概要
https://engineering.dena.com/blog/2025/12/legacy-code-migration-using-devin/
詳細内容
## Devin AI で挑む AI エンジニアによるレガシー API 移行 [DeNA インフラ SRE]
https://engineering.dena.com/blog/2025/12/legacy-code-migration-using-devin/
DeNAのエンジニアは、Devin AIとClaude Codeという2つのAIエージェントを使い分け、約6,000行のPerl製レガシーAPIをGoへ移行するプロジェクトを約1ヶ月で成功させ、AIとの効果的な協業の教訓を提示しています。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Language**: ja
**Scores**: Signal:5/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 89/100 | **Annex Potential**: 87/100 | **Overall**: 88/100
**Topics**: [[レガシーコード移行, AIソフトウェアエンジニア, Devin AI, Claude Code, CI/CD]]
DeNAは、2018年製の約6,000行に及ぶPerl製サーバー資産管理APIをGoへ移行するプロジェクトにおいて、自律型AIソフトウェアエンジニア「Devin」と対話型エージェント「Claude Code」を協業させました。約1ヶ月という短期間で移行を完了し、その成果はDevinによる実装が80%、Claude Codeによる品質改善が15%、人間の関与が5%という「80-15-5」のワークフローによって実現されたと著者は述べています。
このプロジェクトの成功の鍵は、AIエージェントの特性に応じた適切な役割分担にありました。DevinにはOpenAPI仕様書の生成や大規模なコード実装といった曖昧さの少ないタスクを、Claude Codeには対話を通じて細部の修正やエッジケースのバグ対応など、品質を高める精密な作業を割り当てています。特に、初期段階でDevinがPerlの予約語慣習（`delete_`）を理解できずOpenAPI仕様書の生成に課題が生じた際、Claude Codeがその文脈を理解して正確に検出したことは、AIの得意分野を見極める重要性を示しています。
人間は、実装・レビュー作業においてはごく一部の関与に留まりましたが、プロジェクト全体ではテスト戦略の策定、AIへの明確な指示出し、品質基準の設定、進捗管理といった「アーキテクト」および「プロジェクトマネージャー」としての役割に注力しました。これにより、エンジニアの役割がより高次のシステム設計と最終責任へとシフトできる可能性を提示しています。
品質担保においては、Perl版とGo版の完全な互換性を検証する堅牢なCI/CD環境が生命線となりました。移行元と移行先のAPIレスポンスやDB更新内容を厳密に比較検証するテスト基盤を構築することで、AIが生成したコードの信頼性を自動的に確保し、AIに自律的な作業を安心して任せられる「ガードレール」としての機能を発揮しました。さらに、このガードレールはAI自身の学習能力を安全に引き出し、時間の経過とともにDevinのPull Requestの質が向上するという興味深い効果も確認されたと述べています。
筆者は、AIとの効果的な協業のための4つの教訓として、「AIの適材適所での使い分け」「AIを計画パートナーとし、明確なルールを共創する」「人間の役割はアーキテクトとプロジェクトマネージャーへシフトする」「CI/CDは学習するAIを活かす信頼の砦」を挙げています。これらの教訓は、AIエージェントをソフトウェア開発に導入する上で、ウェブアプリケーションエンジニアが直面するであろう課題と、それらを乗り越えるための具体的な戦略を提示しており、AI時代の開発ワークフローを考える上で非常に実践的な知見を提供しています。