[{"data":1,"prerenderedAt":757},["ShallowReactive",2],{"/ja-jp/blog/gitlab-duo-agent-platform-public-beta":3,"navigation-ja-jp":37,"banner-ja-jp":436,"footer-ja-jp":446,"blog-post-authors-ja-jp-Bill Staples":652,"blog-related-posts-ja-jp-gitlab-duo-agent-platform-public-beta":666,"assessment-promotions-ja-jp":709,"next-steps-ja-jp":748},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":28,"isFeatured":11,"meta":29,"navigation":11,"path":30,"publishedDate":20,"seo":31,"stem":33,"tagSlugs":34,"__hash__":36},"blogPosts/ja-jp/blog/gitlab-duo-agent-platform-public-beta.yml","Gitlab Duo Agent Platform Public Beta",[7],"bill-staples",null,"ai-ml",{"featured":11,"template":12,"slug":13},true,"BlogPost","gitlab-duo-agent-platform-public-beta",{"heroImage":15,"body":16,"authors":17,"updatedDate":19,"date":20,"title":21,"tags":22,"description":27,"category":9},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1752678395/impw8no5tbskr6k2afgu.jpg","**私たちはソフトウェア開発の未来を構築しています。**\n\nGitLabでは、[ソフトウェアエンジニアリングの未来を人間とAIのコラボレーション](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/gitlab-duo-agent-platform-what-is-next-for-intelligent-devsecops/)として再構想しています。開発者が技術的で複雑な問題の解決とイノベーションの推進に集中する一方で、AIエージェントが進捗を遅らせる日常的で反復的なタスクを処理します。開発者がはるかに低いコストで新しいアイデアをコードで自由に探求でき、バグのバックログが過去のものとなり、構築するソフトウェアのユーザーがより使いやすく、信頼性が高く、安全な体験を楽しめる世界です。これは遠い夢ではありません。私たちは現在この現実を構築しており、それがGitLab Duo Agent Platformです。\n\n## GitLab Duo Agent Platformとは？\n\nGitLab Duo Agent Platformは、開発者とAIエージェント間の非同期コラボレーションを実現するように設計された次世代DevSecOpsオーケストレーションプラットフォームです。これにより、ソフトウェア開発ワークフローを、従来の1人ずつ順番に開発を進めるプロセスから、複数の人やAIエージェントが同時に協力しあえる開発スタイルへ変革できます。まるで無限のチームメンバーを自由に使えるようなものです。\n\n複雑なリファクタリングタスクをSoftware Developer Agentに委任しながら、同時にSecurity Analyst Agentに脆弱性をスキャンさせ、Deep Research Agentにリポジトリ履歴全体の進捗を分析させることを想像してください。これらはすべて並行して行われ、GitLab内でシームレスにオーケストレーションされます。\n\n本日、GitLab.comおよびSelf-ManagedのGitLab PremiumとUltimateのお客様向けに、[GitLab Duo Agent Platformの最初のパブリックベータ版](https://about.gitlab.com/ja-jp/gitlab-duo-agent-platform/)のローンチを発表します。これは、インテリジェントな自動化を通じて人間の創意工夫を増幅させながら、ソフトウェアの計画、構築、検証、デプロイの方法を改善する一連のアップデートの最初のものです。\n\nこの最初のベータ版は、GitLab VS Code拡張機能とJetBrains IDEプラグインを通じてIDE体験を解放することに焦点を当てています。来月には、Duo Agent Platform体験をGitLabアプリケーションに導入し、IDEサポートを拡張する予定です。現在から今年後半に予定されている一般提供までのロードマップに関する私たちのビジョンについて、もう少し詳しくお話しさせていただきます。最初のベータ版の詳細は以下をご覧ください。\n\n現在利用可能な機能と今後の予定については、このビデオをご覧いただくか、続きをお読みください。その後、Duo Agent Platformを開始する準備ができたら、[パブリックベータ版での開始方法をご覧ください](#get今すぐ始める)。\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1101993507?title=0&byline=0&portrait=0&badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write; encrypted-media; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"GitLab Agent Platform Beta Launch_071625_MP_v2\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n## オーケストレーションプラットフォームとしてのGitLabのユニークなポジション\n\nGitLabは、エンジニアリングチームの記録システムとして開発ライフサイクルの中心に位置し、5,000万人以上の登録ユーザー（Fortune 500の半数を含む）のコンセプトから本番環境までの全行程をオーケストレーションしています。これには、公共機関を含むすべてのセグメントと業界にわたる10,000以上の有料顧客が含まれます。\n\nこれにより、GitLabは競合他社が持ち得ないものを手に入れています：ソフトウェアを提供するために必要なすべてに関する包括的な理解です。私たちは、プロジェクト計画、コード、テスト実行、セキュリティスキャン、コンプライアンスチェック、CI/CD設定を統合し、チームに力を与えるだけでなく、あなたがコントロールするAIエージェントとのコラボレーションをオーケストレーションします。\n\nインテリジェントで統一されたDevSecOpsプラットフォームとして、GitLabはソフトウェアエンジニアリング実践に関するすべてのコンテキストを1か所に保存します。私たちは、この統一されたデータをナレッジグラフを介してAIエージェントに公開します。構築されるすべてのエージェントは、このSDLC接続されたデータセットに自動的にアクセスでき、豊富なコンテキストを提供するため、エージェントは情報に基づいた推奨を行い、組織の標準に準拠したアクションを実行できます。\n\n**このアドバンテージの実例をご紹介します。** 数十、場合によっては数百のストーリーやイシューにわたって、関係するすべての開発者を含めてプロジェクトがどのように進行しているかを正確に把握しようとしたことはありますか？Deep Research AgentはGitLab Knowledge Graphとセマンティック検索機能を活用して、エピックとすべての関連イシューを横断し、関連するコードベースと周囲のコンテキストを探索します。リポジトリ、マージリクエスト、デプロイメント履歴全体の情報を迅速に相関させます。これにより、スタンドアロンツールでは実現できず、人間の開発者が発見するのに何時間もかかる重要な洞察が得られます。\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1101998114?title=0&byline=0&portrait=0&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=\"Deep Research Demo_071625_MP_v1\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n## AI機能からエージェントオーケストレーションへの戦略的進化\n\nGitLab Duoは、Duo ProとEnterpriseを通じて開発者に生成AIをもたらすアドオンとして始まりました。GitLab 18.0では、プラットフォームに組み込まれています。すべてのPremiumおよびUltimateユーザー向けに[Duo Agentic Chat](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/gitlab-duo-chat-gets-agentic-ai-makeover/)とCode Suggestionsを解放し、現在Duo Agent Platformへの即座のアクセスを提供しています。\n\nエンジニアリング投資を強化し、デリバリーを加速させており、毎月強力な新しいAI機能が登場しています。しかし、私たちは単なる別のコーディングアシスタントを構築しているわけではありません。GitLab Duoは、AIエージェントを作成、カスタマイズ、デプロイでき、他のシステムと簡単に相互運用できるエージェントオーケストレーションプラットフォームになりつつあり、生産性を劇的に向上させます。\n\n> **「GitLab Duo Agent Platformは、私たちのコードベースと組織を真に理解するAIで開発ワークフローを強化します。コード、テスト、CI/CD、およびソフトウェア開発ライフサイクル全体の記録システムにGitLab Duo AIエージェントが組み込まれることで、生産性、開発速度、効率性が向上します。エージェントは私たちのチームの真のコラボレーターとなり、意図を理解し、問題を分解し、アクションを実行する能力により、開発者は情熱を持つエキサイティングで革新的な作業に取り組むことができます。」** - Bal Kang氏、NatWest エンジニアリングプラットフォームリード\n\n### すぐに使えるエージェント\n\n私たちは、おなじみのチームの役割を反映したエージェントを導入しています。これらのエージェントは、GitLab全体で既存のアーティファクトを検索、読み取り、作成、変更できます。これらは個別に対話できるエージェントであり、独自のエージェントを作成するためにカスタマイズできるビルディングブロックとしても機能します。チームメンバーと同様に、エージェントにはソフトウェア開発、テスト、技術文書作成などの定義された専門分野があります。スペシャリストとして、適切なコンテキストとツールを活用して、デプロイされる場所に関係なく、同じタイプのタスクを一貫して達成します。\n\n現在構築中のエージェントの例をいくつか紹介します：\n\n* **Chat Agent（現在ベータ版）：** 自然言語のリクエストを受け取り、ユーザーに情報とコンテキストを提供します。イシューの読み取りやコードの差分の読み取りなど、一般的な開発タスクを実行できます。例として、ジョブのURLを提供することで、失敗したジョブのデバッグをChatに依頼できます。\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1102616311?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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Agent：** 開発エコシステム全体にわたって包括的なマルチソース分析を実施します。\n\nこれらのエージェントを強力にするのは、GitLabの包括的なツールキットへのネイティブアクセスです。現在、イシューやエピックからマージリクエストやドキュメントまで、25以上のツールがあり、さらに増える予定です。限られたコンテキストで動作する外部AIツールとは異なり、エージェントは組織の監督の下で完全なプラットフォーム権限を持つ真のチームメンバーとして機能します。\n\n今後数か月で、これらのエージェントを組織のニーズに合わせて変更することもできるようになります。例えば、Software Test Engineer Agentが特定のフレームワークや方法論のベストプラクティスに従うように指定でき、その専門性を深め、さらに価値のあるチームメンバーに変えることができます。\n\n## Flowsが複雑なエージェントタスクをオーケストレーション\n\n個々のエージェントに加えて、エージェントFlowsを導入しています。これらは、自律的に実行できる特定のタスクに対して、事前に構築された指示、ステップ、アクションを含む複数のエージェントを含むことができる、より複雑なワークフローと考えてください。\n\n個人に共通する基本的なタスクのFlowsを作成できますが、通常は調整と労力に何時間もかかる複雑で専門的なタスクに適用すると真に優れています。Flowsは複雑なタスクをより速く完了する支援をし、多くの場合、人間の介入なしに非同期で実行できます。\n\nFlowsには実行のための特定のトリガーがあります。各Flowには一連のステップが含まれ、各ステップには専門のエージェントに何をすべきかを伝える詳細な指示があります。この詳細なアプローチにより、Flow内のエージェントに正確な指示を与えることができます。より詳細に指示を定義し、構造化された決定ポイントを確立することで、FlowsはAI応答の固有の変動性を解決しながら、同じ要件を繰り返し指定する必要をなくし、ユーザー設定なしでより一貫性があり予測可能な結果を解放できます。\n\n私たちが構築している、すぐに使えるFlowsの例をいくつか紹介します：\n\n**Software Development Flow（現在ベータ版）：** 複数のエージェントをオーケストレーションして、コード変更をエンドツーエンドで計画、実装、テストし、チームがコンセプトから本番環境まで機能を提供する方法を変革する支援をします。\n\n**Issue-to-MR Flow：** エージェントを調整して要件を分析し、包括的な実装計画を準備し、コードを生成することで、イシューを実行可能なマージリクエストに自動的に変換します。\n\n**Convert CI File Flow：** 既存のCI/CD設定を分析し、完全なパイプライン互換性を持つGitLab CI形式にインテリジェントに変換するエージェントを使用して、移行ワークフローを合理化します。\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1101941425?title=0&byline=0&portrait=0&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=\"jenkins-to-gitlab-cicd-for-blog\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\u003Cp>\u003C/p>\n\n**Search and Replace Flow：** プロジェクト構造を体系的に分析し、最適化の機会を特定し、正確な置換を実行することで、コードベース全体でコードパターンを発見して変換します。\n\n**Incident Response & Root Cause Analysis Flow：** システムデータを相関させ、根本原因分析のための専門エージェントを調整し、解決プロセス全体を通じて関係者に情報を提供しながら、承認された修復手順を実行することで、インシデント対応をオーケストレーションします。\n\nこれは、GitLab Duo Agent Platformが他のAIソリューションと比較して真にユニークなアプローチを取っている点になります。事前に構築されたエージェントを提供するだけではありません。個人および組織の独自のニーズに完全に一致するエージェントFlowsを作成、カスタマイズ、共有する力も提供します。そして、Flowsを使用すると、一般的で複雑なタスクに対してエージェントに特定の実行計画を与えることができます。\n\nこのアプローチは、競合他社が行うような目的別のエージェントを構築するよりも強力であると考えています。なぜなら、すべての組織には異なるワークフロー、コーディング標準、セキュリティ要件、ビジネスロジックがあるからです。汎用AIツールは特定のコンテキストを理解できませんが、GitLab Duo Agent Platformはチームの作業方法に正確に合わせて調整できるようになります。\n\n## なぜGitLab Duo Agent PlatformでエージェントとエージェントFlowsを構築するのか？\n\n**高速構築：**高速で宣言的な拡張性モデルとUIアシスタンスを使用して、Duo Agent Platformでエージェントと複雑なエージェントFlowsを迅速かつ簡単に構築できます。\n\n**組み込みコンピュート：**Duo Agent Platformを使用すると、エージェント用の独自のインフラストラクチャを立ち上げる手間をかける必要がなくなります：コンピュート、ネットワーク、ストレージはすべて組み込まれています。\n\n**SDLCイベント：**エージェントは、パイプラインのエラー、デプロイメントの失敗、イシューの作成など、一般的なイベントで自動的に呼び出すことができます。\n\n**即座のアクセス：**GitLabまたはIDEプラグインのどこからでもエージェントと対話できます：イシューを割り当て、コメントで@メンションし、Duo Chatが利用可能なあらゆる場所でチャットできます。\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1102029239?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=\"assigning an agent an issue\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script> \u003Cp>\u003C/p>\n\n**組み込みモデルとカスタムモデルをサポート：** エージェントは、サポートするすべてのモデルに自動的にアクセスでき、ユーザーは特定のタスクに特定のモデルを選択できます。Duo Agent Platformを独自のセルフホストモデルに接続したい場合は、それも可能になります！\n\n**Model Context Protocol（MCP）エンドポイント：**すべてのエージェントとFlowはネイティブMCPエンドポイントを介してアクセスまたはトリガーでき、Claude Code、Cursor、Copilot、Windsurfなどの人気のあるツールを含む、どこからでもエージェントとFlowsに接続してコラボレーションできます。\n\n**可観測性とセキュリティ：**組み込みの可観測性と使用状況ダッシュボードを提供し、エージェントが誰が、どこで、何を、いつあなたに代わってアクションを実行したかを正確に確認できます。\n\n## コミュニティ主導の未来\n\nコミュニティの貢献は長い間GitLabのイノベーションとソフトウェア開発を促進してきました。AI Catalogの導入により、コミュニティとパートナーシップを組むことに興奮しています。AI Catalogにより、組織内およびGitLabエコシステム全体でエージェントとFlowsを作成して共有できるようになります（今後のベータ版で）。\n\n最も価値のあるAIアプリケーションは、GitLab Duo Agent Platformを毎日適用して多数の実世界のユースケースを解決することで、コミュニティの皆様から生まれる可能性が高いと考えています。エージェントとFlowsのシームレスな共有を可能にすることで、各コントリビュートがプラットフォームの集合的なインテリジェンスと価値を高めるネットワーク効果を生み出しています。時間の経過とともに、Agent Platformからの最も価値のあるユースケースは、繁栄するGitLabコミュニティから生まれると信じています。\n\n![AI Catalog](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1752685501/awdwx08udwrxgvcpmssb.png \"AI Catalog\")\n\n## 現在GitLab Duo Agent Platformパブリックベータ版で利用可能\n\nGitLab Duo Agent Platformパブリックベータ版は、PremiumおよびUltimateのお客様に以下の機能を提供して現在利用可能です：\n\n**Software Development Flow：** 最初のFlowは、包括的なコンテキストの収集、人間の開発者との曖昧さの明確化、コードベースとリポジトリに正確な変更を加えるための戦略的計画の実行においてエージェントをオーケストレーションします。プロジェクト全体（構造、コードベース、履歴を含む）と、GitLabのイシューやマージリクエストなどの追加コンテキストを活用して、開発者の生産性を増幅します。\n\n**新しいエージェントツールが利用可能：** エージェントは作業を行うために複数のツールにアクセスできるようになりました：\n\n* ファイルシステム（読み取り、作成、編集、ファイル検索、リスト、Grep）\n* コマンドライン実行*\n* イシュー（リスト、取得、コメント取得、編集*、作成*、コメント追加/更新*）\n* エピック（取得、コメント取得）\n* MR（取得、コメント取得、差分取得、作成、更新）\n* パイプライン（ジョブログ、パイプラインエラー）\n* プロジェクト（取得、ファイル取得）\n* コミット（取得、リスト、コメント取得、差分取得）\n* 検索（イシュー検索）\n* セキュア（脆弱性リスト）\n* ドキュメント検索\n  *=ユーザー承認が必要\n\n**IDEでのGitLab Duo Agentic Chat：** Duo Agentic Chatは、チャット体験を受動的なQ&Aツールから、IDE内で直接アクティブな開発パートナーに変換します。\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1103237126?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=\"agentic-ai-launch-video_NEW\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\u003Cp>\u003C/p>\n\n* **反復的なフィードバックとチャット履歴：** Duo Agentic Chatは、チャット履歴と反復的なフィードバックをサポートするようになり、エージェントを状態を持つ会話型パートナーに変換します。これにより信頼が育まれ、開発者がより複雑なタスクを委任し、修正指導を提供できるようになります。\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1101743173?title=0&byline=0&portrait=0&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=\"agentic-chat-history\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n* **スラッシュコマンドによる合理化された委任：** /explain、/tests、/includeなどの拡張されたより強力なスラッシュコマンドは、迅速で正確な意図のための「委任言語」を作成します。/includeコマンドにより、特定のファイル、開いているイシュー、マージリクエスト、または依存関係からのコンテキストをエージェントの作業メモリに直接注入でき、エージェントをより強力にし、高品質な応答のための最適なコンテキストを提供する方法をユーザーに教えます。\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1101743187?title=0&byline=0&portrait=0&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=\"include-agentic-chat-jc-voiceover\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n* **カスタムルールによるパーソナライゼーション：** 新しいカスタムルールにより、開発者は自然言語（例：開発スタイルガイド）を使用して、エージェントの動作を個人およびチームの好みに合わせて調整できます。この基本的なメカニズムは、エージェントのペルソナをパーソナライズされたアシスタントに形成し、ユーザー定義の好みと組織ポリシーに基づいて専門的なエージェントへと進化します。\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1101743179?title=0&byline=0&portrait=0&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=\"custom-rules-with-jc-voiceover\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n* **JetBrains IDEでのGitLab Duo Agentic Chatのサポート：** 開発者が作業する場所で会うために、IntelliJ、PyCharm、GoLand、WebstormなどのJetBrainsファミリーのIDEにDuo Agentic Chatサポートを拡張しました。これは既存のVS Codeサポートに追加されます。既存のユーザーは自動的にエージェント機能を取得し、新しいユーザーはJetBrains Marketplaceからプラグインをインストールできます。\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1101743193?title=0&byline=0&portrait=0&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=\"jetbrains-support-jc-voiceover\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n* **MCPクライアントサポート：** Duo Agentic Chatは、MCPクライアントとして機能し、リモートおよびローカルで実行されているMCPサーバーに接続できるようになりました。\n\nこの機能により、エージェントはGitLab以外のJira、ServiceNow、ZenDeskなどのシステムに接続してコンテキストを収集したり、アクションを実行したりできます。MCPを介して自身を公開するサービスは、エージェントのスキルセットの一部になることができます。公式のGitLab MCPサーバーは近日公開予定です！\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1101743202?title=0&byline=0&portrait=0&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=\"McpDemo\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n* **GitLab Web UIでのGitLab Duo Agentic Chat。** Duo Agentic ChatはGitLab Web UI内でも直接利用できるようになりました。この重要なステップにより、エージェントはコーディングアシスタントから真のDevSecOpsエージェントへと進化します。イシューやマージリクエストのディスカッションなどの豊富な非コードコンテキストにアクセスできるようになり、作業の背後にある「なぜ」を理解できるようになります。コンテキストを理解するだけでなく、エージェントはイシューのステータスの自動更新やマージリクエストの説明の編集など、WebUIから直接変更を加えることができます。\n\n## GitLab Duo Agent Platformに近日登場\n\n今後数週間にわたって、Duo Agent Platformに新しい機能をリリースし、より多くのすぐに使えるエージェントとFlowsを含めます。これらは、現在愛用されているGitLab体験にプラットフォームをもたらし、さらに大きなカスタマイズと拡張性を可能にし、お客様の生産性を増幅します：\n\n![GitLab Duo Agent Platform パブリックベータロードマップ](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1752685275/hjbe9iiu2ydp9slibsc2.png \"GitLab Duo Agent Platform パブリックベータロードマップ\")\n\n* **統合されたGitLab体験：** 18.2で利用可能なIDE拡張機能を基に、GitLabプラットフォーム内でエージェントとFlowsを拡張しています。このより深い統合により、エージェントと同期的および非同期的にコラボレーションする方法が拡張されます。エージェントに直接イシューを割り当て、GitLab Duo Chat内で@メンションし、選択した開発ツールからのMCP接続を維持しながら、アプリケーションのどこからでもシームレスに呼び出すことができます。このネイティブ統合により、エージェントはGitLab全体でアクセス可能な真の開発チームメンバーに変わります。\n* **エージェントの可観測性：** エージェントがより自律的になるにつれて、Flowsを進行する際のアクティビティに対する包括的な可視性を構築しており、意思決定プロセスを監視し、実行ステップを追跡し、開発の課題をどのように解釈して行動しているかを理解できるようにします。エージェントの動作に対するこの透明性は信頼と確信を構築し、ワークフローを最適化し、ボトルネックを特定し、エージェントが意図したとおりに正確に実行されていることを確認するのに役立ちます。\n* **AI Catalog：** 素晴らしいソリューションはコミュニティのイノベーションから生まれることを認識し、まもなくAI Catalogのパブリックベータ版を導入します - GitLabから、そして時間の経過とともにより広いコミュニティから調達された専門的なエージェントとFlowsでDuo Agent Platformを拡張できるマーケットプレイスです。これらのソリューションをGitLabで迅速にデプロイし、プロジェクトとコードベース全体のコンテキストを活用できます。\n* **Knowledge Graph：** ソースコードとその周囲のコンテキストの記録システムとしてのGitLabのユニークなアドバンテージを活用して、コードベース全体のファイルと依存関係をマッピングするだけでなく、そのマップをユーザーがナビゲート可能にし、AIクエリ時間を加速し、精度の向上に役立つ包括的なKnowledge Graphを構築しています。この基盤により、GitLab Duoエージェントは、コードの依存関係からデプロイメントパターンまで、開発環境全体の関係を迅速に理解でき、複雑な質問に対するより速く、より正確な応答を解放します。\n\n![GitLab Duo Agent Platform Knowledge Graph](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1752685367/n0tvfgorchuhrronic3j.png \"GitLab Duo Agent Platform Knowledge Graph\")\n\n* **エージェントとFlowsの作成と編集：** すべての組織には独自のワークフローと要件があることを理解し、AI Catalogが成熟するにつれて導入される強力なエージェントとFlow作成および編集機能を開発しています。組織の作業方法に正確に合わせてエージェントとFlowsを作成および変更でき、Duo Agent Platform全体で高品質な結果と生産性の向上を可能にする深いカスタマイズを提供します。\n\n![AI Catalog](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1752684938/fruwqcqvvrx8gmkz5u0v.png \"AI Catalog\")\n\n* **公式GitLab MCPサーバー：** 開発者が複数のツールと環境で作業することを認識し、MCPを介してすべてのエージェントとFlowsにアクセスできる公式GitLab MCPサーバーを構築しています。Claude Code、Cursor、Copilot、WindsurfなどのポピュラーなツールをMCPがサポートされている場所から、エージェントとFlowsに接続してコラボレーションでき、好みの開発環境に関係なくシームレスなAIコラボレーションを解放します。\n* **GitLab Duo Agent Platform CLI：** 今後のCLIにより、コマンドラインでエージェントを呼び出し、Flowsをトリガーできるようになり、コードリポジトリとマージリクエストからCI/CDパイプラインとイシュー追跡まで、ソフトウェア開発ライフサイクル全体にわたるGitLabの豊富なコンテキストを活用できます。\n\n## 今すぐ始める\n\n* GitLab.comおよびGitLab 18.2を使用するセルフマネージド環境の**GitLab PremiumおよびUltimateのお客様**は、Duo Agent Platformをすぐに使用できます（GitLab Duoの[ベータ版および実験的機能を有効にする必要があります](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/turn_on_off/#turn-on-beta-and-experimental-features)）。\n* ユーザーは[VS Code拡張機能](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=GitLab.gitlab-workflow)または[JetBrains IDEsプラグイン](https://plugins.jetbrains.com/plugin/22857-gitlab)をダウンロードし、Duo Chat [スラッシュコマンド](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo_chat/examples/#gitlab-duo-chat-slash-commands)を含む[GitLab Duo Agentic Chatの使用ガイド](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo_chat/agentic_chat/#use-agentic-chat)に従ってください。\n\n**GitLabは初めてですか？** 誰でも今後の[GitLab Duo Agent Platformを実際に見るための技術デモ](https://page.gitlab.com/webcasts-jul16-gitlab-duo-agentic-ai-emea-amer.html)に参加できます。GitLab Duo Agent Platformを自分で実際に体験するには、今すぐ[無料トライアル](https://gitlab.com/-/trials/new?glm_content=default-saas-trial&glm_source=about.gitlab.com%2Fsales%2F)にサインアップしてください。\n\n\u003Csmall>*このブログ記事には、改正1933年証券法第27A条および1934年証券取引所法第21E条の意味における「将来の見通しに関する記述」が含まれています。このブログ記事に含まれる将来の見通しに関する記述に反映された期待は合理的であると考えていますが、それらは既知および未知のリスク、不確実性、仮定、およびその他の要因の影響を受けるため、実際の結果または成果は、将来の見通しに関する記述によって表現または暗示されたものと大きく異なる可能性があります。*\n\n*将来の見通しに関する記述に含まれるまたは検討される実際の成果や結果が大きく異なる原因となる可能性のあるリスク、不確実性、およびその他の要因に関する詳細情報は、証券取引委員会に提出する書類および報告書の「リスク要因」という見出しおよびその他の箇所に記載されています。私たちは、このブログ記事の日付以降に発生するイベントや状況を報告したり、予期しないイベントの発生を反映したりするために、将来の見通しに関する記述の改訂を更新または公開する義務を法律で要求される場合を除いて負いません。*\u003C/small>",[18],"Bill Staples","2025-07-22","2025-07-17","GitLab Duo Agent Platform 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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",[672,673],"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",[23,275,678,26,24],"google",{"featured":11,"template":12,"slug":680},"gitlab-and-vertex-ai-on-google-cloud",{"content":682,"config":693},{"heroImage":683,"body":684,"authors":685,"updatedDate":687,"date":688,"title":689,"tags":690,"description":692,"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/)",[686],"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",[24,691],"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":32,"template":12,"slug":694},"extend-gitlab-duo-agent-platform-connect-any-tool-with-mcp",{"content":696,"config":707},{"heroImage":697,"body":698,"authors":699,"updatedDate":701,"date":702,"title":703,"tags":704,"description":706,"category":9},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772632341/duj8vaznbhtyxxhodb17.png","AIを活用したコーディングツールにより、開発者はこれまで以上に速くコードを生成できるようになりました。では、なぜチーム全体の *リリース速度* は上がらないのでしょうか？\n\nそれは、コーディングがソフトウェア提供ライフサイクルの20%に過ぎず、残りの80%がボトルネックになっているからです。コードレビューの滞留、セキュリティスキャンの遅れ、ドキュメントの陳腐化、手動の調整作業の増加が、チームの速度を妨げています。\n\n嬉しいことに、個人のコーディングを加速する同じAI機能を使って、チームレベルの遅延も解消できます。コーディングフェーズだけでなく、ソフトウェアライフサイクル全体にAIを適用することが重要です。\n\n以下は、[GitLab Duo Agent Platformプロンプトライブラリ](https://about.gitlab.com/gitlab-duo/prompt-library/)から厳選した、すぐに使える10のプロンプトです。個人の生産性が向上する一方でチームプロセスの改善が追いついていないときに生じる、よくある障害を乗り越えるために役立ちます。\n\n## コードレビューをボトルネックから加速装置へ\n\nAIの支援により開発者はマージリクエストをより速く作成できるようになりましたが、コードレビューのサイクルが数時間から数日に伸びるにつれ、人間のレビュアーはすぐに手に負えなくなります。AIは定型的なレビュー作業を担うことで、レビュアーが基本的な論理エラーやAPI契約違反の発見に時間を取られることなく、アーキテクチャやビジネスロジックに集中できるようにします。\n\n### マージリクエストの論理エラーをレビューする\n\n**複雑さ**: 初級\n\n**カテゴリ**: コードレビュー\n\n**ライブラリのプロンプト**:\n\n```text\nこのMRの論理エラー、エッジケース、潜在的なバグをレビューしてください: [MRのURLまたはコードを貼り付け]\n```\n\n**効果**: 自動リンターは構文エラーを検出しますが、論理エラーの発見にはコードの意図を理解する必要があります。このプロンプトは、人間のレビュアーがコードを確認する前にバグを検出し、複数回のレビューサイクルを多くの場合1回の承認で完結させます。\n\n### マージリクエストの破壊的変更を特定する\n\n**複雑さ**: 初級\n\n**カテゴリ**: コードレビュー\n\n**ライブラリのプロンプト**:\n\n```text\nこのMRに破壊的変更はありますか？\n\nChanges:\n[code diffを貼り付け]\n\n以下を確認してください：\n1. APIシグネチャの変更\n2. publicメソッドの削除またはリネーム\n3. 戻り値の型の変更\n4. データベーススキーマの変更\n5. 設定の破壊的変更\n```\n\n**効果**: デプロイ中に破壊的変更が発見されると、ロールバックやインシデントにつながります。このプロンプトにより、その発見をマージリクエストの段階に前倒しできるため、修正がより迅速かつ低コストになります。\n\n## セキュリティをシフトレフトしながら速度を落とさないには？\n\nセキュリティスキャンは数百件もの検出結果を生成します。開発者がデプロイの承認を待つ間、セキュリティチームはそれぞれを手動でトリアージしています。検出結果の多くはフォルスポジティブや低リスクの問題ですが、実際の脅威を特定するには専門知識と時間が必要です。AIは実際の悪用可能性に基づいて検出結果を優先順位付けし、一般的な脆弱性を自動修復することで、セキュリティチームが本当に重要な脅威に集中できるようにします。\n\n### セキュリティスキャン結果を分析する\n\n**複雑さ**: 中級\n\n**カテゴリ**: セキュリティ\n\n**エージェント**: Duo Security Analyst\n\n**ライブラリのプロンプト**:\n\n```text\n@security_analyst このセキュリティスキャン結果を分析してください:\n\n[スキャン結果を貼り付け]\n\n各検出結果について:\n1. 実際のリスクかフォルスポジティブかを評価する\n2. 脆弱性を説明する\n3. 修復方法を提案する\n4. 深刻度で優先順位をつける\n```\n\n**効果**: セキュリティスキャンの検出結果の多くはフォルスポジティブや低リスクの問題です。このプロンプトはセキュリティチームが本当に重要な検出結果に集中できるようにし、修復にかかる時間を数週間から数日に短縮します。\n\n### コードのセキュリティ問題をレビューする\n\n**複雑さ**: 中級\n\n**カテゴリ**: セキュリティ\n\n**エージェント**: Duo Security Analyst\n\n**ライブラリのプロンプト**:\n\n```text\n@security_analyst このコードのセキュリティ問題をレビューしてください:\n\n[コードを貼り付け]\n\n以下を確認してください：\n1. インジェクション脆弱性\n2. 認証・認可の欠陥\n3. データ漏洩リスク\n4. 安全でない依存関係\n5. 暗号化の問題\n```\n\n**効果**: 従来のセキュリティレビューはコードが書かれた後に行われます。このプロンプトにより、開発者はマージリクエストを作成する前にセキュリティ問題を発見・修正でき、デプロイを遅らせる往復のやり取りを解消します。\n\n## コードの変更に合わせてドキュメントを最新に保つには？\n\nコードはドキュメントよりも速く変化します。ドキュメントが古かったり不足していたりするため、新しい開発者のオンボーディングには数週間かかります。ドキュメントの重要性はチーム全員が理解していますが、締め切りが近づくと常に後回しになります。標準ワークフローの一部としてドキュメントの生成と更新を自動化することで、手動作業を増やすことなくドキュメントを最新の状態に保てます。\n\n### マージリクエストからリリースノートを生成する\n\n**複雑さ**: 初級\n\n**カテゴリ**: ドキュメント\n\n**ライブラリのプロンプト**:\n\n```text\nマージ済みのこれらのMRのリリースノートを生成してください:\n[MRのURL一覧またはタイトルを貼り付け]\n\n以下のカテゴリでグループ化してください:\n1. 新機能\n2. バグ修正\n3. パフォーマンス改善\n4. 破壊的変更\n5. 非推奨事項\n```\n\n**効果**: リリースノートを手動でまとめるには数時間かかり、誤りや漏れが生じることもあります。自動生成により、リリースプロセスに負担をかけることなく、すべてのリリースに包括的なノートが揃います。\n\n### コード変更後にドキュメントを更新する\n\n**複雑さ**: 初級\n\n**カテゴリ**: ドキュメント\n\n**ライブラリのプロンプト**:\n\n```text\nこのコードを変更しました:\n\n[コード変更内容を貼り付け]\n\nどのドキュメントを更新する必要がありますか？以下を確認してください:\n1. READMEファイル\n2. APIドキュメント\n3. アーキテクチャ図\n4. オンボーディングガイド\n```\n\n**効果**: ドキュメントの乖離は、コード変更後にどのドキュメントを更新すべきかをチームが忘れることで起きます。このプロンプトにより、ドキュメントのメンテナンスが後回しにされる別タスクではなく、開発ワークフローの一部になります。\n\n## 計画の複雑さを分解するには？\n\n大規模な機能は計画段階で行き詰まりがちです。チームは作業範囲の定義と依存関係の特定のために何週間も会議を重ねます。複雑さに圧倒され、どこから始めればよいかわからなくなります。AIは複雑な作業を具体的で実装可能なタスクに体系的に分解し、明確な依存関係と受け入れ基準を設定することで、何週間もの計画を集中した実装へと変えます。\n\n### エピックをイシューに分解する\n\n**複雑さ**: 中級\n\n**カテゴリ**: ドキュメント\n\n**エージェント**: Duo Planner\n\n**ライブラリのプロンプト**:\n\n```text\nこのエピックを実装可能なイシューに分解してください：\n\n[エピックの説明]\n\n以下を考慮してください：\n1. 技術的な依存関係\n2. 適切なイシューのサイズ\n3. 明確な受け入れ基準\n4. 論理的な実装順序\n```\n\n**効果**: このプロンプトにより、1週間分の計画会議が30分のAI支援による分解とチームレビューに変わります。チームはより明確な方向性を持って、より早く実装を開始できます。\n\n## 工数を増やさずにテストカバレッジを拡大するには？\n\n開発者はコードをより速く書けるようになりましたが、テストが追いつかないとカバレッジが低下してバグが見逃されます。包括的なテストを手動で書くには時間がかかり、締め切りのプレッシャーの下でエッジケースを見落とすことも多くあります。テストを自動生成することで、開発者はゼロから書く代わりにレビューと改善に集中でき、速度を犠牲にすることなく品質を維持できます。\n\n### ユニットテストを生成する\n\n**複雑さ**: 初級\n\n**カテゴリ**: テスト\n\n**ライブラリのプロンプト**:\n\n```text\nこの関数のユニットテストを生成してください：\n\n[関数を貼り付け]\n\n以下のテストを含めてください：\n1. 正常系\n2. エッジケース\n3. エラー条件\n4. 境界値\n5. 不正な入力\n```\n\n**効果**: テストを手動で書くには時間がかかり、エッジケースが見落とされることもあります。このプロンプトは数秒で網羅的なテストスイートを生成し、開発者はゼロから書く代わりにレビューと調整に集中できます。\n\n### テストカバレッジのギャップをレビューする\n\n**複雑さ**: 初級\n\n**カテゴリ**: テスト\n\n**ライブラリのプロンプト**:\n\n```text\n[モジュール/コンポーネント]のテストカバレッジを分析してください：\n\n現在のカバレッジ：[パーセンテージ]\n\n以下を特定してください：\n1. テストされていない関数・メソッド\n2. カバーされていないエッジケース\n3. 不足しているエラーシナリオのテスト\n4. テストのない統合ポイント\n5. 次にテストすべき優先領域\n```\n\n**効果**: このプロンプトは、本番インシデントを引き起こす前にテストスイートのブラインドスポットを明らかにします。チームはより重要な箇所から体系的にカバレッジを改善できます。\n\n## デバッグ時の平均解決時間を短縮するには？\n\n本番インシデントの診断には数時間かかります。顧客がダウンタイムを経験する中、開発者はログやスタックトレースを調べ続けます。デバッグの1分1分が、生産性と潜在的な収益の損失につながります。AIは複雑なエラーメッセージを解析して具体的な修正案を提示することで根本原因分析を加速し、診断時間を数時間から数分に短縮します。\n\n### 失敗したパイプラインをデバッグする\n\n**複雑さ**: 初級\n\n**カテゴリ**: デバッグ\n\n**ライブラリのプロンプト**:\n\n```text\nこのパイプラインが失敗しています：\n\nジョブ：[ジョブ名]\nステージ：[ステージ]\nエラー：[エラーメッセージ/ログを貼り付け]\n\n\n以下を助けてください:\n1. 根本原因を特定する\n2. 修正方法を提案する\n3. なぜ失敗し始めたかを説明する\n4. 同様の問題を防ぐ\n```\n\n**効果**: CI/CDの失敗はチーム全体をブロックします。このプロンプトは、開発者が通常15〜30分かけて調査する問題を数秒で診断し、デプロイの速度を維持します。\n\n## 個人の成果からチームの加速へ\n\nこれらのプロンプトは、チームがソフトウェア提供にAIを活用する方法の転換を示しています。個人の開発者生産性だけに注目するのではなく、チームの速度を実際に制約している調整・品質・ナレッジ共有の課題に対処します。\n\n[プロンプトライブラリ](https://about.gitlab.com/gitlab-duo/prompt-library/)には、計画、開発、セキュリティ、テスト、デプロイ、運用といったソフトウェアライフサイクルの全ステージにわたる100以上のプロンプトが収録されています。各プロンプトは複雑さのレベル（初級・中級・上級）でタグ付けされ、ユースケース別に分類されているため、チームに合ったスタート地点を簡単に見つけられます。\n\nまずはチームの最も緊急な課題に対応する「初級」タグのプロンプトから始めましょう。チームが自信をつけるにつれ、より高度なワークフローを実現する中級・上級のプロンプトへと探求の幅を広げてください。目標は単に速いコーディングではなく、計画から本番まで、より速く、より安全で、より高品質なソフトウェア提供の実現です。",[700],"Chandler Gibbons","2026-03-13","2026-03-04","チームのソフトウェア提供を加速する10のAIプロンプト",[23,705],"DevOps platform","ソフトウェアライフサイクル全体をカバーするすぐに使えるAIプロンプトで、レビューの滞留、セキュリティの遅延、調整の手間を解消します。",{"featured":32,"template":12,"slug":708},"10-ai-prompts-to-speed-your-teams-software-delivery",{"promotions":710},[711,724,736],{"id":712,"categories":713,"header":714,"text":715,"button":716,"image":721},"ai-modernization",[9],"Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":717,"config":718},"Get your AI maturity score",{"href":719,"dataGaName":720,"dataGaLocation":242},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":722},{"src":723},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":725,"categories":726,"header":728,"text":715,"button":729,"image":733},"devops-modernization",[24,727],"devsecops","Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":730,"config":731},"Get your DevOps maturity score",{"href":732,"dataGaName":720,"dataGaLocation":242},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":734},{"src":735},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":737,"categories":738,"header":740,"text":715,"button":741,"image":745},"security-modernization",[739],"security","Are you trading speed for security?",{"text":742,"config":743},"Get your security maturity score",{"href":744,"dataGaName":720,"dataGaLocation":242},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":746},{"src":747},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"header":749,"blurb":750,"button":751,"secondaryButton":755},"今すぐ開発をスピードアップ","DevSecOpsに特化した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で実現できることをご確認ください。\n",{"text":45,"config":752},{"href":753,"dataGaName":48,"dataGaLocation":754},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_content=default-saas-trial&glm_source=about.gitlab.com/ja-jp/","feature",{"text":50,"config":756},{"href":52,"dataGaName":53,"dataGaLocation":754},1776436787161]