Devinとは?
自律型AIエンジニアの使い方・
料金・活用法を完全解説
CursorやGitHub Copilotが「AIに手伝ってもらう」ツールなら、Devinは「AIに丸投げして完遂してもらう」ツールだ。要件定義→コーディング→テスト→デプロイまでを自律的に実行するAIエンジニアの全貌。2026年4月の料金改定(Pro月20ドル)、WindsurfがDevin Desktopになった6月の変化、日本語UI対応、自社モデルSWE-2、Skillsの使い方まで、2026年10月時点の公式情報で整理した。
1. Devinとは——「AIに丸投げして完遂してもらう」ツール
Devin(デビン)は、米Cognition Labs社が開発した世界初の完全自律型AIソフトウェアエンジニアだ。2024年3月に発表され、2024年12月に一般提供が始まった。要件定義・設計・コーディング・テスト・デプロイまでのソフトウェア開発の全工程を、人間の追加指示なしに自律的に実行できる。
「CursorはAIが横で手伝うツール、DevinはAIが独立して担当するツール」——この一言がDevinの本質を最も正確に表している。GitHubのIssueを渡すだけで、Devinは調査・実装・テスト・プルリクエスト作成まで自律的に完遂し、人間はレビューしてマージするだけでよい。
- Devinの自律性の核心:Reason→Act→Observe→Correctのループ——「なぜ自己修正できるのか」の仕組み
- 2026年4月に料金体系を刷新——Free・Pro(月20ドル)・Max(月200ドル)・Teams・Enterpriseの5段階に。個人・チーム向けはACU課金から「使用量の枠」へ
- WindsurfはDevin Desktopに(2026年6月)——ローカルとクラウドのエージェントを1画面で管理
- 自社モデルSWE-2(2026年9月)——Fable 5.1に迫る性能で64%安い(Cognition公表値)
- Goldman Sachs:従来のAIツールの3〜4倍の生産性を見込む(CTOの発言・見込み値)
- DeNA全社導入(2026年3月)——全社員2,000人超が利用可能に。Perl→Go移行を約6倍速で完了
- Nubank:1,000人超のエンジニアで18か月を見込んだ移行で、工数を12分の1に(Cognitionの事例)
- 日本語UIに対応(2026年6月)・コメントを日本語にする方法・Skillsでルールを覚えさせる方法
- 「定型タスク→Devin、日常コーディング→Cursor、複雑な設計→Claude Code」の使い分け定論
2. 従来AIとの根本的な違い——コパイロット型vs完全自律型
| 比較項目 | 従来型AI(Cursor・GitHub Copilot等) | Devin(完全自律型) |
|---|---|---|
| 動作の主体 | 開発者が主体。AIはアシスタント | DevinがAIとして独立して主体的に動く |
| 作業の進め方 | 開発者が指示→AIが提案→開発者が採用・修正を繰り返す | 目標を与えると自律的に計画→実行→修正を繰り返す |
| エラー発生時 | 開発者がエラーを読んでAIに修正を依頼 | Devin自身がエラーを読んで自己修正 |
| 対応範囲 | コード補完・チャット・ファイル編集 | 環境構築→コーディング→テスト→デプロイの全工程 |
| 実行環境 | ユーザーのローカル環境 | Devin専用のセキュアなサンドボックス環境(クラウド) |
| 同時並行タスク | 1セッションで1タスクが基本 | 複数のDevinを起動して並列タスクを同時進行 |
| 適したユースケース | 日常的なコーディング・対話的な開発 | 定型タスクの自動化・バックログ処理・大規模リファクタリング |
3. Devinの自律性の仕組み——Reason→Act→Observe→Correct
多くの競合記事がDevinを「すごいAI」と書くだけで終わっているが、「なぜDevinは自律的に動けるのか」を理解することが、Devinを使いこなす上で最も重要だ。Devinの核心はReason→Act→Observe→Correct(推論→行動→観察→修正)のループにある。
Reason
推論
Act
行動
Observe
観察
Correct
修正
このループがDevinを「答えを提案するAI」から「タスクを完遂するAI」に変えているメカニズムだ。Devinは独自のシェル・コードエディタ・ブラウザを備えたセキュアなサンドボックス環境で動作し、人間の開発者と同じツールセットを使って作業を進める。
4. 2つのチェックポイント——人間が承認するタイミング
「Devinが勝手に全部やってしまう」という誤解をよく聞くが、実際には2つの重要なチェックポイントでDevinは人間の承認を求める。ここが「完全自律」と「完全放任」の違いだ。
| チェックポイント | タイミング | 人間がすること |
|---|---|---|
| Planning Checkpoint (計画チェックポイント) |
タスクを受け取り、実行計画を立てた後・実際に実行を開始する前 | Devinが提示した作業計画を確認し、方向性が正しいか承認または修正指示を出す。ここで軌道修正しておくと後の手戻りが減る。 |
| PR Checkpoint (プルリクエストチェックポイント) |
コードが完成し、プルリクエストを作成した後・マージ前 | Devinが作成したコードと変更内容を確認し、問題がなければマージする。コードレビューを行い、フィードバックがあればDevinに返す。 |
5. 主な機能——Devinでできること
複数Devinの並列タスク実行
複数のDevinを同時に起動して、各AIに異なるタスクを並行して割り当てられる。バグ修正・テスト作成・ドキュメント更新を同時進行できる。クラウドベースの専用IDEから各AIエージェントの個別操作とレビューが可能。
インタラクティブプランニング
タスク受け取り後に自動で作業計画を立案し、開発者に提示する機能。コードベースを調査して関連ファイル・調査結果を含む初期プランを数秒で生成。開発者はプランを確認・修正指示できるため、意図しないミスを実行前に防げる。
Deep Mode——複雑なコードの深い解析
コードベース全体を解析して複雑な質問に対応する機能。複数ファイルの依存関係・コードパスの追跡・通常の検索では見つけにくい修正点の発見ができる。Devin Searchと組み合わせるとリファクタリング調査の精度が上がる。
Devin Wiki——ドキュメントの自動生成
プロジェクトのリポジトリからファイル・図・ドキュメントを自動生成する機能。コードの理解やドキュメント整備、チーム内での情報共有に役立つ。
Slack・Teams連携(Pro以上)
Pro以上のプランでは、SlackやMicrosoft TeamsからDevinにタスクを頼み、進捗の確認やフィードバックまでできる(公式料金ページ)。LinearやJiraとも連携でき、チケットからそのまま作業を任せられる。「Devinに今何やってるか確認したい」をチャットで完結できるため、開発フローに自然に組み込める。
ナレッジ機能(Knowledge)
プロジェクト固有のルール・コーディング規約・ドメイン知識をDevinに学習させておける機能。「うちのプロジェクトのルール」を事前に登録しておくことで、毎回指示しなくてもDevinが規約に沿って動く。金融・医療などの専門知識が必要な場合に特に有効。なお2026年9月18日以降、既存のKnowledgeは自動で「Skills」に変換されている(第5-2章)。
5-2. 2026年の大きな変化——Devin Desktop・SWE-2・日本語UI
2026年のDevinは、料金・製品・モデルのすべてが入れ替わった。古い情報のまま始めると「プランが見つからない」「ACUの計算が合わない」となるので、まず全体像を押さえておきたい。以下はCognition公式ブログ・公式ドキュメントのリリースノートで確認した内容(2026年10月11日時点)。
| 日付 | 変化 | ポイント |
|---|---|---|
| 2026年4月14日 | 料金体系を刷新 | 旧Core・Teamプランを廃止し、Free/Pro/Max/Teams/Enterpriseへ。個人・チーム向けはACU課金から「使用量の枠」方式に(第6・7章) |
| 2026年6月2日 | Devin Desktop 登場 | 公式が「次世代のWindsurf」と呼ぶデスクトップアプリ。WindsurfのIDEを土台に、ローカルとクラウドのエージェントを1画面で管理する「Agent Command Center」、関連するエージェント同士で文脈を共有する「Spaces」を搭載。Windsurfとの後方互換を保つ |
| 2026年6月17日 | 日本語UIに対応 | プラットフォーム全体の日本語翻訳が100%に達したとリリースノートで告知(第10章) |
| 2026年9月9日 | Plugins | スキル・ルール・フック・MCPサーバーを1つのパッケージにまとめて導入できるように |
| 2026年9月10日 | 自社モデル「SWE-2」 | Cognitionいわく「これまでで最も高性能なコーディングモデル」。Kimi K3をもとに追加学習したモデルで、推論の強さをmedium/high/maxから選べる |
| 2026年9月18日 | Knowledge → Skills | 既存のKnowledge(ナレッジ)は自動でSkillsに変換される |
| 2026年9月23日 | モデル選択の表示 | 「Ultra」はFable 5.1とGPT-6 Astra、「Normal」はFable 5.1・Opus 5・GPT-6 Astraを使うと明示 |
モデルの選び方——SWE-2は「安く速く」が売り
Freeプランは「一部のモデルのみ」、Pro以上は「全モデル」が使える(公式料金ページ)。最難関のタスクにはUltra、普段の作業はNormalというのが公式の位置づけだ。
注目は自社モデルのSWE-2。Cognitionの公表値では、コーディング評価「FrontierCode 1.1 Main」で50.0%と、Fable 5.1(50.9%)に1ポイント差まで迫りながらコストは64%安い。一方、長く複雑なターミナル作業を測る「Terminal-Bench 4」では27.3%で、Fable 5.1(55.8%)の半分ほどにとどまる。定型的な実装やバグ修正はSWE-2、設計判断を含む難しいタスクはUltraと使い分けるのが現実的だ(いずれもCognition自身の計測値)。Pro以上なら、SWE-2は無料で使える(終了日は料金ページでは2026年10月16日まで、公式ドキュメントでは10月15日までと食い違っている)。ベンチマークの全数値・苦手な分野・Fusionでの組み合わせはSWE-2とは?性能・料金・無料期間・使い方で詳しく解説している。
プロジェクトのルールを覚えさせる——Skills(SKILL.md)
「うちのリポジトリではこう動いてほしい」という手順は、Skillsとしてリポジトリに置く。推奨の置き場所は .agents/skills/<スキル名>/SKILL.md で、.claude/skills/ や .windsurf/skills/ なども読み込まれる。オープンな「Agent Skills」標準に沿っているため、Claude Codeなどほかのツールと同じファイルを使い回せるのが利点だ。Devinはタスクに関係すると判断すると自動で呼び出し、プロンプトに @skills:スキル名 と書けば明示的に使える。
6. 料金——Free/Pro(月20ドル)/Max(月200ドル)/Teams/Enterprise
$0
→ まず触ってみたい個人
- エージェントでコーディングできる軽い使用量の枠
- 使えるモデルは一部のみ
- インライン編集・Tab補完は無制限
- Devin Cloud(クラウドで自律実行するDevin)は使えない
月$20
→ 個人開発者・フリーランス
- OpenAI・Claude・Gemini・SpaceXAIの最新モデルと主要オープンソースモデル
- Devin Cloud・DeepWiki・Devin API・Ask Devin
- 同時セッション10まで、Slack・Teams・Linear・Jira連携
- SWE-2はDevin DesktopとCLIで10月16日まで無料
月$200
→ 毎日がっつり使う人
- Proの全機能
- 使用量の枠が大幅に多い
| プラン | 料金 | 人数 | 主な違い |
|---|---|---|---|
| Free | $0 | 1人 | 軽い使用量枠。一部モデルのみ。Devin Cloud・DeepWiki・API・Slack連携なし |
| Pro | 月$20 | 1人 | 全モデル。Devin Cloud・DeepWiki・Devin API・Ask Devin。同時セッション10 |
| Max | 月$200 | 1人 | Proの全機能+大幅に多い使用量 |
| Teams | 月$80+開発者1人あたり月$40 | 最大200人 | 共有・共同作業、一括請求、分析つき管理画面、優先サポート、同時セッション無制限 |
| Enterprise | 要相談 | 無制限 | VPCへの導入、SAML/OIDC SSO、一元管理、チームスペースの分離、専任チーム |
7. 使用量の仕組み——ACUから「使用量の枠」へ
以前のDevinは「1 ACU(Agent Compute Unit)=約15分の作業」を単位にした従量課金だった。2026年4月の改定で、個人・チーム向けプランはACU課金をやめ、プランごとに決まった「使用量の枠」で使う方式に変わった。ACUが残るのはEnterprise契約だけだ。
| 項目 | 公式の説明 |
|---|---|
| 使用量の枠 | 有料プランには使用量の枠があり、毎日・毎週の単位で自動的に回復する。公式は「大半のユーザーはこの枠でエージェントの利用をすべてまかなえる」としている |
| 1回あたりのコスト | 使うモデル、タスクの大きさと複雑さ、必要な推論の量で変わる |
| 枠を超えたら | 有料プランなら追加の使用量を購入でき、API料金で消費される |
| 有料になった機能(4月〜) | Ask DevinのDeep Mode、Devin Review(2週間の無料試用のあと従量課金。オープンソースのリポジトリは無料)、DeepWikiの高品質な生成モード |
| Enterprise | 引き続きACUで請求 |
8. 使い方——アカウント登録からタスク完遂まで
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1公式サイトでアカウント登録
devin.ai にアクセスして「Sign Up」をクリック。メールアドレス・Google・GitHubアカウントで登録可能。GitHubまたはBitbucket・GitLabとの連携が必須のため、Gitプロバイダーのアカウントを事前に用意しておく。
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2GitHubと連携する
GitHubのアカウントと連携を行う。チームの管理者か個人かを選択し、ワンタイムコードを使った認証フローで接続を完了する。「Successfully connected to GitHub」と表示されれば連携完了。
-
3プランを選ぶ
Freeでも登録はできるが、Freeではクラウド上で自律的に作業するDevin Cloudが使えない。この記事で紹介する「タスクを丸投げしてPRまで作ってもらう」使い方を試すなら、Pro(月20ドル)からになる。枠を超えた分はAPI料金での追加購入になるので、最初は追加購入をせずに、枠の中でどれくらい使えるか確かめるのがおすすめ。
-
4Devin Cloud(app.devin.ai)またはDevin Desktopで最初のタスクを指示する
IDEのチャット入力欄に作ってほしいものや修正してほしい内容を自然言語で入力する。日本語でも動作する(例:「ユーザーが入力した2つの数字を足し算するアプリを作ってください」)。
-
5Planning Checkpointで作業計画を承認
Devinがコードベースを調査し、関連ファイルと作業計画を提示する。この時点で方向性が正しいか確認する。間違いがあれば修正指示を出す——これが最も重要なレビューポイント。
-
6Devinが自律的に実行(Reason→Act→Observe→Correct)
承認後、Devinが自律的にコーディング・テスト・デバッグを繰り返す。進捗はチャットでリアルタイムに共有される。エラーが出ればDevinが自己修正し、完了するまでループを続ける。
-
7PR Checkpointでコードレビューしてマージ
Devinがプルリクエストを作成したら通知が来る。コードの変更内容を確認し、問題がなければマージ。フィードバックがあればDevinに返すと自動で修正してくれる。これで1タスクが完了。
9. 「新卒エンジニアとして扱う」コツと実践ワークフロー
Devinを最大限に活用するための最も重要なマインドセットは、「新卒エンジニアに仕事を依頼するイメージで扱う」ことだ。具体的にどういうことか詳しく解説する。
- 一度に大きなタスクを任せない:「ECサイト全部作って」ではなく「商品一覧ページのAPIエンドポイントを作って」のように小さく分割する
- 明確な指示を書く:「バグを修正して」ではなく「ログイン時にパスワードが正しいのに401が返ってくる。auth.pyのverify_token関数を調べて修正して」のように具体的に
- Planning Checkpointで方向を確認する:指示を出したらすぐ放置せず、計画を承認する前に方向性を確認する。後での手戻りを防ぐ最も効果的な方法
- 進捗を適宜確認してフィードバックする:Devinがチャットで進捗を報告してきたら、方向性がずれていないか確認する
- 成果物は必ずレビューする:AIが生成したコードをそのまま本番に出すのは危険。セキュリティ脆弱性・テスト不足がないか確認する
Devinを使いこなすための実践ワークフロー
| ユースケース | Devinへの指示の書き方 | 注意点 |
|---|---|---|
| バグ修正 | 「○○のページでログイン後に△△が発生する。エラーログ:[ログ内容]。auth.pyを起点に調査して修正してPRを出して」 | エラーログや再現手順を具体的に。曖昧な指示は意図しない修正につながる |
| 新機能の実装 | 「ユーザーがメール通知をオン/オフできる設定画面を作って。設計はFigmaリンクを参照。APIはREST。テストコードも含めて」 | 大きな機能は「設計→実装→テスト」の3フェーズに分割してそれぞれ確認する |
| リファクタリング | 「user_service.pyのget_user関数がN+1クエリ問題を持っている。SQLAlchemyのjoinedloadを使って改善して。テストが壊れないことを確認して」 | 対象ファイルと改善方針を明示する。「全部リファクタリングして」は失敗率が上がる |
| ドキュメント作成 | 「src/api/配下の全エンドポイントのOpenAPI仕様書を作成して。各エンドポイントのリクエスト/レスポンスのスキーマを含めて」 | 比較的失敗しにくいタスク。使用量の枠を消費しにくい |
| コードのアップグレード | 「Python 3.8で書かれているこのプロジェクトを3.11に対応させて。非推奨になった関数を全部修正して。テストが全部通ることを確認して」 | 事前にテストが整備されているとDevinが自己検証できる。テストがないとリスクが高い |
10. 日本語での使い方
| 項目 | 状況 | 詳細 |
|---|---|---|
| UIの言語 | 日本語対応 | 2026年6月17日のリリースノートで「プラットフォーム全体の日本語翻訳が100%に達した」と告知された。以前の「英語のみ」という情報は古い |
| プロンプト(指示) | 日本語対応 | チャット欄に日本語で指示を入力しても正常に動作する。「ユーザーが入力した2つの数字を足し算するアプリを作ってください」のような自然な日本語でOK |
| 生成コードのコメント | デフォルトは英語 | コメントは通常英語で生成される |
| コメントを日本語にする方法 | 指示で対応可 | プロンプトで「コメントは日本語で書いてください」と明記すれば日本語コメント付きのコードが生成される |
| ドキュメント(docs.devin.ai) | 日本語版あり | docs.devin.ai/ja/ で、Devin Desktopのインストール手順やSkillsの書き方などを日本語で読める。最新のリリースノートは英語版が早い |
11. 国内外の導入事例——Goldman Sachs・DeNA・Nubank
Goldman Sachs——「従来のAIツールの3〜4倍」を見込む
Goldman SachsはDevinを「新しい社員のような存在」として導入し、CTOのMarco Argenti氏は2025年7月、これまで使ってきたAIツールより3〜4倍生産性が上がる見込みだと語った。まず数百のDevinを人間の開発者の監督下で動かし、将来的には数千規模に広げる計画だ。なお3〜4倍は導入時点の見込みで、Goldman Sachsは社内の実測値を公表していない。
DeNA——全社員2,000人超が利用可能に(2026年3月)
DeNAは2026年3月4日、Devin Enterpriseを全社規模で導入したと発表した。全社員2,000人超が使える状態で、発表時点で40チーム以上が利用している。自社クラウドのVPC内で動かし、SSOを含む独自の認証・権限管理を整えた。約半年の準備期間を設け、アルファ版(コアユーザーの技術検証)→ベータ版(実案件に近い試行)→全社展開の3段階で広げている。効果として、半年かかる想定だった社内APIのPerlからGoへの移行が1か月弱で完了した(約6倍)と紹介されている(マイナビニュース報道)。
Nubank——18か月を見込んだ大規模移行を効率化
ブラジルのデジタル銀行Nubankでは、1,000人超のエンジニアが約10万のデータクラスを移行する、18か月を見込んだプロジェクトにDevinを投入した。Cognitionの事例ページによると、エンジニアの工数で12倍の効率化、20倍以上のコスト削減を達成し、一部の事業部は数か月〜数年かかるはずだった移行を数週間で終えた。数値はCognitionが公開した事例によるもので、同じページ内に「8倍」という表記もある点には注意したい。
Infosys——グローバル展開(2026年)
グローバルITサービス大手のInfosysが2026年にDevinを導入。グローバルクライアントへのDevin配備と社内チームへの展開を進めており、大規模なソフトウェア開発プロジェクトでの活用が広がっている。エンタープライズ向けのDevin活用の先行事例として注目されている。
12. Cursor・Claude Codeとの使い分け定論
完全自律型
- タスクを丸投げして完遂
- Issue→PR作成まで自律実行
- バックログ処理・定型自動化
- Pro月$20〜(使用量の枠を超えると追加購入)
- 独立したクラウド環境
対話型IDE
- 日常的なコーディングの加速
- Tab補完・Composer・Agent
- 開発者が主体・AIが支援
- 月$20固定(予測しやすい)
- ローカルGUI環境
CLI・高推論型
- 複雑な設計判断・アーキテクチャ
- ターミナル(CLI)中心
- 最高水準の推論力
- 長時間の自律タスクも対応
- APIトークン課金
| 状況 | 推奨ツール | 理由 |
|---|---|---|
| バグ修正・定型タスクをバックグラウンドで処理したい | Devin | IssueをDevinにアサインするだけで、調査→修正→PR作成まで自律実行。エンジニアは本来の作業を続けられる |
| 毎日のコーディング作業を高速化したい | Cursor | Tab補完・Composerで日常的な実装が速くなる。コスト予測しやすく導入しやすい |
| システム全体の設計・アーキテクチャの判断が必要 | Claude Code | 複雑な文脈を長く保持して深い設計判断ができる。Devinは設計より実装が得意 |
| 大規模リファクタリング・ライブラリアップグレード | Devin | Nubank事例が示すように、大規模・反復的な作業でDevinは圧倒的な効率を発揮する |
| コストを抑えながらAIを試したい | Cursor or GitHub Copilot | Devinは高コスト。まずはCursor(月$20固定)やGitHub Copilot(月$10)から始めるのが現実的 |
13. メリット・デメリット——正直な評価
- 要件定義→デプロイまでの全工程を自律実行
- Reason→Act→Observe→Correctループで自己修正
- エンジニアが設計・レビューなど高付加価値業務に集中できる
- 複数のDevinを並列起動して同時進行
- バックログの定型タスクを自動処理
- 2026年からFreeプランで試用可能
- 日本語の指示・日本語UIに対応(2026年6月〜)
- Goldman Sachs・DeNA・Nubankなどの大企業導入実績
- 失敗したタスクでも使用量は消費される——大きなタスクほどコストが読みにくい
- Freeではクラウド実行(Devin Cloud)が使えず、丸投げするにはPro(月$20)以上が必要
- 複雑・長時間タスクで途中迷走することがある
- 金融・医療などの専門知識は、事前にSkillsとして手順を登録しておく必要がある
- 生成コードのセキュリティ脆弱性は人間がレビューする必要がある
- Gitプロバイダーのアカウントが必須
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14. よくある質問——FAQ8問
0)から試すのが現実的だ。
