直近のCI/CDの変更を振り返ってみてください。おそらく、CLIフラグの追加やTerraformブロックの流用といった、些細な編集だったのではないでしょうか。これは目新しい仕事ではありませんが、こうした反復的なタスクは生産性を著しく低下させています。開発者の78%が、作業時間の少なくとも30%をこの種の手作業に費やしています。
これらのタスクを一から行う手間を省きたいと思いませんか？
このガイドでは、Amazon Q Developer を使用して完全な DevOps ワークフローを構築する方法について解説します。また、ClickUpでこれらのワークフローを連携させ、分散したツール間で生じる「コンテキストの拡散」を解消する方法についても紹介します。👇
DevOps向けのAmazon Qとは？
Amazon Q Developerは、自然言語を使用してインフラストラクチャコードの記述、デバッグ、自動化を支援する生成型AIアシスタントです。対応しているIDEやターミナル内で直接動作するため、ワークスペースを離れることなく、シェルコマンドやIaCスニペットを生成できます。
ツール間の絶え間ない行き来をなくす上で、これは特に役立ちます。労働者の84%が、主に2分ごとに仕事を中断されることが原因で、仕事を完了するための時間やエネルギーが不足していると報告していることを考えると、これは重要なポイントです。
特に、特定のCLIコマンドやCloudFormationスニペットを探すために現在の環境を離れなければならない場合、この作業上の摩擦はさらに大きくなります。ドキュメントで構文を調べるためにコンテキストを切り替えるたびに、フローが中断され、手作業によるエラーが発生するリスクが高まります。Amazon Q Developerは、チームの特定のパターンに合わせたインライン補完候補を生成することで、このリスクを軽減します。その秘訣は、コードベースから学習して既存のプロジェクトを理解することにあります。
📮ClickUpインサイト： コンテキストの切り替えは、知らず知らずのうちにチームの生産性を蝕んでいます。 当社の調査によると、業務上の妨げの42%は、プラットフォームの切り替え、電子メールの管理、ミーティングの合間を縫う作業に起因しています。こうした生産性を低下させる中断をなくせたらどうでしょうか？ClickUpは、ワークフロー（およびチャット）を単一の合理化されたプラットフォームに統合します。チャット、ドキュメント、ホワイトボードなどからタスクを開始・管理できるだけでなく、AIを活用した機能により、コンテキストを接続し、検索可能かつ管理しやすい状態に保ちます！
DevOpsワークフロー向けにAmazon Qを設定する方法
コードを生成する前に、環境の設定が必要です。Amazon Qの設定には、CLIのインストール、IDEプラグインの選択、AWS認証情報の認証という3つのステップがあります。企業向けのAIツールは導入が複雑な場合が多いですが、このチェックリストに従えば、Amazon Qを数分で稼働させることができます。
前提条件と要件
インストールを開始する前に、このチェックリストに記載されている項目がすべて揃っていることを確認してください。これにより、セットアップ時のよくあるトラブルを未然に防ぎ、ワークフローの構築という本題に、より早く取り掛かることができます。
- 適切な IAM 許可を持つ AWS アカウント： Amazon Q がリソースにアクセスするには、アカウントに特定の許可が必要です。これには、CodeWhisperer などのサービスやその他の Q 固有のアクションへのアクセスを許可するポリシーを持つ IAM 役割を作成することが含まれます。
- サポート対象OS： macOS、Linux、またはWindows Subsystem for Linux (WSL) がインストールされたWindowsが必要です
- おすすめのIDE： VS Code、またはIntelliJやPyCharmなどのJetBrains製IDEにAmazon Q拡張機能をインストールして、すべての機能を活用してください。
- AWS CLI v2 がインストールされていること： Amazon Q CLI は、基本の AWS コマンドラインインターフェースの拡張機能であるため、まずバージョン 2 をインストールしておく必要があります
macOS、Linux、および WSL へのインストール
Amazon Q CLIのインストールは簡単ですが、コマンドはオペレーティングシステムによって若干異なります。インストールが完了すれば、どのターミナルウィンドウからでも実行できます。
Homebrew を使用している macOS ユーザーの場合は、1 つのコマンドで実行できます：
正常に動作したかを確認するには、バージョンを確認してください：
Linuxの場合は、curl を使用してパッケージをダウンロードし、解凍して、パスに追加します：
その後、同じ検証コマンドを実行します：
💡プロのヒント：Windows Subsystem for Linux (WSL) をご利用の場合は、上記のLinux向けの手順に従ってください。WSL 2を使用していることを確認してください。WSL 2はパフォーマンスが向上しており、WSL 1で時折発生するパス関連の問題を回避できます。
認証とAWSの許可
インストールが完了したら、CLIをAWSアカウントに接続してください。組織のセキュリティ基準に応じて、主に2つの選択肢があります。
| 方法 | 最適な用途 | セットアップの複雑さ |
|---|---|---|
| IAM Identity Center (SSO) | ユーザーアクセスが一元管理されている組織 | Medium |
| IAM ユーザーの認証情報 | 個人開発者や小規模チーム | 低 |
- チーム向けには、IAM Identity Center（旧 AWS SSO）の利用が推奨されます。これにより、アクセス管理が一元化され、個々のアクセス鍵を個別に管理する手間が省けます。ログインするには、単に次のコマンドを実行してください：
これにより、認証フローを完了するためのブラウザウィンドウが開きます。
- 個人開発者の場合、IAM ユーザーの認証情報を使用する方が多くの場合、手っ取り早いです。以下のコマンドを実行して、個人用アクセスキー ID とシークレットアクセスキーを使用して環境を設定します。
🤝 リマインダー：「アクセス拒否」エラーが発生した場合は、IAMポリシー文書を確認してください。コードを効果的に生成・デバッグするには、役割に q: および codewhisperer: に対する許可が必要です。
Amazon Q を使用した DevOps ワークフロー構築のステップバイステップガイド
セットアップが完了したら、複雑なパイプライン要件を効果的なAIプロンプトに変換するための明確なプロセスが必要です。これにより、従来の手動による方法に戻ってしまうことを防ぐことができます。
この4つのステップに従うことで、複雑なアーキテクチャから完全自動化されたワークフローへと移行できます。従来の試行錯誤による遅れを招くことなく、スムーズに進めることができます。
ステップ 1: ワークフローの要件を定義する
すぐにプロンプトを入力したくなるかもしれませんが、曖昧な要求では、通常、ご自身の環境では実行できない汎用的なコードが生成されてしまいます。作業を始める前に、アシスタントに具体的に何を処理してもらうかを明確に決めておく必要があります。
これは、特定のスタックに向けた基本ルールを設定するものと捉えてください。Amazon Qは@ワークスペースインデックス機能を使用して既存のファイルを分析できますが、構築する新しいインフラストラクチャについては、「どこに」そして「どのように」配置するかを把握する必要があります。
まずは、以下の重要な詳細を整理することから始めましょう：
- パイプラインのフェーズ： ワークフローにはどのようなステップがありますか？DevOpsパイプラインの一般的なフェーズには、アーティファクトのビルド、ユニットテスト、セキュリティスキャンなどがあります。
- ターゲット環境： これがどの環境にデプロイされるかを正確に定義してください。us-east-1の開発環境向けのスクリプトは、グローバルな本番環境への展開用とは異なるネットワーク設定や許可を必要とする場合が多いためです。
- ツールの制約事項： GitHub Actions、GitLab CI、AWS CodePipelineのいずれ向けに構築しているかを明確にしてください。それぞれに独自の構文上の特徴があり、アシスタントはそれに従う必要があるためです。
Amazon Qにこの具体的なコンテキストを提示することで、より正確で適切なコードを生成できるようになります。これは、道順を尋ねる前に、AIに目的地への明確なマップを渡すようなものだと考えてください。
💡プロのヒント：「すべてのPythonコードは型ヒントを使用しなければならない」といったチームの標準ルールがある場合は、それらを `amazonq/rules` フォルダ内の `.md` ファイルとして保存できます。これにより、同じ説明を繰り返す必要なく、すべてのプロンプトがチームのスタイルに準拠するようになります。
ステップ 2: CLI コマンドに自然言語のプロンプトを使用する
複雑なAWSの構文を暗記する必要はもうありません。自然言語インターフェースを通じて、必要なことをシンプルな英語で記述できるようになりました。効果的なプロンプトエンジニアリングの鍵は、過度に技術的になりすぎることなく、具体的に記述することです。正確なリソース名、リージョン、フォーマットを指定すれば、AIが推測する必要がなくなります。
また、`q translate` コマンドを使用すると、自然言語のリクエストを即座に実行可能なコマンドに変換できます。これにより、ターミナルが会話型のワークスペースに変わり、AIがペアプログラマーとして機能します。
📌 例えば、「Lambdaを検索するコマンド」と尋ねる代わりに、より詳細なプロンプトを試してみてください：プロンプト：「us-east-1リージョンにある、Python 3.11ランタイムを使用するすべてのLambda機能をリストするAWS CLIコマンドを生成し、結果をテーブル形式で出力してください。」
出力： Amazon Qは、次のような正確なCLIストリングを生成します：
また、Amazon Qに複数のコマンドを連結させたり、より複雑な操作のためにシェルスクリプトにまとめたりすることも可能です。「未接続のEBSボリュームをすべて検索し、各ボリュームのスナップショットを作成してから削除する」というスクリプトを作成するようプロンプトを出して指示してみてください。
IDEでの仕事を好む場合は、Amazon Qのチャットパネルでこれらのプロンプトを直接使用できます。
IntelliJ や VS Code で Amazon Q を使用する方法も、同じ手順です。チャットを開き、リクエストを入力し、生成されたコードを確認します。
ステップ 3: CI/CD パイプラインのタスクを自動化する
Amazon Qは、1つのプロンプトからCI/CD設定ファイル全体を生成することに優れています。これを利用すれば、1つのプロンプトからCI/CD設定ファイル全体を生成できるため、YAMLを手作業で記述するという面倒な作業から解放されます。
また、Amazon QエージェントをGitHubやGitLabのパイプラインに直接デプロイすることも可能です。これらは、人間のレビュー担当者が確認する前に、プルリクエストのセキュリティ脆弱性やコード品質を自動的にレビューし、ガバナンスをさらに強化します。
一般的なパイプラインタスクを自動化する方法は以下の通りです：
- ワークフローの説明： Amazon Q に、達成したいことの概要を説明します。例：「メインブランチへのプッシュをトリガーとして動作する GitHub Actions ワークフローを作成してください。そのワークフローは、コードをチェックアウトし、pytest を実行し、Docker イメージをビルドし、Amazon ECR にプッシュする必要があります。」
- 生成されたYAMLを確認する： Amazon Qは完了したワークフローファイルを生成します。生成されたジョブ、ステップ、環境変数を注意深く確認し、要件に合致していることを確認してください。
- コミットとトリガー： 内容に問題がなければ、YAMLファイルをリポジトリにコミットしてください。これで、メインブランチへの次回のプッシュ時にワークフローが自動的に実行されるようになります。
Amazon Qは、次のようなタスクに特に効果的です：
- 構文エラーを検出するための設定ファイルのリンティング
- 適切な依存関係に基づいたテストフェーズの骨組み構築
- シークレットに環境変数を使用するデプロイスクリプトの生成
- 失敗したデプロイを元に戻すためのロールバックフックの作成
ステップ 4: AIが生成したコードの確認と修正
AIが生成したコードは、完成品ではなく「最初の草案」として扱ってください。これは強力な出発点ですが、常に人間の監督が必要です。AIが生成したコードを急いで本番環境に投入すると、セキュリティ上の脆弱性や予期せぬ障害を引き起こす可能性があります。
その代わりに、エージェント型監査を試してみてください。IDEで/reviewコマンドを使用すると、専用のAmazon Qエージェントがトリガーされます。このエージェントは、詳細なSAST（静的アプリケーションセキュリティテスト）スキャンを実行し、リソースリーク、SQLインジェクション、クロスサイトスクリプティングを検出します。
何かをコミットする前に、以下の簡単なレビューチェックリストに基づいて確認を行ってください：
- セキュリティ： ハードコードされたシークレット、APIキー、または認証情報は存在しませんか？これらは常に、安全なシークレット管理ソリューションに置き換えてください。Amazon Q のシークレット検出機能を使用してパスワードやデータベースストリングを見つけ出し、エージェントが提案する修正策に従って、そのシークレットを AWS Secrets Manager に移行してください。
- 冪等性： スクリプトを複数回実行しても、意図しない副作用が生じないか？ これは、信頼性の高いワークフローの自動化にとって極めて重要です。
- 専門のエージェントによる検証： /test エージェントを使用して、境界条件やヌル値を網羅するユニットテストを自動生成し、新しいコードがエラーを適切に処理できることを確認します。
- エラー処理： コマンドが失敗した場合、スクリプトは正常に終了しますか？優れたスクリプトには、明確なエラーメッセージが含まれています。
- テストカバレッジ： 生成されたコードを、まずサンドボックス環境や本番環境以外の環境で実行しましたか？
🤝 リマインダー：最初の出力が思っていた通りでなくても、あきらめないでください。「すべてのシークレットを GitHub シークレットから読み込むようにする」など、より具体的な制約を追加してプロンプトを調整するか、追加のコンテキストを提供してください。この場合は、「失敗時に Slack チャンネルに通知するステップを追加する」といった具合です。
Amazon Q DevOps ワークフローのベストプラクティス
計画なしにAIツールを導入することは、コードの整合性が失われ、コストが膨れ上がる最短ルートとなります。
Amazon Qを信頼性の高いDevOpsの基盤とするためのベストプラクティスをいくつかご紹介します：
- まずは小規模から始めましょう： 初日からエンドツーエンドのパイプライン全体を自動化しようとしないでください。テストやリンティングなど、1つのフェーズを選んで、まずそれを自動化しましょう。そうすることで、リスクの低い環境でツールの長所と短所を把握することができます。
- プロンプトのバージョン管理： 効果的なプロンプトを見つけたら、保存しておきましょう。最も効果的なプロンプトは、共有ドキュメントに保存するか、インフラストラクチャのコードと一緒にGitリポジトリに保存しましょう。これにより、チーム全体で再利用可能なライブラリが構築されます。
- ポリシーでガードレールを設定する： AWS Organizationsのサービス制御ポリシー（SCP）を使用して、Amazon Qがやることの許可範囲を定義します。これにより、AIが機密リソースにアクセスしたり、承認なしに本番環境で変更を行ったりすることを防ぐことができます。
- 利用状況とコストの監視： チームのAPI呼び出し数やトークンの消費量を常に把握しましょう。これにより、ツールの利用状況を把握し、予期せぬコストの発生を防ぐことができます。
- 人間によるレビューと組み合わせる： AIが生成したコードはすべて、マージする前に人間によるレビューを受けなければならないというルールを徹底してください。/review コマンドを使用して、Amazon Qに明らかなバグを検出させつつ、アーキテクチャに関する決定については、経験豊富なエンジニアを常にプロセスに巻き込んでください。
AIの導入を成功させるには、ガバナンスの維持が重要です。バージョン管理されたルールと厳格なAWSポリシーを活用することで、セキュリティを損なうことなく、アシスタントがチームの成果を拡大できるようになります。
🧠 豆知識：開発者の66%が、AI生成コードは「ほぼ正しい」と回答しており、45%がその修正に余分な時間を費やしています。このことから、パイプラインの円滑な運用には、明確なルールとレビューステップが重要であることがわかります。
オンボーディングチェックリスト
DevOps チームの展開作業をさらに円滑に進めるには、このシンプルなチェックリストを活用してください：
| フェーズ | アクションアイテム | 主な目的 |
| セットアップ | CLI および拡張機能をデプロイする | すべての開発者マシンに Amazon Q CLI および IDE 拡張機能をインストールし、環境を標準化します |
| アクセス | SSOプロバイダーを同期する | 組織の IAM Identity Center (SSO) を通じて認証を設定し、一元化されたセキュリティの高いアクセス管理を実現します。 |
| 標準 | チームルールブックをコミットする | 特定のリンティングおよびテスト基準を反映させた `amazonq/rules` フォルダを、メインのリポジトリにプッシュしてください。 |
| 予算 | 課金アラームの設定 | 予期せぬコストの発生を防ぐため、Amazon Qの席の使用状況およびエージェントリミットに関するCloudWatchアラームを作成しましょう。 |
| 企業文化 | プロンプト共有セッションを開催する | 30分間、EKSのログ分析やTerraformのスケルトン生成といった一般的なタスクに役立つ効果的なプロンプトを共有しましょう。 |
📮ClickUpインサイト： パフォーマンスの低いチームは15以上のツールを併用している可能性が4倍高いのに対し、パフォーマンスの高いチームは使用するツールを9つ以下に制限することで効率を維持しています。では、1つのプラットフォームだけを使うのはどうでしょうか？仕事のためのオールインワンアプリであるClickUpなら、タスク、プロジェクト、ドキュメント、Wiki、チャット、通話などを単一のプラットフォームに統合し、AIを活用したワークフローも完備しています。 よりスマートに働く準備はできていますか？ClickUpはあらゆるチームに適しており、仕事を可視化し、AIが残りの作業を処理する間、あなたが本当に重要なことに集中できるようにします。
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ClickUpとAmazon Qで、よりスマートなDevOpsワークフローを構築する
Amazon QをIDEに統合すればコーディングの問題は解決されますが、チームがリリースに関して足並みを揃える方法については解決されません。パイプラインの変更に所有者、レビュー、フォローアップ、チーム間の可視性が必要になると、作業が滞り、「ワークスプロール（Work Sprawl）」に陥ってしまいます。これは、チームが次に何に取り組むべきかを把握するために、アプリ間を絶えず切り替え、何時間も無駄にしてしまう状態です。 このような分断はライフサイクル全体の速度を低下させるため、ClickUpのような「統合型AIワークスペース」の導入が不可欠となります。
リリースと修正を個別のタスクとして一元管理する
ClickUp を活用することで、DevOps チームはリリースを断片的な更新の連続として扱うことを回避できます。例えば、CI/CD の変更は、進行中の運用イベントを表すClickUp タスクとして開始されます。
そのタスクは、Amazon Qから生成されたCLIコマンド、Terraformブロック、パイプライン設定、および担当者を記録するための共通の参照ポイントとなります。これにより、プルリクエスト、ターミナル、チャットスレッドから文脈を個別に集める必要がなくなります。
パイプラインに合わせてタスクをカスタマイズする
ClickUpのカスタムタスクステータスには、「ビルド」「テスト」「デプロイ」「ロールバック」などの実行状態が反映されるため、タスクの進捗状況はCI/CDシステムでの状況と連動します。つまり、タスクを確認する人は誰でも、更新を依頼することなくリリース状況を確認できます。
また、ClickUp を利用することで、チームは並行して複数の追跡システムに投資する必要がなくなります。タスクの種類や優先度レベルにより、定期的なリリース、ホットフィックス、インシデントによる変更を簡単に区別できます。計画されたデプロイは本番環境のロールバックとは区別して扱われ、タスクが作成された瞬間からその状況が可視化されます。
タスクの依存関係により、この明確さがさらに強化され、デプロイを進める前にどのステップを完了する必要があるかが示されます。セキュリティチェックに合格するか、構成変更が承認されるまでデプロイを進められない場合、それらの関係性が明確に示されます。
煩雑な仕事にさよならを
このように作業を体系化すれば、ClickUp Automationsにより、リリースやインシデント発生時に通常時間を要する手動での調整作業が不要になります。エンジニアがデプロイ作業と並行してチケットを更新する必要はなく、ワークフローが変更にリアルタイムで対応します。
ClickUp自動化でできることの概要をご紹介します：
- デプロイが成功したらタスクのステータスを更新し、次の所有者に通知することで、引き継ぎを待つことなく直ちに検証を開始できます。
- パイプラインが失敗した際、チャットで誰かがアラートに気づくのを待つのではなく、ロールバックをトリガーしたり、エスカレーションタスクを作成したりしましょう。
- タスクのテスト期間が予想より長引いた場合、遅延がリリース期間の逸失につながる前に、適切な担当者にアラートを送信します。
これらの自動化により、システム間の同期を維持するための手間が省かれ、エンジニアはリリースや不具合修正に集中できるようになります。
🎥 ボーナス： 日常タスクを自動化して、毎週少なくとも5時間の時間を確保する方法をご覧ください：
リアルタイムレポート作成の自動化
サービス間でリリースが並行して実行される中、ClickUpのダッシュボードは、手動でのレポート作成を必要とせずに、チームにデリバリー状況をリアルタイムで可視化します。ダッシュボードはタスクのアクティビティから直接データを取得するため、常に仕事の最新状況を反映しています。
- 進行中、ブロック中、またはレビュー待ちのリリースを確認する
- 時間の経過に伴うデプロイ頻度とロールバックの傾向を追跡する
- インシデントの発生件数を直近のリリースと併せて確認し、時間的な相関関係を見つけ出しましょう
ClickUpのダッシュボードはタスクデータと常に連動しているため、StandUpミーティング、インシデント後のレビュー、経営陣への報告の際にも、事前の準備を必要とせずに活用できます。
💡 プロのヒント： チームは、チャートを精査して手作業で洞察をまとめ上げる代わりに、ClickUpダッシュボードのAIカードを活用することで、デリバリーデータから即座に平易な言葉でまとめられた要点を把握できます。
これらを活用して：
- 「ステータス確認作業」を削減： 現在の状況をすでに説明しているダッシュボードをステークホルダーと共有しましょう。追加のプレゼン資料やSlackのスレッドは不要です。
- リリースの健全性を自動的に要約する： どのサービスで遅延の傾向が見られるか、サイクルタイムが長くなっている箇所はどこか、あるいはどのデプロイが常に順調に行われているかを、一目で把握できます。
- 異常を早期に検知： リリース直後に発生したインシデント、ロールバック、またはブロックされたタスクの急激な増加を、事後分析を待たずに即座にフラグ付けします
- ツール間のシグナルを接続する： デプロイ活動、タスクのステータス変更、インシデントのパターンを、単一のストーリービューに統合します
コンテキスト認識型AIを活用して、ブレインストーミング、検索、実行を行いましょう
プロセスが滞った場合、対応時間はエンジニアが変更内容をどれだけ迅速に特定できるかに左右されます。ClickUp Brainは、ワークスペースを自然言語で検索可能にすることで、その遅延を短縮します。
ワークスペースに組み込まれたシステムに直接質問すると、チケット、ドキュメント、チャット履歴などを検索して回答してくれます。
📌 例：
- ツールを切り替えることなく、インシデントとリンクされている最新のデプロイ情報を表示する
- デバッグ中にwikiを検索する代わりに、関連するランブックを呼び出しましょう
- 修正策を決定する前に、同じサービスに関連する過去のインシデントを要約して確認しましょう
ClickUp Brainはタスク、ドキュメント、連携ツールを総合的に読み取るため、回答には実行コンテキストがそのまま反映され、孤立した断片として返されることはありません。
💡 プロのヒント： 基本的なAIや自動化は「反応」するだけです。ClickUpの「スーパーエージェント」は「行動」します。
これらのコードは、タスクの背景、依存関係、所有者、履歴を理解しており、次に何をすべきかを具体的に指示されなくても、自律的に仕事を進化させることができます。
📌 ワークフローの例（Amazon Q → デプロイ）：
- Amazon QがTerraformの更新を生成します
- 「Super Agent」は、Review ステータスに入ったリンクされたリリースタスクを検出します
- 承認の漏れをチェックし、適切なレビュー担当者を割り当て、過去のロールバック履歴に基づいてリスクをフラグ付けします
- デプロイメントタスクが停止した場合、要約を投稿し、ステータスを更新し、当直のエンジニアにアラートを送信します。
- デプロイ後、リリースノートが更新され、依存関係のタスクが自動的にクローズされます
単一のトリガーも、厳格なルールチェーンもありません。エージェントがコンテキストを評価し、次のアクションを決定します。
プロンプトから本番環境へ：統合されたDevOpsワークフロー
Amazon QとClickUpは連携して、同じワークフローの異なる部分をサポートします。Amazon Qはインフラストラクチャコードの作成を加速させます。ClickUpは、明確な所有権と可視性を確保しながら、コードがプラン、実行、対応の各段階を確実に進むようにします。
これにより、引き継ぎ時の齟齬が減り、インシデントへの対応が迅速化され、ツール間でコンテキストを再構築する時間のロスが削減されます。リリースプロセスは、最初のプロンプトから最終的なデプロイまで可視性が維持されます。
使用している技術スタックが異なっていても、基本原則は変わりません。プロンプトを入力する前に要件を定義し、AIが生成した出力を慎重に確認し、リリースステータスをチーム全体で可視化しておくことです。
CI/CD作業が依然としてターミナル、プルリクエスト、チャットスレッドに分散している場合は、それらを一か所に統合する時期かもしれません。ClickUpを無料で使い始め、パイプラインをエンドツーエンドのDevOps実行のために構築されたワークスペースに接続しましょう。