Devinとは何か：基本概念と開発背景

Devinは、米国サンフランシスコに本社を置くCognition AI社（通称Cognition Labs）が開発した、世界初の完全自律型AIソフトウェアエンジニアです。従来のGitHub CopilotやAmazon CodeWhispererといったAIコーディングツールが「開発者の隣でコード補完をするアシスタント」であるのに対し、Devinは「開発者の代わりにタスクを計画し、実行してくれる自律エージェント」として位置づけられています。

Cognition AIと創業者たち

Cognition AIは2023年8月、Scott Wu氏、Steven Hao氏、Walden Yan氏の3名によって設立されました。3人全員が国際情報オリンピック（IOI）の金メダリストという、世界トップクラスの競技プログラマーです。CEOのScott Wu氏は1996年生まれで、9歳でプログラミングを始め、IOIで3年連続金メダルを獲得。ハーバード大学在学中にはICPC（国際大学対抗プログラミングコンテスト）で世界3位を記録し、プログラミングプラットフォーム「Codeforces」では「伝説のグランドマスター」の称号を獲得しています。

興味深いことに、Cognition AIは当初暗号通貨分野にフォーカスしていましたが、ChatGPTの登場をきっかけにAI分野へシフト。2024年3月にDevinのデモを公開すると、X（旧Twitter）で2.2万リポスト、4.4万いいねを獲得する大反響を呼びました。

従来のAIツールとの決定的な違い

Devinが従来のAIコーディングツールと根本的に異なるのは、その「自律性」にあります。GitHub Copilotなどは開発者がコードを書く際に提案を行う「アシスタント」として機能しますが、Devinは指示を受けた後、自律的に作業を進める「エージェント」として動作します。

Devinができること

Devinは、人間のソフトウェアエンジニアが行う多様なタスクを自律的に実行できます。自然言語による一つの指示から、ウェブサイト構築やアプリケーション開発といった複雑なエンジニアリングタスクを最後までやり遂げることが可能です。

具体的には、計画立案（与えられた課題に対しステップバイステップの実行計画を策定）、ツール活用（開発に必要なツールやライブラリを自らインストール・設定）、コーディング（計画に基づきコードを記述）、デバッグ（コード実行時に発生したエラーを分析し自ら修正）、デプロイ（完成したアプリケーションをサーバー等にデプロイ）といった一連の作業を一貫して実行します。

技術的な仕組み

Devinは独自のコマンドライン、コードエディタ、ブラウザを持ち、人間と同じようにツールを駆使して開発を進めます。未知のエラーに直面すれば、自らインターネットで解決策を調査し、学習して問題を乗り越えることができます。

Devinの動作原理は「ReAct（Reasoning and Acting）フレームワーク」に基づいていると推測されています。これは「思考→行動→観察→再思考」のサイクルを繰り返すアプローチで、ソフトウェア開発のような反復的なタスクに適しています。大規模言語モデルの自然言語理解能力と外部環境との相互作用を組み合わせることで、単純なプロンプトエンジニアリングでは実現できない複雑な問題解決を可能にしています。

さらに特筆すべきは自己ファインチューニング機能で、開発者が特別な処理を行わなくても、Devin自身が追加学習を実行できます。これにより、時間の経過とともに性能が向上し、より複雑なプロジェクトにも対応可能になります。

Devin 2.0の新機能と料金体系

Devin 2.0の革新的な新機能

2025年4月3日にリリースされたDevin 2.0は、「エージェントネイティブIDE」という新しい開発体験を提供します。CEOのScott Wu氏は、Devinのコンセプトを「開発者を強化する（enhancing you）」ではなく「開発者を倍増させる（multiply you）」と表現しています。

エージェントネイティブIDE

クラウドベースのインタラクティブなIDEを通じて、Devinとのリアルタイムな共同作業が可能になりました。各Devinセッションは独立したクラウドベースIDE（VM上で動作）を持ち、開発者は使い慣れたVSCodeライクな環境でDevinと連携できます。Cmd+IやCmd+Kといった馴染みのあるショートカットも使用可能です。

マルチエージェント並列処理

複数のDevinを同時に稼働させ、それぞれに異なるタスクを割り当てることができます。理論上は（コストさえ支払えば）無限にAI開発者を雇うことが可能です。朝一にDevinに作業を依頼し、お昼にDevinの修正を確認・レビューする、といった働き方が実現します。

Interactive Planning（対話型プランニング）

タスクを開始する前に、Devinが自動的にコードベースを調査し、詳細な計画を立案します。ユーザーはこの計画を確認・修正してから実行を開始できるため、意図と異なる作業を防ぐことができます。デフォルトでは30秒間ユーザーの応答を待ち、「Wait for my approval」ボタンで承認待ちにすることも可能です。

Devin Search

コードベースに関する質問を自然言語で行い、詳細な回答を得られる機能です。コードの変更を伴わない調査や質問に特化しており、「Deep Mode」を使用すると、ドキュメントやコメントがないコードでも深く分析して理解できます。

Devin Wiki

リポジトリを自動的にインデックス化し、詳細なWikiを生成します。包括的なアーキテクチャ図、ソースへの直接リンク、ドキュメントなどが自動作成されます。新メンバーのオンボーディングやレガシープロジェクトの理解に非常に有効です。なお、パブリックリポジトリであれば、GitHubのURLの「github.com」を「deepwiki.com」に書き換えるだけで無料で試すことができます。

料金体系の詳細

Devin 2.0では、従来の月額500ドル固定から大幅に改定され、月額20ドルからの従量課金制が導入されました。これは96%の価格削減に相当します。

他ツールとの比較

Devinの最大の差別化ポイントは「タスク完遂能力」「複数エージェントによる並列処理」「自動ドキュメント生成」といった点にあります。単なるコード補完ではなく、エンドツーエンドで開発タスクを任せられる点が他ツールと一線を画しています。

実践活用法と導入のポイント

大規模導入事例：Nubankの衝撃的な成果

Devinの実力を最も端的に示すのが、ブラジルの大手フィンテック企業Nubankでの導入事例です。同社は8年間運用してきた600万行以上のモノリシックETL（データ抽出・変換・読み込み処理）システムを、サブモジュールに分割する大規模リファクタリングプロジェクトを抱えていました。

当初の見積もりでは、1,000人以上のエンジニアが約10万のデータクラス実装を移行するのに18ヶ月かかる予定でした。しかしDevinを導入した結果、エンジニア時間で8〜12倍の効率改善、コストで20倍以上の削減を達成。Data、Collections、Riskといった事業部門では、数ヶ月〜数年かかる見込みだった移行を数週間で完了させました。

「エンジニアはもう、タスク全体を自分でやる必要がなくなった。Devinが提案してきた変更（PR）を確認して、少し手直ししてマージするだけ。まるで魔法のようだった。」
— Jose Carlos Castro氏（Nubank シニアPM）

Nubankの事例では、過去のエンジニアによる手動移行の実例をDevinに学習させる「ファインチューニング」も実施。これによりタスク完了スコアが2倍、タスク速度が4倍に向上し、サブタスクあたり約40分かかっていた作業が約10分に短縮されました。

Devinが得意なタスク

Devinの現時点での限界

一方で、Devinには現時点で苦手な領域もあります。実際の活用事例からは、大規模システムの文脈理解にはまだ限界がある点、暗黙知（明示的に文書化されていない社内ルールやデザイン規約）への対応が難しい点が報告されています。また、要件が複雑で実装パターンが一つに定まらないタスクでは、意図しないやり方で実装してしまうことがあります。

Devinの能力は「入社したばかりのジュニアエンジニアレベル」と表現されることが多く、100点のPRを作ることもあれば、30点程度の成果物になることもあります。この精度のブレを理解した上で活用することが重要です。

効果的な使い方のコツ

日本語対応について

Devin 2.0では日本語での指示が可能になり、返答も日本語で返ってきます。ただし、UIやドキュメントは基本的に英語で提供されています。日本国内では、DeNA社がCognition AIと提携してDevinの日本市場展開を開始しており、将来的には日本語ドキュメントの充実や日本向けサポート体制の整備が進む可能性があります。

導入時の注意点

Devinに限らず、AIコーディングツール市場は変化が激しいため、年額一括契約よりも月額プランでの導入を推奨します。実際に、ある企業がDevinを導入した翌日にOpenAI Codexがリリースされたという事例もあります。

また、生成されたコードは必ずレビューを行い、ハルシネーション（AIによる誤った情報生成）の確認が必須です。セキュリティ面では、ソースコードやAPIキーがAIサービスに送信されるリスクにも注意が必要です。

今後の展望

Cognition AIは2025年9月に約4億ドルの大型資金調達を実施し、AIコーディングエージェント分野で攻勢を強めています。特に注目すべきは、AIコード補助IDE「Windsurf」の買収です。開発者がAIエージェント（Devin）とAIアシスタント（Windsurf）の双方を活用できる統合環境を提供していく方針が示されています。

Scott Wu氏は「ソフトウェアエンジニアリングの90%は単調な作業に費やされており、Devinはその90%を引き受け、エンジニアが本当にやりたい10%に集中できる環境を作り出す」と語っています。AIと人間が共存する未来では、エンジニアの役割は「コードを書く人」から「AIをマネジメントし、創造的な判断を行う人」へと変容していくのかもしれません。