概要
https://zenn.dev/smartshopping/articles/b3d6804e932565
詳細内容
## ドキュメント整備をDevinに任せたら、4週間分の作業が6時間のレビューで完了した話
https://zenn.dev/smartshopping/articles/b3d6804e932565
Devinが、散在したファームウェア技術ドキュメントの包括的な整備をIssue駆動で自律的に実行し、人間が4週間と見積もった作業をわずか6時間のレビューで完了させ、AIコーディング精度の向上に貢献した。
**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**: [[AI Agent, Documentation Automation, Firmware Development, AI-Assisted Coding, Workflow Automation]]
「スマートマット」のファームウェア開発で長年の課題だった、散在し陳腐化した技術ドキュメントの整備にAIエージェントDevinを投入した事例です。従来、他のエンジニアの理解促進や新メンバーのオンボーディングコスト、そしてAIコーディングの精度向上の阻害要因となっていたこの課題に対し、同社はDevinの自律性と既存環境での利用実績に着目しました。
ドキュメント整備は「Issue駆動」で進められました。Devin自身が不足しているドキュメントを洗い出し、それをGitHub Issueとして登録。人間からの「Issue XXを対応して」という簡潔な指示で、Devinは自律的に作業を開始し、必要に応じてSlackで質問しながらプルリクエストを生成します。その結果、人手で4週間と見積もられた作業が、わずか6時間のレビューで完了し、1万行を超えるMarkdownドキュメントが体系的に作成されました。
Devinとの協働で得られたノウハウとして、指示は簡潔にしDevinの提案を尊重すること、大量のPRレビューは明らかな誤りや記述レベル、全体構成に注力することが挙げられます。Devinは詳細に記述する傾向がありますが、PRコメントで修正指示を出すことで人間が直接編集することなく対応させられます。テスト戦略など戦略的判断を要する一部の課題は人間が担当する必要がありますが、それ以外の大部分はDevinが完遂しました。
この「AIにIssueを登録させ、後続のAIに順次対応させる」という手法は、ドキュメント整備だけでなく、明確なタスクを持つ他のプロジェクトにも汎用的に応用可能であり、複数のIssueを並列で処理させる運用も既に始まっています。本事例は、AIエージェントが開発現場における長年のボトルネックである技術ドキュメント整備を劇的に効率化し、ひいてはAIコーディングの精度向上に繋がることを具体的に示しており、自律型AIエージェントの具体的な活用例としてwebアプリケーションエンジニアにとって重要な示唆を与えます。