概要
https://tech-blog.tabelog.com/entry/ai-native-developer-transformation-with-devin
詳細内容
## AIをうまく使えなかった私がAIネイティブへ：自律型AIエージェントが変えた私の開発スタイル
https://tech-blog.tabelog.com/entry/ai-native-developer-transformation-with-devin
食べログのリードエンジニアが、Devinという自律型AIエージェントを活用することで、従来のAIツールの課題を克服し、開発スタイルを劇的に変革した経験を共有する。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 86/100 | **Annex Potential**: 84/100 | **Overall**: 84/100
**Topics**: [[自律型AIエージェント, Devin, 開発ワークフロー変革, AI活用促進, 生産性向上]]
食べログのリードエンジニアが、これまでのAI活用でつまずいていた経験と、自律型AIエージェント「Devin」との出会いによる開発スタイルの劇的な変革について解説します。筆者は、従来のAIツールを「単なる補助ツール」と捉え、細切れの業務時間では実装モードに入れず、AIの恩恵を十分に受けられていませんでした。
しかし、Devinを導入した結果、要件理解からPull Request作成までの一連の作業を自然言語指示のみでDevinに完全に委任できるようになり、自身がコードを一行も書かずに開発を進める「実装委任」という新しいスタイルを実現しました。これにより、リーダー業務と開発業務の兼業がスムーズになり、Pull Request作成数は月平均10件から21件へと約2.1倍に向上。同じ時間でより多くの機能を実装可能になったのです。
大規模案件では、当初Devinが表面上は正しく見えるものの、過剰な実装や想定外の動作を引き起こす課題に直面しました。これに対し、筆者はタスクを細かく分割し、まずDevinにテストコードを作成させてから、そのテストが通るように実装を指示する「テストコードによる期待動作の明確化」という具体的なアプローチを導入。この工夫により、品質チェック工数を大幅に削減し、Devinの活用範囲を広げることができました。
本記事は、AIネイティブな開発者ではなかった筆者が、適切なツールと指示出しの工夫によって、いかにAIを開発の主体として活用し、生産性と開発スタイルを根本的に変革できたかを具体的に示しており、AI活用に悩むWebアプリケーションエンジニアにとって非常に示唆に富む内容です。