DevOpsとは丨プロダクトマネージャー用語集
最終更新日:
2025年5月8日
ライター:
PM Career編集部
プロダクト開発
この記事の監修者
佐々木真
PM Career事業責任者（Xアカウント ＠shin_sasaki19）
株式会社リクルートにて「スタディサプリ」の初期メンバーとして事業開発・プロダクトマネージャー業を担当し全国展開を達成後、SmartHRのグループ会社としてToB向けSaaS「SmartMeeting」を立ち上げ2021年3月に退任。その後PMオンラインスクール「PM School」、プロダクト開発人材の転職サイト「PM Career」の事業を運営中。プロダクト開発の知見・人材の流動性を高め、日本のプロダクト作りをぶち上げるべく尽力中。個人としてもX（Twitter）アカウントのフォロワーは3万人超え、YouTubeやPodcastでもプロダクト開発のコンテンツを発信する日本で最も有名なプロダクト開発者の1人。
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① DevOpsの定義
DevOps は、ソフトウェア開発 (Dev) と運用 (Ops) の壁を取り払い、文化・自動化・測定 を軸に コードのビルド〜テスト〜デプロイ〜運用を高速・高品質にまわすプラクティス群です。「チームのエンパワーメント、クロスファンクショナルな協働、プロセスの自動化」を要諦とし、CI/CD や IaC、観測性などを包含します。
② DevOpsの重要性／導入効果
効果 | 説明 | データ／出典 |
|---|---|---|
デプロイ頻度向上 & リードタイム短縮 | DORA 2024 では Elite チームが 1 日 1 回以上デプロイ、変更リードタイム ≤ 1 時間 を達成。(Cortex) | |
失敗率低下 & MTTR 短縮 | 上位パフォーマーは変更失敗率 0–15 %・復旧時間 < 1 h に集中。(DX: Developer Intelligence Platform) | |
コスト削減 | 英 Gearset 調査：自動化不足で年間 £107k 損失 → DevOps 自動化で回避可能。(IT Pro) | |
市場規模と普及 | DevOps 市場は 2030 年に 約 3.8 兆円（CAGR 25 %） と予測。(Industry Arc) |
③ DevOpsのCALMS 原則と継続ループ
要素 | 具体例 |
|---|---|
Culture | ブランメトリクスよりチーム学習を評価、事後責任より共責文化 |
Automation | CI/CD パイプライン、IaC (Terraform)、テスト自動化 |
Lean | 小バッチ・リードタイム計測・価値流ダイアグラム |
Measurement | DORA 4 指標：Deployment Frequency, Lead Time, Change Failure Rate, MTTR |
Sharing | ChatOps・ペアレビュー・内部勉強会で知識共有 |
DevOps ループは “Plan → Code → Build → Test → Release → Deploy → Operate → Monitor → Plan…” を数時間〜数日の粒度で回します。
④ CI/CD パイプライン例（6 ステージ）
ステージ | 主タスク | 代表ツール |
|---|---|---|
ソース | PR/マージトリガー・SAST | GitHub / GitLab |
ビルド | コンパイル・SBOM | Jenkins / GitHub Actions |
テスト | 単体・統合・セキュリティ | CircleCI / SonarQube |
アーティファクト | パッケージ署名・保存 | JFrog Artifactory |
デリバリー | ステージ配備・E2E | Argo CD / Spinnaker |
デプロイ & モニタ | Blue-Green/Canary、Prometheus 監視 | Kubernetes / Grafana |
2025 年 3 月リリースの GitHub Actions Performance Metrics で、キュー時間や失敗率を組織横断で可視化できるようになりボトルネック除去が容易になりました。(The GitHub Blog)
⑤ DevOpsのベストプラクティス & 落とし穴
ベストプラクティス | 効果 |
|---|---|
トランクベース開発 & 小コミット | コンフリクト減／レビュー高速化 |
Pipeline as Code (YAML) | 再現性とレビュー性を両立 |
セキュリティのシフトレフト | 脆弱性修正コスト ▲70 % |
DORA 指標のダッシュボード化 | 改善ポイントをデータ駆動で特定 |
落とし穴 | リスク |
|---|---|
手動承認ステップ過多 → “CD にならない” | リードタイム増大 |
テスト自動化不足 | 本番障害・変更失敗率↑ |
シークレット平文管理 | セキュリティ事故 |
⑥ DevOps × AI 最新潮流（2025）
- AI テスト生成: Copilot が単体テストを生成しカバレッジ +12 %。
- AI Ops: ML がメトリクスを自己相関し未検知異常をアラート。
- Generative Runbooks: GPT-4o が障害対応手順をリアルタイム提示。
⑦ 関連用語
外部参考リソース
出典 |
|---|
Google Cloud State of DevOps 2024(Cortex) |
GitHub Blog Actions Performance Metrics GA(The GitHub Blog) |
IndustryARC DevOps Market Forecast 2024–2030(Industry Arc) |
Gearset UK Deployment Delay Report 2025(IT Pro) |
