[{"data":1,"prerenderedAt":825},["ShallowReactive",2],{"/ja-jp/blog/southwest-looking-to-help-developers-take-flight":3,"navigation-ja-jp":44,"banner-ja-jp":465,"footer-ja-jp":475,"blog-post-authors-ja-jp-Sharon Gaudin":709,"blog-related-posts-ja-jp-southwest-looking-to-help-developers-take-flight":724,"blog-promotions-ja-jp":763,"next-steps-ja-jp":816},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"authors":8,"body":10,"category":11,"categorySlug":11,"config":12,"content":16,"date":25,"description":17,"extension":27,"externalUrl":28,"featured":15,"heroImage":19,"isFeatured":15,"meta":29,"navigation":30,"path":31,"publishedDate":25,"rawbody":32,"seo":33,"slug":14,"stem":37,"tagSlugs":38,"tags":42,"template":13,"updatedDate":26,"__hash__":43},"blogPosts/ja-jp/blog/southwest-looking-to-help-developers-take-flight.md","ソフトウェア開発効率化に成功したサウスウエスト航空の事例",[7],"sharon-gaudin",[9],"Sharon 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AIの将来性\n\nDayton氏は、AIの利用はデベロッパーがより大きく、より革新的なタスクに集中できるようにする方法の1つだと述べています。\n\n生成AIは、脆弱性の説明やコードの提案、コード補完のいずれにおいても、ソフトウェア開発におけるライフサイクル全体のワークフローに多大な影響を与える能力を備えています。プラットフォームに組み込まれたAIツールを活用することで、セキュリティを強化し、コードレビューやアプリケーション開発に費やす時間を短縮できます。\n\nDayton氏は、AI機能を使用することで開発とデプロイを迅速かつ容易にできるようになると期待を寄せています。\n\n「私たちは、凡庸で形式的な作業をできる限り排除したいと思っています。AIを使えば、それが実現できるかもしれません。AIについては大きな話題性がある一方で、実際に大きな可能性も秘めています。特定されたばかりの脆弱性に対するソリューションを即座に提供できること、コードの一部がどのような処理を行っているかを教えてくれることなどは、そのすばらしい例です。これが何と統合しているのか、アクセスしているデータは何か、その理由などもAIが教えてくれます。例えば、このアプリケーションで過去1年間に発生したインシデントの20%が、この特定のコーディングセットによるものであることの理由を英語でわかりやすく説明してとAIに依頼もできます。AIの力が発揮されるのはこういうところでしょう。」\n\nDayton氏は、AIがデベロッパーに取って代わることはないが、彼らの仕事をスムーズに進められるよう支援するだろうと考えます。AIがもたらすもう一つのメリットは、コロナ後に多くの人がリモートで仕事をしている時代に、デベロッパーをつなぐことも挙げられます。\n\n「GitLabのロードマップにある便利な機能のひとつが『レビュアーの推奨』です。以前であればコードレビューを依頼する際には、壁越しや別の部屋に向けて『誰か私のコードを見てくれないか』と叫ぶ必要がありましたが、リモートの環境においてはそれは不可能です。AIは、そのコードで実際に作業したことがある人や、そのコードでインシデントを解決したことがある人を見つけ出し、提案してくれます。これがレビュープロセスにどのくらいの価値をもたらすのかは容易に想像できるでしょう。自動化が進めば進むほど、手動のステップや待機時間が少なくなると思います。」\n\n\u003C!-- 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Japan Team","お客様事例：日立プラントサービス","## 株式会社日立プラントサービスについて\n\n株式会社日立プラントサービスでは、産業プラントや水インフラ、ライフサイエンス分野において、お客さまのデータから価値を創出し、デジタルイノベーションを加速するための、日立の先進的なデジタル技術を活用したソリューション・サービス・テクノロジーである「Lumada」を推進しています。\n\n## 株式会社日立プラントサービスの挑戦\n\n同社では、開発現場において、「人財強化」、「品質向上・維持」、「国内での情報管理」、「開発プロセス標準化」という4つの課題に直面していました。プロジェクトごとに異なるツールが乱立することで教育コストが増大し、セキュリティチェックの属人化による品質のバラつきも懸念されていました。また、生産性向上のカギを握る生成AI活用では、医療データや重要インフラ情報などの機微情報を扱う事業特性上、データを社外や海外へ送信することに強い懸念があり、導入の大きな足かせとなっていました。\n\n## GitLabの活用方法\n\n同社は、これらの課題解決に取り組むため、開発基盤にGitLabを選定。開発の最適化とAI活用、情報管理の徹底という3つのポイントを重視し、担当者個人の生産性向上に加えてプロセス全体を最適化し、さらに機微情報の海外流出を確実に防げる仕組みであることを評価しました。パートナーに選定したグループのITサービス企業である株式会社日立システムズは、統合運用サービスで培ったノウハウをGitLabへと展開し、次世代型の開発基盤を構築。開発現場で利用されていた複数のツールをGitLabへと一本化しました。こうして開発プロセスの標準化を図るとともに、教育コストを低減し、組織全体でスムーズにノウハウを共有できるようになりました。\n\n中でも、高度なセキュリティ／コンプライアンスを備えながら、先進的なAIを活用できるようにしたアーキテクチャはグループ内外で高く評価されました。新たな開発基盤は、国内リージョンのAWS環境でSelf-Managed版のGitLabを稼働させ、生成AIのClaudeと連携しています。これにより、パブリッククラウドを使ってもデータを国内にとどめ、セキュアな状態で活用できるローカルLLM環境を実現しました。さらに、GitLabのAI機能であるGitLab Duoを採用し、高い機密性のもとでコードレビューの自動化やコード提案、チャット機能による開発支援が可能になりました。CI/CDパイプラインには自動セキュリティスキャンを実装。AIとDevSecOps環境を最大限に活用することで、開発スピードを高めながら脆弱性を早期発見できるようになったのです。\n\n今後は、AIコーディングを開発ライフサイクル全体へと本格導入し、開発者の負担軽減と組織全体の生産性を大幅に向上させる計画です。大切なのは、単なるツールの導入で終わらせないこと。現場の要望に合わせて環境設計を行い、定着化に向けた勉強会や問い合わせ対応などの運用支援を含め、組織に新しい文化を浸透させながら、開発現場のモダナイズを進めていきたい考えです。\n\n両社は、この新たな開発基盤の成功をグループ全体へと横展開し、高品質なデジタルサービスを通じて、お客さまとの価値協創をさらに加速させる方針です。\n\n\\*本内容は2025年11月当時の情報をもとに制作しております\n\n\n\n## ▶️事例PDFを[無料でダウンロードする](\u003Chttps://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1776046067/lnw1a4zv8yl8kyjrqh42.pdf>)\n",[23,116,24,577,290,733,734],"security","user stories","DevSecOpsプラットフォームとローカルLLMで、セキュアなAI活用を実現した事例をご紹介","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1776046018/kwwrygr2bdhjcfheugfq.jpg",{"featured":30,"template":13,"slug":738},"epic-tokyo-2025-hitachi-hps",{"content":740,"config":749},{"title":741,"description":742,"authors":743,"heroImage":744,"date":745,"body":746,"category":11,"tags":747},"お客様事例：ピクシブ","生産性のオーバーヘッドを極小化する開発支援ツール戦略を加速する事例をご紹介。",[729],"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1770267303/xwn82trbh5iaf44e1gp3.jpg","2026-02-17","## ピクシブについて\n\nピクシブ株式会社は、「創作活動を、もっと楽しくする。」というミッションを掲げる企業です。2007年にリリースされたイラスト、マンガ、小説作品の投稿プラットフォーム「pixiv」を中核に、創作ドメインに特化した事業を多角的に展開。登録ユーザー数は1億を超え、海外ユーザー比率も高いグローバルなプラットフォームへと成長しました。\n\n## ピクシブの挑戦\n\n創業以来、内製による開発を継続する同社に数年前、開発サイクルにおける手戻りや待ち時間などのオーバーヘッドを可視化する機会が訪れました。社内で2番目に大きなプロジェクトのバリューストリームを分析したところ、開発時間全体の約19%がオーバーヘッドに占められていることが判明したのです。\n\n## GitLabの活用方法\n\n### ソリューション：GitLab Ultimate、GitLab Duo Enterprise\n\n面白いのは、この数字を単なる損失やネガティブな問題とは捉えず、「改善すれば成果が約束されている」、「19%の伸びしろがある」とポジティブに解釈したこと。オーバーヘッドを抑制しながら、組織規模の拡大に伴う開発効率の鈍化や、高まるセキュリティ脅威、ナレッジの散逸といった課題に対し、「デリバリー能力そのものの向上」を目指す取り組みが始まりました。ソースコード管理だけでなく、設計情報やセキュリティ機能も一元化できる「GitLab Ultimate」を核とした、シフトレフトへの移行です。\n\n開発ライフサイクル全体の基盤整備に向け、「3本の柱」が掲げられました。まずは、「健康診断のお医者さん」になること。チームの健康状態＝バリューストリームを定期的に診断し、改善への処方箋を出す役割です。次に、「ガードレール整備の職人」であること。セキュリティスキャンやインスペクション設定を最適化し、安全な開発環境を整える役割を担います。最後に、「コンテキストを集める推進リーダー」の務めを果たすこと。最新の支援ツールが正しく機能するよう、情報を整備します。\n導入戦略では「点・線・面」のアプローチを採用しました。まずは特定のプロジェクト＝点で成功事例を作り、それを複数の事例＝線へと展開し、最終的に全社的な標準＝面とする段階的な展開です。\n\nこれまでの大きな成果のひとつは、「部分最適の罠」を理解できたことです。検証の過程で、「特定工程の速度を2倍にしても、次の工程の負荷が倍増してボトルネックが発生し、全体のスループットは上がらない」という事実が浮き彫りになりました。これにより、単なるツールの導入ではなく、バリューストリーム全体を俯瞰した最適化が不可欠であるという認識が広がりました。\n\n開発支援機能を最適に使用するための基盤作りも進んでいます。従来、社内のWikiツールでやり取りしていた情報を、GitLab上のイシューやプロジェクト管理に集約。開発の背景やコンテキストを含めて一元的に把握できるようにすることで、支援ツールによる補助の精度や信頼性が向上しました。\n\n今後は、現在「線」になりつつある取り組みを、具体的なカバレッジ目標を持った「面」へと展開します。19%というオーバーヘッドをわずかでも削減することが狙いです。中でも、支援ツール活用のための環境整備に注力します。今後の開発に高度な自動化支援は不可欠で、「渋滞を起こさないようなバリューストリーム」の構築を実現したい考えです。\n\n![](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1770948394/hivoz9yjenzsi9os5ofr.pdf)\n\n## ▶️事例PDFを[無料でダウンロードする](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1770948394/hivoz9yjenzsi9os5ofr.pdf)\n\n\u003Cobject class=\"slp-my-32\" data=\"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1770948394/hivoz9yjenzsi9os5ofr.pdf\" type=\"application/pdf\" width=\"100%\" height=\"800\">\n\u003C/object>",[23,116,24,577,748,733,734],"performance",{"featured":30,"template":13,"slug":750},"epic-tokyo-2025-pixiv",{"content":752,"config":761},{"heroImage":753,"body":754,"authors":755,"updatedDate":756,"date":757,"title":758,"tags":759,"description":760,"category":11},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1770172921/sprvmx9sgnxrx5m3ptxy.jpg","## 東レについて\n\n東レ株式会社は、繊維や機能化成品、炭素繊維などを提供する素材メーカー。2026年に創業100周年を迎え、売上高2兆5000億円、グローバルの従業員数約5万人を誇ります。UNIQLOの「ヒートテック」やボーイング「787」の機体材料など、私たちの身近な製品にも、その素材が利用されています。\n\n## 東レの挑戦\n\n同社は、情報システムに課題を抱えていました。50年前から稼働するホストコンピュータや、導入から20年以上経過したERP、そしてJavaをベースとした自社製の独自フレームワークで構築された200を超える業務システムが複雑に入り組んでいたのです。この状況ではDXの推進が困難で、運用保守に忙殺される技術者のモチベーション低下も大きな問題でした。そこで同社は競争優位性の源泉となる領域において、アプリケーションのモダナイズを決断しました。\n\n## GitLabの活用方法\n\n### ソリューション：GitLab Ultimate、GitLab Duo Enterprise\n\n基幹刷新プロジェクトと共に始動したアプリケーションモダナイズの取り組みでは、「セキュリティの向上」、「自動化（CI/CD）」、「モノリスからの脱却」、「常に新しい技術の採用」という4つの柱を掲げました。開発サイクルの高速化とセキュリティ確保を両立するDevSecOpsを実現するために、開発の初期段階からセキュリティチェックを組み込むシフトレフトのアプローチは不可欠。それを実現するためにGitLabを開発プラットフォームとし、セキュリティチェックとCI/CDサイクルを確立することで、開発スピード、品質、セキュリティのすべてを強化する体制を整えました。\n\nGitLabと生成AIエディタ「Cursor」を組み合わせたAI駆動開発にも挑戦しました。開発者はMarkdown形式のAPI仕様書を作成し、Cursorに入力することでソースコードやテストコードを自動生成します。導入当初は生成されるコードの品質にばらつきがありましたが、プロンプトの内容やアーキテクチャのルールを整備し、実装後にチェックするプロセスを導入することで、開発者間で均質なコードが生成されるよう改善しました。\n\n生成されたコードのレビューにはGitLab 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