GitLabが発表した分析によれば、DevOpsにおけるAIの特に一般的なユースケースの1つは、継続的インテグレーションと継続的デリバリー（CI/CD）だった。同社は、「AIは、コードのビルド、テスト、デプロイメントのプロセスを自動化し、適切なテストに合格した変更内容を既存のコードベースに統合して、すぐに本番環境にデプロイできるようにしてくれる」と述べている。？

GitLabの分析で指摘されているように、DevOpsにおけるAIの有望な活用事例の1つがCI/CDの自動化です。

CI/CDとは、アプリケーションの継続的インテグレーションと継続的デリバリー/デプロイのことを指します。具体的には、以下のような効果が期待できます。

• コード変更のテストの自動化
  AIがコード変更を自動でテストし、バグやセキュリティホールのチェックを行う。適切なテストに合格した変更のみ次のステップに進む。

• ビルド/デプロイパイプラインの最適化
  AIがコードのビルド、テスト、本番デプロイまでの一連の工程を最適化し、自動化する。人手を介さずスムーズに進行する。

• フィードバックループの強化
  本番環境でのアプリの動作をAIが監視し、問題があればすぐにフィードバックし、次の開発サイクルに役立てる。

• リソース最適化
  AIがビルド/テスト環境のリソース使用状況を見て、必要十分なリソースを確保・解放する。

このようにAIを活用することで、人手に頼らずCI/CDパイプラインを迅速に自動化し、高品質で安全なアプリケーションを継続的にリリースできるようになります。DevOpsの強力なツールになると期待されています。