【勉強メモ】【開発AI新時代突入｜Devin】月7.5万円のエンジニアAI"Devin"を雇ってみた結果、新し過ぎた..「いやこちとらv0/bolt/Replit触ってきたんよ、今更そんな差は..え？やば..」
◾️Devinは高くない？
Devinは高額な料金設定だが、その価値を考えると合理的と言える。Devinは自立的にSlack、GitHub、VS Codeを横断し、人間と協働できます。
これまでの支援ツールは月額数千円（例: BoltやReplit Agentで3,000〜4,000円程度）でしたが、Devinは月額500ドル（約7.5万円）と大幅に高い設定です。
具体例:
月額料金で250ACU（Agent Computing Unit）が付与され、1ACU=15分の作業時間に相当。
7.5万円で合計62.5時間の作業が可能。
時給換算で1,200円となり、人間を雇うよりもコストパフォーマンスが高い。
◾️「育成型エンジニアAI」
結論に至る背景:
初期状態のDevinは基本的なエラー処理やGitフローの理解を備えていますが、作業を繰り返す中でナレッジを蓄積し、より高度な開発作業に対応可能になります。
具体例:
フロントエンド（React Native、Flutter）、バックエンド（AWS Lambda、サーバーレス構成）両方に対応可能。
ファイル構成やコード設計も適切に実行。
Git操作やプルリク作成を理解しており、スラックでリアルタイムでコミュニケーション可能。
結論:
Devinは「エンジニア育成ゲーム」のような感覚で成長させられるため、長期的な運用で大きなメリットを提供します。
◾️Devinの初期設定プロセス
Devinの導入には4つのステップがあり、GitHubやSlackとの連携を通じて、効率的な開発環境が整います。
結論に至る背景:
Devinは複数のツールを連携しながら動作するため、初期設定として必要な環境構築プロセスを行う必要があります。この手順により、Devinがプロジェクトを認識し、効率的に作業を開始できます。
具体例:
GitHubの連携
DevinをGitHubに接続し、プロジェクトのリポジトリにアクセス可能にします。これにより、プルリクエストやコードレビューが実施可能になります。
Slackの連携
SlackのチャンネルにDevinを追加し、リアルタイムで指示を送受信できるよう設定します。
チームメイトの追加
必要に応じてプロジェクトメンバーを招待可能。ただし、Devin契約者のみに制限される場合もあります。
リポジトリの選択
使用するGitHubリポジトリを指定し、Devinがどのプロジェクトで作業するかを設定します。
結論:
Devinはこれらのステップを経て動作環境を整えます。特にGitHubとSlackの連携が重要で、プロジェクト作業の効率化を強力にサポートします。
◾️作業指示とリアルタイム対応能力
結論:
DevinはSlackを介した簡単なチャット操作で指示を受け取り、即座に作業を開始します。
結論に至る背景:
従来のツールは複雑な操作が必要でしたが、Devinはシンプルな指示で高度な作業を遂行できます。これにより、開発者は直接的な操作や煩雑な設定に時間を割く必要がなくなります。
具体例:
指示方法
Slackのチャンネルで「
@Devin
」に続けてタスク内容を入力するだけで、Devinが指示を受け取ります。
進捗管理
Devinはタスクの進捗状況をリアルタイムで報告し、開発者が状況を把握できる「セッション」を生成。
具体的なタスク実行例
「サイドバーをハンバーガーメニューに変える」という指示を送ると、Devinがプロジェクトに基づいて作業を実行し、結果をすぐに報告。
結論:
Devinはシンプルな操作で迅速に指示を実行するため、開発のスピードと効率を大幅に向上させます。リアルタイム対応能力は特にアジャイルな開発に適しています。
◾️Devinの並行作業能力
結論:
Devinは複数のセッションを同時並行で実行する能力を持ち、リソースを効率的に活用できます。
結論に至る背景:
人間のエンジニアでは難しい複数のタスクの同時処理を、Devinはセッション単位で実行できるため、作業の効率化とスピードアップが図れます。ただし、リソースの消費管理が重要になります。
具体例:
複数タスク: フロントエンドとバックエンドのタスクを並行して進行可能。
セッション管理: 各タスクが独立したセッションとして処理され、進捗を個別に確認可能。
リソースの制約: 同時にタスクを増やすほどACU（Agent Computing Unit）の消費が加速するため、効率的なリソース配分が求められる。
結論:
Devinの並行作業能力は、特に大規模プロジェクトや複雑なタスク管理において効果的です。適切なリソース管理がその効果を最大限に引き出します。
◾️タスク完了後のフィードバック
結論:
Devinはタスク完了後、自動的にプルリクエスト作成、デプロイ、テストを実施し、結果を開発者に通知します。
結論に至る背景:
タスク完了後の確認作業やデプロイの手間は開発効率のボトルネックとなることが多いですが、Devinはこれらを自動化し、結果の確認だけで済むようにします。
具体例:
プルリクエスト: 完了したタスクをメインブランチにマージするプルリクエストを自動作成。
デプロイ: プルリクを作成後、Vercelを利用して自動デプロイし、ビルド状態を確認。
テスト実施: 単体テスト（ユニットテスト）や動作確認テストを自動的に実施し、エラーの有無を通知。
結論:
Devinのフィードバックとデプロイ機能により、開発者はタスク完了後の手間を大幅に削減でき、より戦略的な作業に集中できます。
◾️エラー対応と自立的な改善能力
結論:
Devinは作業中に発生するエラーに自立的に対応し、スクリーンショットや詳細情報を提供して改善を行います。
結論に至る背景:
エラー発生時の対応は時間と労力を要しますが、Devinはこれを自動化し、改善案を提示することで開発者の負担を軽減します。
具体例:
エラー検出: 作業中に発生したエラーの詳細を収集し、スクリーンショットを保存。
自動改善: 問題点を解析し、自動的に修正を試みる。
報告: 修正後の状態や改善の進捗を通知。
結論:
Devinのエラー対応能力により、開発者は問題解決に追われる時間を減らし、効率的な開発が可能になります。
◾️Devinの注意点
結論:
Devinは高い適応性を持つ一方で、非エンジニアが利用する際には一定の知識やガイドが必要です。
結論に至る背景:
Devinは開発者にとって使いやすい設計がされていますが、タスク内容やプランの理解には最低限の技術知識が必要です。また、適切な指示を出さないと期待した成果を得られない場合があります。
具体例:
適応性: プロジェクト管理経験があるPMやエンジニアはDevinを直感的に使いこなせる。
注意点: 技術的な背景を持たないユーザーは、操作や指示の正確性に不安を感じる可能性がある。
学習の必要性: 非エンジニアがDevinを使う場合、公式ドキュメントや基本的な開発知識の理解が推奨される。
結論:
Devinは高機能なAIツールですが、最大限の効果を発揮するためには、ユーザーに一定の知識が求められます。将来的な改良により、非エンジニア向けのインターフェースやサポートが充実することが期待されます。
本動画では、革新的な開発AI「Devin」の機能と実践的な活用方法をご紹介します。
目次と詳細な解説を概要欄に掲載していますので、ぜひご活用ください！
▼目次
00:00 オープニング＆自己紹介
01:07 Devinの概要説明
03:20 料金プランの解説
04:17 コスト構造の詳細
07:36 技術開発力の紹介
13:02 実用上の注意点
15:51 Devin初期設定の説明
21:33 実践デモ：Devinハンバーガーメニュー実装
41:29 プルリクSlack通知とGitHubレビュー操作
45:53 眠れw（省エネ運用）
52:19 まとめ＆今後の展望
▼この動画のポイント
・新世代の開発AIの実力を検証
・Slack/GitHub/VSCodeの横断的活用
・AIによる自律的な開発プロセス
・コストパフォーマンスの詳細解説
▼この動画の要約
◻︎ Devinの主な特徴
・フルスタック開発が可能
・複数ツールの横断的活用
・自己学習による成長
・24時間稼働可能
◻︎ 開発プロセス
・Slackによる指示出し
・自動コード生成
・テスト実施
・プルリクエスト作成
・デプロイ管理
◻︎ 料金プラン
・月額500ドル（約7.5万円）
・62.5時間の作業時間
・実質時給1,200円相当
・セッション管理による省エネ運用
▼参考情報
・Devin公式サイト
https://devin.ai/
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※この動画の内容は2024年12月時点のものです。
アップデートにより機能が変更される可能性があります。