AIエージェントに実装を任せ、人はレビューと承認に集中する。できあがったコードは、保存するシークレットなしで Azure へ届ける。
AI駆動開発は、ツールを導入することではなく、開発の進め方と基盤を設計することです。本資料では、GitHub Copilot のAIエージェント、GitHub Actions、Azure を組み合わせた開発基盤について、仕組み・構成・情報システム部門が確認したい統制のポイントを、全20ページにまとめました。
この資料の対象読者
- Azure 上でアプリケーションを開発・運用している情報システム部門・開発部門の方
- GitHub Copilot の組織導入や、AIエージェントを使った開発を検討している開発責任者・リーダー
- 開発の自動化にあたり、認証・権限・ネットワークの統制を確認したい情報システムご担当者
この資料でわかること
- AIエージェントが Issue から Pull Request までを担う仕組みと、組み込みの安全策
- 計画から本番運用までをつなぐ、推奨アーキテクチャの全体像
- GitHub Actions から Azure へ、保存するシークレットをなくす OIDC の構成と設定項目
- 標準構成（GitHub が管理するランナー）と閉域構成（仮想ネットワーク内のランナー）の使い分け
- 閉域環境に実際に置くリソースの配置と、ランナーの方式ごとの向き不向き
- ID・認証・権限・パイプライン・ネットワークの5層で守る、多層防御の考え方
- GitHub と Azure DevOps の使い分け。既存資産を活かす進め方
- PoC から開発チーム導入、全社展開までの3段階のロードマップ
すでに Azure DevOps を使っている場合の考え方や、機密データを扱うシステムで閉域構成をとる場合の設計についても触れています。これから AI駆動開発を検討される情報システム部門・開発部門の方に向けた内容です。
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ダウンロードする資料：AI駆動開発への移行｜GitHub Copilot × Azure による次世代開発基盤（PDF）
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弊社は、Azure と Microsoft 365 の導入支援で取り組んできた Entra ID・ネットワーク・セキュリティの設計の経験を生かし、GitHub Enterprise の導入、Azure 基盤の構築、デプロイの自動化、Copilot の利用ポリシー設計、教育、運用支援までを一貫してご支援しています。
現在の開発の流れと情報システム部門の要件を伺い、どこから始めるべきかをご提案します。PoCの進め方についてのご相談も承ります。