DevOpsとは、ソフトウェアの開発(Development)と運用(Operations)を統合し、CI/CDパイプラインや自動化ツールを通じてリリースサイクルの高速化と品質向上を同時に実現する文化・プラクティスの総称である。
## 開発と運用の壁を壊す 従来のソフトウェア開発では、開発チームがコードを書き、運用チームがそれを本番環境にデプロイするという分業体制が一般的だった。問題はこの分業が生む「壁」だ。開発側は新機能を早く出したい、運用側は安定性を守りたい。
利害が対立し、リリースのたびに摩擦が発生する。DevOpsはこの壁を取り払う。開発者が運用を意識し、運用担当が開発プロセスに関与する。
両者が同じ目標——「ユーザーに価値を素早く届け、問題が起きたら素早く直す」——を共有する文化を作ることがDevOpsの本質だ。## 具体的なプラクティス **CI/CD(継続的インテグレーション / 継続的デリバリー)**: コードの変更を自動でビルド・テスト・デプロイするパイプライン。手動デプロイの恐怖から解放される。
**Infrastructure as Code(IaC)**: サーバーやネットワークの構成をTerraformやPulumiなどのコードで管理する。「このサーバー、誰がいつ設定変えた?」が消える。**モニタリングとオブザーバビリティ**: Datadog、Grafana、OpenTelemetryなどでシステムの状態をリアルタイムに可視化する。
障害の検知から復旧までの時間(MTTR)を短縮することが目標だ。## AI時代のDevOps LLMやAIエージェントの本番運用が増えるにつれ、DevOpsの範囲も拡張している。モデルのバージョン管理、推論サーバーのオートスケーリング、プロンプトのA/Bテストなど、従来のアプリケーションにはなかった運用課題が加わった。
この文脈で生まれたのがMLOpsであり、セキュリティ観点を統合したのがDevSecOpsだ。


A2A(Agent-to-Agent Protocol)とは、異なる AI エージェント同士が能力の発見・タスクの委譲・状態の同期を行うための通信プロトコルであり、Google が 2025 年 4 月に公開した。

Agent Skills とは、AI エージェントに特定のタスクや専門知識を実行させるために定義された再利用可能な命令セットであり、エージェントの能力を拡張するモジュール単位として機能する。

Agentic AI とは、人間の逐一の指示なしに目標を解釈し、計画の立案・実行・検証を自律的に繰り返す AI システムの総称である。


ATDD(Acceptance Test-Driven Development)とは、開発着手前に受け入れテストの基準をチーム全体で定義し、そのテストを自動化してから実装を進める開発手法である。