[{"data":1,"prerenderedAt":710},["ShallowReactive",2],{"/ja-jp/blog/gitlab-18-4-ai-native-development-with-automation-and-insight":3,"navigation-ja-jp":38,"banner-ja-jp":452,"footer-ja-jp":465,"footer-source-/ja-jp/blog/gitlab-18-4-ai-native-development-with-automation-and-insight/":675,"Bill Staples":682,"next-steps-ja-jp":695},{"_path":4,"_dir":5,"_draft":6,"_partial":6,"_locale":7,"seo":8,"content":13,"config":27,"_id":31,"_type":32,"title":33,"_source":34,"_file":35,"_stem":36,"_extension":37},"/ja-jp/blog/gitlab-18-4-ai-native-development-with-automation-and-insight","blog",false,"",{"config":9,"title":10,"ogTitle":10,"description":11,"ogDescription":11,"ogImage":12},{"noIndex":6},"GitLab 18.4: 自動化とインサイトによるAIネイティブ開発","カスタムエージェントの作成、Knowledge Graph（ナレッジグラフ）のコンテキスト活用、パイプラインの自動修復機能などが導入されました。","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1758541195/kig7sww6jyvxzmkmimbv.png",{"heroImage":12,"body":14,"authors":15,"updatedDate":17,"date":18,"title":19,"tags":20,"description":25,"category":26},"デベロッパーならご存知のとおり、現代の開発はコードを書くだけではありません。ソフトウェア開発ライフサイクル全体にわたって変更を管理することが求められます。\n\n[GitLab 18.3](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/gitlab-18-3-expanding-ai-orchestration-in-software-engineering/)では、真の人間とAIのコラボレーションの基盤を築きました。Claude Code、Codex CLI、Amazon Q CLI、Gemini CLIなどの主要なAIツールをGitLabにネイティブ統合として導入し、Cursorとの提携によるGitLab Model Context Protocol（[MCP](https://about.gitlab.com/topics/ai/model-context-protocol/)）サーバーの初回プレビューを提供しました。また、「イシューからMRフロー」と「Jenkinsフロー向けのConvert CIファイル」という2つの新しいフローを提供し、チームが日常的な問題に取り組めるようにしました。\n\n[GitLab 18.4](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/gitlab-18-04-release/)では、カスタムエージェントの構築と共有機能の拡張、Agentic Chatによる効果的なコラボレーション、Knowledge Graphを使用したコードベースのナビゲーション、パイプライン修正フローによるパイプラインの継続的な正常稼働をサポートしつつ、AI使用に対するセキュリティとガバナンスも強化しています。\n\n\u003Cdiv style=\"padding:56.25% 0 0 0;position:relative;\">\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1120293274?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=\"18.4 Release video placeholder\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n> GitLab 18.4リリースの最新機能についてのご質問がある方は、[Developer Showにご参加ください](https://www.linkedin.com/events/q-a-code-exploringgitlab18-4and7373772262312906753/theater/)。LinkedInでライブ配信を9月23日午前10時（太平洋時間）に行います。見逃した方は、その後すぐにオンデマンドでご覧いただけます！\n\n## エクスペリエンスを構築する\n\n*まずはAI Catalogから始めましょう。優先順位を明確にし、ルーティン作業を自動化し、構築に集中できるようにする専門エージェントのライブラリです。*\n\n### 専門エージェントライブラリとしてのAI Catalog（試験版）\n\nGitLab 18.4では、GitLab Duo AI Catalogを導入します。これは、組織全体でカスタム構築されたエージェントを作成、共有、コラボレーションできる中央ライブラリです。すべてのチームには「独自のやり方」があります。カスタムエージェントの作成は、組織における「正しいやり方」を他のエンジニアに教えるようなものです。\n\n例えば、カスタム製品計画エージェントは、ラベリング標準に従って特定の形式でバグを報告できます。テクニカルライターエージェントは、規約に従って簡潔なドキュメントを作成できます。セキュリティエージェントは、すべてのMRでセキュリティとコンプライアンスの基準が満たされていることを確認できます。これらのエージェントは、切り離されたツールとして機能するのではなく、GitLab内の自然な作業の流れの一部となり、確立されたプロセスを妨げることなくタスクの加速をサポートします。\n\n**注意：** この機能は現在GitLab.comでのみ試験版として利用可能です。Self-Managedのお客様への提供は、来月の18.5リリースで予定しています。\n\n## フローに集中する\n\n*GitLab Duo Agentic Chatにより、エージェントとのシームレスなコラボレーションが可能になります。*\n\n### エージェントとのコラボレーションを効率化するよりスマートなAgentic Chat（ベータ版）\n\nGitLab Duo Agent Platformの中心となる[Agentic Chat](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo_chat/agentic_chat/)は、AIエージェントとのシームレスなコラボレーションを実現します。GitLab 18.4でのAgentic Chatの最新アップデートは、チャット体験を向上させ、セッションの管理方法と表示方法を拡張しました。\n\n* **カスタムエージェントとのチャット**\n\n  まずは新しく作成したカスタムエージェントから始めましょう。設計が完了したら、Agentic Chatを通じてすぐにそのエージェントを活用できます。例えば、新しいエージェントに「タスクのリストを教えて」と尋ねれば、その日の優先事項から取り掛かることができます。さらに、新しいエージェントとの新しい会話を開始したり、コンテキストを失うことなく以前のエージェントとの会話を再開できる機能の追加されました。\n* **[ユーザーモデル選択](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/model_selection/#select-a-model-to-use-in-gitlab-duo-agentic-chat)**\n\n  以前のリリースでは、ネームスペースレベルでモデルを選択できましたが、18.4では特定のチャットセッションに対してユーザーレベルでモデルを選択できるようになりました。これにより、どのLLMがそのタスクに適しているかを決定したり、異なるLLMを試して、タスクに最適な回答を提供するものを確認したりできます。\n* **フォーマットとビジュアルデザインの改善**\n\n  GitLab Duo Agentic Chatの新しいビジュアルデザインを気に入っていただけることを願っています。ツール呼び出しの承認処理も改善され、より快適なエクスペリエンスを提供します。\n* **Agentic Chatを通じて利用可能なエージェントセッション**\n\n  セッション機能が、Agentic Chatの中心的な機能として強化されました。エージェントが実行する処理やワークフローは、すべてAgentic Chatのセッション概要画面で確認できます。各セッション内では、ジョブログ、ユーザー情報、ツールのメタデータなどの詳細情報が表示され、エージェントが人間の代わりにどのような作業をどのように進めているのかを明確に把握できます。\n\n  **注意：** Agentic Chatのセッション機能は、現在GitLab.comでのみ利用可能です。Self-Managedのお客様への提供は、来月の18.5アップデートで予定しています。\n\n## コードベースの力を解き放つ\n\n*エージェントにとって、コンテキストこそが鍵です。Knowledge Graphを使用すると、エージェントにより多くのコンテキストを提供できるため、より速く推論し、より良い結果が得られます。*\n\n### GitLab Knowledge Graphのご紹介（ベータ版）\n\n18.4の[GitLab Knowledge Graph](https://gitlab-org.gitlab.io/rust/knowledge-graph/)は、デベロッパーとエージェントが複雑なコードベースを理解し、ナビゲートする方法を変革します。Knowledge Graphは、プロジェクト全体の接続されたマップを提供し、ソフトウェア開発ライフサイクル全体でファイル、ルート、参照をリンクします。定義へ移動、コードベース検索、チャット内クエリによる参照追跡などのツールを活用することで、デベロッパーは「すべてのルートファイルを表示」や「この変更が他に与える影響は？」といった的確な質問をできるようになります。\n\nこのより深いコンテキストにより、チームはより速く、より自信を持って作業を進められます。新しいコントリビューターのオンボーディング、プロジェクト全体での詳細な調査の実施、変更が依存コードに与える影響の調査など、すべてが効率化されます。GitLabのエコシステムが多いほど、Knowledge Graphはより強力になり、人間とAIエージェントの両方に、正確性、スピード、プロジェクト全体の認識を持って構築するための基盤を提供します。今後のリリースでは、プラン、MR、セキュリティ脆弱性など、すべてのGitLabデータをKnowledge Graphに統合していく予定です。今回のKnowledge Graphリリースはローカルコードのインデックス作成に焦点を当てており、gkg CLIがコードベースをRAG用のライブで埋め込み可能なグラフデータベースに変換します。シンプルなワンラインスクリプトでインストールし、ローカルリポジトリを解析し、MCPを介して接続してワークスペースにクエリを実行できます。Knowledge Graphプロジェクの展望は2つあります：デベロッパーが今すぐローカルで実行できる活気あるコミュニティエディションの構築と、それがGitLab.comおよびSelf-Managedインスタンスに完全統合されるKnowledge Graphサービスの基盤となることです。\n\n\u003Cdiv style=\"padding:56.25% 0 0 0;position:relative;\">\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1121017374?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=\"18.4 Knowledge Graph Demo\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n## パイプラインメンテナンスを自動化する\n\n*パイプライン修正フローでパイプラインの失敗をより速く修正し、作業に集中できます。*\n\n### ビジネスを考慮したパイプライン修正フロー\n\nパイプラインを正常に保つことはベロシティの維持にとって重要ですが、従来のアプローチはビジネスへの影響を考慮せずに技術的なトラブルシューティングのみに焦点を当てています。**パイプライン修正フロー**は、技術的分析と戦略的コンテキストを組み合わせることで、この課題に対処します。例えば、顧客向けサービスのデプロイパイプラインの失敗の修正を、夜間のテストジョブよりも自動的に優先したり、実験的な機能ブランチとは異なる方法で優先度の高いリリースブランチのビルド問題にフラグを立てたりできます。\n\n* **ビジネス認識型の障害検出**は、さまざまなワークフローやデプロイターゲットの重要性を理解しながら、パイプラインの実行を監視します。\n* **コンテキストに基づく根本原因分析**は、ビジネス要件、最近の変更、プロジェクト間の依存関係と共に障害ログを分析し、根本的な原因を特定します。\n* **戦略的な修正の優先順位付け**は、ビジネスへの影響、期限、リソース割り当ての優先順位を考慮しながら適切な修正を生成します。\n* **ワークフロー統合型の解決**は、適切なレビュープロセスを維持しながら修正を含むマージリクエストを自動的に作成し、優先順位決定のためのビジネスコンテキストを提供します。\n\nこのフローは、戦略的な整合性を保ちながらパイプラインを正常に保ち、自動修正が単に技術的な問題を解決するだけでなく、ビジネス目標をサポートできるようにします。\n\n## AI環境をカスタマイズする\n\n*自動化は、背後にあるモデルを信頼できる場合にのみ機能します。そのため、18.4では、モデル選択やGitLab管理キーなどのガバナンス機能を提供しています。*\n\n### 機能パフォーマンスを最適化するGitLab Duoモデル選択\n\n[モデル選択](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/model_selection/)が一般提供開始となり、GitLab Duoを支える大規模言語モデル（[LLM](https://about.gitlab.com/blog/what-is-a-large-language-model-llm/)）を直接制御できるようになりました。選択したモデルを、組織全体に適用したり、機能ごとにカスタマイズすることもできます。ガバナンス、コンプライアンス、セキュリティ要件を考慮しながら、ネームスペースやツール全体で一貫性を確保できるようにするデフォルト設定が可能です。\n\nGitLab Duo Self-Hostedを使用しているお客様には、新たに追加されたGPT OSSとGPT-5のサポートにより、AIを活用した開発ワークフローに柔軟性がさらに加わります。\n\n**注意：** GitLab Duo Self-HostedはGitLab.comのお客様はご利用できません。また、GPTモデルはGitLab.comではサポートされていません。\n\n## 機密コンテキストを保護する\n\n*ガバナンスとともに、データ保護も提供され、AIがアクセスできる情報・できない情報を細かく制御できます。*\n\n### 詳細なデータ保護のためのGitLab Duoのコンテキスト除外機能\n\nAIエージェントがアクセスできる情報を細かく制御する必要があることは言うまでもありません。18.4の**GitLab Duoのコンテキスト除外機能**は、特定のファイルまたはファイルパスをAIアクセスから除外できるプロジェクトレベルの設定を提供します。機能には以下が含まれます：\n\n* **ファイル固有の除外**により、パスワード設定、シークレット、独自のアルゴリズムなどの機密ファイルを保護できます。\n* **パスベースのルール**により、ディレクトリ構造やファイル命名規則に基づいて除外パターンを作成できます。\n* **柔軟な設定**により、開発ワークフローの効率を維持しながら、プロジェクトレベルで除外を適用できます。\n* **監査の可視性**により、除外されたコンテンツを追跡し、データガバナンスポリシーへの準拠をサポートします。\n\nGitLab Duoのコンテキスト除外機能は、エージェント型AIで開発を加速しながら、機密データを保護します。\n\n## 新しいMCPツールでAI機能を拡張する\n\n*拡張されたMCPツールにより、GitLab環境をより広範なインテリジェントエージェントのエコシステムと接続し、その機能をさらに拡張します。*\n\n### GitLab MCPサーバーの新ツール\n\n[18.3](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/gitlab-18-3-expanding-ai-orchestration-in-software-engineering/)で導入された初期のMCPサーバーを拡張して、GitLab 18.4では、MCPツール（MCPクライアントがGitLabとやり取りする方法を定義する機能）を追加しています。これらの新しいツールは統合の可能性を拡張し、ファーストパーティとサードパーティの両方のAIエージェントが、既存のセキュリティと権限モデルを遵守しながら、プロジェクトデータへのアクセス、コード操作の実行、リポジトリ全体での検索など、より豊富なタスクを実行できるようにします。18.4の新機能を含むMCPツールの完全なリストは、[MCPサーバードキュメント](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/model_context_protocol/mcp_server/)をご覧ください。\n\n## インテリジェントなソフトウェア開発の未来を体験する\n\n[GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/ja-jp/gitlab-duo/agent-platform/)により、エンジニアは単一スレッドで一度に1つのイシューに取り組む作業から、チームメイトのように機能する非同期エージェントとのマルチスレッドコラボレーションに移行し、より速く作業を完了できるようになります。私たちは、お客様の独立性と選択への要望に応えるユニークなビジョンを市場に提供しています。お好みのクラウド環境で、最適なLLMとAIツールを使用して実行し、設定したセキュリティとコンプライアンスのガードレール内で作業できます。\n\nこのイノベーションの重要な部分として、GitLab 18.4は単なるソフトウェアアップグレード以上のものであると言えるでしょう。デベロッパーの日常体験をよりスムーズで、スマートで、安全なものにすることを目的としています。再利用可能なエージェントからビジネス認識型のパイプライン修正まで、すべての機能はチームがスピード、セキュリティ、制御のバランスを保ちながら作業に集中できるように設計されています。これらの機能が実際にどのように機能するかの詳細については、デモ動画をご覧ください。\n\n\u003Cdiv style=\"padding:56.25% 0 0 0;position:relative;\">\u003Ciframe 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GitLabを最新の状態に保つ\n\n最新の機能、セキュリティアップデート、パフォーマンス改善を確実に受け取るために、GitLabインスタンスを最新の状態に保つことをお勧めします。アップグレードの計画や完了に役立つ以下のリソースをご確認ください：\n\n* [アップグレードパスツール](https://gitlab-com.gitlab.io/support/toolbox/upgrade-path/) – 現在のバージョンを入力して、インスタンスの正確なアップグレード手順を確認\n* [アップグレードドキュメント](https://docs.gitlab.com/update/upgrade_paths/) – サポートされている各バージョンの詳細なガイド（要件、ステップバイステップの手順、ベストプラクティスを含む）\n\n定期的にアップグレードすることで、チームが最新のGitLab機能を活用し、安全でサポートされた状態を維持できます。\n\n手間をかけたくない組織には、[GitLabのマネージドメンテナンスサービス](https://content.gitlab.com/viewer/d1fe944dddb06394e6187f0028f010ad#1)をご検討ください。マネージドメンテナンスにより、GitLabの専門スタッフがSelf-Managedインスタンスを確実にアップグレードし、安全に保ち、DevSecOpsをリードする準備を整えている間、チームはイノベーションに集中できます。詳細については、担当営業にお問い合わせください。\n\n*このブログ投稿には、1933年証券法第27A条（改正後）および1934年証券取引所法第21E条の意味における「将来予想に関する記述」が含まれています。これらの記述に反映されている期待が合理的であると考えていますが、実際の結果または成果が大きく異なる可能性がある既知および未知のリスク、不確実性、仮定、その他の要因の影響を受けます。これらのリスクやその他の要因に関する詳細は、SECへの提出書類の「リスク要因」というタイトルの下に含まれています。法律で義務付けられている場合を除き、このブログ投稿の日付以降、これらの記述を更新または改訂する義務を負いません。*",[16],"Bill Staples","2025-09-24","2025-09-23","GitLab 18.4: 自動化と分析を活用したAIネイティブ開発",[21,22,23,24],"AI/ML","product","features","DevSecOps platform","カスタムエージェントの作成、Knowledge Graphのコンテキスト活用、パイプラインの自動修復機能などが導入されました。","ai-ml",{"featured":28,"template":29,"slug":30},true,"BlogPost","gitlab-18-4-ai-native-development-with-automation-and-insight","content:ja-jp:blog:gitlab-18-4-ai-native-development-with-automation-and-insight.yml","yaml","Gitlab 18 4 Ai Native Development With Automation And 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