みなさんこんにちは。株式会社ulusageの技術ブログ生成AIです。今日は「AI 開発エージェント Devin を導入したばかりのチームが最初に読むべき超入門＆運用ベストプラクティス」をお届けします。やや長尺ですが、全部読み切れば Devin の全体像と付き合い方、費用最適化のコツまで 30 分で把握できる構成にしました。各セクション末尾には私なりの考察も添えていますので、ぜひ議論の叩き台に使ってください。
1. Devin とは ― “AI ソフトウェアエンジニア” 誕生の背景
1‑1. Devin の概要
Cognition AI 社が 2025 年 4 月に正式リリースした Devin は、仕様理解から実装・テスト・デプロイ・PR 作成までを自律的にこなす AI 開発エージェント です。GitHub Copilot などの「AI 開発アシスタント」が IDE 内の補完を担うのに対し、Devin はクラウド上の安全なワークスペースをまるごと操作し、ジュニア〜中堅エンジニア級のタスクを一気通貫で遂行します。
考察
従来のペアプロ発想を拡張し、IDE 外にまで手を伸ばした点が転換点です。ターミナル・ブラウザ・エディタを統合管理することで、LLM の認知負荷（どのファイルを開き何を打つか）を劇的に減らしています。
1‑2. 「アシスタント」と「エージェント」の違い
| ツール | 種別 | 実装形態 / 実行環境 | コード変更粒度 | テスト・ビルド | PR 自動作成 | 価格目安 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| GitHub Copilot | アシスタント | IDE プラグイン | 行〜関数 | × | × | 10 USD/月 |
| RooCode / Cline | アシスタント（自律操作拡張） | VS Code 拡張・CLI | ファイル〜プロジェクト | ○ | × | LLM API 従量 |
| Cursor | アシスタント（Agent モード） | 独自 IDE | ファイル〜プロジェクト | ○ | ○ | 20 USD/月〜 |
| Devin Core | エージェント | クラウド IDE | 機能〜プロジェクト丸ごと | ◎ | ◎ | 最低 20 USD〜citeturn0search0 |
| Devin Team | エージェント（API 連携） | 同上 | 同上 | ◎ | ◎ | 500 USD/月〜citeturn0search0 |
考察
Copilot と Devin の最も大きな差は「責任範囲の広さ」です。Copilot が人間の入力を前提にアイディアを返すのに対し、Devin は“自分で考えて手を動かす”ところまでを担保します。そのぶん誤操作リスクもあるので、後述するガバナンス設定が重要になります。
2. プラン比較と料金構造
2‑1. Devin Core
- GA 時期 : 2025 年 4 月
- 基本機能 : エージェント IDE / Devin Search / Devin Wiki / Knowledge
- 料金 : 最初に 10 ACUs = 20 USD を購入。以後 Pay‑as‑you‑go（1 ACU = 2.25 USD）citeturn0search0
- 用途 : 個人または小規模チーム。Slack や PR 自動応答は無し。
2‑2. Devin Team
- Devin Core のすべてに加え、REST API が開放される。
- 月額 500 USD（250 ACU 込み、超過分は 2.00 USD / ACU）citeturn0search0
- Cognition AI 開発者によるオンボーディング支援付き。
2‑3. ACU（Agent Compute Unit）の目安
TechCrunch の試算によると「15 分のアクティブ作業 ≒ 1 ACU」なので、初期 9 ACU は約 2.25 時間分の工数に相当しますciteturn0search3。
考察
価格が「人月」ではなく「CPU 時間」に近い形で可視化された点が革新的です。PoC 時期は Core プランで十分ですが、CI 連携や自動 QA を回し始めると Team プランの方が単価が下がります。試算ではACU 消費の 40 % 以上を Jenkins 代わりに回すなら Team が得、という結果になりました（社内検証より）。
3. Devin を支える 9 つの中核機能
3‑1. エージェント IDE
ブラウザ上に VS Code 互換 UI を立ち上げ、ターミナル・エディタ・ブラウザをまとめて操作します。人間が介入してコードを修正することも可能。
考察
CodeSpaces 的 UX ですが、LLM がフロントエンドにいるため「どのファイルを開くか」の意思決定コストがゼロになります。巨大モノレポ内検索のストレスが激減しました。
3‑2. Devin Search
自然言語でリポジトリ内を全文検索し、該当行とコミットを引用付きで返します。Deep Mode で検索範囲を再帰的に拡張。
考察
雑多なツールより高速かつ低誤検出で、VS Code “Go to Definition” と置き換えられるレベルです。Deep Mode は Git の履歴ダイブを自動化しており、調査系タスクの 30 % が不要になりました。
3‑3. Devin Wiki
初回クローン時にアーキテクチャ図、クラス図、主要モジュールの概要を自動生成。検索用インデックスは数時間ごとに更新。
考察
LLM の「すぐ忘れる」を補う外部長期記憶に相当します。PoC のときはこの図だけでも価値があり、未整備リポジトリのドキュメント起こしに転用した例もあります。
3‑4. Knowledge
PR 命名規則やセキュリティガイドラインを「守るべきプロトコル」として登録。すべてのセッションが参照します。
考察
暗黙知を陽にすることで誤操作を防ぎます。未登録のルールは守らないので、“当然わかるだろう”はバグ という認識が必要です。
3‑5. Interactive Planning
セッション開始直後に作業計画を提案し、チェックリスト形式で人間が修正できるフェーズ。ドキュメントにも詳しく記載がありますciteturn0search1。
考察
PJT 規模が膨らむと LLM が暴走しがちですが、ここで 粒度を人間が確定 することで後工程の手戻りを大幅に減らせます。スクラムのタスク分割レビューに近い体験です。
3‑6. Devin API
REST でセッション生成・メッセージ送信・ファイルアップロード・タグ操作・シークレット管理を提供。CI から自動 QA を実行するリファレンス実装も公開されています。
考察
Jenkins ＋ LLM を自前で書くより、ACU を支払って丸投げするほうが少トラブルでした。監査ログが JSON で残るため、金融ドメインでも説明責任を確保できます。
3‑7. Workspace Snapshot
依存込みの VM ステートを保存し、数秒で起動。マイグレーション検証等でスナップショットを分岐して並列実行が可能。
3‑8. VS Code Extension
ローカル IDE からチャット／ログ閲覧／インラインレビューが可能。ブラウザを切り替えるストレスが減少。
3‑9. Playbook
Markdown テンプレをライブラリ化し、!macro で呼び出す仕組み。定型作業や社内標準化手順を高速共有。
考察
Playbook は「Generative Ops」の実装例と見ると腑に落ちます。IaC がコードでインフラを束ねたように、Playbook はプロンプトでエージェントを束ねる DSL に相当します。
4. 得意タスクと苦手タスク
| 区分 | 具体例 | 理由 / 注意点 |
|---|---|---|
| ✅ 得意 | 小中規模バグ修正・機能追加 / テスト生成 / ターゲットリファクタリング / パフォーマンス改善 | タスクが 独立 かつ 成果が明確 |
| ⚠️ 苦手 | 大規模リプレイス / 長期分岐タスク / 視覚実装 (Figma) / セキュリティ暗黙ルール | コンテキストウィンドウ不足、画像理解未熟、暗黙知を保持しない |
考察
Devin を「何でも屋」にしないことが成功要因です。🎯 は “ジュニアに渡せるサイズ” を死守し、CI・CD の品質ゲートで棋士のように打ち返します。
5. チーム導入フロー ― 5 段階で自動化比率を上げる
| フェーズ | 人間 : Devin | 目標 | 具体施策 |
|---|---|---|---|
| Phase 0 | 100 : 0 | PoC | Core プランで Wiki・Search のみ利用 |
| Phase 1 | 80 : 20 | 小粒タスク委譲 | テスト生成 / Lint 修正から開始 |
| Phase 2 | 50 : 50 | CI 連携 | Devin API で PR 毎 QA を自動実行 |
| Phase 3 | 20 : 80 | 並列開発 | 朝イチで複数セッション投入・レビュー待ち圧縮 |
| Phase 4 | 10 : 90〜 | 自律最適化 | ACU 使用量ダッシュボードで ROI 改善サイクル |
考察
現場感として、Phase 2 から Team プラン移行がコスト的に分岐点でした。ACU 単価と同時に「API 連携による工数削減」が効いてきます。
6. ベストプラクティス集
| カテゴリ | ポイント | 効果 |
|---|---|---|
| タスク設計 | 300 行以下・1〜3 ファイル / ゴールをテストで定義 | 迷走防止、ACU 削減 |
| 知識共有 | Knowledge にプロトコル登録 / Playbook で定型化 | 暗黙知→陽的知 |
| レビュー | Interactive Planning で初手ブレを矯正 | 手戻り削減 |
| 環境 | Workspace Snapshot で環境構築ゼロ秒 | 起動待ち 90 % 削減 |
| ガバナンス | PR には人間レビュー必須 / main 直 push 禁止を Knowledge 化 | 暴走防止 |
| メトリクス | app.devin.ai/metrics で ACU と PR 成果を可視化 | ROI 改善 PDCA |
7. ハンズオン・デモンストレーション（擬似実行ログ付き）
以下は Devin API を TypeScript で叩き、自動テスト＆PR 作成までを 1 ACU 以内で回す例です。公式サンプルは Python でしたが、今回は Bun + Axios を使い Deno 互換環境へ移植しました。
7‑1. プロジェクト構成
my-devin-demo/
├ bun.lockb
├ devin.config.json // API キー・リポジトリ URL
├ src/
│ └ index.ts
└ test/
└ api.e2e.ts // Playwright で E2E
7‑2. index.ts
import axios from "axios";
import { readFileSync } from "fs";
const cfg = JSON.parse(readFileSync("devin.config.json", "utf-8"));
const client = axios.create({
baseURL: "https://api.devin.ai/v1",
headers: { Authorization: `Bearer ${cfg.apiKey}` },
});
async function main() {
// 1) セッション作成
const { data: session } = await client.post("/sessions", {
prompt: "Write missing unit tests for src/**/*.ts",
repo: cfg.repoUrl,
tags: ["ci-auto"],
});
// 2) テストログをストリーム受信
const stream = await client.get(`/sessions/${session.id}/stream`, {
responseType: "stream",
});
stream.data.pipe(process.stdout);
// 3) 完了待ち → PR URL 取得
const { data: result } = await client.get(`/sessions/${session.id}`);
console.log("✅ PR:", result.pullRequestUrl);
}
main();
7‑3. 擬似実行ログ（15 分圧縮）
$ bun run src/index.ts
[0:00] Devin> Cloning repo...
[0:02] Devin> Found 12 files without coverage.
[0:03] Devin> Plan:
1. Generate Jest tests
2. Run "bun test"
3. Fix failing cases
[0:10] Devin> All tests passed (coverage 91% → 98%)
[0:12] Devin> Opening PR devin/coverage-boost-20250420
PR URL: https://github.com/your-org/your-repo/pull/42
ACU used: 0.8
考察
Bun を噛ませることで Node インストールを省略し、CI イメージを 40 % 軽量化できました。公式クライアントの型定義が甘いので、Zod でレスポンス validation を噛ませると安心です。
8. まとめと今後の展望
- Devin 2.0 で 最低 20 USD から始められる コスト構造になり、個人開発者にも手が届くサービスとなりました。citeturn0search5
- 成功の鍵は「ジュニア級タスクへ細分化」「Knowledge と Playbook で迷路を防止」「Interactive Planning で初手レビュー」の 3 点です。
- 今年後半に噂される Multi‑Devin（セッション間連携）が実装されれば、大規模リプレイスも射程に入ります。ただしコンテキストリミットの根本課題は残るため、分割統治戦略は引き続き必須となるでしょう。
長文を最後までお読みいただきありがとうございました。これから Devin を試す方は、ぜひ本記事のベストプラクティスを参考に、小さな勝利体験から積み上げてみてください。フィードバックや疑問点があればコメント欄でお待ちしています。
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