デベロッパーアドボケイトのコンサルティングワークフロー

デベロッパーアドボカシーチームのコンサルティングワークフローとリクエストについて学びます。

チームや部門は、デベロッパーアドボケイトが分野別専門家（SME） である分野で、または彼らの経験やコネクションネットワークで支援できる場合に、コンサルティングをリクエストできます。

体制

コンサルティングリクエストは、DA-Consulting:: スコープ付きラベル を使用してラベル付けされ、DA-Type::Consulting ラベル付きの事前フィルター済みリスト で確認できます。

デベロッパーアドボケイトのコンサルティングをリクエストする

重要: コンサルティングをリクエストする前に、リクエストがデベロッパーアドボカシーチームの支援を必要とすることを確認してください。ほとんどの場合、Solution and Demo Architects チームが最初に支援を求めます。

デベロッパーアドボケイトとリクエスト元は、consultancy-request Issue テンプレート を使用できます。

意思決定マトリックス

  1. ARR （および SKU に対する影響を受けた ARR）
  2. 会社の方向性 およびデベロッパーリレーションズ戦略との整合（たとえば、四半期の特定のバーティカル）。
  3. 専門知識とリソース。デベロッパーアドボケイトが特定のプログラミング言語・フレームワークを提供できない場合、またはコンサルティングを準備するためのリソースがない場合、リクエストを拒否し、SA・CSM・エンジニアリングチームの代替 DRI を提案します。

コンサルティング分野

リクエストできる分野やトピックは多岐にわたります。デベロッパーアドボケイトにとって、リクエストが彼らの専門知識とリソースに合致し、過度に広範ではなく、成功の出口基準があることが重要です。すべてのコンサルティングリクエストは、学習や作成されたリソースをより多くのコンテンツ に再利用する機会に変えるべきです。

一般的に、すべての製品分野、機能、技術がリクエストできます。以下のセクションでは、最近のリクエストとその結果のいくつかの例をドキュメント化しています。

GitLab Duo / AI 採用

目標: 顧客が GitLab Duo と AI を活用した DevSecOps ワークフローを採用するのを支援する。

デベロッパーアドボケイトには、次のような支援が推奨されています:

  • （ライブ）プログラミングワークショップ。リクエストされた言語と GitLab Duo に流暢で自信がある場合。
  • 顧客のエンジニアリングチームが GitLab Duo をテストするためのコードチャレンジ。
  • GitLab UI と IDE のセットアップとトラブルシューティング。
  • 最新の製品アップデートと改善。
  • ベストプラクティスのリソース、デモ、製品ツアー、ユースケース（コンテンツライブラリ を参照）
  • Slack でフィールドチームをサポート（#ai-field-strategy、#ai-sme-request、#ai-field-technical）。

顧客向けワークショップでのコラボレーションは重要です。Solution Architect は、GitLab Duo と AI のための Proof of Value（PoV）ワークショップ をリードします。彼らは、ワークショップのアウトラインを構築するために SA Demo Architects と Customer Success Management チーム からの支援を得ます。デベロッパーアドボケイトには、プログラミングワークショップ、IDE のセットアップとトラブルシューティング、そして一般的に開発者として顧客の（エンジニアリング）チームとベストプラクティスを共有することで支援することが推奨されます。

顧客のフィードバックは、バグレポート、機能提案、ドキュメント更新、ブログチュートリアル、デモストーリーなどに刺激を与えます。顧客とのエンゲージメント中は、常に耳を傾けてメモを取るようにしてください。

顧客採用エンゲージメントの例は、FY25Q2 OKR KR、GitLab Duo (AI) Adoption FY25 (DevRel) epic、および この事前フィルター済み Issue リスト で利用できます。

結果:

SME DRI: @dnsmichi

MLOps の採用

目標: データサイエンティストと MLOps エンジニアが DevSecOps プラクティスを採用し、自動化、再現可能なワークフロー、標準化、インフラストラクチャの自動プロビジョニングのメリットを享受できるようにする。

最近の顧客向けワークショップの例は この事前フィルター済み Issue リスト （社内）で利用できます。

SME DRI: @waarias

最終更新 May 6, 2026: Merge pull request #100 from kyama0/fix/upload-images-tolerate-upstream-missing (70970e1a)
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