株式会社スタディストでのDevin導入事例
株式会社スタディスト / Masato Sugiyama
メンバー / フルスタックエンジニア / 従業員規模: 101名〜300名 / エンジニア組織: 11名〜50名
利用プラン | ツールの利用規模 | ツールの利用開始時期 | 事業形態 |
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Teamプラン | 11名〜50名 | 2024年2月 | B to B |
利用プラン | Teamプラン |
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ツールの利用規模 | 11名〜50名 |
ツールの利用開始時期 | 2024年2月 |
事業形態 | B to B |
導入の背景・解決したかった問題
導入背景
ツール導入前の課題
社内ではCursorやGitHub CopilotなどのAIコーディングツールの導入が進んでいたものの、Devinのような自律型AIコーディングツールに関する知見は不足していました。
また、こうしたツールは実際のプロダクトコードで検証しなければ、正しい判断が難しいものです。 さらに、利用料金が高額で個人検証が容易ではないこともあり、プロダクト開発でAIを活用することでどのようなパフォーマンス向上が得られるのかを、組織として慎重に見極める必要がありました。
どのような状態を目指していたか
Devinを実際の開発環境で試し、その実用性や限界を正確に把握したいという目的がありました。
実際の開発業務に近い立場のメンバーが評価を行うことで、AIの出力や振る舞いをよりリアルに検証し、優秀なメンバーのアウトプットを増幅できる可能性を探ろうと考えました。
また、AIツール活用によるパフォーマンス向上を狙う上で、どのような使用場面が適切なのかを見極めることも大きな目標でした。
導入の成果
改善したかった課題はどれくらい解決されたか
社内での活用が進むにつれて、自律型AIコーディングツールに対する知見は大きく増えました。
サーバーサイドやフロントエンドのアプリケーション開発はもちろん、iOSやAndroidの開発にもDevinを活用できることが確認され、Devinが得意とするタスクの傾向も明確になってきました。
どのような成果が得られたか
従来であれば手が回らず、着手しづらかった機能改善や開発環境の整備に取り組めるようになりました。
また、RenovateやDependabotに比べて、CHANGELOGやバージョン間の差分を読み込ませて影響範囲を推定するといった、これまで人手でこなしていた依存関係の更新の自動化にも対応できることが確認されました。
導入に向けた社内への説明
上長・チームへの説明
この導入は上長自身が提案したこともあり、大きな障壁はありませんでした。GitHub CopilotやCursorなどを社内導入した経験が既にあったため、実際には約2週間という比較的短い期間で導入を進めることができました。
活用方法
日常的にSlack上でプルリクエストの作成やコードベースの調査を依頼しています。
さらに、Playbook機能を活用して依存関係のアップデート手順を明確に定義し、これまで手動で行っていた作業を自動化しています。
社内の活用状況は、導入から約1ヶ月で16名が利用し、140回のSessionが実行されています。
そのうち、60回のSessionではプルリクエストがDevinによって作成され、40のプルリクエストがマージされました。
よく使う機能
- SlackからのSession開始機能
- Playbook機能
- Knowledge機能
ツールの良い点
- Devin自身が開発のためのマシン、コードエディタ、Webブラウザを備えており、ローカル開発環境を構築する必要がありません。
- Slackから文言の変更など、軽微な修正を気軽に依頼できる点も利点です。
- やり取りがSlack上で完結することで、他のメンバーがどのように使っているかも共有しやすいです。
- 複数の定型タスクを並行して実行できる点も便利です。
ツールの課題点
- Knowledgeの管理機能は十分とはいえず、バージョン管理や権限管理といった機能がありません。
- 作成者や作成日時の表示はあるものの、その後に誰がどのような変更を行ったのかを追跡できません。
- Slack経由でSessionを開始しない(Webアプリから開始する)場合、Slack経由で開始したときと比べて社内での利用状況を把握しづらいです。
- 誰がどの程度Devinを活用しているのか、たとえばプルリクエストの作成状況などを可視化するダッシュボード機能が不足していると感じています。
ツールを検討されている方へ
はじめにGitHub CopilotやCursorなどのAIコードエディタに慣れてからDevinを利用するとスムーズかもしれません。 Devinはそれらのツールの延長線上にあるものです。依頼の仕方や実行結果はそれらのツールと似ています。 また、Devinは公式ドキュメントがとても充実しているため、一度目を通しておくと導入しやすくなるはずです。
今後の展望
今後は開発に関連するナレッジをDevin上だけでなく、他のAIエージェントでも活用できるような形で管理・蓄積していきたいと考えています。
また、フレームワークのバージョンアップや依存関係の更新など、Devinに任せられるタスクは積極的に自動化し、人間にしかできない業務により集中できる体制を構築していきたいです。
株式会社スタディスト / Masato Sugiyama
メンバー / フルスタックエンジニア / 従業員規模: 101名〜300名 / エンジニア組織: 11名〜50名
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メンバー / フルスタックエンジニア / 従業員規模: 101名〜300名 / エンジニア組織: 11名〜50名
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