[{"data":1,"prerenderedAt":774},["ShallowReactive",2],{"/ja-jp/blog/what-are-the-benefits-of-a-microservices-architecture":3,"navigation-ja-jp":39,"banner-ja-jp":438,"footer-ja-jp":448,"blog-post-authors-ja-jp-GitLab":654,"blog-related-posts-ja-jp-what-are-the-benefits-of-a-microservices-architecture":668,"blog-promotions-ja-jp":712,"next-steps-ja-jp":765},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":26,"isFeatured":12,"meta":27,"navigation":12,"path":28,"publishedDate":20,"seo":29,"stem":35,"tagSlugs":36,"__hash__":38},"blogPosts/ja-jp/blog/what-are-the-benefits-of-a-microservices-architecture.yml","What Are The Benefits Of A Microservices 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Architecture）とは、開発環境やデータベースを細分化したアプリケーション開発手法です。それぞれのメンバーが、異なる環境やプログラミング言語で開発し、最終的にそれぞれの開発内容を統合して1つのアプリケーションやシステムを作りあげます。単にマイクロサービスと呼ばれることもあります。\n\n以前は、1つの環境でシステム開発を進める「モノリシック」という方法が主流でした。モノリシック（monolithic）は「一枚岩のような」という意味を持ち、開発者全員が単一の開発環境やデータベースを利用していました。これにより、優れたシステムやアプリケーションが多数誕生したのも事実です。\n\nしかしながら昨今、モノリシックは様々な壁に直面しています。例えば、モノリシックでは1つのエラーでシステム全体が影響を受けてしまい、修正に多くのコスト（時間や人件費）が必要になることがあります。また、変化の激しいVUCA時代に突入し、顧客からの要求が日々変化するようになり、モノリシック型の開発環境では対応に時間がかかりすぎるという課題も指摘されるようになりました。\n\nそこで注目を集めたのがマイクロサービスアーキテクチャです。マイクロサービスアーキテクチャは、複数人が同時並行で開発を進められます。また、問題が生じた際には関連する箇所を修正するだけで解決可能です。\n\n![Microservices vs monolith ](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749687528/Blog/Content%20Images/monolith-vs-microservices.png)\n\n*図：モノリスとマイクロサービスの比較*\n\n## 世界はモノリシックからマイクロサービスへ\n\n日本ではまだマイクロサービスを利用している企業は限定的ですが、世界ではモノリシックサービスからマイクロサービスへと変わりつつあります。例えば、日本でも人気の動画ストリーミングサービス「Netflix」は、モノリシックからマイクロサービスへ移行することで成功を収めた企業として有名です。膨大な情報をマイクロサービスで細分化して管理することで、1日に何千回も発生するデプロイや顧客からの要望に迅速に対応しています。\n\n[Fortune Business Insightsの調査](https://www.fortunebusinessinsights.com/jp/%E3%82%AF%E3%83%A9%E3%82%A6%E3%83%89%E3%83%9E%E3%82%A4%E3%82%AF%E3%83%AD%E3%82%B5%E3%83%BC%E3%83%93%E3%82%B9%E5%B8%82%E5%A0%B4-107793)によれば、世界のマイクロサービスクラウドの評価額は2022年に12億9千万ドル、そして2030年までに60億4千万ドルまで成長すると見込まれています。\n\n## マイクロサービスアーキテクチャのメリット\n\nマイクロサービスアーキテクチャを利用するメリットを以下にまとめました。それぞれについて詳しく説明します。\n\n- サービスをスピーディに提供できる\n- 拡張性が高い\n- 大規模なエラーが抑制できる\n- プログラミング言語の自由度が高い\n- 市場の要求に応じて柔軟に対応できる\n- 新規機能へのアップグレードが容易\n- コスト削減につながる\n- セキュリティ対策がしやすい\n- アウトソーシングを活用しやすくなる\n- 優秀な人材を確保しやすくなる\n\n### サービスをスピーディに提供できる\n\nモノリシックアーキテクチャーでは、1つの開発環境を共有し順番に開発を進めていく必要があります。自身に割り当てられた作業も、その他の作業が終わっていないという理由で、取りかかれないことがありました。\n\n一方マイクロサービスでは、各サービスが独立しているため、好きなタイミングで作業に取り組むことが可能です。また、複数人が同時に作業できるため、アプリケーションやシステムをスピーディに提供したい事業者に適しています。\n\n### 拡張性が高い\n\n各マイクロサービスが独立しているため、サービスの追加や削除、更新、拡張などが容易に実施できます。アップデートや市場に合わせた修正を頻繁に行いたい企業にとって大きなメリットといえます。\n\n### 大規模なエラーが抑制できる\n\nモノリシックアーキテクチャーでは、1つのエラーが原因でシステム全体が崩壊する可能性があります。一方マイクロサービスでは、各サービスが独立しているため、他のサービスに影響を与えることがまずありません。これにより、1つのエラーがシステム全体に影響を及ぼすことを抑制できます。\n\n### プログラミング言語の自由度が高い\n\nモノリシックアーキテクチャーの場合、単一の環境によって開発を行うため、場合によっては不慣れなスキルセットやテクノロジーでの対応が必要になります。その結果、開発に時間がかかるとともに、クオリティにも影響を及ぼします。\n\n一方マイクロサービスでは、各サービスでプログラミング言語やテクノロジーを選べます。開発者が得意なスキルセットを選べるため、高いクオリティのアプリケーションをスピーディに開発できるとともに、不慣れなプログラミング言語でエラーを出してしまうような事故も防ぐことができます。\n\n### 市場の要求に柔軟に対応できる\n\nシステムやアプリケーションを開発している最中に、市場の状況が変わり、急な変更を迫られることもあるでしょう。モノリシックの場合には、修正箇所がシステム全体に影響し、開発が大きく停滞してしまうことがありますが、マイクロサービスの場合、関連する箇所のみの修正で、その他のマイクロサービスには影響を与えないため、手戻りを最小限に食い止めることができます。\n\n### 新規機能へのアップグレードが容易\n\nモノリシックな環境では、一度構築したシステムやアプリケーションをアップグレードするのに多くのコストを費やす必要があるため、企画や実行に多大な労力が必要になります。一方マイクロサービスでは、必要な箇所のみのアップグレードで完了するため、開発の負担が圧倒的に小さくなります。\n\n### コスト削減につながる\n\nマイクロサービスでは、改修での開発工数やテスト工数を削減できるため、コスト削減につながります。サービスのアップデートやエラー修正にかかる時間も削減できるため、保守・運用にかかるコストを大幅に削減できるのも魅力です。\n\n### セキュリティ対策がしやすい\n\nモノリシックな環境下で何らかのセキュリティ問題が発生した場合、開発環境上にあるすべての情報が漏洩する可能性があります。一方マイクロサービスの場合には、各サービスごとに情報が分断されているため、重要な情報がまとまったかたちで漏洩するのを防げます。機密情報を扱う箇所に強固なセキュリティ対策を施しておけば、大規模な情報漏洩のリスクを削減できます。サービス間の連携では適切な[API](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/what-is-an-api/)を使用すれば、より安心して利用できるでしょう。\n\n### アウトソーシングを活用しやすくなる\n\n昨今、開発業務の一部をアウトソースする企業が増えています。モノリシックな環境では、組織の知的財産の共有が懸念点としてありましたが、マイクロサービスであれば、必要なサービスの環境のみを共有できるため、情報漏洩の不安を抱えずに協力体制を構築できます。\n\n### 優秀な人材を確保しやすくなる\n\nマイクロサービスアーキテクチャは、開発者にとっても魅力的なプラットフォームです。プログラミング言語の自由度が高いことで、自身の得意なプログラミング言語やテクノロジーを最大限に活用して貢献できるためです。日本ではまだマイクロサービスを導入している企業が少ないのが現状ですが、今後マイクロサービス環境に興味を持ち、アプローチしてくる開発者が増えるでしょう。\n\n## マイクロサービスアーキテクチャのデメリット\n\n一方で、マイクロサービスアーキテクチャには以下のようなデメリットもあります。\n- 初期費用（導入コスト）が高くなる\n- 熟練者が求められる\n- インターフェイス制御が難しい\n- エラーの特定や結合テストが複雑になる\n\n### 初期費用（導入コスト）が高くなる\n\nマイクロサービスは長期的に見た場合にはコストカットに効果的ですが、セキュリティやメンテナンスサポートを備えたホスティングインフラストラクチャが必要になるため、初期費用はモノリシックと比べて高くなる傾向にあります。\n\n### 熟練者が求められる\n\nマイクロサービスは様々なパーツ開発を同時並行でマネジメントしたり、出来上がったサービスを適切に組み合わせたりするスキルが必要です。そのため、マイクロサービスの活用に精通した熟練者が1名以上必要です。\n\n### インターフェイス制御が難しい\n\nマイクロサービスの接点、つまりインターフェイスの制御が複雑になり、ときにマイクロサービスを利用する企業の悩みの種になります。各サービスには独自の[API](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/what-is-an-api/)があるため、大規模なアプリケーションを開発する際には大量の[API](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/what-is-an-api/)を同時に管理する必要があります。\n\n### エラーの特定や結合テストが複雑になる\n\nマイクロサービスでは、複数の開発が同時に行われるのに加え、サービスごとに異なる環境やコーディング規約で開発が行われているため、エラーの特定や修正に時間がかかる場合があります。\n\nまた、複数のサービス間で実施する結合テストは、各サービスのインターフェース設定を事前に行う必要があるため、より複雑で、時間がかかる傾向にあります。\n\n## サービス指向アーキテクチャ（Service-oriented architecture）とマイクロサービスの違い\n\nクラウドコンピューティングに携わっている方なら、サービス指向アーキテクチャ（SOA）とマイクロサービスの議論を耳にしたことがあるかもしれません。どちらも作業しやすいように小さなユニットに分割すること、またアジャイル開発のためのクラウドコンピューティングを必要とすることなど、類似点もたくさんあります。\n\nしかし、SOAは「できる限り共通性を持たせた上で細分化」するのに対し、マイクロサービスは「共通性よりも独立性を尊重している」という大きな違いがあります。例えばSOAでは、チーム内でできる限りリソースやコードを統一しようと努めます。一方でマイクロサービスは、それぞれの担当者が自分の得意なスキルセットを用いて開発することに重点を置きます。\n\n大規模なシステム開発会社が社内のリソースで大規模開発を行う際などにはSOAが優先されます。一方で、アウトソーシングや他社との連携を利用するなど、多様なヒストリーを持つ開発者が共同で開発を行う場合にはマイクロサービスが好まれます。\n\n考え方は非常によく似ていますが、開発に関する手法やコンセプトの点で違いがあるため、実施前にどちらが最適か、よく検討するとよいでしょう。\n\n## GitLabでマイクロサービスを利用する\n\nマイクロサービスアーキテクチャは、各サービスを必要に応じて組み合わせる開発手法により、開発会社が抱える様々な悩みを解決します。[GitLabは、マイクロサービスアーキテクチャにも対応](https://about.gitlab.com/ja-jp/topics/cloud-native/)していますので、マイクロサービス開発で使えるプラットフォームをお探しの方はぜひ検討してみてください。\n\n*監修：伊藤 俊廷 [@toshitakaito](https://gitlab.com/toshitakaito) （GitLab合同会社 ソリューションアーキテクト本部 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Japan Team",[675,676,677,678,272,679,680],"AI/ML","collaboration","customers","DevSecOps platform","security","user stories","2026年2月、GitLabは「Developers Summit 2026」に出展しました。本イベントにてスタッフ・リージョナル・マーケティングマネージャー川口 修平が、ピクシブ社のプロダクト開発ギルド Unit Leadのbash様と講演をおこないましたので、本記事にてその模様をレポートします。本講演ではピクシブ社がLLM利用率80％を実現した道筋について、川口がbash様からお話を伺いました。  \n\n![スタッフ・リージョナル・マーケティングマネージャー川口 修平](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1776300557/f5tilfouvx6il813daog.png \"スタッフ・リージョナル・マーケティングマネージャー川口 修平\")\n\n### ピクシブ社とは\n\n* 創作プラットフォーム「pixiv」を中核としてさまざまな創作活動を楽しむための事業を展開  \n* 社員数約400名で、そのうち開発者は約230名、エンジニアは約170名\n\n### GitLabとは\n\n* GitLabとは、AIネイティブDevSecOpsプラットフォーム  \n* GitLabは100ヵ国以上100,000以上の組織、5,000万以上のユーザーが利用\n\n![GitLabとは](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1776300556/x78nxrnwucp2aezdgiz4.png)\n\n### GitLab社とは\n\n* 2,000名以上の従業員（66ヵ国以上）  \n* オールリモート企業（世界中にオフィス無し）\n\n## Beyond the code時代へ ピクシブ社のなかで起きている変化とは？\n\nDevelopers Summit 2026のテーマは「Beyond the Code」です。LLMの性能向上により、ソフトウェア開発における定型作業の自動化など、バックオフィスやプロダクト開発の現場での、業務が最適化されています。\n\nそうしたなかで、ピクシブ社ではどのような変化が起きているか伺いました。\n\n「現在のエンジニアリングにおいて、単にコードを書き出す作業（タイピング）の価値よりも、その背後にある設計思想や『なぜそれを作るのか』という思考の価値がより高まっています。\n\n・背景をどう読み取り、なぜそのアプローチを選んだか\\\n・ほかにどんな選択肢があり、なぜそれをしなかったか\n\nという思考プロセスが、より重要になってきています。\n\nピクシブ社内にエンジニアギルドという組織があり、そこでそういったプロセスを大事にすることを2018年から行なってきました。少し先手を打てたかなというところがあり、これに沿って成果を上げようとしています。」\n\n## LLM利用率80％を実現！ピクシブが実践した「People・Process・Technology」三位一体の変革とは？\n\n![LLM利用率80％を実現！ピクシブが実践した「People・Process・Technology」三位一体の変革とは？](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1776300557/bf2q2iv8npbkrevn1nn5.jpg \"ピクシブ社プロダクト開発ギルドUnit Lead、bash氏\")\n\nピクシブ社のこうした変化は、まさに「Beyond the Code」を体現したものです。このような変化に対応する際に避けて通れないのが「自分たちがまず変わること」だと思います。\n\nけれど人は成功体験があったり確立されたプロセスがあったりすると、簡単に変わることはできません。そこで紹介したいのが、「People（人）、Process（プロセス）、Technology（テクノロジー）」というアプローチです。これは、まずTechnologyを抜本的に変え、それに合わせてProcessを整備し、それに応じてPeopleが変わっていくというアプローチになります。\n\n![「People（人）、Process（プロセス）、Technology（テクノロジー）」](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1776300553/ggrofuaaefmlz98fmf6h.png)\n\nGitLab社には、この変革実現アプローチでLLM時代に対応しているお客様が多くいらっしゃいます。ピクシブ社でも、同様のアプローチにてLLM利用率80％を達成されたとのことです。実際、どのようにして進められたのかをbash様に伺いました。\n\n### 3つの要素が螺旋形に絡み合いながら進化してきた\n\n「我々の変革は線形に進んできたわけではありません。それぞれの要素が螺旋形に絡み合いながら進化してきました。\n\nたとえば新しい技術を選定すると、人の行動が変わります。それに合わせて仕組みも変わってきて、そうこうしているうちに、次の新しい技術やバージョンが進展し、さらに変容するといった感じです。こういった相互作用を生み出しながら動いてきたのが実際のところです。\n\nこうした変革の成果として、LLM利用率80％・社内満足度90％・活用意欲向上95％を達成しました。」\n\n![3つの要素が螺旋形に絡み合いながら進化してきた](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1776300555/e5flajpmbn4jufsjgvkj.png)\n\nピクシブ社のLLM利用率80％という成果は、従業員各自が勝手にLLMを使ったというデータではありません。会社が決めたLLMを会社が決めたルールに沿って使った成果であり、そう考えるとLLM利用率80％というのは非常に素晴らしいです。\n\nここからはLLM利用率80％という成果を、People・Process・Technologyという3つの観点でどう達成されたかを伺います。\n\n### Technologyの変革 | GitLab Ultimate有償版の導入へ\n\n![Technologyの変革 | GitLab Ultimate有償版の導入へ](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1776300553/pem3xgd49evviusemriy.png)\n\nまずはTechnologyの変革について、bash様に時系列で教えていただきました。\n\n「まず2013年にGitLabをGUI付きGitサーバーとして導入しました。2024年に大きな転換点がありGitLab Ultimateを導入し、SDLC（ソフトウェア開発ライフサイクル）をEnd to Endでカバーする基盤として本格的に整備を開始しています。\n\nまた、セキュリティスキャンや開発のバリューストリームの可視化などを実装し、それと両輪みたいなかたちでLLMの活用も開始しました。」\n\n#### GitLabを選定した理由\n\n次にGitLabを選定した理由について伺いました。\n\n「ツールチェーンvsプラットフォームがひとつの論点になりました。そのなかでツールチェーンと比べGitLabならコストを圧縮できるうえ、ライフサイクルを一貫して全体最適を狙いやすいという結論が出たのです。\n\nブラックボックス的なベンダーロックインにならないこともポイントでした。そのほか、セルフマネージメントで、必要に応じバッチをあてたりバージョンアップしたりできるという柔軟性も決め手になっています。」\n\n#### GitLab導入によるツールチェーンの解消\n\n![GitLab導入によるツールチェーンの解消](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1776217764/k59vea5wbi5ck5uuf56g.png)\n\nGitLabを選定いただく理由として、ツールチェーン解消というポイントはよく挙げられます。そこで、ツールチェーンを運用するなかでの苦労について、bash様に伺いました。\n\n「エンジニア個人としては、ツール選びは楽しいですし自分にフィットする良いものを選びたいという気持ちはあります。そういったジレンマと戦う必要がある点が苦労ですね。\n\n組織レベルに引き上げて考えると、ツールチェーンに含まれるプロダクトはたくさんあります。これらをそれぞれで選定していると、契約上のスケールメリットが乏しくなるのです。小口契約ですと既成プランしか選択肢にならず、大口だとできるような大きな相談ができなくなりますからね。\n\nまた社内で使うツールのフラグメントがあると、メンバー異動が大変だったり、キャッチアップが難しかったり問題がどんどん出てきます。実用の苦労としては、個人・チームレベル・組織全体の最適が少しずつずれてくるという点がありますね。\n\nさらに、ツールチェーンでやるといろいろ選べるので、ところどころ入れ替えが難しい。意図せぬシャドーIT化だったり、外部ソリューションに頼るべきところを自分たちで作り込んでしまったりといった問題も発生します。」\n\n反対にプラットフォームのメリットについてうかがったところ、bash様は次のように話されました。\n\n「全体最適を追求しやすかったり、組織レベルでマクロの成果を見定めやすかったりする点が魅力ですね。ここで鍵となるのが人です。人をプラットフォームに寄せる必要が出てきて、ここが重要なポイントであり難しい点ですね。」\n\n#### GitLab Ultimateを導入しセキュリティ対策に着手した背景\n\n![GitLab Ultimateを導入しセキュリティ対策に着手した背景](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1776217764/fq6ihuwnobueybhkxbro.png)\n\n次にGitLab Ultimate導入によるセキュリティ対策に着手した背景について、bash様に伺いました。\n\n「安全性・堅牢性を高めるためセキュリティが重要なのはもちろんですが、開発ライフサイクルとしても、インシデントはペースを乱す要素です。我々の開発体制は、運用とばらばらではありません。\n\nプロダクトを作って運用して、動かして維持してというのをホールチーム体制で続けているので、インシデントは開発時でも重要なイシューです。コードpush時のCIでは防げないサプライチェーンアタックや、外部要因で突然脆弱性が問題になることがあります。こういった問題を回避し、ホールチーム体制での開発継続性を大事にしたかったのです。」\n\n#### GitLab Ultimateを活用したピクシブのセキュリティ対策\n\nLLMの利用にあたって、セキュリティ脆弱性は重大な課題になります。IPAが毎年出しているレポートによれば、「2025年の企業におけるセキュリティ脅威 Top10」の第4位が「システムの脆弱性を悪用した攻撃」でした。またLLMが生成したコードについては、その45％に脆弱性が含まれているという調査もあります。\n\nこうしたなかで、ピクシブがどのようなセキュリティ対策を行っているか伺いました。\n\n![GitLab Ultimateを活用したピクシブのセキュリティ対策](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1776300558/zetxd9f9q7uwnfu05xe7.png)\n\n「いろいろあります。マージリクエストを実行する際、常に機械チェックをかけています。あとメインブランチを常にリリース可能な状態にしており、そこにあるソースコードに対し常にセキュリティスキャンをかけている状況です。ほかにもIaC構築や権限分離、レビュー・テスト・ライブラリ管理・アップデートなど、基本的な対策を忠実に行っています。\n\nただ、セキュリティは果てのない戦いなので、もう大丈夫とかもう十分な水準ということはありません。日々、改善し続けるためみんなで頑張っているという状況です。」\n\nピクシブが行っているのはリリース前のセキュリティスキャンだけ（DevOps+Sec）ではありません。開発サイクル全体でセキュリティスキャンが常に行われている状態（DevSecOps）です。\n\nこのように堅牢な体制があるからこそ、ピクシブでは自由にできる面もあるとのことでした。具体的に、どのようなことを自由に行えているのかbash様に伺いました。\n\n「たとえば開発者が自分にとって使いやすいIDEやツールを選べるように、複数の選択肢を設けています。また業務用PCも、ベンダーもスペックも自由にアレンジできる制度を長く運用している状況です。全体最適化を狙いつつ、各個人にあったツールを使っていこうという裁量の幅も設けています。」\n\n### Processの変革 |　①組織体制の整備\n\n![Processの変革 |　①組織体制の整備](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1776300559/ezjeke9kibifmm9znk29.png)\n\n次にProcessの変革についてbash様に伺いました。\n\n「まず組織体制の整備は欠かせません。LLM活用の取り組みは経営層と連携し、全社的に行わなければなかなか進まないと思います。各組織がそれぞれ単独で頑張っても難しいので、CTOの牽引力がキーとなり組織として横断的に推進する体制を整えました。\n\n開発サイクル全体でみるとCOE（Center of Excellence）を設置し、プロダクトを横断する関心事として進めています。LLMについては、組織の技術推進という文脈で専任部署が中心となって取り組みを進めた感じです。\n\nトップダウンでガイドラインを示し、LLMを活用しようというメッセージを出しました。一方で現場は自律的に、現場に即したものをどんどん活用し盛り上げています。トップダウンとボトムアップの両面から、推進しているという感じですね。」\n\n### Processの変革 |　②SDLCの整備\n\n「Processの変革について、2点目はSDLCの整備ということで、開発サイクルの健康診断を実施しました。パフォーマンスチューニングにプロファイリングが必要なように、『計測なくして改善なし』です。\n\nその結果、わかりやすいボトルネック工程があったわけでなく、複合的な問題が複数見つかりました。それに合わせた次の取り組みを考えていこうという状況です。」\n\nbash様がお話しされた「開発サイクルの健康診断」というキーワードは、まさにGitLabの特徴を表しています。GitLabは、開発サイクル全体のデータがひとつのプラットフォームに集約されるので、その一元化されたデータに基づいた生産性の可視化をすることができます。この可視化された生産性に基づいて開発サイクルの健康診断を実施されたとのことでした。\n\n### Processの変革 |　③評価制度の整備\n\n「Processの変革について、3つ目は評価制度の整備です。特に新しい評価制度を作ったわけでなく、生産性指標を評価に使うなという話はずっとしています。\n\nこれはよくあるアンチパターンとして、生産性指標を評価に用いることでうまくいかなくなるというのはよく聞いていました。うまくいかないことをペナルティと捉えてしまったりとか、『なぜそうなったか』を詰めたりするのは本当によくありません。\n\n生産性指標はあくまで改善のための情報であり、人を評価査定するための道具でないとはよく言っています。」\n\nProcessの変革について最後に、社内で好意的に受け止められたかをbash様に伺いました。\n\n「好意的というか『うまくいったらいいね』と、温かい目で見守ってくれた感じです。\n\n私としても、これがみんなの飛びつくような高関心領域になるとまで期待していません。ただ『ちょっと手間をかけるといっぱいいいことがある』という風に思ってもらえたら上々だな、と考えています。」\n\n### Peopleの変革 | ①Whole Teamカルチャー醸成\n\n最後にPeopleの変革についてbash様に伺いました。\n\n「ひとつ目は『Whole Team』カルチャーの醸成です。ひとつのチームとしてプロダクトに関する責任を持つことで、職種や役割を超えた相互支援ができます。\n\n品質・セキュリティ・パフォーマンスなど、推進担当の仕事にしてしまうのでなく、自分たちの仕事という意識をもつのです。そうしてCoEがそれを支援する、というのを前提にします。」\n\n### Peopleの変革 | ②LLMの性能を最大化する環境への配慮\n\n「次に、LLMを開発を支える強力なツールと捉え、性能を最大限に引き出せるよう、情報の整理の仕方（コンテキストの渡し方）を工夫することです。これまで人間が読むための情報としてまとめてきたコンテキストを、これからはLLMも読みやすくしなければならないという風に考え方を転換します。そうしてコンテキストを、LLMが処理できる組織知としての情報にするのです。」\n\n### Peopleの変革 | ③強い意志と責任感\n\n「3つ目は強い意志と責任感です。『LLMがこう出力したから』は理由になりません。自分の責任として『なぜ』を突き詰めるのです。\n\n前述したエンジニアギルドというところの活動で、『なぜそれをするのか』を考える習慣をエンジニア全員に頑張って根付かせてきました。こういった活動も役立っているなと思います。」\n\n### 採用について工夫していること\n\n入ってくる方にどういった素質があれば、ピクシブのこういった環境に適応できるのでしょうか。bash様に採用で重視する点を伺いました。\n\n「ミッションへのコミットメントをベースに、組織・事業・プロダクト・システムなどみんなで作っていくことについて大事にしていますね。」\n\n## ピクシブが目指すBeyond the code時代におけるあるべきエンジニア像とは？\n\n![ピクシブが目指すBeyond the code時代におけるあるべきエンジニア像とは？](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1776300556/y8ceh3zywuayp0bvhwmo.jpg)\n\n最後にピクシブが目指すBeyond the code時代におけるエンジニア像を伺いました。\n\n「エンジニアとはエンジニアリングを行う職種で、エンジニアリングとは、再現可能なプロセスを確立して継続することだと考えています。\n\n確かにコードを書ける能力は重要で、我々もエンジニアに求めるところです。エンジニア職といっても、インフラエンジニア、社内ライフエンジニア、開発エンジニアなどたくさんの役割がありますが、コードを通じて対話をする基礎能力は、どのエンジニアであれ役割であれ共通です。\n\nもちろん全員が常にコードを書くわけではありませんし、役割ごとに業務も違います。ただし問題をどう解釈しどんな手段で解決するか、という判断基準は共通であるべきです。なぜそれをしてなぜほかのやり方を取らなかったのか、を説明する責任はどのエンジニアにもあります。\n\nコードを書かないことの先にあるものを、今まで大事にしてきました。今後もそれを大事にして、まぐれ当たりでない再現可能なプロセスを積み重ねていく本質追求の姿勢が、エンジニアにとって重要だと考えます。」\n\n## まとめ\n\n本講演ではピクシブがLLM利用率を48％から80％へ、わずか1年で拡大させた変革の全体像をお話いただきました。ピクシブは、Technology、Process、Peopleという3つの要素を三位一体で変革してきたとのことです。\n\nTechnologyの変革ではツールチェーンをGitLabに統合し、プロセス全体にセキュリティを組み込むなどしてLLM活用の土台として整備しました。\n\nProcessの変革では経営と連携し、全社プロジェクトとしてCOEを立ち上げたとのことです。そうしてソフトウェア開発ライフサイクル全体を可視化し、守るべきガイドラインを示し、そのうえで評価制度を整備しました。\n\n最後にPeopleの変革では、Whole Teamカルチャーを醸成して、ひとつの目標を共有して全員で助け合う文化を根付かせたとのことです。そうしてLLMの性能を最大化するための配慮をしました。\n\nピクシブでは、この3つを変革することで、Beyond the code時代の変化に対応していったということです。今回のお話が皆様のヒントになれば幸いでございます。\n\n![ノベルティのシール](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1776300557/actim4eue89tuftgp1gj.jpg \"ノベルティのシール\")\n\n> 生産性のオーバーヘッドを極小化する開発支援ツール戦略を加速。[お客様事例：ピクシブ](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/epic-tokyo-2025-pixiv/)を読む","LLM利用率80%への道筋 ピクシブが実践した「People・Process・Technology」開発環境の三位一体の変革とは？","2026年2月、GitLabは「Developers Summit 2026」に出展しました。本イベントにてスタッフ・リージョナル・マーケティングマネージャー川口 修平が、ピクシブ社のプロダクト開発ギルド Unit Leadのbash様と講演をおこないましたので、本記事にてその模様をレポートします。本講演ではピクシブ社がLLM利用率80％を実現した道筋について、川口がbash様からお話を伺いました。","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1776048599/gt0yoiimqorpdkne4kfm.jpg",{"featured":12,"template":13,"slug":686},"developers-summit-2026-spring-event-report",{"content":688,"config":698},{"heroImage":689,"body":690,"authors":691,"updatedDate":692,"date":693,"title":694,"tags":695,"description":697,"category":9},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772762140/zuh6yujweuoaixks5lul.jpg","2026年2月10日、GitLab は「GitLab Transcend Japan」を開催しました。本記事では、ビデオとセッションの模様を中心にレポートします。\n\n## **SaaSはAgentic AIの「主語」であるべき**\n\n![](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772762586/uqq532hneioadonhyl6i.jpg \"GitLab合同会社 Head of Japan 小澤 正治\")\n\nGitLab は2026年2月10日、東京・六本木ヒルズクラブで「GitLab Transcend Japan」を開催しました。今回のイベントは、世界12都市で同日開催されたグローバルカンファレンスの一環で、GitLabを先進的に活用されている国内ユーザーの皆様の中から、グローバルで選定された方々を招待して実施しました。\n\nオープニングセッションには、GitLab Head of Japan 小澤 正治が登壇。小澤は、AIが急速に普及し「手段」として定着しつつある現状を踏まえ、Tech [SaaS](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/what-is-saas/)のあり方を再定義する必要性について以下のように語りました。\n\n「これからは、[Agentic AI](https://about.gitlab.com/ja-jp/topics/agentic-ai/)（自律型のAI）そのものを主語として考えるSaaSなのか、それともSaaSというプラットフォームを主語にして考えるAgentic AIなのか、この違いが問われる時代になります」\n\n統合プラットフォームであるGitLabは、ソフトウェア開発における複雑なワークフローをコントロールし、すべてのトランザクションをデータとして蓄積しています。そして、この膨大かつ正確なデータ群のおかげで、人やAIはコンテキスト（文脈）としてその全容を理解できるようになるのです。つまり、AIが精度の高い回答を提供してくれるか否かは、こうしたデータがそろっているかどうかが大きなカギになるわけです。「これこそ、GitLabが提供できる根源的な価値になります」（小澤）。\n\n小澤は、現在の日本企業を取り巻く環境について、3つの重要なトピックを挙げました。サイバーセキュリティと法規制、円安と輸出規制、および2025年の崖と人材不足です。\n\nサイバーセキュリティと法規制では、サイバー攻撃によるインシデントが多発する中、NIST（米国国立標準技術研究所）のガイドラインなど、国内外の法規制への対応が必須となっています。もはやセキュリティは「努力目標」ではなく「経営課題」と言える状況です。円安と輸出規制では、円安が輸出企業にとって追い風になる一方、欧州のサイバーレジリエンス法（CRA）やGDPRなどの規制をクリアしなければグローバル市場で戦えません。これらがビジネスのハードルになるケースが増えてきています。最後の2025年の崖と人材不足では、レガシーシステムのモダナイゼーションを推進できるIT人材の確保が多くの企業にとって悩みの種になっています。\n\nGitLabは、これらの課題に対しシングルプラットフォームという価値でこたえることができます。\n\n小澤は、「ソフトウェア開発のすべてをGitLab上で行うことで、データは単一のデータストアに蓄積されます。分断されたツール群では成し得ないこのデータとコンテキストの一元化こそが、AI活用における最大の武器になります。また、コンプライアンスやガバナンスに強制力を効かせながら、効率を下げずにソフトウェア開発することで、安心・安全なデリバリーが可能になるのです」と語りました。\n\n## **インテリジェント・オーケストレーションがソフトウェア開発の未来を切り拓く**\n\n![](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772762585/aquhu0vpb07ibmortwhg.jpg \"会場の様子\")\n\n続いて、会場のスクリーンで全世界に向けたビデオが放映されました。GitLab CEO Bill Staplesをはじめとする経営陣、そして先進的なユーザー企業が登場し、AI時代の新たなソフトウェア開発戦略の発表の場です。\n\nStaplesは、「月曜の朝、コーヒーを片手にPCを開き、仕事をスタートさせます。しかし、実際にコードを書く時間はどれくらいあるでしょう？」と語りかけます。[25万人の開発者を対象とした調査](https://about.gitlab.com/ja-jp/developer-survey/japan/)によると、開発者が実際にコードを書いている時間は、1日平均でわずか52分に過ぎません。残りの時間は、会議、承認待ち、障害対応、およびその他の雑務に奪われているのです。\n\nこれがAIのパラドックスです。AIコーディングツールは、生産性10倍とうたいますが、それは業務全体のわずか10〜20%に過ぎないコーディング時間を短縮しているだけ。前後のプロセスにあるボトルネックが解消されない限り、ビジネス全体のデリバリー速度は劇的には向上しないのです。\n\nこの課題を解消するために、Staplesは「インテリジェント・オーケストレーション」という方向性を提唱します。これまでの開発は、人間がバケツリレーのように工程を渡していく「ステージベース」でした。これからは、AIエージェントが自律的にタスクを拾い、プロセス間を繋ぐ形へとシフトします。\n\n「人間はループの上に立ち、エージェントをオーケストレーション（指揮）する役割へと進化します」（Staples）と語ります。雑務から解放され、戦略や創造的な意思決定に集中する未来の姿がそこにあります。\n\n続いて、このビジョンを実践している企業として、サウスウエスト航空社のManaging Director、Grant Morris氏が登場しました。同社は、個別最適化されたツール群を捨て、GitLabでソフトウェア開発の全プロセスを統合。セキュリティとコンプライアンスを担保しながら開発者がビジネス価値の創出に集中できる環境を整備しています。\n\nAI活用についてGrant氏は、「セキュリティ修正や依存関係のアップデートなど、エンジニアが疲弊するルーティンワークをAIエージェントに任せています」と語ります。さらに将来は、「AIエージェントがバックグラウンドで常にコードを監視し、リファクタリング（ソフトウェアの内部コード構造を整理する作業）やアップグレードを自律的に提案してくれるようになるでしょう。つまり、技術的負債という概念自体が過去のものになります」と語りました。\n\n続いて登場したGitLab CPMOのManav Khuranaは、インテリジェント・オーケストレーションを実現するための製品戦略について解説しました。\n\nまずは、AIエージェントをGitLab内で機能させる基盤となるAgentic Coreの進化。リポジトリやイシューなどをAIがコンテキストとして理解できるように構造化する独自技術を提供します。汎用的なエージェントに加え、各社独自のノウハウを組み込んだCustom Agentsを作成・公開できるAI Catalogを用意し、JiraやSlackなど外部ツールからもコンテキストを取得するためにModel Context Protocol （MCP）にも対応します。\n\n既存機能の強化では、複雑なYAMLを書かずにAIと対話しながらパイプラインを構築できるAIファーストのCI/CDビルダーや、あらゆる成果物をGitLab内で一元管理し、AIエージェントが機密性の高い状態でも安全にアクセスできる仕組みを構築します。\n\nGitLabは、SaaSだけでなく、オンプレミス環境でも利用できます。AIもオンプレミスで利用できるよう、ガバナンスを効かせた状態でAIを活用できる環境も提供します。独自のAIモデルを持ち込むBYOM（Bring Your Own Model）や、インターネット遮断環境（エアギャップ）にも対応します。\n\nビデオの終盤には、Oracle Group VPであるVictor Restrepo氏が登場し、GitLabとの強力なパートナーシップについて語りました。Restrepo氏は、Oracle Cloud Infrastructure （OCI）のコストパフォーマンスとGitLabの効率性を組み合わせることでインフラコストを削減し、その分をイノベーション投資に回すクラウドエコノミクスの重要性を強調。「政府系クラウドや専用リージョンを持つOCI上でGitLabを稼働させれば、厳しい規制が課される業界でもセキュアにAIを活用できるようになります」とGitLabとの親和性についても語りました。\n\n## **コンテキストを理解し、自律的に動くAIエージェント**\n\n![](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772762585/etl4f4uhcggrndlhwgr2.jpg \"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ビデオで披露された最新機能について、次のセッションで実機デモを交えた解説が行われました。その際にも強調されたのは、コンテキストの重要性です。AIエージェントが的確な仕事をするためには、プロジェクトの全容を理解している必要があります。企画から監視までをシングルプラットフォームで管理しているGitLabだからこそ、AIは断片的な情報ではなく、プロジェクトの全履歴という文脈を理解した上で自律的に動くことができるのです。\n\nデモでは、まず[Duo Planner Agent](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/duo_agent_platform/agents/foundational_agents/planner/)を紹介。「こんな感じの機能をリリースしたい」という人間からの曖昧な指示に対し、AIはバックログや現状のコードベースを分析し、数分で具体的なタスクへと分解し、実行計画を立案してくれます。[Duo CLI](https://docs.gitlab.com/ja-jp/cli/duo/cli/)のデモでは、ターミナル上での作業をAIが支援してくれる様子が披露されました。対話内容はWeb UIと同期されるため、開発者はツール間を行き来することなく、シームレスに作業を継続できます。\n\n[Foundational Flows](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/)のデモでは、CIパイプラインが失敗した際にワンクリックでAIがログを解析してくれました。原因の特定から修正コードの作成、そして修正用マージリクエストの作成まで、AIが自律的に支援してくれます。[Security Analyst Agent](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/duo_agent_platform/agents/foundational_agents/security_analyst_agent/)も便利です。脆弱性が検出された際に、単に警告を出すだけではなく、AIエージェントが「なぜ危険なのか」を解説し、具体的な修正パッチを作成してくれます。\n\n![](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772762585/a9yas83dxdhjopxifx5z.jpg \"写真左から株式会社SBI証券 執行役員 IT企画部長 武藤 恵慈氏、GitLab合同会社 Head of Japan 小澤正治\")\n\n最後のセッションには、国内の先進事例として、株式会社SBI証券 執行役員 IT企画部長 武藤 恵慈氏をお招きし、小澤とのFireside Chatを実施しました。かつてはシステムや言語が乱立する課題を抱えていた同社は内製化へと大きく舵を切り、大規模かつ多数のプロジェクトを効率的に推進しています。詳細なセッション内容は、近日中に公開予定です。\n\nこの日のイベントでは、Staplesの以下の発言が印象に残りました。\n\n「ソフトウェア開発は、コードを書くことから価値を創ることへと変化しています」\n\nGitLabは単なるツールから、人間とAIエージェントが協調して働くための基盤である「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」へと進化します。AIのパラドックスを乗り越え、開発者が真のイノベーションに注力できる未来へ。「Transcend（=超越）」というイベント名にふさわしい、新たな時代が幕を開けます。",[673],"","2026-03-10","AIのパラドックスを解くカギはインテリジェント・オーケストレーション【GitLab Transcend Japanレポート】",[675,108,677,696,272,679,680],"DevSecOps","2026年2月10日に開催した「GitLab Transcend Japan」の模様をレポートします。\n",{"featured":12,"template":13,"slug":699},"event-report-transcend-tokyo-2026",{"content":701,"config":710},{"heroImage":702,"body":703,"authors":704,"updatedDate":705,"date":706,"title":707,"tags":708,"description":709,"category":9},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1770082992/ll61ekf2lcgogkgay69j.jpg","*2026年2月5日追記：本文内に東レ様の事例を追加しました。*\n\n2025年11月に開催した年次イベント「GitLab Epic Tour Japan 2025」の模様をお伝えします。\n\n> 【期間限定！動画で見る】GitLab Epic Tour Japan 2025 オンデマンド配信は[こちら](https://www.event-site.info/gitlab-epic-conference-japan-2025/?r=eventreport)\n\nGitLabは2025年11月28日、都内で年次イベントで「GitLab Epic Tour Japan 2025 〜AI駆動ソフトウェア開発の攻めと守り〜」を開催しました。生成AIの登場により、ソフトウェア開発の現場は大きな変化にさらされることになりました。コード生成AIを活用して生産性向上を狙う「攻め」については、すでに多くの開発者が取り組んでいます。一方、AIが生成したコードの脆弱性をどうすべきかという「守り」の重要性が、かつてないほど高まっています。この日のイベントでは、AI時代の開発プラットフォームのあり方、そして日本企業が直面する課題への具体的な処方箋を示しました。本稿では、主要セッションの内容を中心に、イベントの全容をレポートします。\n\n## **「DevSecOps認知度30%」の数年後に、AI Native時代がやってきた**\n\n![「DevSecOps認知度30%」の数年後に、AI Native時代がやってきた](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1770083035/sp4llxhmbx2kcawgexyp.jpg \"GitLab合同会社 Japan Country Manager 小澤 正治\")\n\nオープニングセッションでは、GitLab Japan Country manager小澤 正治がご挨拶させていただきました。小澤は2年半前の入社当時を振り返り、次のように語ります。\n\n「当時、経済産業省のレポートを読むと、国内の[DevSecOps](https://about.gitlab.com/ja-jp/topics/devsecops/)の認知度はわずか30%でした。正直、どうしようかと震えていたのですが、状況は大きく変わりました。この変化にワクワクしています」\n\nこの2年半で、GitLab自身も大きく進化しました。当時は単に「[DevSecOps](https://about.gitlab.com/ja-jp/topics/devsecops/) Platform」でしたが、AI要素を付加した「AI Powered」が枕詞になりました。そして現在は、「AI Native [DevSecOps](https://about.gitlab.com/ja-jp/topics/devsecops/) Platform」です。つまり、GitLabそのものがAIを中核に据えたプラットフォームへと成長したと言えます。\n\n![「DevSecOps認知度30%」の数年後に、AI Native時代がやってきた](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1770083037/z1vvb6yuqznqlpe9nukf.jpg \"GitLab合同会社 Staff Regional Marketing Manager 川口 修平\")\n\n続いて登壇したStaff Regional Marketing Manager 川口 修平は、AI導入により開発者1人あたり年間120万円相当の工数を削減でき、その結果として日本の経済効果が約1兆6000億円に上るという試算を[紹介](https://japanese-developer-survey.about.gitlab-review.app/ja-jp/developer-survey/japan/)。ただし、AI活用に立ちはだかる困難を、「3つの壁」として提示しました。\n\nまずは、技術的負債の壁。レガシーコードやドキュメント不足が、AIのコンテキスト理解を妨げています。続いて、セキュリティリスクの壁。 AI生成コードの約45%に脆弱性が含まれるというデータがあり、インシデントを防ぐ防災に加えて、被害を最小限にする減災の考え方も不可欠になります。最後に、人材の壁。エンジニアの役割はコードを書くことから、AIの成果物が正しいかどうかを評価することへシフトします。\n\nこれらの課題を解決するカギになるのが、[GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/ja-jp/gitlab-duo-agent-platform/)（以下、DAP）です。開発サイクル上のすべての情報を単一データストアへと集約することで、AIがコンテキストを深く理解し、精度が高く、かつ自律的な支援が可能になります。\n\n## **「Prompt to Production」の危険性と、自律型AIエージェントの未来**\n\n![「Prompt to Production」の危険性と、自律型AIエージェントの未来](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1770083038/ydpympgpv51g0tncpw7j.jpg \"GitLab CTO Asia Pacific & Japan Andrew Haschka\")\n\n続いて登壇したGitLab CTO Asia Pacific & Japan Andrew Haschka氏は、アジア太平洋地域のリーダーたちとの対話から得た知見をに基づき、AI活用の次のステージについて語りました。\n\nHaschkaは、「AIを正しく機能させるためには、開発の全工程を網羅した“信頼できる唯一の情報源”が不可欠です」と強調します。現在、多くの企業は開発現場にAIを導入していますが、その用途は「AIコーディング」に偏りすぎています。しかしながら、計画、テスト、セキュリティといった周辺プロセスにも、AIによる最適化の余地があるのです。\n\n「私は、ガバナンスがない状態で、バラバラのAIツールを使うことをPrompt to Productionと呼び、危険視しています。テストやセキュリティチェックをスキップし、プロンプトの結果をいきなり本番環境へ反映してしまうリスクがあるためです」（Haschka）\n\nこの問題を解決するのが、[DAP](https://about.gitlab.com/ja-jp/gitlab-duo-agent-platform/)と[Agentic Flows](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/duo_agent_platform/flows/)。人間がAIに質問して答えを得るチャットボット形式とは一線を画す概念で、1人の人間が多数のAIエージェントを指揮します。すると、エージェント同士が連携し、計画から実装、テストまでを自律的な流れとして実行することになります。\n\nHaschkaは、「GitLabのAIエージェントは、組織のポリシーというガードレールの下で動きます。だからこそ、リスクを最小限に抑えながらイノベーションを加速できるのです」と話します。「AIは、開発者のためにコードを書いてくれるだけでなく、チームメンバーとして一緒に働いてくれる存在になります」。\n\nAIツールをバラバラに使う段階は終わりました。すでに、統合プラットフォーム上でAIを“良き同僚”として迎え入れる環境は整っています。\n\n## **3つの壁を突破する具体的アプローチ**\n\n![3つの壁を突破する具体的アプローチ](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1770083038/gazgh2phoxeiglbzsutt.jpg \"GitLab合同会社 ソリューションアーキテクト 本部長 藤田 周\")\n\n続いて、ソリューションアーキテクト 本部長 藤田 周が登壇しました。藤田は、オープニングで提示された3つの壁に対する、より実践的で技術的な解決策を深掘りしました。\n\n技術的負債の壁は、リアーキテクチャで乗り越えます。古いシステムを単にクラウドに乗せ換える「リホスト」や、すべてを作り直す「リビルド」は、コストの面でも効果の面で現実的にならないケースが目につきます。そこで藤田は、生成AIを活用した「リアーキテクチャ」を提唱します。\n\n具体的には、まずレガシーコードをAIに読み込ませ、人間にとってもAIにとっても理解しやすい「マークダウン形式の設計書」を出力。ブラックボックス化した仕様を可視化した上で、モダンなコードとテストケースをAIに生成させるというアプローチを取ります。これにより、手のつけられなかった旧来のシステムが、最新のアーキテクチャ上で以前と同様の機能を提供してくれるようになります。\n\nセキュリティリスクの壁は、スピードがカギを握ることになります。巷間、「脆弱性が公開されてから攻撃が始まるまで、わずか15分」という数字が語られていますが、これは現実です。攻撃を受けてから人間が会議を開き、パッチ適用の計画を立てている間に、攻撃者はすでに侵入を開始しているのです。\n\n藤田はデモを通じて、GitLabの[Security Analyst Agent](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/duo_agent_platform/agents/foundational_agents/security_analyst_agent/)がこのスピードに対抗できることを示しました。AIエージェントが膨大な脆弱性情報の中から誤検知を取り除き、自動で対応すべき優先順位を付け、さらに修正コードまで作成してくれます。人間はAIの提案を確認してマージボタンを押すだけです。藤田は、「精神論や手動チェックではもう守りきれないのです」と語りました。\n\n人材の壁をクリアする第一歩は、伴走支援のエコシステムを構成することです。エンジニアに求められるスキルセットが変化する中、何らかのツールを導入したり、担当者のスキルアップを図るだけでは、解決策になりません。藤田氏は、専門性の高いパートナー企業による伴走支援の重要性について話し、GitLabをプラットフォームとして開発プロセスを最適化すると同時に、優れたパートナー企業をプロセスに取り込み、さらに組織変革をセットで進めます。その際に、パートナー企業が組織変革についてもサポートしてくれれば理想でしょう。\n\n藤田は講演の中で、[DAP](https://about.gitlab.com/ja-jp/gitlab-duo-agent-platform/)による開発の自律化についても紹介しました。AIが先回りして動いてくれる一例が「Issue to MR」です。AIがイシューを読み、計画を立て、コードを書き、マージリクエストまで作成します。また、人間がレビューする前にAIがセキュリティや規約チェックを行う機能により、人間の負荷を劇的に下げることができます。これら一連の仕組みは、プロジェクト全体のコンテキストをAIが理解することで支えられています。\n\n## **4社の最新事例発表も実施**\n\n![4社の最新事例発表も実施](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1770083239/nilg9jbd5b6p6epbybqw.jpg \"お客様の講演\")\n\nこの日のイベントでは、ピクシブ株式会社様、東レ株式会社様、日立グループ様（株式会社日立プラントサービス様、株式会社日立システムズ様）、株式会社みんなの銀行様（登壇順）の4社のユーザー企業様がご登壇され、それぞれの挑戦についてご共有いただきました。各社の取り組みについては、以下のリンクよりご覧ください。\n\n・[株式会社みんなの銀行様](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/epic-tokyo-2025-minna-no-ginko/)\n\n・[東レ株式会社様](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/epic-tokyo-2025-toray/)　\n\n・[ピクシブ株式会社様](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/epic-tokyo-2025-pixiv/)  \n\n・[日立プラントサービス様](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/epic-tokyo-2025-hitachi-hps/)　**NEW!**\n\n## **次は1年後。きっと大きな変化が起きているはず**\n\n![次は1年後。きっと大きな変化が起きているはず](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1770083054/p39lvxa768ifqlezd4jw.jpg \"会場の様子\")\n\nクロージングセッションに再登壇した小澤は、部分最適の罠について強調しました。AIを活用することで特定の作業やプロセスが高速化したとしても、それが故に別の場所にボトルネックが生まれることになっては意味がありません。全体最適を目指すことが大切で、そのためにGitLabが持つシングルデータストアという基盤が効いてくることになります。\n\nさらに、GitLabが講演した内容と発表された事例を総括し、「かつてDevOpsはSecurityを加えて[DevSecOps](https://about.gitlab.com/ja-jp/topics/devsecops/)になりました。それがいまや完全に[DevSecOps](https://about.gitlab.com/ja-jp/topics/devsecops/)として一体のものとして認識されています。その上で、AI活用が進んでいるのです」と話します。GitLabのAI Native DevSecOpsも、テクノロジーの通過点であり、さらに最適化された未来が待っているのでしょう。\n\n2026年の秋にもまた、GitLabは「Epic Tour Japan」を実施します。\n\n小澤は、「1年先は近いようで遠いです。いまはまだ読めない変化が起きているはずです。しかし、GitLabも世の中のニーズに合わせて柔軟に進化していきます。来年のこのイベントで、これから生まれる新しい事例を皆様にお伝えできることにワクワクしています」と結び、今年のEpic Tourは盛況のうちに幕を閉じました。",[673],"2026-04-17","2026-02-03","AI駆動ソフトウェア開発の攻めと守り【GitLab Epic Tour Japan 2025レポート】",[675,677,696,679,680],"2025年11月に開催した年次イベント「GitLab Epic Tour Japan 2025」の模様をご紹介。",{"featured":12,"template":13,"slug":711},"event-report-epic-tokyo-2025",{"promotions":713},[714,728,740,751],{"id":715,"categories":716,"header":718,"text":719,"button":720,"image":725},"ai-modernization",[717],"ai-ml","Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":721,"config":722},"Get your AI maturity score",{"href":723,"dataGaName":724,"dataGaLocation":244},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":726},{"src":727},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":729,"categories":730,"header":732,"text":719,"button":733,"image":737},"devops-modernization",[731,9],"product","Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":734,"config":735},"Get your DevOps maturity 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