• 作成日 : 2026年7月13日

Devin AIとは？機能・料金・活用法を解説

「AIにコードを書かせたいが、エンジニアがいない」と悩む経営者やバックオフィス担当者は少なくありません。Devin AIは、Cognition AI社が開発した自律型AIソフトウェアエンジニアです。自然言語で指示するだけで、設計、コーディング、テスト、修正、デプロイまで支援します。

本記事では、Devin AIの特徴、料金、非エンジニア向けの活用法、導入時の注意点を解説します。

Devin AIとは？

Devin AIは、従来のコード補完ツールとは異なり、開発タスクを自律的に進めるAIエージェントです。。

Devin AIはCognition AI社が開発した自律型AIソフトウェアエンジニア

Devin AIは、米国のCognition AI社が開発した自律型AIソフトウェアエンジニアです。Cognition AI社は2024年3月12日にDevinを発表し、「AI software engineer」として紹介しました。公式ブログでは、Devinが長期的な推論や計画に基づき、複雑な開発タスクを進められると説明されています。

Devin AIは、コードの候補を出すだけではなく、タスクの計画、実装、テスト、修正までを一連の流れで進められます。公式ブログでも、Devinにはシェル、コードエディタ、ブラウザなど、開発者が使う一般的なツールがサンドボックス環境内に用意されていると説明されています。

参考:Devin の紹介｜Cognition AI

Devin AIの特徴は？

Devin AIは、与えられた開発タスクに対して自分で計画を立て、必要なファイルを確認し、コードを書き、テストや修正まで進める「エージェント」に近い位置づけです。

従来のAIコーディング支援ツールとは役割が異なる

従来のAIツールが「作業中の補助役」だとすれば、Devin AIは「一定の開発タスクを任せる相手」として使うツールです。ただし、完成物の品質確認や業務要件の判断まで完全に任せられるわけではありません。

設計からデプロイまで一気通貫で支援できる

Devin AIは、要件の整理、設計、コーディング、テスト、デバッグ、デプロイまで幅広い工程を支援できます。Cognition AI社の公式ブログでも、Devinがアプリをエンドツーエンドで構築・デプロイした例や、既存コードベースのバグ修正に対応した例が紹介されています。

たとえば、「顧客データをCSVで出力する管理画面を作って」と指示すると、Devin AIは必要な実装方法を検討し、コードを書き、動作確認を進めます。途中でエラーが発生した場合も、原因を調べて修正を試みます。

ただし、Devin AIを完全に放置してよいわけではありません。人間は、要件の妥当性、処理結果、セキュリティ、法令・社内ルールへの適合性を確認する必要があります。

非エンジニアでも自然言語で指示できる

Devin AIへの指示は、自然言語で行えます。プログラミングの知識がない経営者やバックオフィス担当者でも、「何を作りたいか」「どのデータを使うか」「どのような形で出力したいか」を説明できれば、業務自動化や社内ツール作成の相談に使えます。

ただし、非エンジニアが使う場合は、指示の具体性が重要です。たとえば、「売上管理ツールを作って」だけでは不十分です。「CSVファイルを読み込み、月別売上を集計し、棒グラフと表で表示するWebページを作って」のように、入力データ、処理内容、出力形式を明確に伝える必要があります。

Devin AIの機能・料金は？

Devin AIは、コード生成だけでなく、GitHub連携、Slack連携、テスト、レビュー支援などにも対応しています。

【主な機能】コード生成・修正・テスト・デプロイの支援

Devin AIの主な機能は、自然言語の指示をもとに開発作業を進めることです。代表的な機能は以下のとおりです。

GitHubやSlackなどと連携できる

Devin AIは、既存の開発ワークフローに組み込むための連携機能を備えています。GitHub、GitLab、Bitbucket、Slack、Microsoft Teams、Jira、Linearなどとの連携が紹介されています。

GitHubと連携すると、Devin AIがリポジトリ（ソースコードを管理する場所）にアクセスし、プルリクエスト（コード変更の提案）を作成できます。人間のエンジニアがその内容を確認し、問題がなければマージ（変更内容の統合）する流れを作れます。

Slackと連携すれば、Slack上でDevin AIにメンションして作業を依頼したり、進捗報告を受け取ったりできます。社内の開発チームがすでにSlackやGitHubを使っている場合、Devin AIを既存の業務フローに組み込みやすくなります。

【料金】Free・Pro・Max・Teams・Enterpriseに分かれる

Devin AIの料金は、2026年5月確認時点の公式料金ページでは、Free、Pro、Max、Teams、Enterpriseに分かれています。

Devinの利用量は、プランごとに用意された利用枠を消費する形で管理されます。Free、Pro、Max、Teamsなどのセルフサービスプランでは、まず各プランに含まれる利用枠を使い、必要に応じてオンデマンドクレジットで追加利用できます。

一方、Enterpriseプランでは、Agent Compute Unit（ACU）という単位で利用量が管理され、契約内容に応じて請求されます。料金体系や利用枠は変更される可能性があるため、導入前には公式料金ページを確認する必要があります。

参考:Pricing｜Cognition AI

非エンジニアはDevin AIをどう活用できる？

Devin AIは、エンジニアだけでなく、経営者やバックオフィス担当者の業務効率化にも活用できます。

業務自動化ツールの作成

バックオフィス業務には、毎月・毎週繰り返される定型作業が多くあります。Devin AIを使えば、こうした作業を自動化する小さなツールやスクリプトを作成できる可能性があります。

活用例は以下のとおりです。

たとえば、毎月手作業で行っている請求データの突合作業をスクリプト化できれば、作業時間を削減できる可能性があります。仮に月4時間の作業が10分に短縮でき、時給を2,000円と仮定した場合、年間で約46時間・約9万円の工数削減が見込まれます。

社内ツールのプロトタイプ作成

Devin AIは、社内ツールのプロトタイプ作成にも活用できます。プロトタイプとは、本格開発の前に作る試作品のことです。たとえば、次のような社内ツールの試作に使える可能性があります。

外部の開発会社に依頼する前に、Devin AIで試作品を作れば、「本当に必要な機能は何か」「現場で使いやすいか」「本格開発する価値があるか」を検証しやすくなります。

開発チームの補助

すでに開発チームがある企業では、Devin AIをエンジニアの代替ではなく、補助役として活用できます。軽微なバグ修正、テストコード作成、リファクタリング、ドキュメント更新などをDevin AIに任せ、人間のエンジニアがレビューする運用が考えられます。

公式ドキュメントでも、Devin AIはGitHubなどのソースコード管理サービスと連携し、プルリクエストの作成やコードへの貢献ができると説明されています。

この場合、重要なのは「Devin AIが作ったものを人間が確認する」運用を前提にすることです。人間のレビューを通さずに本番反映すると、不具合やセキュリティリスクを見落とす可能性があります。

Devin AIを導入するときの注意点は？

Devin AIは便利なツールですが、万能ではありません。生成されたコードの品質確認、利用料金の管理、セキュリティ、社内運用ルールの整備は導入前に検討しておく必要があります。

Devin AIが生成したコードには人間のレビューが必要

Devin AIが生成したコードは、必ずしも正確とは限りません。Devin AIは実装作業を支援できますが、品質責任を引き受けるわけではありません。最終的な判断は人間が行う必要があります。

対策として、以下の体制を整える必要があります。

セキュリティとデータ管理のルールを決める

Devin AIに開発タスクを依頼する際は、ソースコード、業務データ、APIキー、認証情報などを扱う可能性があります。導入前には、次の項目を決めておく必要があります。

Devin AIの導入をきっかけに、AIツールに入力してよい情報と入力してはいけない情報を明文化しておくことが重要です。

Devin AIはすべての開発業務を代替できるわけではない

Devin AIは強力なツールですが、すべての開発業務を代替できるわけではありません。

何を作るか、なぜ作るか、どこまでを合格とするかは人間が決め、実装作業の一部をDevin AIに任せる位置づけが現実的です。

Devin AIを業務効率化に活かすには小さく試して体制を整えよう

Devin AIは、自然言語で指示するだけでコード生成、修正、テスト、デプロイまで支援できる自律型AIソフトウェアエンジニアです。非エンジニアでも、業務自動化ツールの作成や社内ツールのプロトタイプ開発に活用できる可能性があります。

一方で、Devin AIが生成したコードをそのまま本番利用するのは避けるべきです。特に、個人情報や機密情報を扱う場合は、人間によるレビューとテスト環境での確認が欠かせません。

導入時は、まず公式サイトで料金や機能を確認し、CSV整形やレポート作成など影響範囲の小さい業務から試すとよいでしょう。

• 監修：高萩雄空輝（ITエンジニア/IT・AIメディアライター/SEOコンサルタント）

  ITエンジニアとして、Javaによる業務アプリケーション開発やデータベースの保守・運用に従事。その後、IT分野の知見を基盤として、AI・機械学習・生成AI分野を専門的に学習し、SEOコンサルタント／Webライターとして独立。専門性を生かし、大手プログラミングスクールにて、トレンドや最新情報を反映したIT技術・AIに関する記名記事を多数執筆している。現在は、ITとAIの基礎理解を前提としたファクトチェックや表現の妥当性検証、過度な自動化を避けたAI活用設計を強みとし、生成AI活用記事の監修や品質基準の策定も行っている。