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DevSecOps環境を構築するために何が重要なのかを数多く学んできました。Gauto氏は、重要なのは、サイロ化の解消、開発エコシステムの確立、DevSecOps環境におけるセキュリティとコンプライアンスの一元化、人材のオンボーディングを円滑かつ迅速にすること、柔軟性を保ちイノベーションに対してオープンであり続けることだと明かします。\n\n### 強力な開発エコシステムを確立する\n\n大規模組織、特に政府機関の間では、ソフトウェア開発がサイロ化に陥りがちです。「イノベーションのための部門があっても、コラボレーションの足かせとなることがあります。その部門が、ある環境や建物内では機能していても、他と連携するのが難しくなることがあります」とGauto氏は述べ、コード、ベストプラクティス、ツール、インフラなどの共有は難しい場合があると言います。\n\n「しかしGitLabを使用して適切に確立、管理されたツールのデプロイを構築すれば、他のチームが何をしているかが見えるようになり、より容易に共有ができるようになります」とGauto氏。「国内の別のラボにCDを郵送する代わりに、DevSecOpsチームが『あなたをこちらのプロジェクトのデベロッパーとして追加するので、リポジトリを自由に操作してください』と言うだけです」。\n\nエコシステムは、インフラストラクチャの認証での障壁を打破することで、ニーズを集約する助けになります。組織間に介在する認証はどのコミュニティにも共通する課題です。請負業社や政府のコンピュータが、どこからでもインターネット経由でBlack Pearlに接続できるようにすることに関して、「非機密下では他との連携において障壁となりうる認証を難しくしないことが大切です」とGauto氏は口にします。\n\n強靭なエコシステムがあれば、プランニング（アジャイル、スクラム、カンバンなど）に関するベストプラクティスやプロセスを構築し、オンサイトとリモートでの開発を統合し、ソフトウェアの承認を得て、さまざまな環境にアプリケーションを届けられます。\n\n### セキュリティとコンプライアンスを適用する\nDevSecOps環境におけるセキュリティとコンプライアンスに関して Gauto氏は、「最も重要なのは、列車が線路を進んでくるのが見えたら、可能な限り事前に準備を整えておくこと」と話しつつ、「驚かないように、そして電車が来たとき線路に立っていないようにすることです」と語りました。\n\nこの考えが完全に当てはまる分野のひとつがコンプライアンスです。この分野では、規制が目まぐるしい速さで進化しています。「データやツールを、役割に見合った人がすぐに理解できる形式で提供できるように準備したい」とGautoは氏は言います。\n\nこの課題にもGitLab が上手く機能したとGauto氏は評価しています。同氏は「GitLab Ultimateは、はじめからコンプライアンスを組み込むことができ、多くの要素をテンプレート化できる」とした上で、顧客は直ちにコンプライアンスを遵守した運用を開始できると述べました。\n\nGitLabは、単一のプラットフォーム内でのライセンスとATOスキャンもサポートしています。\n\n### 人材の迅速なオンボーディングをサポートする\n\n軍において、トップレベルのDevSecOps人材を確保するにはいくつか障害があります。例えば、窓のない建物での勤務を厭わないことや、機密ネットワークで作業するための多くの手続きや規制をクリアしなければならないことです。\n\n「こういったことが、私たちが抱える非常に難しい問題を解決できる優秀な人材を呼び込む能力を大きく制限していると思います」とGauto氏。Black Pearlのミッション支援を成功裏におさめるには、「できるだけ幅広い人材へのアクセスを可能にし、その後、持続可能なオンボーディングのワークフローを構築すること」が不可欠でした。\n\n国防総省（DoD）内には解決を必要とする難しい問題が数多く存在しますが、政府、産業界、学界という異なる組織を横断して連携する能力が制約要因となることがあります。「ソフトウェア開発が行われている場所は多数ありますが、共通の作業環境がなければ、作業が重複したり、失われたり、十分に活用されなかったりすることがあります」とGauto氏は訴えます。\n\nBlack Pearlは、異なる組織がアクセスしやすい形で連携できる環境を提供しています。Black 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Gauto氏。同氏はチームメンバーに「独自のアプローチを取る人に対してこそ柔軟に対応する戦略を」と指示しています。「なぜなら、風変わりなことをしている人はたいてい、何か面白いことをしているからです」。\n\n人工知能（AI）と機械学習は、この哲学の試金石となるでしょう。「これから、斬新なツールや目新しいデータ分類が生み出されていく中で、私たちはそれらに迅速に、かつ繰り返し対応していく必要があるでしょう」とGauto氏は語っています。\n\n## 証明された理論\nGauto氏は、Black Pearlの導入率が過去12ヶ月で400%増加したことを誇りに思っています。これが同氏の唱えるコンセプトの有効性を証明していると考えるからです。「『煩わしい作業』は気にせず、問題を迅速に解決できようにするマネージドサービスというBlack Pearlの理論は機能し、価値があります」とGauto氏は語っています。\n\n> [公共部門でのGitLabの活用法](https://about.gitlab.com/ja-jp/solutions/public-sector/)をもっと知りたいですか。こちらをお読みください。","customer-stories",{"template":13,"slug":14,"featured":15},"BlogPost","u-s-navy-black-pearl-lessons-in-championing-devsecops",true,{"title":5,"description":17,"authors":18,"heroImage":19,"tags":20,"category":11,"date":26,"updatedDate":27,"body":10},"Sigma Defense社がDevSecOpsセキュリティとコンプライアンスを考慮し、米海軍Black 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強力な開発エコシステムを確立する\n\n大規模組織、特に政府機関の間では、ソフトウェア開発がサイロ化に陥りがちです。「イノベーションのための部門があっても、コラボレーションの足かせとなることがあります。その部門が、ある環境や建物内では機能していても、他と連携するのが難しくなることがあります」とGauto氏は述べ、コード、ベストプラクティス、ツール、インフラなどの共有は難しい場合があると言います。\n\n「しかしGitLabを使用して適切に確立、管理されたツールのデプロイを構築すれば、他のチームが何をしているかが見えるようになり、より容易に共有ができるようになります」とGauto氏。「国内の別のラボにCDを郵送する代わりに、DevSecOpsチームが『あなたをこちらのプロジェクトのデベロッパーとして追加するので、リポジトリを自由に操作してください』と言うだけです」。\n\nエコシステムは、インフラストラクチャの認証での障壁を打破することで、ニーズを集約する助けになります。組織間に介在する認証はどのコミュニティにも共通する課題です。請負業社や政府のコンピュータが、どこからでもインターネット経由でBlack Pearlに接続できるようにすることに関して、「非機密下では他との連携において障壁となりうる認証を難しくしないことが大切です」とGauto氏は口にします。\n\n強靭なエコシステムがあれば、プランニング（アジャイル、スクラム、カンバンなど）に関するベストプラクティスやプロセスを構築し、オンサイトとリモートでの開発を統合し、ソフトウェアの承認を得て、さまざまな環境にアプリケーションを届けられます。\n\n### セキュリティとコンプライアンスを適用する\nDevSecOps環境におけるセキュリティとコンプライアンスに関して 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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",[734,117,735,21,289,23,736],"AI/ML","customers","user 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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>",[734,117,735,21,750,23,736],"performance",{"featured":15,"template":13,"slug":752},"epic-tokyo-2025-pixiv",{"content":754,"config":763},{"heroImage":755,"body":756,"authors":757,"updatedDate":758,"date":759,"title":760,"tags":761,"description":762,"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 Duoを活用しています。AIをレビュアーとして指定することで、冗長なコードの指摘やエラーハンドリングの不足などを自動で検出し、属人化の解消とレビュー工数の削減を実現しています。\n\nこれらの取り組みにより、かつては手動で行っていた単体テストやデプロイ作業が自動化され、セキュリティテストもパイプラインの中で頻繁かつ定期的に実施できるようになりました。旧システムのクラウドリフトは約1年半で完了し、2025年からは本格的なモダナイズフェーズへと移行しています。わずか3か月で試行的なモダンアプリ開発を成功させるなど、着実に内製化への知見を蓄積しています。開発環境においても、VDIやNexusサーバを導入してセキュアな構成を保ちつつ、開発者が最新技術に触れられる「ワクワクする」環境づくりが進められています。\n\n今後は、人材採用活動をさらに積極化するとともに、生成AIとGitLab Duoによる開発・運用工数の削減を目指します。すでに脆弱性対応を自動化する仕組みの構築に着手。脆弱性診断結果を分析し、GitLab Duoを中心として修正コードの提案からマージリクエストの作成までを自動化する構想です。レビュアーはAIが提案した変更内容を確認して承認するだけというフローを確立し、人間がより創造的な業務に集中できる環境を目指します。\n\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/v1770170747/diywgk9vavrv3jtxyo1l.pdf)\n\n\u003Cobject class=\"slp-my-32\" data=\"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1770170747/diywgk9vavrv3jtxyo1l.pdf\" type=\"application/pdf\" width=\"100%\" 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