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CICDパイプラインとは?

Last updated at Posted at 2025-06-09

はじめに

近年、ソフトウェア開発の現場では、より迅速かつ安定したリリースを実現するためにCI/CDの導入が進んでいます。
この記事では、CI/CDの基本的な概念や仕組みについて簡潔解説します。
これからCI/CDを導入予定のエンジニアの方、または基礎を改めて学びたい方に役立つ内容を目指しています。

目次

  1. CI/CDとは
      - ① CI(継続的インテグレーション)とは?
      - ② CD(継続的デリバリー/継続的デプロイメント)とは?
      - ③CI/CDパイプラインとは?
  2. よく使われるCI/CDツール
  3. 参考にさせていただいたサイト

1.CI/CDとは

まず最初に、「CI/CD」は、開発プロセスの中の自動化された一連の流れこと言います。
CIとCDはそれぞれ役割が異なるので、分けて理解するとスッキリします。

① CI(継続的インテグレーション)とは?

CIは、継続的インテグレーション(Continuous Integration)の略です。
主に以下のような役割を行っています。

  • 開発者が作成し、Gitなどのリポジトリにプッシュしたコードのビルド
  • プッシュしたコードのテスト自動実行
  • 実行されたテストにおけるコードの問題(テストエラー、コンフリクト)を早期検出

コーディングルールや、バグのチェックツールなどをCIに組み込めば、ソースコードの静的解析を行うことも可能です。将来発生する恐れのある不具合の発見や保守性の向上など、品質を高めることにも繋がります。

image.png

 

② CD(継続的デリバリー/継続的デプロイメント)とは?

CIでビルドやテストが終了した後、次に必要なのがCD(Continuous Delivery / Deployment)です。
CDの意味は「継続的デリバリー」と「継続的デプロイメント」の2通りの意味合いを持ち、それぞれ以下のような特徴があります。

■ 継続的デリバリー

  • ステージング環境までは自動でデプロイ
  • 本番環境へのリリース判断は人間が行う(手動承認)
  • いつでも「安全に本番に出せる状態」を維持するのが目的
  • 「品質の担保+慎重な運用」が求められる現場でよく採用される傾向がある
     

■ 継続的デプロイメント

  • ステージングだけでなく、本番環境まで完全自動で反映される
  • テストにパスしたら、自動でユーザーにリリースされる
  • 本番反映の「承認ステップ」もなく、コードの変更がそのまま公開される
  • 小さな改善をすぐ届けたい開発現場で多く採用される傾向がある

 
🔍両者の違い(要点まとめ)

観点 継続的デリバリー 継続的デプロイメント
本番リリース判断 手動(人的承認が必要) 自動で反映
本番デプロイ処理 自動化が多い 自動
安全性 人の確認(承認)が事前にあるため比較的安全 自動化の精度・テスト品質が超重要
想定される現場 金融・BtoBなど慎重な環境 Webサービス・SaaSなど高速な改善が求められる環境

③CI/CDパイプラインとは?

これまでのCIとCDを1本の流れとしてまとめたものが「CI/CDパイプライン」です。
CIは解析/ビルド/テストの自動化、CDはデプロイの自動化を行うもので、開発効率の向上と安全性の担保を両立できるツールになります。
よく「CI/CD」で纏められることが多いですが、CIとCDのそれぞれの意味を抑えておくと全体のイメージが出来るようになります。

image.png

2. よく使われるCI/CDツール

代表的なものをいくつか紹介します。

ツール名 特徴 おすすめ用途 注意点
GitHub Actions GitHubと連携〇、YAMLで簡単に定義可能 GitHubで開発している小〜中規模のプロジェクト 他のGitサービスとは連携しにくい
GitLab CI/CD GitLabに標準搭載、課題管理と統合可能 GitLab中心の統合環境を構築したい場合 他のGitサービスとは連携しにくい
Azure DevOps Pipelines Microsoft製、Azureとの高い親和性 大規模・複雑なプロジェクト UIが複雑で学習コストがかかる場合あり
Jenkins 高い拡張性・カスタマイズ性 フルコントロールしたいオンプレ or 自由な構成が必要な場合 初期構築と運用に手間がかかる
CircleCI クラウド型CI/CD、セットアップが簡単 クラウドで素早くCI/CDを導入したい中小チーム向け 無料プランの制限やビルド時間に注意

その他にも、様々なCI/CDツールがあります。
プロジェクトの開発規模や利用環境(クラウド型/オンプレミス型)に合わせて選ぶのがポイントです。

🔗参考にさせていただいたサイト

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