[{"data":1,"prerenderedAt":774},["ShallowReactive",2],{"/ja-jp/blog/escape-fake-scrum-with-gitlab-agile-planning":3,"navigation-ja-jp":40,"banner-ja-jp":438,"footer-ja-jp":448,"blog-post-authors-ja-jp-Tsukasa Komatsubara|Keiichi Nakayama, CHARA-WEB Co., Ltd.":654,"blog-related-posts-ja-jp-escape-fake-scrum-with-gitlab-agile-planning":681,"assessment-promotions-ja-jp":726,"next-steps-ja-jp":765},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":9,"categorySlug":10,"config":11,"content":15,"description":9,"extension":30,"isFeatured":12,"meta":31,"navigation":12,"path":32,"publishedDate":16,"seo":33,"stem":37,"tagSlugs":38,"__hash__":39},"blogPosts/ja-jp/blog/escape-fake-scrum-with-gitlab-agile-planning.yml","Escape Fake Scrum With Gitlab Agile 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そのスクラム、本当に機能していますか？\n\nスプリントはこなしていても、リリースまで数ヶ月掛かっている。そんな状況が続いていたりしませんか？\n近年、多くの企業でDX（デジタルトランスフォーメーション）への取り組みが、もはや待ったなしの状況に突入しています。そんな中、上司からの号令により、DXを加速させるべくスクラムを導入してみたという方は少なくないのではないでしょうか？\n\nスクラムで定義されたスプリントプランニングやデイリースクラム、スプリントレビューといったイベントをこなし、タスク管理のためのツールも導入してみたが、チームの生産性は上がらず、リードタイムも短くならない。\n\nこのような状況のまま開発は形式的に進められていき、「なんちゃってスクラム」を続けている。\n\nこのようになってしまう最大の理由は、従来からの「外注中心」や「ウォーターフォール」の文化が抜けないまま、表面的な「スクラム」を取り入れてしまったことにあります。\n\n私がこれまでに見てきた開発現場の中では、プロダクトオーナーという名のプロジェクトマネージャーが、従来同様の下請け開発会社とともに開発を進めていき、形式的に定期的なスクラムイベントを実施するものの、本質的に1つのチームとして動けていないことで、全体像がブラックボックスになり、連携がスムーズに行われないという状況を多く見てきました。\n\n## その閉塞感、外注中心の文化と無関係ではありません\n\nこの「なんちゃってスクラム」の閉塞感の根本原因は、情報の一元化と透明性の欠如にあります。特に日本の開発現場では、以下の課題が散見されます。\n\n**ツールの分断による情報のサイロ化:** タスク管理はJira、ソースコード管理はGitHub、CI/CDはJenkinsやAWSの各種サービス、ドキュメントはConfluenceなど、それぞれ別のツールを組み合わせることで、情報が分散してしまいます。\n\n**外注依存による進捗の不透明性:** 外注パートナーがスクラムのタスク管理を行い、自社のプロダクトオーナーやスクラムマスターは、そのパートナーからの報告でのみ進捗を判断する状況になりがちです。これにより、今、誰が、何を、どれくらいの品質で進めているのか、といった開発の「真の姿」がブラックボックス化し、的確な課題発見や意思決定が困難になります。\n\n**ベンダーコントロールからの脱却の困難さ:** 従来、ベンダーコントロールを担ってきた自社のシステムエンジニア（SE）がプロダクトオーナーやスクラムマスターの役割を担っても、情報の一元化がなされていない状態では、結局は外注先との「報告・連絡・相談」に終始し、本質的な『自社主導』とはかけ離れてしまいます。\n\n真のアジャイル開発、特にスクラムは、「透明性」「検査」「適応」の三本柱の上に成り立っています。しかし、ツールの分断と外注依存によって透明性が失われた状態では、いくらイベントを実施しても生産性は向上しません。\n\n![その閉塞感、外注中心の文化と無関係ではありません](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1765435095/sdep0uilrv5xsjuz2qdy.png)\n\n## 形骸化したプロセスを変える、たった一つの解決策\n\n形骸化した「なんちゃってスクラム」を真の高速アジャイル開発に変えるために必要なのは、「開発プロセス全体の情報と活動を、自社主導で、たった一つのプラットフォームに集約し、可視化する」ことです。\n\nその解決策こそが、DevSecOpsプラットフォームであるGitLabを活用し、開発の企画（Agile Planning）からリリース、運用に至るまでのソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）全体を一本化することです。\n\n多くの場合、ソースコード管理にGitHubを利用し、その他の活動に複数のツールを組み合わせますが、これでは情報分断の根本的な解決にはなりません。GitLabは、Issue管理（タスク管理）、ソースコード管理、CI/CD、セキュリティ、そしてアジャイル計画までを完全に統合しています。\n\n特に、外注中心から自社主導へ脱却し、スピードと柔軟性を求めるチームにとって、AWSなどのクラウドプラットフォームを基盤とし、その上で計画情報と実行情報を同一のプラットフォーム（GitLab）上に持つことは、スクラムの透明性を確保し、内製化を成功させるための最強の武器となります。\n\n![形骸化したプロセスを変える、たった一つの解決策](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1765327528/aikzpxyppc4n5gtm3w41.png)\n\n## GitLab Enterprise Agile Planningが変える、開発の未来\n\n自社主導での内製化開発を強力に推進するために、私たちはGitLabのアドオンであるGitLab Enterprise Agile Planningの導入を提案します。\n\nこの機能は、これまでベンダーコントロールに終始していた自社のプロダクトオーナーやスクラムマスターとなるSEに対し、以下のような変革をもたらします。\n\n**情報の完全一元化:** エピック、フィーチャー、ストーリーといった計画（Agile Planning）の情報をGitLab上で完全に管理します。更に、コードの変更権限は持たないものの、Issue、Board（カンバンボード）、そしてバリューストリーム分析を通じて、開発者が残した実行情報（コミット、MR（Pull Request)、Pipelineの結果など）を可視化し、全体像を俯瞰できます。外注先も自社のメンバーも、同じツール、同じデータソース上で動くため、情報格差がなくなります。\n\n**リアルタイムな透明性の獲得と進捗の「検査」:** 外注パートナーからの「報告待ち」ではなく、開発者がGitLab上で行った実行結果（MRのステータス、パイプラインの成否など）を、Issueやバリューストリーム分析といった非開発者向けのインターフェースからリアルタイムなデータとして確認できます。 特に、スプリントの進捗管理にはバーンダウンチャートやバーンアップチャートを活用し、計画に対する実績を正確に追跡することが可能です。これにより、デイリースクラムやスプリントレビューでの的確な検査と適応が可能になります。\n\n**価値を測る『分析』の活用:** GitLabのバリューストリーム分析（Value Stream Analytics）を活用すれば、企画から本番リリースまでのSDLC全体をデータで俯瞰できます。GitLab Enterprise Agile Planningでもこの分析機能を活用し、どのフェーズにボトルネックがあるのか、リードタイムが長い原因はどこにあるのかといった課題を客観的なデータで特定できるようになり、真に価値のある改善活動が可能になります。\n\nGitLab Enterprise Agile Planningを導入するメリットは、コスト最適化にもあります。コードを書かない（実行系の機能が不要な）プロダクトオーナーやスクラムマスターが、高価なUltimateライセンスではなく、計画と分析機能に特化した低コストなGitLab Enterprise Agile Planning AddOnを利用できるため、Ultimate機能の恩恵を受けつつ、内製化体制の構築コストを最適化できます。\n\nGitLab Enterprise Agile Planningは、形式的なスクラムの運用を、データと事実に基づいた自社主導の価値創出プロセスへと昇華させる鍵となります。\n\n## DXを加速させる鍵は、今すぐ『無駄をなくす』こと\n\nDXを成功に導くためには、単に新しい技術を導入するだけでなく、開発プロセス全体に潜む「無駄」を徹底的になくすことが必要です。情報分断によるコミュニケーションのロス、進捗の不透明性による意思決定の遅延、そして複数のツールを行き来するコンテキストスイッチの発生。これら全てが、開発のスピードと生産性を阻害する大きな無駄です。\n\nGitLab Enterprise Agile Planningを核としたGitLab One DevSecOps Platformの導入は、これらの無駄を一掃し、自社で開発プロセスをコントロールするための強固な基盤を提供します。\n\n外注への依存体質を改善し、真に内製化を推進するためには、「開発に必要な全ての活動を統合したプラットフォームを、自社のリーダーシップのもとで活用する」という意識改革と環境構築が不可欠です。\n\n## まとめ\n\n「なんちゃってスクラム」から脱却し、自社主導の高速アジャイル開発を実現するには、3つの要素が不可欠です。\n\n第一に、開発プロセス全体の透明性を確保することです。ツールが分断されると情報がサイロ化し、スクラムの基盤である「透明性」が失われます。GitLabは計画・実装・CI/CD・分析を単一プラットフォームに統合し、プロセス全体を一元的に可視化します。\n\n第二に、自社が主導権を持って開発を推進できる体制を構築することです。外注からの“報告待ち”ではなく、GitLab Enterprise Agile Planningを通じてリアルタイムの実行データを把握し、プロダクトオーナーやスクラムマスターが状況を直接検査できます。コードを書かない役割でも、開発の全体像を自らコントロールできるようになります。\n\n第三に、データに基づく継続的改善を実現することです。バリューストリーム分析やバーンダウンチャートにより、ボトルネックやリードタイムの課題を客観的に特定できます。これにより、形式的なイベント運営ではなく、事実に基づく「検査」と「適応」が機能する真のアジャイル開発へと進化します。\n\nDXの成功は、単なるツール導入ではなく、プロセス全体の変革にあります。GitLabを中心にAWSの柔軟なクラウド基盤を組み合わせることで、御社の開発チームは“外注依存のスクラム”から脱却し、自社主導で価値を生み出すアジャイル開発へ踏み出すことができます。\n\n## さらなる効率化：GitLab Duo Plannerによる計画作業の革新\n\nGitLabで情報の一元化と透明性を確保できたとしても、プロダクトオーナーやスクラムマスターには依然として多くの計画作業が残ります。要件の構造化、バックログの優先順位付け、ステータスレポートの作成—これらの繰り返し作業が、本来注力すべき戦略的な意思決定の時間を奪っているのです。\n\nそこで活用したいのが、**GitLab Duo Planner**です。これは、GitLabプラットフォーム上で動作するAIエージェントで、プロダクトマネージャーやエンジニアリングマネージャーの計画作業を大幅に効率化します。\n\nDuo Plannerは、漠然としたアイデアを数分で構造化された要件に変換し、RICE・MoSCoW・WSJFなどのフレームワークを即座に適用して優先順位付けを支援します。さらに、依存関係の分析やステータスレポートの自動生成により、隠れたリスクを早期に発見し、チーム全体の透明性を維持します。\n\n詳しくは、以下の記事をご覧ください：\n[コンテキストスイッチを排除した効率的な計画 - GitLab Duo Planner Agentの紹介](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/ace-your-planning-without-the-context-switching/)\n\n## 次のステップ：真のアジャイル開発へ踏み出しましょう\n\nGitLabを活用した自社主導のアジャイル開発は、御社のDXを加速させる強力なエンジンとなります。まずは、GitLabを導入し、御社自身が内製化の主導権を握ることが第一歩です。\n\nその第一歩として、GitLabの無料トライアルを活用し、Enterprise機能に触れてみることをお勧めします。特に、この記事で解説したGitLab Enterprise Agile Planningの機能は、無料トライアルでPlanner Roleを設定することで、その強力な計画・分析機能をすぐに体験できます。\n\nGitLabで情報の一元化と透明性を確保し、データに基づいたアジャイル開発の世界を体験してください。\n\nしかし、ツールを導入しただけでは、長年の「外注中心」や「なんちゃってスクラム」の文化は変わりません。GitLabの機能を使いこなし、プロセスや組織に定着させるには、スクラムマスターやプロダクトオーナーの『実践的なリーダーシップ』と『正しいツール活用方法』の習得が不可欠です。\n\n### 自社主導開発を手に入れるためのヒント\n\nツールを使いこなすには、プロダクトオーナーやスクラムマスターの『実践的なリーダーシップ』と『正しいツール活用方法』の習得が不可欠です。\n\n私たちは、AWSとGitLabの統合的な知見を活かし、「なんちゃってスクラム」から自社主導のアジャイル開発への移行を支援するプログラムを提供しています。\\\n\u003Chttps://www.cloud-partner.jp/insource/>\n\nGitLabを活用した情報の一元管理と継続的な改善を、実践形式で学び、内製化の主導権を手に入れてみませんか。","認定スクラムマスターでありGitLabとAWSに深い知見を持つプロが、外注依存から脱却し自社主導でDXを加速する実践的な道筋を解説します。","yml",{},"/ja-jp/blog/escape-fake-scrum-with-gitlab-agile-planning",{"config":34,"ogImage":17,"title":21,"description":36},{"noIndex":35},false,"認定スクラムマスターでありGitLabとAWSに深い知見を持つプロが、外注依存から脱却し自社主導でDXを加速する実践的な道筋を解説します","ja-jp/blog/escape-fake-scrum-with-gitlab-agile-planning",[23,24,10,26,27],"a_10B7hh_SZPnH60d9shxTTz_DXqXTWeS3lNS5IxZC4",{"data":41},{"logo":42,"freeTrial":47,"sales":52,"login":57,"items":62,"search":369,"minimal":402,"duo":419,"pricingDeployment":428},{"config":43},{"href":44,"dataGaName":45,"dataGaLocation":46},"/ja-jp/","gitlab 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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。",[687],"GitLab Japan Team","","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】",[692,109,693,25,273,694,695],"AI/ML","customers","security","user stories","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":698},"event-report-transcend-tokyo-2026",{"content":700,"config":709},{"heroImage":701,"body":702,"authors":703,"updatedDate":704,"date":705,"title":706,"tags":707,"description":708,"category":10},"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/)　**NEW！**\n\n・[ピクシブ株式会社様](https://about.gitlab.com/ja-jp/blog/epic-tokyo-2025-pixiv/)  **NEW!**\n\n・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）**（近日公開予定）**\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。",[687],"2026-02-17","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】",[692,693,25,694,695],"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":710},"event-report-epic-tokyo-2025",{"content":712,"config":724},{"heroImage":713,"body":714,"authors":715,"updatedDate":717,"date":718,"title":719,"tags":720,"description":723,"category":10},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1766026372/vmnafxuxmxwzevccjzjz.jpg","***編集部注：私たちは時折、パートナーコミュニティのメンバーにGitLabブログへの寄稿をお願いしています。今回は、サイオステクノロジー株式会社の西下容史氏に寄稿いただきました。***\\\n\\\n***当ブログは、GitLabを運用されている方を対象にしています。開発の中核を担うGitLabは、何らかの障害（例えばサーバーの停止やGitLab自体の停止など）が原因で止まってしまうと、開発業務に大きな影響が出てしまいます。このためGitLabには「止まらない仕組み」が求められています。***\\\n***このブログでは、GitLabの止まらない仕組みを、直感的なGUIが用意されたHAクラスター製品による冗長化構成で実現する方法が紹介されています。***\n\n## **開発を止めないために：GitLabの冗長化を考える**\n\n### GitLabの停止が開発チームに与える影響\n\nGitLabをSelf-Managed版で運用されている企業のインフラ担当者やDevOpsエンジニアの皆さん、GitLabの可用性について不安を感じたことはありませんか？\n\n特に金融系・公共系企業では、セキュリティやコンプライアンスの観点から自社環境でGitLabを運用するケースが増えています。しかし、GitLabが障害で停止してしまうと、開発チーム全体の業務が止まり、システムやサービスのリリースに遅れが発生するなど、ビジネスへの影響は計り知れません。\n\nバージョン管理、CI/CD、課題管理といった開発の中核を担うGitLabだからこそ、「止まらない仕組み」が求められています。\n\n### HAクラスター構成による高可用性の実現\n\nこのような課題に対する有効な解決策が、HAクラスター構成によるGitLabの冗長化です。稼働系と待機系のノードを用意し、障害発生時には自動的に切り替えることで、最小限のダウンタイムでサービスを継続できます。\n\n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。\n\n開発を止めないインフラ基盤の構築を検討されている方は、ぜひ最後までお読みください。\n\n## GitLabとは：開発基盤に求められる高可用性\n\nGitLabは、分散型バージョン管理システムの「Git」を利用したDevSecOpsプラットフォームであり、世界中で多くの企業に採用されています。ファイルのバージョン管理、課題管理、CI/CDパイプラインなど、ソフトウェア開発に必要な機能を統合的に提供します。\n\n## GitLabが停止したときの影響\n\n### GitLab停止時の影響範囲\n\nGitLabが停止すると、以下のような影響が即座に発生します：\n\n\\- **開発作業の停止**: コードのプッシュ・プル、マージリクエストのレビューができなくなる\n\n* **CI/CDの停止**: ビルド、テスト、デプロイといった自動化ワークフローが機能しなくなる\n* **コラボレーションの遮断**: 課題管理やプロジェクト管理機能が使えず、チーム間の連携が途絶える\n* **緊急対応の不可**: 本番環境のバグフィックスやセキュリティパッチ適用ができない\n\n停止時間が数時間に及べば開発計画が大幅に狂い、1日以上の停止は経営層への報告事項となる深刻なビジネスインパクトをもたらします。\n\n### Self-Managed版GitLabにおける冗長化の必要性\n\nGitLabには、SaaS版とSelf-Managed版の2つが提供されています。Self-Managed版は自社で用意した環境（IaaSやオンプレミス）にセットアップして利用するため、可用性の担保は利用者側の責任となります。\n\n特に開発チームの規模が大きい場合や、ミッションクリティカルなシステム開発を行っている場合は、障害発生を前提とした冗長化構成が不可欠です。予め待機系ノードを用意しておき、障害発生時には自動的に稼働系から待機系に切り替えることで、最小限のダウンタイムでの復旧が実現できます。\n\n## 冗長化を実現する技術要素\n\nGitLabの停止リスクに対する有効な解決策が、HAクラスター構成による冗長化です。ここでは、高可用性を実現するための技術要素と、その中核を担う「LifeKeeper for Linux」について解説します。\n\n### HAクラスター構成の基本的な考え方\n\nHAクラスター構成では、稼働系（Active）と待機系（Standby）の2つのノードを用意します。通常時は稼働系でGitLabが動作し、障害が発生した際には自動的に待機系へ切り替わることで、サービスの継続性を確保します。\n\nこの仕組みにより、ハードウェア障害やソフトウェア障害が発生しても、数分程度のダウンタイムでGitLabを復旧できます。重要なのは、待機系が常にスタンバイ状態にあり、稼働系のデータをリアルタイムで同期していることです。これにより、切り替え時にもデータの一貫性が保たれ、開発者は障害発生前とほぼ同じ状態で作業を継続できます。\n\n### LifeKeeper for Linuxとは\n\nLifeKeeper 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。\n\nLifeKeeperの大きな特徴は、アプリケーションレベルでの可用性担保を実現できる点です。単にサーバーの冗長化を行うだけでなく、GitLabというアプリケーション自体を監視し、異常を検知した際には自動的にフェイルオーバーを実行します。\n\n### 冗長化構成を支える3つの技術要素\n\nLifeKeeperによる冗長化構成は、以下の3つの技術要素で構成されています。\n\n#### 1. データ同期とレプリケーション\n\nLifeKeeperの製品ラインナップである「DataKeeper」は、ローカルディスク（Amazon EC2環境ではEBS）をブロックレベルでリアルタイム同期します。これにより、共有ストレージを使用せずに論理的な共有ディスクを実現できます。稼働系で発生したデータの変更は即座に待機系へ反映されるため、フェイルオーバー時にもデータの整合性が保たれます。\n\n#### 2. 多層的な障害監視\n\nLifeKeeperは2種類の障害監視を並行して実行します。1つ目は、クラスターノード間の相互ハートビート通信によるノード自体の障害監視です。2つ目は、稼働系で動作するGitLabなどのソフトウェアの障害監視です。この多層的な監視により、ハードウェア障害とソフトウェア障害の両方を確実に検知できます。\n\n#### 3. 自動フェイルオーバー機能\n\n障害を検知すると、LifeKeeperは自動的にフェイルオーバーを実行します。待機系ノードでGitLabを起動し、アクセス経路を切り替えることで、サービスを継続します。この一連のプロセスは自動化されているため、深夜や休日に障害が発生した場合でも、管理者の手動介入なしに復旧が完了します。\n\n### 自動フェイルオーバーがもたらすメリット\n\n自動フェイルオーバーの最大のメリットは、復旧時間の短縮です。手動での復旧作業では、障害の検知、原因の特定、復旧手順の実行に多くの時間がかかりますが、自動フェイルオーバーであれば数分以内に復旧が完了します。\\\nまた、人的ミスのリスクも排除できます。緊急時の手動作業では、手順の誤りや設定ミスが発生しがちですが、事前に設定された自動プロセスであれば、確実かつ一貫した復旧が可能です。\\\nさらに、24時間365日の監視体制を人的リソースだけで維持するのは困難ですが、自動フェイルオーバーがあれば、深夜や休日でもシステムが自律的に障害対応を行います。これにより、運用担当者の負担を大幅に軽減できます。\n\n### クラウド環境での冗長化にも対応\n\nLifeKeeper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。\n\n## GitLabのHAクラスター構成\n\n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。\n\n今回当社では、Amazon EC2環境でAZを跨いだ冗長化構成を検証しました。下記の図は検証構成の概念図です。\n\n![GitLabのHAクラスター構成](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1767660747/qdiodwqpg0bgjreswrnf.jpg)\n\n管理クライアントからはRoute53による名前解決でActive側のクラスターノードへのアクセスを実現しています。LifeKeeper for Linuxの標準機能の「Recovery Kit for EC2」を使うことで、スクリプト開発を行わずにGUI上でクラスターのアクセス制御を容易に設定できます。\\\n\\[参考]\\\n今回の検証ではElastic IPによる制御による名前解決を使用しましたが、LifeKeeperは製品の標準機能で下記の方式に対応しています。\\\n[→『LifeKeeper』によるAmazon EC2の冗長化構成の例](https://bccs.sios.jp/usecases/aws.html)\n\n* Recovery Kit for Route53：Route53の名前解決およびクラスターの切り替わり時にAレコードを書き換えて、名前解決した実IPに向けて通信する方式  \n* Recovery Kit for EC2：\n\n\n  - Elastic IPをActiveノードのENIに割り当てることで、外部からActiveノードへの接続を可能にする方式\n  \n  - CIDRの外を指す仮想IPに向けて通信し、クラスターの切り替わり時にルートテーブルの送信先が仮想IPのターゲットを書き換えて通信する方式\n\n\n### データ共有\n\n前述の通り、クラスターノード間のデータ共有には「DataKeeper」を使用しています。本検証では、EBSをブロックレベルでリアルタイム同期することで、論理的な共有ディスクを実現しました。\n\n## 障害監視とフェイルオーバー\n\nLifeKeeperは下記の2種類の障害監視を並行して行っており、障害が検知されると自動的に待機系に切り替え（フェイルオーバー）て復旧を実現します。\n\n1. 相互のハートビート通信によるノードの障害の監視  \n2. Active側の監視対象のソフトウェアの障害の監視\n\n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。\\\n\\[参考]\\\n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。\n\n* Application Recovery Kit：SIOSが開発した制御スクリプトのラインナップを使う方式  \n* Generic ARK：ユーザーが開発した制御スクリプトをLifeKeeperに組み込んで使う方式\n\n## 直感的な操作を実現するWebGUI\n\nLifeKeeperには直感的な操作を実現するWebGUIが標準機能として提供されています。GitLabのプログラムやファイルシステムなど、各保護対象をクラスターリソースとして登録し、依存関係（起動や停止させる時に他のクラスターリソースを道連れにするかしないか）もツリー構造で直感的かつ効率的に設定できます。\n\n＜クラスターの切り替え前＞\n\n![直感的な操作を実現するWebGUI - クラスターの切り替え前](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1767661178/riengalkhmlzhdy1dx4r.jpg)\n\n＜クラスターの切り替え後＞\n\n![直感的な操作を実現するWebGUI - クラスターの切り替え後](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1767661364/fo4sjpey107bgsztwijp.jpg)\n\n手順の詳細はぜひ検証レポートをご覧ください。下記からダウンロード頂けます。\n\nhttps://mk.sios.jp/lifekeeper-gitlab-report_l\n\n## まとめとHAクラスター製品「LifeKeeper」について\n\nここまでご覧頂きました通り、開発の中核を担うGitLabには「止まらない仕組み」が求められています。このためには、GitLabの障害を自動的に検知・復旧し、安定した運用が求められます。こうした冗長化構成を、直感的なWebのGUI上で容易に構築できるのが「LifeKeeper」なのです。\n\n「LifeKeeper」は、サイオステクノロジーが提供する全世界で9万ライセンス以上の導入実績があるHAクラスター製品です。「LifeKeeper」を導入することで、アプリケーションレベルでの可用性担保の実現に加えて、データレプリケーション製品の「DataKeeper」と組み合わせることで共有ストレージを使用せずクラウド上でシステムを冗長化させ、システム全体の可用性が高められます。\\\n詳細情報は、\u003Chttps://bccs.sios.jp/lifekeeper/> をご覧ください。\n\n> ### *サイオステクノロジーについて*\n>\n> *サイオステクノロジーは、Linuxに代表されるオープンソースソフトウェアを活用したシステムインテグレーションを原点とし、自社開発ソフトウェアおよびSaaSの販売とサービスを行っています。直近では、クラウドをはじめとするDXの技術領域に注力し、AIの活用支援や次世代を支える製品とサービスを提供しています。これからも革新的なソフトウェア技術を追求し、世界のIT産業に影響力のある存在となって価値を創造し、社会の発展に貢献してまいります。*\\\n> *詳細情報は、\u003Chttps://sios.jp> をご覧ください。*",[19,716],"Hiroshi Nishishita, SIOS Technology, Inc.","2026-01-07","2025-12-19","GitLabを少ない工数で冗長化して安定運用を実現する ～HAクラスターソフトウェア「LifeKeeper」による冗長化～",[721,232,23,722],"cloud native","production","この記事では、GitLabの止まらない仕組みを、直感的なGUIが用意されたHAクラスター製品による冗長化構成で実現する方法をご紹介します。",{"featured":35,"template":13,"slug":725},"gitlab-high-availability-with-lifekeeper-hacluster",{"promotions":727},[728,742,754],{"id":729,"categories":730,"header":732,"text":733,"button":734,"image":739},"ai-modernization",[731],"ai-ml","Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":735,"config":736},"Get your AI maturity score",{"href":737,"dataGaName":738,"dataGaLocation":245},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":740},{"src":741},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":743,"categories":744,"header":746,"text":733,"button":747,"image":751},"devops-modernization",[745,10],"product","Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":748,"config":749},"Get your DevOps maturity score",{"href":750,"dataGaName":738,"dataGaLocation":245},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":752},{"src":753},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":755,"categories":756,"header":757,"text":733,"button":758,"image":762},"security-modernization",[694],"Are you trading speed for security?",{"text":759,"config":760},"Get your security maturity score",{"href":761,"dataGaName":738,"dataGaLocation":245},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":763},{"src":764},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"header":766,"blurb":767,"button":768,"secondaryButton":772},"今すぐ開発をスピードアップ","DevSecOpsに特化したインテリジェントオーケストレーションプラットフォームで実現できることをご確認ください。\n",{"text":48,"config":769},{"href":770,"dataGaName":51,"dataGaLocation":771},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_content=default-saas-trial&glm_source=about.gitlab.com/ja-jp/","feature",{"text":53,"config":773},{"href":55,"dataGaName":56,"dataGaLocation":771},1777310050950]