クオカード デジタルイノベーションラボにおけるDevin活用事例

株式会社クオカード / デジタルイノベーションラボ
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
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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11名〜50名 | 2025年4月 | B to B B to C |
ツールの利用規模 | 11名〜50名 |
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ツールの利用開始時期 | 2025年4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
導入背景
「エンジニアが本質的な業務に集中できる環境を作る」ことを目指し、自動化や効率化を推進するさまざまなツールの導入・運用に取り組んでいます。
こうした取り組みの一環として、今回、AIエージェントの「Devin」を新たに導入しました。
比較検討したサービス
- Cursor
Devinは特にシンプルな作業や、複数のリポジトリにまたがる調査に向いていると考えています。 一方で通常の開発にはCursorの方が向いていると考えている為、このように用途に応じて両者を使い分けるようにしています。
導入の成果
一部のタスクはDevinに任せることができ、業務効率化につながっています。
導入に向けた社内への説明
上長・チームへの説明
上記記載の通り、「エンジニアが本質的な業務に集中できる環境を作ること」を目指し、自動化や効率化を推進しているため、大きな障壁はなく、検討から約1週間で導入を完了しました。
活用方法
よく使う機能
活用例
- コード調査
- 実装・修正・リファクタリング
- コメント、変数、クラス名、ファイル名、メソッド名などのtypoの修正
- TerraformのGitHub Actionsのテストとバグを修正
- 手動作成されたリソースのTerraform化
- APIテスト自動化
- 自動テストのコードレビュー
- 仕様の一次確認
ツールの良い点
- 明確な要件のもと、人間より高速にコード調査から生成・実装までを網羅的に行える
- 定型的・パターン化されたコード生成や、一般的な実装・リファクタリングをCIパスまで含めて確実に実施できる
- Slack上での対話を通じてインタラクティブに必要なアウトプットにたどり着ける
- 小規模な機能追加では自律的にPR作成・テスト実行まで対応できる
- コード解析に基づく実装支援やテスト自動化で生産性向上に貢献できる
ツールの課題点
- 指示が曖昧だと期待どおりに動かず、的確に対処できないことがあるので、指示する側の工夫が必要
- 人が読むことを意識した、わかりやすいコード生成がまだ不十分
- 既存パターンをそのまま踏襲しすぎて、新規性のある実装や独自実装への対応が苦手
- 複雑なタスクでは不完全な場合があるため、人手での補完が必要
- Slackセッションが一定で区切られ、継続的なやり取りが中断されてしまう
今後の展望
The End of Programming as We Know Itでも述べられている通り、AIの進化により、エンジニアの仕事は従来の「コードを書く」ことから、AIと協働しながらソフトウェアを構築する時代へと移行しています。
こうした変化の中で、弊社テックブログの記事「脱社内外注を進めています 」
「脱社内外注を進めています 」の中で「目指す姿」として言及している「エンジニアはシステムを作る存在ではなく、顧客(利用者)の課題を解決する存在」であることが、これまで以上に求められていると感じます。
単純なタスクはDevinのような自律的にタスクを遂行するツールを、複雑なコーディングはCursorのように開発者を支援してくれるツールを活用するなど、目的に応じてAIツールを柔軟に使い分けていくことが重要だと考えています。
今後もAIツールとの協働を通じて、より創造的かつ戦略的な役割に集中し、より良いサービスづくりにつなげていきたいと考えています。

株式会社クオカード / デジタルイノベーションラボ
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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