レバテック開発部の Devin 活用事例

レバテックでは、長期間運用しているプロダクトの運用保守やリプレイス、新規プロダクト開発など異なるフェーズの開発がチームごとに進んでいます。このようにチームそれぞれで状況が異なるなかでも、「品質を保ちつつ開発速度を向上させたい」という点は共通していました。 そのため、主に開発速度の向上を期待して、発表当初から話題になっていた Devin を導入しました。

• 2025年8月中旬時点での Devin の利用状況
  利用人数: 59人 (15チーム)
  セッション数: 1001セッション
  マージしたPR 数: 261件
  消費 ACU: 2814 ACUs
• 費用対効果
  特に機能追加や機能改修のタスクにおいて、一つのセッションで数万円単位の費用対効果が出たケースが多くあり、総合的にある程度高い費用対効果を出せていると思います。また、新規実装以外の既存コードベースの調査やレビューにおいても費用対効果が出せています。しかし、「広範囲のリファクタリングを一つのセッションで実装しようとしたケース」や「小さすぎるタスクを Devin に依頼したケース」などでは、費用対効果がマイナスになるケースが一部見られました。

現在は $20 の Core プランがあり比較的安価で利用開始できるため、まず小規模に Core プランでの検証をおすすめします。
また、もともと Devin 以外のツールも含めた AI 活用があまり進んでいない組織に導入する場合は、最初から上手く使いこなすことを考えるより、まずは手を動かして使ってみることを優先するのが良いと思います。
導入するにあたっては、「ツールの課題点」に上げたような問題が発生しそうか、発生しそうな場合どのような対応を取るかを事前に検討しておくと、スムーズに導入を進められるかもしれません。

現状でも Devin 導入により一定の実装や調査コストの削減ができていますが、Devin の活用が特定のチームやメンバーに偏っている傾向があります。メンバーの役割やチームごとのプロジェクトの状況に応じて活用可能性は変わってくるとは思いますが、まだ活用機会を逃しているケースがあると感じています。そのため、現状あまり活用できていないチームやメンバーの活用促進をしていきたいと考えています。
また、直近 Devin に MCP Marketplace が登場し、外部サービスとの連携がしやすくなったと思うので、こういった新機能も活かしていきたいです。 とはいえ、他の AI コーディングエージェントもざまざま出てきているので、Devin との活用シーンや性能の違いを見極めつつ、「組織としての AI 活用」が促進できれば良いと思っています。