Devin AIエンジニア 実践的使い方ガイド

完全自律型AIエンジニアを最大限に活用するためのステップバイステップ解説

2025年5月9日
最新情報に基づく実践ガイド

初期セットアップ

1

アカウント登録

devin.ai にアクセスし、Googleアカウントでサインアップします。

2

プランの選択と支払い

Coreプラン(最低20ドルから)またはTeamプラン(月額500ドル)を選択します。

Coreプランは従量課金制で、ACU単位（1ACU=約15分の作業時間）で購入します。
20ドルで約2時間分の作業が可能！

3

外部サービス連携

GitHub、Slack、VSCodeなどとの連携設定を行います。

APIキーは安全な場所に保存しましょう。
開発環境で使用するための認証情報となります。

最初は小規模なタスクから始めて、Devinの動作を確認しながら徐々に複雑なタスクに移行するのがおすすめです！

Devinのインターフェース

Devinは主に4つのインターフェースから利用できます：

  • Webインターフェース：devin.aiの専用画面
  • Slack連携：チーム内でメンションして依頼
  • VSCode拡張：コーディング中に直接指示
  • API：独自システムからの呼び出し

Webインターフェースでは、タスクの依頼から進捗確認、コード編集まで一貫して行えます。

作業開始時にはセッションが発行され、https://app.devin.ai/sessions/セッションID でアクセス可能。Editorタブでコードの編集も確認できます！

効果的なタスク依頼方法

Devinは一度に多くのタスクを依頼すると精度が下がる傾向があります。
タスクを適切に分割することで最高の結果を得られます！

📝
1. 具体的な指示を与える

「家計簿アプリを作って」ではなく「ReactとFirebaseを使った家計簿アプリを作成して、収入と支出を記録できる機能を実装して」のように具体的に指示します。

🔍
2. コンテキストを提供する

プロジェクトの背景や目的、既存のコードベースについての情報をDevinに伝えると、より適切な実装を行えます。

⚙️
3. 制約条件を明確に

使用すべき/避けるべき技術、コーディング規約、パフォーマンス要件などを事前に伝えます。

👁️
4. 中間確認を設定

複雑なタスクでは、途中経過を確認するポイントを設けると、方向性の修正が容易になります。

実際の依頼例：
「このリポジトリで不足しているユーザー登録機能のテストを書いてください。テストフレームワークはJestを使用し、ユーザー名、メール、パスワードの入力バリデーションをカバーする内容にしてください。」

実践的ワークフロー

Devinは以下のような一連の流れで作業を進めます：

1

計画策定

タスクを解析し、必要な手順を自動的に計画します。

2

コードベース調査

既存のコードを読み込み、理解します。

3

コーディング実行

要件に基づいてコードを作成します。

4

テスト実行

作成したコードをテストします。

5

自動修正

エラーや問題を検出し、自動的に修正します。

CI/CDパイプラインが失敗しても自動的に修正を試みるのがDevinの特徴です！

6

PRの作成

完成したコードをプルリクエストとして提出します。

Slackとの連携活用法

Slackワークスペースとの連携により、チームコミュニケーションの中でDevinを活用できます。

Slack上での依頼例:

@Devin ユーザープロフィール画面のUIバグを修正してください。プロフィール画像が正しくレンダリングされていません。

Slackでの依頼のメリット：

  • チーム全体がDevinの進捗を確認できる
  • デプロイやテスト結果の通知を受け取れる
  • コンテキストが失われにくい
  • 質問や追加指示をリアルタイムで行える
特定のCIが失敗しても無視したい場合は「○○のCIが落ちるのは無視して」とコメントすれば、該当のCIの失敗だけを無視してくれます。

知識共有と学習

Devinは「Knowledge」機能を通じて継続的に学習します。

チームの開発ルール、システム概要、コーディング規約などを教えることで、Devinの精度が向上します！

効果的な知識共有方法：

  • 最初に小さな修正タスク（文言修正など）を依頼し、フィードバックを通じてルールを教える
  • システムアーキテクチャドキュメントを共有
  • コミットメッセージやPRの書き方の例を示す
  • テスト方針やカバレッジ要件を説明

「今後はPRのタイトルには必ずイシュー番号を [#123] のように含めてください」のような指示を一度与えると、以降は自動的に適用されます。

実際の活用事例

ある企業では、Devinを2ヶ月間活用した結果：

  • マージされたPR数：197件（1日平均5.2件）
  • 総コスト：約30万円（1,000 ACUs≒$2,000）
  • 自動化されたタスク：テスト作成、バグ修正、リファクタリング

Devinは「ジュニアからミドルレベルのタスク」を任せるのに最適！

特に効果的だったタスク：

  • 不足しているテストコードの作成
  • リファクタリングとコード最適化
  • CIパイプラインの修正
  • ドキュメント生成
  • シンプルなAPI実装
UIデザイン系のタスクはまだ苦手な傾向があります。複雑な判断が必要なタスクは人間のレビューが必要です。

実践的ヒント＆効率化のコツ

AIエージェントを使いこなすための、実務者からのヒント集！

  • ACUの効率的な使用：複数の小さなタスクをまとめて依頼するよりも、個別に依頼した方がACUを節約できます
  • 既存コードの提供：似たような機能の既存コードへの参照を含めると、一貫性のある実装が得られます
  • エラー処理の指定：特定のエラーケースをどう扱うべきかを明示的に伝えます
  • CI修正の自動化：「CIが失敗したら自動的に修正して」と指示しておくと便利です
  • 定期メンテナンス：毎週決まった時間に技術的負債解消タスクを依頼すると効果的です

AIの提案を鵜呑みにせず、常にコードレビューを行うことで品質を担保しましょう！

作成日: 2025年5月9日 | Web上の最新情報を元に作成されたグラフィックレコード