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CI/CDパイプラインの設計・構築

Design and set up CI/CD pipelines

0 できない ／ 1 デモ止まり ／ 2 補助 ／ 3 実務品質（要確認） ／ 4 専門家並み ／ 5 専門家超え。「予」は予測。

専門家と比べて

定型的なパイプライン構築はミドル〜シニア相当。ベストプラクティスの適用は既に高水準

できること

リポジトリ構成を検出し、ビルド・テスト・デプロイの一連のパイプラインをゼロから構築

まだできないこと

組織固有のリリースポリシー（承認フロー、監査要件）を踏まえたガバナンス設計

なぜそうなのか

技術的な配線は型があるため強いが、組織のリスク許容度に関する暗黙のルールは学習しづらい

これからの予測の根拠

技術的配線の自動化は飽和が近く、2028年にはテンプレート化された構築はほぼ完全自動化

いま使える主な道具

GitHub Actions + Copilot、Zylos、Azure DevOps AI

根拠

• From Pipelines to Agents: Self-Healing CI/CD Workflow 2026-05
  Microsoftが『リスクに応じた自律度の階層化』をエージェント型CI/CDの標準パターンとして提示

同じ分野のほかの仕事（インフラ・DevOps・クラウド）

• IaC（Terraform等）によるクラウド構築
• 運用監視と自動修復（オートスケール・自己修復インフラ）
• 本番への高リスク変更を自律で実行する

AIエージェント能力アトラス 2026（2026-09-06 時点・v1.0）の1マスです。レベルは公開された実験・ベンチマーク・報告から付けた目安で、2027年以降は予測です。全マスに根拠のリンクがあります。作者は個人で、AI（Claude）と一緒に調べて作っています。