[{"data":1,"prerenderedAt":819},["ShallowReactive",2],{"/ja-jp/blog/developing-gitlab-duo-how-we-are-dogfooding-our-ai-features":3,"navigation-ja-jp":43,"banner-ja-jp":454,"footer-ja-jp":464,"blog-post-authors-ja-jp-David O'Regan":700,"blog-related-posts-ja-jp-developing-gitlab-duo-how-we-are-dogfooding-our-ai-features":715,"blog-promotions-ja-jp":758,"next-steps-ja-jp":810},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":29,"isFeatured":12,"meta":30,"navigation":12,"path":31,"publishedDate":20,"seo":32,"stem":37,"tagSlugs":38,"__hash__":42},"blogPosts/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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Duo](https://about.gitlab.com/ja-jp/gitlab-duo-agent-platform/)は、当社の社内エンジニアリングワークフローを刷新し、開発プロセス全体の効率化を推進してきました。GitLabはドッグフーディングと透明性を重視しています。そのため、この記事では、当社のチームがコード提案やチャットなどの代表的なGitLab DuoのAI機能を日常的に活用し、開発プロセスの合理化や手作業の削減、生産性の向上を実現しているアプローチについて解説したいと思います。エンジニアリングのような高度な技術を用いるチームから、テクニカルライティングや製品管理など、あまり技術的でないチームまで、当社が得ているメリットについて解説します。\n\n> GitLab 17バーチャルローンチイベントで、AI主導のソフトウェア開発の未来を発見しましょう！[【今すぐ視聴する】](https://about.gitlab.com/ja-jp/eighteen/)\n\n## 実際のユースケース\n\nGitLabのチームは、[GitLab Duoの各種機能](https://about.gitlab.com/gitlab-duo-agent-platform/#features)を日々のルーチンに組み込んでいます。日常的な仕事を実行する上でGitLab Duoをどのように役立てているのかについて、いくつか実例をご紹介します。\n\n### 要約とドキュメント\n- **コードレビュープロセスを効率化：** スタッフバックエンド開発者の[Gosia Ksionek]( 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/ja-jp/user/ai_features/)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/ja-jp/user/get_started/get_started_projects/)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/ja-jp/user/get_started/get_started_planning_work/)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/ja-jp/user/gitlab_duo_chat/)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/ja-jp/user/ai_features/#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-agent-platform/#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",[23,24,25,26,27],"AI/ML","code review","features","DevSecOps 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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。",[23,726,282],"product",{"featured":12,"template":13,"slug":728},"gitlab-and-anthropic-governed-ai-for-enterprise-development",{"content":730,"config":742},{"title":731,"description":732,"authors":733,"body":736,"heroImage":737,"date":738,"category":9,"tags":739},"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",[734,735],"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",[23,282,740,741,726],"google","news",{"featured":12,"template":13,"slug":743},"gitlab-and-vertex-ai-on-google-cloud",{"content":745,"config":756},{"heroImage":746,"body":747,"authors":748,"updatedDate":750,"date":751,"title":752,"tags":753,"description":755,"category":9},"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/)",[749],"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",[726,754],"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":33,"template":13,"slug":757},"extend-gitlab-duo-agent-platform-connect-any-tool-with-mcp",{"promotions":759},[760,773,784,796],{"id":761,"categories":762,"header":763,"text":764,"button":765,"image":770},"ai-modernization",[9],"Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":766,"config":767},"Get your AI maturity score",{"href":768,"dataGaName":769,"dataGaLocation":249},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":771},{"src":772},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":774,"categories":775,"header":776,"text":764,"button":777,"image":781},"devops-modernization",[726,571],"Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":778,"config":779},"Get your DevOps maturity score",{"href":780,"dataGaName":769,"dataGaLocation":249},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":782},{"src":783},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":785,"categories":786,"header":788,"text":764,"button":789,"image":793},"security-modernization",[787],"security","Are you trading speed for security?",{"text":790,"config":791},"Get your security maturity score",{"href":792,"dataGaName":769,"dataGaLocation":249},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":794},{"src":795},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"id":797,"paths":798,"header":801,"text":802,"button":803,"image":808},"github-azure-migration",[799,800],"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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