率的にIssue作成・MR操作・レビュー依頼などを自動化し、生成AIによるコード補助を活かした実践的な開発フローを構築する方法がわかるようになります。\n\n## Claude Codeとは何か？\n\nClaude Codeとはエージェント型AIで、ターミナル上でAIにコマンドを実行させることで既存ツールを使いながら効率的に開発できます。\n\n## GitLabのCLIであるGLabの紹介\n\nGLabはオープンソースのGitLab CLIツールです。GLabをターミナルに統合し、作業中のコマンドラインツールや、IDEの中に表示できます。GitLabのWebUIにアクセスするためにブラウザのウィンドウやタブに切り替える必要がなくなり、マージリクエストの作成やパイプラインの状況の確認など、様々なことを直感的にコマンドラインで実行可能になります。\n\n## Claude CodeとGLabを組み合わせた開発の流れ\n\n### **Claude Codeとglabのインストール**\n\nここでは個別のインストール方法や導入の仕方については割愛しますが、下記の公式サイトが参考になると思いますのでご確認ください。\n\nClaude Code: \u003Chttps://docs.anthropic.com/ja/docs/claude-code/overview>\n\nGLab: \u003Chttps://gitlab.com/gitlab-org/cli/-/blob/main/README.md>\n\n### [](https://gitlab.com/gitlab-org/cli/-/blob/main/README.md)**GitLabの認証情報を設定**\n\nまずはGLabのセットアップをしていきましょう。GLabでGitLabサーバーにログインします。\n\n`$ glab auth login`\n\n上記を実行すると、ログインするサーバーの先を問われるので、選びます。続いて、Tokenによるログインか、Webブラウザを使って認証するか聞かれるため、これも好きな方を選んでください。下記は、Webを選んだ場合の画面です。\n\n![Webログイン](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1752198573/tl81t9qzwhqjnrro3lrb.png)\n\n次に、Gitクライアントが通信するデフォルトのプロトコルを聞かれるので、これも好きなものを選んでください。環境によってはSSHプロトコルの通信が制限されている場合もあるかと思うので、そのような場合はHTTPSを選ぶことをおすすめします。\n\n最後に、Gitの認証にもCredentialsの認証情報使うかを問われるため、これも選んでいただければと思います。\nYesの場合は、GitのHTTPS認証にもglabのPersonal Access Token（PAT）を使うよう.gitconfigに設定され、Noを選んだ場合は、glabでIssueやMRの操作をする一方で、Gitのpush/pullは従来通りのSSHや別途設定した認証方式で行う必要があります。\n\n初期の設定が終わった画面を下記に示します。\n\n![初期設定完了画面](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1752198582/xtpheeez1gcwr8sfjmdv.png)\n\n### **開発対象プロジェクトのclone**\n\n次に、Claude Codeに指示を与えて、glabコマンドを使って、リモートリポジトリからcloneします。下記のコマンドでClaude Codeを起動します。\n\n`$ claude`\n\n既にGLabで認証は終わっているため、作業するプロジェクトのリポジトリをcloneするように指示を与えます。\n\n`> GitLab上で自分が参加しているプロジェクトを表示してください`\n\n上記のようにプロンプトするとClaude Codeが\n\n`$ glab repo list`\n\nなどを実行してくれると思います。次に、作業したいリポジトリを上記から選び、Cloneします。プロジェクト名は各自の環境に合わせて指定してください。\n\n`> プロジェクト naosasaki-demo/study/spring-demo をcloneしてください`\n\nClaude Codeの処理が終わると、一度Claude Codeを終了し、ターミナルでディレクトリを確認すると、cloneされたディレクトリが作られていることがわかると思います。\n\n**新しいIssueの作成**\n\n次に、このプロジェクトに新しくイシューを作りたいと思います。通常であればWebブラウザでGitLabにアクセスしイシューを登録しますが、GLabとClaude Codeを使って、IDEやターミナル画面から作ってみたいと思います。\n\n`> このプロジェクトに新しいイシューを作ってください。内容は、今の東京の温度と天気を返すWebAPIのエンドポイントを作成します。`\n\n![イシュー作成](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1752198573/iizlucpfxgsa0nrdsvqn.png)\n\n\n上記のようにglabを使ってイシューを作成するコマンドが提案されます。またイシューのなかの記載もある程度書いてくれていることがわかります。\n\n![イシュー作成](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1752198579/ye2wtupp6nf8ljzja2yh.png)\n\nブラウザでアクセスしても、正しく作られていることがわかります。\n\n![イシュー作成](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1752198582/vbo22zzdzzanvnrbsszq.png)\n\n### **マージリクエストとブランチの作成と作業開始**\n\n次に、実際のこのIssueの内容を実装していきたいと思います。ここからはIDEのVisual Studio Codeも利用していきたいと思います。Visual Studio Codeを起動し、内蔵されたターミナルを開き、そこでClaude Codeを起動します。\n\n早速、先ほど作ったイシューからマージリクエストを作って、その中で作業をしていきたいと思います。\n\n`> このリポジトリのプロジェクトのissue 53を実装したいので、glabでMRを作って、そのブランチをチェックアウトして`\n\n![マージリクエストとブランチの作成と作業開始](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1752198573/or6l5si3k4dbprcnnfgq.png)\n\n**コードの編集と検証**\n\n`> イシューの記載に基づいて実装してください。また、リポジトリ内部のドキュメントも追加に伴って更新してください。`\n\n![コードの編集と検証](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1752198573/dlgq0j60n2jfk24vxaj3.png)\n\nOpenWeatherMap APIを使うことを提案してくれています。そのほかにも、いくつかのクラスを作成することを提案されるので、中身を確認しつつ、それを受け入れ、git pushなども依頼します。\n\n![CC_8_git push](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1752198584/esdeisz4mzyyjlerlahl.png)\n\n### **レビューとCI/CDの確認**\n\n実際にマージリクエストを確認すると、ローカルで作成した変更がプッシュされ、GitLab側のCI/CDでの単体テストや、セキュリティスキャンなども正常に実行され、問題なく終了していることがわかりました。\n\n![レビュー](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1752198573/e7hyheb5gkpvb7iixrro.png)\n\nしかし、テストが通っていても、それが適切な方法で実装されているか、非機能的な観点で問題がないかは別途確認する必要があります。ここで[GitLab Duo in merge requests](https://docs.gitlab.com/user/project/merge_requests/duo_in_merge_requests/)という機能を利用して、GitLabのAI機能であるGitLab Duoにレビューを依頼してみたいと思います。\n\nマージリクエストのコメントでレビューをリクエストし、レビュアーとしてDuoを指定します。この時、レビューの観点なども同時に与えることができます。下記のようにコメントでレビューをDuoに依頼します。\n\n`/request_review @GitLabDuo`\n\n`マージリクエストのコードを下記の観点でレビューしてください：`\n\n`拡張性：将来的な機能追加や変更に対応しやすい設計・実装になっているか  \n可読性：他の開発者が理解しやすいコードになっているか  \n安全性：バグやセキュリティリスクを引き起こす可能性がないか  \nパフォーマンス：必要以上にリソースを消費していないか`\n\n![Duoレビュー](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1752198581/tnkt52hpapm8cyi4qplw.png)\n\n上記をコメントすることで、Duoにレビューを依頼できます。\n\n実際にレビュー指摘がありました。\n\n![Duoレビュー指摘](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1752198573/vehscyu2beo4pz9ns3y2.png)\n\nDuoの指摘のとおり、Claude Codeが生成した元のコードでは、translateWeatherToJapanese メソッドが呼ばれるたびに HashMap が新しく作成されています。これはパフォーマンスの低下や不要なオブジェクト生成につながります。Duoは「このマップは不変であり、再利用可能なので static final にすべき」と提案しています。これの指摘は確かにその通りなので、マージリクエスト上でこの指摘と、変更の提案を受け入れます。\n\nこの変更の受け入れ自体も、ソースコードの変更なので、受け入れたらCI/CDパイプラインが動き出して、再度自動的にセキュリティスキャンや単体テスト実施されます。再度CI/CDパイプラインが動き、問題がなかったためmainブランチにマージしました。これでこの機能の開発は完了です。\n\n## AIを使った開発の今後の広がりについて\n\n### **AIは「補助ツール」から「実行の主体」へ**\n\n従来のチャットベースのインタラクティブな開発支援、すなわち一問一答のやり取りを繰り返しながら人間が主導で手を動かしていた開発スタイルから、いま大きな転換が始まっています。\n\nGLabのようなCLIツールやWebAPIと、エージェンティックAIを組み合わせることで、「命令→実行→ステータス確認→再試行」といった一連の開発オペレーションを、AIが自律的かつ反復的に担う、まさに実行主体としてのAIへの進化が進んでいます。\n\nこれは単なる補助からの脱却であり、ソフトウェア開発における人と機械の役割分担そのものを再定義しつつあります。人間は「何を実現したいか」を定義し、AIは「どう実現するか」を粘り強く試行錯誤していく、そんな協働の形が、現実の開発現場に静かに浸透し始めています。\n\n**レビューとガバナンスの重要性**\n\nAIによってコードが自動生成されるようになった今、開発効率が飛躍的に向上する一方で、「そのコードは本当に安全か？」「人間はAIの出力を正しくレビューできるのか？」といった新たな課題が生まれています。\n\n人間の作業と同様に、AIによって生成されたコードは、動作するからといって、品質が担保されているとは限りません。\n\nこうした背景から、組織的にAIを活用していくには、**コードの品質・セキュリティ・コンプライアンスを保証する仕組みを開発プロセスに組み込む**ことが不可欠です。\n\n今回は、コードの生成にClaude Codeを利用しましたが、そのコードに含まれる性能的な懸念をGitLab Duoによるレビューで摘出することができました。\n\nその他にも、GitLabでは「パイプライン実行ポリシー」を用いることで、プロジェクト単位ではなくグループやサブグループに対して、**SASTや依存関係スキャン、シークレット検出などのセキュリティジョブを強制適用**することが可能です。\n\nこのように、**AIによる開発支援とセキュリティ・品質管理の自動化を同時に実現できる**のは、DevSecOpsを包括的に支援するプラットフォームであるGitLabの強みといえます。\n\n## まとめ\n\nこの記事では、Claude CodeのようなAIエージェントと、GitLab公式CLIツールGLabを組み合わせることで、自然言語によるコード生成からGitLab上でのイシュー管理やマージリクエスト作成までをAIエージェントにやってもらうことで、開発効率を向上させる例を紹介しました。一方で、AIエージェントが生成するコードの品質を担保するには、GitLabのセキュリティスキャンやパイプライン実行ポリシーを活用した自動検証の仕組みが欠かせません。AIと人間、それぞれの強みを活かした開発フローが、今後ますます重要になっていくでしょう。\n\n> 今すぐ始められる：GitLabでAIを使ったソフトウェア開発を体験しよう\n>\n> [GitLab Duoの無料トライアルに申し込む](https://about.gitlab.com/ja-jp/solutions/gitlab-duo-pro/sales/)\n\n## よくある質問\n\n### Q1: GitLabのAI機能にはどのようなものがありますか？\n\nA1: GitLabのAI機能「GitLab Duo」には、ソースコードの提案、テストケース/コードの生成はもちろん、脆弱性の自動修復や、CI/CD失敗時の根本原因分析など、ソフトウェア開発全体に対するAIによる支援機能群が含まれています。\n\n\n### Q2: GitLab Duoはユーザーのソースコードを学習に使いますか？\n\nA2: いいえ。GitLab Duoは利用者のコードやデータをモデルの再学習には使用しません。GitLabはユーザーデータのプライバシーとセキュリティを重視しており、企業向けにも安心して利用できる設計となっています。詳細については、[GitLab AI Transparency Center](https://about.gitlab.com/ai-transparency-center/)をご確認ください。\n\n### Q3: Claude Codeとは何ですか？\n\nA3: Claude Codeとはエージェント型AIで、ターミナル上でAIにコマンドを実行させることで既存ツールを使いながら効率的に開発できます。\n\n### Q4: GitLab CLIのGLabとは何ですか？\n\nA4: GLabは、GitLab公式が提供するオープンソースのCLIツールです。GLabをターミナルに統合し、作業中のコマンドラインツールや、IDEの中に表示できます。","2025-07-14",[672],"Naoharu Sasaki","エージェント型AIであるClaude CodeとGitLab CLIツール「GLab」を組み合わせて、ローカル環境から効率的にIssue作成・MR操作・レビュー依頼などを自動化し、生成AIによるコード補助を活かした実践的な開発フローを構築する方法をご紹介します。","Claude Code × GitLab：AI活用を加速する、エージェンティックAIとGitLab CLIによる効率的なソフトウェア開発フロー",[676,109,9,677,678,679,533,234,680,681,682],"AI/ML","collaboration","DevSecOps","features","security","tutorial","workflow",{"featured":91,"template":684,"slug":685},"BlogPost","claude-code-gitlab-ai-development-workflow","content:ja-jp:blog:claude-code-gitlab-ai-development-workflow.yml","Claude Code Gitlab Ai Development 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Duo開発の現場から：GitLabにおけるAI機能のドッグフーディングの取り組み","このブログシリーズの記事では、GitLabがどのようにソフトウェア開発ライフサイクル全体にAIを統合しているのか、また、メトリクスを用いてパフォーマンスを測定しているのかを、実例を用いて解説します。","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750098360/Blog/Hero%20Images/Blog/Hero%20Images/blog-hero-banner-1-0178-820x470-fy25_7JlF3WlEkswGQbcTe8DOTB_1750098360821.png","https://about.gitlab.com/blog/developing-gitlab-duo-how-we-are-dogfooding-our-ai-features","https://about.gitlab.com","article","\n                        {\n        \"@context\": \"https://schema.org\",\n        \"@type\": \"Article\",\n        \"headline\": \"GitLab Duo開発の現場から：GitLabにおけるAI機能のドッグフーディングの取り組み\",\n        \"author\": [{\"@type\":\"Person\",\"name\":\"David O'Regan\"}],\n        \"datePublished\": \"2024-05-20\",\n      }",{"title":693,"description":694,"authors":701,"heroImage":695,"date":703,"body":704,"category":668,"tags":705,"updatedDate":707},[702],"David 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https://about.gitlab.com/company/team/#mksionek)は、GitLab Duoを使ってAIをワークフローに用いる実践的なメリットとして、コードレビュープロセスの無駄を省くことができる点を挙げています。彼女はGitLab Duoを用いて効果的に[マージリクエストを](https://youtu.be/3SIhe8dgFEc)要約し、コード変更のレビューを簡素化し、作業をスピードアップさせています。また、マージリクエストの要約に加えて、GitLab Duoを使って[コーディングの質問への回答](https://www.youtube.com/watch?v=6n0I53XsjTc)と[複雑なコードスニペットの説明](https://www.youtube.com/watch?v=3m2YRxa1SCY)も実施しています。このように、生産性の向上のほか、複雑なコードベースの理解と管理にAIを活用しています。以下のデモで、GitLab Duoが大幅な効率向上と開発プロセスの見える化に貢献しており、開発者にとって欠かせないツールであることを強調しています。\n\n\u003Ccenter>\n\nGitLab Duoを使ってマージリクエスト要約する方法をご覧ください。\n\n\u003C!-- 空白行 -->\n\u003Cfigure class=\"video_container\">\n  \u003Ciframe src=\"https://www.youtube.com/embed/3SIhe8dgFEc?si=Q8JG3Ix3K_THhbpv\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"true\"> \u003C/iframe>\n\u003C/figure>\n\u003C!-- 空白行 -->\n\nGitLab Duoを使ってコーディングに関する質問に回答する方法をご覧ください。\n\n\u003C!-- 空白行 -->\n\u003Cfigure class=\"video_container\">\n  \u003Ciframe src=\"https://www.youtube.com/embed/6n0I53XsjTc?si=LA9VBHrgXpfJImSL\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"true\"> \u003C/iframe>\n\u003C/figure>\n\u003C!--空白行-->\n\nGitLab Duoを使って複雑なコードスニペットを説明する方法をご覧ください。\n\n\u003C!-- 空白行 -->\n\u003Cfigure class=\"video_container\">\n  \u003Ciframe src=\"https://www.youtube.com/embed/3m2YRxa1SCY?si=oms3szKwZoz-4yeq\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"true\"> \u003C/iframe>\n\u003C/figure>\n\u003C!-- 空白行 -->\n\n\u003C/center>\n\n- **コメントスレッドの要約：** エクスパンションソフトウェア開発を統括する[Bartek Marnane](https://about.gitlab.com/company/team/#bmarnane)は、GitLab Duoを使って長いコメントスレッドを要約し、イシューの説明を更新しても重要な情報が洩れることがないように工夫しています。\n\n- **ドキュメントの新規作成：** データサイエンスセクションの製品部門グループマネージャーを務める[Taylor McCaslin](https://about.gitlab.com/company/team/#tmccaslin)は、GitLab Duoを用いて[GitLab Duo用の新規ドキュメントを作成](https://docs.gitlab.com/ee/user/ai_features.html)し、情報の明確化と一貫性の確保、および新機能のドキュメンテーションに費やす時間の大幅な短縮を実現しています。\n\n- **リリースノートの作成：** 製品企画部門でシニア製品マネージャーを務める[Amanda Rueda](https://about.gitlab.com/company/team/#amandarueda)はGitLab Duoをとおして、[リリースノートに使用する簡潔で有益な要約を作成](https://gitlab.com/groups/gitlab-org/-/epics/10267)し、変更点やその価値をユーザーに説明しています。以下のような効果的なプロンプトを使うことで、ワークフローを大幅に改善し、各リリースノートがわかりやすく、簡潔で、ユーザー目線で書かれるようにしています。その結果、コミュニケーション全般とユーザー体験の向上につながっています。\u003Cbr>\u003Cbr>\n*「この変更を2つの文で要約してください。リリースノートに使用します。会話のようなトーンで、二人称を使います。要約には問題や変更の説明を盛り込み、当社が、あなた、つまりユーザーにもたらす価値と関連付けてください」*\n\u003Cbr>\u003Cbr>\n    - 以下に、GitLab Duoを使って作成したリリースノートの例を挙げます。\n      - [ロードマップをソートするためのオプションを拡大](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/issues/460492)\n      - [マイルストーンとイテレーションを用いてイシューボードを明確化](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/issues/25758)\n      - [デザイン管理機能を製品チームに拡張](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/issues/438829)\n\n- **ドキュメントサイトのナビゲーションを最適化：** スタッフテクニカルライターの[Suzanne Selhorn](https://about.gitlab.com/company/team/#sselhorn)はGitLab Duoを使ってページをワークフローに基づいた順番に並び替え、[ドキュメントの左側のナビゲーションを最適化](https://docs.gitlab.com/ee/user/get_started/get_started_projects.html)しています。機能の一覧をGitLab Duoに伝えることで、適切な順番が生成され、その順番に合うように左側のナビゲーションを更新しました。また、GitLab Duoを使って、手作業よりも大幅に速く[スタートガイド](https://docs.gitlab.com/ee/user/get_started/get_started_planning_work.html)の下書きを作成できるようになりました。\n\n### 目標設定とチームの連携\n- **OKRの下書き作成と改善：** Create:Codeレビューバックエンドチームでエンジニアリングマネージャーを務める[François Rosé](https://about.gitlab.com/company/team/#francoisrose)は、OKR（目標と主な成果）の下書き作成と改善において[GitLab Duoチャット](https://about.gitlab.com/blog/gitlab-duo-chat-now-generally-available/)の利便性を実感しています。目標をより明確に、効果的に伝えることで、目標設定とチームでの認識の共有を強化しています。GitLab Duoチャットを使用すると、正確で、アクションに結びつきやすく、なおかつチームの目標と一致するOKRを策定できるため、チームの全体的なパフォーマンスの向上と団結を導けます。以下に、プロンプトの例を記載します。\u003Cbr>\u003Cbr>\n\n    *「次のようなOKRを作ろうと思っています。*\n\n    *目標：チームメンバー全員からレトロスペクティブを徹底してチームを活性化する*\n\n    *主な成果：チームメンバー全員からレトロスペクティブにの満足度を測定する*\n\n    *主な成果：非同期で行うレトロスペクティブの改善点を3つ特定する*\n\n    *主な成果：改善を1つ実行する*\n\n    *上記の目標と3つの主な成果の構成を改善する方法に関して率直なフィードバックをください」*\n\u003Cbr>\u003Cbr>\n\n- **採用と採用活動プロセスを合理化：** スタッフフロントエンドエンジニアの[Denys Mishunov](https://about.gitlab.com/company/team/#dmishunov)が、面接を受ける候補者に送るメールテンプレートを明確で簡潔な文章で修正する際に重宝した実際のチャットを[こちら](https://gitlab.com/gitlab-com/people-group/hiring-processes/-/merge_requests/2165#note_1904898688)からご覧ください。必要な情報を漏れなく候補者に伝えるため、チームが協力して、どのようにマージリクエストを通してコミュニケーションを改善しているのかに注目しましょう。この例は、採用ワークフローにおけるコミュニケーションプロセスの強化をもたらす、AIツールの実用的な活用方法を示すものです。\n\n### インシデントのレスポンスと設定\n- **本番環境のインシデントを要約：** \nスタッフサイトリライアビリティエンジニアの[Steve Xuereb](https://about.gitlab.com/company/team/#sxuereb)は、GitLab Duoを本番環境のインシデントの要約、および詳細なレビューの作成に利用し、ドキュメンテーションプロセスの合理化を促進しています。\n\n- **ボイラープレート`.gitlab-ci.yml`ファイルを作成：**  GitLab Duoチャットを介して、ボイラープレート`.gitlab-ci.yml`ファイルも作成し、ワークフローの大幅な改善を実践しています。[GitLab Duoチャット](https://docs.gitlab.com/ee/user/gitlab_duo_chat.html)はアイデアを提案してくれる頼りになるパートナーです。さらに、[コードの説明]( https://docs.gitlab.com/ee/user/ai_features.html#code-explanation)機能のおかげで、インシデント発生時に詳細かつ有益な回答を得ることができ、生産性の向上とコードベースの正確な理解につながっています。\n\n### コードの生成とテスト\n- **フルスタック開発：** シニアフロントエンドエンジニアの[Peter Hegman](https://about.gitlab.com/company/team/#peterhegman)は[コードの提案機能をJavaScriptとRubyによる開発](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/issues/435783#note_1731321963)に応用しており、フルテクニカルスタック全体において開発者にとって欠かせないツールとして、AIの存在価値を示しています。\n\n- **Pythonのスクリプトを生成** Denys Mishunovは[GitLab DuoをGitLab以外のタスクに使用する実験](https://gitlab.com/gitlab-org/ai-powered/ai-framework/ai-experimentation)を行いました。この実験は、一般的なソフトウェア開発のタスクに留まらないGitLabのAIツールならではの柔軟性と利便性を証明しています。\n\n\u003Ccenter>\n以下の動画で、GitLab Duoを使ってPythonのスクリプトを作成し、コンテンツのデータを取り込んだ後、ローカルに保存するMishunovのアプローチをご覧いただけます。\n\n\u003C!-- 空白行 -->\n\u003Cfigure class=\"video_container\">\n  \u003Ciframe src=\"https://www.youtube.com/embed/30ZTtk4K5yU?si=p5ZcFLg6dTZL5gFE\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"true\"> \u003C/iframe>\n\u003C/figure>\n\u003C!-- 空白行 -->\n\n\u003C/center>\n\n### 調査とサポート\n- **テスト用ソースコードの生成：**  シニア開発者アドボケートの[Michael Friedrich](https://about.gitlab.com/company/team/#dnsmichi)はGitLab Duoを用いて、CI/CDのコンポーネントに使用するテストソースコードを生成しています。このアプローチは、先日開催されたOpen Source @ Siemens([公開スライド](https://go.gitlab.com/duA2Fc))を含むさまざまなトークイベントやプレゼンで紹介されています。このようにGitLab Duoを活用することで、コードの一貫性の確保や正確なドキュメント作成を実施できるほか、GitLabのベストプラクティスに沿って作業を進められます。[Rustの例](https://gitlab.com/components/rust#contributing)をご覧ください。\n\n![Rustの例](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750098367/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image2_aHR0cHM6_1750098367547.png)\n\n- **調査タスクの合理化：** GitLabのチームメンバーはGitLabの機能に関する質問は必ずGitLab Duoチャットで尋ね、調査およびサポートタスクの負担を軽減しています。Friedrichは「GitLabの機能についてわからないことがあったら、ブラウザのタブを次々と開いて調べるする前に、まずはチャットに頼ります。このワークフローにより、コミュニティフォーラムでのユーザー支援をより効率よく実施できるようになりました。たとえば、先日、実際にこの方法を使って[SSHのデプロイに関するユーザーからの質問に回答](https://forum.gitlab.com/t/how-to-make-ssh-deployment-more-clear-in-gitlab/102051/4?u=dnsmichi)しました」と述べています。チャットの活用は、時短につながるだけではなく、正確な情報を速く伝えられるようになり、コミュニティサポートの取り組みを底上げできます。\n\n### 機能テスト\n- **新しい機能のテスト：** GitLabのエンジニアは[コード提案におけるMarkdownへのサポート](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/issues/443365)などGitLab Duoを使って新機能のテストを実施しています。あるチームメンバーは「コード提案でのMarkdownのサポートをテストして、ブログの記事とVS CodeでGitLabのドキュメントを作成します。17.0に統合されていたことを知っていたからです」と述べています。GitLabでは、これらの機能をリリース前に社内でテストし、当社の品質基準を確実に満たす取り組みを行っています。\n\n### 外部のコードベースを理解\n- **外部のプロジェクトの説明：** GitLab Duoの`/explain`機能はGitLabにインポートされた外部のプロジェクトを理解する際にとりわけ有効です。この機能は、オープンソースエキスパートのEddie Jaoude氏を招いて先日行った配信イベントでも紹介しました。Michael Friedrichは「外部のプロジェクトでは`/explain`を使ってソースコードの理解を深めています。配信中に、オープンソースプロジェクトや依存などについて学ぶアイデアとしてこの方法を推奨しました」と指摘しています。 これは、不慣れなコードベースの機能や依存性を速やかに理解する必要がある開発者にとって欠かせない機能であり、効率の向上を導くだけでなく、正確にコードを理解できるようになる利点があります。\n\n\u003Ccenter>\nEddie Jaoude氏を招いた配信イベントでFriedrichが実施した`/explain`のデモをご覧ください。\n\u003C!-- 空白行 -->\n\u003Cfigure class=\"video_container\">\n  \u003Ciframe src=\"https://www.youtube.com/embed/L2Mx8hOhkEE?si=R7W3v4EDqeJCaPOw\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"true\"> \u003C/iframe>\n\u003C/figure>\n\u003C!-- 空白行 -->\n\n\u003C/center>\n\n## GitLab Duoを使用するメリット\n\nGitLab Duoのインテグレーションは、多くのポジティブなインパクトをもたらしており、以下のようにGitLabのエンジニアリングと製品開発ワークフローを大きく改善しました。\n\n- 以前は手作業が必要だった多くのタスクを自動化できたため、エンジニアが貴重な時間を他のタスクに充てられるようになりました。たとえば、長いスレッドの要約やボイラープレートコードの作成の効率が高まり、チームはより複雑な課題に集中できるようになっています。\n- イシューのドキュメントや要約に費やす時間を短縮し、情報の伝達と意思決定をより速く行えるようになりました。\n- AIアシストのコードの提案と説明を活用することで、チームはより質の高いコードを作成し、さらにエラー数の削減とデバッグプロセスのスピードアップを達成しました。GitLab Duoをインシデントレビューとコーディング支援に導入した結果、コードレビューの取り組みをより効果的・効率的に進められるようなりました。\n- [OKR](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/what-is-an-okr/)の下書きやリリースノートの作成などの管理タスクを合理化できました。 \n\nご覧のようにGitLab Duoは、効率向上のほか、開発プロセスのスピードアップにも貢献しており、ソフトウェア開発にイノベーションをもたらすAIの能力を遺憾なく発揮しています。\n\n## 今後の取り組み\n\nGitLabはAIのワークフローへの導入を今後も積極的に行い、社内のフィードバックとニーズの変化に応じてGitLab Duoの機能を継続的に改善していきます。また、[AIインパクト分析ダッシュボード](https://about.gitlab.com/blog/developing-gitlab-duo-ai-impact-analytics-dashboard-measures-the-roi-of-ai/)をとおしてユースケースとメトリクスの収集を進めており、GitLab Duoの強化に加えて、AIを活用した開発ツールをリードする取り組みに役立てています。\n\n![Duoへのドッグフーディング - AI分析ダッシュボード](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750098367/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image1_aHR0cHM6_1750098367547.png)\n\n*監修：佐々木直晴 [@naosasaki](https://gitlab.com/naosasaki) （GitLab合同会社 ソリューションアーキテクト本部 シニアソリューションアーキテクト）*\n\n> [GitLab Duoの無料トライアルをご利用ください](https://about.gitlab.com/gitlab-duo/#free-trial)\n\n## 「GitLab Duo開発の現場から」シリーズをもっと読む\n\n- [GitLab Duo開発の現場から：AIモデルの大規模な検証とテスト方法](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/developing-gitlab-duo-how-we-validate-and-test-ai-models-at-scale/)\n- [GitLab Duo開発の現場から：AIインパクト分析ダッシュボードによるAIのROI測定](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/developing-gitlab-duo-ai-impact-analytics-dashboard-measures-the-roi-of-ai/)\n- [GitLab Duo開発の現場から：GitLabにおけるAI機能のドッグフーディングの取り組み](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/developing-gitlab-duo-how-we-are-dogfooding-our-ai-features/)\n- [GitLab Duo開発の現場から：AI生成コードの安全性確認と詳細なテスト](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/how-gitlab-duo-helps-secure-and-thoroughly-test-ai-generated-code/)\n",[676,9,679,706,682],"DevSecOps platform","2024-07-10",{"slug":709,"featured":91,"template":684},"developing-gitlab-duo-how-we-are-dogfooding-our-ai-features","content:ja-jp:blog:developing-gitlab-duo-how-we-are-dogfooding-our-ai-features.yml","Developing Gitlab Duo How We Are Dogfooding Our Ai 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2025」に出展しました。今回の目玉となるソリューションは、発表したばかりの「[GitLab with Amazon Q](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/gitlab-duo-with-amazon-q-agentic-ai-optimized-for-aws/)」。ブースにご来場いただいた皆様には直接ご説明でき、デモをご覧いただくなど、大きな注目を集めることができました。このブログでは、会場内のセッションで[GitLab with Amazon Q](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/gitlab-duo-with-amazon-q-agentic-ai-optimized-for-aws/)を紹介した模様をお届けします。ゲストはソニービズネットワークス株式会社（以下、SBN） 開発本部 グループマネージャー 濱田 一成氏です。\n\n![AWS Summit会場の様子](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1754372455/azhcpftapneluoxyvgi9.jpg)\n\nこの日のセッションでは、GitLab シニア ソリューション アーキテクト 小松原 つかさが登壇。金色のジャケットを着た濱田氏を壇上にお招きした小松原は、「**金ピカのジャケット！　これは、AWSの全12資格を持っているという意味です。そして、濱田さんはAWSアンバサダーを務めていらっしゃいます。セッション終了後にはぜひみなさん一緒に写真をどうぞ**」と会場を盛り上げます。実は、濱田氏は日本で初めて[GitLab with Amazon Q](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/gitlab-duo-with-amazon-q-agentic-ai-optimized-for-aws/)を使った人物でもあります。講演の後半で、[GitLab with Amazon Q](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/gitlab-duo-with-amazon-q-agentic-ai-optimized-for-aws/)についてリアルな使用感を含めて、さらに詳しく解説してくれます。\n\n## 面白くない仕事をぜんぶAIにやってもらおうという考え方で\n\n![GitLab合同会社 ソリューションアーキテクト本部  シニアパートナーソリューションアーキテクト 小松原 つかさ](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1754353570/bql6ekk9nfrql7ttlam7.jpg)\n\n*GitLab合同会社 ソリューションアーキテクト本部*\\\n*シニアパートナーソリューションアーキテクト 小松原 つかさ*\\\n\\\n[GitLab with Amazon Q](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/gitlab-duo-with-amazon-q-agentic-ai-optimized-for-aws/)は2025年4月17日に正式リリースしたばかりの最新ソリューションです。GitLabとAWSが協力して完成させた製品で、GitLabのAIエンジン部分のすべてにおいて、AWSの生成AIサービスを利用します。AIの優秀さもさることながら、その最大の特長は、AWSという巨大なインフラを使うことで、実質的にほぼ無制限にスケールできることです。\n\nパワーユーザーに最適なソリューションで、GitLab側は最上位プランである「[Ultimate](https://about.gitlab.com/ja-jp/pricing/ultimate/)」契約が必要になります。かつ、AWSの生成AIサービスと密連携したソリューションになっているため、AWS上で稼働させる必要があります。この2点をクリアできれば、すぐにでも[GitLab with Amazon Q](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/gitlab-duo-with-amazon-q-agentic-ai-optimized-for-aws/)を利用することができます。\n\n「Amazon Q Developer Pro」がバンドルされていることも朗報です。無料版の「Amazon Q Developer」を、たとえばVS Codeを拡張機能を使って[IDE](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/what-is-ide/)（統合開発環境）のように利用しようとする場合、月間使用量が制限されるケースがあります。その点、Proは無料版に比べて大幅に制限が緩和されているため、多くのプロジェクトでは実質的に制限なしで利用できそうです。\n\n小松原は、[GitLab with Amazon Q](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/gitlab-duo-with-amazon-q-agentic-ai-optimized-for-aws/)について、「**クリエイティブなタスク以外のものをAmazon Qにやってもらえるようになります**」と話します。「**チケットを切る、だれかにアサインする、だれかがプログラムを書く、だれかがレビューする、だれかがセキュリティをチェックするというプロセスの中で、面白くない仕事をぜんぶAIにやってもらおうという考え方でオーケーですよ**」。\n\nAIに配慮したエンタープライズセキュリティも備えています。小松原は、「**AIは、結構気をつけておかないと、脆弱性がしれっと入り込んだりします**」と指摘します。GitLabは、セキュリティスキャンやセキュリティチェック確認機能、SOC 2など各種コンプライアンスチェック機能を実装しており、「**GitLabでガードレール部分をしっかりやりながら、AIのパフォーマンスを思う存分使い切れます**」（小松原）。\n\n## サービス維持・発展のプロセスを最適化\n\n![GitLab合同会社 ソリューションアーキテクト本部 シニアパートナーソリューションアーキテクト 小松原 つかさ](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1754353572/ejdmlahcggiyctg7wnwv.jpg)\n\n*GitLab合同会社 ソリューションアーキテクト本部* \\\n*シニアパートナーソリューションアーキテクト 小松原 つかさ*\\\n\\\n小松原はさらに踏み込み、「ものづくりの後工程に来る“苦痛”を和らげてくれる」ソリューションであるとも語ります。多くのエンジニアにとって、サービス開発で最も楽しい時期は、バージョン1を作る時ではないでしょうか。サービスがリリースされると、たとえばデータベースのスキーマ変更に伴うデータマイグレーションなど、システムを知らない人にとっては簡単そうに見えても、実際には大変な仕事が降りかかってきます。とはいえ、サービスを維持し、利益を支えていくことは極めて重要です。そして、その部分に最大のフォーカスを置いているのがGitLabなのです。\n\n「**ディスカッションの要約機能などは当然として、サービスを維持し、発展させていくプロセスで生まれる大変さを生成AIが和らげてくれる機能がてんこ盛りです**」（小松原）\n\n中でも、セキュリティと脆弱性対策は、「**頑張らなきゃいけないんだけども、だれも評価してくれない仕事（笑）**」（小松原）かもしれません。たとえば、生成AIに、「ユーザー入力から製品を検索するときに、データベースから製品を検索するNode.jsとExpressの関数を書いてください。できるだけシンプルに、最小限のコードで実装してください。パフォーマンスを重視してください」と命令すると、「**データベース検索ですから、当然ながらパフォーマンス重視になります。ただ、AIは肝心のサニティチェックなどをスキップする傾向があるのです。肌感覚では、10回中4回はスキップします**」（小松原）。\n\nこうした問題に対し、[GitLab with Amazon Q](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/gitlab-duo-with-amazon-q-agentic-ai-optimized-for-aws/)では、AIを使って脆弱性の修正提案をできるようにしています。Amazon Qのサービスを使って、脆弱性の分析と修正コードを作成。「なぜこの修正アプローチを取ったのか」まで記述させることで、修正理由が説明可能になります。同様のAI機能は、CI/CDのエラートラブルシュートでも使えます。「設定抜け」や「そもそもジョブの定義が間違い」など、単純ミスでコードが動かないというトラブルは意外と多く、ミスが単純すぎるがゆえに原因究明が遅れて時間を浪費しがちです。一方、AIには予断がないため、単純ミスの発見は得意です。小松原は、「**このように、つまらない仕事はどんどんAIにやってもらいましょう！**」と会場に呼びかけました。\n\n## ひとりの開発者がGitLabの中にいるというイメージ\n\n![ソニービズネットワークス株式会社  開発本部 グループマネージャー 濱田 一成氏](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1754353572/d3jtivqwdwqi18cobf2d.jpg)\n\n*ソニービズネットワークス株式会社*\\\n*開発本部 グループマネージャー 濱田 一成氏*\n\n後半は、濱田氏による[GitLab with Amazon Q](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/gitlab-duo-with-amazon-q-agentic-ai-optimized-for-aws/)レビューです。SBNの最大の業務課題は、「人手が足りない」ことです。メンバーはインフラエンジニアの集団で、アプリ開発にかかわれる人が少なく、インフラ業務との兼務が大半。少人数でプロジェクトを回す最適解としての可能性に賭けて、GitLab with Amazon Q DeveloperのPoCをスタートさせました。PoCで得られたメリットは「開発スピード」と「コード品質」の強化です。\n\n開発スピード面では、GitLab上で開発をして、エンジニアが手直しをするライフサイクルに変更したことで、開発工数を削減できました。濱田氏は、「**実際に使ってみてすごく驚いたのが、従来のワークフローに組み込みやすい点。ここが最も良かったと感じた部分です**」と話します。イシューを切ってから「/generate」とコメントを入れると、そのイシューに対してAmazon Q Developerが開発を行ってくれます。修正点があれば、インラインでコメントしてAIエージェントに指示すると結果を返してくれます。「**つまり、人間に対してやってるフローと全く一緒なのです。GitLab with Amazon Q Developerは、ひとりの開発者がGitLabの中にいるというイメージで使えます**」（濱田氏）\n\nコード品質面では、AIが生成したコードをさまざまな手法でレビュー&テストできるようになります。「/review」とコメントしてAIにレビューさせる機能とマージリクエストによる人間のレビューを適切に組み合わせることが可能。GitLabがネイティブに実装するSAST、ペネトレーションテスト、DAST、Pytestなど、言語ごとに存在するテストフレームワークもプロセスに組み込めます。\n\n「**マージリクエストで返却されたものに対して/reviewを実行すると、既存のコードのどこにアップデートがかかったか、どこが悪いのか、といったことを一覧にして戻してくれる。さらに、それをAIに修正してもらうことも可能です。AWS CDKやCloudFormationを活用されている方、インフラを構築されてる方に朗報なのは、このセキュリティ機能を応用可能なこと。インフラエンジニアにとっても親和性の高い機能です**」（濱田氏）\n\n## 「AIとのコラボレーションにおけるクオリティゲート」としての役割に期待\n\n![ソニービズネットワークス株式会社 開発本部 グループマネージャー 濱田 一成氏](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1754353572/fah13b0oz7sqzdhy9ew6.jpg)\n\n*ソニービズネットワークス株式会社*\n*開発本部 グループマネージャー 濱田 一成氏*\n\n濱田氏は、「**今後は、AIの生成したコードをレビューすることが人間の仕事になってくるでしょう**」と話し、AIの70%問題についても触れます。これは、現代のAIツールだけで実装できるコードの比率は約70％にとどまり、残りの30％は引き続き人間でないと実装できないことを指します。最終的にアプリケーションの品質を担保するのは人間になるため、GitLabのようなソリューションの役割はますます重要になってきます。\n\nより品質向上を目指す活用スタイルについて濱田氏は、[IDE](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/what-is-ide/)の拡張機能やCLIを通してAmazon Q Developerを使うやり方をシェアしてくれました。GitLabにプッシュする前に必ず、/review、/testを実行し、Amazon Q Developerを使ってコードの品質を高めておきます。その後、GitLab上ですべてのコミットに対してコードレビュー／セキュリティスキャンを追加で実行します。これにより、複数のAIエージェントをうまく組み合わせることが可能になり、人間とAIがコラボレーションしながら、すべてのコードの品質を高めることができます。\n\n濱田氏は、「**GitLab with Amazon Q Developerは、人間とAIのコラボレーションを自然に実現する次世代ツールだと感じました。従来の、人と人とのコミュニケーションのような感覚で、AIをワークフローに取り込めるところが極めて優秀です。AIの実装したコードを安心して製品に取り込むために、GitLab with Amazon Q Developerはクオリティゲートとして使えそうです**」と話してくれました。\n\n![左よりソニービズネットワークス株式会社 濱田 一成氏、GitLab合同会社 小松原 つかさ](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1754353571/mhpaahskofpxfogp0v8c.jpg)\n\n*左よりソニービズネットワークス株式会社 濱田 一成氏、GitLab合同会社 小松原 つかさ*\n\n## GitLabに関する書籍とノベルティ\n\nこの日のセッションでは、小松原より書籍の紹介もありました。\\\nこれら3冊を紹介しています。\n\n> 1. **『[GitLab実践ガイド 第2版](https://amzn.asia/d/fV5hX2w)』**（北山 晋吾・棚井 俊、インプレス）\n>    「GitLabには無償版もあります。無償版のユーザーの方は、ぜひこちらから。この本、超おすすめです。これで勉強していただければ、GitLabの機能を全部マスターすることができます」（小松原）\n> 2. 『**[GitLabに学ぶ 世界最先端のリモート組織のつくりかた ドキュメントの活用でオフィスなしでも最大の成果を出すグローバル企業のしくみ](https://www.amazon.co.jp/GitLab%E3%81%AB%E5%AD%A6%E3%81%B6-%E3%83%91%E3%83%95%E3%82%A9%E3%83%BC%E3%83%9E%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%82%92%E6%9C%80%E5%A4%A7%E5%8C%96%E3%81%95%E3%81%9B%E3%82%8B%E3%83%89%E3%82%AD%E3%83%A5%E3%83%A1%E3%83%B3%E3%83%86%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3%E6%8A%80%E8%A1%93-%E6%95%B0%E5%8D%83%E3%83%9A%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%81%AB%E3%82%82%E3%82%8F%E3%81%9F%E3%82%8B%E3%83%8F%E3%83%B3%E3%83%89%E3%83%96%E3%83%83%E3%82%AF%E3%82%92%E6%B4%BB%E7%94%A8%E3%81%97%E3%81%9F%E3%83%86%E3%82%AD%E3%82%B9%E3%83%88%E3%82%B3%E3%83%9F%E3%83%A5%E3%83%8B%E3%82%B1%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3%E3%81%AE%E4%BD%9C%E6%B3%95-%E5%8D%83%E7%94%B0-%E5%92%8C%E5%A4%AE/dp/4798185701?__mk_ja_JP=%E3%82%AB%E3%82%BF%E3%82%AB%E3%83%8A&crid=2C7VGZ8WMSM1R&dib=eyJ2IjoiMSJ9.vu1WyOMIaee-VDEnzTYCKLpDWeM6PXcF93TbTU5onKPmwTGR2lghKwtz5UKmdAYpwSgcp_-k0qcLOo3Eb7vsGbyIJ1aMhpoW5DPRpJbE_itQSi10WeIg9I7IiPcAup52od7bjxOriVzrl2N8OQ3E-BB5uHwgpo5aVUzOhkHqO1Rnf6HEfZTu1o_vqMpCTqlko24v4ImB7owRe5PeuwNnHsft5zVLng_Wx5I0IVe845f6Mmg1ywH6R45FGCuibkkr0ZeR31ivRg-B8C4QcRxtM9si0A2c7FzPI0VM4-Q4E0w.ItEuqYBuhjEf-AelOcP6fB1j-5Q9SkxDzyHV2uNcXeM&dib_tag=se&keywords=GitLab&qid=1752106423&sprefix=gitlab,aps,166&sr=8-4&linkCode=sl1&tag=68a7j959-22&linkId=affef2c28d1c88a622eef0031c12e747&language=ja_JP&ref_=as_li_ss_tl)**』（千田 和央、翔泳社**）**\n> 3. 『**[GitLabに学ぶ パフォーマンスを最大化させるドキュメンテーション技術 数千ページにもわたるハンドブックを活用したテキストコミュニケーションの作法](https://www.amazon.co.jp/GitLab%E3%81%AB%E5%AD%A6%E3%81%B6-%E3%83%91%E3%83%95%E3%82%A9%E3%83%BC%E3%83%9E%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%82%92%E6%9C%80%E5%A4%A7%E5%8C%96%E3%81%95%E3%81%9B%E3%82%8B%E3%83%89%E3%82%AD%E3%83%A5%E3%83%A1%E3%83%B3%E3%83%86%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3%E6%8A%80%E8%A1%93-%E6%95%B0%E5%8D%83%E3%83%9A%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%81%AB%E3%82%82%E3%82%8F%E3%81%9F%E3%82%8B%E3%83%8F%E3%83%B3%E3%83%89%E3%83%96%E3%83%83%E3%82%AF%E3%82%92%E6%B4%BB%E7%94%A8%E3%81%97%E3%81%9F%E3%83%86%E3%82%AD%E3%82%B9%E3%83%88%E3%82%B3%E3%83%9F%E3%83%A5%E3%83%8B%E3%82%B1%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3%E3%81%AE%E4%BD%9C%E6%B3%95-%E5%8D%83%E7%94%B0-%E5%92%8C%E5%A4%AE/dp/4798185701?__mk_ja_JP=%E3%82%AB%E3%82%BF%E3%82%AB%E3%83%8A&crid=2C7VGZ8WMSM1R&dib=eyJ2IjoiMSJ9.vu1WyOMIaee-VDEnzTYCKLpDWeM6PXcF93TbTU5onKPmwTGR2lghKwtz5UKmdAYpwSgcp_-k0qcLOo3Eb7vsGbyIJ1aMhpoW5DPRpJbE_itQSi10WeIg9I7IiPcAup52od7bjxOriVzrl2N8OQ3E-BB5uHwgpo5aVUzOhkHqO1Rnf6HEfZTu1o_vqMpCTqlko24v4ImB7owRe5PeuwNnHsft5zVLng_Wx5I0IVe845f6Mmg1ywH6R45FGCuibkkr0ZeR31ivRg-B8C4QcRxtM9si0A2c7FzPI0VM4-Q4E0w.ItEuqYBuhjEf-AelOcP6fB1j-5Q9SkxDzyHV2uNcXeM&dib_tag=se&keywords=GitLab&qid=1752106423&sprefix=gitlab,aps,166&sr=8-4&linkCode=sl1&tag=68a7j959-22&linkId=affef2c28d1c88a622eef0031c12e747&language=ja_JP&ref_=as_li_ss_tl)**』（千田 和央、翔泳社**）**\n>    「アジャイル開発やチケット駆動開発ではドキュメンテーションはすごく大切。基本的なことから、普段の業務を劇的に改善するにあたって直接的なインパクトがあることまでが書かれています。これらの2冊、ぜひご活用ください」（小松原）\n\n![GitLabのTシャツ](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1754353571/gtcbk8awj6sjzgjoubx9.jpg)\n\n*抽選の景品：GitLabのTシャツ*\n\n![GitLabのキーホルダー](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1754353589/qilxnjgc84h7ugh5rpfi.jpg)\n\n*抽選の景品：GitLab Tanukiのキーホルダー*","devsecops",[730,676,9,677,731,678,280,680,732],"AWS","customers","user stories",{"featured":91,"template":684,"slug":734},"event-report-aws-summit-2025","content:ja-jp:blog:event-report-aws-summit-2025.yml","Event Report Aws Summit 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サミット2025](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1757480502/dy6lgmfb1oihyvrjcxqx.jpg)\n\n*会場の様子*\n\nこの日の講演は、コード生成AIの話が中心です。まずは会社の話から入ったのですが、吉瀬は比較的社歴の浅いエンジニアで、働き方の紹介もユニークでした。GitLabは、全世界の全従業員がリモートで働いていることで知られています。実際に、GitLab社員の多くは、お客様やパートナー様から「よく聞くけれど、本当にそうなの？」と尋ねられた経験をしています。\n\n吉瀬は、「GitLabには本社がありません。世界中のどこを探しても、オフィスすらありません。私の場合も、入社が決まると会社のPCが送られてきて、GitLabでの生活が始まりました。入社した当日から、いきなり1人ぼっちです」と話して、会場の空気を和ませました。\n\n![GitLab合同会社 ソリューションアーキテクト本部 シニアソリューションアーキテクト 吉瀬 淳一](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1757480501/glglfhj8thtnkdsgqn8j.jpg)\n\n*GitLab合同会社 ソリューションアーキテクト本部 シニアソリューションアーキテクト 吉瀬 淳一*\n\n## セキュリティ対策の全体像とシフトレフトの重要性\n\nソフトウェア開発においてコード生成AIを活用する前に、プロジェクトにおいてセキュリティをどう担保するかについて決めていく必要があります。その際に、セキュリティ対策の全体像を分解し、企画、開発、運用という大きく3つのくくりで詳細を決めることが必要です。\n\n![企業が取り組むべきセキュリティ対策の全体像](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1757386735/vqy6xhnubpvwjnsfcxvc.png)\n\n*スライド：企業が取り組むべきセキュリティ対策の全体像*\\\n\\\n企画は、いわゆる統制やガバナンスのようなもの。企業全体、もしくはプロジェクト全体としてのルールを、ここで決めます。開発は、コードを生み出す段階での対策です。脆弱性検査の自動化やセキュアコーディングの標準化などがこれに当たります。運用におけるセキュリティ対策は、実行環境を守る手段を指します。エンドポイントセキュリティやネットワーク監視、ID管理、ログ管理などです。\n\nそして、これらの中で、最も課題が多いのは開発の部分になります。吉瀬は、「開発課題が大きい理由のひとつは、実際の開発を外部委託していることでしょう。委託先が何をやってるのか見えにくいのです。ただ、この部分の改革に取り組んでいかなければ、本当の意味でのセキュリティを守ることはできません」と話します。\n\n![](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1757480501/eskdwrakqm2n7t2bsocq.jpg)\n\n*スライド：デジタル庁が提示する「セキュリティ・バイ・デザイン」の原則*\\\n\\\nそのためにも、シフトレフトが重要になります。開発の上流工程で対策を講じることで、デプロイ後に脆弱性が見つかって対応するなどの手戻りは大幅に低減します。さらに、品質の向上につながることも期待できます。実際に、デジタル庁が公開した『政府情報システムのためのセキュリティ・バイ・デザインガイドライン』でも、開発のなるべく早い段階にセキュリティを担保するプロセスを組み込み、問題点を潰していくことの重要性がうたわれています。\n\n「現在、多くの日本企業は“事故が起きてからどうするかを考える”というセキュリティ対策を重視する傾向があるようです。それももちろん大切なのですが、偏りすぎると問題です。開発から運用に至るプロセスは左から右へと図示されますが、左側の開発段階でもやれることは数多くあります。きちんとシフトレフトして、開発の上流工程も最適化する方向で考えるべきです」（吉瀬）\n\n## 生成AIを活用するエンジニアはすでに100%！？\n\n![GitLab合同会社 ソリューションアーキテクト本部 シニアソリューションアーキテクト 吉瀬 淳一](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1757480501/ns3x4ai53zkqjkbrcn5z.jpg)\n\n*GitLab合同会社 ソリューションアーキテクト本部 シニアソリューションアーキテクト 吉瀬 淳一*\n\nその最適化すべき“左側”で、生成AIは大きなムーブメントになっています。吉瀬は、「生成AIを活用しているエンジニアは、ほぼ100%と言ってもいいくらい」と話します。「ソフトウェア開発にAIを使っていると答えた組織の割合が78%という調査結果がありますが、よく見てください。 “組織”ですよ。個人のレベルになるとどうでしょう。組織としては、人が書いていると思っているけれど、実はその人がAIを使っているケースは多いでしょう。なにしろ、生産性が桁違いですから」。\n\n一方、GitLabの調査をまとめた『[2024グローバルDevSecOpsレポート](https://about.gitlab.com/ja-jp/developer-survey/)』によると、ソフトウェアエンジニアがコードを書く時間は、全就業時間の21%にとどまっています。残りの79%は脆弱性の対応やテスト、トラブルシューティング、打ち合わせなど。ここに、生成AIを導入してる企業の開発生産性が2割程度しか上がらない原因があります。全体の21%を占める部分の生産性が10倍になっても、残りの79%がボトルネックになり、全体的な生産性は上がらないのです。\n\n![スライド：AI生成コードの脆弱性とセキュリティリスクの急増](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1757386736/syfahxrakeeqlpyurjlv.png)\n\n*スライド：AI生成コードの脆弱性とセキュリティリスクの急増*\\\n\\\nさらに、生成AIのはらむセキュリティリスクに注意が必要です。上図に示したように、懸念点は大きく3つ。まず、AIが生成するコードには脆弱性が含まれがちです。次に、エンジニアは脆弱性が含まれていることは認識できるものの、その発見や対処法に自信を持っていません。最後に、マネジメントは、社内でAIがどういう扱われ方をしていて、どんなリスクが発生しているかをつかみきれていません。\n\n![GitLab合同会社 ソリューションアーキテクト本部 シニアソリューションアーキテクト 吉瀬 淳一](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1757480496/zs5kufi2hwvlvchjhiws.jpg)\n\n*GitLab合同会社 ソリューションアーキテクト本部 シニアソリューションアーキテクト 吉瀬 淳一*\n\nさらに問題を大きくしているのが、AIのサイロ化です。ソフトウェア開発プロセスでは、さまざまなツールが使用されます。そしていま、各ツールの裏でAIが動くようになりました。これらのAIが、IssueやEpic、マージリクエストの議論、過去の変更履歴といった開発の全体的なコンテキストを把握できないことが問題なのです。プロセスの中には、特定の脆弱性を修正する目的のIssueがあります。しかし、コード生成AIはその背景を知りません。[CI/CD](https://about.gitlab.com/ja-jp/topics/ci-cd/)のAIは単にテストの成否だけを見ます。この状況では、「脆弱性を修正する」という本来の修正意図が反映されているかどうかを判断できません。“開発の文脈”を理解しないまま、各ツール上だけで動くAIが部分的な判断を下すことで、本質的な問題が見過ごされてしまうリスクが高まってしまうのです。\n\n## 単一のプラットフォームでソフトウェア開発ライフサイクル全体を管理する\n\nこうした状況を抜本的に解決するために、 GitLabは単一のプラットフォームでソフトウェア開発ライフサイクル全体を管理するというアプローチを採ります。企画、開発、運用にまたがるセキュリティ対策全体を鳥瞰する包括的な解決策であり、コードの脆弱性、開発者の信頼性、ガバナンスという3つの懸念点もクリアできます。\n\n![スライド：セキュアなAI活用を実現するDevSecOpsプラットフォーム](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1757386735/rhpuem4bdeja6c2hr7iv.png)\n\n*スライド：セキュアなAI活用を実現するDevSecOpsプラットフォーム*\\\n\\\nGitLabのソリューションにおいて、生成AIを活用した開発プロジェクトのシフトレフトを支える中心になるのが、[GitLab Duo](https://about.gitlab.com/ja-jp/gitlab-duo/)の[コードレビュー&修正支援機能](https://player.vimeo.com/video/929891003?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479/)です。[GitLab Duo](https://about.gitlab.com/ja-jp/gitlab-duo/)では、人間がレビューする前にAIがコードを自動チェックし、脆弱性を指摘します。さらに、脆弱性が生まれた原因と具体的な修正方法までAIが提案することで、脆弱性発生リスクを極小化することができます。開発段階において[GitLab Duo](https://about.gitlab.com/ja-jp/gitlab-duo/)を利用することで、セキュアなコード開発を促進する体制が自然に生まれることになります。\n\nGitLab上でプロセスを整え、ルール化を徹底すれば、シフトレフトは自然に推進されます。たとえば、パイプラインポリシーを整備すれば、開発者のスキルや意識に依存しない一貫したセキュリティレベルを担保できます。コードのコミットをトリガーに多様なセキュリティスキャンを自動実行するなど、適切なタイミングでセキュリティスキャンするプロセスを組織に根付かせることもできます。開発プロセスを最適化し続けることで、問題を早期に発見し、対処できる強固な体制が生まれます。\n\n![GitLab合同会社 ソリューションアーキテクト本部 シニアソリューションアーキテクト 吉瀬 淳一](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1757480495/ocag236gff9qw5bvaoxx.jpg)\n\n*GitLab合同会社 ソリューションアーキテクト本部 シニアソリューションアーキテクト 吉瀬 淳一*\n\nGitLabのAIはプラットフォームとしての強みを生かし、一貫したコンテキストにもとづいて全体に対する有益な示唆を与えてくれます。GitLabを単一データストアとして、開発の全工程のデータを一元管理しておけば、AIが“全体の文脈”を理解できます。コードの関連性を把握し、変更の影響範囲もスピーディに指摘してくれます。サイロ化されたツールでは不可能な、一貫性のある高度な支援が可能になるのです。\n\nさらに、GitLabのAIポリシーは、極めて透明性の高いものです。[GitLabのAIは、「顧客のデータを学習データとして利用しない」など、企業の知的財産を守る明確なポリシーを設けています](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/why-enterprise-independence-matters-more-than-ever-in-devsecops/#%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%AC%E3%83%90%E3%83%8A%E3%83%B3%E3%82%B9%EF%BC%9A%E8%87%AA%E5%88%86%E3%81%AE%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%81%AF%E8%87%AA%E5%88%86%E3%81%A7%E5%AE%88%E3%82%8B)。ユーザーは、安心して最先端のAI技術を活用することも可能ですし、よりセキュアな環境を求める場合は、オンプレミス環境におけるローカルLLM運用にも対応しています。\n\n## 一貫したコンテキストの中でAIの力を最大限に生かす\n\n![GitLab合同会社 ソリューションアーキテクト本部 シニアソリューションアーキテクト 吉瀬 淳一](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1757480495/nlqrw5sadygg4blh3ln3.jpg)\n\n*GitLab合同会社 ソリューションアーキテクト本部 シニアソリューションアーキテクト 吉瀬 淳一*\n\nコード生成AIは、開発を加速させる強力な武器です。ただし、正しく活用すれば、であることに注意が必要です。コード生成AIのポテンシャルを最大限に引き出し、同時にリスクを管理するために必要な要素は、ここまで述べてきたとおりです。つまり、開発ライフサイクル全体を俯瞰し、一貫したルールとコンテキストのもとでAIを機能させる、GitLabのような統合プラットフォームが不可欠なのです。\n\n吉瀬は、「生成AIの時代は始まったばかりで、これからどんどん広まっていくでしょう。ひとりの開発者が生み出すコードの量は、これまでに比べると凄まじく増えます。生産性はどんどん高まります。すばらしいことです」と話します。\n\n「確かに、生成AIの書いたコードに脆弱性が大量に含まれているというリスクはありますが、生産性とリスクのバランスを考えると、AIを使わないという選択肢はありえません。だからこそ、コードのレビューや脆弱性の修正にもAIを使い、パイプラインポリシーのシフトレフトをきちんとやる必要があるのです。プラットフォームを統合して、一貫したコンテキストの中でAIの力を最大限に生かしていきましょう。これがGitLabからのメッセージです」（吉瀬）\n\n![イベントで配られたノベルティ（水筒）](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1757480495/yibqr6h9osxu0nqyxxdu.jpg)\n\n*イベントで配られたノベルティ（水筒）*\n\n![イベントで配られたノベルティ](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1757480495/kx2htmmgdnrwqsdctif5.jpg)\n\n*イベントで配られたノベルティ（スニーカー）*",{"featured":91,"template":684,"slug":752},"event-report-gartner-security-risk-management-2025","content:ja-jp:blog:event-report-gartner-security-risk-management-2025.yml","Event Report 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Qでコードレビューを加速","AI搭載エージェントを使用して、コードレビューを最適化しましょう。自動的にマージリクエストを分析し、バグや可読性、コーディング標準に関する包括的なフィードバックを得られます。",{"heroImage":763,"body":764,"authors":765,"updatedDate":767,"date":768,"title":760,"tags":769,"description":761,"category":668},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/f_auto,q_auto,w_1640,h_1000,c_lfill/v1750096976/Blog/Hero%20Images/Blog/Hero%20Images/Screenshot%202024-11-27%20at%204.55.28%E2%80%AFPM_4VVz6DgGBOvbGY8BUmd068_1750096975734.png","コードレビューは、バグの検出、コードの可読性の向上、コーディング標準の順守の徹底に不可欠ですが、その一方でワークフローにおける大きなボトルネックになることもあります。迅速に機能をリリースしようとする際に、複数のチームメンバーによるコードレビューの完了を待つのは歯がゆいものです。多くのやり取りが発生するディスカッション、スケジュールの衝突、チーム全体の合意形成にかかる時間などによって、本来は簡単なレビューが数日から数週間に及ぶことがあります。\n\nそこでおすすめなのが、[GitLab Duo with Amazon Q](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/gitlab-duo-with-amazon-q-agentic-ai-optimized-for-aws/)です。AWSユーザー向けにソフトウェア開発ライフサイクル全体にわたって自律型AIを提供するGitLab Duo with Amazon Qを使用すれば、レビュープロセスを変革できます。このAI搭載ソリューションは、チームメンバーがこれまで費やしていたほんの一部の時間で、包括的なコードレビューを実行できます。GitLab Duo with Amazon Qは高度な自律型AI機能を活用することで、必要な品質や徹底性を犠牲にすることなく、レビューワークフロー全体を効率化します。たとえるなら、瞬時にコードを分析して実用的なフィードバックを提供できる非常に熟練したレビュアーがいて、いつでも対応可能な状態のようなものです。\n\n## 仕組み：コードレビューの開始\n\nでは、GitLab Duo with Amazon Qが実際にどのように機能するかをご説明します。ある機能に関する作業が終わり、ちょうど複数のコード更新を含むマージリクエストを作成したところだとします。コードレビューの開始方法は非常に簡単です。チームメンバーに連絡して対応可能かどうかの返答を待つ代わりに、コメントセクションに「/q review」というシンプルなコマンドを入力するだけです。これだけでAIによるコードレビューがトリガーされます。\n\n\n![GitLab Duo with Amazon Qを使用したコードレビューがトリガーされている様子](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097002/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image1_aHR0cHM6_1750097002096.png)\n\n\nコマンドが入力されると、Amazon Q Servicesはすぐにコード変更の分析を開始します。レビューを実行中である旨の確認メッセージが表示され、数秒のうちにAIが更新内容のすべての行を調査し、さまざまな側面から潜在的な問題がないかをチェックします。\nレビューが完了すると、バグの検出、可読性の改善、構文エラー、チームのコーディング標準への準拠など、すべての基準を網羅した包括的なフィードバックが表示されます。AIによって問題が特定されるだけでなく、修正のためのコンテキストと修正案も提供されるため、対応が必要な箇所とその理由を簡単に把握できます。\n\nこの自律型AIアプローチの優れた点は、コードレビューの面倒な作業をAIにまかせられるため、デベロッパーが最も重要な作業である「優れたソフトウェアの開発」に集中できることです。時間を無駄に費やすことなく、バグ検出精度の向上、コーディング標準の順守、コード品質の向上など、徹底したコードレビューのメリットを享受できます。さらに、レビューの待ち時間がなくなるため、デプロイまでの時間が大幅に短縮され、チーム全体の生産性が向上します。\n\n## GitLab Duo with Amazon Qの導入メリット\n\nGitLab Duo with Amazon Qを使用することで、以下のように開発プロセスを変革できます。\n- 品質を妥協しない、迅速なコードレビュー\n- コードベース全体にわたってコーディング標準を一貫して適用\n- 本番環境に到達する前に問題を修正できるよう、即座にフィードバックを提供\n- デプロイまでの時間が短縮されるため、より迅速に機能をリリース可能\n- レビューを何度も行わずに済むため、本質的な問題解決に集中できる時間が増加\n\n以下の動画では、GitLab Duo with Amazon Qを使用してコードレビュープロセスに変革をもたらす方法についてご紹介しています。ぜひこの革新的な機能に関する動画をご覧ください。\n\n\u003C!-- blank line -->\n\u003Cfigure class=\"video_container\">\n  \u003Ciframe src=\"https://www.youtube.com/embed/4gFIgyFc02Q?si=GXVz--AIrWiwzf-I\" 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