Devinに対する開発者の声をDeepSearchしてみた

Posted at 2025-05-07

この記事はGrokによるDeepSearchを転記したものです。
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Devinにおける直近の評価

直接の回答

Devinの評価は開発者間で賛否両論で、能力の高さに驚く声と過大広告の懸念がある
多くの開発者はDevinが役立つと感じるが、完全な自律性には疑問を投げかけている
重要な注意点として、仕事への影響や技術的限界が指摘されている

開発者の声

Redditの議論では、Devinを「役立つインターン」と評価する声がある一方で、「過大広告で実際の能力に疑問がある」と批判する声も多いです (Reddit r/MachineLearning)。また、Builder.ioのレビューでは、Devinがコード生成に成功する一方で、ミスも見られることが指摘されています (Builder.io)。

重大な注意点

Devinの使用にはいくつかの注意点があります。まず、マーケティングが能力を過大に表現している可能性があり、期待と現実のギャップに注意が必要です。次に、AIツールの普及がソフトウェアエンジニアの仕事に影響を与える可能性があり、雇用への影響が懸念されています。最後に、技術的な限界として、エラー修正や不要なコードの削除が完全ではない点が挙げられています。

調査ノート

背景とDevinの概要

Devinは、Cognitionが開発したAIベースのコード生成ツールで、しばしば「最初のAIソフトウェアエンジニア」と呼ばれています。このツールは、自然言語のリクエストに応答し、コードを生成・テストし、エラーの修正まで行うことができます。また、GitHubリポジトリを探索し、NotionやJiraなどのツールと連携することも可能です。Devinは、開発者を補助するだけでなく、チームの一員として機能することを目指しており、2025年5月7日時点での最新情報に基づいて評価されています。

直近の評価と開発者の声

以下のソースから、Devinの最近の評価と開発者の声を集めました。

TechCrunch（2025年4月4日）: CognitionはDevinの新しいペイパーゴプランを発表し、より多くの開発者が利用しやすくなったと報じています (TechCrunch)。Devin 2.0は、以前のバージョンと比べて大幅に改善され、コードプロジェクトの計画作成や、コードのドキュメント化（ウィキ作成）などの新機能が追加されています。Cognitionの開発チームは、Devinが以前のバージョンと比べて「2倍の作業量をこなせる」と主張していますが、この主張は慎重に受け取るべきだと指摘されています。
Every.to（2024年5月24日）: 開発者の1人が、Devinを1週間使用した感想を共有しています (Every.to)。Devinは、バグ修正からアプリの構築まで幅広いタスクをこなせると評価されています。特に、GitHub Copilot Workspaceと比較して、Devinのエージェントとしての能力が優れていると述べられています。ただし、まだ完全な自動化ではなく、開発者の監督が必要であることも指摘されています。
Redditの議論（2024年3月）: Redditのスレッドでは、開発者たちの意見が多岐にわたります。特に以下のスレッドが参考になりました：
- r/programming: 「Here's What Developers Found After Testing Devin AI (Initial Reactions)」というスレッドは601票の支持と504件のコメントがあり、多くの開発者が関心を持っていることがわかります (Reddit r/programming)。具体的なコメントは閲覧できませんでしたが、活発な議論が行われていることが示唆されます。
- r/MachineLearning: 「Thoughts on the latest Ai Software Engineer Devin "[Discussion]"」というスレッドでは、180票と251件のコメントがあり、以下のような意見が集まっています (Reddit r/MachineLearning)。以下の表に主要な意見をまとめます：

意見/経験	コメント者	スコア	詳細
Devinは詐欺で過大広告	elMike55	36	LLMsが数ヶ月前にできていたこと指摘、SWE仕事への脅威はまだない
Devinはキャッシュグラブ、悪いデモ	CanvasFanatic	382	AutoGPT/RAGと似ており、独自モデルなし
DevinはChatGPTのラッパー	WiredSpike	115	クリプトのようなキャッシュグラブと感じる
Devinはコーディング市場を混乱させる可能性	Comprehensive-Tea711	61	LLM進化で仕事減、給与低下の可能性
Devinは証明が必要、懐疑的	dogcomplex	2	Copilotと比較、一貫性と信頼性に疑問
Devinはフィジェットスピナー	SurfUganda	3	AIの品質に感心せず、マーケティングの誇張と感じる
Devinはまだ人間を置き換えない	PipePistoleer	102	OpenAIとのチームスパイク、幹部は感心もガードレール必要
Devinはインターン、進化する	Few-Pomegranate4369	2	チームが教え、ミス修正、将来の同僚として期待
Devinはまだ十分でない	ExplorerUnion	1	AIはまだSWE仕事を取る能力なし
Devinのプレゼンは興味深い	marinovski95	1	製品のマッチングに疑問、関連記事はMedium
CEOがDevinの役割を書いた	Initial-Essay-6803	1	ブログはHow Are You Work
AI iOS SWEを構築	Haunting_Forever_243	1	X投稿はzinley_ai

追加の洞察として、peterparnes（スコア2）はLLMが効率を助けると述べ、sowenga（スコア4）はAIが開発者を置き換えないとアナロジーで説明しています。maizeq（スコア23）は、AIが20%生産性を向上させればSWEが6人から5人に減ると指摘し、ToHallowMySleep（スコア3）は20年後の未来は不確実でスキルを適応させる必要があると述べています。
Builder.ioブログ（2024年12月11日）: DevinとCursor（別のAIコードアシスタント）を比較したレビューでは、Devinが天気アプリの更新タスクをこなす様子が紹介されています (Builder.io)。Devinはコード生成やデプロイプレビューの生成に成功しましたが、コンソールログを残したり、不要なパッケージを削除し忘れるなどのミスもありました。ただし、自然言語のリクエストに応答し、開発者のフィードバックを学習する点は評価されています。
Qubikaブログ（2025年3月13日）: Devinのレビューでは、開発ワークフローにおける限界が指摘されています (Qubika)。特に、Devinがコードに直接アクセスできないため、開発者とのやり取りが遅くなり、エラーが発生しやすいという問題が挙げられています。ただし、複雑なタスクをこなせる点は高く評価されています。
Aixploria（2024年3月13日）: Devinを「万能のコード生成AI」と呼び、ゲーム・オブ・ライフのようなインタラクティブなウェブサイトの作成や、バグトラッキング、GitHubリポジトリからの学習能力を強調しています (Aixploria)。
Medium（2024年4月10日）: Devinのデモ動画を分析した記事では、Devinの能力が過大広告されている可能性を指摘しています (Medium)。例えば、デモではDevinが詳細なプロンプトに基づいて作業しており、完全な自律性を示しているわけではないと述べられています。

重大な注意点

以下の点は、Devinを使用する際の重要な注意点として挙げられます：

過大広告の可能性: 多くの開発者が、Devinのマーケティングがその実際の能力を過大に表現していると感じています。特に、完全な自律性を謳っているが、実際には人間からの詳細なプロンプトやフィードバックが必要である場合が多いようです。
職業への影響: DevinのようなAIツールの登場により、ソフトウェアエンジニアの仕事が変化する可能性があります。一部では、AIが開発者を完全に置き換えるのではなく、補助ツールとして活用されるとされていますが、将来的な雇用への影響は依然として懸念されています。
技術的な限界: Devinは複雑なタスクをこなせるものの、まだ完全な自動化には至っていません。特に、コードのエラーや不要な部分の削除をミスするケースが報告されています。また、開発者とのリアルタイムのやり取りが難しい点も課題として挙げられています。
コストの懸念: TechCrunchの記事では、Devinのペイパーゴプランが発表されましたが、使用量によっては高額になる可能性があります (TechCrunch)。特に、大規模なコードベースを扱う場合、短時間で多くのACU（計算クレジット）を消費する可能性があります。

結論

Devinは、AIコードアシスタントとして注目されており、開発者を補助する強力なツールとしての可能性を秘めています。特に、コード生成、テスト、ドキュメント化などのタスクにおいて有用性が認められています。しかし、完全な自律性を謳うマーケティングと、実際の能力のギャップが指摘されており、開発者は過度な期待を持たないよう注意が必要です。また、将来的にはソフトウェア開発のワークフローに大きな影響を与える可能性がありますが、現時点ではまだ人間からの監督が不可欠です。

主要引用

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