はじめに
現代のソフトウェア開発において、品質やセキュリティの問題を開発サイクルの早い段階で発見し対処する「シフトレフト」という考え方は、多くの現場で重要視されています。しかし、システムの複雑化が進む中で、このアプローチだけでは限界も見え始めています。
本稿では、シフトレフトの先にある「シフトエブリウェア」という新しい概念と、それを実現する鍵となる「エージェントAI」について、その技術的な側面から具体的な活用例、そして潜在的なリスクまでを分かりやすく解説します。
参考記事
- タイトル： Beyond shift left: How “shifting everywhere” with AI agents can improve DevOps processes
- 発行元： IBM
- 発行日： 2025年8月22日
- URL： https://www.ibm.com/think/insights/ai-in-devops
要点
- ソフトウェア開発において、問題の早期発見を目指す「シフトレフト」は重要な概念である。
- 現代の複雑なシステムでは、開発ライフサイクルのあらゆる段階で品質とセキュリティを継続的に確保する「シフトエブリウェア」というアプローチが求められる。
- この「シフトエブリウェア」を実現する中核技術が、限定的な人間の監督下で自律的に目標を達成する「エージェントAI」である。
- エージェントAIは、データ分析、ソフトウェアテスト、アラートの相関分析、セキュリティ脅威検出などを自動化・高度化し、DevOpsプロセスを効率化する。
- 一方で、エージェントAIの導入にはセキュリティリスクやガバナンスの課題も伴い、その対策として「AIゲートウェイ」のような仕組みが重要となる。
詳細解説
「シフトレフト」から「シフトエブリウェア」へ：開発思想の進化
まず、本稿の基礎となる二つの概念について説明します。
「シフトレフト」とは、ソフトウェア開発のプロセス（一般的に、左から右へ「計画→設計→コーディング→テスト→デプロイ」と進む）において、テストやセキュリティの検証といった活動を、より左側、つまり早期の段階で行うという考え方です。これにより、後の工程で問題が発覚して大規模な手戻りが発生するのを防ぎ、開発コストと時間を削減する狙いがあります。
しかし、このアプローチは、本来コーディングに集中したい開発者に追加の責任を課すことになり、負担が増大するという課題がありました。
そこで登場したのが「シフトエブリウェア」という考え方です。これは、特定の段階にタスクを寄せるのではなく、開発ライフサイクルの「あらゆる場所（everywhere）」で、セキュリティ、テスト、モニタリングを継続的に組み込んでいくアプローチです。これにより、チーム全体で品質とセキュリティに対する責任を共有し、より動的で複雑な現代のソフトウェア開発に対応しようとするものです。
自律的に動く「エージェントAI」とは
この「シフトエブリウェア」という理想的な状態を実現するために不可欠な技術が「エージェントAI」です。
エージェントAIは、単に指示を待つだけのチャットボットなどとは異なり、与えられた目標を達成するために、自ら計画を立て、タスクを分解し、実行する能力を持つ自律的なシステムです。大規模言語モデル（LLM）や機械学習（ML）を活用し、以下のような特徴を持っています。
- 自律性： 人間の介入を最小限に抑え、複数のステップにわたるタスクを最後まで実行します。
- 適応性： 新しい情報や状況の変化に応じて、リアルタイムで行動や計画を修正します。
- 協調性： 他のAIエージェントと連携し、より複雑で大きな目標を達成します。
- 自己改善： 過去の経験から学習し、時間とともに行動の精度を高めていきます。
簡単に言えば、人間が「何を（What）」達成したいかを定義すれば、エージェントAIが「どのように（How）」それを実現するかを自ら考えて実行してくれる、という関係です。
エージェントAIがDevOpsプロセスをどう変えるか？具体的な4つの活用例
では、エージェントAIは具体的にDevOpsの現場でどのように活用されるのでしょうか。参考記事で挙げられている4つの主要なプロセスを紹介します。
- データ分析と異常検知
エージェントAIは、システムのログ、メトリクス、ユーザーからのフィードバックなど、様々なデータをリアルタイムで継続的に監視します。そして、機械学習によって「システムの正常な状態」を学習し、そこから逸脱する異常なパターン（アノマリー）を自動で検知します。これにより、人間が見逃しがちな問題の予兆を早期に捉えることができます。 - ソフトウェアテストの自動化と高度化
アプリケーションのソースコードや要件、過去の不具合履歴などを分析し、最適なテストケースを自動で生成します。開発者がコードを変更すれば、それに応じて関連するテストスクリプトを自動で更新することも可能です。さらに、開発者がコードを書き始める前に、要件からテストを生成することもできるため、開発チームはよりコードの品質向上に集中できます。 - アラートの相関分析とノイズ削減
システム障害が発生すると、様々な監視ツールから大量のアラートが発せられ、開発者はその対応に追われます。エージェントAIは、これらの無関係に見えるアラート群を分析し、それらを関連付けて一つの根本的な事象に集約します。例えば、「ログイン失敗」と「不正なファイルアクセス」という別々のアラートを「セキュリティ侵害の可能性」という一つのインシデントとして報告します。これにより、アラートの量が劇的に減り、開発者は本当に重要な問題に集中できるようになります。 - セキュリティと脅威検出の自動化
エージェントAIは、既知の脆弱性リストをチェックするだけでなく、コードの振る舞いやネットワークトラフィックを分析し、未知の脅威を継続的に探索します。さらに、発見した脆弱性が実際に悪用可能かどうかを検証するために、安全な環境（サンドボックス）で攻撃シミュレーションを自律的に実行することもできます。これにより、開発者は手動での煩雑なコードレビューから解放され、より安全なソフトウェアを迅速に開発できます。
エージェントAI導入に伴うリスクと課題
エージェントAIは強力なツールですが、新しい技術であるがゆえのリスクも存在します。
- セキュリティリスク： エージェントAIは多くのシステムとAPIで連携するため、その連携点がサイバー攻撃の侵入口となる可能性があります。
- シャドーAI： IT部門の管理外で、各チームが個別にAIエージェントを作成・運用することで、組織全体でガバナンスが効かなくなる「シャドーAI」問題が発生する可能性があります。
- ハルシネーション（幻覚）： AIが事実に基づかない、もっともらしい誤った情報を生成してしまう現象です。これが設定ファイルやコードに紛れ込むと、深刻なエラーを引き起こす可能性があります。
- 技術的負債の増加： AIが生成したコードは、時に人間にとって理解しにくく、デバッグに時間がかかることがあります。結果として、AIが新たな技術的負債を生み出してしまう可能性も指摘されています。
リスクへの対策：「AIゲートウェイ」の役割
これらのリスクを軽減するための一つの解決策として「AIゲートウェイ」が挙げられます。これは、AIエージェントと、それが利用するモデルやAPIとの間に位置する統一された管理層です。AIゲートウェイを導入することで、組織全体のAIエージェントに対して一貫したセキュリティポリシーやコンプライアンスルールを適用し、すべての活動を監視・追跡することが可能になります。これにより、シャドーAIの発生を防ぎ、安全なAI活用を実現します。
まとめ
本稿では、DevOpsの新たな潮流である「シフトエブリウェア」と、それを支える「エージェントAI」について解説しました。エージェントAIは、開発プロセスの様々な側面を自動化・高度化し、ソフトウェアの提供をより効率的で適応性の高いものへと変革する可能性を秘めています。
もちろん、その導入にはガバナンスやセキュリティといった課題が伴いますが、AIゲートウェイのような適切な管理手法を取り入れることで、そのリスクをコントロールすることは可能です。エージェントAIは単なるツールの追加ではなく、DevOpsの文化そのものを進化させる原動力となるでしょう。私たちは今、その大きな変化の入り口に立っているのかもしれません。
