株式会社BuySell TechnologiesでのDevin導入事例
参考になった
3
株式会社BuySell Technologies / oidon.
メンバー / バックエンドエンジニア / 従業員規模: 1,001〜5,000名 / エンジニア組織: 51名〜100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 |
|---|---|---|---|
Teamプラン | 11名〜50名 | 2025年2月 | B to B B to C |
| 利用プラン | Teamプラン |
|---|---|
| ツールの利用規模 | 11名〜50名 |
| ツールの利用開始時期 | 2025年2月 |
| 事業形態 | B to B B to C |
導入の背景・解決したかった問題
導入背景
生成AIやAIエージェントは、プロダクトの競争力強化や業務効率の向上に向け、今後ますます重要な技術と認識しています。
しかし、現時点ではこれらの技術に関する社内の知見が十分とは言えず、「実際に触れ、試し、学ぶ」のような実践的な学びのサイクルが必要な状況でした。
そこで、当社は自律型AIコーディングエージェント「Devin」を導入し、日々のプロダクト開発の現場でその活用方法を実践的に検証することにしました。
比較検討したサービス
- Cursor
- Cline
- Windsurf
導入の成果
- AI コーディングに対する知見が溜まり、社外へ知見を共有できるまでに至りました。
- 多くのチームが Devin を開発に用いており、AI との分業・開発の効率化が進んでいます。
導入に向けた社内への説明
上長・チームへの説明
CTOがツール導入を決定しました。まずは、導入に適したチームを選び、試行錯誤を通じて小規模なプロジェクトから始め、徐々に知見を蓄積することで、初期導入のハードルを下げました。
これらの経験を踏まえ、開発組織全体でAI Hackathonを開催し全チームへの導入を進めました。
活用方法
エンジニア組織のほぼ全てのチームで、約50人が Devin を使用しており、導入から2ヶ月未満で約600タスクを Devin に依頼しています。
また、現状は使用制限に達しても上げ続ける運用をしています。
大きく分けて、以下のような場面で活用しています。
- 実装・開発
- PR レビュー
- テスト
- コミュニケーション支援
- ライブラリー、パッケージの管理
- セキュリティ対応
- ドキュメント作成
- 動作確認
よく使う機能
- Slack からの Session 実行
- Jira に Devin のアカウントを作成し、プロンプトとして Jira チケットを渡すこともしています。
- Devin's API
- API 経由で Devin を呼び出すことができます。
- GitHub Actions で Devin に PR のレビュー依頼をし、 Knowledge に渡した情報をもとにレビューしてもらっています。
- Devin が持つブラウザを使った、検証環境の動作確認
- Devin がブラウザを操作することができるため、ログインや操作を指示することで動作確認が可能です。
- Knowledge
- 初期セットアップやユーザーが設定する Knowledge の他に、 Session 中に指摘した事項を Devin が自ら Knowledge として取り込んでくれます。これによって学習し精度が向上します。
- Playbooks
- APIの雛形を作るような指示は、Playbook に書き出して再利用できるよにしています。
ツールの良い点
一番の魅力は、やはり「自律型」のエージェントであることです。指示をすると自律的にタスクを進めてくれるため、長いミーティングの前に指示を出しておく使い方もされています。
- 非同期にタスクを依頼できるため、一人で複数タスクを同時に進行できる
- Slack 上でやりとりを行う運用をしているため、活用例が知見として溜まりやすい
- PR レビューや動作確認など、コーディング以外の用途にも活用できる
- Devin がタスクをこなしていく中で、自律的に Knowledge を更新して賢くなろうとする
ツールの課題点
モデル自体の精度やエージェントとしての精度の低さがまだ目立ちました。
- 稀に、Session で指示したプロジェクトとは別のプロジェクトで作業し始めるなど、挙動が不安定なことがある
- テストが通らずに修正を繰り返してコストが高くつくことがある
- Devin が発揮するパフォーマンスは、ユーザーがうまく扱えるかにも影響するため、安定したパフォーマンスを発揮できるとはいえない
株式会社BuySell Technologies / oidon.
メンバー / バックエンドエンジニア / 従業員規模: 1,001〜5,000名 / エンジニア組織: 51名〜100名
よく見られているレビュー
株式会社BuySell Technologies / oidon.
メンバー / バックエンドエンジニア / 従業員規模: 1,001〜5,000名 / エンジニア組織: 51名〜100名
レビューしているツール
目次
- 導入の背景・解決したかった問題
- 活用方法