[{"data":1,"prerenderedAt":758},["ShallowReactive",2],{"/ja-jp/blog/how-gitlab-duo-helps-secure-and-thoroughly-test-ai-generated-code":3,"navigation-ja-jp":41,"banner-ja-jp":441,"footer-ja-jp":451,"blog-post-authors-ja-jp-David O'Regan":657,"blog-related-posts-ja-jp-how-gitlab-duo-helps-secure-and-thoroughly-test-ai-generated-code":672,"assessment-promotions-ja-jp":712,"next-steps-ja-jp":749},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":28,"isFeatured":12,"meta":29,"navigation":30,"path":31,"publishedDate":20,"seo":32,"stem":36,"tagSlugs":37,"__hash__":40},"blogPosts/ja-jp/blog/how-gitlab-duo-helps-secure-and-thoroughly-test-ai-generated-code.yml","How Gitlab Duo Helps Secure And Thoroughly Test Ai Generated Code",[7],"david-oregan",null,"ai-ml",{"slug":11,"featured":12,"template":13},"how-gitlab-duo-helps-secure-and-thoroughly-test-ai-generated-code",false,"BlogPost",{"title":15,"description":16,"authors":17,"heroImage":19,"date":20,"body":21,"category":9,"tags":22,"updatedDate":27},"GitLab Duo開発の現場から： AI生成コードに対するセキュリティ確保と徹底的なテスト","GitLab DuoとGitLab Pages、コードサンプルとプロンプトを使用して、AI生成コードの信頼性とセキュリティを強化する方法をステップごとにご紹介します。",[18],"David O'Regan","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097183/Blog/Hero%20Images/Blog/Hero%20Images/blog-hero-banner-1-0178-820x470-fy25_7JlF3WlEkswGQbcTe8DOTB_1750097183481.png","2024-05-30","___生成系AIは、ソフトウェアの開発、保護、運用を容易にし、ソフトウェア開発業界に重要な変化をもたらしています。この新しいブログシリーズでは、GitLabの製品チームとエンジニアリングチームが、必要なAI機能をエンタープライズ全体に統合し、どのように作成、テスト、デプロイするかをご紹介します。GitLab Duoの新機能によってDevSecOpsチームがお客様にどんな価値をもたらせるようになるか、見ていきましょう！___\n\nソフトウェア開発でAIがますます重要な役割を果たすようになる中、AI生成コードに対するセキュリティ確保や、徹底したテストの実施は極めて重要です。本記事では、AI機能を活用してDevSecOpsワークフローを強化できる[GitLab Duo](https://about.gitlab.com/gitlab-duo/)と、[GitLab Pages](https://docs.gitlab.com/ee/user/project/pages/)を組み合わせて、AI生成コードを安全にテストする手順をステップごとに説明しています。一般的なリスクを軽減する方法や、テストの自動生成、コードのテスト、テストレポートのデプロイなどのプロセスについても取り上げます。これらはすべて、AI生成コードの信頼性を高めるためのアプローチです。\n\n> デモ動画公開！GitLab 17バーチャルローンチイベントで、AI主導のソフトウェア開発の未来を体験しませんか？[今すぐ登録する](https://about.gitlab.com/ja-jp/eighteen/)\n\n## AI生成コードの課題\n\nAI生成コードは、次のような問題に頻繁に直面します。\n\n- アルゴリズムの不一致：不適切または最適化されていないアルゴリズムが生成される場合があります。\n- 依存関係の問題： AIが生成するコードには、古い依存関係や互換性のない依存関係が含まれている可能性があります。\n- セキュリティ上の脆弱性：AIは、セキュリティ上の欠陥を伴うコードを生成することがあります。\n\n上記のように、AI生成コードは、アルゴリズムの不一致、依存関係の問題、セキュリティの脆弱性などの問題によく直面します。プログラミング関連の質問に対するChatGPTの回答について、[Association of Computing Machinery（計算機協会）が発表した最近の研究](https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3613904.3642596)（外部サイト）では、回答の52%に誤った情報が含まれており、77%が過度に冗長であることがわかりました。これらの欠点があるにもかかわらず、ユーザーはChatGPTの包括的でよく構成された回答を35%の割合で好み、誤情報が含まれていても39%の割合でそれを見過ごしました。これらの課題に対処するには、高度なツールとフレームワークを使用する必要があります。\n\n## AIセキュリティとテストに対するGitLabのアプローチ\n\nGitLabでは、開発ワークフロー内にセキュリティ対策を組み込むことに焦点を当てた、包括的なコンテンツ戦略を採用しています。GitLab Duoを活用してAIによるコード生成を応用したり、GitLab Pagesを利用してテストレポートを（ウェブサイトに）埋め込んだりすることで、デベロッパーはAI生成コードのセキュリティと信頼性を確保できます。\n\n以下は、GitLab DuoとGitLab Pagesを組み合わせて、[Flask webサーバー](https://flask.palletsprojects.com/en/3.0.x/)（外部サイト）を実装することでAI生成コードを安全かつ徹底的にテストするための手順ガイドになります。\n\n#### 1. GitLab.comで新しいプロジェクトを作成する\n\n- [GitLab.com](http://GitLab.com)にアクセスします。\n- 「新しいプロジェクト」ボタンをクリックします。\n- 「空白のプロジェクトを作成」を選択します。\n- プロジェクト名を入力します（例：AI_CODE_SECURITY）。\n- 表示レベル（公開、内部、非公開）を設定します。\n- 「プロジェクトを作成」をクリックします。\n\n#### 2. GitLab Duoのコード提案を有効にする\n\n- プロジェクトに移動します。\n- 「Web IDE」ボタンをクリックしてWeb IDEを開きます。\n- GitLab Duoの機能（コード提案、Duoチャットなど）が有効になっていることを確認します。\n- [Web IDE](https://docs.gitlab.com/ee/user/project/web_ide/)でコーディングを開始します。入力する際に、GitLab Duoによるコード提案が表示され、より効率的なコーディングを支援してくれます。\n\n#### 3. Flask Webサーバーを作成する\n\n下のスクリーンショットのコメント（緑色のテキスト）を使用して、Flask Webサーバーを作成できます。\n\n![DGDテスト - 画像1](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097192/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image4_aHR0cHM6_1750097192520.png)\n\n#### 4. GitLab Duoでテストを生成する\n\nユニットテストは、生成されたコードの機能を検証する上で不可欠です。GitLab Duoの` /tests`コマンドを使用して、直接[Web IDE内でテストの提案を生成](https://docs.gitlab.com/ee/user/gitlab_duo_chat_examples.html#write-tests-in-the-ide)します。このコマンドは、具体的な側面（パフォーマンス、リグレッション、特定のフレームワークの使用など）に焦点を当てるために、指示を追加してカスタマイズできます。\n\n##### Web IDEでの使用例：\n\n- テストを生成したいコードを選択します。\n- `/tests`コマンドを使用し、必要に応じて指示を追加します。\n\n![DGDテスト - 画像2](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097192/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image1_aHR0cHM6_1750097192521.png)\n\n#### 5. GitLab Duoチャットを使用してAI生成コードの問題を特定する\n\nGitLab Duoチャットを使用して、AIが生成したコードのレビューと修正を行います。たとえば、Flask Webサーバーのコードにセキュリティ脆弱性がないか確認する場合は、以下のプロンプトを使用します。\n\n```text\nプロンプト：このコードをレビューして、潜在的なセキュリティ脆弱性と依存関係の問題を検証してください。\n```\n\n![DGDテスト - 画像3](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097192/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image2_aHR0cHM6_1750097192523.png)\n\nGitLab Duoチャットを使用することで、上記のコード内の脆弱性を特定しやすくなります。\n\n#### 6. テストレポートを生成する\n\nテストを実行した後、GitLab Pagesを使用してデプロイするテストレポートを生成します。\n\n```text\nプロンプト：GitLab Pagesを使用してデプロイするテストレポートを生成するPythonスクリプトを作成してください。\n```\n\n![DGDテスト - 画像4](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097192/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image3_aHR0cHM6_1750097192525.png)\n\nここでの処理内容は以下のとおりです。\n\n- スクリプトは、test_reportsディレクトリが存在することを確認します。\n- `subprocess.run()`を使用して`test_server.py`ファイルを実行し、出力（テスト結果）をキャプチャします。\n- 出力のRAWデータを`test_reports/test_output.txt`に保存します。\n- テスト結果を読みやすいように`\u003Cpre>`タグ内に埋め込んだHTMLレポートを生成し、`test_reports/index.html`として保存します。\n\n#### 7. GitLab Pagesを使用してテストレポートをデプロイする\n\n[GitLab Pages](https://docs.gitlab.com/ee/user/project/pages/)を使用し、テストレポートを公開します。テストレポートをデプロイするための`.gitlab-ci.yml`ファイルの構成は次のとおりです。\n\n```python\nstages:\n  - test\n  - deploy\ntest_job:\n  stage: test\n  script:\n    - python generate_test_report.py\n  artifacts:\n    paths:\n      - test_reports/\npages:\n  stage: deploy\n  script:\n    - mv test_reports public\n  artifacts:\n    paths:\n      - public\n\n ```\n\nこの構成では、`test_job`ステージでPythonスクリプトを実行してテストレポートを生成します。`pages`ステージでは、`test_reports`ディレクトリが`public`に移動され、GitLab Pagesがそのコンテンツを提供するために使用されます。\n\n#### 8. MRウィジェットにテストレポートを埋め込む\n\n[MRウィジェットにテストレポート](https://docs.gitlab.com/ee/ci/testing/unit_test_reports.html)を埋め込むことで、テストの結果を即座に確認でき、透明性と信頼性を確保できます。これは、次のように、CI/CDパイプラインの構成にテストレポートをアーティファクトとして含めることで実現できます。\n\n```python\n\nstages:\n  - build\n  - test\n  - deploy\n\nbuild_job:\n  stage: build\n  script:\n    - echo \"Building the project...\"\n    - # Your build commands here\n\ntest_job:\n  stage: test\n  script:\n    - mkdir -p test-reports\n    - python test_server.py > test-reports/results.xml\n  artifacts:\n    when: always\n    reports:\n      junit: test-reports/results.xml\n    paths:\n      - test-reports/results.xml\n\npages:\n  stage: deploy\n  script:\n    - mkdir .public\n    - mv test-reports .public/\n  artifacts:\n    paths:\n      - .public\n\n```\nテストレポートをアーティファクトとして含め、レポートセクションに指定することで、GitLabによってテスト結果が自動的にMRウィジェットに表示されます。これにより、テストの結果が即座に確認でき、透明性と信頼性が向上します。\n\n#### ケーススタディ：セキュリティポリシーとスキャナーによるAIの信頼性\n\nAI生成コードのスニペットが、既知の脆弱性を持つ依存関係を取り込んだ状況を想定してみましょう。GitLab Duoとそのセキュリティポリシーを使用することで、この依存関係はコード生成プロセス中に検出されます。AIによって生成された以下のスニペットの例を見てみましょう。\n\n```python\nimport os\nfrom flask import Flask, request\n\napp = Flask(__name__)\n\n@app.route('/search')\ndef search():\n    query = request.args.get('query')\n    execute_os_command(query)\n    return 'You searched for: ' + query\n\ndef execute_os_command(command):\n    os.system(command)\n\nif __name__ == '__main__':\n    app.run()\n\n```\n\nこの例では、検索エンドポイントがOSコマンドインジェクションの脆弱性を持っています。GitLabの静的アプリケーションセキュリティテスト（[SAST](https://docs.gitlab.com/ee/user/application_security/sast/)）コンポーネントを活用することで、この脆弱性はCI/CDパイプライン中に検出されます。\n\n##### SASTスキャンを統合して脆弱性を検出する\n\nGitLab SASTは、自動的にコードを分析してセキュリティ脆弱性を検出します。以下は、`.gitlab-ci.yml`ファイルに統合して問題をスキャンする方法です。\n\n```python\nstages:\n  - build\n  - test\n  - sast\n  - deploy\n\nbuild_job:\n  stage: build\n  script:\n    - echo \"Building the project...\"\n    - # Your build commands here\n\ntest_job:\n  stage: test\n  script:\n    - python test_server.py > test-reports/results.xml\n  artifacts:\n    when: always\n    reports:\n      junit: test-reports/results.xml\n    paths:\n      - test-reports/results.xml\n\nsast_job:\n  stage: sast\n  script:\n    - echo \"Running SAST...\"\n  artifacts:\n    reports:\n      sast: gl-sast-report.json\n  only:\n    - branches\n\npages:\n  stage: deploy\n  script:\n    - mv test-reports public\n  artifacts:\n    paths:\n      - public\n\n```\n\nこの設定では、`sast_job`ステージがSASTを実行してコードの脆弱性を検出し、パイプラインアーティファクトに含まれるレポート（`gl-sast-report.json`）を生成します。GitLab Duoは、セキュリティポリシーと強力なテストフレームワークを統合することで、お客様がAI生成コードの効率性とセキュリティを確保することを支援します。\n\n## 始めてみよう\nソフトウェア開発におけるAIの統合は大きなメリットをもたらしますが、新たな課題も伴います。GitLab DuoやGitLab Pagesのようなツールを使用することで、デベロッパーはAI生成コードを徹底的にテストし、そのセキュリティと信頼性を確保できます。まずはこれらのツールをお試しになり、AIセキュリティとテストの強化を検討してみませんか？\u003Cbr>\n\u003Cbr>\n\n*監修：川瀬 洋平 [@ykawase](https://gitlab.com/ykawase)\n（GitLab合同会社 カスタマーサクセス本部 シニアカスタマーサクセスマネージャー）*\n\n> 今すぐ[GitLab Ultimateのトライアルを開始](https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_source=about.gitlab.com/blog&glm_content=default-saas-trial)して、GitLab DuoとGitLab Pagesをご利用ください。\n\n## 「GitLab Duo開発の現場から」シリーズをもっと読む\n\n- [GitLab Duo開発の現場から：AIインパクト分析ダッシュボードによるAIのROI測定](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/developing-gitlab-duo-ai-impact-analytics-dashboard-measures-the-roi-of-ai/)\n- [GitLab Duo開発の現場から：AIインパクト分析ダッシュボードによるAIのROI測定](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/developing-gitlab-duo-ai-impact-analytics-dashboard-measures-the-roi-of-ai/)\n- [GitLab Duo開発の現場から：GitLabにおけるAI機能のドッグフーディングの取り組み](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/developing-gitlab-duo-how-we-are-dogfooding-our-ai-features/)\n- [GitLab Duo開発の現場から：AIと根本原因分析を併用したCI/CDパイプラインの修正](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/developing-gitlab-duo-blending-ai-and-root-cause-analysis-to-fix-ci-cd/)\n",[23,24,25,26],"AI/ML","DevSecOps","tutorial","security","2024-10-10","yml",{},true,"/ja-jp/blog/how-gitlab-duo-helps-secure-and-thoroughly-test-ai-generated-code",{"title":15,"description":16,"ogTitle":15,"ogDescription":16,"noIndex":12,"ogImage":19,"ogUrl":33,"ogSiteName":34,"ogType":35,"canonicalUrls":33},"https://about.gitlab.com/blog/how-gitlab-duo-helps-secure-and-thoroughly-test-ai-generated-code","https://about.gitlab.com","article","ja-jp/blog/how-gitlab-duo-helps-secure-and-thoroughly-test-ai-generated-code",[38,39,25,26],"aiml","devsecops","sVWX1vC1wLa5mAkCUOGoo1noJ912Nt1aOLgIUwnMvsQ",{"data":42},{"logo":43,"freeTrial":48,"sales":53,"login":58,"items":63,"search":371,"minimal":404,"duo":421,"pricingDeployment":431},{"config":44},{"href":45,"dataGaName":46,"dataGaLocation":47},"/ja-jp/","gitlab 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**Jira/Atlassian OAuthアプリケーションのセットアップ** — セキュアな認証の設定\n* **GitLab Duo Agent PlatformのMCPクライアントとしての設定** — 接続の構成\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\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にアクセス**\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アプリを作成**\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 setup tour](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でプロジェクトをひらいて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\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![Redirect to MCP Atlassian website](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![Approve access](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![Select your JIRA instance and approve](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![Success!](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772643462/bsgti5iste2bzck19o5y.png \"成功！\")\n\n\u003Cbr>\u003C/br>\n\n### MCPダッシュボードによる確認\n\nGitLabは、IDEに組み込みの**MCPダッシュボード**も提供しています。\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`）をひらいて **「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 servers dashboard and status](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![Server details and permissions](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 Server logs](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に接続することで実現できる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とともに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よる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、開発者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* [GitLab Duo Agent PlatformがModel Context Protocolのサポートを追加](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のガイドとリソース](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/)",[678],"Albert Rabassa","2026-03-10","2026-03-05","GitLab Duo Agent Platformを拡張する：MCPであらゆるツールを接続",[683,25],"product","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":12,"template":13,"slug":686},"extend-gitlab-duo-agent-platform-connect-any-tool-with-mcp",{"content":688,"config":698},{"title":689,"description":690,"authors":691,"heroImage":693,"date":694,"body":695,"category":9,"tags":696},"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","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。",[692],"Chandler Gibbons","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772632341/duj8vaznbhtyxxhodb17.png","2026-03-04","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\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**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\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**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\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**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\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**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**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**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**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**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**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**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[完全な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。",[23,697],"DevOps platform",{"featured":12,"template":13,"slug":699},"10-ai-prompts-to-speed-your-teams-software-delivery",{"content":701,"config":710},{"heroImage":702,"body":703,"authors":704,"updatedDate":679,"date":706,"title":707,"tags":708,"description":709,"category":9},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772195014/ooezwusxjl1f7ijfmbvj.png","Anthropicは先ごろ、脆弱性の検出と修正案の提示を行うAIシステム「Claude Code Security」を発表しました。投資家がAIによる従来のAppSecツールの代替可能性に疑問を持ち始めたことで市場はすぐに反応し、セキュリティ関連銘柄が下落しました。多くの人の頭にある問いは同じです。AIがコードを記述してセキュリティを担保できるなら、アプリケーションセキュリティは時代遅れになるのか、という問いです。\n\nセキュリティがコードのスキャンのみを意味するなら、答えはイエスかもしれません。しかし、エンタープライズセキュリティは検出だけを目的としたものではありません。\n\n組織が問うているのは、AIが脆弱性を発見できるかどうかではありません。はるかに難しい3つの問いがあります。\n\n* リリースしようとしているものは安全か  \n* 環境が変化し、依存関係、サードパーティサービス、ツール、インフラが絶えず移り変わる中で、リスク体制は変化していないか  \n* AIやサードパーティのソースによって構成される割合が増え、依然として説明責任を負うコードベースをどのようにガバナンスするか\n\nこれらの問いにはプラットフォームとしての答えが必要です。検出はリスクを可視化しますが、何をすべきかを決めるのはガバナンスです。\n\n[GitLab](https://about.gitlab.com/ja-jp/)は、ソフトウェアライフサイクルをエンドツーエンドでガバナンスするために構築されたオーケストレーションレイヤーです。AIを活用した開発スピードに対応するために必要な、ポリシー適用、可視性、監査証跡をチームに提供します。\n\n## AIを信頼するにはリスクのガバナンスが必要\n\nAIシステムは脆弱性の特定と修正提案の能力を急速に向上させています。これは重要かつ歓迎すべき進歩ですが、分析は説明責任とは異なります。\n\nAIは単独で会社のポリシーを適用したり、許容リスクを定義したりすることはできません。エージェントが運用される境界、ポリシー、ガードレールを設定するのは人間です。職務の分離を確立し、監査証跡を確保し、何千ものリポジトリとチームにわたって一貫したコントロールを維持するのも人間の役割です。エージェントへの信頼は自律性だけから生まれるのではなく、人間が設定した明確に定義されたガバナンスから生まれます。\n\nソフトウェアがエージェント型AIシステムによってますます記述・変更される[エージェント型AIの世界](https://about.gitlab.com/ja-jp/topics/agentic-ai/)では、ガバナンスの重要性は低下するどころか、むしろ高まります。組織がAIに与える自律性が高まれば高まるほど、ガバナンスはより強固でなければなりません。\n\nガバナンスは摩擦ではありません。AIを活用した開発を大規模に信頼できるものにするための基盤です。\n\n## LLMはコードを見るが、プラットフォームはコンテキストを見る\n\n大規模言語モデル（[LLM](https://about.gitlab.com/blog/what-is-a-large-language-model-llm/)）はコードを単体で評価します。一方、エンタープライズのアプリケーションセキュリティプラットフォームはコンテキストを理解します。リスクの判断はコンテキストに依存するため、この違いは重要です。\n\n* 変更を加えたのは誰か  \n* そのアプリケーションはビジネスにとってどれほど重要か  \n* インフラや依存関係とどのように連携しているか  \n* その脆弱性は本番環境で実際に到達可能なコードに存在するのか、それとも一度も実行されない依存関係に埋もれているのか  \n* アプリケーションの実行方法、API、その周辺環境を踏まえると、本番環境で実際に悪用可能か\n\nセキュリティの判断はこのコンテキストに基づきます。コンテキストがなければ、検出はノイズの多いアラートを生み出し、リスクを低減するどころか開発を遅延させます。コンテキストがあれば、組織はトリアージを迅速に行い、リスクを効果的に管理できます。ソフトウェアが変化し続ける中でコンテキストも絶えず変化するため、ガバナンスは一度きりの判断では済みません。\n\n## 静的スキャンは動的リスクに追いつかない\n\nソフトウェアのリスクは動的です。依存関係は変わり、環境は変化し、システムはいかなる単一の分析でも完全には予測できない方法で相互作用します。ある時点でのクリーンなスキャンが、リリース時の安全性を保証するわけではありません。\n\nエンタープライズセキュリティが依拠するのは継続的な保証です。ソフトウェアのビルド、テスト、デプロイの過程でリスクを評価する、開発ワークフローに直接組み込まれたコントロールが必要です。\n\n検出は洞察を提供します。ガバナンスは信頼を提供します。そして、組織が大規模に安全にリリースできるようにするのが、継続的なガバナンスです。\n\n## エージェント型AIの未来をガバナンスする\n\nAIはソフトウェアの作り方を根本から変えつつあります。もはや問いはチームがAIを活用するかどうかではなく、いかに安全にスケールさせるかです。\n\n今日のソフトウェアは記述されるのと同じくらい組み立てられています。AIが生成したコード、オープンソースライブラリ、何千ものプロジェクトにまたがるサードパーティの依存関係から構成されているのです。それらすべてのソースにわたってリリースするものをガバナンスすることは、アプリケーションセキュリティの中で最も困難かつ重大な部分であり、いかなる開発者向けツールも対処するように設計されていない部分です。\n\nインテリジェントなオーケストレーションプラットフォームとして、GitLabはこの問題に対処するために構築されています。GitLab Ultimateは、ソフトウェアの計画、ビルド、リリースが行われるワークフローに、ガバナンス、ポリシー適用、セキュリティスキャン、監査証跡を直接組み込んでいます。これにより、セキュリティチームはAIのスピードに合わせてガバナンスを実現できます。\n\nAIは開発を劇的に加速させるでしょう。AIから最大の恩恵を受ける組織は、最も優秀なアシスタントを持つ組織ではなく、強固なガバナンスを通じて信頼を構築した組織です。\n\n> GitLabが組織による[AIが生成したコードのガバナンスと安全なリリース](https://about.gitlab.com/ja-jp/solutions/software-compliance/?utm_medium=blog&utm_campaign=eg_global_x_x_security_en_)をどのように支援しているかについては、[今すぐチームにお問い合わせください](https://about.gitlab.com/ja-jp/sales/?utm_medium=blog&utm_campaign=eg_global_x_x_security_en_)\n\n\n ## 関連記事\n\n - [DevOpsとAIを統合してセキュリティを強化する](https://about.gitlab.com/ja-jp/topics/devops/ai-enhanced-security/)\n - [セキュリティリーダーのためのGitLab AIセキュリティフレームワーク](https://about.gitlab.com/blog/the-gitlab-ai-security-framework-for-security-leaders/)\n - [コンポジットIDでGitLabのAIセキュリティを強化する](https://about.gitlab.com/blog/improve-ai-security-in-gitlab-with-composite-identities/)",[705],"Omer Azaria","2026-02-27","AIは脆弱性を検出できる—では、誰がリスクに責任を持つのか？",[23,26],"AIを活用した脆弱性検出は急速に進化していますが、ポリシーの適用、ガバナンス、サプライチェーンセキュリティという難題には、包括的なプラットフォームが必要です。",{"featured":30,"template":13,"slug":711},"ai-can-detect-vulnerabilities-but-who-governs-risk",{"promotions":713},[714,727,738],{"id":715,"categories":716,"header":717,"text":718,"button":719,"image":724},"ai-modernization",[9],"Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":720,"config":721},"Get your AI maturity score",{"href":722,"dataGaName":723,"dataGaLocation":246},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization 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