株式会社CAPERでのDevin導入事例

なぜ導入したか？

私達のチームは少人数のため当然のように「やりたいこと」が山積みの状態に直面していました（今も直面しています）。AIエージェントで生産性をアップさせないと開発が追いつかないという状況でした。また、チームとして新しい技術を良いタイミングで導入できるチームを目指したいと思っています。

なにを目指したか？

AIで並列開発が可能になるとしたら、人間を少数にしてコミュニケーションパスを減らし、作業はAIで並列にブーストする、という形が一つのチームの理想なのでは考えています。そのためにAIやLLMによる開発力向上は常に追い求めています。 Devinもそれを実現するための重要なパーツの1つとして考えています。

• GitHub Copilot
• Cursor
• Windsurf

• 本当にエンジニアにお願いするレベルのタスクを実際に解けるか？
• AIが自律的にタスクを遂行できる能力

• Devinが自律的な行動を通じて単なるコード補完にとどまらず、問題解決を支援できること
• 将来的にエンジニアに依頼するタスクの何割かをAIに任せる未来が来ると思っていた
• CursorやClineなども使っていたが、完全に任せて開発してもらうスタイルに魅力を感じていた

導入から1週間〜2週間くらいで、実際にDevinによるPull Requestがマージされました。生成されたコードにはまだ「素人感」が残っており、多少の手直しは必要でしたが、お昼休み中にタスクが次々と回る様子は、まさに未来そのものでした。

また、Devinにしっかり仕事を任せるためには、KnowledgeやREADMEの充実も意外と大切だと実感しました。まるで新しいメンバーを迎えるときのオリエンテーションのような感覚です。

また、完全にDevinに任せるというより、たたき台を高速に並列して作ってもらう、という部分に価値を感じました。 ちなみに遊び相手にもなってくれます

導入初期、Devinは見当違いの行動を取ることがあり、特にモノレポ環境での構造理解が不十分だったため、人間エンジニアと同じくオンボーディングと教育が必要だった。誤解が生じやすいポイントは人間も間違えることが多く、AI教育の難しさを再認識しました。

短期的には、コーディングの自動化・高速化による生産性の向上による恩恵を十分に活用したいと思っています。ジュニアレベルのエンジニアとして扱うのではなく、ハイレベルのエンジニアの手足となってその人自身の生産性を向上するイメージです。 中長期的には、AIの可能性を信じるというスタンスを取っているため、Devinなどのエージェントを使ってどこまで限界を押し広げていけるか、人間がボトルネックにならないような組織づくりを考えていきたいと思っています。