[事例ニュース]

2025年5月30日(金)IT Leaders編集部、日川 佳三

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　AI-OCR「DX Suite」を提供するAI insideと、キャリアSNS「YOUTRUST」を運営するYOUTRUSTは、ソフトウェア開発にAIエージェントを活用している。両社とも米Cognition AIのソフトウェア開発AIエージェント「Devin」を導入して開発生産性を上げている（画面1、関連記事：ウルシステムズ、システム開発を担うAIエージェント「Devin」を国内提供）。

画面1：システム開発のAIエージェント「Devin」の画面例（出典：米Cognition AI）
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　Devinは、Slackなどから自然言語で作業を依頼すると、人間のエンジニアのように依頼内容を理解して自律的に段取りを整え、各種ツールを操作し、プルリクエスト（ソフトウェアに対する変更を他の開発者に通知）の作成まで実行する。AI inside 執行役員CTOの井上拓真氏は「1個の命令で数千行のコード、数十のファイルを1度に作り出すくらいのレベル」と評価する。

プルリクエストの50%をAIエージェントが作成

　AI insideでは、DX Suiteの機能追加やバグ修正の数（プルリクエスト数）は、Devin導入から1カ月で、Devinによる開発が50%を占めるまでになった。「本番環境にリリースした機能の15%はDevinによるもの。また、Devinが修正した機能は修正全体の20%を占め、これは修正者全体の2番目に多い」（井上氏）。

　Devinを導入したことで、同社の開発スタイルが大きく変化したという。例えば、エンジニアの開発リソースの配分については、以前はバグ修正と機能追加がほとんどだったが、Devin導入後は要件定義などの上流工程やリファクタリング/ドキュメント更新などの品質向上に集中できるようになった。また、Devinを使い始めたことで、実装者の暗黙知が形式知へと変わった。

　開発者によっては、8割近くのコードをDevinに作らせている。社内では「Devinに仕事を投げている間に別の仕事ができるため、生産性が2倍近くになった」「生身の人間と違って気を遣わなくていいので、仕事をどんどん頼める」といった声が挙がっているという。

　井上氏は、AIエージェントの課題として、人間によるレビュー（査読）作業が生産性のボトルネックになってしまうことを指摘する。「Devinにもレビューは可能で、人間のレビューを必要としない部分もあるが、信認・信用の問題から人間のレビューから抜け出せていない。A/Bテストで比較する機会を作り、人間のレビューが必須という従来の認識を変えていく必要もあるだろう」（同氏）

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