Content last updated 2026-06-08

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。

各チームや各部門は、デベロッパーアドボケイトがサブジェクトマターエキスパート (SME) である領域や、その経験やつながりのネットワークで支援できる領域について、コンサルティングをリクエストできます。

構成

コンサルティングのリクエストには DA-Consulting:: スコープ付きラベルが付けられ、DA-Type::Consulting ラベルで事前フィルタリングされた一覧で確認できます。Issue は年間コンサルティングエピックにグループ化されています。

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、その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ものであることを確認してください。ほとんどの場合、まず Solution チームや Demo Architects チームに支援を求めることになります。

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。

意思決定マトリクス

  1. ARR(および SKU の influenced ARR)
  2. 会社の方向性とデベロッパーリレーションズ戦略との整合性(たとえば、その四半期の特定のバーティカル)。
  3. 専門知識とリソース。特定のプログラミング言語/フレームワークでデベロッパーアドボケイトが対応できない場合、またはコンサルティングの準備をするリソースがない場合、私たちはそのリクエストを却下し、SA/CSM/Engineering チームの代替 DRI を提案します。

コンサルティング領域

リクエストできる領域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重要なのは、リクエストが彼らの専門知識とリソースに合致し、範囲が広すぎず、成功の終了基準があることです。すべてのコンサルティングのリクエストは、学んだことや作成したリソースをより多くのコンテンツに再利用する機会へとつなげるべきです。

一般的に、すべての製品領域、機能、テクノロジーを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例をいくつか紹介します。

GitLab Duo Agent Platform の導入

ゴール: 顧客が GitLab Duo Agent Platform を導入できるよう支援する。

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ます。

  • (ライブの)プログラミングワークショップ(依頼された言語に堪能で自信がある場合)。
  • GitLab UI と IDE のセットアップおよび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、プロダクトツアー、ユースケース(コンテンツライブラリを参照)
  • Slack #sme-ai でのフィールドチームのサポート

顧客向けワークショップでは、部門横断的なコラボレーションが必要です。Solution ArchitectsGitLab Duo と AI の Proof of Value (PoV) ワークショップをリードします。彼らは SA Demo ArchitectsCustomer Success Management チーム から、ワークショップのアウトラインを作成する支援を受けます。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、そして顧客の(エンジニアリング)チームとともに開発者としてベストプラクティスを広く共有することによる支援が推奨されます。

顧客からのフィードバックは、バグレポート、機能提案、ドキュメントの更新、ブログのチュートリアル、デモのストーリーなど、さまざまなものを生み出すきっかけになります。顧客とのエンゲージメント中は、必ず耳を傾け、メモを取るようにしてください。

最近の顧客ワークショップの例は、事前フィルタリングされた Duo Agent Platform のコンサルティング Issue(内部)で確認できます。

Duo Enterprise のアーカイブ済みの結果

顧客の導入エンゲージメントの例は、FY25Q2 OKR KRGitLab Duo (AI) Adoption FY25 (DevRel) エピック、およびこの事前フィルタリングされた Issue 一覧で確認できます。

SME DRI: @dnsmichi

MLOps の導入

ゴール: 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、インフラの自動プロビジョニングといったメリットを享受できるようにする。

最近の顧客ワークショップの例は、この事前フィルタリングされた Issue 一覧(内部)で確認できます。

SME DRI: @waarias