loading
DeNA AI LinkがAIソフトウェアエンジニア『Devin』の日本展開を開始
株式会社ディー・エヌ・エー(所在地：東京都渋谷区、代表取締役社長：岡村 信悟)の子会社、株式会社DeNA AI Link(本社:東京都渋谷区、代表取締役：住吉 政一郎、以下「DeNA AI Link」)は、革新的なAIプロダクトを手がけるCognition AI, Inc.(以下「Cognition AI」)との戦略的パートナーシップを締結しました。AIがチームの一員として協調することを目指し、Cognition AIが開発したAIソフトウェアエンジニア「Devin」の日本展開支援をDeNA AI Linkが担当します。
戦略的パートナーシップの背景
日本国内でもエンジニアの人手不足が課題となる中、AI技術を活用した個人やチームの生産性向上が求められています。そのような中で、チームの一員となり自律的に開発可能なAIソフトウェアエンジニアには大きな期待が寄せられています。DeNAでも2025年2月から「Devin」の利用を開始し、大幅な生産性向上が見られたため、更なる導入の加速と社内にとどまらない活用に向けて、今回の戦略的パートナーシップに至りました。
「Devin」がもたらす変革
「Devin」を導入することで、エンジニア一人ひとりが自律的に動ける開発チームを持てるようになり、1日あたりの成果が増加し、開発期間が劇的に効率化・短縮化され、同じリソースでより多くの機能開発が可能になります。これにより、企業全体の開発能力を飛躍的にスケールさせることができます。
また、これまではエンジニア不在では開発できなかったコードを、非エンジニアであっても指示を正しく与えることで「Devin」が代わりに生成してくれるため、モノづくりの裾野が拡大していきます。
「Devin」の特徴
「Devin」は、ソフトウェア開発プロセス全体を自動化する革新的な自律型のAIソフトウェアエンジニアです。従来のコーディングを補助するAIツールに対し、「Devin」はコードの作成だけでなく、要件定義、設計、コーディング、テスト、デプロイまでの複数のタスクを統合して、効率的かつ精度高く自律的に実行することができます。また、コードの変更後にテストを実行し、最終的に人間がレビューをできる形にまで仕上げることなども可能です。
さらに、Slackなどのコミュニケーションツールに参加し、チームの一員として自律的に作業を行うことができます。また、複数の「Devin」を同時に稼働させることで、大規模かつ柔軟にタスクを分担させることなどもでき、開発チーム全体の生産性を飛躍的に高めることが可能となります。
【「Devin」の具体的な特徴】
- 要件定義自然言語で指示を受け取り、開発の目標を明確に理解
- 設計プロジェクトに必要なアーキテクチャやデータ構造などを設計
- コーディング指示に従ってコードを生成し、バグを修正
- テスト開発したコードをテストし、問題点を見つけ出す
- デプロイ開発したソフトウェアを運用環境にデプロイ
- Devin Wikiコードリポジトリを自動で解析し、アーキテクチャ図やドキュメントを含むWikiを生成する機能
- Ask Devinコード全体を自動で理解し、対話を通じてコードの調査や開発計画の策定を支援する機能
- Devin Playbook定型的な開発タスクの手順を、誰でも再現できるようテンプレートとして保存・共有する機能
- Devin Knowledgeプロジェクト固有の知識やルールを蓄積し、Devinが必要な時に自動で参照・活用できるようにする機能
【「Devin」導入で作業効率が倍以上に】
DeNAグループ内でも「Devin」を先行導入しており、サービスの新規開発、技術調査、コード品質向上、定型作業・開発ワークフローの自動化などで社内の業務効率が倍以上になった事例が多数出てきております。詳細は後述の【DeNA導入実績】をご覧ください。
コメント
株式会社DeNA AI Link 代表取締役 住吉 政一郎：
「DeNAは、AIにオールインすることを宣言し、AIによる社内の生産性向上だけではなく、既存事業の競争力強化やAIネイティブな新規事業の創出に向けて挑戦を続けています。私自身、『Devin』の大きなインパクトを身をもって体験し、革新的なポテンシャルを確信しています。今回の『Devin』導入は日本の業務効率化における大きな転換点となり、AI技術の普及を後押しする起爆剤になると考えています。Cognition AIとともに開発現場の常識を変革していきます。」
Cognition AI CEO Scott Wu（スコット・ウー）：
「日本におけるAIのソートリーダーであるDeNAと共に日本市場に進出できることを大変嬉しく思います。DeNAの幅広い業界におけるAI活用のノウハウと、同社の強固なエンジニアリングインフラとネットワークを組み合わせることで、日本社会の生産性を飛躍的に向上させることができると確信しています。」
DeNA AI Linkが提供するソリューションについて
DeNA AI Linkでは、DeNAグループ内のみならず社外のお取引先様と共にAIを用いたプロダクト開発やサービス提供をおこなってきた経験を活かし、各業界/企業に最適化された「Devin」の導入支援体制を構築していきます。また、単なる「Devin」の導入支援に留まらず、導入先の企業のエンジニアの方々と共同でシステム開発を行うことや、お客様ご自身で「Devin」を最大限活用できる様な体制構築/チームづくりまで伴走支援いたします。
「Devin」の導入にご興味がある企業様は下記からお問合せください
DeNA AI ご相談フォーム：https://dena.ai/contact/
【DeNA導入実績】
利用者コメント
エンジニアリングマネージャー：
メンバーのマネジメントが中心で、コーディングに時間を使えていませんでしたが「Devin」を導入したことで、1日のうち数分の指示出しで自律的に「Devin」が動いてプロダクトのモックが高速に仕上がり、マネジメントと並行してモノづくりに取り組める様になりました。さらに「Devin」は他のAI開発支援ツールと異なり、ローカルサーバーの立ち上げ、ブラウザ操作によるUIや機能のテスト、開発環境の保持（Workspace）など痒い所に手が届く機能が豊富で、それらをPCだけではなくスマートフォンからも指示できるためアウトプット量が格段に増加しました。「人間のプログラミングを補助する」から「人間から離れて自律して開発を行う」という点がDevinの最大の強みだと思います。
企画職：
エンジニアがまだアサインされていない新サービス検討の際、「Devin」を利用しました。イメージ画像を1枚渡しただけで48時間後にはプロトタイプを動かすことが出来たため、サービス開発のサイクルの常識が変わったと実感しました。また、1行もコードを見ることなく「Devin」に話しかけるだけで機能実装方法の選択・開発・修正・拡張をすべて行えるので、非エンジニアにも非常に有効なツールだと感じています。
デザイナー：
「Devin」は、プロダクトの仕様調査に非常に役立っています。設定やステータスによる分岐が多いプロダクトでは、これまで仕様を把握するのに膨大な時間を要していました。しかし、「Devin」を活用することで、ソースコードを調査し、わずか数分で回答を得られるようになりました。さらに、その情報をエンジニアと共有することで、詳細な仕様調査がスムーズに進み、仕様確認にかかる工数を大幅に削減できたことを実感しています。
ユースケース例
※ スポーツ事業、スマートシティ事業、ライブコミュニティ事業、ヘルスケア事業、AI新規事業での実績例
- 1. 新規開発・技術調査・iOSアプリ特定機能の雛形作成を実現: 技術調査フェーズにおいて、カメラ関連機能など特定モジュールの実装方法について初期の雛形コードを「Devin」に依頼・開発し、Apple公式のサンプルコードなどと並行して検討する際の判断材料の一つとして活用。
・KMP (Kotlin Multiplatform) の技術調査: 既存のGoogle提供KMPサンプルコードをリポジトリに配置した上で、KMP導入におけるiOSの型定義の整合性や、コールバックベースからFlow/Async/Awaitへの移行戦略などを調査・列挙。
・Android開発 (Linuxベース環境) での円滑な実装委任を実現: Linux上で開発環境を構築できるAndroidプロジェクトでは、対話形式で全面的に委任した実装作業を実現。当該プロジェクトではコードの60%をDevinが担当。
・雛形のコード作成や、追加機能の実装を実現: プロト開発や技術検証フェーズにおいて、フロントエンド、バックエンドの実装における雛形のコード作成や、追加機能の実装を「Devin」に依頼、「Devin」を並列実行して開発を行うことで、少ない工数で高速な検証サイクルを実現。 - 2. コード品質・保守性向上・高精度なコードレビューと即時フィードバックを実現: 「厳しめにお願いします」という指示により、ダークモード対応、ローカライズ、マジックナンバーといった一般的な指摘に加え、最新iOSバージョン（例: iOS 17）への準拠や、より洗練された実装方法の提案を迅速に得ることに成功。
・人間によるレビューの補完・効率化を達成: チームメンバーによるレビュープロセスに「Devin」を組み込むことで、レビュー待ち時間を削減し、より網羅的かつ迅速なフィードバックサイクルを実現。
・Slack連携によるインタラクティブなレビュー環境を構築: プルリクエストに対して「Devin」がSlackの該当スレッドに直接レビューコメントを投稿し、開発者がその場で「Devin」と議論をしたり、修正指示を出したりすることが可能な環境を構築。 - 3. 定型作業や開発ワークフローの自動化・障害発生時の対応迅速化・KMPにおける定型的なモデルクラス作成を効率化: KMP開発において頻繁に発生する、比較的ロジックが単純なモデルクラスの作成作業などを「Devin」に委任し、開発工数を削減。
・CIスクリプトの整備を効率化: CI (Continuous Integration) スクリプト作成を「Devin」活用により効率化。
・Devin API (Create Session API) による自律タスク実行を実現: Create Session API を介してJSON形式でプロンプトを送信し、Webhookやイベントトリガー (例: Google Cloud Pub/Sub) と連携させることで、人間が直接操作することなくPR作成やWiki更新といったタスクを自動実行。
・非エンジニアによる静的サイトの更新作業の整備: 静的サイトの更新作業について、エンジニア以外（特にデザイナー）でも容易に依頼できるようPlaybook（再利用可能なプロンプト機能）を整備。Slackに画像を添付するだけでアセット更新が可能になり、専用のCMSを導入する手間を省くことが可能に。
・障害発生時の調査効率化: Slack上に自動投稿されたアラートに対して、アラート対応者がどのように動くべきなのかのヒントを提示。障害時にそのアラート時間や内容によって、Runbook（タスク手順書）および障害報告書の草案を作成。 - 4. プロジェクト理解・チーム内情報共有の促進・Devin Wikiによる迅速なオンボーディングを達成: 新規プロジェクト参加者が、「Devin」がコードから自動生成するWikiを参照することで、プロジェクトの現状、アーキテクチャ、技術的負債、将来的な制約事項などを迅速にキャッチアップ可能に。
・Devin Searchによる技術的Q&Aとナレッジ共有を推進: Slack上に技術的な質問専用チャンネルを設置し、Devin Searchに質問を投げる運用を行うことで、チーム内でのナレッジ共有を促進し、特にQAエンジニアや経験の浅いエンジニアによる仕様確認・リファレンス調査の一次窓口として機能。
・Devin PlaybookによるJIRA運用と初動調査の効率化: JIRAチケットの作成プロセスにDevin Playbook（繰り返しタスク向けのプロンプト）を導入し、チケット作成に必要な情報の補完、機能変更に伴う工数見積もりなどを「Devin」が実行、JIRA運用を効率化。エンジニア以外の、企画、運用、デザイナーなどがPlaybookを活用して複数リポジトリをまたいだ初動調査にも活用。
DeNA AI Linkについて
AIを用いて日本社会の生産性向上をサポートするべく、AIのコンサルティングやソリューション提供をおこなっています。具体的には、日本中のAIに興味がある企業や経営者へのコンサルティングを実施しています。個別カスタマイズが必要な領域においては、AIの技術基盤となるソリューションの提供や、共同での事業開発を含めたAIエージェントの提供も検討していく予定です。さらに、グローバルでAIツールを展開する企業が日本に製品やサービスを投入する際のビジネス展開をサポートしています。
https://dena.com/jp/news/5247/
Cognition AIについて
Cognition AIはピーター・ティール氏のファウンダーズ・ファンド（FOUNDERS FUND）等から支援を受けており、ほんの数名のトップレベルのAIエンジニアによって設立され、非常に短期間で巨額の評価額に達しました。Cognition AIはDevin自体の開発にもDevinを用いることで高い生産性を実現し、依然として100名未満の小規模なチームを維持したままプロダクトを提供しています。
https://cognition.ai/
