GitLab Dedicated向けAIゲートウェイを提供開始：AI処理を自社テナント内で完結

多くの企業がGitLab Dedicatedを選ぶ理由は明確です。GitLabが運用する単一テナントインスタンスを、自社が指定したクラウドリージョンに配置できるからです。この分離はすでに、ソースコード、プロジェクトデータ、そしてGitLab上で回すソフトウェア開発ライフサイクル全体に及んでいます。

そのGitLab Dedicatedで、GitLab Duo Agent Platform向けのAIゲートウェイを、単一テナントのSaaSインフラ内にデプロイできるようになりました。AIが処理したデータは、自社の環境と選択したリージョンにとどまります。

ソフトウェアデリバリーを支える基盤としてのGitLab Dedicated

GitLab Dedicatedは、お客様が選んだAWSリージョンにデプロイされ、ホスティングと保守をGitLabが担います。暗号鍵は自社管理のものを持ち込めます。プライベートクラウドへのインストール作業は不要です。

インスタンスの運用は、高可用性とディザスタリカバリを含めてGitLabが担当。コアサービスについては月間99.9%の可用性を維持します。アップデートは安定性を最優先したケイデンスで進み、インスタンスのバージョンは最新のGitLabリリースに対して1つ前のマイナーバージョン（N-1）となります。

監査を受けながらソフトウェアデリバリーを拡大する組織が、すでに信頼を置いている基盤です。規制当局に提示できるガードレール、自社で人員を割かずに済むSaaS運用、そしてプラットフォームがクリティカルパスに入っても崩れない可用性目標。この3つがそろっています。

信頼は、すべてのエージェントとともに移動すべきもの

エージェント型ワークフローがソフトウェア開発ライフサイクルに求めるものは、AIによるコーディングだけにとどまりません。パイプラインの実行量は増え、脆弱性が持ち込まれるリスクも高まります。エージェントとフローのひとつひとつに、コンテキストを引き継がせる必要も生じます。

GitLab Dedicatedにすでに適用されている分離、データレジデンシー、サービスレベルの要件は、推論の経路にも同じように適用されるべきものです。エージェント型のソフトウェア開発が広がるほど、その重要性は増していきます。

コンプライアンスを保ったままAIを導入する

GitLab Dedicated向けAIゲートウェイの提供によって、新たに可能になることは次のとおりです。

• AI処理をテナント内に閉じる：AIゲートウェイはDedicatedの単一テナント環境で動作し、データレジデンシーの要件に沿います。
• 自社で管理するモデルを持ち込む：管理下にあるモデルを接続すれば、推論はリージョン外の画一的なデフォルトではなく、自社のポリシーに従います。
• すでにGitLabを運用している場所でDuo Agent Platformを使う：監査担当者がすでに理解しているDedicatedのデプロイモデルのまま、エージェント型の作業を始められます。

GitLab Duo Agent Platformをご利用中のGitLab Dedicatedのお客様は、AIゲートウェイのモデルバックエンドとしてAmazon Bedrockを接続でき、推論を自社のAWSリージョン内にとどめられます。もちろん、任意のモデルプロバイダーを選ぶことも可能です。

特定のモデル要件やデータ分類のルール、既存の契約上の制約がある場合も、Amazon Bedrock上でホストされているモデルの中から、チームがGitLab Duo Agent Platformで使うものを指定できます。カスタムコードレビューの自動化、失敗したパイプラインの修正、セキュリティ分析といった代表的なユースケースを含め、Duo Agent Platformのすべての機能を、選択したモデル上で実行できます。

GitLab Dedicatedでエージェント型のソフトウェアデリバリーを始める

すでにGitLab Dedicatedをご利用の場合は、セルフホストモデルの追加方法を確認し、本番以外のプロジェクトでモデルへの接続を検証してください。そのうえで、既存の変更管理プロセスの中でエージェント型ワークフローを広げていきましょう。

GitLab Duo Agent Platformをまだ使っていない場合は、無料トライアルから始められます。GitLab Dedicatedをすでにご契約中であれば、Duo Agent Platformをオンにするだけで利用を開始でき、サブスクリプションに含まれるGitLabクレジットをそのまま使えます。