目次
「Devin（デヴィン／ディヴィン）」について、2025年時点で入手できる最新情報をもとに、できるだけわかりやすく説明します。まず「Devinとは何か」から始めて、機能、料金体系、使い方の注意点、向き不向きなども含めて解説します。
1. Devinとは何か：コンセプト・背景
1.1 Devinの基本コンセプト
Devin は、Cognition（またはその関連会社）が提供する AI エージェント型のソフトウェア開発支援ツールです。人間の開発者と協働しながら、自律的にタスクを遂行できる「AIソフトウェアエンジニア（AI developer agent）」という立ち位置を目指しています。([Cognition][1])
具体的には、以下のようなことが可能とされています：
- コードのクローン、ビルド、テスト、デバッグ、修正など一連の工程を自動で遂行
- レポジトリの文脈理解、過去のコミット参照、リファクタリング
- タスク指示（例：「このバグを修正して」）を自然言語で出すと、それを解析して動く
- Slack や IDE 拡張機能との連携
- タスクの並列実行、複数 De vision 同時稼働など、複数の“エージェント”を使った流れ
このような性質から、従来の「AI補助ツール（例：コード補完、Lint 提案）」を超えて、「ある程度の自律性を持つ開発支援者」として位置づけられています。([Cognition][1])
Devin は、2024年に発表され、2024年末には正式公開（一般提供）されました。([Cognition][2])
2. Devin 2.0 と最近のアップデート
Devin は初期版のリリース後、機能強化や料金見直しを伴うバージョンアップを行っており、特に「Devin 2.0」が注目されています。
2.1 Devin 2.0 の特徴
以下が、2.0 で導入または強化された主な機能・アプローチです：
| 機能／改良点 | 説明 |
|---|---|
| Core プラン導入 | 従来は最低プランが月額 $500（Teamプラン）だったが、より手軽に使える Core プラン（最小 $20 から）を導入。 |
| 並列セッション | 複数の Devin エージェントを同時に稼働させ、異なるタスクを並列に進めることが可能に。 |
| エージェントネイティブ IDE | Devin と協業するための統合的な環境（IDE）を提供。Devin の動き／変更を視覚化したり、リアルタイムで介入できたりする設計。 |
| Interactive Planning | タスク開始時に Devin と対話しながらタスクスコープを定め、認識ズレを防ぐ仕組み。 |
| Devin Search / Wiki | リポジトリを横断的に探索・理解する支援機能や、自動的にドキュメント化する機能。 |
| ACU 効率の改善 | 内部ベンチマークで、1ユニットあたりの処理能力が向上したという主張あり。 |
こうした改良により、個人開発者や中小チームにも導入しやすくなっています。
3. 料金体系・課金モデル（2025年時点）
Devin の料金体系は、「プラン契約 + 利用量に応じたリソース消費（ACU：Agent Compute Unit）」という二重の考え方がベースになっています。
3.1 プラン種類と基本価格
現時点で公表されている料金プランは主に次の3つです。
| プラン名 | 月額料金 | 主な特徴・制約 |
|---|---|---|
| Core | $20 （"Pay as you go" 入門プラン） |
最小利用枠として $20 分の ACU を購入。API 利用は制限あり。 |
| Team | $500／月 | チーム用途向け。複数リポジトリ対応、API 利用可能など。 |
| Enterprise | カスタム見積もり （要問合せ） |
セキュリティ要件、SLA、専用環境など大規模導入に対応。 |
注意点として、「Core = 月額 $20 で使い放題」ではなく、あくまで リソース（ACU）を消費しながら使う モデルである点が重要です。
3.2 ACU（Agent Compute Unit）課金の仕組み
Devin の利用には、タスク処理に対して “ACU”（Agent Compute Unit：エージェント計算単位）という単位でリソースが消費されます。([docs.devin.ai][7])
以下、その仕組みと注意点を整理します：
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 単価 | 1 ACU = $2.25（米ドル） |
| 購入方法 | アカウント内で ACU クレジットをチャージ。使用状況に応じてチャージ量の自動再補充設定も可能。 |
| 消費対象 | タスク実行、コード解析、テスト実行、ブラウザ操作、AI の思考プラン生成などのアクティブな操作時。 |
| 消費しない時間 | ユーザー入力待ち、テスト実行中の待ち時間、アイドル状態などには ACU を消費しない。 |
| 課金の可変性 | タスクの複雑性や、対象コードベースの規模、実行時間や依存性などによって消費量は変動する。 |
例えば、Core プランでは最初に $20 分（＝約 8.888… ACU 相当）を購入し、使い切ったら追加購入または自動補充を行う形になります。
Team プランや Enterprise プランでは、月契約料金に一定量の ACU が含まれており、それを超えた分は追加で消費分を課金するという形が一般的です。([docs.devin.ai][7])
3.3 具体例・注意点
- ある開発者は Core プランを選び、最初に $100 分の ACU を購入して使っている、という事例も報告されています。([Zenn][10])
- ACU を効率よく使うには、タスク指示を明確にする、あいまいな命令を避ける、分割可能な小さいタスクにするなどの工夫が推奨されています。([虎の穴ラボ技術ブログ][11])
- ACU 消費の予測が難しいため、予算管理には注意が必要です。タスクが複雑になると予想以上にコストがかかる可能性があります。([Baytech Consulting][8])
4. Devin の機能・強み・制限
Devin が特に得意な用途、そして留意すべき限界について見ていきます。
4.1 得意なタスク領域・強み
- 技術的負債の改善、リファクタリング、バグ修正
- バックログ処理、小タスク分散
- リポジトリ探索、質問応答
- 実験や MVP 開発支援
過去のコミットを参照したり、関連コードを理解したうえで手を入れる仕事には向いているとの報告あり。([ma-vericks.com][12]) 小さな改善案、テスト追加、軽微なコード整理などを複数の Devin に割り振って同時に進めるという活用方法が提案されています。([株式会社スクーティー ブログ - 生成AIに強みを持つベトナムオフショア開発][3]) Devin Search 機能や Wiki 機能を使って、コードベース内の質問（たとえば「この関数はどこから呼ばれる？」）に答えたり、ドキュメントを生成したりできる可能性があるとされます。([株式会社スクーティー ブログ - 生成AIに強みを持つベトナムオフショア開発][3]) プロトタイプや初期フェーズの製品開発の補助に使われるケースも紹介されています。([Cognition][1])
4.2 制限・リスク・懸念点
- 万能ではない
- 予測困難なコスト
- 環境の制約
- データ／セキュリティ要件
- 学習コストと運用工夫
Devin は完全自律型とはいえ、人間のような創造力や複雑なアーキテクチャ設計、ドメイン知識が深く関わる部分では限界があります。レビュー報告などで「ある程度は動いたが途中で止まった・手戻りが多かった」という感想もあります。([Builder.io][13]) ACU 消費量がタスクの性質に大きく左右されるため、見積もりと実コストのギャップリスクがあります。特に曖昧な指示や思考ループが発生するとコストが跳ね上がる可能性。([Baytech Consulting][8]) 大規模なモノリシックプロジェクトや特殊なビルド環境、ネイティブライブラリを多用する開発では動作困難なケースも考えられます。 機微なデータを扱うプロジェクトでは、クラウド上でコードを扱うという性質がセキュリティリスクとなりうるため、Enterprise プランやプライベート展開が必須になる可能性があります。([Baytech Consulting][8]) 効率的に使いこなすには、タスク設計、Devin への指示書き方、レビュープロセスを整える必要があります。
5. 使い始め方・運用のポイント
最後に、もしあなたが Devin を使ってみたいと考えた場合、導入から運用までに押さえておきたいポイントを整理します。
5.1 初期導入の流れ（例）
- Devin の公式サイトでアカウント登録
- 支払い手続き・クレジットカード登録
- 最低単位の ACU をチャージ（Core プランなら $20 相当など）([Qiita][9])
- 対象リポジトリの権限付与、API トークン設定など（GitHub 連携など）
- タスク指示（例：軽微なバグ、テスト追加など）を出して、Devin の挙動を観察
- レビュー・フィードバック・修正を通じて使い方を調整
5.2 運用時の注意とベストプラクティス
- タスクを細かく分ける
- 命令を明確にする
- モニタリング・ログ確認
- ACU 消費量の管理
- レビュー体制を残す
- 段階導入
大きすぎるタスクは ACU 消費と失敗リスクが高まるため、10 ACU 程度の小さい単位に分割して進めるのが推奨。([虎の穴ラボ技術ブログ][11]) 曖昧な要求は避け、入力／出力の範囲をできるだけ具体的に記述する。([虎の穴ラボ技術ブログ][11]) Devin の作業過程（ファイル変更、コミット、コマンド実行履歴など）を追えるログや差分表示を活用し、意図しない変更が入らないようにする 自動チャージ設定を使う、リミットを設けて超過防止策をとる Devin が出力したコードは自動マージせず、人間の確認プロセスを挟むことが鉄則 最初は非クリティカルなタスクで使って様子を見てから、本番領域への適用を検討する
6. まとめ・展望
ここまで、Devin の概要、2.0 バージョンでの強化点、料金体系、機能・制限、運用のコツを見てきました。以下、ポイントをまとめます：
- Devin は「AI ソフトウェアエンジニア」のような立ち位置を目指す、比較的新しい AI 開発支援ツール
- 最新版 2.0 において、導入障壁を下げる Core プランの導入や並列処理、統合 IDE 機能拡充が導入された
- 料金体系は「プラン代 + ACU（リソース消費）」の混合型。ACU 単価は $2.25／ACU
- タスク指示を明確にする、小タスク化する、レビュー体制を残す、コストモニタリングを重視するなどの運用設計が鍵
- 現状では万能ではなく、複雑さ・規模・セキュリティ要件などにおいて導入判断の検討が必要
技術進化の早い分野なので、今後新しいプラン・機能・制限が出る可能性が高いです。