U-ZEROが自律型AI「Devin」で実現する次世代の生産性向上
株式会社U-ZERO(カブシキカイシャユーゼロ) / Fukutaro Hori
メンバー / フルスタックエンジニア / 従業員規模: 11名〜50名 / エンジニア組織: 11名〜50名
| 利用プラン | 利用機能 | ツールの利用規模 | ツールの利用開始時期 | 事業形態 |
|---|---|---|---|---|
Team | コーディング & レビュー | 11名〜50名 | 2025年1月 | B to B |
| 利用プラン | Team |
|---|---|
| 利用機能 | コーディング & レビュー |
| ツールの利用規模 | 11名〜50名 |
| ツールの利用開始時期 | 2025年1月 |
| 事業形態 | B to B |
アーキテクチャ

導入の背景・解決したかった問題
導入背景
ツールに感じた可能性
Devinは、エンジニアがコードを書くという定義そのものを変えてしまう、極めて刺激的なプロダクトだと感じています。このツールがもたらす新しい開発体験は、私たちの組織に大きなパラダイムシフトをもたらすと確信し、導入の検討を開始しました。
どのような状態を目指していたか
「24時間ノンストップ」で進捗する非同期開発サイクルの確立
人間が稼働していない深夜や休日であっても、Devinが自律的にIssueを消化し、翌朝には複数のプルリクエスト(PR)が並んでいる――そんな「人間がボトルネックにならない」状態を目指しました。指示出しから着手までのタイムラグをゼロにし、文字通り24時間体制でプロジェクトを前進させることで、開発リードタイムを極小化することを目的としています。
比較検討したサービス
- Claude Code on the web
選定理由
Playbooksによる独自ルールの定義と遵守
自社のコーディング規約や設計パターンをあらかじめ定義し、Devinに遵守させられる実用性の高さが決め手でした。指示のたびにルールを説明する必要がなく、即戦力のエンジニアとしてオンボーディングできる点に魅力を感じました。
導入の成果
一定のクオリティを担保したプルリクエストの創出と自動修正
プロジェクト固有のPlaybooksや既存のコードベースを学習させることで、弊社のコーディング規約や設計パターンに沿った、実用レベルのプルリクエスト(PR)を作成できています。単純なタスクであれば、人間がほとんど修正を加えることなくマージできるケースも増えており、実装の初期コストを大幅に削減できています。 特筆すべきは、PRに対して人間がコメントで指摘を行うと、Devinがその内容を理解して自動で修正PRを出し直してくれる点です。指摘事項への対応という「差し戻し」の工数までAIが引き受けてくれるため、レビューのサイクルが非常にスムーズに回ります。
導入に向けた社内への説明
上長・チームへの説明
自律型AIエンジニアは会社として導入に前向きだったので、AI学習に使われない設定がきちんとできることだけが必要要件でした。
活用方法
Jiraチケットのタグ付けによる自律的なタスクアサイン
タスク管理はJiraで行っており、Devinに依頼したいタスクには
Devinタグを付与する運用にしています。これにより、人間が都度細かく指示を送るのではなく、Jira上のチケット定義をベースにDevinが自律的に実装を開始するフローを構築しています。タスクの細分化(デコンポジション)による成功率の向上
一般的なユーザーストーリーそのままの粒度では、Devinにとってコンテキストが広すぎて精度が落ちる懸念があるため、徹底したタスクの切り出しを行っています。
- FE/BEの分離: まずフロントエンドとバックエンドでチケットを完全に切り分けます。
- バックエンドの多段分割: 特にロジックが複雑になりやすいバックエンドについては、さらに複数の小さなチケットに分割し、一つのタスクのスコープを極限まで絞ることで、実装の正確性と完結性を高めています。
ドメイン特化のPlaybooksによる指示の最適化
フロントエンドとバックエンドでは求められる技術スタックやコーディング規約、テスト手法が異なるため、それぞれに最適化したPlaybooksを使い分けています。
- フロントエンド用Playbooks: コンポーネント設計やUIテストの基準などを定義。
- バックエンド用Playbooks: API設計、データベースマイグレーション、ビジネスロジックのバリデーションルールなどを定義。 このように領域ごとに専用のPlaybooksを適用することで、Devinがプロジェクトの標準に沿った高品質なコードを出力できる環境を整えています。
よく使う機能
自律的なプログラミング(課題解決型の実装)
単なるコード補完にとどまらず、Jiraチケットの内容をもとに「調査・設計・実装・テスト」までを一貫して自律的に実行する機能をフル活用しています。
- エンドツーエンドの実行: ターミナルでの環境構築やライブラリのインストール、ブラウザを使った動作確認までをDevinが自ら行うため、人間は最終的な成果物を確認するだけで済みます。
- 複雑なリファクタリング: ファイルをまたぐ大規模なコード修正や、既存ロジックの影響範囲を特定しながらの実装において、その自律性が非常に強力な武器になっています。
Playbooksに基づいた精度の高いコードレビュー
作成されたプルリクエスト(PR)に対し、プロジェクト固有のPlaybooks に沿っているかをチェックする機能を利用しています。
- 一次レビューの自動化: 命名規則やアーキテクチャの整合性、テストコードの有無など、人間がチェックするとコストがかかる「定型的なレビュー」をDevinに委ねています。
- フィードバックの即時性: 開発者がコードをプッシュした直後にAI視点でのレビューが行われるため、修正のサイクルが高速化し、人間による最終レビューの負担が劇的に軽減されています。
ツールの良い点
- 高度な自律型AIでありながら、導入費用が安価に抑えられており、チームの生産性を向上させるための投資として非常にコストパフォーマンスが良い点に魅力を感じています。
ツールの課題点
- 指示内容や技術的な難易度によって期待した成果(PR)が得られなかった場合でも、実行時間に応じたACUsが消費されてしまいます。失敗時のコストも発生するため、タスクの切り出しや指示の精度を人間側でコントロールする必要があります。
今後の展望
今後の展望
自律的な「直列開発」サイクルの完全自動化
現在はまだ人間がタスク間のハンドオフ(橋渡し)を行う場面がありますが、今後は複数のJiraチケットをDevinが自律的に判断し、タスクからタスクへシームレスに遷移しながら開発を進め続ける「完全な直列開発」の実現を目指しています。これにより、人間の介在を最小限に抑えた真の24時間稼働体制を確立したいと考えています。
人間によるコードレビューの究極的な軽量化
Playbooksの精度をさらに高めることで、定型的なチェックや構文レベルの確認を100% Devinに委ねられる状態を目指します。人間の役割を「一行ずつのコード確認」から「全体設計の意図が反映されているかの検証」へと完全に移行させ、エンジニアがより創造的で高付加価値な意思決定に集中できる環境を構築していきます。
株式会社U-ZERO(カブシキカイシャユーゼロ) / Fukutaro Hori
メンバー / フルスタックエンジニア / 従業員規模: 11名〜50名 / エンジニア組織: 11名〜50名
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株式会社U-ZERO(カブシキカイシャユーゼロ) / Fukutaro Hori
メンバー / フルスタックエンジニア / 従業員規模: 11名〜50名 / エンジニア組織: 11名〜50名
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目次
- アーキテクチャ
- 導入の背景・解決したかった問題
- 活用方法


