GitLabとClaude Codeでスピードとコンプライアンスを両立する

政府機関はいま、相反する2つの圧力にさらされています。米国行政管理予算局（OMB）がAI導入を急ぐよう促す一方で、米国政府説明責任局（GAO）は導入に先立ってガードレールを整えるべきだと主張しているからです。

AIによるコーディングを加速するために、AnthropicのClaude Codeをはじめとするコーディングアシスタントを採用する機関が増えています。問題は、ガードレールをどう確保するか。GitLab Duo Agent Platformなら、コードを書いたモデルが何であれ、ソフトウェア開発ライフサイクル全体にガバナンスを効かせられます。

スピードと統制を両立させる

AIの潜在能力を引き出すには、いま現場にある摩擦を取り除かなければなりません。たとえばOMBは、AIを活用した高度なサイバー防御の導入を阻む最大級の障壁として時代遅れのコンプライアンスプロセスを挙げ、GAOは安全策の不足がAI活用の広がりを妨げていると指摘しています。

コーディングアシスタントを導入した機関は、スピードの課題を解決できたかもしれません。しかしガバナンス戦略を欠いたままでは、真の意味でのコンプライアンスには届きません。コードを書くコストと時間は、かつてないほどの低水準。それでも、そのコードに何が含まれているかを本番環境に出す前に把握できるかどうかは、まったく別の話です。

ガバナンスが行き届いたワークフロー

2026年2月、NIST AI標準イノベーションセンターがエージェント型AIのセキュリティ標準に特化した初の連邦プログラムを立ち上げました。エージェントの認証、認可、監査ログをどう扱うべきか。各機関はその公式な拠り所を手にしたことになります。

この水準を満たすには、Claude CodeとGitLabをつなぐだけでは足りません。インテグレーションが担うのは、2つのツールのあいだでデータを受け渡すことだけ。共有されたコンテキストモデルも、ポリシーエンジンも、一元化された監査証跡も、そこからは生まれません。

ソフトウェア開発ライフサイクル全体をAIでオーケストレーションするGitLab Duo Agent Platformは、最初からコンテキストを内側に抱えています。プロジェクト、イシュー、マージリクエスト、パイプライン、脆弱性の履歴。単体のコーディングエージェントでは持ちえない全体像がそろっています。Duo Agent Platformが実行するすべての動作にはスコープが設定され、ログが残り、機関がすでに運用しているプラットフォーム上でレビューできます。

基本フローは、ソフトウェア開発ライフサイクル上のイベントを起点に自動で起動し、機関自身が運用するGitLab Runner上で動き、すべてのマージリクエストに監査証跡を紐づけます。そのためのスクリプトをチームが作り込んだり保守したりする必要はなく、チームが使うツール全体に単一のガバナンス基盤が通ることになります。

このガバナンスは、特定のモデルに縛られるものでもありません。GitLabのアーキテクチャにおいて、AIモデルとプロバイダーは切り離せない構成要素ではなく、差し替えの利く部品です。どのモデルにコードを書かせるかを認可し、制限し、入れ替える。その裁量は機関の側に残り、そのたびにワークフローを組み直す必要もありません。Claude Codeは、このアーキテクチャにうまく収まるモデルの好例です。

変更の価値は、書かれた後に何が起こるかで決まります。自組織のデリバリー体制の文脈で安全に理解できるか。正しく処理できるか。適切なエビデンスとともに記録されるか。そしてチームがすでに統制しているワークフローへ戻せるか。どちらのツールがより優れたコードを書いたかという問いは、こうした問いには答えてくれません。

Claude Codeを切り離された別のツールとしてではなく、GitLab Duo Agent Platform内のコーディングインターフェースとして動かす。この形をとることで、各機関はClaudeのコーディング体験とGitLabの統制された実行環境を、同一の記録システム上で同時に手にできます。Claude Codeで培ったプロンプトのノウハウは、単体で使う場合もDuo Agent Platform内で使う場合も変わりません。変わるのは、書かれたコードがその後どこへ向かうか。開発者の書き方そのものではありません。

エージェント型コーディングがチームのワークフローに負荷をかける場面

摩擦は技術面だけの話ではありません。同僚と組むのではなくエージェントが単独で初稿を書く場面が増えるにつれ、チームは未解決の課題に突き当たっています。コードが書かれた場にチームが居合わせていないとき、レビューと文脈の共有はどう成り立つのか。この課題は政府部門でとりわけ鮮明です。機密性の高いシステムのコードをレビューするのに必要なクリアランスをすべての開発者が持っているわけではなく、レビュアーを増やす採用も数か月を要するセキュリティ判断を伴います。

GitLab自身の調査では、AIによってコードを書くペースとコミットのペースが上がったと答えた開発者が4分の3を超えました。それでもソフトウェアデリバリー全体は同じ比率では加速していません。原因は、ボトルネックが下流のレビュー、テスト、コラボレーションへ移ったこと。LinearBの2026年版Software Engineering Benchmarks Reportによれば、エージェント型AIが関わったマージリクエストは、レビュアーが着手するまでの時間がAIを使わない場合の5.3倍に達しました。レビュアーが手薄な機関では、この遅れは単純に積み上がるのではなく、雪だるま式に膨らんでいきます。

これはワークフローの問題であると同時に、ガバナンスの問題でもあります。どのツールが変更を生成したかに関係なく、レビューとスキャンと承認を必ず通すマージリクエストのゲート。これさえあれば、エージェントの出力を受け止める手順をコーディングツールが変わるたびに作り直さずに済みます。

ネットワークを制限した環境への導入とAIモデルの選択

柔軟性が最も問われるのは、ブラウザーを離れてモデルの実行場所を考え始めたときです。連邦政府の環境も、同じ緊張関係を抱えています。外部ネットワーク経路を一切持たずに動かすことと、どのモデルに仕事をさせるかを統制すること。この2つは、切り分けて考えるべき要件です。GitLab Duo Agent Platform Self-Hostedは機関が管理するインフラ上で完結して動作し、データレジデンシー要件、エアギャップ環境、サードパーティAPIへのコード送信を禁じるポリシーに対応します。さらにGitLabは対応モデルの拡充を継続中。規模の大小を問わずあらゆる用途に同じモデルを使わざるをえない状況は避けられます。ハードウェアのコストを負わずに推論を自社管理したいチームであれば、同じモデル群をプライベートクラウド上のGPU搭載仮想マシンで動かす選択肢もあります。

2026年8月以降、GitLab Dedicated for Governmentをご利用のお客様は、Duo Agent Platform向けのAIゲートウェイを自社の単一テナント環境内に展開し、Amazon Bedrockを含む任意のモデルプロバイダーを接続できます。推論は選択したリージョン内にとどまり、機関がすでにワークフローで用いているSLA、暗号化、変更管理の仕組みがそのまま適用されます。

GitLab Duo Agent Platformを使ってみる

Claude CodeとGitLab Duo Agent Platformは、どちらかを選ぶ関係にはありません。組み合わせて使うことを前提に設計されています。Claude Codeを使いこなしている開発者は、これまでと同じやり方で使い続けてください。新しいツールが仕事の進め方を邪魔することもありません。GitLab Duo Agent Platformが加えるのは、どのモデルやツールが書いたかを問わず、すべての変更がリリース前に通過する統制されたマージリクエストのゲートです。

スピードと統制は、どちらかを諦めるべきものではありません。GitLab Duo Agent Platformが両立させる仕組みを、ぜひご確認ください。今すぐDuo Agent Platformをお試しください。

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