リンクアンドモチベーションでのDevin導入レビュー：Slack起点で改善を回す自律型AIの活用

弊社では生成AI活用を進める中で、Claude Code / Cursor などのツールも含めて広く検討しており、最も開発生産性を高められるツールを選定したいと考えていました。

• Cursor
• Claude Code/Claude Code GitHub Actions
• Codex

決め手になったポイント

結論から言うと、Devinの決め手は「実装能力の高さ」そのものよりも、業務に溶け込む“体験”の良さでした。
コアとなる開発業務を任せるなら Claude Code / Cursor など「ローカルで動かすAIエージェント」の方が適していると判断しました。

一方でDevinに魅力を感じたのは、仕様調査や軽微な修正ならかなり自律的に進めてくれる自走力と、エンジニア以外でも利用しやすい体験設計の良さです。
その用途に特化してDevinを導入しました。

1. プランニング能力が高く、気軽に投げても自律的に進めてくれる

Devinは、単にコードを書くというよりも、タスクの意図を汲み取って調査・計画を立て、必要な情報を集めながら自律的に進めてくれる印象があります。
特にDeep Wiki等によってリポジトリ内の情報を把握する能力が高く、こちらが細かくチューニングしなくても有用な調査・提案やPR作成まで到達できる場面が多いのが魅力でした。

2. Slack起点で使える体験設計が優れており、エンジニア以外でも使いやすい

DevinはSlackから依頼でき、そのままスレッド上で指示の追加や軌道修正ができます。開発ツールを新しく導入している感覚が少なく、普段のコミュニケーションの延長で利用できます。
結果として、エンジニアだけでなくエンジニア以外でも「とりあえず依頼してみる」が成立しやすく、文言修正や設定変更などの軽微なタスクを前に進めるハードルが大きく下がりました。

これらが揃うことで、Devinは「開発者の能力を増幅するツール」というより、仕事を始める摩擦を下げ前へ進めるプロセスの部品として機能すると感じています。

1. 「後回しになっていた仕事」が自然に前に進むようになった

軽微な修正や自動化などの改善活動といった、緊急度は低いがやるべきタスクが滞留しにくくなりました。 「エンジニアの時間が空いたらやる」ではなく、「Slackで投げればPRが出てくる」という選択肢ができたことで、改善活動が継続的に回る状態に近づきました。

2. 仕様・ルールの明文化が進み、知識の属人化が減り始めた

Devinに聞ける状態を作るために、仕様や判断基準をGitHubに寄せる動きが強まりました。 結果として、Devinのためだけでなく、人間同士でも参照しやすいドキュメントやルールが整備されるようになり、知識の民主化が進んでいます。

3. 「まず投げてみる」という気軽にAIを試す文化が生まれた

DevinはSlackからすぐ依頼できるため、「うまくいくか分からないけど、とりあえず試したい」と思ったタイミングで、低コストに試せるようになりました。 アウトプットがそのまま使えなくても、調査結果や提案を見て思考が進み、次の打ち手が見えるケースも多く、結果として改善や意思決定のスピードが上がったと感じています。

• 自律性が高いがゆえに、やりすぎてしまうことがある

例えば簡単なLintルール追加のつもりが、複数ライブラリを導入した大掛かりな実装になってしまったことがありました。前提のすり合わせが甘いと、間違った方向にも全力で進んでしまいます。

• 複雑な実装ではやりとりのコストが増える

複雑な機能を実装しようとするほどDevinとのやりとりが増え、リモート実行ゆえのレスポンスの遅さや長いセッションによる文脈崩れがボトルネックになりました。 そのため現在は、コアとなる開発業務は他ツールに任せ、用途を明確に切り分けています。

Devinは自律性が高く、Slackから気軽に使える体験の良さが魅力なので、そういった強みが活かしやすい方にはとてもお勧めできます。 一方で、大きく長めの実装タスクなら他のツールの方が向くこともあります。 Devinにすべてを任せるのではなく、他のAIツールと組み合わせる前提で導入されるのが良さそうです。