https://about.gitlab.com/blogGitLab2026-02-12T00:37:48.161Zhttps://github.com/jpmonette/feedThe GitLab TeamGitLab Blog RSS feedhttps://about.gitlab.com/favicon.icoAll rights reserved 2026<![CDATA[Monday Merge 2月号：エージェント型AIがついに登場：GitLab Duo GA、18.8、そしてその先へ]]>https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/monday-merge-2026-february-9/2026-02-09T00:00:00.000Zこんにちは👋2月号のMonday Mergeへようこそ。
今月は、ソフトウェア開発のあり方が大きく変わる節目の月です。そしてその中心にいるのがGitLab。GitLab Duo Agent Platformの一般提供開始という大きなマイルストーンを祝いつつ、GitLab 18.8の新機能、さらに業界全体からの示唆に富んだ読み物をご紹介します。
さあ、いきましょう！⚡
GitLab Duo Agent Platformが一般提供開始
これはGitLabにとって、そして世界中のソフトウェアチームにとっても非常に大きな出来事です。
GitLab Duo Agent Platformの一般提供開始により、私たちは「コードを書くのを手助けするAI」を超え、ソフトウェア開発ライフサイクル全体で機能するエージェント型AIの時代へと踏み出しました。
企画、実装、テスト、セキュリティ、デプロイまで、すべてを1つの場所、1つのプラットフォームでオーケストレーションします。
]]>GitLab Japan Teamhttps://about.gitlab.com/blog/authors/gitlab-japan team2026-02-09T00:00:00.000Z<![CDATA[お客様事例：東レ]]>https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/epic-tokyo-2025-toray/2026-02-05T00:00:00.000Z東レについて
]]>GitLab Japan Teamhttps://about.gitlab.com/blog/authors/gitlab-japan team2026-02-05T00:00:00.000Z<![CDATA[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】]]>https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/event-report-epic-tokyo-2025/2026-02-03T00:00:00.000Z2026年2月5日追記：本文内に東レ様の事例を追加しました。
2025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。
【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
GitLab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。
「DevSecOps認知度30%」の数年後に、AI Native時代がやってきた
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。
藤田は講演の中で、DAP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。
]]>GitLab Japan Teamhttps://about.gitlab.com/blog/authors/gitlab-japan team2026-02-03T00:00:00.000Z<![CDATA[お客様事例：みんなの銀行]]>https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/epic-tokyo-2025-minna-no-ginko/2026-01-29T00:00:00.000Zみんなの銀行について
株式会社みんなの銀行は、スマホ完結型の日本初のデジタルバンクを運営する企業。このB2C銀行に加え、APIを通じて金融機能を外部に提供するBaaS（Banking as a Service）事業やシステム外販事業を展開しています。40代未満のユーザーが7割を占め、Google Cloud上で勘定系システムをフルスクラッチ開発している点が大きな特徴です。
GitLab Duo Agent Platformの一般提供が開始されました。ソフトウェア開発ライフサイクル全体にわたるエージェント型AIオーケストレーションを実現します。Agent Platformは、個々のタスクを単独で高速化するAIツールとは異なり、ソフトウェアの計画から構築、セキュリティ確保、リリースまで、AIエージェントを連携させます。これにより、個人の作業効率化と、協調的で複数段階にわたる実際のソフトウェアデリバリーとのギャップを解消します。
セキュリティ分析エージェントを使用すると、エンジニアはGitLab Duo Agentic Chat内で自然言語コマンドを通じて脆弱性を管理できます。脆弱性ダッシュボードを手動で操作したり、一括操作用のカスタムスクリプトを作成する必要はありません。セキュリティチームは、Chat上での会話を通じて、脆弱性のトリアージ、評価、対応ガイダンスの提供が行えます。
セキュリティ分析エージェントは、基本エージェントとしてGitLab Duo Agentic Chatでデフォルトで利用でき、手動セットアップは不要です。
]]>GitLab Japan Teamhttps://about.gitlab.com/blog/authors/gitlab-japan team2026-01-15T00:00:00.000Z<![CDATA[GitLab Duo Agent Platformの正式版リリースを発表]]>https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/gitlab-duo-agent-platform-is-generally-available/2026-01-15T00:00:00.000ZGitLab Duo Agent Platformの正式版リリースを発表できることを大変うれしく思います。これはGitLab、お客様、そして業界全体にとって重要な節目です。ソフトウェア開発ライフサイクル全体にエージェント型AIを導入するというビジョンを実現する最初の一歩となります。
また、GitLab PremiumおよびUltimateサブスクリプションをご利用中のお客様に、追加費用なしでユーザーあたりそれぞれ12ドルおよび24ドルのGitLabクレジットを付与いたします。*これらのクレジットは毎月更新され、GitLab Duo Agent Platformのすべての機能をご利用いただけます。
GitLabクレジットの仕組みを簡単に説明します。GitLabクレジットは、GitLabの使用量ベースの製品に使用される仮想通貨です。GitLab Duo Agent Platformの使用量は、上記の含まれるクレジットから消費されます。その後、組織全体で共有クレジットプールへのコミットメントを決定するか、オンデマンドで月単位でお支払いいただくことができます。詳細については、GitLabクレジットの紹介記事をご覧ください。
GitLab Duo ProまたはDuo Enterpriseサブスクリプションをご利用のお客様は、引き続きこれらの製品をご利用いただくか、いつでもDuo Agent Platformに移行していただけます。Duo Enterpriseの契約残高は、いつでもGitLabクレジットに変換できます。詳細については、GitLab担当者にお問い合わせください。
本日からお試しいただける機能とユースケースをご紹介します。
人間とエージェントが協働するための統合エクスペリエンス
GitLab Duo Agent Platformは、人間とAIエージェントがGitLab内でシームレスに統合できるように設計された、統一されたユーザーエクスペリエンスを提供します。デベロッパーとそのチームは、ほぼすべてのページでDuo Agentic Chatを利用し、コンテキストに応じた質問をしたり、非同期エージェントセッションをフォローしたり、イシュー、マージリクエスト、パイプラインアクティビティなどの使い慣れたワークフロー内でエージェントとやり取りしたりできます。これにより、AIのアクションが透明になり、日常業務を通じて簡単にガイドできるようになります。
Agentic Chat:インテリジェントでコンテキスト認識型のアシスタンス
Gitlab Duo Agentic Chatは、GitLab Web UIおよびIDEで真のマルチステップ推論を実現し、イシュー、マージリクエスト、パイプライン、セキュリティ調査結果などからのライフサイクル全体のコンテキストを活用します。以前リリースされたDuo Chatをベースに、Agentic Chatはユーザーに代わって自律的にアクションを実行し、複雑な質問により包括的に答えることができます。ソフトウェアチームの各メンバーに、オンボーディング、コード品質、提供速度の向上に役立つ、正確でコンテキスト認識型のガイダンスを提供します。
分析
Web UIでは、Agentic Chatはイシュー、エピック、マージリクエストを作成し、要約を提供し、重要な発見を強調し、特定のプロジェクト、イシュー、エピック、マージリクエストなどからのリアルタイムコンテキストに基づいた実用的なガイダンスを提供できます。Agentic Chatは、デベロッパーがIDEまたはGitLabリポジトリ内で、馴染みのないコード、依存関係、アーキテクチャ、プロジェクト構造を理解するのに役立ちます。
コード
Agentic Chatは、幅広い言語とフレームワークにわたって、コード、設定、Infrastructure as Codeを生成できます。バグの修正、アーキテクチャとコードのモダナイゼーション、テストの生成、より迅速なオンボーディングのためのドキュメント作成を支援します。デベロッパーの手元で、Agentic ChatはVS Code、JetBrains IDE、Cursor、Windsurfにおける協働パートナーであり、オプションのユーザーレベルおよびワークスペースレベルのルールで応答をカスタマイズできます。
GitLab Duo Agent Platformにより、デベロッパーは専門のエージェントにタスクを委任できます。このプラットフォームは、基本エージェント、カスタムエージェント、外部エージェントの独自の組み合わせを提供し、すべてGitLabユーザーエクスペリエンスにシームレスに統合されているため、あらゆるタスクに適したエージェントを簡単に選択できます。
**基本エージェント**は、GitLabの専門家によって事前に構築されており、ソフトウェア提供サイクルで最も複雑なタスクを処理する準備が整っています。以下の基本エージェントは、GitLab Duo Agent Platformの正式版の一部として含まれており、その他のエージェントは現在ベータ版で、近日中に提供予定です。
MCP Client:GitLab Duo Agent Platformをチームが既に使用しているツールに接続
MCPクライアントにより、IDE内のGitLab Duo Agent PlatformがJira、Slack、Confluence、その他のMCP対応ツールなどの外部システムに安全に接続し、コンテキストを取り込み、DevSecOpsツールチェーン全体でアクションを実行できるようになります。
個々のツール内でAIアシスタンスがサイロ化されるのではなく、MCPクライアントはGitLab Duo Agent Platformが、計画、協働、実行が実際に行われるシステム全体を理解し、動作することを可能にします。これにより、手動でのコンテキスト切り替えが削減され、チームが実際に作業する方法を反映した、より完全なエンドツーエンドのAI駆動ワークフローが実現します。
**グループベースのアクセス制御:**管理者は、どのユーザーがGitLab Duo Agent Platform機能にアクセスできるかを管理する名前空間レベルのルールを定義でき、組織全体での即時有効化から段階的なロールアウトまで、柔軟な採用をサポートします。LDAPおよびSAML統合により、手動設定なしで大規模なガバナンスを実現できます。
]]>Bill Stapleshttps://about.gitlab.com/blog/authors/bill-staples2026-01-15T00:00:00.000Z<![CDATA[GitLab Duo Agent Platform向けの使用量ベースの価格設定、GitLabクレジットのご紹介]]>https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/introducing-gitlab-credits/2026-01-15T00:00:00.000ZGitLabクレジットは、エージェント型AIにおけるシート単位の価格設定が適していないという課題から生まれました。
さらに、GitLab Duo Agent Platformは、Duo Pro、Duo Enterprise、その他市場に出回っているAIデベロッパーツールとは異なります。エージェントやエージェント型ワークフローは、チームがAIサポートを必要とするときに呼び出すことができ、バックグラウンドで実行されているSDLCイベントによってトリガーされます。Duo Agent Platformにより、エージェント型AIはもはやユーザーシートにのみ紐付けられるものではなくなりました。
GitLabクレジットは、GitLab Duo Agent Platformから始まる使用量ベースの価格設定のための新しい仮想通貨として、これらの課題に対応します。これにより、GitLabアカウント(PremiumまたはUltimate)を持つ組織内のすべてのメンバーが、AIシートの料金を支払うことなく、自分で呼び出す場合もバックグラウンドエージェントとして設定する場合も、エージェント型AI機能を利用できるようになります。
GitLabクレジットの仕組み
GitLabクレジットは、組織全体でプールされます。GitLab Duo Agent Platformの使用量は、GitLabクレジットから引き落とされます。これには、エージェントとエージェント型フローの同期および非同期使用の両方が含まれます。具体的には次のとおりです:
引き落とされるクレジット量は、大規模言語モデルによるエージェント型リクエストの数に基づいています(詳細はこちら)。より多くのLLMが利用可能になるにつれて、GitLab Duo Agent Platformでの使用に対して認定し、このリストに追加していきます。これにより、お客様は消費方法を透明に確認できます。
簡潔にするために、各GitLabクレジットのオンデマンド定価は1ドルです。GitLab Duo Agent Platformをコミットメントなしで使用でき、使用量は毎月(各月末に)請求されます。年間契約にサインアップするエンタープライズのお客様には、月間クレジットの数量割引を提供します。
期間限定プロモーション*として、PremiumおよびUltimateのアクティブなサブスクリプションをお持ちのすべてのGitLabのお客様には、それぞれユーザーあたり月額12ドルと24ドルの含まれるクレジットが自動的に付与されます。これらのクレジットは、プロモーション期間が終了するまで毎月更新され、追加費用なしでGitLab Duo Agent Platformのすべての機能にアクセスできます。請求条件に同意すると、含まれるクレジットを超える使用量は、コミット済みの月間クレジットまたはオンデマンドクレジットで請求されます。
GitLabクレジットによるコストガバナンス
GitLabクレジットのサイジング: アカウントチームは、GitLab Duo Agent PlatformのGA(一般提供)の一環として、毎月必要なGitLabクレジット数を見積もるサイジング計算ツールを用意しています。この計算ツールは、ベータ期間中に観察された使用パターンで構築されています。さらに、既存または新規のお客様として、実際の使用量の見積もりを確認するために無料トライアルをリクエストできます。
使用制限: 特定のチームまたはプロジェクトに対してGitLab Duo Agent Platformへのアクセスを有効または無効にできるため、承認された使用のみがクレジットに計上されます。また、GA直後にユーザーレベルの制限を追加し、GitLab Duo Agent Platform機能を使用してクレジットを引き落とせるユーザーを管理できるようにする予定です。
シート単位のGitLab Duo Pro/EnterpriseからDuo Agent Platform用GitLabクレジットへのアップグレード
GitLab Duo ProおよびDuo Enterpriseを購入してご利用中の場合、引き続きサポート対象のオプションとしてこれらの機能を使用できます。いつでもGitLab Duo Agent Platformにアップグレードでき、「クラシック」Duoでできることに加えて、エージェント型チャット、追加の基本エージェント、カスタムエージェントとフロー、外部エージェントなどの新機能にアクセスできます。
アップグレード時に、GitLab Duo ProおよびDuo Enterpriseのシートへの投資を、Duo Agent Platform用GitLabクレジットに繰り越します。シートコミットメントの残りのドル額は、数量ベースの割引を受けた月間GitLabクレジットと交換されます。月間GitLabクレジットは、以前にDuoシートが割り当てられていたユーザーだけでなく、許可した組織内のすべてのチームメンバーで共有できます。
** GitLab Duo with Amazon QおよびGitLab Dedicated for Government のお客様は除きます。
GitLab Duo Agent Platformと、エージェント型AIがチームの働き方を変革するすべての方法について詳しく知りたい場合は、GitLab Duo Agent Platformページをご覧ください。既存のGitLabのお客様の場合は、GitLabアカウントマネージャーまたはパートナーに連絡して、プラットフォーム機能のライブデモをスケジュールしてください。
GitLabクレジット FAQ
1. GitLabクレジットとは何ですか。また、GitLabがこれを導入した理由は何ですか。
GitLabクレジットは、GitLab Duo Agent Platformから始まる、使用量ベースのGitLab機能向けの新しい仮想通貨です。GitLabがこのモデルを導入したのは、シート単位の価格設定により組織がエンジニアリングチーム内でAIアクセスを配分せざるを得なくなり、Duo Agent Platformの使用がシートだけに紐付けられるものではないためです。クレジットは組織全体でプールされるため、個別にシートを事前購入することなく、すべてのチームメンバーにAI機能へのアクセスを提供したり、バックグラウンドでのエージェントワークフローを設定したりできます。
含まれるクレジットはユーザーごとのレベルで、毎月更新され、追加費用なしでGitLab Duo Agent Platformのすべての機能へのアクセスを可能にします。これらの含まれるクレジットを超える使用量は、別途請求されます。これらの含まれるプロモーションクレジットは、GA後の期間限定で利用可能であり、GitLabの裁量により変更される可能性があります。
]]>Manav Khuranahttps://about.gitlab.com/blog/authors/manav-khurana2026-01-15T00:00:00.000Z<![CDATA[AIカタログ：エージェントやフローの検索、作成、共有]]>https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/ai-catalog-discover-and-share-agents/2026-01-14T00:00:00.000Z8部構成ガイド「GitLab Duo Agent Platformを始める」のパート5へようこそ。開発ライフサイクル内でのAIエージェントとワークフローの構築・デプロイをマスターします。最初の対話から完全カスタマイズ可能なプロダクション対応の自動化ワークフローまで、段階的なチュートリアルに従ってください。
]]>Itzik Gan Baruchhttps://about.gitlab.com/blog/authors/itzik-gan baruch2026-01-14T00:00:00.000Z<![CDATA[GitLab Duo Agent Platformのカスタマイズ：チャットルール、プロンプト、ワークフロー]]>https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/customizing-gitlab-duo-chat-rules-prompts-workflows/2026-01-14T00:00:00.000Z8部構成ガイド「GitLab Duo Agent Platformを始める」のパート8へようこそ。開発ライフサイクル内でのAIエージェントとワークフローの構築・デプロイをマスターします。最初の対話から完全カスタマイズ可能なプロダクション対応の自動化ワークフローまで、段階的なチュートリアルに従ってください。
]]>Itzik Gan Baruchhttps://about.gitlab.com/blog/authors/itzik-gan baruch2026-01-14T00:00:00.000Z<![CDATA[GitLab Duo Agentic Chatを始める]]>https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/getting-started-with-gitlab-duo-agentic-chat/2026-01-14T00:00:00.000Z8部構成ガイド「GitLab Duo Agent Platformを始める：完全ガイド」のパート2へようこそ。開発ライフサイクル内でのAIエージェントとワークフローの構築・デプロイをマスターします。初めての対話から完全カスタマイズ可能な本番環境対応の自動化ワークフローまで、段階的なチュートリアルに従ってください。
GitLab Duo Agentic Chatは、開発ワークフロー全体でAIエージェントとやり取りするための主要なインターフェースです。質問に答えるだけのシンプルなQ&Aチャットボットとは異なり、あなたの代わりにアクションを実行できる自律型AI協働パートナーです。コードの作成と変更、マージリクエストのオープン、イシューやエピックのトリアージと更新、SDLC全体のプラットフォームコンテキストを使用したワークフローの実行を行いながら、すべてのステップであなたに情報を提供し続けます。
GitLab Duo Agentic ChatはIDEとGitLab UIでサポートされています。今後のリリースでは、現在開発中のGitLab Duo CLIによるターミナルサポートが提供されます。詳細については製品エピックをフォローしてください。
GitLab Duo Agentic Chatを学んだので、パート3：エージェントを理解する：基本エージェント、カスタムエージェント、外部エージェントでさまざまなタイプのエージェントとカスタムエージェントの作成方法を学習しましょう。基本エージェントを操作して、チーム用のカスタムエージェントを作成し、Claude CodeやOpenAI Codexなどの外部エージェントを統合します。
]]>Itzik Gan Baruchhttps://about.gitlab.com/blog/authors/itzik-gan baruch2026-01-14T00:00:00.000Z<![CDATA[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/2026-01-14T00:00:00.000ZGitLab Duo Agent Platformは、ソフトウェア開発ライフサイクル全体に複数の高度なアシスタント（エージェント）を統合した新しいAI搭載ソリューションです。DevSecOps全体でデベロッパーがAIエージェントと非同期で協働するオーケストレーションレイヤーとして機能し、直線的なワークフローを動的で並列的なプロセスに変革します。
GitLab Duo Agent Platformは、Duo ProおよびEnterpriseの置き換えではなく進化版です。デベロッパーとAIの1対1のやり取りから、多対多のチームとエージェントの協働へと移行する上位セットです。
Duo Proは、IDEにおけるAI搭載のコード提案とチャットにより、個々のデベロッパーの生産性を向上させました。
Duo Enterpriseは、コーディングを超えて、ソフトウェア開発ライフサイクル全体にわたる包括的なAI機能を提供するように拡張されました。しかし、それは依然として主にユーザーとAIアシスタントの1対1のやり取りを可能にするアプローチであり、一度に1つのユースケースに対応する主にQ&A体験でした。
Duo Agent Platformは、1対1のやり取りから多対多のチームとエージェントの協働へと移行し、専門のエージェントがソフトウェアライフサイクル全体にわたる日常的なタスクを自律的に処理します。
]]>Itzik Gan Baruchhttps://about.gitlab.com/blog/authors/itzik-gan baruch2026-01-14T00:00:00.000Z<![CDATA[GitLab Duo Agent Platformの紹介]]>https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/introduction-to-gitlab-duo-agent-platform/2026-01-14T00:00:00.000Z8部構成ガイド「GitLab Duo Agent Platformを始める：完全ガイド」のパート1へようこそ。開発ライフサイクル内でのAIエージェントとワークフローの構築・デプロイをマスターします。初めての対話から完全カスタマイズ可能な本番環境対応の自動化ワークフローまで、段階的なチュートリアルに従ってください。
GitLab Duo Agent Platformは、ソフトウェア開発ライフサイクル全体でデベロッパーがAIとやり取りする方法を根本的に変革します。コードだけでなくSDLC全体のコンテキストにまで範囲を広げ、複数の専門AIエージェントがチームと協働し、複雑なタスクを非同期で処理する一方で、デベロッパーはイノベーションと問題解決に集中できます。
GitLab Duo Agent Platformは、従来の直線的な開発ワークフローを、複数のエージェントが連携する動的なコラボレーションシステムへと変革します。
GitLab Duo Agent Platformは、包括的なAIアシスタンスを提供するために連携する、複数の相互接続されたコンポーネントで構成されています。以下の図は、GitLab Duo Agent Platformとのユーザーインタラクション方法を示しています。 ユーザーがエージェントを操作する4つの方法を説明します。
チームがGitLab Duo Agent Platformとやり取りする方法
エージェントを使用する4つの方法
GitLab Duo Agentic Chat — GitLab UIまたはIDEでチャットパネルを開き、基本エージェントやカスタムエージェントと対話的な会話を行います。利用可能なAIモデルから選択し、リアルタイムのサポートを受けます。
]]>Itzik Gan Baruchhttps://about.gitlab.com/blog/authors/itzik-gan baruch2026-01-14T00:00:00.000Z<![CDATA[AIワークフローの監視、管理、自動化]]>https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/monitor-manage-automate-ai-workflows/2026-01-14T00:00:00.000Z8部構成ガイド「GitLab Duo Agent Platformを始める：完全ガイド」のパート6へようこそ。本シリーズでは、開発ライフサイクル内でAIエージェントやワークフローを構築・デプロイする方法をマスターします。初めての操作から本番環境対応の自動化ワークフローの構築まで、フルカスタマイズ可能なチュートリアルに沿って解説します。
]]>Itzik Gan Baruchhttps://about.gitlab.com/blog/authors/itzik-gan baruch2026-01-14T00:00:00.000Z<![CDATA[エージェントを理解する：基本エージェント、カスタムエージェント、外部エージェント]]>https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/understanding-agents-foundational-custom-external/2026-01-14T00:00:00.000Z8部構成ガイド「GitLab Duo Agent Platformを始める」のパート3へようこそ。開発ライフサイクル内でのAIエージェントとワークフローの構築・デプロイをマスターします。最初の対話から完全カスタマイズ可能なプロダクション対応の自動化ワークフローまで、段階的なチュートリアルに従ってください。
Your speciality is that you can correlate static SDLC data with runtime data from CI/CD pipelines, logs, and other tool calls necessary.
Expect that the user has advanced knowledge, but always provide commands and steps to reproduce your analysis so they can learn from you.
Start with a short summary and suggested actions, and then go into detail with thoughts, analysis, suggestions.
Think creative and consider unknown unknowns in your debug journey.
あなたはDev、Ops、DevOps、SREの専門家であり、コードと実行時障害のデバッグができます。
あなたの専門性は、静的なSDLCデータとCI/CDパイプライン、ログ、その他必要なツール呼び出しから得られる実行時データを相関させることができる点です。
ユーザーの知識レベルは高いと想定しますが、分析を再現できるよう具体的なコマンドと手順を提示し、学習を促してください。
短い要約と推奨アクションから始め、その後、考察、分析、提案を詳細に説明してください。
デバッグの過程では創造的に考え、未知の未知（unknown unknowns）も考慮してください。
]]>Itzik Gan Baruchhttps://about.gitlab.com/blog/authors/itzik-gan baruch2026-01-14T00:00:00.000Z<![CDATA[フローを理解する：マルチエージェントワークフロー]]>https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/understanding-flows-multi-agent-workflows/2026-01-14T00:00:00.000Z8部構成ガイド「GitLab Duo Agent Platformを始める」のパート4へようこそ。開発ライフサイクル内でのAIエージェントとワークフローの構築・デプロイをマスターします。最初の対話から完全カスタマイズ可能なプロダクション対応の自動化ワークフローまで、段階的なチュートリアルに従ってください。
version: "v1"
environment: ambient
components:
- name: "implement_feature"
type: AgentComponent
prompt_id: "implementation_prompt"
inputs:
- from: "context:goal"
as: "user_goal"
- from: "context:project_id"
as: "project_id"
toolset:
- "get_issue"
- "get_repository_file"
- "list_repository_tree"
- "find_files"
- "blob_search"
- "create_file"
- "create_commit"
- "create_merge_request"
- "create_issue_note"
ui_log_events:
- "on_agent_final_answer"
- "on_tool_execution_success"
- "on_tool_execution_failed"
prompts:
- name: "Cheapflights Feature Implementation（Cheapflights機能実装）"
prompt_id: "implementation_prompt"
unit_primitives: []
prompt_template:
system: |
You are an expert full-stack developer specializing in travel booking platforms, specifically Cheapflights（あなたは旅行予約プラットフォーム、特にCheapflightsを専門とするエキスパートフルスタックデベロッパーです）.
Your task is to（あなたのタスクは以下のとおりです）:
1. Extract the issue IID from the goal (look for "Issue IID: XX")
2. Use get_issue with project_id={{project_id}} and issue_iid to retrieve issue details
3. Analyze the requirements for the flight search feature
4. Review the existing codebase using list_repository_tree, find_files, and get_repository_file
5. Design and implement the solution following Cheapflights best practices
6. Create all necessary code files using create_file (call multiple times for multiple files)
7. Commit the changes using create_commit
8. Create a merge request using create_merge_request
9. Post a summary comment to the issue using create_issue_note with the MR link
1. ゴールからイシューIIDを抽出する(「Issue IID: XX」を探す)
2. project_id={{project_id}}とissue_iidを使用してget_issueでイシューの詳細を取得
3. フライト検索機能の要件を分析
4. list_repository_tree、find_files、get_repository_fileを使用して既存のコードベースをレビュー
5. Cheapflightsのベストプラクティスに従ってソリューションを設計・実装
6. create_fileを使用して必要なコードファイルをすべて作成(複数ファイルの場合は複数回呼び出し)
7. create_commitを使用して変更をコミット
8. create_merge_requestを使用してマージリクエストを作成
9. create_issue_noteを使用してMRリンク付きの概要コメントをイシューに投稿
Cheapflights Domain Expertise（Cheapflightsドメインの専門知識）:
- Flight search and booking systems (Amadeus, Sabre, Skyscanner APIs)
- Fare comparison and pricing strategies
- Real-time availability and inventory management
- Travel industry UX patterns
- Performance optimization for high-traffic flight searches
- フライト検索・予約システム(Amadeus、Sabre、Skyscanner API)
- 運賃比較と価格戦略
- リアルタイムの空席状況と在庫管理
- 旅行業界のUXパターン
- 高トラフィックのフライト検索のためのパフォーマンス最適化
Code Standards（コーディング基準）:
- Clean, maintainable code (TypeScript/JavaScript/Python/React)
- Proper state management for React components
- RESTful API endpoints with comprehensive error handling
- Mobile-first responsive design
- Proper timezone handling (use moment-timezone or date-fns-tz)
- WCAG 2.1 accessibility compliance
- クリーンで保守性の高いコード(TypeScript/JavaScript/Python/React)
- Reactコンポーネントの適切な状態管理
- 包括的なエラーハンドリングを備えたRESTful APIエンドポイント
- モバイルファーストのレスポンシブデザイン
- 適切なタイムゾーン処理(moment-timezoneまたはdate-fns-tzを使用)
- WCAG 2.1アクセシビリティ準拠
Flight-Specific Best Practices（フライト固有のベストプラクティス）:
- Accurate fare calculations (base fare + taxes + fees + surcharges)
- Flight duration calculations across timezones
- Search filter logic (price range, number of stops, airlines, departure/arrival times)
- Sort algorithms (best value, fastest, cheapest)
- Handle edge cases: date line crossing, daylight saving time, red-eye flights
- Currency amounts use proper decimal handling (avoid floating point errors)
- Dates use ISO 8601 format
- Flight codes follow IATA standards (3-letter airport codes)
- 正確な運賃計算(基本運賃 + 税金 + 手数料 + 追加料金)
- タイムゾーンをまたぐフライト時間の計算
- 検索フィルターロジック(価格帯、経由便数、航空会社、出発/到着時刻)
- ソートアルゴリズム(ベストバリュー、最速、最安値)
- エッジケースの処理: 日付変更線の通過、サマータイム、深夜便
- 通貨金額は適切な小数処理を使用(浮動小数点エラーを回避)
- 日付はISO 8601形式を使用
- フライトコードはIATA標準に従う(3文字の空港コード)
Implementation Requirements（実装要件）:
- No TODOs or placeholder comments
- All functions must be fully implemented
- Include proper TypeScript types or Python type hints
- Add JSDoc/docstring comments for all functions
- Comprehensive error handling and input validation
- Basic unit tests for critical functions
- Performance considerations for handling large result sets
- To-Doやプレースホルダーコメントは不可
- すべての関数を完全に実装
- 適切なTypeScript型またはPython型ヒントを含める
- すべての関数にJSDoc/docstringコメントを追加
- 包括的なエラーハンドリングと入力検証
- 重要な関数の基本的な単体テスト
- 大規模な結果セットを処理するためのパフォーマンス考慮
CRITICAL - Your final comment on the issue MUST include（重要 - イシューへの最終コメントには以下を必ず含める）:
- Implementation Summary: Brief description of what was implemented
- Files Created/Modified: List of all files with descriptions
- Key Features: Bullet points of main functionality
- Technical Approach: Brief explanation of architecture/patterns used
- Testing Notes: How to test the implementation
- Merge Request Link: Direct link to the created MR (format: [View Merge Request](MR_URL))
- 実装概要: 実装内容の簡潔な説明
- 作成/変更されたファイル: すべてのファイルのリストと説明
- 主要機能: 主な機能の箇条書き
- 技術的アプローチ: アーキテクチャ/パターンの簡潔な説明
- テストに関する注意事項: 実装のテスト方法
- マージリクエストリンク: 作成されたMRへの直接リンク(形式: [マージリクエストを見る](MR_URL))
IMPORTANT TOOL USAGE（重要なツールの使用方法）:
- Extract the issue IID from the goal first (e.g., "Issue IID: 12" means issue_iid=12)
- Use get_issue with project_id={{project_id}} and issue_iid=<extracted_iid>
- Create multiple files by calling create_file multiple times (once per file)
- Use create_commit to commit all files together with a descriptive commit message
- Use create_merge_request to create the MR and capture the MR URL from the response
- Use create_issue_note with project_id={{project_id}}, noteable_id=<issue_iid>, and body=<your complete summary with MR link>
- Make sure to include the MR link in the comment body so users can easily access it
- まずゴールからイシューIIDを抽出(例: 「Issue IID: 12」はissue_iid=12を意味する)
- project_id={{project_id}}とissue_iid=<抽出したiid>でget_issueを使用
- create_fileを複数回呼び出して複数のファイルを作成(ファイルごとに1回)
- create_commitを使用して、わかりやすいコミットメッセージですべてのファイルを一緒にコミット
- create_merge_requestを使用してMRを作成し、レスポンスからMR URLを取得
- project_id={{project_id}}、noteable_id=<issue_iid>、body=<MRリンクを含む完全な概要>でcreate_issue_noteを使用
- ユーザーが簡単にアクセスできるように、コメント本文にMRリンクを必ず含める
user: |
Goal: {{user_goal}}
Project ID: {{project_id}}
Please complete the following steps（以下の手順を完了してください）:
1. Extract the issue IID and retrieve full issue details
2. Analyze the requirements thoroughly
3. Review the existing codebase structure and patterns
4. Implement the feature with production-ready code
5. Create all necessary files (components, APIs, tests, documentation)
6. Commit all changes with a clear commit message
7. Create a merge request
8. Post a detailed summary comment to the issue including the MR link
1. イシューIIDを抽出し、イシューの詳細を取得
2. 要件を徹底的に分析
3. 既存のコードベース構造とパターンをレビュー
4. 本番環境対応のコードで機能を実装
5. 必要なすべてのファイルを作成(コンポーネント、API、テスト、ドキュメント)
6. 明確なコミットメッセージですべての変更をコミット
7. マージリクエストを作成
8. MRリンクを含む詳細な概要コメントをイシューに投稿
placeholder: history
params:
timeout: 300
routers:
- from: "implement_feature"
to: "end"
flow:
entry_point: "implement_feature"
このリリースでは、18.8で予定されているGitLab Duo Agent Platformの一般提供に向けた重要な基盤が追加されています。Custom Flowsによる新しい自動化機能により、チームはYAMLベースの複数ステップからなる再利用可能なワークフローを定義できるようになりました。これにより、重要なイベントが発生した際に、エージェントがパイプラインの失敗を診断したり、依存関係を更新したり、ポリシーチェックを自動で実行したりできます。
Bob Stevensによる”The year AI moves from pilots to practice: Three predictions for government in 2026” では、政府機関がAIのパイロット段階から実運用へ進んでいる様子が描かれています。AIを活用したモダナイゼーションにより、数年規模のレガシーシステム変革が数か月の集中スプリントへと変わり、セキュリティは事後対応から予防型へ移行し、組織全体でソフトウェアを構築できる人の幅が広がると指摘しています。
]]>GitLab Japan Teamhttps://about.gitlab.com/blog/authors/gitlab-japan team2026-01-12T00:00:00.000Z<![CDATA[GitLab.comのセキュリティ強化：多要素認証の必須化]]>https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/strengthening-gitlab-com-security-mandatory-multi-factor-authentication/2026-01-09T00:00:00.000ZGitLab.comのすべてのユーザーアカウントのセキュリティ強化のため、GitLabでは、ユーザー名とパスワードを使用してサインインするすべてのユーザーとAPIエンドポイントに対して、多要素認証（MFA）を必須化します。
多要素認証必須化の理由
今回の変更は、GitLabのSecure by Designへのコミットメントにおける重要な取り組みの1つです。MFAは、ソフトウェア開発業界全体で継続的な脅威となっているクレデンシャルスタッフィング攻撃やアカウント乗っ取り攻撃に対する重要な防御手段となります。
本記事では、世界で9万ライセンス以上の導入実績を持つHAクラスター製品「LifeKeeper for Linux」を使用した、GitLabの冗長化構成を具体的にご紹介します。Amazon EC2環境でのAZ跨ぎ構成を例に、データ共有の仕組み、障害監視とフェイルオーバーの自動化、そして直感的なGUI操作による管理方法まで、実際の検証結果に基づいて解説していきます。
LifeKeeper for Linuxは、サイオステクノロジーが提供するHAクラスター製品で、全世界で9万ライセンス以上の導入実績を持つ信頼性の高いソリューションです。Linux環境におけるアプリケーションの高可用性を実現するために設計されており、GitLabのような重要なDevSecOpsプラットフォームの保護に最適です。
LifeKeeperは、Amazon EC2などのクラウド環境での冗長化にも対応しています。標準機能として「Recovery Kit for Route53」や「Recovery Kit for EC2」が提供されており、クラウド特有のネットワーク構成にも柔軟に対応できます。これにより、オンプレミス環境だけでなく、IaaSを利用したSelf-Managed版GitLabの冗長化も実現可能です。
GitLabのHAクラスター構成
それでは、LifeKeeper for Linuxを使ってどのようにGitLabを冗長化するのかを見てみましょう。
上記の2.については、今回の検証ではQSP（Quick Service Protection）という機能を使っています。QSPはserviceのstatus/stop/startを使って簡易的にソフトウェアを監視や切り替えて保護できる機能です。
[参考]
今回の検証ではソフトウェアの保護にQSPを使用しましたが、LifeKeeperは他に下記の2つの方式に対応しています。
GitLab Duoコード提案のコード生成量やIDEおよび言語別の利用傾向を追跡できるほか、チームによる新しいGitLab Duo Agent Platformフローの採用状況も確認できます。ユーザーレベルの詳細な指標により、チームに継続的な価値をもたらす主要Duo機能について、より深い洞察が得られます。
IDEのGitLab Duo Chatは、リポジトリ内のAGENTS.mdファイル、ユーザーレベルまたはワークスペースレベルで設定されたファイルから、利用可能な指示を自動的に適用します。モノレポの場合、サブディレクトリにAGENTS.mdファイルを配置することで、異なるコンポーネントに合わせた指示を提供できます。
]]>GitLab Japan Teamhttps://about.gitlab.com/blog/authors/gitlab-japan team2025-12-18T00:00:00.000Z<![CDATA[GitLab 18.7:AIによる自動化、ガバナンス、開発者エクスペリエンスの強化]]>https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/gitlab-18-7-advancing-ai-automation/2025-12-18T00:00:00.000ZGitLab 18.7では、開発・運用・セキュリティの機能が強化されました。これにより、AIをワークフローに組み込む際に、より確実な管理と一貫性、そして信頼性が得られるようになります。このリリースは重要なマイルストーンに向けた準備でもあります。それは、2026年1月の18.8リリースで予定されているGitLab Duo Agent Platformの一般提供（GA）です。ただし、これは世界中のあらゆる業界のお客様に提供するために当社が設定した、極めて高い品質基準を引き続き満たすことが前提となります。
GitLab Duo Agent Platformの一般提供では、企業がソフトウェアライフサイクル全体でエージェント型AIを一元管理できる仕組みを導入します。この仕組みは、統一されたルールのもとでAIを活用できるよう設計されています。GitLab内で連携する基盤エージェント、カスタムエージェント、自動化フローを活用することで、チームは企業の基準を守りながら、作業を加速させるエージェント型ワークフローを導入できます。一般提供では、拡張されたAI Catalog機能、より強力な管理制御、信頼性の向上に加え、多様な役割とプロジェクトでのエージェント型AI利用に対応する柔軟な使用量ベース課金モデルが提供される予定です。
18.7リリースは、GitLab Duo Agent Platformの一般提供をサポートする重要な機能が追加されています。新しい自動化機能、強化されたガバナンス制御、セキュリティとパイプライン作成における全般的な機能強化により、チームは作業を効率化し、18.8以降でさらに信頼性の高いエージェント型エクスペリエンスを実現するための基盤を整えることができます。
18.7の新機能:
GitLab Duo Agent Platform
より多くのチームが開発とセキュリティのワークフローにAIを導入する中、GitLabは導入を強力かつ予測可能なものにすることに注力しています。18.7の更新は、GitLab Duo Agent Platformの一般提供（18.8で予定）で完全に実現される、ガイド付きでガバナンスの効いたAIエクスペリエンスの基盤を強化します。
Data Analystエージェントは、チームが自然言語を使用してGitLabデータを探索する簡単な方法を提供し、GitLab Query Language（GLQL）クエリを自動生成し、関連情報を取得し、ダッシュボードや手動でのクエリ作成を必要とせずに明確なインサイトを提示します。ユーザーは、作業量の分析、チーム活動の把握、開発トレンドの特定、イシューとマージリクエストのステータスの監視、ラベル、作成者、マイルストーン、またはその他の基準による作業アイテムの迅速な発見ができます。また、GitLab Flavored Markdownがサポートされている場所であればどこでも埋め込み可能な再利用可能なGLQLクエリを作成し、GitLab内でプロジェクトアクティビティに関する日常的な質問への回答を簡単に共有できます。
Core DevOps
GitLab Duo Agent Platformでのイノベーションは、基盤となるDevOpsエクスペリエンスが同様に効率化され信頼できる場合に最も効果的です。18.7のコアGitLabワークフローの改善により、自動化、パイプライン、再利用可能なコンポーネントが最高レベルの明確性と一貫性で動作することが保証されます。
GitLab Duo Agent Platformは現在ベータ版です。ベータ版および実験的機能を有効化して、フルコンテキストAIがチームのソフトウェア構築方法をどのように変革するかをご体験ください。GitLabが初めての方は、無料トライアルを開始して、開発の未来がAIを活用し、セキュアで、世界で最も包括的なDevSecOpsプラットフォームを通じてオーケストレーションされる理由をご確認ください。
注意: ベータ版のプラットフォーム機能は、GitLab Betaプログラムの一部として利用できます。ベータ期間中は無料で使用でき、一般提供時には、GitLab Duo Agent Platformの有料アドオンオプションとして提供される予定です。
