デプロイメントパイプラインとは？初心者でもわかる基本と仕組み共起語・同意語・対義語も併せて解説！

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高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

デプロイメントパイプラインとは何か

デプロイメントパイプラインは、ソフトウェアを開発してから実際のサービスとして公開するまでの一連の流れを自動で順番に実行するしくみのことです。人の手作業を少なくし、ミスを減らすことを目的としています。

具体的には、コードを保存する場所（リポジトリ）に新しいコードを追加すると、自動でビルドが始まり、テストが走り、問題がなければパッケージ化して、本番環境へデプロイします。この一連の流れを、ツールが順番に呼び出してくれるのです。

なぜ必要なのか

ソフトウェアは人が使う道具なので、少しずつ機能を追加します。手作業だと「今日はビルドに失敗していた」「テストが抜けていた」などの間違いが起きやすくなります。自動化されたデプロイメントパイプラインなら、毎回同じ手順を踏み、同じ品質を保つことができます。

仕組みの基本

マシン（サーバー）上のツールが、以下の順番で動きます。ソース管理→ビルド→テスト→パッケージ化→デプロイ→モニタリング。この流れを「パイプライン」と呼びます。

構成要素と役割

代表的な要素として、ソースコード管理システム（例: Git）、CI/CDツール（例: Jenkins, GitHub Actions, GitLab CI）、ビルドツール、テストフレームワーク、デプロイツール、そして監視・アラートツールがあります。これらを連携させることで、誰が何をしたかが分かる透明なリリースが可能になります。

中学生にも分かる例え

デプロイメントパイプラインを学校の教室の清掃スケジュールに例えると分かりやすいです。最初に教室の汚れをチェックし、次に掃除道具を用意して、実際に掃除をして、最後に「きれいだったよ」と報告します。これと同じように、コードを処理するための道具と手順を用意しておくと、毎回同じようにきれいな状態を保てます。

実際のステージの例

ステージ	説明
コード管理	変更をリポジトリに保存
ビルド	コードを実行可能な形に変換
テスト	自動化された検査を実行
パッケージ化	配布用の成果物を作成
デプロイ	本番環境やステージングへ配置
モニタリング	動作を監視して問題を早期に発見

上の表は典型的な流れの一例です。実際には組織のニーズに合わせて、セキュリティチェックを追加したり、ロールバック（失敗したときに元に戻す仕組み）を組み込んだりします。セキュリティと品質の両立が重要です。

デプロイメントパイプラインの同意語

デプロイパイプライン: デプロイを自動化して、ビルド・テスト・デプロイを順次実行する一連の自動化工程のこと。
デリバリーパイプライン: ソフトウェアを開発環境から本番環境へ自動的に配布・デプロイする流れを指す呼び名。
リリースパイプライン: 新機能や修正を本番へ移行するまでの作業を自動化した一連の工程。
CI/CDパイプライン: 継続的インテグレーションと継続的デリバリー／デプロイを組み合わせた自動化パイプライン。
継続的デリバリーパイプライン: コードの変更を自動でビルド・テスト・リリース可能な状態に保つ流れ。
継続的デプロイメントパイプライン: ビルド・テストを経て自動的に本番へデプロイする一連の工程群。
デプロイ自動化フロー: デプロイ作業を自動化し、手動介入を最小化する一連の作業フロー。
デプロイメントチェーン: デプロイ作業が複数の段階を連携して進む流れ。
デプロイワークフロー: デプロイ作業の手順を定義した自動化された作業フロー。
リリース自動化フロー: 新機能のリリースを自動的に行う一連の作業と手順。
本番投入パイプライン: 変更を本番環境へ自動的に適用する一連の工程。
デプロイ連携パイプライン: ビルド、テスト、デプロイ、監視などを連携させた自動化の流れ。

デプロイメントパイプラインの対義語・反対語

手動デプロイ: デプロイを人の手作業で行う方法で、デプロイパイプラインや自動化を使わない。人為的ミスが起きやすく、反復性・再現性が低いという特徴がある。
非自動化デプロイ: 自動化を使わないデプロイ。パイプラインの自動化前提の作業を人が実施する形で、スピード感や安定性に欠けやすい。
アドホックデプロイ: 事前の計画やパイプラインを無視して、その場の判断で実施するデプロイ。リリース管理が不統一になることが多い。
非CI/CDリリース: CI/CDパイプラインを使わず、手動や従来型の手順のみでデプロイを行うリリース方法。
一括リリース: 段階的なリリースや自動化されたパイプラインではなく、一度にまとめてリリースする方式。
ローカル中心デプロイ: 主にローカル環境へデプロイする運用で、複数環境を跨ぐ自動化パイプラインを使わない状態。
パイプラインなし運用: デプロイメントパイプラインを全く使わない、手作業中心の運用体制。
従来型リリース: CI/CDの自動化を前提にしていない、古くからあるリリース手法を指す表現。

デプロイメントパイプラインの共起語

継続的インテグレーション: コードを頻繁に統合して自動ビルドと自動テストを実行する開発手法。
継続的デリバリー: リリース可能な状態を常に保ち、手動あるいは自動の承認を経て本番へつなぐデリバリーパイプラインの考え方。
継続的デプロイ: 変更を自動で本番環境までデリバリする実装パターンで、手動介入を最小化する運用。
デプロイメントパイプライン: コードのビルドからテスト、検証、承認、デプロイまでを連結して自動化する工程。
CI/CD: 継続的インテグレーションと継続的デリバリー／デプロイをまとめて指す用語。
ビルド: ソースコードを実行可能なアーティファクトへ変換する工程。
テスト: 自動化されたユニット・統合・E2E テストを実行して品質を検証する作業。
アーティファクト: デプロイ可能な成果物。ビルドの出力物。
アーティファクトリポジトリ: ビルド済みアーティファクトを保管・配布する倉庫。
ステージング環境: 本番に近い環境で検証を行うための環境。
本番環境: 実際のユーザーが利用する運用環境。
ロールバック: 不具合発生時に前の安定版へ戻す手順と計画。
ブルーグリーンデプロイ: 2つのほぼ同一環境を用意して切替でデプロイを行うリリース戦略。
canaryリリース: 新機能を少数のユーザーに段階的に提供して安全性と影響を評価する戦略。
デプロイ戦略: デプロイの方法論。ブルーグリーン、カナリア、ローリングなどの選択肢を含む。
監視: アプリケーションやインフラの挙動を監視する仕組み。
ロギング: 発生したイベント・エラーを記録する仕組み。
モニタリング: 健全性・パフォーマンスを継続的に観測する活動。
セキュリティ: 脆弱性対策、秘密情報の保護、アクセス制御などデプロイ全体の安全性を確保する取り組み。
秘密管理: APIキーやパスワード、証明書などの機密情報を安全に保管・取得する実践。
シークレットマネジメント: 秘密情報の安全な格納・回転・アクセス制御を行う仕組み。
インフラストラクチャ as Code: インフラをコードとして記述・管理して自動化を実現する手法。
IaC: Infrastructure as Code の略。インフラをコードで運用する考え方。
GitOps: Gitを唯一の真実の源とし、宣言的な設定で自動運用を行う運用モデル。
コンフィグレーション管理: 環境設定値を一元管理し、再現性を高める取り組み。
環境変数: デプロイ時に環境ごとに異なる値を渡すための変数。
パラメータ: パイプラインに渡す設定値・オプション。
ワークフロー: パイプラインの処理順序・分岐・条件を定義する設計。
ジョブ: パイプライン内の個別作業単位。
トリガー: イベントやスケジュールでパイプラインを起動する仕組み。
パイプラインオーケストレーション: 複数のジョブや環境を統括して管理する機能。
ブランチ戦略: 開発・リリース用の分岐運用方針。
バージョニング: アプリケーションの版を管理するルール。
マニフェスト: デプロイ情報を表す宣言ファイル（例: Kubernetesマニフェスト）。
レジストリ: イメージやパッケージの保管庫。
リリースノート: 新機能・修正などの公開情報を記録した文書。
RBAC: Role-Based Access Control。権限を役割で管理する仕組み。
署名・検証: アーティファクトの署名を検証して信頼性を確保する工程。
イミュータブルデプロイ: 変更を上書きせず新しいデプロイとして切り替える手法。
コンテナ化: アプリをコンテナとして動作させること。
Docker: コンテナ実行環境の代表的ソフトウェア。
Kubernetes: 大規模なコンテナを自動運用するオーケストレーションプラットフォーム。
イメージ署名: デプロイ用のコンテナイメージに署名を付け、信頼性を担保する。
署名検証: デプロイ時に署名の正当性を検証する作業。

デプロイメントパイプラインの関連用語

デプロイメントパイプライン: ソースコードの変更を自動的にビルド・テスト・検証・本番環境へと順次移行する、連続的な自動化工程群。
CI（継続的インテグレーション）: 開発者のコード変更を頻繁に統合して自動でビルドとテストを走らせ、品質を早く確認できる取り組み。
CD（継続的デリバリー）: 変更を本番環境に近い状態まで自動化してデプロイ可能にする、リリース準備を整える考え方。
継続的デプロイメント: 変更を自動で本番環境へデプロイする運用形態。承認を省略することもある。
ビルド: ソースコードを実行可能なアーティファクトへ変換する工程（コンパイル、リンク、パッケージ化を含む）。
テスト: 自動化された検証作業。ユニットテスト・統合テスト・受け入れテスト・性能テストなどを含みます。
アーティファクト: ビルドの成果物。例として JAR/WAR、Dockerイメージ、ライブラリなど。
バージョン管理: ソースコードの変更履歴を管理する仕組み。代表的には Git など。
ブランチ戦略: 開発でどのようにブランチを作り運用するかの方針。GitFlow やトランクベース開発など。
トランクベース開発: メインのブランチ（トランク）を常に安定させ、短い分岐で頻繁に統合する開発手法。
ビルドサーバ/CIツール: ビルドとテストの自動化を実現するツール群。例: Jenkins、GitLab CI、GitHub Actions、CircleCI など。
パイプラインステージ: パイプライン内の個別工程。チェックアウト、依存関係解決、ビルド、テスト、パッケージ、デプロイ等。
チェックアウト/クローン: リポジトリから最新版のコードを取り出す作業。
依存関係管理: ライブラリやモジュールの依存関係を解決・固定する仕組み。
セキュリティスキャニング: 脆弱性や秘密情報の露出を自動で検査する工程。
静的コード解析: 実行せずにソースコードの品質・セキュリティを検査する分析。
依存性の脆弱性対策: 依存ライブラリの脆弱性を特定して更新・置換する対策。
コンテナ化: アプリとその依存を一つの単位（コンテナ）としてパッケージ化する手法。
コンテナレジストリ: Docker イメージを保存・共有する場所。例: Docker Hub、ECR、GCR、Artifactory。
コンテナオーケストレーション: 複数のコンテナを自動的に配備・管理・スケールする仕組み。例: Kubernetes。
Helm: Kubernetes用のパッケージ管理ツール。
マニフェスト/マニフェストファイル: Kubernetesリソースの定義を YAML で記述したファイル。
インフラストラクチャー・アズ・コード（IaC）: インフラの設定をコードとして管理する手法。例: Terraform、CloudFormation、Pulumi。
設定管理: 環境設定を自動で適用する方法。例: Ansible、Chef、Puppet。
秘密情報管理: APIキーやパスワードなどの機密情報を安全に管理する仕組み。例: Vault、Secrets Manager。
環境: デプロイ先の環境区分。開発、検証、ステージング、本番など。
ロールバック戦略: 失敗時に前の安定版へ戻す計画や自動化のこと。
展開戦略（デプロイ戦略）: ブルーグリーン、カナリア、ローリングアップデートなどのデプロイ方法。
ブルーグリーンデプロイ: 2つの同一環境を用意して切り替えることでリスクを低減する方法。
カナリアデプロイ: 新機能を小範囲に段階的にリリースして挙動を観察する手法。
ローリングアップデート: 徐々に新しいバージョンへ置換していく展開方式。
リリースノート: 変更内容や新機能の情報をユーザーに伝える文書。
承認ゲート/マニュアル承認: リリース前に人の承認を挟む手順。
アーティファクトレポジトリ: ビルド成果物を保管する専用リポジトリ。例: Nexus、Artifactory。
モニタリング/オブザーバビリティ: 動作の観測・解析を行い問題を検知する仕組み。例: Prometheus、Grafana、OpenTelemetry。
ヘルスチェック: サービスが正常かどうかを確認する検査。readiness/probe、liveness probe など。
デプロイメントダイナミクス: デプロイ時の挙動を制御する設定。ローリングの速さ、最大同時稼働数など。
監視と通知: 異常を検知した際に通知を送る仕組み。例: Slack、メール、PagerDuty。
パイプライン定義言語/ファイル: パイプラインを定義する言語やファイル。例: YAML、GitHub Actions Workflow、Jenkinsfile。
Pipeline as Code: パイプライン自体をコードとして管理する考え方。
SAST/DAST（セキュリティ検査）: 静的コード分析（SAST）と動的アプリケーション検査（DAST）を組み合わせ、脆弱性を検出・対策を支援する手法。