AIが変えるDevSecOps―開発速度とセキュリティの両立へ / 20260714 Mitsutoshi Matsuo

2026/7/14　JAWS-UG Sales #7 AWS Summit Japan 2026をSales的に振り返る
https://jawsug-sales.connpass.com/event/392156/

株式会社SHIFT
松尾光敏

Transcript

1. AIが変えるDevSecOps – 開発速度とセキュリティの両立へ 株式会社SHIFT 松尾 光敏 JAWS-UG Sales #7 AWS Summit Japan 2026をSales的に振り返る（2026/7/14）
2. 1 ★ はじめに（自己紹介） ◆松尾 光敏 ◆業務内容 ➢官公庁案件が中心。行政機関でのガバメントクラウドの利用支援 etc... ◆受賞／保有資格 ➢2026 Japan AWS Ambassadors ➢2026 Japan AWS Top Engineers（Security） ➢2026-2023 Japan AWS All Certifications Engineers ➢その他／CISSP、CISA、PMP etc...
3. 2 ★AWS Summit Japan 2026で気になった企業ブース（GitLab社） GitLab Duo Agent Platform + Amazon Bedrockにより、DevSecOpsにAIを導入。 生成AIをDevSecOpsに導入する意義とは何か？を営業視点で考えた。 【出典】GitLab Duo Agent Platform（GitLab社） https://about.gitlab.com/ja-jp/gitlab-duo-agent-platform/
4. 1．DevSecOpsは必要なのか？ 3
5. 4 1.1．DevSecOpsの起源 「DevSecOps」概念の起源は、2012年のGartnerによる提唱とされている。 【出典】Neil MacDonald（Gartner） ー DevOps Needs to Become DevOpsSec（2012） https://blogs.gartner.com/neil_macdonald/2012/01/17/devops-needs-to-become-devopssec/ （※）SP 800-204C（NIST） ー Implementation of DevSecOps for a Microservices-based Application with Service Mesh https://csrc.nist.gov/pubs/sp/800/204/c/final 2009 DevOpsの誕生 Flickr社講演「10+ Deploys per Day」と 初のDevOpsDays開催（ベルギー）。 Dev（開発）とOps（運用）の協働運動が 始まる。 2010 Rugged Manifesto Corman、Rice、Williamsが堅牢なコード 文化を宣言。セキュリティを開発文化へ 組み込む先駆け。 2012 DevSecOpsの提唱 GartnerのNeil MacDonaldがDevOpsへの セキュリティ統合を提唱。 2015 DevSecOpsマニフェスト Shannon Lietz(Intuit)らがdevsecops.org を設立し公開。名称と実践が世界に 普及される。 2016 DevSecOpsの企業導入の本格化 Gartnerが実装ガイド「DevSecOps: How to Seamlessly Integrate…」を発行。 ツール市場が拡大する。 2022 DevSecOpsの標準化・連邦政府採用 米NISTがSP 800-204C（※）を発行。 クラウドネイティブ開発への実装指針が 整い、連邦政府・大企業に浸透する。
6. 5 1.2．DevSecOpsの定義とその意義 開発（Dev）・セキュリティ（Sec）・運用（Ops）を一体の活動と捉え、ソフトウェア開発ライフサイクル （SDLC）に対して横断的にセキュリティを組み込むアプローチ。開発の俊敏性を損なわずにセキュリティを SDLCに透過的に統合することで開発の手戻りを防止する（GartnerによるDevSecOpsの定義）。 DevSecOps （セキュリティをSDLCに透過的に統合） セキュリティ・バイ・デザイン （セキュリティ関連のテスト自動化など） セキュリティ関連の問題を早期に検出し、修正する ことで開発の手戻りを最小化 従来型 （セキュリティ検査は開発工程の最後） 要件定義 設計・開発 テスト リリース セキュリティ検査 リリース直前に問題が発覚 ！ 前工程への大きな手戻り！！ 要件定義 設計・開発 テスト リリース
7. 2．DevSecOpsへの生成AIの導入 6
8. 7 2.1．GitLab Duo Agent Platform GitLab Duo Agent Platformは、異なる役割をもつ複数のAIエージェントを並列・非同期にオーケストレーションするGitLabの AI Agentであり、チケット作成やマージリクエストなどに対して一定の文脈（コンテキスト）を基に自動処理する。 Agentic Chat Web UI / IDEでマルチステップ推論により、 チケットやマージリクエストの作成などを 自律的にアクションを実行 AI Agent 標準エージェント（Planner Agent、 Security Analyst Agentなど）のほか、 カスタムエージェントの作成をサポート ワークフロー 複数のプロセス（チケット作成、 マージリクエスト、コードレビューなど）を 複数エージェントと連携 AI Catalog 作成したエージェント / ワークフローを組織内 で共有化するためにカタログ化することで、 一元管理化 MCP クライアント Model Context Protocol（MCP）により Slack、Jiraなどの外部システムと連携 LLM Claude、GPTなどからLLMを利用者が選択 し、課金はGitLab Credits（リクエスト 単位）で発生 【出典】Announcing general availability for GitLab Duo Agent Platform（GitLab社） https://about.gitlab.com/blog/gitlab-duo-agent-platform-is-generally-available/
9. 8 2.2．GitLab Duo Agent Platform × Amazon Bedrock（1/2） 2026年4月21日にGitLab Duo Agent PlatformがAmazon Bedrockと連携可能となった。これにより、 GitLab Duo Agent Platformに対して以下の拡張性が伴った。 推論ルーティング AWSアカウント上のAmazon Bedrockより、GitLab Duo Agent Platformの推論を実行 ※ベンダーサードパーティ製は基本的に不要 【出典】GitLab Collaborates with AWS to Bring Agentic DevSecOps to Enterprise Teams Using Their Existing Amazon Bedrock Accounts and Spend（GitLab社） https://ir.gitlab.com/news/news-details/2026/GitLab-Collaborates-with-AWS-to-Bring-Agentic-DevSecOps-to-Enterprise-Teams-Using-Their-Existing-Amazon- Bedrock-Accounts-and-Spend/default.aspx ガバナンス（Gitlab × Amazon Bedrock） Amazon Bedrockの基盤モデル評価などによるモデルレベルの統制に加え、GitLabがワークフローレベルを統制 ※AI Agentが呼び出し可能なモデルの統制と、監査ログを生成・補完 BYOM（Bring You Own Model） LLMのSelf-Managed向け。セルフホストのGitLab AI GatewayをAmazon Bedrockへ連携することで、 ソースコードと推論トラフィックが組織ネットワークの境界の外に出ない
10. 9 2.2．GitLab Duo Agent Platform × Amazon Bedrock（2/2） AWS上でのGitlabによるDevSecOpsアーキテクチャ（Self-Managed）の構成概要 例 【出典】AWS Prescriptive Guidance「GitLab CI/CD」（Amazon EKS 向け GitOps ツール）（AWS社） https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/eks-gitops-tools/gitlab-cicd.html GitLab（DevSecOps） チケット管理、ソース管理、脆弱性検査など GitLab AI Gateway セルフホスト構成 Agentのモデルコールをルーティング Amazon Bedrock 基盤モデルに相当 推論トラフィック、プロンプトデータは AWS環境内に保持 GitLab Runner Build、テスト実行など GitLab Container Registry コンテナレジストリ管理 Amazon EKS 本番・ステージング・ 検証環境など 推論 推論 Amazon Bedrockによる 推論処理により、これらの処理を 自動化することが可能
11. 3．総括 10
12. 11 3．総括 営業視点でのプレゼンテーションは、受け手にまず使ってみようと動機をとらせることが大事のはわかりつつも、 技術出身だとなかなかまとめるのに苦労します。。どうしても事細かに機能レベルに落とす発想 （とにかく検証しなければ気が済まない）が先に走ってしまう。 抽象（営業視点）⇔ 具体（技術視点）を普段から意識して活動しようと思いました。 ⇒ 将来的には、営業と技術の仲介者（通訳者）で業務を円滑に進めたい存在でありたい。 営業視点で資料作成してみた感想 苦労点からの学び